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浩浩湯湯的“新零售”之戰(zhàn),2018會駛向何方
時間:2018-02-28來源:無

1976年美國學(xué)者提出零售業(yè)生命周期理論,他們認(rèn)為,人均GDP增長會影響零售業(yè)態(tài)演變。人均GDP在1千美元至3千美元,現(xiàn)代百貨業(yè)高速發(fā)展;3千美元以上,大型綜合超市興起;6千美元以上,便利店業(yè)態(tài)流行;1萬美元及1.2萬美元以上,倉儲式商店和大型購物中心業(yè)態(tài)繁榮。


國內(nèi)人均GDP統(tǒng)計顯示,2017年京津滬地區(qū)已達(dá)1.5萬至2萬美元,與愛沙尼亞、斯洛伐克等歐洲發(fā)達(dá)國家持平,沿海地區(qū)達(dá)1萬至1.5萬美元。


另一方面,京東在年報中披露,2016年底其獲客成本為119元,同比提升近50%。


在國內(nèi)人均GDP大幅增長且電商獲客成本持續(xù)走高的雙重影響下,“新零售”浪潮掀起。2017年7月,馬云通過內(nèi)部郵件宣布成立“五新”執(zhí)行委員會。


同月,劉強(qiáng)東在《財經(jīng)》雜志發(fā)表署名文章,提出“無界零售”概念。12月,騰訊入股永輝超市旗下“超級物種”,并與1個月后再度加碼。


浩浩湯湯的“新零售”之戰(zhàn),在新的一年究竟會駛向何方?


新零售新在哪?


新零售是在城市中產(chǎn)階層崛起、傳統(tǒng)零售業(yè)態(tài)增長乏力的背景下,將現(xiàn)有技術(shù)與傳統(tǒng)零售業(yè)態(tài)相結(jié)合,催生出的新型零售業(yè)態(tài)。


新零售的“新”指的是經(jīng)營業(yè)態(tài)創(chuàng)新,數(shù)據(jù)是其核心生產(chǎn)資料,用于指導(dǎo)業(yè)態(tài)創(chuàng)新,目標(biāo)是提高效率,增加盈利空間。


相比于傳統(tǒng)零售,新零售更偏向以用戶消費(fèi)為導(dǎo)向,帶動零售產(chǎn)品變革。以盒馬鮮生和永輝“超級物種”為例,兩者皆以“生鮮”為切入點(diǎn),圍繞“超市零售、生鮮加工、門店配送”,進(jìn)行新零售業(yè)態(tài)的打造。


生鮮屬于高頻、剛需、高復(fù)購品類,市場規(guī)模過萬億,線上滲透率不足10%,所以早在2015年曾出現(xiàn)過“百鮮大戰(zhàn)”的局面,但因資金、供應(yīng)鏈管理以及單純O2O模式不足以維持用戶黏性等問題,故而在這一領(lǐng)域并出現(xiàn)“現(xiàn)象級”企業(yè)。


2016年7月,盒馬鮮生首家體驗店在上海金橋開業(yè),2017年1月,永輝首家“超級物種”體驗店,在福建落地。兩者皆從“吃”的需求切入,在生鮮零售的基礎(chǔ)上,提供餐飲加工服務(wù)。根據(jù)36kr披露的SKU信息來看,盒馬鮮生和“超級物種”生鮮與食品SKU占比都超過80%。


此外,前置倉模式對零售業(yè)態(tài)改造起到重要作用。前置倉指的是離用戶最近的倉儲點(diǎn),點(diǎn)位通常選在城市內(nèi)部。


新零售門店通過前置倉模式,提供3-5公里配送服務(wù),在保證配送產(chǎn)品新鮮度的同時,提高用戶黏性及復(fù)購。


根據(jù)易觀智庫數(shù)據(jù),自2016年12月起,盒馬鮮生App月活用戶始終保持在23萬以上,從2017年2月起,月活用戶環(huán)比增長始終保持增長。分析認(rèn)為,“網(wǎng)紅”效應(yīng),讓大量用戶去盒馬鮮生線下店進(jìn)行第一次購買嘗試,而配送業(yè)務(wù)為其帶來了用戶黏性及復(fù)購。


面臨的挑戰(zhàn)


生鮮是新零售的起點(diǎn),而不是終點(diǎn)。


2017年,阿里先后投資蘇寧、銀泰、高新零售(旗下?lián)碛袣W尚、大潤發(fā))、百聯(lián)、聯(lián)華超市、三江購物、新華都、居然之家,騰訊則投資了京東、沃爾瑪、永輝、武商聯(lián)和萬達(dá)商業(yè)。新零售的戰(zhàn)火正在向整個零售行業(yè)蔓延。


在被阿里入股之后,高新零售、三江購物等上市公司股價均出現(xiàn)不同程度增長,但隨后又跌落回去。因為阿里新零售帶來的收入預(yù)期,短時間內(nèi)并不能兌現(xiàn)。這也反應(yīng)出,“生鮮”是新零售教育市場,培養(yǎng)用戶習(xí)慣的手段。


而從傳統(tǒng)超市零售毛利組成來看,通?!吧r三品”(蔬果、肉類、水產(chǎn))毛利在3%至10%左右(永輝可達(dá)15%以上)、食品在10%至20%左右、洗護(hù)用品在10至22%左右、針紡可達(dá)26%左右。且數(shù)據(jù)顯示,目前的社會零售總額大概有30萬億GMV,其中線上所占比例不到15%。2017年,阿里的GMV為3.77萬億。也就是說,生鮮僅僅是新零售的第一步。


如何用生鮮吸引來的流量提高其他產(chǎn)品的購買轉(zhuǎn)化,是目前新零售需要面對的問題。


聯(lián)合利華北亞區(qū)個人護(hù)理品類市場總監(jiān)趙文峰曾說過,過去傳統(tǒng)市場調(diào)研方法只能局部驗證,抽樣中會存在假設(shè)邏輯沖突;其次慢工細(xì)磨,一個新品開發(fā)周期24個月算快了,但放在今天的時代,上市時已意味著過時。再者,傳統(tǒng)市場調(diào)研成本越來越高,靈活度太低。


而與傳統(tǒng)商超和便利店不同是,前置倉模式對新零售的效率提出了更高的要求。一方面,前置倉場地和人員成本高昂,另一方面前置倉面積有限,SKU較少。所以,前置倉模式需要更精準(zhǔn)的銷售,以做到更快的流轉(zhuǎn),才能盈利。


而解決問題的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)。


新零售的未來在哪?


“有了數(shù)據(jù),才能實現(xiàn)對消費(fèi)者的可識別、可洞察與可服務(wù),才可以重構(gòu)零售活動中關(guān)鍵要素——人、貨、場,進(jìn)而才能生長出與以往不同的零售新生態(tài)?!笨诒豕俜劫~號在回答新零售相關(guān)問題時,如是說道。


從實際情況看,新零售本身掌握支付和產(chǎn)品銷售情況數(shù)據(jù),而這些是用戶購買行為所產(chǎn)生的“結(jié)果”數(shù)據(jù)。對于用戶購買前和購買時行為數(shù)據(jù)的收集,則是新零售相對薄弱的環(huán)節(jié)。


對此,共享單車和圖像識別或許可以為新零售提供重要的數(shù)據(jù)支持。


研究表明,亞洲零售消費(fèi)類型主要為“步行消費(fèi)型”,而地廣人稀的歐美地區(qū)則以“駕車消費(fèi)型”為主。共享單車的出現(xiàn),使得用戶消費(fèi)半徑擴(kuò)大,可選擇的消費(fèi)場所更多。


舉例來說,過去,用戶步行消費(fèi)時,只會去往距離較近的A處消費(fèi)。而當(dāng)共享單車出現(xiàn)后,用戶則可以在A、B、C、D四家商店間任意選擇。而當(dāng)用戶舍棄距離較近的A商店,騎車去往距離較遠(yuǎn)的商店時,其背后的原因蘊(yùn)含著市場增長的空間。


用戶去距離較遠(yuǎn)的商店消費(fèi),是因為當(dāng)前商店無法滿足需求。是當(dāng)前商店的品類不足,還是因為產(chǎn)品新鮮度不夠,亦或是購物體驗不好?如果用戶在當(dāng)前商店完成全部消費(fèi),需要補(bǔ)充哪些產(chǎn)品品類?這對于商店品類補(bǔ)充,提高商品流轉(zhuǎn)有一定意義。


另一方面,用戶去距離較遠(yuǎn)商店消費(fèi)的行為,是否具有周期性?如果有,是否是某一類特定的用戶群體具有此周期性?若增加配送服務(wù),能否提高用戶購買頻次及黏性?


事實上,去往距離較遠(yuǎn)商店的周期性消費(fèi)行為,可能與“周末囤積型”消費(fèi)有關(guān)。這對于商超、便利店等不同零售類型的組合,及前置倉點(diǎn)位選擇提供依據(jù)。而對于這些行為的分析,都建立在共享單車出行數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。


圖像識別技術(shù)則可以更直觀的識別用戶性別、年齡等特征,對用戶購買時做出的行為進(jìn)行判斷。一個有趣的現(xiàn)象是,盒馬鮮生創(chuàng)始人侯毅表示,其主要用戶群體為年齡在25-35歲之間的白領(lǐng)女性,而易觀智庫數(shù)據(jù)顯示,盒馬鮮生付費(fèi)用戶多為男性。造成這一差異的原因或許是,通常買單的多為男性。但事實上,原因是否真的如此,卻值得探究。


此外,圖像識別技術(shù)可對用戶行為進(jìn)行建模分析。聯(lián)合利華北亞區(qū)個人護(hù)理品類市場總監(jiān)趙文峰曾表示,過去傳統(tǒng)市場調(diào)研方法只能局部驗證,抽樣中會存在假設(shè)邏輯沖突,影響準(zhǔn)確性。一個新品開發(fā)周期24個月算快了,但放在今天的時代,上市時已意味著過時。


而利用圖像識別技術(shù),我們可以判斷用戶對該商品的嘗試意愿如何。用戶在試吃之后的表情,用戶在試吃之后是否有查看價簽的行為,用戶在查看價簽之后的表情和反應(yīng)如何,都將有助于判斷用戶對新品的興趣。


當(dāng)用戶性別、年齡等特征,與用戶購物選擇,支付行為等數(shù)據(jù)結(jié)合起來時,完整的用戶畫像會幫助新零售進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測。當(dāng)用戶在商店A某貨架前駐足,掃視每一件商品,卻沒購買。之后,該用戶在商店B相同品類貨架購買了商品,可以很直觀的判斷用戶真正需求的產(chǎn)品是什么。屆時,產(chǎn)品與用戶直接或許將建立一一對應(yīng)的關(guān)系。


當(dāng)產(chǎn)品與用戶的關(guān)系建立之后,供應(yīng)鏈效率將得到極大的改進(jìn)。放置流通性更高的快消品、生鮮食品的前置倉,與放置長尾貨品的城市中心倉,會有更加良性的組合,在有限的空間內(nèi),實現(xiàn)更高坪效。