一满乐张彦翔：为中国百万小商家解决营销难题

2015年被人们认为是SaaS服务的元年，这一年面向2B服务的各种企业如雨后春笋，纷纷进入人们的视线。服务业由于其在C端的火爆也带动了本行业的发展，例如餐饮业，流量渠道的变化以及消费者在互联网的影响下选择更多，选择也越来越多，变得更加不忠诚。这促使B端的餐饮业要变革原来的管理及服务方式以适应消费者和市场的变化。餐饮行业的转型升级给大量的第三方数据平台的创业者带来了机会，第三方支付、电子会员卡、点餐、排队、团购、CRM等等都是获取C端信息数据的入口，获得数据,分析数据，通过为众多的商户提供营销增值服务而获利。

目前市场上相关数据公司在根据消费者行为建立画像的时候，是根据众多调查之后进行综合而形成的对某一特定消费人群及行为的描述。比如说创业人群，调查后获取相关的数据进行分析这部人群的年龄构成、婚姻状况、学历水平等，再提供给相关的机构作为决策的依据，这一类的比较适合体量比较大的商家。

资源的限制及服务的范围造成了小商家营销困难

但是中小商家（包括一些连锁企业的独立门店）有中小商家的特点，这个方法对于中小商家来说却行不通。一方面中小商家由于其服务的辐射范围比较小，非常依赖其周围的顾客，如何黏住顾客并提高复购率是成功的关键。所以大家平时看到一些商户十分注意维护与顾客之间的关系。但是对于商家来说，要他们记住每一位顾客并且熟悉顾客的消费习惯是十分困难的，更不用说在关键的时候能够做到为顾客做推荐以提高销售业绩。另一方面小商家缺少相关营销人才，如何对顾客进行分类，如何针对每一个分类的人群制定对应的营销方式，在什么样的时机推送什么样的营销内容，这对于小商家来说困难还是挺大的。难以把相关的消费者数据转化为营销方案，即使有了相关的营销方案也难以贯彻执行下去。

小商家由于其自身人才、资金的局限性以及其固定客户的比例比较高，相比于大公司针对某一群体进行消费者画像分析来制定营销方案的策略，小商家根据每位顾客的数据库进行制定相应的营销方案来说会更加的有效，而且这种营销方案最好是一种通用的高度自动化的解决方案，商家只要做大的方向把握，计算机就可能完成剩下的营销过程。

成长之后的第二次创业

一家来自美国硅谷目前在深圳从事顾客消费行为分析和数据化自动营销的公司一满乐就是这样一家企业，为线下高频轻决策消费领域的商户服务。

其创始人CEO张彦翔曾在苹果工作，参与过研发苹果线下店铺ERP、CRM等系统管理软件，用于内部数据和用户预订管理。CTO陈欢十分擅长大数据的处理和分析。几人曾经做过一款

足球比分实时推送的软件。张彦翔笑言很幸运的被卖掉了，但也坦承那个更多的是学习的过程，只一个自己感兴趣的东西来做，没有把它当成创业来做。

后来张彦翔觉得要认真的做一件事情了，结合几人以往的经历以及擅长的领域，觉得还是做与数据相关的项目,希望能为小商家做一款数据分析工具。所以就有了现在的产品——一满乐。

一满乐产品通过记录每位顾客的消费行为习惯，结合第三方数据如天气影响，区域消费情况、人群收入水平等宏观情况，社会事件、热点话题，应用商家营销动机，并和一满乐自动化营销产品相结合，找出最佳营销策略。还会将营销内容标签化，并和第三方数据分析结果做关联，根据顾客对内容的敏感程度调整营销内容。全程自动化，管理者需要做的只是制定一个营销的大方向即可。

在数据分析的过程中，对于数据的运用大致分为三个层次：第一个层次数据的收集；第二个层次，数据的分析及制定营销策略；第三个层次：营销策略的执行。

数据应用的第一个阶段——数据收集

在数据收集方面，一满乐一开始选择通过在店铺铺设终端建立属于自己的数据来源渠道，但是实行了一段时间发现困难重重。一方面，团队没有地推的基因，对于地推并不擅长。另一方面，目前已经有太多人通过各个点如点单、收银、排队等切入到了店铺终端，这已经是一片红海。同时也考虑到自己不应该做这么重的东西。后来·转变策略选择了一个聪明的做法：和拥有海量数据的第三方平台（例如点单系统、收银系统、会员积分平台）合作。

因为这些平台也希望以提供SaaS服务的方式进入到各中小商家的终端收集数据，为中小商家提供营销增值服务并以此盈利。但是现在大多数的平台还都处在第一步——收集数据的阶段。

现在这些平台不需要专门的团队开发相应的功能直接嫁接一满乐的服务就直接进入第二阶段，把一满乐相关的服务作为增值服务提供给小商家，为线下中下商家提供数据分析和诊断，

这样，一满乐和其他平台的关系就由竞争关系变为客户关系。

在数据应用的第二个阶段——数据的分析及制定营销策略

一满乐提供的是一个围绕顾客而打造的维度分析体系（分析顾客结构分布、顾客价值分布、顾客消费规律3个维度），并可以推荐相应营销建议的数据报表。这样的数据报表是为了刺激和启发商家做顾客精细化管理和营销而设计出来的。每一个图表点击的背后都是商家的营销冲动，也是产品迭代提供增值营销自动化服务的机会。

数据应用的第三个阶段——营销策略的执行

在执行阶段，一满乐提供的服务更多是类似一个“黑匣子”的过程，根据每家店铺的历史数据生成相应的数据模型，把消费者的数据丢进去，预设营销方向，就可以自动将营销内容和顾客数据匹配，算法会不断优化，并做自动化的营销内容投放。

例如，现在一满乐和钱方选择合作，钱方拥有50万小商家的销售数据，现在一满乐只需要把自动营销引擎接入到钱方的后台就可以获得钱方拥有的海量数据，自动营销引擎会根据每一家的销售数据会生成相应的数据模型，然后根据每一位顾客的消费习惯定制出相应的营销方案。

目前一满乐后台已经拥有进50万家小商店、180万个会员的历史消费数据，并且生成了相应的消费模型。根据以往的统计数据显示，通过这一套模型，服务的商户通过营销短信一般可以转化20~30%的目标顾客到店消费，

一满乐的产品“有数”已经上线，在一满乐的商业计划里，这个产品负责数据的分析和可视化，也就是说数据应用的第二个阶段，中小商户可以根据这些图标自己给出相应的建议。另一个负责自动化营销方案生成的产品“托管”也已在小范围的运营中。

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