【成長駭客年會2020】直球對決 OMO全通路成長實戰

｜91APP 李昆謀 Happy Lee

燒賣特派員  周郁芳  郭芳佐

 

91APP新零售解決方案

我們幫客人打造購物官網、做會員系統、CRM 經營、OMO，在海外有很大的競品叫Salesforce、Adobe，也做了很多可以做購物官網ex. Salesforce/Adobe commerce cloud 的產品，其實大家都是想跟上一樣的趨勢，而我們也是可以跟國際做競爭的公司。

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（一）品牌新零售成長動能引擎

enable 客戶做電商 、行銷 、系統，我們提供全通路（OmniChannel）佈局技術，以下共有三大面向，如下：

1. 【流量成長循環】eCOM：有效引入線上流量，帶動業績成長
2. 【OMO 動力環】OMO 套件：有效帶動門市參與，帶動 OMO 動能
3. 【數據驅動循環】會員套件：有效經營會員，帶動會員貢獻

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（二）整合全通路 會員資料

在門市加入會員，線上就成為會員，品牌主就可以看到會員的樣貌，進而得知消費者購買了什麼、在哪個門市有什麼消費⋯⋯全通路數據，以下舉例幾點：

• 品牌專屬購物 APP

我們提供品牌獨立的 APP ，讓顧客可以做到商品展示、購物車、金物流，也可以做到品牌專屬官網，幫品牌賦能做電商。

• APP 就是品牌會員卡

我們大部分的客戶都有實體門市，因此會需要整合會員系統，像是幫他們做品牌會員卡，因此我們 APP 就可以推播生日禮、會員折扣。

• 整合門市POS

同步線上線下消費紀錄、會員權益、特殊優惠。

• 幫助門市店員做生意

OMO重要利器，門市作業機的好幫手。如：到店收穫、會員查詢、分析報表

• 品牌全景數據資產－數據趨勢成長

針對這些數據做出相關報表，才能了解業績如何成長

• 品牌官網線上業績：APP 占了 6 成業績，行動購物業績占了 90%

包含mobile web, android, iOS

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（三）OMO 動力環！全通路的關鍵指標數據

911 APP 的動力還包含三個元素，第一個是 Web，第二個是 APP，第三部分是實體門市，並由兩個循環組成，在第一個循環會是跨裝置的導流，希望從 Web 做線上導流，到 APP 熟客的回流；而第二個循環為，跨虛實的循環，希望從 APP 做熟客經營可以與門市做配合，透過門市導 APP下載後續可以推廣線上的促銷。過往的用戶透過 91APP 的合作可以將原本網頁 APP 的營收從九比一變到五比五，這也是 91APP 覺得 APP 客戶都需要做的原因。

1、首先講到跨裝置循環(cross-screen)

｜關鍵指標數據：流量 x 轉換率 x 客單 = 業績

• APP 轉換高於WEB
• APP 客單價高於WEB
• APP 是熟客經營的好工具

｜APP 用戶主動消費達50%

• 把 APP 留住的人，就是會買東西的人，因此 APP 是一個很特殊的角色。

｜品牌電商新成長動能－跨裝置經營滾動成長

找到新客人：用官網投放廣告即刻開創新業績

經營老客人：用 APP 留住成效，創造回購穩定基本盤

2、再來說到跨虛實(O2O循環)

|推薦人引擎：門市服務可以計算線上分潤

當我們在做，線上導線下，線下導線上，會遇到一個問題。當客人進來就下載一個APP，客人帶著APP回家就會去看看，然後就購買，購買後可能回流到門市，甚至做一些推播活動就可以帶來新用戶的介紹，這是很理想的循環!!

當門市問為什麼要推用戶到線上去，這跟我們獎金有關，所以要解決店員的疑慮，因此我們設計了，推薦人機制！

以推薦人引擎為中心圓，店員和老闆及消費者為外圓

• 店員：
  • 門市發送LINE推廣連結
  • 門市取貨服務
  • 門市線上下定
  • 店員推動消費者下載APP
• 老闆：計算門市積分獎金分潤
• 消費者：消費者在線上購買

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（四）增加人均貢獻度－APP的威力！

• 純線上（使用 APP 的使用者）：黏著度比較高，此群使用者會 APP 上也買、門市也買（覺得很有趣）
• 純線下（純線下消費者）：有下載 APP 與沒下載 APP 的人，有顯著的差異，大約 50% 左右

｜真實消費者的OMO歷程

1. 加入會員
2. 門市購買
3. 下載APP之後--提高購買頻率(會開啟APP瀏覽，之後再去門市購買)
4. 開始也做線上購物

｜推薦人帶動 APP 下載－APP下載帶動線上業績快速成長

• 從過往的經驗，因為APP加入以及推薦人機制，帶動16倍的成長

｜為什麼做線上購物沒有分蝕門市業績？

• 透過 APP 以及推薦機制，大大帶入新客、提高熟客貢獻，讓整塊業績圓餅圖的面積增加。
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（五）PAVO標籤模型

OMO 的消費者 人數占比最少，卻是年度貢獻最高者！

•  PAVO OMO 模型－Level 1：以購物為基礎
  • P（single channel purchase）：單一通路的人數佔 65%，貢獻度 100
  • O（OMO）：線上/門市皆有購物，佔5%，貢獻度 445
  • N（none purchase）：註冊未購（一年內未買）人數佔 40%
•  PAVE OMO模型－Level 2：OMO用戶的消費旅程分兩種
  • Showrooming：在門市看一看去線上買（在APP購物的前一天，會去門市有瀏覽行為）
  • webrooming：在線上看一看去門市買（在門市購物的前一天，消費者會在APP有瀏覽行為）

◼︎ PAVO OMO 模型－Level 3：OMO 後一哩路（以下數字為人數占比）

1. Non-purchase: 40%
2. Purchase：30%
3. APP：15%
4. Visits：10%
5. OMO：5%

雖然最後 OMO人數僅占 5%，但是營收的貢獻度卻高達 23%，若公司願意經營好 OMO 策略，是可以帶來可觀的營收，而 用戶在Visits/APP 這兩階段也有大約 20% 的營收占比。

 

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