2018年，中国消费市场进入了变革的新时代。尼尔森分析报告显示：当前，中国消费品市场活力依旧，快消品全渠道销售额增速超过14%，但由产品创新、消费升级、实体店增长等构成的快消品市场主要驱动力也使得在市场中获得竞争优势变得更为复杂。

 

世界变得越来越信息化、工具化和虚拟化，充斥着大量关于消费者及其行为影响因素。JINGdigital在本文中将为你梳理这些数据与三大最新零售营销技术趋势对零售业的影响以及企业应采取的解决方案。

 

新零售营销技术及解决方案一：营销自动化赋能个性化零售

营销本质上是一种沟通行为，它作为一种连接产品、服务、和用户信息传递与说服的形式存在。随着数字化转型和商业模式的变化，营销新概念与技术手法层出不穷。营销自动化作为新兴技术，能够为品牌方个性化内容提供更加精确的算法，帮助品牌商与用户实时互动。通过营销自动化系统，品牌可以收集并分析社会化媒体信息、用户行为、历史购买记录，从而将个性化内容在正确的时间通过正确的渠道触达用户；同时，品牌能够根据购物行为变化来实时调整他们的在线内容、移动内容和产品建议。

 

消费者对电商的体验已经是个性化的：他们会得到个性化的建议和优惠，甚至可能会得到感兴趣产品的定制价格。但将营销自动化拓展到在实体商店中提供新零售服务还是是个巨大挑战。在营销服务的生态与关系链中，新零售服务更加强调精准投放技术的数字广告、注重内容引导消费者行为的内容营销、基于微信生态的社交电商、多渠道引流与获客等。

 

新零售营销技术及解决方案二：打通线上线下全渠道，构建零售新场景

新零售相较于传统零售，它更加侧重消费者的场景体验而不是产品，利用数字技术 充分逼近消费者的内心需求，重构人货场，实现“以消费者体验为中心”是新零售的核心职能。

 

新零售给消费者带来了新的消费体验，最典型的就是阿里的“盒马鲜生”。如今盒马的新零售模式，正在改变着人们的消费习惯，线上线下一体化的运营满足了消费者随时随地、不同场景下的需求。盒马利用阿里强大的基础数据能力，通过将数据不断沉淀，反向导入平台化体系，深度挖掘消费者数据，进而分析数据与数据之间的交叉网点，去理解消费者的具体诉求，从而满足消费者的全渠道购物需求。

 

用户数据是企业为消费者打造全渠道个性化体验消费场景的关键点。企业凭借数据工具获得客户的邮寄地址、行为数据、消费等级、消费次数、促销敏感度等用户信息，再通过精准的数据分析，为客户画像建立标签库。这样，在客户消费之前能够准确洞察，消费之时提供惊喜，消费之后延伸影响，满足消费愿景。零售商和品牌商应通过数据工具积累和分析消费者的购物喜好，增强对消费者的了解，才能提供针对性的推荐和全渠道的服务，改善购物体验，创造更大的价值。

 

新零售营销技术及解决方案三：将营销活动整合到客户生命周期中

客户生命周期营销关注的是获取、转换和留存客户的周期，目标在于吸引新客，并与消费者建立长期互惠的关系。如今，消费者掌握的信息量是历史上任何阶段的消费者所无法比拟的，科技的进步给予他们更多渠道进行调研、消费和购买，要成功地使用生命周期营销，需要实施正确的数字营销策略。例如以下的数字营销方法帮助品牌获得并留住客户：

 

A / B test或多变量测试

这是一个用于在线测试的常规方法，常用于测试新产品或新功能。例如，Google Optimize测试揭示了客户互动路径逻辑中的弱点和强点，识别不适用于品牌的交互场景，评估整个营销自动化的可行性。

 

点击付费广告（PPC）

PPC广告是付费广告，付费后内容会出现在搜索结果页面的顶部。由于PPC是由长尾关键词（注：网站上的非目标关键词但与目标关键词相关的也可以带来搜索流量的组合型关键词）驱动的，这种方法将有助于获得更多有效的线索并帮助他们寻找你的业务。当潜在客户使用关键词找到你的产品时，他们更有可能点击你的广告。尤其是在一些潜在客户查看完产品后打算放弃结算购物车或离开站点，这是一个行之有效的策略。它可以通过重新定向的广告吸引他们回来，并推动他们购买。

 

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