如何做新零售怎么做新零售？普通人做好新零售的方法

商业的本质离不开用户，任何商业模式的路径都是基于“用户”开展，互联网行业非但不例外且显的尤为重要，做运营实为做流量运营，做产品实为做用户体验，做新技术实为做用户应用场景，做设计交互实为做用户认知审美。

很有兴致跟大家分享关于新零售的用户运营，充满乐趣的点是对于我们新零售行业，正处于传统到新型的变革，所有很大一部分用户运营的策略恰好立足与传统企业和互联网企业之间，有差异也有共性，我们需要考虑传统用户的行为思考，同时需要考虑线上用户的融合和切入。有挑战也有意思！ GO！

一、用户运营思维法则拆解做市场分析我们通常离不开SWOT模型，做逻辑推导我们通常离不开5W1H模型，同样做用户我们离不开AARRR模型。几个英文字母组合列出的概念永远显的那么高大上，其实不然，给大家举个场景例子简单点概述

上帝满足你的愿望，让你拥有一家超市，今天是你的第一天营业，第一天不得不去发广告/发传单获取第一批种子和潜在用户，这个过程我们称之为种子用户获取，也就是Acquisition。

有了第一批种子用户群体开始进到商场内，接下来引导他们开始逛起来，甚至在商场内和导购员/店员互动交流沟通，这个过程我们称之为用户促活，也就是Activation。

人来人往，来的快，走的也快，这时候你会发现商场已经有挺多人慢慢离开，甚至当初那批种子用户，接下来我们需要引导他们多逛一会儿，或者明天，后天可以再回来，这个过程我们称之为用户留存，也就是Retention。

有的人走了，同样也有的人留下了，很幸运你的超市成功卖出去第一个订单，这个从用户到下单的过程我们称之为用户变现手段，也就是Revenue。

用户买完商品准备回去，你需要开始引导他推荐更多的邻居过来购物，哪怕只是过来逛一逛。这个过程我们称之为用户推荐，也就是Refer。

二、用户模型落地策略化执行让我们把视角放大，把这个案例搬到现实社会中，对于我们零售行业，面对大众用户的业态就是超市大卖场，如何快速建立用户运营模型，并且可以有效快速的复制到全国近500家门店业态，是我们需要好好聊的话题。

1. 新零售获取第一批种子用户第一批种子用户的获取和拓展基本分为这几个步骤，且目的/策略/周期都不一样，越精细化的运营模型越经得起市场的考验。

企业内部员工内测CB（Close beta），通常CB会分为3轮，为期1-2个月，核心目的是反复迭代和打磨用户黄金流程体验，确保在CB环节无限接近正式上线环节体验度，其次就是反复测试和调研真实用户对于整体业务的促销/活动/商品/优惠券/等等接受度，同时进行最终CB3的分析报告，为正式OB做准备。单店小规模灰度公测OB（Open beta），我们拿出距离总部最近的一家超市门店做灰度OB，我们在门店扫玛购内增加了一个Banner做为灰度资源位，1K-2K的真实用户，同样也是真实外部用户，这个阶段我们做到2周，核心目的是需要掌握真实外部用户对于产品流程体验/运营体系的接受程度，并且平衡OB阶段和CB阶段的差异。单店大规模公测OB，2周后的业态趋于平稳，接下来需要灌入更多的流量开始规模性OB，将已经在OB和CB阶段的策略复制，并在门店开始增设广告标牌/宣传位/促销员口头宣传/线上公众号/扫玛购等等资源。我们为期1个月，1个月后开始进行单店OB复盘。可以跟大家分享，我们单店OB的结果还是很可喜的，DAU可以爬升到15-20K，转化率15%-18%，客单价可以做到80，对比线下的转化和客单都是提升状态。最后一步，获客模型，这个话题早在笔者的第一篇分享已经重点提到和拆解，感兴趣的同学可以返回主页查看，这里不做过多赘述。

2. 新零售业务做促活即便开始了有了用户，我们仍然需要对这部分用户做激活，对于互联网任何一个平台而言，很大一部分促活来自于平台本身内容和增值性服务。短视频平台的促活来自于刷到手软的病毒视频，游戏平台的促活来自于不断刷副本的游戏成长体系，社交平台的促活来自于熟人/陌生人关系链，新零售电商平台的促活自然离不开促销/商品/玩法。商品毫无疑问是我们的一个主力，如何提高单个UV的停留时长/访问深度/单UV价值，是我们促活阶段需要提供的策略

五大核心品类栏目入口，基于零售品牌的大众化消费印象，放大并且归类五大核心品类中心化入口，母婴/快消/生鲜/休食/家清，从商品基调上增加用户对品牌的信赖度，从栏目坑位到单品坑位，每天不断抓取坑位点击/跳转/转化/停留时长，连续抓取分析1周的数据就能明白能很清楚哪个坑位的产出最高。

哪个栏目品类对用户的吸引最高，这里通常我们的做法是在首页外露每个品类下的2-3个拳头商品，确保这2-3个坑位单UV价值最高，且用户通过商详页，购物车页，查看更多页都可以跳转到关联品类频道，提高访问时长和深度。项目初期我们用户停留时长可以维持再40-50秒，这个时长应该是黄金时长了，用户从查品，到下单的时间正好是在1分钟左右。

轻互动的玩法同样可以促活，项目前期，我们基于搭建的微信社群私域流量，推出社群社交立减金的玩法，群内用户点击助力即可领券并跳转到平台，同样可以快速引导群内用户的平台活跃，前期用户群体还停留在DAU5W时，我们40%的流量来自于社群引导，可见社群的活跃和留存能力的效率性。

关联性捆绑促销，对于UV停留时长和访问深度同样可以起到关键作用，给大家举个例子，用户购买一袋大米和一部分蔬菜，加购后，购物车会在对应品类提示“生鲜品类满100-20”，同时提示用户点击跳转到候选生鲜页面，增加单UV价值，电商平台的促销形式永远都是丰富多种。

我们在项目初期也做到了满M元减N元，满M元打N折，每满M元减N元等等。 促销的组合形式当然有助于用户活跃/转化变现，但对于运营者而言需要很留意的毛利损耗，ROI，组合漏洞（说到这个话题，后续再单独一篇内容拆解，这里不延伸），通常我们对于生鲜品类促销ROI控制在2-3范围左右，当然不排除有拳头引流商品介入的特殊情况。

3. 新零售业务提高用户留存用户留存应该是绝大部分小程序电商碰到的难题，留存普遍偏低。一方面原因是腾讯为了避免用户被骚扰，小程序的用户通知和唤醒能力一直被官方极大地压制；另外一方面小程序因为代码包限制，功能大多单一，除非特色极其鲜明，否则用户很容易“用完即走”。

所以坦白说，想要在小程序留存方面做到出彩，其实相对困难，至少对于APP端而言。

对于运营层面，我们有很多流量池，且都是私域流量，这就是我们可以提高留存且可控的手段之一，对于微信群，我们通常每天会推送6-7条内容，1条早安+3条高峰期秒杀商品+2条今日主推商品+1条互动类，通过这种反复性的推送触达，对于群内的用户二次访问平台有极大的推动作用。

当然公众号，小程序矩阵我们同样在各个渠道PUSH差异化的需求内容；签到助力的轻互动玩法也是我们提高留存的方式，鼓励用户连续签到3天，或者连续签到一周，可以获得5折/7.5折全品类优惠券，类似这种利益刺激性手法提高留存。

对于促销层面，我们的考虑是从商品优惠券和活动提醒方面考虑，优惠券对于小程序而言，本身具有一个优惠券未使用提醒的服务通知触达，因此我们在对于复购券/品类券都做了时间或者次数方面的限制，用户单次领到优惠券之后，需要二次进来才能使用，且服务通知会做提醒触达，引导跳转使用。

另外一部分是活动提醒，比如秒杀提醒，在未开场的场次增加“提醒我”功能按钮，用户订阅，在活动开场前3分钟进行服务通知触达，点击跳转到平台指定页面，同样可以提高留存。

对于产品功能层面，像上述而言，小程序本身的出发形式腾讯在极力的压制。因此我们可用的不多，服务通知是一个，公众号是一个，都可以在平台对增加用户埋点，用户触发埋点事件，关注过公众号的用户即可以收到公众号下发的预约提醒，或者通过小程序收到服务通知提醒。

小程序留存上我同样踩过很坑，特别是新零售行业，大部分用户来自于线下，对于还未完全熟悉线上购物环境时，很难让他们在次日或者七日返回。所以前期我们的留存在很长一段时间内次日留存仅有20%，经过以上几个策略的分布式执行，次留也逐渐提升到30%，峰值40%。

4. 新零售业务用户变现终于跟大家说到变现了！最核心也是最具能代表业务发展趋势好与坏的关键性指标，也就是成交转化率！成交转化率也是最能衡量用户变现策略的指标。

接下来我想用“人+货+场”的思维模型给大家拆解用户变现！

先从用户购物决策心态开始聊，对于带着指定购物需求的用户而言就好处理，只要平台内商品足够丰富，满足他快速找到商品的产品体验即可！难点就在于第二种用户，也就是没有购物需求的用户，对于这部分用户我们用下图给大家拆解了用户心态变化和应对策略。

用户从接触到购物区分三个阶段：

好奇无认知，开始接触有认知，尝试购买。第一个阶段在于“好奇”，如何勾起用户的好奇心，我们试图通过几个手段来获取，例如我们拉取品牌合作代言人，制作代言人带货小视频/病毒海报，通过社群/公众号直发，本着对爱逗的追捧也势必点开瞧瞧吧！

其次，我们也会从一些专业化的角度解读一些你不知道的科普内容，冬季滋补适合煲什么汤，适合吃什么口味的火锅！切入点都可以很意思和创意，但实质不缺客观科普知识点。

开始接触有认知，我们会通过团长的种草推荐，群内用户的种草，鼓励他人下单，并在平台内主推，激进用户的尝试欲望。主动选择是最后一步，也是刺激用户下单的关键一步，有了好奇，也有了渠道用户的种草，再加上商品目前的限时购和折扣购，此时不买，更待何时？

说完用户心理，再来聊聊用户需求，新零售用户需求分析对于转化而言，自然是不可或缺的一部分。新零售的种子用户80%来源于线下，且用户画像趋于35-45辣妈群体（对于用户画像后续我们再深度聊聊），基于群体线下购物习惯和需求点，提炼几个关键字做为活动促销的策划点（安全，便捷，实惠，品质），很粗暴也很实在，没错，这的确是线下群体的核心点。

因此我们在平台内联动50+国内外一二线品牌联名活动，主打商品质量/安全保证；联动企业自有精选品牌/精选品类/精选爆款，确保所有商品的品质感；打通线下捆绑销售促销+线上投资专属促销，确保线下能享受到的优惠我在线上也能享受，而线下享受不到的优惠我在线上还能享受，足够实惠。

当然最重要，做为新零售行业，少不了及时达，所有便捷的需求我们同样能满足（新零售的最后一个环节，配送，当然也尤为重要，这里也先欠下大家的作业，后续单篇分享！）

活动对于任何一个平台都是促活和变现的手段，项目前期我们对于活动侧，安排了3个同学负责，活儿最细也最杂，后续单独一篇跟大家详谈，活动侧我们基本拉通了全年的活动时间线，根据全年销售目标拆分到单个活动内，这就有了我们单个活动的产能价值指标=（活动订单/总资源投入量化UV） ，通常非S级别活动，我们的单个活动产能转化率可以做到高于平台整体转化率的3个点（18%-20%左右）。

活动的纬度排除平台类活动，当然也需要我们联动外部资源力量，例如三超（超级品牌日，超级品类日，超级单品日），联动拳头品牌，品类和单品定期做主推，并且对于这群商品做激励计划（表现好的产能转化率给予更多更长时间的资源曝光和朋友圈广告奖励），自然会吸引更多商家入驻

场景化活动同样也不能缺少，我们从家庭消费场景出发，做饭/下午茶/周末宅/带娃等等不同场景提供不同商品组合性活动，一方面提高用户UV价值和转化，另一方面也极大的增加首页导购效率，降低用户购物决策成本。

最后一部分，“场”的联动，第一阶段，线上“场”的做法，我们的核心目的是引导用户形式“躺在家里购物”的消费习惯，在这里，我们除了电商行业的普通做法。

其次我们做了很多细节，从细节慢慢该案用户习惯，比如：我们联动品牌方设计“冰箱贴”“鼠标垫”“日历”等大量生活化礼品，所有礼品增加小程序太阳码，扫码跳转到我们搭建好的拳头商品活动页，并且每天都会维护，这些冰箱贴我们正好也通过门店/地推获客团队帮我们散发出去。一组很有意思的小数据，冰箱贴的购物转化率可以做到10%（整体平台购物也才12%-15%左右）

有了细节，我们同样不断拓展线上流量，比如微信“逛一逛”，给予LBS定位，展示门店3公里范围内商户，项目还在持续拓展，目前无太多实质性的反馈

我们自己在企业内部也争取线上流量池，比如公众号的精细化运营，2000多万粉丝的大号，我们不断测试推送形式和内容，尝试过“伪平台首页”风格，“图文段子”风格，“粗暴专业化卖货”风格，很有意思的是，“伪平台首页”风格是我们跳转率最高的形式，可能和用户购物习惯有关，页面风格很早就被电商平台教育过（公众号的精细化运营，感觉后续也可以有一篇独立内容，敬请期待吧！）

线下场景的联动，对于我们而言，其实可以发挥的地方很多，例如超市内部所有买单结账核心环节，我们联动扫玛购/自助收银，用户通过自主买单，都可以在支付环节有线上新零售业务的露出，和专属优惠券的领取。

场内广告标牌环节，更为重要，从大型招标标牌，货架卡板，货架宣传卡，易拉宝展架都是商场最好的导流形式，我们突出了从用户进店——逛区域——看商品货架——迎面而来的柱子——收银台——出店地面招贴，等几个必经之路都做细分拆解！

线下面对面发券也是一个不错的联动形式，给予LBS定位抓取门店3公里范围内有效的用户ID包，针对这部分用户包，投放一张指定的优惠券（30-8）。

这部分用户只要使用微信支付，就可以在最后的支付页获得并领取优惠券，一键跳转即可达到平台，这个产品是腾讯现成的工具，发券效率很高，领券率可以到85%，核销率根据券的力度，通常我们用一张85折优惠券，核销率也能做到20%以上，感兴趣的商家可以跟微信支付团队申请使用。

5. 新零售业务用户推荐用户推荐我们在项目初期做的很直接的一件事就是搭建了线下获客体系，从0迭代到3.0，形成一套现成的用户推荐体系，核心点在于分销，A用户邀请B用户注册下单，A可以获得佣金，B用户又接连邀请C用户注册下单，A和B二次获得佣金。有一点类似拼多多的裂变，具体的迭代过程和搭建机制，感兴趣的同学可以追溯到笔者的第一篇内容进行查看。

裂变玩法是我们一直想试图打透的点，但很无奈，新零售业务始终不是纯电商，有3公里范围限制，即使线上裂变的再猛，用户不在3公里商圈，也是无效UV，无效UV的引入只会增加成本投入，

当然，我们也用到了腾讯的社交立减金，面对面发券，助力发券等等商户平台工具，社交立减金的拉新系数可以做到3，效果还是不错；面对面发券核销率可以做到20%；助力发券的拉新系统也可以到3，对于新零售用户裂变还是有不错的提升，

跟大家分享了AARRR思维拆解法，关于用户，其实远不止这么些内容，笔者想通过下一篇用户运营，再接着分享，先给各位做个预告。

接下来，我们会分享“用户生命周期管理”+“ 用户分层运营系统”+“ 用户行为激励体系”+“ 电商玩法下的用户行为指标”！