大数据分析 购物自动化会如何改变营销策略？

许多营销策略是公司为了影响顾客的购买和消费行为，而向他们传达的信息。的确，世界上最大的广告客户是宝洁、雀巢和联合利华等企业，这些公司销售顾客定期购买并消费的低介入类品牌产品。它们于广告上花费数百亿美元之目的就在于提醒消费者，在下一次购物时，记得购买洗衣粉、汤、咖啡、酸奶或宠物食物。但在几年内，此营销、广告和购物模式将会过时。此趋势开始之迹象已显现于亚马逊的Dash按钮（Dash button），此硬件使得常规购买更简便，甚至更常规。

很快，亚马逊和其他零售商将会充分了解顾客的习惯，基于算法程序，它们得知顾客合适需要补货，由此它们能够通过邮寄（或通过无人机）向消费者寄送大约200件他们定期消费的产品。此不久后，家中的智能衣柜和冰箱将能够直接向零售商的算法程序下订单，顾客不再需要准备购物清单，回忆需要购买什么产品和省了常规购物的麻烦。产品将如水电等公共设施一样自动送上家门。对于许多产品来说，购买人将会是机器，而顾客唯一的任务即是消费。

在一个你的机器同零售商的机器对话的世界中，营销策略将会是怎样的呢？

• 首先，在一个相互联系的世界中，花费数百亿金钱提醒消费者购买你的品牌，将会像是在浪费大笔大笔的钱财。相反，打广告的费用将会重新分配，用以建立关系、挑战现有企业、增加消费率和影响算法设计师和所有者。例如，影响算法——通过成为预装软件选择中的一支本土和默认品牌——将会格外重要。我们已知道90%的智能手机和个人电脑购买者不会改变大多数默认设置，因此，成为默认品牌将会获得大量优势。因此，现有企业将会得益于门槛的提高，而挑战者，至少在常规消费的产品类目中，将不仅要克服消费者的惯性，还要克服编程机器人的惯性——这种惯性更难克服。

  
  

• 第二，品牌忠诚将会重新定义，强迫营销人员更加清晰地区分什么仅仅是重新购买，什么是真正的忠诚。现有品牌的营销人员将需要询问，到底是算法忠诚，还是消费者。对于挑战者，至关重要的问题是，他们需要做什么才能驱使消费者改变算法的默认设置。

  
  

• 第三，如今许多营销战略基于一种想法，即：消费者无法完美解读广告和市场信息。他们屈从于选择性注意和信息留存等认知偏见的影响。因此，广告研究注重于提升消费者根据广告宣传做出相应购买行为的几率。他们的目标是提升转化率（购买人数和看过广告人数之间的比率），从而让广告更高效。但倘若常规决定是由机器人制定的，而非人类，那么营销人员则需要同机器人沟通——而机器人往往不会受到认知偏差的影响，只奉命令行事。那么研究将会关注于理解机器人在哪些方面会受到影响：它们的数据来源是什么？它们为了优化哪些标准而被编程？它们的学习算法又是什么？对于消费者的研究将会着重于策略问题，比如理解消费模式和维持品牌忠诚度。

  
  

• 最后，相连机器的影响不会受限于常规购买。公司和消费者之间的许多交互将会直接发生于公司和产品之间。比如，因安全原因或非常规修理召回的汽车，将会在空闲时自动送回经销商处，使达标率从今天的30%上升到接近100%。洗碗机和吸尘器将会通过无线连接自行更新软件，而已过期的药瓶子将无法打开。不愉快的交互将由机器人处理；比如，当消费者厌倦了和电话公司的机器人说话时，他们可以让他们的机器人和你的机器人谈话。

购物和营销的机器化改变营销人员和消费者交互，以及品牌竞争的方式。从营销等式中剔除消费者行为的不完美因素，必然会让营销更高效（单单是省下的广告费用就高达数十亿美元），但是真正的基于蕴含于重新定义企业和消费者之间的关系当中，而非降低成本当中。

End.