互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)歷了PC時代的高速發(fā)展，過去幾年也經(jīng)歷了移動互聯(lián)網(wǎng)時代。走到今天，我們會發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)的流量、新增越來越難。流量紅利開始在消逝，在今天整個互聯(lián)網(wǎng)時代，從增量市場到了現(xiàn)在的存量市場，消費者從過去的低價偏好，走到了現(xiàn)在價值偏好。

什么是O2O？什么是新零售？

O2O從字面意思來講，從線上到線下。線上的流量，用低價的策略引導(dǎo)消費者，在線完成購買，把消費者幫助線上商家，引導(dǎo)到線下去享受體驗和服務(wù)，這是過去O2O概念。

我們會發(fā)現(xiàn)O2O有什么特點？首先是單向的，只是線上到線下這樣一個維度。其次，我們會發(fā)現(xiàn)O2O有人說是偽命題，因為是用低價創(chuàng)造了一個消費。當這個低價不存在的時候，也許整個消費需求模糊了。基于這個消費需求，建立的商業(yè)模式就不存在了。

所以，O2O在過去幾年，從曾經(jīng)的一個熱點概念，很快變成了過街老鼠。現(xiàn)在還有人在提O2O嗎？沒有了。

什么是新零售？新零售概念是2016年底的時候，馬云在云棲大會的時候首次提出來的。他認為在未來電子商務(wù)會消亡，企業(yè)會運用現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)、人工智能重新再造整個商品的銷售、生產(chǎn)流通的全環(huán)節(jié)，整個行業(yè)的生態(tài)會發(fā)生完全不同，消費者會有全新體驗。 

我們一起來想象一個場景，假設(shè)今天在人群熙熙攘攘的三里屯跟朋友一起逛街。我們肚子餓了想吃飯，會怎么做？拿出手機，在大眾點評上面輸入自己想要的口味，搜索到周邊自己想去的餐廳，看評價、看最終的排名，選擇一家餐廳，然后，借助導(dǎo)航把我們帶到餐廳去。在去餐廳的路上，可能提前排隊，以避免我們到了餐廳，還要浪費時間。

到了餐廳，可能拿出手機掃一掃二維碼，在電子菜單上下單。菜上齊以后，依然拿出手機拍照分享發(fā)朋友圈，在吃飯過程中，線下跟朋友面對面交流，線上同時在朋友圈里面，還要跟點贊的人做一個互動。吃完飯以后，和朋友面對面評價，這頓飯吃得不錯，同時也會回到點評上面，跟大家分享我對這個餐廳的觀點。

這樣的一個場景，到底哪部分環(huán)節(jié)屬于線上，哪部分環(huán)節(jié)屬于線下？餐廳吃飯這個環(huán)節(jié)算不算零售？

我們其實看得到，消費者并不關(guān)心哪個環(huán)節(jié)是在線上完成的，哪個環(huán)節(jié)是線下支持的。他關(guān)心的是我在當下，我想要的這個需求是不是能夠得到一個理想的滿足。

至于他是線上的一個功能，還是線下給到我的體驗？不重要。重要的是我的需求，有人給到我最想要的滿足。

所以，其實在今天我個人的定義，我認為的新零售，首先確實應(yīng)該包括了線上到線下，外延不是單純的一個實物型商品，實物商品到虛擬商品到服務(wù)，都在零售范疇之內(nèi)。

新零售的變遷

• 剛需型消費

我們來想一想，當我們有記憶的時候開始，那時候的零售是什么樣？那個時候是貨架時代，我們把它定義成剛需型消費。

剛需型消費什么特點？物質(zhì)是匱乏的。那個時候的關(guān)鍵角色是雜貨鋪那個店主，他只要有渠道能夠進到貨，就能夠賣得出去，就能夠掙得到錢。

對消費者來講，消費者的需求是什么？求貨若渴。只要買得到東西就OK了，因為有了需求得不到滿足，很快迭代到了超市時代。

• 發(fā)現(xiàn)型消費

超市時代，我們把它定義成發(fā)現(xiàn)型消費。什么特點？相對來說，我們的商品是豐富的，五花八門的，最大的特點是所見即所得。我們在超市看到的東西就能夠買回家，對于消費者來講，他的需求物質(zhì)上得到滿足了，眼花繚亂，沒有人幫他做推薦，沒有人給他建議。那個時候的需求可能是我能買到我想要貨的時候，能不能再便宜一點？可能低價是那個時候的需求。

• 推薦型消費

再往后迭代，到了電商時代。電商時代，我們把它定義成推薦型消費。電商時代的特點是商品已經(jīng)極大的豐富了，我們什么樣的商品，在我們強大的淘寶上面，都可以找得到。

電商時代最大的特點是搜索+ 推薦。我們會去看別人的評論，我們會去看有什么樣的關(guān)鍵點，是別人能夠推薦給我的，在對的那個場景給到我最對的東西。

在推薦型消費里面，消費者是希望有人能夠猜我喜歡，能夠猜得到我想要的是什么，然后把我想要的東西推薦給我。 

• 情緒型消費

再往后迭代，現(xiàn)在進入到社交時代。社交時代總結(jié)為情緒型消費，有什么特點？到了社交時代，物質(zhì)的極大豐富已經(jīng)不重要。這個時候的消費者，在當下的年輕人，追求的是彰顯自己的個性，愿意去分享，愿意去尋找情感共鳴。

所以，這時候更多的小眾商品出現(xiàn)了，設(shè)計師產(chǎn)品，能夠更符合一個小眾人群，能夠凸顯自己個性的商品，是他們能夠想要追捧的。

我們總結(jié)整個零售時代變遷的時候，我們看得到，一個顯性的動力是經(jīng)濟利益推動，支撐的手段是因為技術(shù)的迭代，背后的隱形動力是消費者需求的變化。消費者需求從一開始求貨若渴到眼花繚亂，到希望有人幫我、猜我喜歡，到現(xiàn)在希望能夠彰顯自己個性。

正因為消費者需求在每一個時代里邊變遷，我只要能滿足消費者需求，有足夠的技術(shù)手段支撐，就能夠有最大的經(jīng)濟效益。所以，我們整個零售時代一步一步往前迭代。 

消費者當下有什么樣新的變化？

首先，這是一組尼爾森調(diào)查的數(shù)據(jù)，通過這個基礎(chǔ)結(jié)論，我們看得到一個趨勢，我們現(xiàn)在需要去抓住這些更高學(xué)歷、更年輕、更富有的消費者，滿足他們線上的需求。 

我們來看一看車主的洞察。

這是根據(jù)微車大數(shù)據(jù)研究院的一組數(shù)據(jù)看到的，首先車主男性、女性的占比差距很大。從年齡結(jié)構(gòu)上看到，35歲以下的車主占了70%，也就是整個汽車消費主力人群35歲以下的年輕人。

我們還有一個趨勢，是現(xiàn)在大家都看得到的，不管哪個行業(yè)，現(xiàn)在其實都在走向所謂的農(nóng)村市場，汽車是一樣的。從微車研究院數(shù)據(jù)來看，三線城市以下的地域占了半壁江山，有一半車主都在三四線城市進行消費。

• 時間碎片化

我們看得到一些現(xiàn)象，當下的消費者時間已經(jīng)完全碎片化了，因為手機實在是已經(jīng)彌漫到了生活的每一個細節(jié)已經(jīng)徹底把時間碎片化。

我們購物是移動的，碎片的時間隨時在用，走到哪兒，買到哪兒。我們整個社交是娛樂化的，年輕人不喜歡太刻板的、單一的、單向的傳播、單向的需求，現(xiàn)在很少有哪一個品牌靠一招打天下，能夠擁有所有年輕人的心?，F(xiàn)在年輕人是品質(zhì)型年輕人，重體驗、重品質(zhì)、個性化、追求情感共鳴，一定要打動他的內(nèi)心。

• 延展性需求

再看車主，我們過去滿足了他們的剛性需求，比如新車、二手車買賣交易，養(yǎng)車、用車過程里面的所有剛性需求，在過去汽車發(fā)展20年里基本上能夠得到滿足。

但是，有很多車主的延展性需求，也逐漸開始有各種各樣的模式在滿足。比如說商改以后，很多消費者有關(guān)心，我的汽車發(fā)生一些小的刮蹭的時候，到底走保險合適，還是到街邊的修理店合適？我一旦走了保險修了車，明年的保費會增長。

或者說停車，隨著支付手段的發(fā)展，現(xiàn)在我們停車已經(jīng)有了越來越先進的交互體驗。我們可以在進商場的時候，做一個基礎(chǔ)綁定，離開那個停車場的時候，什么都不用操作，默認自動在賬戶里面扣款。這些其實都是圍繞著過去的剛需服務(wù)，通過技術(shù)實現(xiàn)的延展服務(wù)。 

• 追求個性化

另外一個維度，對消費者來講，越來越追求個性化。比如說特斯拉，從生產(chǎn)開始全部是模塊化，消費者可以根據(jù)自己的需求去選擇要或者不要這個模塊。用戶希望自己的車跟別人的不一樣。 

過去傳統(tǒng)的消費渠道在線下，我們想要買一件商品可能看電視、聽廣播，去選擇有人教育我，某一個品牌在所有渠道里面做品牌狂轟亂炸，這個品牌可能就吸引了我，我們推著購物車到線下，買完東西回家，沒有辦法跟任何人分享。

后來，有了線上，線上購買前搜索，看一看到底什么樣的商品符合我的需求，我們下單，等著送貨上門。收到貨以后可以做一些簡單評價和交互。

到了現(xiàn)在，因為社交平臺的存在，我們會發(fā)現(xiàn)消費者的購物渠道，完全碎片化。你很難說到底是在哪一個場景里面的哪一個節(jié)點上面，可以觸達他。

現(xiàn)在社交平臺，從微信的微商到內(nèi)容電商，到微博，到任何一個人的朋友圈，微信公眾號。你會發(fā)現(xiàn)，購買的路徑已經(jīng)分散在任何我們看得到的地方。

可能微信公眾號的一篇軟文以后，背后有一個購買鏈接，不需要回到某一個流量平臺上面，不需要回到某一個專門路徑上，只要能夠在消費者感興趣的任何一個節(jié)點到達他，就可以完成購買和消費。

這對車主來講是一樣的。汽車的消費渠道也發(fā)生了變化，我們過去買車4S店，賣車可能在二手車經(jīng)銷商，想要買保險的時候，走傳統(tǒng)的保險銀行。我們想要汽車維修服務(wù)的時候，在汽服修理店。

后來迭代到了互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)，有了互聯(lián)網(wǎng)以后，我們開始有了汽車電商，開始有了現(xiàn)在二手車平臺，有了云保養(yǎng)，有了互聯(lián)網(wǎng)金融。

• 新媒體渠道的涌現(xiàn)

但是，最近這一兩年，新媒體的渠道在汽車領(lǐng)域開始蓬勃涌現(xiàn)。我們知道也開始有很多微信公眾號的新媒體，圍繞著汽車這個細分領(lǐng)域，做得很紅火。也有汽車問答，也有微博大號，也有KOL出現(xiàn)。

他們在整個汽車消費的渠道里面，以他們特有的、獨特的視角和特點，影響著消費者。包括消費者的購車需求、維修養(yǎng)車需求，很多時候第一層能夠影響到他的是身邊的人。

當用戶想要買車，或者想要獲得一個服務(wù)的時候，第一層影響他的是身邊的朋友關(guān)系?？赡苓^去一個老車主的推薦和傳播，對他是第一層影響；第二層可能會去搜索，看看同樣的、普通的素人評價，在這個評價基礎(chǔ)上，也許再去找所謂的一意見領(lǐng)袖，再去看一看意見領(lǐng)袖對同一個需求是什么樣的看法。

在用戶整個逐步了解過程里，有很多節(jié)點都可以觸動他完成購買。也許在身邊向朋友去了解的時候，朋友給到他一個微店，說哥們兒我也開了一個4S店，我也開了一個汽車修理店，在線下單可以完成這樣一個服務(wù)體驗。也許在這個過程里面，在某一篇文章的鏈接后面就是一個云維修。 

全過程我們會發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在消費者的結(jié)構(gòu)和需求發(fā)生了很大變化?，F(xiàn)在的時間點，對于我們整個汽車行業(yè)，不管是線上還是線下，到底應(yīng)該做一些什么樣的事情，才能夠在目前的時代，找到我們最好的策略？

如何在目前的時代找到最好的策略？

首先這是一句正確的廢話。因為在現(xiàn)在所有人都知道必須要做到全渠道占領(lǐng)，不管是線上、線下的渠道，還是現(xiàn)在社交渠道，都需要有自己的布局。

其次有了渠道之后，需要引流有道。因為現(xiàn)在不管是哪一個維度的流量成本都非常高。我們想要去引流的時候，到底是做一個全媒體平臺的曝光，還是去找到最有針對性的垂直類媒體，去找精準的投放？我們到底應(yīng)該是在一些推薦型平臺上面找大流量，還是在社交型流量上面找小流量？ 

對于大的品牌來講，當他想要去做品牌傳播的時候，全媒體平臺的曝光，能夠首先讓他做到最大化流量觸達。對于垂直類平臺來講，可以幫助想要所謂的ROI轉(zhuǎn)化的精準線索的品牌，是可以快速能夠篩選出來自己最想要的銷售產(chǎn)出。

對于推薦型平臺來講，過去的傳統(tǒng)電商都屬于推薦型平臺。他們有相對準確的消費需求，知道消費者想要什么，所以做法是盡最大的可能把流量集中在自己的平臺上，推動商家到平臺去做流量的競爭。

這種模式好的地方是一定流量的匯聚效應(yīng)非常強，對于有資金實力的大品牌，在推薦型平臺上面，去花更高的成本打掉所有實力比不上他的小商家。所以，在大的推薦型平臺上，相對來講中小型商家是有生存難度的。

而另一種形式的社交型平臺，比如微商、內(nèi)容型電商、拼團型電商等等，他們的特點是流量分散，每一個小的社交節(jié)點，都有可能是入口，每一個小的節(jié)點上的入口流量，相對成本都會低。

在社交型平臺上，中小型商家有他相對比較大的生存空間，不需要花更高的成本，跟大企業(yè)做流量的競爭，這些其實都是選擇。

對于我們?nèi)魏我粋€行業(yè)的服務(wù)者來講，我們需要去了解自己的訴求是什么，我們需要知道說到底應(yīng)該是在全媒體平臺上面去追求我們的品牌曝光，還是應(yīng)該去找到最適合我們的垂直類媒體，去找精準的線索，還是應(yīng)該在大的推薦型平臺上面，去快速拿到流量。或者是我們了解自己的實力，應(yīng)該到社交型平臺上面去找跟自己流量有對應(yīng)關(guān)系的小的節(jié)點入口。

那么抓了全渠道，去找對的流量，這件事情可以做得很好嗎？不一定 

我們認為在當下，最重要的是數(shù)據(jù)，最重要的應(yīng)對策略是能夠抓到最完整的數(shù)據(jù)。比如說以汽車消費者為例，把數(shù)據(jù)做了幾種分類：

• 靜態(tài)數(shù)據(jù)

靜態(tài)數(shù)據(jù)是圍繞著人和車最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)。比如說車輛的車型、品牌、顏色、車況等我們叫基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。圍繞著人來的，性別、年齡、身份證等，這些是人的信息，叫靜態(tài)數(shù)據(jù)。

對于汽車這個領(lǐng)域來講，哪一類的汽車能夠拿到靜態(tài)數(shù)據(jù)？基本上工具型服務(wù)比較容易拿到靜態(tài)數(shù)據(jù)。比如說違章查詢，違章查詢一定能夠拿到跟車有關(guān)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。因為沒有這些數(shù)據(jù)，不可能幫車主查到他的違章信息。汽車的估值也可以，在當下這輛汽車的行駛路程，車況，有了這些數(shù)據(jù)可以幫他做評估。

• 動態(tài)數(shù)據(jù)

更多是基于位置，行走在路上，能夠拿得到關(guān)于位置相關(guān)的數(shù)據(jù)。顯然所有的導(dǎo)航、地圖，這一類的軟件都是可以采集到用戶的動態(tài)數(shù)據(jù)。

• 行為數(shù)據(jù)

行為數(shù)據(jù)是車主發(fā)生的任何一個行為，獲取到的數(shù)據(jù)叫行為數(shù)據(jù)。我們完成了車輛交易，買車、賣車、二手車，完成這樣一個行為，拿到買賣的行為數(shù)據(jù)。我買了車險，買車的時候貸款了，甚至買車險的時候是分期購買的，這些行為能夠拿到相關(guān)的、低頻的行為交易數(shù)據(jù)。

加油、停車這些也叫行為數(shù)據(jù)，屬于高頻的行為數(shù)據(jù)。不同的一個行為，對應(yīng)不同的數(shù)據(jù)維度。比如說低頻的交易數(shù)據(jù)，新車買賣，可以拿到車輛的靜態(tài)數(shù)據(jù)，買一輛車一定知道這個車什么品牌、什么型號，完成了買賣行為的時候，知道買車的行為數(shù)據(jù)。高頻的交易行為，加油也好，停車也好，這樣的高頻交易其實拿不到車輛的靜態(tài)數(shù)據(jù)。

我停一次車，就算使用了停車服務(wù)，你要讓我留下車輛的相關(guān)數(shù)據(jù)恐怕很難，因為這個數(shù)據(jù)你的服務(wù)并不需要我的數(shù)據(jù)，才可以支持，所以我不會把我的數(shù)據(jù)給你。這樣的交易行為能夠獲取到他的高頻交易，但是很難拿到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

• 偏好數(shù)據(jù)

對人的描述，人的個性特點，人的喜好，我到底喜歡運動型車，還是喜歡商務(wù)型的車，這個車主到底喜歡黑科技，還是喜歡香車美女，這一類屬于行為偏好數(shù)據(jù)，汽車媒體顯然是有優(yōu)勢的。

所有的汽車媒體，從用戶的瀏覽習(xí)慣里面，可以對用戶做交叉比，形成一些偏好，知道用戶的一些偏好和行為。

其實很難有任何一個載體，可以把所有的數(shù)據(jù)全部獲取得到。

舉個例子，比如車險商改，商改以后，用戶都有這樣的痛點，我發(fā)生一個小刮蹭的時候，到底怎么辦？要不要走車險，今年走完車險，明年的價格是不是變得很高？

如果不走車險，找一個小的維修店，修完以后，到底性價比哪個合適？我們可以給到用戶一個小工具，用戶只需要在一個動態(tài)的圖上選擇任何一個部位，微車可以快速告訴你，你這個部位修理完以后，修車價格是多少。如果你不修理走保險，你第二年保費會增長多少。

但是用戶需要這個服務(wù)的時候，必須告訴我基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，你得讓我知道，你是一輛寶馬，還是一輛現(xiàn)代。你得讓我知道你的車況是什么樣的。否則我沒有辦法幫你帶到一套模型里，幫你算出來基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

我們一直用服務(wù)換數(shù)據(jù)，我們用工具型服務(wù)，我們換取車輛的靜態(tài)數(shù)據(jù)。愿意讓用戶把他的數(shù)據(jù)給到我，因為他要獲取這個服務(wù)，我們用這些工具，能夠得到用戶，跟車有關(guān)的很多靜態(tài)數(shù)據(jù)。

獲得靜態(tài)數(shù)據(jù)后，如何能夠把服務(wù)做到更深？

我們認為，靜態(tài)數(shù)據(jù)通過媒體的標簽分類能夠做到更精準。用戶到底喜歡什么樣的內(nèi)容，喜歡閱讀哪方面的東西，跟車輛相關(guān)的、品牌相關(guān)的、養(yǎng)車用車相關(guān)的，所有這些內(nèi)容，根據(jù)用戶的自定義，根據(jù)他的需求，我們幫用戶去做內(nèi)容推薦，根據(jù)用戶的閱讀習(xí)慣，可以能夠掌握用戶的偏好數(shù)據(jù)。

這個車主什么樣的喜好，到底是想要運動型的車，還是更關(guān)注保健型的車。這些數(shù)據(jù)都是在我們功能板塊的基礎(chǔ)上，能夠去采集和獲取的。

所以平臺可以有相對完整的車主畫像，可以知道一個車主，什么樣的年齡、什么樣的性別，開什么樣的汽車，油耗是多少，加什么樣的油，多長時間加一次油，有沒有買保險，買保險的時間是什么，在什么樣的時間節(jié)點該換車了。 

從產(chǎn)出來講，因為精準程度很高，由此會有完全不同的投資回報率，這就是數(shù)據(jù)的價值。

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