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新零售下,阿里巴巴的美團焦慮癥
[日期:2018-2-26] [閱讀:210] [關閉] [返回]
 

最近一年,新零售的概念很火。生鮮商超、無人貨架、便利店等創業項目如雨后春筍,也是應風而起。與此同時,也衍生出了京東“無界零售”、騰訊“智慧零售”等翻版概念。

人工時代最好的新零售案例

在探討今天的話題前,先講個曾經看過的故事吧:

在20世紀30年代的臺灣,曾經有一位小哥,家窮讀不起書,15歲便出去給賣米的糧行當學徒,一年后自己單干。但當時的情形不容樂觀,在這個不大的縣城,有著近30家米店,小哥的店子開得最晚,規模最小,也沒有知名度。

小哥年輕嘛,能吃苦,于是乎起早摸黑,挨家挨戶地推銷賣米,但實際效果卻差強人意,吃力不討好。試問一下,一般人會去買這種小商小販,推銷上門賣的米嗎?

于是小哥改變策略,開始在米的質量上下功夫。那個時候由于技術等客觀因素,大米里面摻雜著很多小石頭、谷粒、碎片等等,雖然司空見慣,但并沒有商家愿意在這上面下功夫,小哥于是把米中的雜質剔除出去,最后大米的質量開始領先同行。于是一傳十,十傳百,小哥的生意迅速起飛。

然而小哥并沒有滿足于此,他發現有很多老年客戶,一個人背大袋大米非常費勁,于是小哥又推出送米上門服務,這項服務大受歡迎,畢竟誰也不愿意背著米袋走很長的路。

小哥并沒有像常見的那樣,僅僅把米送到門口,拍拍屁股,茶也不喝就走了。而是提供倒米進缸服務,如果米缸有陳米,將陳米先倒出來,再把新米放進去,然后陳米放在上層,這樣陳米就不至于放久變質。

敘述到這里,估計有很多人猜到小哥是誰了。沒錯,他就是臺灣經營之神——王永慶。

講述這個故事,是為了引出下面最重要的一段:

小哥在送米過程中,除了打量米缸大小,還詢問這戶人家多少人吃飯、幾個大人、幾個小孩,每人飯量如何,并將此數據記錄下來、還預估該戶人家買米的大概時間。不等顧客上門,小哥就在合適的時候將相應的米,送到客戶手中。

最近在思考新零售的時候,這個故事,一直在我腦袋里栩栩如生地呈現出來。在我看來,這個案例是人工時代,最好的零售案例。

聯系當代新零售,這簡直是完美的基礎模型。先是辛苦創業,其次品質提升,隨后是數據積累,接下來是用戶數據搜集,掌握“米缸”容量、調查消費特點、判斷消費需求,最后精準配送、用戶體驗大幅度提升,商業效率提高。

我們今天談論的新零售,也是如此的邏輯。

目前阿里電商、京東、小米電商、網易嚴選,都是在這個概念上的提升,只不過——時間維度,換成了AI、Big data時代了;產品種類維度,變得眼花繚亂,數以萬計了,消費者開始選擇困難癥;用戶的行為搜集,變成了各種偷摸明搶(比如前些天支付寶上,芝麻信用的事)。


新零售的四個階段

Step1:“米”的質量提升

這些年,受益于國內制造業的進步,很多產品,做得還算可以,尤其在性價比方面,比如小米智能設備、網易嚴選、天貓超市、京東正品等等,總體來說滿足了王永慶的這個階段,“米”質量本身的提升。

Step2:掌握“米缸”大小

從第一波電商開始,國內已經擁有了十多年的網購數據積累,尤其以阿里最為出色,例如,昨天很多朋友在朋友圈曬的各種交易記錄,都有以下方面:

1. 網購商品種類偏好、相關品種占比;

2. 外賣情況、愛點的店;

3. 親密付情況(包括給人充值);

4. 出行情況,比如共享單車、網絡約車;

5. 線下支付情況,愛光顧什么店,買什么東西;

6. 種類細分的,如電影院、便利店、小商戶占比等;

7. 部分社交情況,包括資金轉賬情況。

基本上支付寶的賬單例子,涵蓋了個人大部分的交易數據。在我看來,這個階段,就是王永慶掌握“米缸”大小的階段。

當然,我們也不難發現,排除上述第一和第七,新美大基本也擁有了這些數據。這也很好理解了為什么王興提出“競爭無邊界”的想法。無論是自己做第三方支付,還是入侵網約車,都是不得不做的行徑。這也是為什么阿里人如此投資餓了么、親自培養口碑的原因。因為美團掌握的交易數據,和阿里很類似,只不過阿里主要的方向在線上,而美團在線下。

所以,很可能美團是阿里未來不得不面對的巨大對手。假以時日,王興完全有可能取代京東,成為阿里巴巴的美團焦慮癥的“罪魁禍首”。

我們一方面驚嘆,這些互聯網公司的數據積累,進而為下一階段做準備。

當然,我們也可以看看,阿里在百貨(銀泰)、3C 家電(蘇寧)、商戶(口碑、餓了么)、商超(高鑫等)、生鮮(盒馬)布局,看看數據沉淀積累方向。

在王永慶的故事里,王看似費力,幫人送貨,一直到倒進米缸,又不喝茶,不收其他附加費,除了掌握“米缸”大小,還有一個反饋結果:看自己的先前預測是否正確,送貨是否精準。

這些電商們,也是同樣類似的原理,阿里系的數據,是全方位的多渠道反饋,雖然不清楚他們內部數據之間是否打通,但完全可以把用戶(買米人)消費能力、消費特性,摸得一清二楚。在這些數字面前,你沒法騙人。

Step3:吃米人消費畫像

接下來,就是數據用戶畫像,很明顯,上面的分析,實際上已經完全掌握了王永慶時期“這戶人家”米的消費情況,米缸大小、人幾口、具體分布、食量大小,經過計算完全可以估算下次需求到來的時間,做到用戶的精準畫像。

其實,我們在掌握精準畫像時,也可以考慮一個問題:擴張什么樣的產品,才可以進行精準畫像?

比如在王永慶那個時代,除了米,還可以是柴油鹽醬醋茶,雖然考慮時代特點,比如這戶人家的用“柴、油”情況,可以估算;但鹽醬醋茶,這類產品,由于產品特性,決定了不太適合進行標準化預測。

現在問題來了,切入的商超、生鮮等,是否適合進行精準畫像呢?數據積累將會怎么用?僅僅高頻、剛需肯定不見得是合適的,必須考慮標準化的問題。

泡沫無處不在,這也是需要思考的地方。這是個嚴肅的問題,也是一個值得深思的問題,本文就不做討論了。

Step 4:高效配送賣米

接下來就迎來王永慶的提升效率、優化物流、精準配送階段,并促進用戶體驗大幅度提升。

雖然在王永慶的故事里,沒有描述存貨的安排,配送路線的優化,但我想這些一定是存在的。比如王永慶推著小車,可以在同一時間安排給相近的用戶送米,也可以進行儲存米量的倉位調整,最優化供應鏈模型,同時也可以進行精準營銷,方便自己回籠資金,同時也可以規模采購,具體看經營策略。

新零售巨頭們在掌握數據后,讓天下沒有難做的生意的同時,通過對用戶數據進行畫像后,通過大數據進行AI計算,可以輕而易舉地提升企業的運營情況。比如供應鏈需求預測、融資分析、產品制造、商品倉儲、精準營銷、配送物流、售后服務等。

現階段在商品倉儲、精準營銷、配送物流等方面,京東做得就很好;而在商戶融資分析判斷方面,則螞蟻金服做得非常不錯;而在供應鏈需求預測、產品制造方面,則是網易嚴選、小米做得非常出色。

現在想想,有沒有一點兒升級版的豐田JIT模式的感覺?而且還是Max版本的,因為品類品種加多了。

王永慶的故事,是個勵志的故事;在我眼里,那可能是手工時代,最好的“新零售”案例。

現在,我們把王永慶的當年的故事模型,一步步放松條件,逐漸升級,擴散應用到今天的環境下,相信對新零售,你會有新的感觸。

改良版本一

還是王永慶賣米,范圍是一個城市內,我們再把當年的故事進行Max版本改良:

假如他同時搭售其他商品,什么是最適合進行用戶畫像、精準預測的?

柴火、食用油、鹽,這種東西,是比較好預測的,屬于剛需、高頻、標準化產品;但醋、茶,則不那么符合。如醋,由于消費人群飲食特點,以及做的菜的種類不同,很可能出現重大誤判,呈現不穩定性。茶也是類似,可能心情不一樣,消費就不同。

這樣的標準,在今天這個時代,是否也適合?

現階段阿里主推的生鮮,它們的主要特點是高頻、剛需,有一定話題性,但并不滿足標準化。百貨(銀泰)、3C家電(蘇寧),屬于偏向于標準化,但相對不那么剛需的產品。

商超領域,如阿里入股的高鑫零售、聯華超市、新華都、三江購物,則擁有剛需、中高頻、標準化兼具的特點,我們也可以讀讀資料,發現這塊是阿里在新零售布局買買買最多的地方。

(同樣我們可以思考研究,如在大數據時代,是否未來很可能是美團代替京東,成為阿里的number1頭號競爭者?正如京東在零售行業給阿里的沖擊,未來在商戶階段,美團的競爭力,不容小覷。)

網易嚴選的產品、小米通過零售店售賣的智能設備,這些產品屬于強標準化、中性需求、低頻的特點。

京東的3C家電、圖書類產品,屬于標準化產品,而且在京東上,某種情況下,數碼類產品,已經成為部分宅男剛需了。對比京東在生鮮的7FRESH,為什么遲遲不開業?難道是戰略疏忽?顯然不是,這個和京東本身的能力圈是息息相關的,例如京東和永輝聯合,目前結果想必是很難讓人滿意的。

再比如從2017年開始,京東發力的服飾快消品領域,雖然被阿里“二選一”圍剿,但現在京東采取廣結聯盟戰略,入股唯品會,合伙美麗說做微商,發力服飾,擺脫圍剿。京東選擇的這個服飾品類,剛需適度、中等頻率、標準化較強,是非常不錯的領域,但這個方向是否優先級排在生鮮之后?因為從2015年開始和永輝合作生鮮,而服飾是到2016年才開始發力。

短期來看,阿里的選擇似乎不如京東、網易、小米等穩健,但是這可能是領先好多年,大家沒看懂罷了。但是確信一點,這些數據的未來價值,一定是巨大的,就看怎么用,最后朝著哪個方向發展。

改良版本二

王永慶賣米當時所在的縣是臺灣嘉義,在放寬品類后,假設我們把范圍放到全臺灣呢?

是的,在今天這個新時代,通過網絡,巨頭們可以輸出自己的系統,實現多城市“賣米”,但是我們必須考察“米”是否適合輸出?商戶是否有真需求?效率提升是否足以覆蓋額外成本?網絡效應如何,是否可以構建護城河?當然最重要的是,消費體驗是否更好了呢?

以盒馬為例,在阿里人看來,這絕不是實體店,而是一套解決方案的供應商,通過輸出系統的方式,和線下店合作,進行輕資產擴張。阿里做這個,主要是為了系統輸出,對合作企業進行數據抓取,在線上豐富阿里大數據系統,并在線下實現實體店聯盟,構筑新零售版圖。目前,阿里的在盒馬的情況,還有待時間考證。

至于百貨類(銀泰),前段時間,剛剛讀到了銀泰董事長、CEO陳曉東的演講,截張圖:

比如上面的數據,是可以支撐其如此擴張的證據。但具體詳細數據,我這邊沒有,目前處于結果未定的階段。

除此之外,3C數碼(蘇寧),由于阿里投資后的情況,并不能直接否定“未然歷史”,這個效率不好判斷,因為很有可能假設沒有阿里的扶持,今天的蘇寧在京東的進攻下,情況會更加糟糕。

但以芝麻信用目前的擴張情況為例子,進行推理,個人認為這個邏輯是存在的,“買米”是可以進行異地擴張的。也就是這個存在網絡效應,能夠促進降低成本、實施精準營銷,提高用戶體驗等。

改良版三

在“賣米”事業擴張到全臺灣后,接下來就通過銷售數據情況,改造供應鏈、倉儲準備等。王永慶用“米店”的數據,去指導相關生產準備,而這個情況又如何呢?

我們這里開始考慮上下游企業生產運作的問題:供應商效率提升,究竟能有多大;哪個環節最容易提升效率?是采取精準營銷、商品倉儲進而配送高效呢,還是采取精密制造,降低原材料采購,奔著零庫存方向去呢?

這方面,國內還處于起步階段,小米是這個方面的佼佼者,前兩年還有行業殺手的稱號,徹底變革了行業現狀,比如小米的凈化器、小米的充電寶。但是小米的改造是不充分的、不完整的,也是不健全的,它只是切入行業原有的生態系統,用小米思維,去改造相關產業。

國外比如Seven-11當年參與黃金面包定制的案例,沃爾瑪和寶潔的合作反饋情況,都是極好的例子。但是這些例子,往往集中在少數個別企業,而沒有大規模擴散。

因此充分高效完整地指導和整合商品生產、服務提供,是一個可以預期的傳導路徑。



本文刊載于《銷售與市場》雜志渠道版2018年02期,轉載請注明出處。


 
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