支付即服务、门店小程序、微信先享卡分别亮相,微信支付持续助力行业数字化升级

微信支付在2020腾讯全球数字生态大会上分享了其如何帮助企业实现数字化转型,通过产品能力和服务,如小程序、支付即服务、商家券、支付分先享卡等,助力商业经济复苏增长。

9月10日,在2020腾讯全球数字生态大会微信专场上,微信支付零售行业运营总监白振杰分享“微信支付行业深耕,助力商业经济复苏增长”,介绍微信支付及生态内在产品能力和营销工具上的运营思路、实操案例,微信支付将与行业共同探索数字化经营的新可能。

为数字化转型提供支撑,微信支付加码产品能力

疫情期间,各行各业遭受冲击。根据微信支付数据显示,2020年2-3月以零售、餐饮为主的行业下滑趋势最为明显,直至6-7月大部分行业迎来复苏,而数字化能力为这些行业提供了复苏乃至增长的支撑,包括面向会员的CM的系统、面向前端的营销系统、完成线上线下到家的对接的中台等,其中微信支付在众多企业的数字化能力建设上扮演了重要角色。

白振杰说,“微信支付作为一个面向移动互联网及各个行业的移动支付工具,我们一直倡导‘微信支付,不止支付’的理念,帮助各行业实现更好的数字化能力升级。除了微信支付的基础能力之外,我们联合了微信生态的产品能力,帮助大家实现线上线下的融合及面向顾客的触达。”

在企业数字化能力搭建的过程中,微信小程序扮演了一个私域运营的载体,通过线上线下渠道的融合,不断持续转化会员,沉淀私域用户和数字化资产。零售巨头沃尔玛在去年搭建了小程序商家,通过扫码购让消费者实现了自助式购买,避免了收银台排队结账的麻烦;餐饮行业如麦当劳肯德基也借助小程序为消费者提供自助点餐服务,极大的节省了人工成本,还为顾客打造了便捷式消费体验,同时还利用消费场景的接入积累用户,为后续私域运营打下了基础。
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在私域运营工具之外,微信支付还帮助百货、服饰等企业连接广阔的消费者及导购。通过“支付即服务”应用场景,为线上线下提供有效加好友的补充路径。“支付即服务本质上是利用了企业微信跨内部组织的导购服务,以及企业微信跟微信对接的能力,实现了这种导购的连接。在微信当你每消费一笔,就可以通过微信支付的推送消息直连到品牌导购,让顾客能够很方便地去跟这个导购进行绑定。”白振杰介绍,“支付即服务”相对于以往导购给消费者二维码名片的方式路径更短、触达效率更高。
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服饰品牌绫致通过“支付即服务”能力实现了跟导购、小程序、用户端的强关联、强绑定,并基于这种连接,绫致在2月份的一场直播实现了近3亿的GMV。类似的还有MO&Co,借助此项能力接入小程序直播,在2月份实现了一天300万交易额的提升。屈臣氏接入导购联动的能力则实现了1000多万的销售收入。

为企业个性化营销赋能,微信支付开放各类工具

除了产品能力外,微信支付还不断开发经营工具,为企业满足流量、营销、经营的需求。在智慧经营2.0 PLUS中,微信支付推出了商家券能力,平台面向消费者的触达能力、提醒能力、消息推送能力嫁接到了商家券上。而在以往,商家自己做商家券的时候,没有很好的工具去触达消费,利用微信平台的触达能力和商家券,就能实现商家券的个性化营销。
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麦当劳接入商家券小程序,在7月份实现了日均核销100万张;百果园也利用微信小程序达成商家券的营销跟分发,通过小程序和公众号每天分发约150万张商家券。

除了商家券之外,微信支付还推出了适用于各行业商家的营销工具——支付分先享卡,基于微信支付分以承诺消费的形式将消费权益卡给到消费者,赋予了商家实现营销新玩法的可能。零售连锁品牌美宜佳在七月联合饮料品牌脉动率先使用该工具,通过美宜佳的渠道给到消费者支付分先享卡,同时约定15天内购买脉动单品3次,满4元立减1.5元,如果履约失败,优惠金额则会被扣回。通过先享卡的一次触达领券和多次履约提醒,能够让消费者实时、及时地知道优惠次数和履约情况。最终,此次活动履约人数达65%,人均购买频次3.07次,券核销率达到58%。

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同时,为了帮助加盟连锁品牌实现支付到经营的提升,微信支付开放了“门店小程序”,从而实现品牌主总部与门店之间统一营销、统一运营等。此外,还包括“智慧商圈”新能力的推出,主要针对商业综合体、购物中心等行业,通过“支付即会员”、“支付即积分”,实现多场景多业态拉新入会和会员权益触达,从而连接场内消费。

秉持着微信平台的开放理念,借助微信支付和微信整体的平台能力,面向所有行业开放新工具新接口,微信支付将继续帮助行业更好地提升数字化的能力,让每一笔微信支付更有温度,助力商家更好地去经营和增长。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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