阿里巴巴的数字智能电商设计思路是什么「阿里巴巴怎样体现电子商务特点」
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电商媒介的数据智能化升级
我们先来了解一个概念:人 / 货 / 场,这是传统零售行业中的三个基本要素。你可以理解为在传统的零售行业中,人和货都需要依赖于场,在固定的空间和场地中进行交易:
这三个基本要素同样适用于电商行业。但与传统零售的实体场地不同,电商行业中的“场”是以图片、视频、文字等数字化媒介搭建起来的:
我们会发现,在电商模式中,“人”的权重被逐渐放大,因为使用智能算法,不仅仅可以使“人找货”,也可以使“货找人”,“货”更多时候是在匹配“人”的喜好。现阶段大部分电商平台都面临着两个挑战:
1 人货匹配的效率已到极致:智能分发的用户体验基本已经做到了最优,很难再有突破,为商户带来的增长空间也渐渐有限。
2 用户和商家如何共同参与运营:如何让商家也能够参与到“货找人”的算法运营过程中,实现利益最大化。
有挑战,也意味着有机会。阿里巴巴找到了机会点:不同的“货”,在不同“场”中面对不同的“人”,有不同的表达方式,需要做到精准差异化。这就需要对不同的用户,用不同的呈现方式发送不同的商品推荐,做到“千人千面”。而这样做必定会带动信息媒介(如图片、文字、宣传语等)需求的指数级增长。
因此阿里提出了鹿班智能运营系统:一个由数据智能驱动的、个性化精准投放的、商家自行运营的 Saas 系统,用于帮助商家减少人力和时间投入成本,并检测商品的投放效果:
表面上看,鹿班是一款高效的智能设计工具,基于图像智能生成技术 ,鹿班改变了传统的设计模式,能够帮助商家在短时间内完成大量 banner 图、海报图和会场图的设计,提高工作效率,减少设计时间,并具有低门槛、高效率、高收益的特点:
更深一层,阿里将鹿班打造成一个商家智能设计运营平台,并使生产和投放的数据形成闭环。在商品主图、店铺页面、海报、广告、落地页等设计上全方位实现精准推送,同时能够检测投放效果,并根据投放效果,反过来指导、生成新的设计:
即使是你和你的朋友在同一时间打开淘宝 App,看到界面都会完全不同。大到每一张广告,小到每一个推荐商品的缩略图,都完全做了个性化。甚至是同一个 banner,所用的颜色、宣传语、排版也可能不同:
鹿班打通了商家运营和营销的全流程数据,将电商媒介做智能化升级,不仅仅在人货匹配的层面使用数据个性化,在商家运营侧也做到了数据智能化:
数据智能产品设计方法论
“网络协同”和“数据智能”是新商业生态系统的 DNA,二者是双螺旋,互相咬合,相辅相成,共同致力于未来商业的“精 准”。在思考如何利用“网络协同”和“数据智能”协助电商发展的问题上,阿里总结出了三个闭环:
闭环 1 以需求为导向,使用数据智能建模,实现用户价值闭环:先以用户需求为导向,对需求侧和供给侧同时进行建模,使用机器智能收集数据,分析并给出判断结果。用户使用 App 产生的行为数据越多,机器智能所做的推算就越准确,推送给用户的商品和商品的呈现方式就会越符合用户的需求:
闭环 2 对用户需求特征进行提炼,形成策略,指导生产,实现商家价值闭环:机器智能收集不同用户对于图片效果的反馈,将这些行为数据变成策略报告,成为指导意见,推动商家做出设计优化和商品更新。以此通过智能数据实现需求侧带动供给侧:
闭环 3 加入数据体系和利益机制,纳入更多生产角色,形成网络协同闭环:搭建完整的数据服务体系和利益机制,引入设计机构和各类型服务组织,形成第三个大闭环,利用社会协同和商业服务机制协助平台健康发展:
我们可以发现,上文提到的鹿班,其实正是建立在这三个闭环之上,由用户提供需求,商家提供商品,机器智能进行匹配。由此可见,鹿班的出发点并不是代替设计师,而是打造图文时代的智能系统,随着网络协同和数据这个第三个大循环转起来之后,设计服务也会从中获得收益,为需求匹配设计,并给设计师带来红利。
电商媒介的下一波浪潮:视频化
有数据统计,2019年中国的短视频 App 的使用时长和频次已超过电商 App。中国消费者刷短视频的时间明显增长,这种用户习惯和生活偏好的改变,也会反映到使用电商应用的消费习惯上,促使电商应用不断升级。
我们可以看到淘宝 App 中的很多静态图片都已变成动态视频。而后台的数据也进一步证明,使用优质的视频展示商品,转化效果会远高于静态图片:
动态视频对于用户更有吸引力,可以从更多角度、更直观的展示商品的细节,在短时间内呈现更多内容和信息:
电商的图文媒介已经到达顶峰,用户体验近乎极致,但电商视频媒介才刚刚开始起步。用户对于视频化呈现商品的需求是刚需,但商家的供给尚不不完善,很多商家不知道该如何用视频去做商品推广,也缺乏制作视频的常识和技巧。供给短缺同时也意味着存在巨大的机会。
在未来,鹿班 2.0 想要抓住电商媒介视频化的机会,把鹿班 1.0 的设计思路和理念进行升级,纳入更多的服务机制,共建电商媒介的完整生态。
作者|元尧 Top2 互联网大厂高级体验设计师,分享设计工作经验,专注 B 端交互体验设计。