文集 | 新零售背景下面向未来的消费者标签系统的研究与设计

2018-08-29 | 用户体验,文集

2017年学术论文欣赏

 

本文段落精选

 

 

新零售利用AI计算、IoT技术,要求线上企业通过库存零售化来转移仓库,以此布局线下渠道;线下企业通过同城物流配送突出传统零售的效率优势,以此实现线下业务线上化

 

从“商品识别标签”到“商品价值推荐标签”,标签被细化、个性化。商品因消费者而存在,消费者因购买而具有不同属性,两者相互影响

 

随着未来科技成本的下降,系统的成本也将随之下降,可使智慧城市的商业系统更加高效的运转,并利用好零售层面的大数据来提供更好的服务

...

 
 

新零售背景下面向未来的消费者标签系统的研究与设计

赵世峰

湖北工业大学,武汉,湖北

 

摘要:

目前零售行业的传统管理策略已经逐渐无法满足消费者飞速膨胀的预期,也有一些零售管理者开始使用新的管理策略以与用户建立更好的用户关系,给用户带去良好的用户体验。但管理系统相对孤立,不足以形成大数据。本论文从用户研究开始,从研究中提取设计概念,论述新零售背景下以用户管理为主线建立的消费者标签系统Consumers Tag System(CTS)的设计及测试过程。本系统专注于高效精准的用户管理以及实现B2B和B2C的联通,其中包含3C工具:消费者社群分析工具Consumers Community Analysis Tool、消费者店内服务工具Consumers in-Store Service Tool、社群营销决策工具Community marketing decision tool等子工具。

 

关键词:新零售,用户管理,用户体验,智慧商店,标签

 

1 研究背景概述

 

过去,零售和电商两者是相对的概念,直到在美国出现O2O(Online To Offline)概念后,2013年被引入国内让人们意识到线上线下的新商务模式1。2016年10月,马云在阿里云栖大会上发表新观点,其中提出了新零售的概念。大部分媒体强调新零售是线上线下的再次融合,但这其实依然是O2O的核心概念。新零售利用AI计算、IoT技术,要求线上企业通过库存零售化来转移仓库,以此布局线下渠道;线下企业通过同城物流配送突出传统零售的效率优势,以此实现线下业务线上化2

 

除落地执行管理的部分外,对于管理者来说,新零售业务转化过程中最重要的是得到消费者数据3。以往的零售企业依靠纸媒、行销等传统广告媒介进行宣传,但如今在新零售背景下,这种单向输出难以被消费者在快速而复杂的信息中注意到、抓取到。在消费者产生购买行为后,零售企业只能对商品数据进行统计,无法掌握点对点的消费者数据4。即使利用会员卡进行追踪,这些数据如购买物品、价格区间、消费频率、消费时间还是非常有限的,样本容量过小、数据价值低5

 

目前已有诸多线下零售企业布局数据挖掘计划,但有策略集中的特点:以自有APP的形式来服务会员,达到实体会员卡的转化的目的。但目前移动设备APP碎片化严重,用户经常使用的活跃应用人均仅9个左右,管理者难以借此收集到大量用户数据。另外,各企业、体系相对独立,如果各自分别研发,不仅开发成本高、周期长,更重要的是数据无法共享,导致“大数据”并不“大”6

 

2 零售管理者的调查与研究

2.1 调查方法的选择

 

目前,我们通过逻辑思维的定性分析已经对所做产品有了模糊的预估,接下来需要通过调查来检验预估的正确性;通过研究来找到所开发产品的典型目标受众、挖掘受众的痛点及潜在需求。但由于本研究中受众具有特殊性——指向企业管理者而非一般意义上的消费者,所以需要讨论并确定针对此情况的研究方式。

 

首先,目前最常用的在线问卷调查法被我们排除。虽然在线问卷形式多样、成本低廉、样本容量大,但由于调查对象的特殊性,无法保证线上受调人员为零售企业的管理者、参与者,所以我们预测,收到的调查问卷几乎是没有说服力的无效问卷,无法对我们的判断做出积极引导。

 

故经过评估,我们确立了两个调查方式:田野调查和焦点小组。我们将通过时间、地点、营销活动三个维度,对5个典型零售门店分别进行单项30分钟的短时、高频田野调查。针对田野调查的调研数据和结论进行5人规模的焦点小组访谈,针对访谈发现的问题进行深入挖掘,并在讨论中发现新的问题。

 

2.2 调查数据的分析

2.2.1 田野调查分析

 

如表1为单个店铺的典型分时活动以及问题的初步分析。表2为典型店铺地址与备货差异化特征。由于各店铺差异变量元素过多,总结过程中对多间店铺的数据进行了整合处理。发现的问题将在焦点小组中进行讨论深化。


 

2.2.2 焦点小组分析

 

焦点小组成员由三个直接销售店员、一个副店长、一个店长组成。虽然焦点小组人员应选取相同背景、收入的测试者,但由于此产品需要较宏观的管理策略,也需要执行中落地的执行细节,所以选取了5个不同职务的零售门店人员进行焦点小组讨论。为表达清晰,按优先级将需求和建议总结列表如表3。

 

据此,我们要对受众的直接需求进行挖掘,找到真实需求。

 

2.3 零售管理需求挖掘

 

在焦点小组讨论的过程中,发现我们预估的一些问题确实存在,如店员和店长思考的角度略有差异。从店长的角度来说,对外要求提高高毛利产品的销量;对内要求减少损耗、压缩店内开支,减少物品的意外损毁、盗窃等,以此实现利润最大化的最终目的。店员的思考角度更多在于更方便快捷的处理店内事项,提高工作效率,缩短无效时间,最终的结果也直接、间接地影响了消费者的购物体验和回访率。

 

通过定性分析,提升销量需要增强消费者的需求度,增强需求度就需要有与消费者关联更紧密的商品,这就需要所售商品匹配当前店铺周边的消费者。减少损耗需要减少意外和临期损毁,故第一个方面要提高商品周转率,第二个方面需要以合理的数量进购产品,这两个方面都需要根据具体位置消费者的消费需求、购买能力、消费欲望等相关信息进行综合评估,以此减少因对周边客户需求判断不准、订货失误而产生的产品滞销。

 

除此以外,焦点小组的讨论令我们有了新的发现。两位店长都正在筹备新的门店,他们都表明新店选址的科学评估是一个非常困难的事情。零售管理者通常没有供定量分析使用的市场调研数据,只能通过实地反复走访、粗放化的定性分析得出结论,这可能会导致客流量与租金比例失调,严重地影响了企业管理者投资回报比。所以,我们所设计的产品应在受众开店之前就提供相应的服务,来丰富整个服务流程,形成完整而流畅的新零售解决方案。

 

所以终上所述,我们发现受众最根本的需求是希望有一个工具可以帮助企业更加精准的了解消费者、定位潜在消费需求。

 

2.4 零售管理需求细分

 

根据设计调查与研究过程中收集到的问题以及潜在需求,我们将描绘管理者/消费者双向客户旅程地图(customer journey map),为此系统构建完整的体验设计流程。并在系统服务接触点中挖掘细分功能,建立功能结构树,并撰写需求优先级文档。将来的迭代开发顺序将以此为优先级依据。

 

我们将迭代中的开发优先级根据用户的需求程度,分为必需的、可选的、用户期望的、将来可行的四类,如表4。

 

 

3 消费者标签系统概念综述

3.1 消费者标签系统的提出

 

目前,商品标签已被零售业广泛使用。早在1700年,欧洲印制出了用在药品和布匹上作为商品识别的第一批标签。从“商品识别标签”到“商品价值推荐标签”,标签被细化、个性化。商品因消费者而存在,消费者因购买而具有不同属性,两者相互影响7。消费者因为商品的标签而能够更快捷地找到自己心怡的产品;那商家便可以根据消费者的标签高效地推荐潜在需求产品。

 

根据前期的设计调查,我们的设计将围绕用户标签为核心,做出对管理者、消费者双方友好的服务管理系统——向企业管理者提供科学的管理方案,消费者借此系统将获得优质的服务,以此提高商品转化率。

 

此外,由于数据标签化不仅可以使数据变得更加直观,还可以构建隐私保护策略,以最大化限度降低消费者隐私暴露的风险。

 

3.2 系统架构梳理

 

根据细化的用户需求文档,我们需要将功能点进行整合和梳理。

 

在双向用户旅程的分析过程中,我们发现管理者的用户路径较为复杂,且不具有典型性和普适性。所以我们选择了以消费者的用户路径为基准进行系统构架的梳理。系统架构的主路径以消费前——消费中——消费后为三个阶段进行梳理。

 

根据设计调研的结论,本系统将以标签为引擎实现高效精准的用户管理,故该系统命名为消费者标签系统Consumers Tag System(CTS)。其中包含三个“C”工具:消费者社群分析工具Consumers Community Analysis Tool、消费者店内服务工具Consumers in-Store Service Tool、社群营销决策工具Community marketing decision tool,三个工具分别对应消费前、中、后三个阶段。3C工具中包含若干子工具,其主要功能层级结构图如图1。

 

 

4 消费者标签系统3C工具

4.1 消费者社群分析工具

 

作为消费前阶段的服务工具,消费者社群分析工具下拥有三个子模块,分别是:a)基于地理位置的社群分析、b)费者标签智能学习、c)消费隐私保护工具:

 

a)本系统在零售管理者开店前就已经准备好为其服务了。基于地理位置的消费者洞察数据报表,我们将预估管理者选址的客流量,并根据社群性格标签属性提出科学的备货建议。相比管理者此前依靠蹲点观察、亲自走访等方式,本系统可以帮助零售管理者更轻松、更科学地选址。此外,本系统帮助管理者跨越备货磨合期,减少试运营期间备货不准确带来的不必要店损,即刻分析店铺周边客流属性,帮助管理者做出精准决策。本系统由于需要基于大量的社交标签数据,所以应考虑接入社群资源数据最丰富的腾讯大脑(Tencent MIND),达到对社群精准定向的目的。此为消费者数据来源渠道之一,与自有系统消费数据并行。

 

b)用户的每一次购买行为都是有价值的数据,所以在本系统下的购买行为都将转化为标签数据,为全途径营销活动做充分准备。由于外来平台、自有平台、店铺数据在不断地更新,标签数据需要不断自我学习。系统需要连通零售商自有APP数据,保留用户习惯;多家店铺共同管理,数据相互连通……将各渠道用户的数据信息进行多维度整合,塑造完整的消费者标签。

 

c)由于系统涉及多项用户隐私,所以必须在系统层级设计隐私保护策略。故在本系统中,所有的用户由系统统一生成用户识别编码,所有用户数据都以标签的形式存在。这样所有用户信息将无法被人工回溯。

 

4.2 消费者店内服务工具

 

作为消费阶段的服务工具,消费者店内服务工具下拥有四个子模块,分别是:a)进店面部识别、b)情绪识别、c)中控语音服务、d)电子价签服务:

 

a)当消费者到达店铺内时,店面内布局的云计算设备开始对用户进行匹配、锁定。并检索用户标签库下的商业兴趣,查看是否有正在促销的商品符合消费者兴趣标签。

 

b)在用户查看货架商品时以一定频率识别用户微表情(积极情绪、犹豫、消极情绪),当发生决策犹豫时在电子价签接入语音助理服务,进行辅助决策。忧郁表情数据将被记录,以此储备营销分析数据(将作为商品性格分析的数据来源)。为减少开发成本,可在店面系统中接入微软Azure认知服务API。

 

c)语音助理代替传统的中控广播,可以在大部分时间根据在店顾客的音乐兴趣播放音乐;并以极低的频率向在店客户播报定向营销内容,播报语音无法听出针对某个人,但播报的营销内容是与用户兴趣进行匹配的。语音助理服务开发量巨大,可以考虑接入成熟产品API,以减少开发成本,例如目前中国接受程度较高的微软小冰。

 

d)动态电子价签可实时便捷的调整价格显示和商品名称,同时可以在特定的场合改变界面显示。例如面对用户接入语音助手形象;促销产品动态高亮跳动等。

 

4.3 社群营销决策工具

 

作为消费后阶段的服务工具,消费者店内服务工具下拥有两个子模块,分别是:a)线上社群营销推广工具、b)线下店铺备货预测工具。用于指导管理者的营销活动,复杂任务一键完成。

 

a)线上推广模块帮助管理者降低互联网营销技术门槛,使用消费者社群分析工具的数据,提供推广内容的一键制作工具,并直接接入推广平台落地页。

 

b)线下决策工具可以为管理者提供优化的备货建议。根据店铺位置、社群标签、店内消费情况、消费决策犹豫数据、临期销毁商品等数据进行综合分析,使用系统时间越长,系统自我学习越完备、越聪明。此外工具还与备货仓储直接连接,可以根据备货建议调整后一键生成备货计划。长期积压的商品则会建议停止/减少备货,提供促销建议,以减少损耗。

 

5 消费者标签系统原型测试

5.1认知过程走查法有声思维法

 

本过程使用纸上原型测试,通过让12个调查者遍历并同时将想法说出口的方式,测试用户标签管理系统的各项功能,并在测试结束后填写SUS、NPS量表。

 

认知过程走查法和有声思维法的测试过程中全程录像,并重点记录与测试者期待相悖的部分。将其整理后发现有4个测试者认为消费者社群分析工具页面不够直观,数据较为混乱;有2个测试者对临期提醒功能的可靠性有所怀疑。

 

5.2 SUS测试

 

遍历本系统后,让测试者填写SUS(System Usability Scale系统可用性量表),得到的量表结果如表5。

 

 

另外计算得到易学性分量表得分68.75;易用性分量表得分75。说明本系统应在未来迭代设计中,应提高初步使用的易学性,例如增加初次使用引导、简化操作逻辑、更加明确用户路径。

 

5.3 NPS测试

 

可用性测试后我们收集了受测试者的NPS(Net Promoter Score净推荐值)为7.9分,并询问NPS分数较低、较高的受测试者打分因素。打5~6分的测试者表示系统功能不够突出,不容易找到自己需要的功能;打9~10分的测试者表示市场上十分缺乏类似的工具做指导,细类功能对他们的帮助将会很大。

 

所以与SUS量表结果进行比对,均发现易学性较为不足,是迭代中需要重点考虑的部分。

 

6 原型设计

 

 

在原型设计阶段,根据设计测试的结果,我们对大量的数据进行了可视化处理,并简化了底部按钮,将功能结构树归纳为“动态看板”、“云服务”、“我的”三个板块。另外,将“一键”按钮提出至卡片,减少点选路径,提高操作效率。高保真原型如下。

 

启动页与动态面板

 

 

云管理与我的

 

 

交互式卡片

 

 

商品云管理的交互式卡片

 

本设计界面颜色可根据店铺和个性喜好进行更改,使用线性设计让用户更好的专注数据的变动,迎合用户的“爽点”。并将大部分的三级、四级操作整合至一级、二级页面,极大的缩短了用户路径和点击深度,在连续操作的情况下,提升了45%以上的操作效率。

 

7 结论与展望

 

在完成原型设计后,还要经过多次的设计测试才能使得整个系统更加合理易用。测试中发现年龄较长、学习能力较差的测试者对于本系统的接受能力较差,所以在后续的迭代设计中需要重点提升易学性。

 

本文重点讨论的是本系统的整个设计流程,从社会洞察、需求调查与研究入手,以此了解系统的功能需求点,并确立系统概念、挖掘细化需求点,以对整个系统的结构树进行梳理。最后对系统原型进行滚动化的设计——测试——反馈——设计,以此不断完善设计。

 

本系统是面向未来的零售行业用户管理系统,所以有一部分模块和功能目前实现需要较为大量的投资,但仍是可行的。随着未来科技成本的下降,系统的成本也将随之下降,可使智慧城市的商业系统更加高效的运转,并利用好零售层面的大数据来提供更好的服务。

 

参考文献

 

[1]孙华. 大数据环境下实体零售业智能零售研究[J]. 西安财经学院学报,2016,(02):41-46.

[2]孙洪池,林正杰. 基于大数据的B2C网络精准营销应用研究——以中国零售商品型企业为例[J]. 全国商情,2016,(12):3-6.

[3]许丽萍. “新零售”风暴来袭[J]. 上海信息化,2016,(12):64-67.

[4]李骏阳. “新零售”概念不能代表未来零售业的发展方向[J]. 上海商业,2017,(02):18-19.

[5]Gerrikagoitia J K, Castander I, Rebon F, et al. New Trends of Intelligent E-marketing Based on Web Mining for E-shops[J]. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 2015: 75-83.

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[7]王倩. 阿里“新零售”:从“物以类聚”到“人以群分”[J]. 商学院,2016,(12):48-49.

 

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