新零售的核心在于背后的数据能力

20881 10月5日
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本文来自于“36氪”。

无人零售至少要看到两个层面的内容,第一是前端店面的表面特征,第二是背后的数据能力。完全一样的两家零售店,因为背后数据储备量和处理能力的不同,会在货品选择、备货、流转、陈列上体现出巨大的差异,最终形成周转率和利润上的差别。

近段时间以来,继亚马逊布局Amazon Go概念店之后,阿里巴巴秀出淘咖啡无人店,与此同时,多家无人便利店创业项目获得融资……一时间,“无人零售”被热议为新概念、新风口。

但风口之下,需要指出的是,判断一家商店是不是真正代表零售发展的新方向,不能简单地将是否“无人”作为唯一评判标准。

无人零售在今天的出现,反映了当下科技的进步,因此出现了这种新的满足消费者需求的方式。比如,便捷的信息技术可以取代导购员为顾客提供商品咨询服务,支付方式的多样化使收银员的工作不再必需,人脸识别技术可以很好地解决安全问题等等。

不过,虽然导购和售货员是零售中人们所熟悉的组成部分,但从整个流通链条来看,他们可能从来都不是零售最核心的环节。

认清无人零售至少要看到两个层面的内容,第一是前端店面的表面特征,第二是背后的数据能力。

从消费者感知看,事物表面的变化是最容易察觉到的,也正因为如此,“无人”和“前端店面的表面特征”大家更容易感知到,也更容易去关注。

但仔细思考,在亚马逊网站购书或者在淘宝上浏览的时候,你或许已经习以为常的智能推荐功能其实就是“无人”推荐,而其背后的机制是有关消费者的浏览数据和建立在机器学习基础之上的推荐机制。

而反过来,无人售货机诸如饮料售卖机、抓娃娃机早已形成了很成熟的商业模式,从某种意义上说,一个简单的无人便利店可以理解为带有品牌的增强版的无人售货机。

从发展来看,真正有价值的无人便利店与饮料售卖机的根本不同,恰恰是对多种商品的运营管理能力,而是否有人值守从某种意义上说并不是事情的关键。

从整个流通链条来看,“零售店”零售店是其中与消费者接触的最重要的一环,而“无人”背后需要的是基于数据的对整个链条的整体优化。

让无人店面得以实现的多项技术,包含RFID等,在最近几十年中都一直在发展和储备,也在传统零售中有不同程度的应用,但是直到今天我们才真正看到无人零售渐渐走入我们的生活,背后更核心的原因是企业,尤其是以亚马逊和阿里为代表的以数据为基础的零售玩家,其数据能力在最近这些年飞速提升。

看上去形式完全一样的两家零售店,因为背后数据储备量和处理能力的不同,会在货品选择、备货、流转、陈列上体现出巨大的差异,最终形成周转率和利润上的差别。

无论是作为货物流通的场所,还是更有想象空间的流量入口,其核心都是消费者体验,这种体验缺乏基于数据的优化,也会成为无本之木——毕竟,在合适的时间买到想买的东西,对任何消费者都是最重要的。

而满足这个最基本需求的能力,仍然是基于数据的预判。传统零售很大程度上依赖于经验来完成这个过程,而真正代表未来的方向,是基于已有的多维度数据来对店铺进行优化,而“无人”本身只是这个变化中的一个变量而已。

从这个意义上说,无人零售并不是一个简单的商店升级或是新利润模式,而是一个数据驱动的高科技产品,决定这个商业形式成败的是企业收集数据和运用数据来指导零售的能力。

在探索无人零售这一商业形式时,以亚马逊和阿里为代表的拥有丰富数据资产和强大的数据管理能力的公司,与需要重新积累数据、培养数据能力的无人便利店创业企业,可以走完全不同的发展路径。

而在眼下的市场环境中,前者基于自身数据能力在蹚出一条有效路径的同时,也需要有更多的企业,从自身的优势出发,参与到这场变革中来,才能一同促进零售的发展。

但需要说明的是,不管商业模式和路径有什么不同,无论无人零售是试图从流转中获得利润还是单纯地作为流量入口,有一点却是相通的——零售企业走出经验意义管理模式,更多地依靠数据进行预测,才是面向未来的零售业的根本。

无人零售体现了零售业的进步,但其最大价值并不是简单地将员工取代掉。单纯着眼于通过无人超市来节约人力和店面管理成本是短视的。销售终端上是否有人,可以根据产品特征、消费者体验需求等因素来决定。

从短期来看,无人商店的扩张或许仍然会经历一定的反复,也会遇到一些阻力。

究其原因,一方面是“无人”相关技术,包含数据和算法等还在提升过程中,尤其是在当前人力成本较低的情况下,企业并没必要单纯为了追求“无人”而不顾成本收益比地增加投入。

另一方面,只有在数据积累和使用达到一定程度之时,“无人”这一特征才能真正发挥它的优势,从选货到出货的各个环节实现效率提升,而目前我们离大规模达到这一目标还有一定距离。

总体而言,新零售的前景是乐观的,“无人”也是零售业一个重要的发展方向。企业理应从自身的能力和经营目标出发,拥抱这一机遇,同时提升消费者体验。在新零售领域出现更多更优质的企业也是值得期待的。(编辑:张鹏艳)

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