疫情加速下的互联网下半场已经来袭。
如果说互联网的上半场是一个增量市场的话，那么随着当前互联网红利的消失，线上获客成本的增高，企业若想突破流量瓶颈的话，就需要将博弈从“增量市场”转向“存量市场”，搭建自己的私域流量池，以存量来带动增量，进而寻找新的流量红利。
然而现实情况是，很多商家在做私域流量的过程中却陷入了误区：竞争对手在做私域，我也要做私域，否则客户都被竞争对手给抢走了；做私域流量不就是加微信好友、拉群发广告吗？
这让很多商家在私域流量的获取和运营过程中，变成了为私域而私域。
事实上，出现这种情况主要是，商家并没有真正理解透自己的生意和客户，结果必然会在私域运营中遇坑。
商家私域运营满是坑？
李伟是我熟悉的一家快消品公司的老板。
2021年年初，他在朋友的建议下，组建了专门的团队负责公司的私域流量运营。然而，在运营初期，李伟就发现了很多问题。例如，私域流量在运营初期所带来的订单和传统电商相比，相差很大。以公司旗下一款巧克力做营销活动为例，在淘宝、私域每天平均带来的订单分别是100单和20单。
那么，为何私域电商运营初期会和传统电商在订单上有如此大的差异了？
从算法角度来看，以淘宝、拼多多、京东为代表的传统电商，其GMV（电商流水）＝UV（独立用户）×转化率×客单价。当然，随着传统电商平台竞争的加剧，在这个背后也在考验着商家和平台的供应链能力、物流履约能力、售后服务能力等多方面。
但对于商家而言，所能操作的就是通过付费推广增加店铺的UV用户数量，或者通过好评、销量、主图和详情图的优化和客单价的降低来提高用户从到店到成单的转化率。
一个最为鲜明的例子就是2020年直播电商的火爆，这种商业模式爆火的背后和疫情影响到人们收入，导致国内消费者对价格敏感度越来越高有直接关系。而直播电商的本质就是低价，这也直接刺激了消费者的需求，进而让很多直播平台的GMV不断刷新记录。
而在私域电商过程中，快手梳理了一个类似算法：私域GMV＝UV×内容消费时长×单位时长订单转化率×订单价×复购频次。显然，这个算法和传统电商相比，在具体落地运营过程中的难度更大。
比如说，用户在社群、好友中的分享和推荐，不经意间会触发用户新的购买需求。加上信任背书，和小程序的发展，促使购买转化可以便利发生。但用户何时分享和推荐、有多少用户分享这些很难量化，更别提在运营过程中的优化。
而从底层商业逻辑来看，传统电商本质是从产品单次价值获利，商家经营的是“场”，做的是货的生意，模式为：增长→驱动→留存。而私域电商的转化，是通过运营“人”带来转化，其本质是在经营“人”，挖掘用户的长效价值，其模式为留存→驱动→增长。
在两种不同的商业逻辑下，必然会导致私域电商短时间内会看不到直接效益，和企业所想的有所出入。但目前摆在很多商户目前最为现实的问题是，企业目前并没有能力来完成对“人”的高效管理，进而延长客户的生命周期。
具体到场景来看，ToB产品和ToC产品，在成交决策过程中，基本上依赖于销售人员对于客户意向的判断，并进行持续深入的精准、交流，最终才能达到成交。但在这个过程中却充满了很多不确定性因素。比如，销售人员对业务不熟悉、客户的错误判断、离职带走客户等等，最终让企业也无法有效掌控用户，做到用户沉淀。
而随着当前人工智能技术的发展，商家的这些痛点问题是否借助人工智能技术可解决呢？
AI之下私域运营没那么难？
众所周知，当下私域流量在运营过程中实则是商家在复杂的市场环境中比拼流量获取和流量经营的综合能力。
所谓的流量获取能力简单来说，我可以给我的用户带来什么，解决什么问题。而流量运营能力则是指对用户的洞察以及用户的运营，最终将用户转化为商家的KOC。
在当前国内互联网行业人口红利不再，流量见顶的大背景之下，粗放地通过降低商品价格，大水漫灌撒下用户红包等用户增长策略，早已在私域流量获客上失效。而在流量运营层面，原始地通过增加运营员工数量扩张运营团队，来实现更多维的用户运维，也不再奏效。
不同场景、不同用户人群和不同商品环节，私域流量获客和运营都需要有不同的策略应对。
比如，美妆行业中年轻用户和下沉用户更多是价格敏感型，这部分用户更多需要用无门槛、实惠抵扣券等方案来刺激获客、成交和用户留存。而针对美妆中的高消费人群，则更多需要专业知识传授与分享、身份匹配活动组织、全套产品搭建等方式提高客单价，增强用户品牌属性认知和品牌黏性。而对于快消食品类行业来说，用户获客和留存，基础是产品质量过硬、特点突出、类型丰富，其次需要做好周期性的产品搭售与买赠活动。
如此精细化的私域流量运营要求，对于很多商家，尤其是一些人员较少、案例经验不够的中小商家而言，是非常难实现高效配合，系统性呈现的。
这时候，可能人工智能在私域流量运营中的价值就突显出来了。
目前人工智能除了能通过数据积累和策略提供，能够有效提高商家的私域流量获客能力，还能通过提升商家的业务洞察能力、运营策划能力、落地带教能力、SOP建设能力、突发问题处理能力等多维度来实现更精准高效的用户运营。
“以往在私域发起一场营销活动，从活动策划，到历史数据分析，再到内容排期，整个策划阶段往往需要一周以上的时间，而现在通过营销画布（MA）以及其中内嵌的人工智能能力，只需要30分钟不到的时间，就可以完成一场营销活动的搭建。”
这就是MENLO 2022发布会上，有赞发布的全新业务品牌Jarvis在应用中的场景之一。有赞Jarvis是首个基于私域场景打造的人工智能引擎。
基于私域的实际运营情况，有赞Jarvis内置了很多模型和算法，商家不需要准备额外数据，可以上手即用；可以通过自动学习业界私域运营实践与商家自己的数据做结合，迭代出符合商家自己的模型；此外和有赞所有产品深度集合，商家在有赞每次使用都在改进和升级自己的模型；同时支持商家自有数据数据导入，自动根据数据优化出更符合商家的模型。
有赞CTO兼联席总裁崔玉松介绍：“有赞Jarvis是一套专门为私域场景打造的人工智能技术的组合，通过人工智能帮助商家和使用者做得更好，它包含了人工智能、大数据和流程自动化等多种能力。核心目标是使有赞的产品变得更加聪明和可靠，把多种技术能力更好的开放给商家。”
我们通过一个实际的“七夕大礼盒”活动来看看，Jarvis到底能如何帮助商家更好地实现私域流量获取和运营。
七夕将至，不少商家都会策划“七夕大礼盒”活动，一般这种活动包含了「策划」、「种草」、「转化」、「复购」及「沉淀」5个核心阶段。具体而言：
商家希望针对：过去2年中，七夕节前14天在店铺有消费的人群；并且2年购买力超过200元；
针对线上渠道，分别在七夕节前14天、3天和当天发送营销短信，完成「活动种草」；
在七夕节当天进行购买，完成「拔草转化」的人群，进行相关人群包沉淀，用于次年的七夕节活动；
在七夕节后14天，再次发送一张优惠券，促使消费者复购；
商家希望针对：过去2年中，七夕节前14天在店铺有消费的人群；并且2年购买力超过200元；
针对线上渠道，分别在七夕节前14天、3天和当天发送营销短信，完成「活动种草」；
在七夕节当天进行购买，完成「拔草转化」的人群，进行相关人群包沉淀，用于次年的七夕节活动；
在七夕节后14天，再次发送一张优惠券，促使消费者复购；
由于活动的复杂性，活动涉及了多个部门，包括了「活动运营」、「大数据」、「内容策划」、「门店运营」。
如果使用赞Jarvis的情况下，相关活动细节流程、安排和沟通变得清晰明确，执行也就更加高效。
我们可以清晰地看到，在借助有赞Jarvis的帮助下，这次七夕活动节省了大量的跨部门之间的沟通，保障了活动的高效进行，也完成商家要求的各种事项。
崔玉松介绍，有赞Jarvis将从四方面助力商家做好生意。在销售方面，让消费者和商品、服务、内容之间的匹配效率更好；在运营方面，优化运营流程，同时根据指令自动化执行营销；在服务上，帮助商家洞察消费者偏好、生命周期价值、流失可能性等，给出合适的行动建议，减少用户流失；在长期的运营上，基于有赞的行业经验和商家自己的数据积累自动优化模型，让商家越用越好用。
作为一款底层技术引擎，Jarvis通过数据积累和算法，帮助商家所使用的有赞产品应用性变得更好，从而降低商家的成本，提高私域流量获客和运营效率。
帮助一线的首个私域人工智能引擎
有人可能会奇怪了，有赞作为一家SaaS公司，为啥能做出首个私域人工智能引擎？
在崔玉松看来，做Jarvis这款增强产品能力的底层引擎，并不是一蹴而就的，从三年前就已经开始了。在过去三年里，有赞一直在智能化上持续探索，沉淀了28个场景应用、82个智能化能力。
“以店内搜索功能为例，2021年为有赞商家带来58亿GMV；个性化推荐功能，每年带来的GMV达到46亿；会员权益智能助手，让会员平均购买次数提升了50．3％；拼团默认值，让成团数提升了49．1％。”
支撑这些这些智能化应用的正是人工智能引擎——有赞Jarvis。
其实，对于商家私域运营这样的场景，重要的并不是技术有多么高精尖，而是具体场景的熟悉和应用的适配。
“有赞一开始定义Jarvis为什么要诞生，就已经明确了它是为私域运营这个场景而诞生的”，崔玉松这样描述有赞Jarvis的起步。有赞拥有几百万的商家资源，有他们运营的各种案例和方法，在其中精选最佳实践和最优案例，抽取出其中的方法论，来明确解决商家最实际的难点，通过Jarvis的底层智能化手段改进增强产品，让一个初级运营能干一个高级运营的活，让一个导购1步就能完成原来30步甚至50步的动作。
用户不一样，用户群体不一样，导致了它后面实现一系列的能力都是不一样的。具体来看，有赞Jarvis构建的机器学习引擎、自然语言处理引擎、计算机视觉引擎、深度学习引擎、知识图谱引擎五大引擎，而基于五大能力引擎，有赞再围绕商家实际需要构建了四个产品方向，分别是：洞察、流程自动化、智能助手、Next。
其中一个Next，里面就有偏基因建议和基因决策的部分，洞察到比如说今天客户的来访下降了，就会给商家推荐一个动作，这个动作可能是拜访客户，或者是生成什么样的活动，会推荐这样的动作，商家通过点一点动作动会生成接下来的流程。比如说创建一个活动的流程，导购那边创造拜访的流程，等等类似这样的事情。
整个过程，实际上是将人的智力和数据二者结合成最佳实践，给到商家。
在崔玉松看来，Jarvis的核心是帮助一线使用者做更容易做到更好的运营。客服也好、导购也好，他们做私域运营也好，新零售的负责人要看一个数据报表也好，Jarvis帮助这些最直接的用户。因为这些人不需要决策，这些人更需要的是效率，更需要的是体验，让自己的日常办公变得更好。
精准的动作与更高的效能，帮助商家在私域场景里，能如鱼得水，而不是需要千百种不同工具和人员的复杂组合来完成。
这才是，有赞做Jarvis来帮助商家更好进行私域流量获取和运营的合理性与价值之所在。
写在最后
在漫威漫画里，Jarvis是人工智能引擎的缩写。
在很多人的理解里，人工智能有取代人的趋势。但是，Jarvis显然不是这样，它是站在有赞的视角，通过综合人的智力和数据的能力，通过产品的方式变成更容易实现的最佳实践给到商家，帮助商家实现更高效的私域运营。
疫情，让商家变得比以往任何时候都更加困难，这是我们不得不面临和接受的现实。但是更为重要的是，我们仍然要坚韧地应对或者改变。
“山重水复疑无路，柳暗花明又一村”。绝望处往往就是希望之所在，对于迷惘的商家，人工智能帮助之下重新定义的私域运营，或许是个机会。
原文标题 : Jarvis帮助人，做到更好
