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See:向90后新生代时尚消费的痛点开枪(上)

发布时间:2016-03-26 06:30:04 所属栏目:传媒 来源:用户投稿
导读:记得我第一次认识电子商务,还是处于10年前,那个时候还是在上大学,图书、电子数码产品是我购买的主流品类,访问的电商网站主要是卓越网(后改名为“亚马逊中国)、当当网、

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本文转载于腾讯创业2016-03-22王璇作者:sam

记得我第一次认识电子商务,还是处于10年前,那个时候还是在上大学,图书、电子数码产品是我购买的主流品类,访问的电商网站主要是卓越网(后改名为“亚马逊中国)、当当网、京东和新蛋,我当时还设计主导了一个大学生电商网站购物习惯的调查活动,受到了老师和同学们的好评。

到了大三大四之际,以“凡客”、“麦包包“、”乐淘网“为代表的细分垂直品类电商网站开始出现并且崛起,那个时候就有听说电商烧钱太厉害,亏损严重的传闻,没过几年大多垂直电商终究还是消失于人们的视野之中。

第三波大的电商浪潮应该就到了2010底到2012年这个阶段,那个时候人们一直在讨论“移动优先”的战略设计,你会发现那些至今仍然保持一个良好发展势头的电商品牌,都在第一时间抓住了移动电商的发展红利,要么战略资源从过去的PC转移到移动端,要么重新在移动端搭建新的炉灶,比如唯品会、聚美优品、蘑菇街。

移动电商的第四春已经来临

到了2016年的今天,仍旧是智能手机APP的移动时代,电商发生了一些小的裂变,从而产生了一些新的机会,比如主打95后、00后的二次元电商“神奇百货”,比如从视频直播切入跨境电商的”波罗蜜“,比如说从图文推荐主打礼物概念的小清新电商”礼物说“,比如今天我要重点讨论的”See“,一款主打90后图片搜同款的电商应用。

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你会发现到了2015年开始,新的电商品牌不再源自于大的品类的划分,而是出自于一种新兴的消费群体以及他们背后所代表的新的价值观和文化。

申万在2014年发表了一篇广为流传的《从非主流到AB站:80、90、00后亚文化属性演替与互联网投资策略》报告,里面提到80后闷骚,90后洒脱,00后累觉不爱。

80后在成长过程中经历了经济从低迷阶段过渡到经济高速增长阶段,前后的起伏造就了80后的纠结和犹豫甚至迷惘的性格特征。

而90后的成长环境正是中国经济的飞速发展,人均GDP大幅度的提升,物质上的盈余使得90后在消费和生活观念上来得更为轻松和洒脱,尤其是90后,逼近00后的这一代,00后目前还处在”小学生“阶段,暂时不过多探讨。

因此当90后成为了中国最年轻、最新锐的消费族群时候,一个很重要的观念在他们认知中发生了变更,我把他定义为”物权“观念,过去80后是占有、拥有,现在的90后是“暂时拥有”、“短暂占有”,到了95后,00后,当他们越来越朝着大爱的方向走去,就彻底放弃“拥有”,共享成为了主流。

因此我们会看到越来越多带有“共享经济”、“租赁经济”“认知盈余“、”参与感“、“消费升级”这样概念的项目涌现出来。

在这个主体的价值取向下面,又衍生出各种不同的亚文化或者说非主流文化,比如说二次元、同人、耽美等,具备相同的兴趣爱好的人群自然汇聚成一个又一个社群和社区,社群和社区加上商品的元素,就成为了一个新兴的电商平台。

这个时候,90后的消费群体已经具备了80后消费群体所没有的独特性。

第一,他们从过去的“价格敏感”转变为“品质敏感”;

第二,他们的消费视野从国内一线城市转移到全球各大都市;

第三,在时尚潮流领域,他们从一线的、大众的老旧品牌转移到更加细分的、小众的设计师品牌;

第四,他们的消费力从过去的几十元、几百元跳跃至大几百甚至上千元,信贷消费、分期消费开始被接受和逐渐普及;第五,他们从过去货架式的购物体验转变为互动式、沉浸式的购物体验。

一线城市年轻人的时尚消费选择缺口

在和See的创始人tree的交流过程中,他给我画了一张象限图,横轴是地域的分布,左侧是三四线城市分布、右侧是一二线城市分布;纵轴是时尚品类的分布,上侧是服装分布,下侧是美妆分布。

我们把年轻人时尚市场简单的划分为两个大的品类,一个是美妆,一个是服装;在美妆这个领域里面,无论是一二线城市还是三四线城市,在用户的心理认知里面已经有了一定的品牌区隔,在服装品类里面,目前我们看到在大部分的电商品牌都集中在三四线城市,客单价在200元以内。

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于是在200元至600元,See的这个价格区间里面,至少还未形成一个比较明显的用户品牌认知。因此,从目前的市场格局来看,See还是有希望成为一二线城市年轻人时尚消费的入口阵地。

从工具切入,快速打通社区和电商交易闭环

See,图片搜全球同款。2015年4月内测,6月上线,11月完成电商交易闭环,截止目前,总用户已破百万,月GMV也已达到千万级别。在不到一年的时间里面,取得这样的数据成绩,在我们看来是非常不错的。

图片搜同款,类似概念的电商项目,其实很早就有,比如习大大和彭麻麻每次出国访问,从服装到鞋帽再到身上搭配的饰品,刚上的新闻,不到几分钟,我相信立马就能够在淘宝上找到彭麻麻同款。

因此,从图片搜同款,就能引申出图片搜明星同款,影视同款,模特同款,街拍同款很多的场景和需求,而且从tree本身的经历来看,See项目的产生就源于他有次出国看见一个很赞的皮箱,拍照下来,回国怎么也找不到。

因此来自于自身的需求以及对于新代际90后女性用户的理解促使了创始人tree提出这么一个假设:发布图片到找到图片商品信息到完成交易这个闭环到底行不行得通?

2015年2月,带着这样的假设,tree和团队利用身边的朋友资源,深大的校友和同学资源,就迅速拉起了一个2000人左右的微信群,作为See的早期种子测试用户。

这么一来,tree发现图片找同款的需求真的不小,在这2000人的微信群里,每天会产生不少的图片找同款的需求,当每次在帮助用户找到同款商品时,用户就会自然而然产生出购物的想法。

到了6月份,See的第一版本正式上线,很快2000人的种子用户随着用户的人际关系自然传播就突破1万、5万的关口。2015年9月,图片搜同款的社区上线,同时巨大的交易闭环迫使团队紧锣密鼓的搭建电商通路,最终于11月份完成电商交易购买的环节。

因此,从需求的理论假设到实证假设再到种子用户验证假设,基本上完成了产品的第一阶段。产品的第二阶段要重点解决的是,提升找同款的效率,降低用户找同款内容生产的成本。

(编辑:应用网_丽江站长网)

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