編輯導語：當下的網際網路電商、直播、短影片等等產品都涉及了人貨匹配模型。人貨匹配模型中最核心的就是人貨匹配的方法以及步驟。這篇文章從導購型匹配、門店型匹配、商場型匹配三個方面來跟大家介紹人貨匹配模型。一起來看看吧。
多資料分析書本、文章都提過人貨場模型，但對於其中最核心的人貨如何匹配，沒有詳細介紹。
人貨匹配是非常底層的分析理論，涉及到轉化率分析、使用者分群、推薦演算法訓練等重要議題，無論網際網路的電商、O2O、短影片、直播等產品都會考慮這點。
廢話不多說，今天詳細介紹一下。
一、導購型匹配
設想一個最簡單的場景：顧客站在櫃檯前，說“我想要個電風扇”。
此時顧客需求已經跋山涉水來到店裡，成交意願很高。
且需求已經表達得很清晰了。作為導購要確認的，就是：到底是啥樣的電風扇。
這就是常見的：導購型匹配。
此時匹配的，主要是：具體商品資訊，比如：
- 場景：出門用？辦公桌用？臥室用？客廳用？
- 款式：手裡拿的、臺式的、落地式的？
- 價位：價格大概在XXX範圍內？
- 設計：這個外觀/顏色/造型，您滿意不？
注意，這四點資訊的匹配，是層層遞進的關係。
使用場景決定了款式、價格、設計。
價格又決定了設計、做工等等細節。所以一個優秀的導購，一定是由大到小確認，這樣更容易鎖定顧客需求，提升匹配成功率。
這就是為啥名字要叫：導購（像嚮導一樣引導購買），而不叫推銷員的原因。
無腦的推銷員才是一上來就blabla講一堆：“我們的產品有十八項功能二十種專利好好好各種牛逼……”
當然，不同商品，導購提升匹配成功率的手段也不同。常見的手段包括：
- 場景式匹配：常見於耐用品、大件商品。從需求場景出發，逐步引導到具體價位、功能。
- 體驗式匹配：常見於快消品、服裝、美業。直接讓使用者體驗產品，體驗良好馬上鎖定需求。
- 陳列式匹配：常見於快消品，特別是啤酒瓜子礦泉水這種小金額即時消費產品。反正顧客買了也就圖個新鮮，直接陳列幾十款，看中哪個拿哪個。
- 價格式匹配：常見於快消品，特別是日用、家居、護理、清潔類產品。這些化工產品成本低、囤貨週期長、日常都要、使用者對價格敏感，只要價格有優惠都能吸引一波囤貨。
所以理論上，場景式匹配是最佳的導購匹配模式。
但實際上，相當多快消品，消費者並沒有耐心細細思考：到底為啥要買。消費者本身就是衝動消費。
因此不需要事事都場景匹配，體驗、陳列、價格都很好用。
只有大件商品，才適合細細梳理場景，進行引導。
總結以上要素，可以推匯出導購型匹配的分析模型（如下）：
二、門店型匹配
設想一個略複雜的場景：
顧客在商場裡逛，還沒有決定去哪個店。
此時顧客成交意願並不高（甚至都不確定他是不是來購物的），需求也不明確。
因此不可能一上來直接精準匹配到一件商品。
此時要做的匹配，本質上是：把有需求的使用者挑出來，引導到店裡。
注意：在這個場景，是無法準確獲取使用者資訊的。
客人還在商場裡晃來晃去的時候，就叨叨問一堆問題，不但囉嗦，而且會把客人嚇跑。
此時更需要的是引流手段，能吸引有需求的客人來，同時儘量規避無需求的客人，避免浪費資源。
常用的手段，有：
- 基於自然週期的：大部分消費品都可以用，因為大部分消費品在一年中，都有自己固定的熱銷時間段，比如：週末、月末、季度末、逢年過節。在相應的時間段開展活動即可。
- 基於消費週期的：根據顧客消費記錄，之前購買的預計已消耗完了，提醒二次購買。
- 基於使用者分層的：常見於美業、健康等大客戶聚集的行業。針對高階使用者定向邀約，定向開展活動，一方面防止客戶流失，另一方面給潛在的大客戶樹個榜樣，吸引加入。
- 基於生命週期的：常見於母嬰、教育、健康等生命週期強烈的行業。想攔截媽媽、寶寶、老人，去公園、遊樂場、波波池拿著玩具、雞蛋、米麵油等等就行了……
- 基於渠道的：常見於金融、地產、家居等需要大客戶的行業。在目標客戶的聚集的渠道（企業、小區、商會等等）集中推廣，吸引客人。
由於既不確定顧客購買意向，又不確定需求，因此這個階段的匹配成功率必然是大大降低的。
並且夾雜的影響因素太多，根本無法分析清楚：
到底是哪個環節出的問題導致不成交。
因此為了提高分析效率，一般拆成兩段進行分析：引流到店、到店成交。
單獨考核各種手段引流到店的質量，再看到店後怎麼引導成交。
總結以上要素，可以推匯出門店型匹配的分析模型（如下）：
三、商場型匹配
設想一個更復雜的場景：
顧客在步行街裡逛，還沒有決定去哪個商場。
此時顧客成交意願和需求非常不明確，甚至只是單純路過而已。
注意：在這個場景裡，商場和門店思考的問題是不一樣的。
- 門店：如果商場沒有人流，就關了這個店，找有人流的商場開店。
- 商場：不在乎具體一家店的死活，只要我有人流，就有源源不斷的人來開店。
這種利益分歧，直接導致了後續分析思路的差異。
只有商場才在乎：如何把步行街的使用者匹配到我這裡來。
商品的匹配邏輯是非常簡單粗暴的：
- 搞壟斷：我用超低價補貼乾死競爭對手，或者我直接把步行街的主幹道給佔了！使用者自然到我這裡來。
- 拉同夥：我低價拉一些大品牌門店入住，自然能吸引高階使用者進來。
- 造流量：我在負一層開一個便宜的巨型超市，顧客自然會蜂擁來買。
- 做配套：我開一個大型兒童樂園，爸爸媽媽們就會帶娃來玩，順便逛個街。
仔細觀察就會發現：
這裡幾乎沒有考慮使用者需求。單純地靠商業運作即可。
實際上，商場也是要考慮使用者需求的，畢竟以上四點，只能把使用者拉進來。
想進一步賺錢，還得吸引小商家入住。因此涉及：怎麼把使用者匹配給小商家的問題。
商場是完全不在乎某一個小商家的死活的（除非這是自己的親兒子）。
所以商場處理使用者與商家匹配的問題，也是非常簡單粗暴：
- 直接出錢買。誰花錢買好的鋪位，我賣給誰。
- 按區域分配商家。有電影院入住了，就把奶茶、小吃擺在旁邊。
- 觀察使用者行為。比如媽媽們都喜歡在波波池溜娃時順便看母嬰商品，就推親子消費季。
這樣就足夠了。
然後還可以包裝一些成功案例，給還沒入駐的小商戶看：“你看入住這裡多賺錢呀，快來快來。”
四、傳統企業 VS網際網路企業
有的同學會說：
陳老師，你這講的都是傳統開商場，可我們是網際網路行業呀。
其實認真看了這三種匹配模型，大家發現什麼沒有……
所謂網際網路，根本就是把傳統商場搬到線上而已！
把導購換成網紅，就是所謂直播電商玩法。
把導購換成加個人微信，就是所謂私域流量玩法。
把門店投在商場的廣告，換成直通車，就是平臺電商的玩法。
把門店投在路邊的廣告，換成加企微群，就是社群營銷的玩法。
把門店VIP老帶新有禮，換成裂變廣告，就是裂變增長的玩法。
把商場換成XX平臺，這幫網際網路APP燒錢、派券、1元購，是不是很熟悉了。
把按區域分商家，換成按首次點選商品屬性計算商品間距離函式，就是推薦演算法裡相似性推薦演算法。
把按人群行為推活動，換成按相似點選行為分人群，再推薦商品，就是協同過濾演算法。
所以，所謂電子商務，還是商務，本質上運作的邏輯是一樣的。
不同的是，網際網路上使用者行為能留下充分的資料記錄，因此能進行相對準確的分析。
再也不用像傳統門店那樣，靠研究人員現場肉眼觀察消費動線了。
這也從另一個角度反映：
不要迷信所謂“大廠推薦模型”，不同角色、不同場景、推薦商品的思路和關鍵要素完全不一樣，一味抄襲，只會畫蛇添足。
作者：接地氣的陳老師，微信公眾號：接地氣學堂
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