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硬核当当:在卖书这件事上做先进生产力的代表

文章来源:本站原创作者:admin 发布时间:2019-09-06 点击数:

  投资者分析一家企业,非常看重企业的成长空间,即企业的生产力能否代表行业的先进水平。通俗来说,任何一家头部企业或者独角兽企业,都应是业内先进生产力的代表。这是投资人计算项目成长空间的秘诀。

  日前,当当网创始人李国庆的一番言论及随后高管接受新京报采访的内容,道出了当当近年来利润高速增长的秘密,引众多投资人关注。中国电商公司盈利榜显示,当当网是盈利能力仅次于阿里、牛牛牛高手论坛429999,唯品会、苏宁易购的第四电商,且线上利润率,当当远高于苏宁易购。

  当当网的营收70%来源于纸书零售。中国纸书市场在投资人眼里是成熟市场,空间有限。而大文娱市场,包含数字阅读、知识付费等则被看做潜力市场。但当当的利润率却高于大部分上市文娱公司、数字出版及传统出版公司,引发投资者关注。

  分析人士认为,在长达20年的纸书零售市场中,当当培育了自身独特的硬核力,让其早已转型为区别于传统零售的新零售公司,成为文化消费领域的独角兽和先进生产力的代表。

  累积20年的电商运营经验和机器学习方面的投入,让当当有能力“场景化”服务读者,通过深度洞察用户行为背后的关联场景及阅读需求,进行一站式阅读服务的触达,改善用户体验、提升用户粘性。

  通俗来说,当当是通过用户的搜索行为、浏览行为、购买历史等,为用户推荐图书。例如,有消费者买了《LP日本》,当当则会判断出读者有出游日本的计划,并为其推荐日本文化、风俗、生活、历史、建筑、设计等相关书籍;消费者购买过某一作者的图书,当该作者有新书时就推荐给这位消费者;顾客购买了某个系列中的某本书,当当也会给顾客推荐该系列的其他作品等等。

  此外,当当的阅读场景化还提供“药方式”的问题解决方案。如读者发现孩子不爱上幼儿园,在当当搜索“孩子不爱上学”可以找到很快找到解决这方面问题的图书,还可以找如何让孩子爱上幼儿园的图书。当当副总裁陈立均认为,在解决很多问题时,优质书本上的系统化知识的效率,要大于网上的碎片化信息。

  另外,当当凭借优质的算法,无论是独家书的品销和流量的驾驭,细分领域爆款的打造上都有非常漂亮的数据。

  一个简单的例子,近年来,每年诺贝尔文学奖当当都能赌对,当当网对图书运营的精细度确实也在其他电商之上。比如莫言拿下诺贝尔奖后的几个月,只有当当有书;日裔英国小说家石黑一雄获得诺贝尔奖的时候,当当已经独家售卖这个作者的作品很长时间。

  用商业数据分析支持商业决策,是成熟公司的标志。而商业数据纵深的分析水平和智能应用,则体现着运营的硬核实力。

  当当近两年加大了商业数据挖掘的力度。当当副总裁陈立均举例,在大促期间当当促销团队如果发现单均客贡献平均数和中位数存在偏离情况,当当智能数据模型,会为用户进行分类,并建议匹配的促销工具,仅该项智能数据分析模型的应用,便使用户活跃度提升30%。

  如通过数据模型得到,一段时间内顾客的平均数高于中位数,且加权特征表明,造成客均偏高的原因是小部分书商、黄牛。当当是不希望让利给这部分人群的。于是系统在促销工具上,会建议对低价畅品,按账户进行限购。并在风控上针对账户注册的地域、IP、时间等进行监控,在大额礼券的领取上对风险账户进行限制,把优惠让利给普通顾客。

  而对单均低的顾客,在促销设计层面,则增加一品多促,既同一种商品,参与多个促销。顾客既可以选择满100减50,也可以选择49元5件,真正让消费者实现了按需选择,满足顾客凑单的不同需求。

  不只在运营层面,当当也在做供应链层面的智能改革。目前,当当在仓配方面取得了长足的突破。

  2017年当当全面升级为自主研发的WMS系统,实现仓店智能化,入库商品自动匹配最优货位,仓库订单效率因此提升30%,人力成本同比节约上千万。

  当当还上线自主研发TMS系统,从顾客下单、订单生产、订单送达、顾客签收的时间节点进行全面监控,实现了精准送货的需求。系统对接包含顺丰在内的全国61家快递公司,目前当当的订单时长约25小时,已经赶超竞争对手。

  陈立均举例,天津发云南订单,原先从成都中转,时效较慢。升级TMS系统后,345456好日子论坛广东这看起来简单,,改为从天津航空直发云南,昆明市订单实现次日达,大大提升昆明市客户收货时效及体验并且降低了成本。

  为了提升时效,让顾客的签收体验更好,当当在29个重点城市,推广并提升上午签收比例,目前上午签收率达到60%以上;另外,当当的物流在时效内准点率保持96%以上,晚点超3天以上订单数为0,这得益于当当TMS的智能监控系统。

  当当副总裁陈立均在采访中表示:2018年当当线年上半年,销售册数增长同比超过40%,预期盈利将实现6个亿。经济下行,文化消费有“口红效应”的时下,当当正在提速发展,内部在做一系列重大变革。

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