京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
1:消费者的C2B的需求来源于哪里?
C2B,我们可以用很通俗的话来解释,叫做个性化需求个性化满足,
相对于传统产品市场而言,标准化的产品必然无法满足到所有人群,因此一部分基于客观需求,或者个人需求独特的消费群体油然而生,从经济承受角度而言,会产生两种个性化需求人群,一种是能够为此付高昂服务费的,另外一部分是能够付费比标准品稍微多一些的消费群体。
但这里要注意一点,个性化定制实际有广义和狭义之分,如果你要像购买艺术作品一样,你所得到的完全是按照你的构想所定制出来的,那你得花费相对应的代价,当然市场上也有提供这种服务的公司,一个做高端皮具的朋友告诉我,他们公司的个性化皮具,一套在数万元,那换做一套家居呢?
所以,定位为中高端市场,或者说大众市场的品牌,他们的定制不可能是完全个性化,完全按照你所想要的来。这种定制一定是基于某种模板之下,然后进行个人需要爱好的组合,或在某些特殊元素上进行个性化的提供,比如房型上,比如特别的尺寸上,比如家居的搭配上。
所以,中高端市场的C2B,是基于某种程度上的个性化,而并非完全个性化,并且这种“半程度”的个性化完全可以做到大规模生产,所以C2B才能称作为一种商业模式。
2:C2B更有利于商家销售
既然打出了C2B这个口号,必然存在个性化的服务而言,一般这种服务包括,从最前端的接待咨询,介绍品牌,需求沟通,现场量尺,个性化方案制作,再到交款下单,这一系列的过程下来,需要耗费消费者和商家之间的大量时间,请注意,这种付出非常值得,这也就是互联网里经常提到的“免费策略”
客户不需要付出的是金钱,需要付出的是时间,双方交流的时间越长,互动的时间也越长,消费者对品牌的理解也会越多,最后转化成购买也越多。
因此对商家而言,C2B实际是更加有利于促进商家的销售,反观传统成品市场,消费者一看二摸三问家,直接进入主题,买和不买就算在现场的那么几十分钟,商家很难通过简短的时间促使客户下单,除非该客户在进店之前对该品牌有过深刻的了解。
而且这种个性化的定制,有助于商家避免所谓的电商价格战,价格完全可以由双方进行掌控,消费者预算不足,即可进行简单的个性化定制,就像装修一样,消费者也可以按照自己的喜好省去不必要的组成部分,实实在在的为自己省钱。
3:C2B才是O2O真正的引爆点
大家老在谈O2O,都离不开团购网站那套。团购网站为什么好玩O2O?首先是因为大家对团购这种模式的接受,只要网站本身具有一定的说服力,比如美团,拉手这些,消费者寻求到合适自己的订单即会支付;
再者,团购网站的客单价本来就不高,产品也较标准化,而且有评论作为支撑,因此消费者的付单率会很高。
但反观家居一类的大众产品,这类真正需要O2O才能撬动的行业,线上提前支付几乎很难。
一个是消费者再没有确认下单之前,没有理由在线上进行支付,给自己添麻烦,虽然很多行业里有售卖“抵付卡”这种模式,但也就20元到100元而言,对于动不动就上万的家居行业而言,根本算不上什么,所以依靠线上支付,把消费者绑到线下几乎很难,过往的各种促销,打折等等,消费者早已疲倦,所以从线上到线下的转化率很低。
但服务不同,尤其是这种C2B的服务,由于客户前期付出了一定的时间成本,再加上销售人员前期有和客户进行互动,能够把握住消费者的需求点,所以很容易通过“服务+把握诉求”引导客户进店进行体验。
所以,C2B才是O2O最好的引爆点。
4:C2B+O2O真的需要大数据吗?
首先,什么是大数据?大数据其实是一个很实际的概念,就是你有过很多的客户数据积累,比如客户的C2B案例,不同类型客户的销售成功经验,不同网络渠道来源的客户转化经验,C2B+O2O的运营试错经验,等等,这些都可以称之为大数据。
那这些所谓的大数据是如何运用的呢?
1,工厂的运作需要大数据,由于每个订单的规格都是不同的,所以产品的各个部件是需要分开到不同的流水线生产的,当同批次的订单量达不到一定的规模,这种生产成本就会很高,所以订单的数量需要大数据。
2,设计师的经验需要大数据,如若没有一定量的客户积累经验,在面对“免费服务”和客户的博弈之下,客服人员在分配客户时,如何把有限的设计师资源调配给最有潜力的客户等,这些都需要“经验的大数据”,也是决定整个运营质量的关键之根本。
3,和客户产生互动需要大数据,客户在线上和商家进行互动时,一般都会寻找到自己最熟悉的模板,全国这么多的楼盘,这么多的客户,如果没有一定的设计案例大数据积累,如何去满足互联网上各种客户?没有这些案例,如何能引发客户和商家之间的互动?
4,线下服务需要大数据,互联网是开放式的,当线上的互动客户数量急剧累计的时候,线下的服务要跟的上,才能给客户提供服务。然而门店和服务人员的分布又不可能像食杂店一样,到处布点,所以需要根据历史客户的楼盘分布,进行线下门店布局,和服务人员的数量布局,所以线下的运营需要线上的大数据进行驱动。
当然,从实际操作层面而言,要想真正玩好O2O+C2B,真不是一般的企业有实力所能撬动,文中所提到的公司,之所以能在这个领域稍微做出一些成色,和整个集团从最初的布局有很大的关系,从开始的软件,到门店,到工厂,再到电商,都是围绕C2B+O2O,这样一个壁垒而进行建立,才有了今天的成绩。
要想真正玩好O2O+C2B,真不是一般的企业有实力所能撬动,文中所提到的公司,之所以能在这个领域稍微做出一些成色,和整个集团从最初的布局有很大的关系。
本文来源亿欧网 作者谌基平
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、计量研究等场景中,回归分析是探究变量间量化关系的核心方法,无论是简单的一元线性回归,还是复杂的多元线性回归、 ...
2026-05-07在数据分析、计量研究等场景中,回归分析是探究变量间量化关系的核心方法,无论是简单的一元线性回归,还是复杂的多元线性回归、 ...
2026-05-07 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-05-07在数字化时代,商业竞争的核心已从“经验驱动”转向“数据驱动”,越来越多的企业意识到,商业分析不是简单的数据统计与报表呈现 ...
2026-05-06在Excel数据透视表的实操中,“引用”是连接透视表与公式、辅助数据的核心操作,而相对引用作为最基础、最常用的引用方式,其设 ...
2026-05-06 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-05-06在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24