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支付宝钱包刘乐君：O2O留住用户要分四步走

点击率：1335 发布人：管理员发布日期：2014/7/21 15:58:31 【去百度看看】

7月21日下午消息，支付宝无线事业部总经理刘乐君近日在一次商户会议上，具体阐述了支付宝在O2O上的策略和规划。这是支付宝无线第一次对外系统阐述自己的O2O战略。在刘乐君看来，一个平台的O2O要真正留住用户需要分为四步。他透露，支付宝钱包未来会通过卡券、免费wifi、二维码等工具，为商户提供一套完整的O2O解决方案。(木南)

　　以下为刘乐君演讲实录：

　　在过去几个月，支付宝给大家准备了一些比较好的O2O的玩具。我也跟大家说一下我所理解的O2O。

　　首先线上到线下切换的过程是非常快速的过程，大家可以看我手中的手机，我现在点亮手机屏幕，看着手机，这是线上，放下就是线下。线上线下的切换是一个非常快速的过程，实际上人已经24小时线上了，线上线下对用户来说不是一件特别重要的事情，所以O2O现在只是一个符号。

　　不管是线上还是线下，用户的思维是O2O的核心思想。在传统企业，大家很容易把“市场份额”和“用户份额”搞混，市场份额能够产生的规模效应，为企业争取到的弹性的空间是过去企业发展的驱动力。但是这件事情在互联网行业完全不是一个概念，我们需要再短时间内快速的抓住用户的需求。

　　怎么去增长用户份额呢？我们归纳出运营用户的四个步骤。

　　第一步发现用户

　　我们这里定义的发现用户的概念是首先你要有用户触达的方式。传统的行业触达用户常见的方式是短信、邮件，但是这个手段已经过时了，用户觉得这是骚扰，我们认为发现用户的概念背后的意思是你需要有用户的ID。

　　传统的线下行业如果接入了支付宝，用户付钱的时候所有交易的行为和订单的行为就会关联到他的支付宝账户，也就是我们说的用户ID，你可以把他看做是互联网上的一个身份证。有了这样的身份证，你的用户无论是在线上还是在线下，是在别的社区还是在自己的APP里面，或者是在支付宝服务窗这样的工具里面，背后ID系统的打通是实现了解用户最基础的工作，这一点支付宝是有很强基础的。

　　第二点是持续的与用户互动

　　我们能够识别出用户的数据之后，就要去跟他进行沟通和互动。过去传统行业和用户互动的方式，我见的最多就是促销。我相信现在很多传统企业也习惯用微博(19.04, 0.13, 0.69)、微信、社区进行营销和沟通，但是这种沟通很缺乏用户的认知，因为你没有办法把你的企业属性和更广泛的概念联系起来，没有办法去扩大企业的营销边界和业务外延。后面支付宝钱包会提供一系列持续与用户互动的工具，去帮助大家解决这个问题。

　　第三步是深入发展高端的会员用户

　　O2O这个行业，也遵循二八定律，20的高端用户贡献了80的利润，这部分人是我们需要重点挖掘和把握的。我们为大家准备了五个工具，Wifi、二维码、卡券、服务窗、移动支付。比如当一个用户到店，我们会提示他这里有一个免费WiFi的使用，你通过支付宝钱包授权，就可以一键登录使用了。登陆后他就关注到你的服务窗，你可以给一些信息给用户，他的一些信息也就进入到了你的CRM系统里面。

　　卡券也是一个很好的工具，传统行业的人肯定有这样一个纠结我的新用户到底怎么来。支付宝钱包未来会有一个卡券中心，在这个卡券中心里面，你可以发行自己的优惠券，支付宝会通过对用户数据的分析，精准的把这些优惠券推荐给有需要的用户，用户如果购买了他也会关注到你的服务窗，也就成为了你的新会员。

　　线下很多商家都是属于小微企业，储值卡对于他来说不但是一个维护会员的手段，也是很重要的金融融资渠道，我们很快也会推出电子会员卡(储值卡)，为小微企业提服务。

　　支付宝的服务窗，他有点像公众号，但是又不同于公众号，他的背后是千人千面的个性化数据的推荐。未来我们会把支付宝积累的一千个用户的标签，阿里积累的五千个用户的数据标签共享给所有的合作伙伴和商户。

　　第四点是基于支付宝的数据能力去挖掘会员的价值

　　我们有开放数据的能力，会有大量的报表，包括用户的客群分析我们都会提供大量的报表能力给到传统的商家，这些对于互联网公司来说仅仅是一个基础的基础，如果没有这个互联网公司是没有办法运营的，但这对于传统商家来说是一个不错的工具。我们还在探索另外一件事情，在营销系统里面，用户的模型、商品的模型是一个匹配关系，把商品触达到用户，这里需要有标签或者是大量的数据，这些数据就是生产资料，支付宝已经建立的大量的算法模型，算法模型库也是可以开放给合作伙伴的。

　　我们希望把数据共享给合作伙伴，换取与合作伙伴的合作，我们与一号店在做这样的实验，希望数据的共享能够成为业界的标准。

　　并不是所有的商户和所有的企业都能建立一支大数据的部门，但是支付宝会把生产工具和生产资料开放出来。我们希望所有的传统企业和合作伙伴，或者自己聘两、三个人以后就能够使用我们提供的生产资料和生产工具，为自己的企业服务，这就是我们对于数据的一个愿景。

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