如今閱讀紙質(zhì)書成了一種越來越少見的習(xí)慣，實體書店還得面對電商大潮帶來的客流銳減，但小冰用情商化的人工智能推薦系統(tǒng)，幫致力于打造“書+X”生活體驗空間的言幾又，趟出了一條新路，成為逆襲者。
從當(dāng)當(dāng)和京東成為人們買書的首選習(xí)慣后，實體零售書店的生存空間就越來越小。據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2020年國內(nèi)圖書零售市場同比下降9.29%，網(wǎng)店渠道同比上升6.74%，實體店渠道銷售比同比下降47.36%。
面對電商挑戰(zhàn)，言幾又重新定義了實體書店，致力打造“書+X”的“復(fù)合型文化空間”。為了打造更加“貼心”的文化空間，言幾又還在圖書方面將重點從銷售轉(zhuǎn)向了推薦，并與“小冰”跨界合作，基于小冰框架，提供情商化的圖書人工智能推薦體驗。
從“零售”來，向“服務(wù)”去
在零售行業(yè)，實體書店與網(wǎng)絡(luò)書店雖然都有“書店”二字，但卻越來越分化為兩種截然不同的形態(tài)。網(wǎng)絡(luò)書店的規(guī)模不斷加大，圖書品類全，價格有優(yōu)勢，外加Kindle等電子書的入場，給實體書店帶來了幾乎不可逆的沖擊。
言幾又自創(chuàng)立以來就沒有把自己單純定位為“書店”，而是獨創(chuàng)以消費體驗為中心的“書+X”模式，個性化書單服務(wù)就是另一個“X”，雖然最終目標(biāo)仍然是圖書銷售，但前提是要首先確保用戶體驗，再觸發(fā)購買欲望，讓讀者買到最適合自己的書。小冰的加入，無疑讓言幾又的書單推薦實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。
當(dāng)你走進(jìn)一家言幾又，跟小冰聊幾句，就可以拿到自己的定制書單，再根據(jù)書單有目標(biāo)地選購圖書，這個頗有“社交感”的購書體驗，把電商平臺甩了好幾條街。用戶跟小冰的聊天互動，是小冰分析其個性化需求的基礎(chǔ);在背后，則是小冰“大腦”里的海量圖書信息，她不僅知道每本書的ISBN編號、書名、作者等信息，還了解每本書的內(nèi)容特點;每家言幾又門店只需要提供在售圖書和列表，小冰就可以根據(jù)用戶描述的需求，直接推薦該店的在售圖書。
破除信息繭房，與同質(zhì)化書單說再見
“有些書我并不喜歡，但機(jī)器推薦算法覺得我喜歡。“一位書友吐槽，自從她在某購書平臺上搜索了乙一的《動物園》后，《失蹤假日》、《殺死瑪麗蘇》等推送就開始對她狂轟亂炸。不過即便如此，她對線下購書也有疑慮，她調(diào)侃道，“如果我到實體書店買《動物園》的話，店員很可能會給我搬來全套動物世界，或者只能告訴我自然科學(xué)類書架在哪里。”
圖書越來越多，選出好書、自己喜歡的書卻越來越難。當(dāng)當(dāng)、京東越來越像信息繭房，豆瓣總是劍走偏鋒，薦書自媒體更像是另一種名人腰封和書序，看起來華美卻沒干貨，實體書店則盡挑利潤率高的推薦——正是看到這個普遍痛點，有言幾又和小冰一起向“利益導(dǎo)向型推薦”和“人類不智能推薦”發(fā)起了挑戰(zhàn)。
眾所周知，小冰的特色就是人工智能情商能力，可以在對話中察言觀色，根據(jù)用戶的反應(yīng)調(diào)整對話策略，生成的書單不但能深層體現(xiàn)消費者的興趣導(dǎo)向，還能基于對用戶的情感和心理需求進(jìn)行延展，給他們帶來“驚喜感”，因此信息繭房對小冰來說，不存在的。與消費者“交朋友”的薦書模式在言幾又多家實體店上線后，立刻吸引了一批年輕人“嘗鮮”，最終的高效轉(zhuǎn)化也使得這一模式破圈，獲得了一波“自來水”的熱情推薦。
線下殺手體驗：專屬儀式感
其實不只在言幾又這樣的實體書店，各個行業(yè)的零售場景都面臨著類似壓力，于是服務(wù)體驗日益成為核心競爭力，各個品牌也將“專屬定制”、“專屬服務(wù)”、“情感連接”設(shè)為焦點。在傳統(tǒng)模式下，個性化服務(wù)和更多的情感連接，意味著更多的人力、物力投入，但有了人工智能的加持，效率和成本就不再是困擾。
因此，小冰不僅在實體書店落地，也在數(shù)字印刷、紡織服裝面料、包裝、珠寶配飾等場景全面落地，特步、魯豐、萬事利、SELECTED等知名品牌也紛紛借助小冰，用定制化給消費者帶去儀式感和滿足感?？梢詴诚胍幌拢绻茏屝”鶐湍愣ㄖ埔槐疽阅愫湍愕呐笥褳橹鹘堑幕咏饷苄≌f，在聚會中，它不比現(xiàn)在流行的劇本殺香嗎?
