说到品牌数字化转型，就不由得想起了马爸爸在三年前提出的“新零售”概念。
为什么整理新零售：
新零售已经喊了3年了，但整个商业业态还处于起步阶段，第一批模式探索的结果都不理想，电商巨头、生鲜电商、传统商超、内容电商、直播电商、等，看似生机勃勃，目前看远未有真正成熟的模型。
时隔三年，再回头看，新零售的启承转，不知对新零售本身理解更深一层，也能看出哪些企业行业在初心不改，哪些在被动转身，哪些在勇猛精进，哪些在追风逐浪。
描摹完新零售的整个生态图和各家的逻辑，说不定能看到某些机会。
基于此，收集了几十份各种行业企业关于新零售的报告，目前在一点点的啃，当然首先是阿里巴巴的，因为新零售的概念来自于阿里巴巴，其从16年提出概念到19年三年的时间里，从概念到策略，再到方法论都有了深厚的理论基础和技术框架支持，积累了不少研究报告和文档。
从逻辑到架构、再到产品，阿里巴巴都有了不错的积累，遗憾的是落地到架构和产品层面时，其方法论和案例就都局限在大阿里产品体系内了，越到形而下的层面，其参照性越差，这尤其体现在阿里基于新零售推出了从大数据、云、营销产品等一系列2B的应用中，其报告就产生了局限性，仅能作为案例和逻辑脉络学习的参照。
1. 概述：数字化导向的消费者管理体系
由数字化所驱动的消费者全景视野使得以消费者为中心的运营成为可能，即从过去的“流量运营”向“消费者运营”进行转型。这意味着区分消费人群、了解消费者需求成为实现销售闭环的核心基础。
为了能够有效的利用数字化所带来的消费者全景视野资源，阿里开发出FAST衡量体系为数字化导向的消费者管理体系赋能，解决了过去GMV指标无法考虑消费者转化时间和消费者质量等维度的问题。
2. FAST指标体系
系统性评估品牌的健康水平电商平台早已不是单纯的销货渠道，更是品牌与消费者联系和品牌建设的一线阵地。由此，品牌在电商平台上的衡量指标不可局限于短期销售结果，而应该包含消费者运营的效果。消费者运营健康度指标(FAST)正是在这一背景下被提出的。该指标在数量和质量两个维度上对品牌健康度的在一段时期内的四项指标进行衡量。其中包括：

• Fertility(F)-AIPL人群总数量指数：曾达到过AIPL状态的消费者去重总量指数化后的结果。其中AIPL指消费者历程中从认知(Aware), 到兴趣(Interest), 到购买(Purchase) 最后到忠诚消费者(Loyalty)的消费者数量
• Advancing(A)-AIPL人群加深率：存在AIPL状态提升（包括从A提升到I、P、L，I提升到P、L及P提升到L）的消费者去重总量在AIPL人群总量占比的指数
• Superiority(S)-超级用户人群总量指数：高净值、高价值及高传播力消费者,即有意向与品牌产生互动的人群，如会员，去重总量指数化后的结果。此类人群代表着品牌可以低成本高效触及或转化的人群，与是否已经产生购买行为无直接相关性
• Thriving(T)-超级用户人群活跃率：有过活跃行为（包括180天内有加购、收藏、领取权益或积分、互动等行为）的超级用户在超级用户人群总量的占比FAST中的F，AIPL总量是基于消费者历程中各阶段消费者数量得出的。其准确性基于阿里巴巴长期对消费者行为数据的积累。

具体来说：

• Aware（认知）: 包含被品牌或商品在阿里生态内任何渠道的信息所触及的消费者人数，如被阿里妈妈或优酷等广告曝光过，或到访天猫快闪店等
• Interest （兴趣）: 包含对品牌或商品表达过兴趣的消费者人数，如发生过有品牌倾向搜索、参与了淘宝头条互动或在菜鸟裹裹领取了试用装等
• Purchase （购买）:包含购买品牌商品的所有消费者人数减去忠诚消费者人数
• Loyalty （忠诚）: 包含对商品有过正向的评论或产生复购行为的消费者人数
• Lose（流失）：首次购买流失，忠诚客户流失/死亡，策略为召回

品牌可通过其F、A、S、T四项指标与行业内领导者的对比，确定发展机会处于这四个指标所代表的环节并结合全域营销采取相应的营销手段进行提升。
“消费者运营”的关键字是“消费者”。对于品牌而言，消费者可以分为两大类：新客和老客。拉新的成本会远高于老客，而老客为品牌贡献价值的能力远高于新客。
所以拉新方式和老客运营侧重点不同：

• 对于拉新，目标是培养高潜力的消费者转化为兴趣客、而非只是用广告触达更多的人群。所以需要以有针对性的推广活动和高潜力人群开发等手段提升消费者基础增长和转化。如“精准营销”，即在合适的时间和地点、以合适的频次、对正确的人做正确的事。在此过程中，包括通过数据和算法助力准确查找高潜力人群，通过对渠道组合进行深度的分析推动最终转化，伴随平台的节奏并借助平台活动或节日有效的触及消费者，合理规划站内站外的广告触及频率以及利用数据和内容运营进行千人千面的精准推送等
• 对于老客，则需要充分维护其关系，调动起终身价值，所以以增加互动为主的会员运营和内容运营则更为适合。如通过提升CRM激活沉睡老客、提升老客复购率和客单价。在AIPL人群之外，还有一类特殊超车人群，也就是粉丝。I人群相较于A人群已经有上百倍的转化能力，而未购买的超级用户的转化率是I人群的9倍之多。所以，会员和粉丝的运营管理会成为不断为品牌贡献价值的源泉

3. FAST指标体系的演化历程
从GMV单一指标向目前FAST多元指标及功能体系的演化并非一蹴而就。其发展历程总体上经历了四个阶段。电商初期，即流量运营时代，以GMV为出发点，专注于流量导入及购买行为的促成。在此过程中商家通过广告投放等方式增加购买行为，但是购买行为产生背后的原因不得而知。当初期的购买行为累积到一定程度后，品牌逐渐产生了一部分忠实的客户群，商家开始注重对这部分群体的维护和再度转化。最终，随着整个生态和体系的不断完善，消费者购买行为的闭环可以被清晰拆解。形成认知、兴趣、购买、忠诚四部分，即AIPL工具。用来显示整体的消费者所处路径结构并进行一定程度的消费者行为分析。现在，在AIPL的基础上并借助消费者细分及数字化驱动，开发出了品牌健康的衡量体系FAST，可以从消费者资产管理效率的角度出发更加清晰和全面的衡量品牌健康度。
4.方法论：“指标-场景-解决方案”联动，全面提升消费者运营效率
消费者运营健康度指标（FAST）在数量和质量两个维度上．从消费者资产管理效率的角度出发．更加清晰和全面的衡量品牌健康度。这意味着，品牌可以准确定位消费者群体．并依照每一个消费者的路径状态和消费习惯进行定制化的管理，使得潜在消费者群体得到最大限度的开发。通过”指标一场景一解决方案”的联动．我们成功的将品牌消费者运营的目标设定．与具体提升的场景手段，以及最终落地应用的工具产品进行联动，实现从数据分析、运营策略、应用实施的端到端解决方案．并与品牌及服务商共同打造了适合各品牌应用的场景化解决方案。
**F【Fertility】 可运营人群数——活跃消费者：**该指标主要了解自身的可运营消费者总量情况．首先利用 GMV 预测算法．预估品牌消费者总量缺口，然后基于缺口情况优化营销预算投入，站内外多渠道种草拉新，进行消费者资产扩充；并进行未来的货品规划和市场拓展，多方位拓展消费者；
**A 【 Advancing 】人群转化力——关系周加深率：**多场景提高消费者活跃度，促进人群链路正向流转；多渠道种草人群沉淀后．进一步筛选优质人群，通过渠道进行广告触达；运营池内沉淀人群细分，对消费者进行分层运营．差异化营销，促进整体消费者的流转与转化；
**S【superiority】高价值人群总量——会员总量：**会员／粉丝人群对于品牌而言价值巨大．能够为品牌大促提供惊人的爆发力；通过线上线下联动、联合品牌营销，以及借助新零售场景扩大品牌的会员／粉丝量级．为后续的会员／粉丝运营打下基础；
**T【Thriving】 高价值人群活跃度——会员活跃率：**提高会员／粉丝活跃度，激发会员／粉丝潜在价值．为 GMV 目标完成提供助力；对会员／粉丝按照 RFM 指标进行分层运营．优化激活效率，触达承接，公私域结合，赋能会员／粉丝运营；
在FAST框架下，不同品类的商品由于其属性不同，在不同的指标上表现不同，因此在理解品牌行业的性质差异下，在合理范围对其中环节表现作出判断，从而采取正确的市场营销手段。