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浩浩汤汤的“新零售”之战,2018会驶向何方

摘要: 生鲜只是开始,如何用生鲜吸引来的流量提高其他产品的购买转化,是目前新零售需要面对的问题。

图片来源:视觉中国

图片来源:视觉中国

1976年美国学者提出零售业生命周期理论,他们认为,人均GDP增长会影响零售业态演变。人均GDP在1千美元至3千美元,现代百货业高速发展;3千美元以上,大型综合超市兴起;6千美元以上,便利店业态流行;1万美元及1.2万美元以上,仓储式商店和大型购物中心业态繁荣。

国内人均GDP统计显示,2017年京津沪地区已达1.5万至2万美元,与爱沙尼亚、斯洛伐克等欧洲发达国家持平,沿海地区达1万至1.5万美元。

另一方面,京东在年报中披露,2016年底其获客成本为119元,同比提升近50%。

在国内人均GDP大幅增长且电商获客成本持续走高的双重影响下,“新零售”浪潮掀起。2017年7月,马云通过内部邮件宣布成立“五新”执行委员会。

同月,刘强东在《财经》杂志发表署名文章,提出“无界零售”概念。12月,腾讯入股永辉超市旗下“超级物种”,并与1个月后再度加码。

浩浩汤汤的“新零售”之战,在新的一年究竟会驶向何方?

新零售新在哪?


新零售是在城市中产阶层崛起、传统零售业态增长乏力的背景下,将现有技术与传统零售业态相结合,催生出的新型零售业态。

新零售的“新”指的是经营业态创新,数据是其核心生产资料,用于指导业态创新,目标是提高效率,增加盈利空间。

相比于传统零售,新零售更偏向以用户消费为导向,带动零售产品变革。以盒马鲜生和永辉“超级物种”为例,两者皆以“生鲜”为切入点,围绕“超市零售、生鲜加工、门店配送”,进行新零售业态的打造。

图片信息来自36kr

生鲜属于高频、刚需、高复购品类,市场规模过万亿,线上渗透率不足10%,所以早在2015年曾出现过“百鲜大战”的局面,但因资金、供应链管理以及单纯O2O模式不足以维持用户黏性等问题,故而在这一领域并出现“现象级”企业。

2016年7月,盒马鲜生首家体验店在上海金桥开业,2017年1月,永辉首家“超级物种”体验店,在福建落地。两者皆从“吃”的需求切入,在生鲜零售的基础上,提供餐饮加工服务。根据36kr披露的SKU信息来看,盒马鲜生和“超级物种”生鲜与食品SKU占比都超过80%。

此外,前置仓模式对零售业态改造起到重要作用。前置仓指的是离用户最近的仓储点,点位通常选在城市内部。

新零售门店通过前置仓模式,提供3-5公里配送服务,在保证配送产品新鲜度的同时,提高用户黏性及复购。

根据易观智库数据,自2016年12月起,盒马鲜生App月活用户始终保持在23万以上,从2017年2月起,月活用户环比增长始终保持增长。分析认为,“网红”效应,让大量用户去盒马鲜生线下店进行第一次购买尝试,而配送业务为其带来了用户黏性及复购。

图片信息来自易观智库

面临的挑战


生鲜是新零售的起点,而不是终点。

2017年,阿里先后投资苏宁、银泰、高新零售(旗下拥有欧尚、大润发)、百联、联华超市、三江购物、新华都、居然之家,腾讯则投资了京东、沃尔玛、永辉、武商联和万达商业。新零售的战火正在向整个零售行业蔓延。

在被阿里入股之后,高新零售、三江购物等上市公司股价均出现不同程度增长,但随后又跌落回去。因为阿里新零售带来的收入预期,短时间内并不能兑现。这也反应出,“生鲜”是新零售教育市场,培养用户习惯的手段。

而从传统超市零售毛利组成来看,通常“生鲜三品”(蔬果、肉类、水产)毛利在3%至10%左右(永辉可达15%以上)、食品在10%至20%左右、洗护用品在10至22%左右、针纺可达26%左右。且数据显示,目前的社会零售总额大概有30万亿GMV,其中线上所占比例不到15%。2017年,阿里的GMV为3.77万亿。也就是说,生鲜仅仅是新零售的第一步。

如何用生鲜吸引来的流量提高其他产品的购买转化,是目前新零售需要面对的问题。

联合利华北亚区个人护理品类市场总监赵文峰曾说过,过去传统市场调研方法只能局部验证,抽样中会存在假设逻辑冲突;其次慢工细磨,一个新品开发周期24个月算快了,但放在今天的时代,上市时已意味着过时。再者,传统市场调研成本越来越高,灵活度太低。

而与传统商超和便利店不同是,前置仓模式对新零售的效率提出了更高的要求。一方面,前置仓场地和人员成本高昂,另一方面前置仓面积有限,SKU较少。所以,前置仓模式需要更精准的销售,以做到更快的流转,才能盈利。

而解决问题的关键在于数据。

新零售的未来在哪?


“有了数据,才能实现对消费者的可识别、可洞察与可服务,才可以重构零售活动中关键要素——人、货、场,进而才能生长出与以往不同的零售新生态。”口碑知乎官方账号在回答新零售相关问题时,如是说道。

从实际情况看,新零售本身掌握支付和产品销售情况数据,而这些是用户购买行为所产生的“结果”数据。对于用户购买前和购买时行为数据的收集,则是新零售相对薄弱的环节。

对此,共享单车和图像识别或许可以为新零售提供重要的数据支持。

研究表明,亚洲零售消费类型主要为“步行消费型”,而地广人稀的欧美地区则以“驾车消费型”为主。共享单车的出现,使得用户消费半径扩大,可选择的消费场所更多。

举例来说,过去,用户步行消费时,只会去往距离较近的A处消费。而当共享单车出现后,用户则可以在A、B、C、D四家商店间任意选择。而当用户舍弃距离较近的A商店,骑车去往距离较远的商店时,其背后的原因蕴含着市场增长的空间。

用户去距离较远的商店消费,是因为当前商店无法满足需求。是当前商店的品类不足,还是因为产品新鲜度不够,亦或是购物体验不好?如果用户在当前商店完成全部消费,需要补充哪些产品品类?这对于商店品类补充,提高商品流转有一定意义。

另一方面,用户去距离较远商店消费的行为,是否具有周期性?如果有,是否是某一类特定的用户群体具有此周期性?若增加配送服务,能否提高用户购买频次及黏性?

事实上,去往距离较远商店的周期性消费行为,可能与“周末囤积型”消费有关。这对于商超、便利店等不同零售类型的组合,及前置仓点位选择提供依据。而对于这些行为的分析,都建立在共享单车出行数据基础之上。

图像识别技术则可以更直观的识别用户性别、年龄等特征,对用户购买时做出的行为进行判断。一个有趣的现象是,盒马鲜生创始人侯毅表示,其主要用户群体为年龄在25-35岁之间的白领女性,而易观智库数据显示,盒马鲜生付费用户多为男性。造成这一差异的原因或许是,通常买单的多为男性。但事实上,原因是否真的如此,却值得探究。

此外,图像识别技术可对用户行为进行建模分析。联合利华北亚区个人护理品类市场总监赵文峰曾表示,过去传统市场调研方法只能局部验证,抽样中会存在假设逻辑冲突,影响准确性。一个新品开发周期24个月算快了,但放在今天的时代,上市时已意味着过时。

而利用图像识别技术,我们可以判断用户对该商品的尝试意愿如何。用户在试吃之后的表情,用户在试吃之后是否有查看价签的行为,用户在查看价签之后的表情和反应如何,都将有助于判断用户对新品的兴趣。

当用户性别、年龄等特征,与用户购物选择,支付行为等数据结合起来时,完整的用户画像会帮助新零售进行精准预测。当用户在商店A某货架前驻足,扫视每一件商品,却没购买。之后,该用户在商店B相同品类货架购买了商品,可以很直观的判断用户真正需求的产品是什么。届时,产品与用户直接或许将建立一一对应的关系。

当产品与用户的关系建立之后,供应链效率将得到极大的改进。放置流通性更高的快消品、生鲜食品的前置仓,与放置长尾货品的城市中心仓,会有更加良性的组合,在有限的空间内,实现更高坪效。(本文首发钛媒体)

【钛媒体作者介绍:楚溪】

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本文系作者 囚徒戈多 授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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评论(1

  • Superbonic Superbonic
    回复
    0

    真心的,还不如菜市场!

    2018-02-27 08:37 via android

Oh! no

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