星巴克的胜利

你是否需要一个更好的移动策略?不如来看看星巴克的例子吧!它会帮助把你的品牌推向一个新的高度。

星巴克LOGO中的海妖塞壬,不仅仅是一个标志,更多地,她描述了咖啡巨头星巴克想要征服全世界的渴望。“她是一个讲故事的人,记录着星巴克的传说与过去。在很多方面,她是我们的缪斯女神:永远存在,鼓舞我们,并推动我们前进。”这是2011年资深作家史提夫M.发布在星巴克公司的博客的内容,“同时,她也是一个希望,希望我们找到我们想要的东西,即使我们并还没想到我们想要什么。”

正如海妖塞壬是一种危险却诱惑的生物,我们已经习惯并且不自觉的每天花上5美元去买上一杯咖啡,尽管它曾经只需要不到1美元。

星巴克CEO兼董事长Howard Schultz在2012年投资者会议上表示,到2014年,星巴克将在6个大洲开设超过20000家门店;到2015年,全球CPG分布将超过200000点。如今,星巴克制定着咖啡世界的游戏规则,并按照它的方式统治着移动营销领域。

吸引你的不仅仅是一杯星冰乐

静态的、320×50的广告单位并不是星巴克的风格,相反,星巴克选择了利用移动多媒体自定义接口(MRAID)的手机广告。这些广告不仅能够覆盖整个手机屏幕,而且将移动支付、标签、摇一摇这些功夫结合起来,让用户参与到与品牌的互动,鼓励分享到他们的社交圈。营销人员需要建立起与市场在同一复杂性水平的移动创新思维,充分利用全屏和用户参与度。

去年星巴克除了在全屏移动广告上大师拳脚,也提高了SMS活动的推广力度,消费者能够收到各种动物们拿种星冰乐的图片。例如在中国,星巴克为2014夏秋新款饮品“汽之乐”推出了手机小游戏。用户以二人对决的方式点击手机屏幕,谁点出的气泡最多,谁就是最后的胜利者。

对于营销人员来说,在品牌营销计划中考虑特别的移动广告单元,利用移动平台的优势刺激消费者选择是非常重要的。

APP的胜利

希望所有的营销人员能够意识到花费营销资金以希望增加app下载量是昂贵和无效,用户能够参与到app的互动中才是关键,这也是一个更大的挑战。显然,星巴克是赢家。

移动支付与交易

最近星巴克发布了最新的移动支付软件,消费者只需要摇晃手机就可以显示支付条码,同时消费者可以通过他们的手机选择自己喜欢的咖啡师。似乎所有在移动支付上的创新都奏效了:根据市场调查机构BI Intelligence公布的数据显示,在2013,星巴克通过移动支付获得的收入超过1亿美元。

亚洲是最大的移动通信市场和重要的移动交易市场,仅仅在中国,根据央行数据统计,消费者在2013年通过移动支付花掉了近1.6万亿美元。虽然美国在这方面稍微落后,但据BI Intelligence估计,2013年, 移动信用卡和借记卡交易相比过去五年平均每年增长118%。(点击了解星巴克移动支付业务交易额[2012Q4-2013Q4] 数据)

会员奖励和忠诚度培养

你如何促使你的用户提供个人信息?比如使用信用卡登陆app?会员制度对于零售商的成功起着至关重要的作用。星巴克app可以根据你所买的东西回馈相应的积分;推送星巴克最新促销活动信息并最终吸引你到最近的星巴克门店消费。通过将会员体系与移动交易结合,星巴克能够获得更多的销售额,同时也提高了消费者的购物体验。去年5月,星巴克更是允许你不用在门店就可以购买他们的咖啡,这在零售界是一个前所未有的创举。

在中国,星巴克在2014年更新了自己的品牌APP,并在更大星巴克门店进行宣传。手机用户只需要在App上绑定会员卡并注册便可开始星巴克星之旅。安装后用户可管理个人的星享卡账户,并通过APP可查询店铺位置,获得最新活动资讯并分享心得,以致于提升用户忠诚度与增加来店次数。

用最新技术使自己最为强大

相比起跟随潮流,星巴克创造潮流。公司利用最新的技术,例如QR码、优惠券下载和虚拟礼品卡提升自己行业领导者的地位。在app中,星巴克利用了传统商店的地理位置和即时呼叫功能。所有这些数字化成分,让许多人都开始觉得星巴克是一个技术公司而不仅仅只是一家咖啡店。

星巴克也强调了自己在移动支付领域的重要地位。在2013财年致股东的信中,Schultz提到:

“我们与客户的关系一直是我们品牌的核心。今天,这些联系比以往任何时候都更强大,并影响着我们全球零售足迹、世界级数字移动技术,以及我们会员制度的创新。”

移动是星巴克的前瞻运营策略,并不是一个附加的想法。它能够真正在移动领域进行创新,所有这些数字化进步使本已积极的客户体验更加完善。星巴克在这个领域绝对是一个王者。其他品牌应该把它作为模范,提高自身移动广告的建设以达到新的高度。

 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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