融资100万美元 三只海龟消费数据进营销方案出 转化率超20%

铅笔道 | 2016-04-02 09:42:32

导语

去年10月底,天气变冷。Jason(张彦翔)的办公室来了两位故友,几个月前,他们曾在同一孵化器办公。

话题自然聊到同样降温的融资环境。“你知道吗,当时一起办公的十多个团队,几乎全没了。我们两个打算一起做下个项目。”

Jason听着有些发懵和吃惊。意外之余,他庆幸“满乐卡”活了下来。一年前,他要做一个基于顾客消费行为的自动营销引擎,过程分为行为数据收集、数据处理(算法模型)、根据分析结果生成营销方案并自动执行。但是,却苦于没有数据来源。

一年时间,他通过电子会员卡的形式获取商家(奶茶店等)销售数据,由此完善算法。在服务了200多商家后,“满乐卡”后台形成了10万个顾客消费模型,涵盖时间、地点、金额、天气、当地消费环境、时下舆论环境等30多个变量。

根据这套算法,“满乐卡” 对顾客的下一次消费行为进行预测,用营销短信来提高顾客到店消费的频次。目前,“满乐卡”服务的商家通过营销短信达到的转化率约在20~30%。

近期,Jason决定不再针对小店做数据收集,转而与已经拥有海量消费数据的平台或企业进行深度合作,为他们提供自动化营销服务。

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注: 张彦翔已确认文中数据真实无误,铅笔道愿与他们一起为内容真实性背书。

三只海龟美国碰壁

2014年10月底的硅谷,在距离Google总部不到1英里的一个名叫Hacker Dojo的公共办公空间内,Jason、陈欢、曹介三人坐在一起,讨论下一步计划。

不久前,他们做的一款足球比分推送和社交App被收购。“本就是做着玩的,想把公司运作模式跑通,原本想着边玩边学地做一个自己感兴趣的产品,没想一做就是两年,上线半年陆续积累了五万多的用户。”

“还要不要继续一起做项目?”

“要做啊。”

三人五分钟达成统一意见。“我上次创业最大的收获就是两个合伙人。”Jason说。

下一站做个什么产品?Jason早已思索很久,2009~2011年在Apple的工作经历给了他启发。

Jason当时参与为苹果线下店研发了CRM、ERP等系统,用于内部数据和用户预订管理。“这些工具研发出来都不难,为什么没人给小商家去用,帮他们分析用户数据。”

同时,大数据分析、处理又是CTO陈欢的优势。“原来的产品会收集球员数据,预测未来会成为什么样的球员。”

他们目标逐渐清晰。“为小商家做一款数据分析工具,应该挺酷的。”

没成想,Jason的自信很快被现实摧残。“算法需要真实数据来训练、验证。数据从哪来?”

巧妇难为无米之炊,Jason先直接跑去跟店家要数据。他走进了Villa大街的一家名叫Verde Tea Cafe的奶茶店,颇有信心。“我是这里的熟客,老板应该会愿意。”坐在他对面的那位40多岁的华裔老板并未让他如愿。“你拿我当小白鼠吧?万一数据泄露了怎么办?你说的工具我不觉得会有用......”

之后Jason吃了一箩筐的闭门羹,被拒绝的理由大同小异。此路不通,Jason另辟蹊径,想先为商家做电子会员卡系统。“让店长觉得我们不只是索取,先用会员卡服务他们,我们由此获取数据。”

然而,这仍是一条死路。“已经有一家美国电子会员卡公司做得很大,还有几个强劲的对手与其竞争。”

市场已然硝烟弥漫,Jason觉得机会不大。“我可以用免费产品去火拼,但美国的地推成本太高了。一个地推人员年薪约为3~5万美金。”

此时,Jason将目光投向了国内。“国内的公司都在想着怎么引流,但用数据分析来留住顾客的事儿却鲜有人做,而且国内市场应该比美国要大。”

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◆ 满乐卡的小伙伴们

2015年初,三人带着35万美元的启动资金,漂洋过海落地深圳。“这笔钱找了两个多月,挺不容易的。很多人觉得我们三个海龟去做一件接地气的事儿,不太靠谱。”3月份,“满乐卡”成立。

10万用户模型

期间,产品目标也随之调整,Jason最终要把“满乐卡”做成一个自动营销引擎。他将过程一分为三:收集数据、处理数据(算法模型)、根据分析结果制定营销方案。

数据从哪儿来?仍是绕不过的一个坎。“不少公司有现成的数据,但我们刚成立,缺少谈判的资本。”

最终,还是要亲力亲为获取数据。彼时,前端商家数据收集,涌入者众多,如电子会员卡、点餐平台,第三方支付,团购等类型的企业。Jason只好盯上别人还未杀入的小型商户,如社区小店,夫妻店等。

他仍以电子会员卡系统切入,国内小商家更容易为此买单。“加入了两位本土合伙人,我们天天在深圳的街上跑,看到适合的商家,就进去和老板聊。”

有一天,Jason踏进了学府路上一间青蓝相接的奶茶店。店面约有10几平米,走进3~4个人便显得拥挤。“这家奶茶店在美国也有,看着很亲切。”

在这间小屋里,Jason头一次得到了肯定。“他们的会员优惠券原本是纸质的盖戳卡,有的顾客经常丢,就把卡寄存在这里,再来消费时,报下手机号兑换。”

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◆ 满乐卡的电子会员卡界面

店长拿出厚厚两叠类似相册的东西,翻开全是盖戳卡。“客人兑换时,他要找到相应的盖戳卡,用的是挨个翻的笨办法。我们的电子会员卡让他管理起来方便得多,一键搜索即可。”

如法炮制,越来越多小店的会员消费数据涌入“满乐卡”后台,技术人员由此来验证、完善算法模型。“我们研究的是每一位顾客的消费行为,形成该顾客的消费模型。最难的是从不同维度的数据找出关联性。”

Jason解释:“比如天气与顾客购买行为的关联性,下不下雨,如何影响他的购买行为。这些需要大量的数据来验证。”

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◆ 满乐卡后台数据分析界面

初期,数据量不足,技术团队从最简易的算法模型做起。比如天气等变量先不考虑,只根据谁在什么时间花费多少金额,这三个数据去粗略地预测顾客下一次的消费行为。随着数据量增多,再慢慢加入其它变量,如当地消费能力、最近舆论话题、天气、星座等。“约有30多个变量因素。”

过程中,预测准确度会受到多方干扰,如错误信息、无效信息等。技术团队想出两招来清洗数据。

第一,通过筛选高频消费类型的行业来规避数据噪音对计算结果的影响。“我们选择服务一些高频轻决策消费领域的商家。”第二,对每种变量做比重评估。“评估一项变量对预测的影响系数有多大,没用的话直接排除,自动清洗掉无用信息。”

随着变量因素的增多与精细化,算法模型预测准确度得到显著提升。Jason的验证方式是根据预测结果帮商家发送营销短信,看顾客召回率(转化率)如何。

一家比较好的小店,会员量约为2~3千人。通常促销时店家会群发短信,以每条6分钱计算,发给3千人,成本是180元。最后可能召回100人。

现在,“满乐卡”根据预测结果,把短信只发给最可能再次购买的300人,同样召回100人。“我们就是在对的时间给对的顾客发送适合的营销短信,同时也避免了对另外的2700人发送骚扰短信。”

例如,在连续多日阴雨的时候,营销短信内容大概如下:“春天多雨,爱车更需打理,XX汽车美容雨季超值优惠:雨天凭短信可享室内干洗和车身打蜡减免180元;玻璃镀膜减68元! 。不过,起初7日内的召回率不到4%。

同样的事情做到11月时,“满乐卡”的使用店家为200多家,集中在深圳、上海。后台形成了10万个顾客消费模型,店家的7日内召回率至20~30%。“有些店的回购周期会比7天长。”

转做“军火商”

令Jason出乎意料的是,有更多的店愿意主动来付费了。“本来我们免费发短信,有的店家会给些费用,每月就1~2万。当月收入,突然增长到20多万。”

原本,前端数据收集只是为了打磨算法模型,没想过靠它赢利。但看着流水单,他犹豫起来。“后端的算法模型、营销引擎不知道是否可以推向市场,也不知道退出后效果如何,心里没有底。”

他回想起8月份融资时,在蔡文胜的办公室说下的话。“假如我们以后做电子会员卡,可能会做出一个全国通用的积分平台;如果只做后端的数据分析和自动化营销,可能会成为一家基于消费数据分析的公司。”靠这些,他拿到了蔡100万美元天使融资。

顺利融资后,他曾想如果能建立起一支推广铁军,快速扩展商家,真做成全国通用的积分平台也是有可能的。但后期的扩展情况并不如意,“原本计划年底覆盖6个城市,可第三个城市广州迟迟打不开局面,不知如何下手。北京市场,也找不到合适的人”。

Jason分析原因,一是团队没有线下推广基因;二来前端数据收集市场红海一片。“随便一搜,便有几十个假想敌,积分平台(再惠,酷分,果皮)、订位系统(排队网、美味不用等)、团购平台,微信支付,支付宝。”

到12月,团队内部也出现恐慌。“销售去卖电子会员系统,店家会提出其他需求,能不能加上点单啊,储值啊,支付啊这些。”Jason说:“技术团队精力都在做数据分析,很难去满足这些额外需求。销售、运营做得很辛苦,渐渐地,员工们会迷茫,不知道我们到底要做什么。”

一个月后,一家叫“雪可工房”的奶茶店促使Jason下了决心。“我们为它提供营销托管服务,大概2个月时间内,召回率一直保持在30%多。”他说:“其实从去年11月起,我们就发现数据量的提升已经不会对算法的准确率带来太大的提升了。”

今年3月2日,Jason决定不再针对小店做数据收集,转而与已经拥有海量消费数据的平台或企业进行深度合作,为他们提供自动化营销服务。“现在名气大一些,还有很多保密协议,有条件去做这件事了。”

“虽然没了小店的收入,但一下豁然开朗,原来的对手都变成客户了。”他笑了笑:“我不去战场与他们短兵相接了,成了军火商。”

策略既定,他随即飞到北京,与钱方(第三方支付平台)接洽。“钱方有50万小商家,销售数据都在它的后台。我们把满乐卡的自动营销引擎嵌入它的后台,通过分析数据,制定出营销方案。这时,钱方可把方案作为增值服务卖给商家们。”

最终,“满乐卡”自动营销引擎的产品形态为黑盒子。“客户把数据扔进黑盒子,经过处理后,反馈出营销方案,比如什么时候做什么类型的营销,力度多大等。”

Jason想用这款产品取代现有的运营或做运营决策的人。“传统方式,运营人员要获取数据,然后通过工具分析数据,最后再思考怎么去营销。我们的引擎除了自动分析数据,还可以让营销方案的匹配与执行自动化,全程不需要人工参与。”

目前,Jason的意向用户已有11个,包括豪客来、创意餐厅宴遇,黑龙茶,钱方,云藏款易等。“正处于对接数据阶段。大约1~2个月,新版产品会正式推出。”

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