——你買宜家家居是通過什麼方式？
——到線下門店購買。
如果你的城市沒有宜家呢？
近日，宜家就用小程序開了一家“快閃店”，消費者可以足不出戶，就能買到宜家商品，不但可以買給自己，還能送給好友。
這是宜家和微信首次合作推出全球首款電商小程序----“IKEA宜家”， “快閃店”一上線就受到消費者的喜愛。
從27日上午10點到28日下午3點，一共有226萬訪問量，共有2895個訂單，售出2952個套裝（除取消的訂單），其中45%訂單來自目前沒有宜家商場的城市和地區，55%訂單來自有宜家商場的城市和地區。
“這個數據是讓我們很驚喜的。” 宜家的對外溝通經理殷麗芳說。
不用開線下店
就能把宜家賣到149個城市
宜家擁有25個線下店，想要突破線下店的侷限容易，用電商的形式即可。但如何讓沒有體驗過宜家家居理念的消費者直接感受並容易接受，就需要更值得信任的傳播土壤和絕佳的用戶體驗。
微信月活用戶已達10.58億，小程序日活用戶則達2億。關鍵點是，微信是熟人關係，更值得信賴，而小程序無論從轉發、顯示、轉化體驗都會更加直觀，崇尚用戶體驗的特性與宜家的價值觀非常一致。
就這樣，“快閃店”支持全國149個城市和地區的銷售和物流，突破了原先20個城市25個商場的侷限。上線首日，45%訂單就來自目前沒有宜家商場的城市和地區。
作為一家看重品牌的企業，宜家的“快閃店”小程序需要具有自己的品牌感和獨立性。
和微信團隊溝通後，宜家瞭解到小程序能夠幫助其實現品牌獨立自主性。小程序屬於品牌自身的服務體系，其產生的商品和會員數據都由宜家自己掌握，屬於品牌自有渠道。
此外，宜家使用小程序的功能，還省去了自行開發不同版本的適配問題。
24個小時賣斷貨
宜家的“快閃”怎麼玩的？
“快閃店”小程序的搭建是基礎，但如何搭建場景、創造話題、產生優質裂變？宜家用了幾招完成了這次的“處女秀”。
宜家官方公眾號共有1500萬粉絲，宜家於8月25日推文告知，並提醒粉絲預約“開售提醒”，並於8月27日宜家家居快閃店上線當日，又一次公眾號推文提示。僅用一天，“一吻上牆和“FIKA時刻”兩個套裝全部售完。
“快閃”的新鮮度可迅速引爆話題
為了創造話題，宜家選擇了“快閃”的形式，選擇限定的商品和數量，並將活動時間限定為兩週。
之所以選擇“快閃”的形式和給用戶創造新鮮感有關：“快閃”的速度更快，更講究效率，非常容易在封閉而龐大的微信生態中傳播，可迅速產生話題反應。
之所以選擇“快閃”，是因為速度快、效率高，非常容易在封閉而龐大的微信生態中傳播，可迅速產生話題反應。
對於後端而言，“快閃店”可以說是一次短平快的嘗試，對人力、精力要求並不高，能給企業留有足夠時間發現問題、糾正問題，也為下一次活動打好基礎。
產品搭配具有社交場景
價格設定要更利於轉化
上線商品同樣需要花心思，在宜家看來，小程序是場景化的，那產品也可以包裝成場景化、故事化。
宜家家居小程序把銷售的產品包裝成五個家居場景切入，這五個場景分別是：
“白色放映廳”、“FIKA時刻”、“一吻上牆”、“自定義浴室” 、“好味即存”，可以看出，這些場景都具備幾個特點：
1、家居常見場景，利於產生共鳴。
2、嚮往優質生活，刺激購買和分享。
這些產品都是美好的，代表宜家對於家居口味和生活方式選擇的商品。
這些場景裡的商品都是以套裝組成，幫助消費者省去了線下挑選和搭配的環節。為了讓小程序的產品更具“獨家性”，雖然套裝裡的單品可以在線下店購買到，但套裝僅限在小程序上發售。
從價格來看，產品基本定位在百元以下，更容易讓消費者接受並且轉化，其次，收納盒、掛扣、抱枕、咖啡壺這類小件商品，不管從安全還是成本上，更容易做物流配送。
“送禮”玩法形成第二輪裂變
為了更進一步刺激分享，宜家小程序還提供好友贈禮服務，用“傳情”的方式讓用戶隨時隨地共享家居靈感。
用戶可在快閃店內選購主題概念套裝，付款後可直接分享小程序“禮物”鏈接至好友微信，受贈者在鏈接中填寫地址後，即可等待“禮物”上門。收到禮物的朋友，還可以直接轉發到朋友圈，形成裂變式爆光。
下一步，宜家會用小程序“打前站”，提前瞭解到未開線下店城市用戶的需求並做好前期品牌知名度提升，據瞭解，宜家將在2019財年新開設六個商場。
除此以外，宜家還基於小程序能力推出宜家會員中心、宜家家居指南等功能，更多線下合作體驗如虛擬購物袋等也已在開發中。
相信宜家和小程序的化學反應將會越來越精彩。
“不用開線下店”，這一新的零售方式正在被越來越多商戶接受並應用起來，這和近期大眾聽到的新制造是一個發展趨勢，新制造是利用好社交互聯網下的依據大數據的按需製造，利用好的企業不會出現像以前貨物生產過剩和產品過度積壓的情形，生產製造企業利用大數據在企業生產過程中的各個環節的成本控制上也會控制的很好，以前的粗狂式盲目式發展的企業及未利用好社交電商的企業大部分很難再持續下去...新制造正在向互聯網製造（解決人與物鏈接問題)、區塊鏈製造(解決從生產到消費者產品質量問題)、大數據製造(解決貨物積壓、過剩及成本控制問題)等高新尖的方向快速發展
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