萬達の背後にあるビジネスロジック：O 2 O戦略の効果と利益

O 2 Oの背後にあるビジネスロジック

中國のインターネットの20年の発展の軌跡で見て、情報の欠乏から戸口を生んで、海の量の情報の時代までサーチエンジンが現れて、更に中心に行って社會の時代の到來を移動します。

eコマースは10年以上にわたって発展してきましたが、これとよく似ています。

タオバオ、ダオなどの初期のショッピングチャネルの貧困のために上昇し、ユーザーの消費需要の急増に伴い、インターネットはキャリア、58の都市を代表とするオンライン旅行、ローカルコミュニティサービスなど、より多くの実體経済を接続することを探索し始めた。

モバイルインターネット時代になると、基本的なO 2 O形態が現れ、ユーザーはいつでもどこでも「接続サービス」ができ、LBS、タクシー、コミュニティサービスなどの革新モードが現れた。

業界関係者によると、O 2 Oの発展形態とユーザー體験から見て、現在は初期の資源統合と探索段階にある。

例えば、ユーザーがオンラインで映畫のチケットを購入するには、予約を経て、來場後にバーコードを検証し、映畫のチケットと引き換えに、人の手でチケットを確認して入場するなど、多くの一環が最終的に観影を実現する必要があります。これはコア資源の分布とは違った主體に重要な関係があります。

次の段階では、資源障壁を通じて、オンラインでの購入と座席選択を完了した後、映畫館に到著する時は攜帯でタッチするだけで直接入場できます。サービス體験は全面的に向上します。

このような便利な體験は萬達電商が企畫したものです。

萬達電商は新たな分野である知恵サービスO 2 Oを探求することに力を入れているということです。

萬達の電気商は線の下で巨大な経済の実體を基礎にして、実體の資源とサービスの電気商化、知能化を実現して、正確に消費者を導き、十分に資源を配分して、消費者に必要なサービスを精確に選択することができます。

王健林氏が萬達電子商取引の戦略提攜契約式で述べたように、「オンラインラインの下に融合し、相互に融合した消費パターンを形成したいです。

萬達電商は商品を売っているのではなく、サービスを売っているのです。

萬達電商を設立するということは、線の下の広場などをどうやって知恵に変えるかを研究することです。

ものを売るのではありません。」

eコマースのアップグレードモデルとして、O 2 Oは仮想経済と実體経済の結合を実現しました。

O 2 O概念は普及していますが、現段階ではO 2 Oに対する各業界の探索はオンラインで単獨ラインを購入して體験したり、単にインターネットをオフライン取引の舞臺にしたりします。

「將來O 2 Oは率先して小売チャネルを変えます。」

業界関係者は、伝統的なルートは百貨店、スーパーマーケット、ホテルなどのシーンの優位性をさらに備えて、あるいは知恵O 2 Oの発展の過程で初めて改造される業界になると指摘しています。

ずっとから、O 2 O知恵のサービスはすべて各業界の発展の理想と追求で、しかし現在大部分が理論と想像の段階に滯在します。

なぜなら、スマートサービスをサポートするには十分なシーン空間と幅広い顧客層が必要ですが、同時にこの條件を備えている企業は少ないからです。

全國に分布している100以上の萬達広場は萬達電商の知恵サービスに十分な現実空間を提供しています。次々に開通する無料WiFi、Beaconプラットフォーム、統一POS管理システムなどは萬達電商の知恵サービスに施設保障を提供しています。

長年の蓄積を経て、萬達グループの顧客は不動産、デパート、映畫、旅行、ホテルなどの各業界に分布しています。

今年の試運転期間は、萬達電子商會の會員が4000萬人を超え、來年は1億人を超えるということです。

萬達グループの豊富な応用シーン及び巨大なユーザーグループは、その発展の知恵O 2 Oに先天的な優位性をもたらす。

オフラインのサービス資源だけでなく、豊富なネットワーク運営経験とネットワークデータ資源も「知的生活O 2 O」実現に不可欠な要素です。

オンラインのオンラインラインの下で融合に向かっている大きな背景において、萬達と騰訊、百度の三者連合は現在「知恵生活O 2 O」を構築するのに最も便利で効率的な方法である。

萬達、百度、騰訊はアカウントと會員システムを通じて、通用積分連盟、ビッグデータ融合、Wi-Fi共有、製品統合、流量導入などの面で深度協力を行い、三方は協力してオンライン、オフライン一體化のアカウントと會員システムを構築し、國內最大の共通積分連盟とビッグデータ連盟を設立し、會員、ポイント、決済などのシステム全體に対して知能化管理を実現し、優位資源の統合を実現する。

ビッグデータアライアンスを通じて、消費者の好みと消費偏向を簡単に分析し、消費者の好みに応じてサービスや情報を提供し、消費と體験をよりスマートにすることができます。