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初生的婴儿总是不美的,新零售暴露了五大不足之处

中国的零售业历经沧桑,在砥砺奋进的进程中经历了巨大的变化甚至阵痛和挫折,但是我看到是对未来的期许和希望。如培根所说,初生的婴儿总是不美的,革新中的事物也是如此,因为革新正是时间所孕育的婴儿。
2017-10-26 12:36 · 亿欧网  高峻峻   
   

  马云把新零售定义为以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售业态,具体来说就是以顾客为核心,通过数据串联各个消费场景,为消费者提供覆盖全渠道的无缝消费体验。没有人会否定新零售时代的到来,过去以商家、销售为核心,以达成交易为核心的时代一去不返,未来的一切必须围绕顾客的需求运转,技术、大数据被提到了*的高度。

  新零售是个包含庞大的人流、物流、商流、信息流、现金流所组成的复杂系统工程,很多领域都是创新,牵涉到了零售企业的方方面面,特别是思想认知、体系构建、技术应用、行为改变等方面都会有较大的革新。

  然而,路还很长,坑还很多,我也谈谈近年来我对新零售的深度观察,特别是五大不足所造成的隐忧,期待众多中国企业可以从中汲取经验,在朝着新零售变革转型的漫漫长路中,能够乘风破浪,披荆斩棘。

  对体验消费的研究和实践不足

  新零售不是简简单单的出售商品或者服务,而是出售“体验”的零售模式。然而没有任何人给其以标准的定义,“体验”到底意味着什么,仁者见仁智者见智,在实际操作中“体验”涉及到购物过程中的角角落落,各种因素、突发情况都会直接或者间接的影响到顾客的体验:缺货了、太贵了、商品不新鲜了、快递找不到了、被导购员怼了、退换货很麻烦、没我想要的东西、商品陈列凌乱不堪、付款队伍排长龙、收银员冷若冰霜的表情、烹饪时间长达两个小时等等微小的细节都有可能造成体验的不好。

  如何综合全面的提升顾客消费体验,需要对零售的各种细节进行升级。如空间视觉设计、商品陈列、品类规划、服务交流、场景设置、供应链保障等等,主力消费人群的消费心理到底有什么样变化要进行入木三分的研究。

  例如不少“泛80后”的顾客在“低调”同时“求关注”、“求点赞”,对于该类顾客的需求研究就要从满足人性基本和高层次需求的角度出发,研究用户的习惯和喜好,这类顾客想要的并不完全是商品或者服务的本身,而是以商品或者服务为道具,动用自身所有的感官包括听觉、视觉、味觉、嗅觉、触觉来体验所有的零售因素,通过与商品或者服务、场景、服务人员的互动来投射出消费者可以拥有怎样的精彩生活、以及洞察内心深处的真实自我,反应了他们追求感性与成长的诉求,这种体验其实就是消费者亲身的经历、见闻、经验内容、情绪的波动。

  而众多的中国零售企业对于“体验消费”、“情绪消费”、以及深层次的“消费心理”成体系研究和实践并不是太多,还有漫长的路要走。

  对于供应链朝着需求链进化的认识不足

  在传统零售或者传统行业中,供应链主要还是局限在零售业的后端,即采购、生产、物流、物流等职能,和顾客、门店、渠道的协同整合严重不足,甚至不接触,这让供应链的反应总是很滞后。

  而在新零售中,所有的一切围绕着消费者的需求,商品、价格、消费者、竞争对手等信息瞬息万变,各个职能必须高度协同同时去服务于消费者,而不是之前的“纵向一体”模式,单纯的供应链管理思维需要进化——这种进化就是基于更好更及时地满足顾客需求为导向的“需求链管理”。

  其实从管理思想上来说,供应链和需求链本质是相通的,都强调协同、整合,都强调整体效益,都关注效率和成本,*的差异是“需求链”管理更加强调顾客导向,把满足顾客需求和商品的分析研究作为管理起点,并且把供应链各个职能环节如库存、生产、采购、物流等与前端需求和商品管理给有机的串联在一起,形成了一个从需求开始到中间生产再到最后配送的一个流程闭环和数据闭环。

  需求链所扮演的角色不再是被动的等待前端信息的传递和指令下达,而是要主动的参与到更加前端的服务消费者的工作中去,如商品选择、销售预测、促销管理、动态定价、自动补货、采购计划等职能,涉及到日常运营的工作都可以由一个整合的职能来统一操作,强调的是“全位一体”。对于这种进化,零售商要做好高度的准备,用需求链的眼光来看待零售的端到端运营。

  数据分析应用的深度不足

  区别于以往任何一次零售革命,新零售通过数据和商业逻辑的深度融合,为中国零售业业态插上数据的翅膀,大数据在新零售中将扮演*的角色。假如把对零售大数据应用分成4个阶段的话:”1“过去和现在发生了什么”,2“为什么发生”,3“将来会发生什么”,4“我应该做什么”。

  我所接触的不少中国零售企业对于大数据的分析应用都处在第1或者第2阶段,即利用ERP搜集和整合整个企业的数据,使各个职能在自己需要的时间和地点通过图表看板、计分板的形式看到自己所需要的数据并且可以以报表的形式展示和呈现,同时通过简单有效的分析方法和简单的分析工具对数据进行处理,分析这些过往行为发生的动机和原因。

  然而对于大数据挖掘的高层次应用则还处在初级阶段,如利用时间序列、回归和分类算法等建立预测模型,来预测未来销售、成本、需求等的趋势;利用优化算法来让有限的资源达成*化目标;利用决策模拟模型来构建出若干个相互关联的场景模型来全真模拟真实情景,事先预知各种决策可能的结果以提高决策准确性等等。因此由数据优势所转化成的“决策优势”进而达成的“行动优势”的现象则鲜有见到。

  系统性的商品管理能力不足

  新零售认为传统零售是“货—场—人”驱动,传统商家不重视消费者的需求,完全是“以产定销”,而新零售强调“人—场—货”,重视消费者的需求,却将货的位置排到的最后一位,这样就有一定的误导性。

  这三者其实是三位一体的,提醒大家回归零售的本质:零售企业的利润主要还是来自于商品和服务的增值,还是站在消费者的立场上,为消费者提供好的商品和商品组合。在新零售业态中,零售是不仅仅是个卖货的,是卖好货的,更是商品管理的专家,这就远远超出了简单“卖货”范畴。

  这就需要人货合一、货场合一、自上而下和自下而上的合一以及需求和供应合一。

  深刻考虑自己的目标消费群体,同时对自己的商品形成完整的商品画像,这样对于目标消费群体更有针对性的销售和备货,让顾客总是买到自己想要的东西。而货场合一则是指门店分布在不同位置,社区、商圈、街道、办公区、混合型等,所面向的顾客类型、消费结构等都会有显著的不同,因此所需要的商品也有所不同,同时要理顺总部和各个门店的对商品管理的关系,形成“数据主导、总部支撑、门店灵活、协同致胜”的体系。

  然而,大部分的中国零售企业的商品管理的理念还是十分落后,很多商品经年不变、千店一面、人货不配、没有商品画像、采购潜规则黑幕重重,造成的结果是大部分商品不好卖,总是呆滞,好不容易出现个爆款,却又断了货。

  供应链生态圈的构建不足

  供应链生态圈的构建其实是个老生常谈的问题,在“旧零售”的时代就没有解决好,以至于政府层面也在谈“供给侧”的改革。先不说能否和供应链建立起战略合作伙伴关系,但就从中国零售商应付账款的普遍账期高达100多天就可以看出和供应商的关系如何,一些强势零售商依靠自己的门店多、采购量大、品牌效应强所采取的账期长、价格低、要求高、退货频繁、紧急订单等做法都让把供应商压的喘不过气来,供应商甚至就成了一个任人宰割的羔羊在和零售商的关系中没有任何的主动权和影响力。

  不仅如此,双方地位上的不平等让很多信息无法共享,使得CPFR模式中的供应商进入零售商的计划和库存管理系统,进行联合商品开发、预测、补货、物流等行动也就沦为空谈。只有供应链生态圈真正得以健康的发展,双方真正的相互尊重,相互为对方的利益考虑,最终实现信息共享,新零售端到端供应链成为数字化才不会变得遥不可及。

  中国的零售业历经沧桑,在砥砺奋进的进程中经历了巨大的变化甚至阵痛和挫折,但是我看到是对未来的期许和希望。如培根所说,初生的婴儿总是不美的,革新中的事物也是如此,因为革新正是时间所孕育的婴儿。

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