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O2O式生活

2012-04-12 09:32:52作者: admin

作为O2O行业的移动互联网创业者,开发应用的过程中,我心里逐渐浮现出,人们使用O2O类应用时的场景,也在和用户的交流中,切身感受到作为开发者,我们正在和将会给人们的生活带来了哪些改变:

 

一、社会化消费点评——看好友的消费意见

大众点评经过多年的耕耘,建立了很多的用户对商家的点评内容,对于它的用户来说,通过网站或者手机客户端,可以提前了解其他用户的推荐或者评价,在过去的很多年里很好的服务于人们的生活,套用“O2O”来说,点评就是中国最早的O2O!也因为其提供商家信息、优惠券和点评内容,在中国用户中有非常好的口碑;

但由于都是昵称点评,点评内容也很结构化需要填写很多条目,导致了两个弊端:1、点评内容的真实性:由于不需要购买,既可以点评,存在商家恶意点评竞争对手、也存在商家雇佣水军给自己好评的现象,每一条点评是否真实需要用户自己去识别;2、相对于点评的用户量来看,发点评内容的用户仅占非常小的一部分,大部分用户是不注册、也从不发表评论的。

点评的用户之间没有社交关系、用户之间也缺乏互动和足够的信任,即使大家的朋友都在点评上,但由于昵称关系,谁也不知道是谁。而自从微博、人人、开心、QQ等各社交网络开放平台之后,为点评这样的业务,提供了社会化的可能性,想想看,如果你通过社交网络账号登陆,发现的点评内容是你社交网络上好友留下的,那么对你的消费决策将会起到重要影响。解决了点评内容真实性,如何刺激用户主动分享呢?很多做过社交网络的用户都知道,中国的绝大部分用户是爱看不爱写的。介绍两个此前我听过的两个应用给大家:1、应用通过系统发布超市调研任务,比如查看某厂家的产品在超市摆在什么位置、卖多少钱?用户完成,后获得奖励。2、应用通过系统推荐用户去特定线下商家消费,用户消费后,应赠送社交网络的虚拟货币。

如果在结合LBS功能,用户到了一个陌生的地方,就会看到起社交网络好友曾经在这附近留下的评价,那么将是非常好的体验。

 

二、个性化推荐——按消费喜好获得精准推荐

每个人的生活都是和位置有关的,生活在家、工作在写字楼、消费在某一商圈,而且每个人的消费喜好也不一样,你喜欢吃烤鱼、他喜欢吃烤鸭,另一个偏爱海底捞的火锅。。。

现在的大部分客户端和网站都是通用形式的,用户要在纷繁的推荐信息中,寻找自己喜欢的哪一个,在网站体验也许还好些,屏幕大、网速快一眼能看到多个信息,而在手机客户端无论是网速、流量都形成制约,所以并不是你给用户优惠券越多越好,关键是要让用户快速能找到心动的那条信息。

基于LBS首先可以将信息按用户位置推荐,增加用户个性化定制功能,能够让用户一目了然的找到周边感兴趣的信息。多说一句,很多人都喜欢团购,都通过团购导航来寻找团购,如果有个性化团购订阅功能甚至是反向团购功能,则让用户体验更进一步!

三、限时特惠——特殊时段的快速营销

相信大家都遇到过,水果店、蛋糕房、超市生鲜产品在晚上或者特殊时间打折的情况。也许有人也知道,其实很多酒店的自助早餐,价位贵但卖不掉都得扔掉、超市快过期物品也一样,酒店入住率每天也不一样。。。线下商家的生意特点就是总有淡季、淡的时段以及产品有储藏和使用周期。

基于客户端,如果能实时推送给周围用户自己店铺的限时特惠信息,那么将是非常有效的营销工具。

四、实物类移动电商——新的机会

网购人们以及不陌生,刚才说的都是和线下商家有关的O2O(Online to Offline)类机会,但广义的来看,从线下到线上的O2O(Offline to Online)有了移动互联网也是成立,并很有可能改变用户的网购习惯。举两个例子:

1、条形码、二维码扫描:用户可以在逛超市、商场等实体店时,用客户端扫描条形码,得出产品信息以及在各电商网站甚至淘宝网的交易信息,从而进行比较消费;

2、语音识别:用户通过语音说出自己想买的东西,应用自动显示该产品的各类销售信息;

3、图片识别:这也是我最近非常看好的方向,通过拍照后的图片识别,推荐类似商品,百度、谷歌和淘宝都有类似功能,但在电商垂直化、并和手机应用结合可能会更有机会!

本文为2012年4月期《创业人》杂志专栏文章

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