新零售与数据赋能

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新零售 低价高效的数据赋能之路

新零售 低价高效的数据赋能之路

新零售的特点是低价高效。传统的零售业面临着高昂的租金、人力成本等多重 压力,而新零售则通过数据赋能、智能化手段等方式,提高了运营效率,降低 了成本。例如,通过智能化的库存管理,可以减少库存积压和浪费;通过智能 化的物流配送,可以提高配送效率和准确性。这些手段都为消费者带来了更低 的价格和更好的购物体验。
目录分析
《新零售:低价高效的数据赋能之路》是一本深入探讨新零售模式及其背后数 据驱动力量的书籍。通过对其目录的细致分析,我们可以一窥新零售的核心概 念、发展趋势以及数据在其中的关键作用。
从目录结构来看,该书布局清晰,层次分明,为读者提供了良好的阅读体验。 作者将内容分为若干章节,每个章节都聚焦于新零售的某个具体方面,如“数 据驱动的精准营销”、“新零售供应链管理”等。这样的安排有助于读者系统 地了解新零售的全貌,同时也方便了针对性的深入研究。
内容摘要
数据还能帮助企业精准地进行市场预测和库存管理,减少不必要的成本,实现低价高效的目标。 在第三部分,书中详细介绍了如何通过数据赋能实现低价高效的目标。作者提出了几个关键策略 和实践方法,包括建立强大的数据收集和分析能力、优化供应链管理、创新营销策略以及提升客 户服务体验等。这些策略和方法不仅有助于企业实现低价高效的目标,还能增强消费者的忠诚度, 进一步提升销售业绩。 《新零售:低价高效的数据赋能之路》这本书为读者提供了深入的新零售理念和实用的策略方法。 通过数据赋能,企业可以更好地满足消费者需求,提升竞争力,实现低价高效的目标。对于想要 在新零售领域取得成功的企业来说,这本书无疑是一本必读的指南。
阅读感受
随着科技的快速发展和消费者行为的不断变化,零售业正在经历一场前所未有 的变革。这场变革中,新零售成为了一个热门话题,引起了广泛的。《新零售: 低价高效的数据赋能之路》这本书从多个角度为我们揭示了新零售的核心特点 和未来趋势。

大数据技术在新零售中的应用

大数据技术在新零售中的应用

大数据技术在新零售中的应用随着数字化时代的到来,零售行业也进入了新时代。

新零售是指融合了线上和线下多种渠道及各种数据技术的全渠道零售模式,是以数据为驱动的零售新模式。

其中,大数据技术的应用是新零售发展的重要支撑。

本文将重点阐述大数据技术在新零售中的应用。

一、大数据在新零售业务中的应用1. 用人工智能技术进行商品推荐在新零售的业务中,更加个性化的商品推荐已经成为了非常重要的一个环节。

在此过程中,使用大数据分析技术以及人工智能算法的帮助,在互联网和线下门店同步展示的情况下,将消费者的购买路径、兴趣偏好和历史购买数据等信息整合起来,并对这些信息进行分析和建模,从而进行精准的商品定位和个性化的商品推荐。

通过这种方式,企业在满足消费者需求的同时,也可以获得更加良好的商业效益。

2. 通过数据分析和挖掘实现供应链升级在新零售业务中,供应链的改进和优化一直是一个非常重要的议题。

通过应用大数据技术分析供应链中的数据,可以实现供应链升级,优化供应链的布局和合理的调整,发送正确的材料至可靠手段的位置,防止一些错误,节约资源,以及提高库存周转率。

3. 联动多渠道让新零售更加完善数据分析与大数据技术的辅助,可以让企业更好地把握不同渠道的顾客数据,获得更加灵活的渠道选择。

例如通过这些技术,可以对线下商店的活动当中进行会员消费推荐,根据用户的偏好和消费历史等因素,在线上进行推广,以取得更好的销售成果。

二、大数据技术对于新零售的发展的影响1. 更快的数据响应速度在新兴零售领域,快速响应数据越来越重要。

通过大数据技术的应用,企业可以更加快速得获取到市场数据,并通过数据分析得到趋势变化,从而更快地进行区域布局和产品调整等变动。

2. 提高了新零售的效率在数字化时代的背景下,数据技术对于企业的效率起到了非常重要的作用。

通过对数据的收集和分析,企业可以更好地识别市场需求的变化,进而能够更加精准地进行商品定位和推广。

这样可以使企业的效率得到提升,同时也能够降低成本和风险。

数据化运营——创建零售与数据结合的新形式

数据化运营——创建零售与数据结合的新形式
07CHAPTER
数据化运营——创建零售与数据结合 的新形式
数据化运营是指品牌商和企业运用大数据的手段对业务进行运营,通过数字化转型提升 自身业绩的过程。新零售的“新”是以“人”为核心进行的体验升级改造,新零售与数 据化是不可分离的,传统零售企业想要实现向新零售的转型就必然要走上数据化经营这 条道路,通过运用互联网技术对消费者的行为数据进行记录,对门店进行智慧化的综合 管理,帮助门店提升经营效能。
目录
CONTENTS 7.1 大数据,新零售模式发展的坚实助力 7.2 数字化转型,向新零售转型的必由之路 7.3 消费者画像,用大数据绘制消费者虚拟代表 7.4 智慧门店,用数据化运营模式提升门店运营效率 7.5 运营数据分析,用大数据驱动精细化运营
7.3.1 消费者画像的两种主要类型
消费者的消费行为 与需求画像
需要收集的消费者信息的主要内容
7.3.2 构建消费者画像的基本步骤
收集消费者信息的渠道
明通确过消市费场调者查获 画像取消的费方者向信息 和在分提类供体服务系的过
程中获取消费者 信息
直 接 渠 从消费者投诉中 道 获取消费者信息
在终端获取消费 者信息
网络搜索



老客户

专业机构
收集消费者信息的主要渠道
说明
品牌商和企业的调查人员可以通过电话调查、问卷调查、面谈等方式获取消费者的第一手资
料,也可以收借集助消仪费器来者对被观察消费者的行为进行观察并加以记录,从而获取有效信息 信息
在品牌商和企业为消费者提供服务的过程中,为了满足自己的需求,消费者通常会直接且毫 无避讳地向品牌商和企业表达自己对商品的看法或期望,对服务的评价和要求,对品牌商和 企业竞争对手的看法,以及身边朋友的需求和购买意愿等,所以品牌商和企业可以借助为消 费者提供服务的过程来增加对消费者的了解,并收集有效的消费者信息

拥抱新零售如何为你的实体门店赋能

拥抱新零售如何为你的实体门店赋能

拥抱新零售如何为你的实体门店赋能
一、引言
新零售时代到来,移动互联网发展的持续推动,以及新的技术应用,
使得实体零售在新零售时代发挥着更重要的作用。

移动互联网电商的兴起,使得实体零售将有机会获得更多样的发展机遇,迄今为止,实体零售仍然
是现代零售的主力军。

而这种新零售模式的出现,为实体门店赋能提供了
新的思路和机遇。

二、实体门店赋能的思路
1、实现O2O转化
在新零售时代,企业应充分利用移动互联网技术,实现实体门店与移
动互联网门店的转化,使实体门店发挥O2O(即Online to Offline)的
转化作用,实现实体门店的增值服务。

(1)通过将实体门店与线上商城结合起来,实现实物流通的全面延伸,加强品牌推广,增加客户粘性;
(2)通过搭建品牌官网,建立品牌互动社区,开展社交渠道的线上活动,推动线上线下的融合,以实现零售业务的价格可视化和数据化智能分析;
(3)通过建立客户线上评价服务体系,提升品牌形象和客户体验,挖
掘客户满意程度,提升精准营销效果;
(4)通过搭建客户数据管理平台,建立行业个性化用户体系,实现精
细化运营,增强客户忠诚度。

2、开展智能服务
在新零售时代。

阿里巴巴的新零售战略

阿里巴巴的新零售战略

阿里巴巴的新零售战略阿里巴巴是中国知名的电子商务巨头,以其创新和前瞻性的新零售战略而闻名。

新零售战略是指通过整合线上线下的渠道,以数据驱动和技术赋能为基础,为消费者提供全面、个性化和便捷的购物体验。

在此文章中,我们将深入探讨阿里巴巴的新零售战略,包括其背景、关键要素以及对中国零售行业的影响。

一、背景介绍随着移动互联网和电子商务的迅猛发展,传统零售业面临着诸多挑战。

传统的线下零售商店面对成本高、效率低以及消费者需求多样化等问题。

阿里巴巴看准了这一机遇,提出了新零售战略,致力于将线上和线下的优势相结合,创造一个全新的购物模式。

二、关键要素1. 数据驱动阿里巴巴通过深度挖掘消费者的数据,包括购买历史、兴趣偏好、社交关系等,建立了强大的用户画像。

凭借这些数据,阿里巴巴能够实现个性化推荐、精准营销以及定制化服务,提高用户体验和购买效率。

2. 技术赋能阿里巴巴将尖端技术与新零售相结合,包括人工智能、大数据分析、无人零售等,不断创新和改进购物场景。

例如,阿里巴巴的无人超市“盒马鲜生”利用人脸识别和感应器技术,实现自动识别和结算,大大提高了购物效率。

3. 线上线下一体化阿里巴巴鼓励实体零售商与其合作,实现线上线下的一体化。

通过与大型商超、便利店和品牌零售商合作,阿里巴巴可以提供更多选择和便利,同时帮助实体零售商将线上业务进行扩展。

4. 供应链升级阿里巴巴通过整合供应链,增加了物流和库存的透明度,提高了商品销售和配送的效率。

通过与物流公司的合作,阿里巴巴可以提供快速和可靠的配送服务,实现更快的订单交付。

三、对中国零售行业的影响阿里巴巴的新零售战略对中国零售行业有着深远的影响。

首先,新零售战略改变了传统零售商的经营模式。

传统零售商纷纷开展线上业务,加强线下的数字化和智能化升级,以适应消费者的多元化需求。

传统与互联网相结合的模式为零售商带来了新的发展机遇。

其次,新零售战略拉动了中国消费者的购物需求。

通过提供个性化的推荐和定制化服务,阿里巴巴满足了消费者的个性化需求,提高了购物体验,激发了更多的消费潜力。

大数据技术在新零售时代中的应用和运用

大数据技术在新零售时代中的应用和运用

大数据技术在新零售时代中的应用和运用随着科技的不断发展,大数据技术已经逐渐成为了当下各行各业的热门话题。

在这些行业中,新零售无疑是其中最具代表性的一个。

新零售以其强大的数据技术为支撑,正在引领着整个零售业的变革。

今天,我们就来探讨一下大数据技术在新零售时代中的应用和运用。

一、大数据技术在新零售中的意义在单纯对比传统零售和新零售时,大数据技术的作用就显得尤为重要了。

传统零售所拥有的信息来自于过去的历史数据,而新零售则是以实时数据为基础,几乎是立刻就可以把商品的数据信息进行分析和营销。

这样,商户可以拥有一个更为精准的数据系统,从而能够洞悉用户行为的基础,更好地为用户提供服务,以及优化营销策略。

为什么新零售需要大数据技术?因为新零售的商家拥有了与顾客个人的对话机会,而大数据技术正是可以从对话的数据中获得信息,并使用这些信息来实时定位和响应客户的需求。

二、新零售中大数据应用的框架新零售中大数据应用的框架由以下三部分构成:1. 数据采集数据采集是新零售驱动的第一步,也是最核心的部分之一。

准确的数据采集是精确的分析和运营的关键所在。

商家可以通过多种方式获取顾客数据,例如通过购买记录、咨询记录、收藏记录、足迹记录,等等。

这些数据将被统计分析后保存,以便进行后续的订单管理和实现个性化推荐。

2. 数据处理数据处理是通过更新算法或人工智能等技术,从采集的数据中提取有价值的信息。

通过对数据的整理和分析,商家可以了解顾客的需求和行为习惯,从而更好地为顾客提供推荐产品和服务。

3. 数据营销数据营销通过使用数据推荐,展示出一系列的商品信息、优惠价格等,在顾客的购买行为中刺激他们进行一定程度的消费。

而这些数据分析的结果可以运用在广告投放上面,从而与各种广告受众联系起来。

广告投放是直接接触商品和服务受众,同时可以被定向到特定区域和目标人群。

三、大数据技术在新零售中的落地实现在以上的框架下,我们可以来举几个生动的例子:1. 车险公司的数据创新车险公司采用数据分析,可以更好地了解市场需求和消费者需求,帮助车主进行定价和做出正确的选择。

《新零售》笔记

《新零售》笔记

新零售-刘润序本书分享了三个研究逻辑,分别是人、货、场。

优化商品在人、货、场之间的有效传递方式,就是新零售。

第一个逻辑是“坪效革命”。

坪效是每一平方米场地产生的营业额,简单地说,就是如何高效地为顾客提供最优价值的货品,如何提高转化率、客单价、复购率。

第二个逻辑是“数据赋能”。

通过比较线上、线下孰优孰劣,研究如何利用线上、线下各自的优势来提升零售效率。

第三个逻辑是“短路经济”。

定倍率过高,就是因为中间环节太多,在传统零售模式下,要经过总代理、一级代理、二级代理等,才能进入商场,环节过多、效率过低。

短路经济,就是通过短路中间不必要的环节,从而提升效率。

新零售就是更高效率的零售。

第一章探寻新零售的本质1、零售,就是连接“人”与“货”的“场”(1)人即流量,研究“人”就是研究“流量经济”。

销售漏斗公式:销售额=流量×转化率×客单价×复购率(2)货:D(设计)-M(制造)-S(供应链)-B(大商场)-b(小商店)-C(消费者)如何不断提高物流速度、减小库存规模、缩短产销周期,从而降低交易成本。

(3)场:信息流+资金流+物流比如试衣服就获得了信息流,付款就是资金流,把衣服带回家就是物流。

2、什么是新零售新零售就是更高效率的零售。

效率是新零售的核心。

第二章数据赋能:线上、线下都不能代表新零售新零售就是:用大数据赋能,进行人、货、场的重构。

1、线下实体店不会永远做承受免费提供信息流代价的冤大头,在实体店试了衣服后到网上去买的情况,未来会有越来越多的“品牌体验店”。

开店的目的就是让消费者感知感觉,从而喜欢上我的产品,而不是销售。

2、信息流:高效性VS体验性互联网提供的信息流高效,但是也损失了体验性。

新零售的方向,必然是结合互联网信息流的高效性和线下信息流的体验性。

如小米之家线下体验店,线上线下同价。

3、资金流:便捷性VS可信性移动支付很便捷但是线下支付更可信。

因此就出现了第三方支付平台如支付宝,甚至让你先用后付钱的花呗、京东白条。

大数据分析在新零售中的应用

大数据分析在新零售中的应用

大数据分析在新零售中的应用随着互联网技术的不断发展,新零售已经迅速走进了我们的生活中,成为了划时代的商业模式。

而在新零售背景下,大数据分析的应用也变得越来越重要。

本文将探讨大数据在新零售中的应用,分析大数据对于新零售的推动作用和优势。

一、大数据在新零售中的应用在新零售中,大数据可以被广泛应用在各个环节,包括市场调研、产品开发、用户行为分析、推荐算法、营销策略等等。

其中,用户行为分析是大数据在新零售中的一个重要应用方向。

用户行为分析,顾名思义,就是对用户在新零售平台上的行为进行数据统计、分析和挖掘,从而挖掘出用户的需求和偏好。

通过对用户数据的提取和分析,新零售企业能够更好地把握客户的需求,调整产品设计、优化营销策略和提高用户体验。

二、大数据对新零售的推动作用1. 提高精准营销效果从传统的广告投放到基于用户数据的精准营销,大数据已经成为了新零售发展的重要推手。

通过对用户数据进行收集、分析和挖掘,企业可以更准确地预测用户需求,洞察客户行为,提供更精准的营销策略。

2. 优化产品设计对于新零售企业而言,产品设计是打通整个产业链的重要一环。

而通过大数据的分析和挖掘,企业可以更好地了解消费者的需求,调整和完善产品设计,进而提升产品质量与竞争力。

3. 实现供应链的优化新零售的最大优势之一就是打击了传统的供应链模式,构建了更高效的商业链,而大数据技术恰好可以让企业实现供应链的优化。

通过数据挖掘和分析,企业可以准确评估产品的需求量,从而降低库存风险,提高供应链效率。

4. 增强客户粘性新零售的市场竞争愈加激烈,因此增强客户粘性成为了企业的一大优化方向。

而在实现客户粘性方面,大数据分析再次大显身手。

根据客户行为分析结果,企业能够根据客户喜好和购买历史,提供个性化、定制化服务,增强客户的忠诚度,从而进一步巩固品牌地位。

三、大数据在新零售中的优势1. 信息准确新零售平台提供的活跃用户数据不仅更加准确,而且还更有指导意义,能够更好地为商家指导营销策略。

新零售 4.2 新零售数据应用场景

新零售 4.2 新零售数据应用场景

目录
CONTENTS
04 数据科技融合、 打造极致零售场景
➢ 新零售时代,商家要向新零售转型,就需要进行场景的搭建,为消费者打造极 致场景化的线下实体店,进一步把握消费者需求,完美实现流量对接。
➢ 线下实体店对于场景式体验消费有绝对优势。 ➢ 体验式消费的兴起,是线下传统零售跨越提升的一大机遇,因此借助“大数据+
费者一对一进行语音产品推荐,根据消费者之前的购买记录 判断出其喜好、偏向,向其推荐类似商品。
目录
CONTENTS
03立足消费数据、升级零售体系
新零售商最大限度去了解客户,通过收集、分析并预测消费数据,满足 并引导消费需求,把控生产,指导商品的精细化生产定制,达到零售升级。
收集客户数据 指导产品生产
基于预测数据 优化供应流程
分析客户心理 优化产品体系
ZARA门店数据收集
周黑鸭数据预测
三只松鼠客户心理分析
➢ 在底层逻辑中,这种对门店系统、店员信 息、网店后台等相互之间的打通,实际是 将原本割裂的电商与门店关系进行修复, 解决的是企业内部组织管理层面的问题。
林清轩案例:不再惧怕电商和双11,而是全面的拥抱和借力
➢ 2014年才开设天猫旗舰店的林清轩,如今摇身一变成为了阿里新零售合作企 业的标杆。
➢ 林清轩是一个有点“执拗”的企业,不做加盟,不找代理,不大规模打广告, 近几百家直营门店。
新零售数据应用场景新零售数据赋能之newretaildataapplication010203目录contents挖掘立体数据构建用户画像线上线下融合实现精准营销立足消费数据升级零售体系04数据科技融合打造极致零售场景挖掘立体数据构建用户画像01目录contents人成了新零售时代最重要的关键因素个体概况消费能力消费习惯消费喜好消费内容消费层次消费渠道消费频率性别年龄婚姻消费习惯消费偏好挖掘立体数据构建用户画像收集数据并分类型分析数据并标签化运用数据并模型化构建用户画像步骤挖掘立体数据构建用户画像线上线下融合实现精准营销02目录contents阿里巴巴推出的智能导购产品该产品实现了钉钉和手淘的互通让中国最强的组织管理平台与中国最强的消费平台强强联合企业开始真正跨越线上线下边界实现组织化的全域精准营销和在线数字化阿里新零售智能导购钉钉手淘的新零售导购方案表面是通过提成均分的手段解决了导购对电商的敌对问题在底层逻辑中这种对门店系统店员信息网店后台等相互之间的打通实际是将原本割裂的电商与门店关系进行修复解决的是企业内部组织管理层面的问题

新零售_年度总结(3篇)

新零售_年度总结(3篇)

第1篇一、新零售市场规模持续扩大2023年,我国新零售市场规模持续扩大,线上线下融合趋势明显。

据相关数据显示,我国新零售市场规模已突破10万亿元,同比增长约20%。

其中,线上新零售市场规模占比超过60%,线下新零售市场规模占比约40%。

二、新零售技术创新不断涌现1. 人工智能:新零售行业在人工智能领域取得了显著成果,如人脸识别、智能导购、智能仓储等技术在零售领域的广泛应用,提高了零售效率,降低了运营成本。

2. 大数据:新零售企业通过大数据分析,精准把握消费者需求,实现精准营销和个性化推荐,提升消费者购物体验。

3. 云计算:云计算技术在零售领域的应用,为零售企业提供了强大的数据存储、计算和备份能力,助力企业实现数字化转型。

三、新零售模式不断创新1. 无人零售:无人零售模式在2023年得到了广泛应用,如无人便利店、无人货架等,满足了消费者对便捷购物的需求。

2. 社交电商:社交电商模式在2023年迅速崛起,借助社交平台传播商品信息,实现快速销售。

3. O2O模式:线上线下融合的O2O模式在2023年得到了进一步发展,线上线下互补,提升了消费者购物体验。

四、新零售产业链逐步完善1. 供应链:新零售企业通过优化供应链,实现商品快速流转,降低库存成本。

2. 物流:新零售企业加强物流体系建设,提高配送效率,降低物流成本。

3. 售后服务:新零售企业重视售后服务,提升消费者满意度,增强品牌竞争力。

五、新零售政策环境优化2023年,我国政府出台了一系列政策支持新零售行业发展,如降低电商企业税收、优化物流配送环境等,为新零售行业提供了良好的政策环境。

总之,2023年新零售行业取得了显著成果,为我国消费市场注入了新的活力。

展望未来,新零售行业将继续保持快速发展态势,为消费者带来更加美好的购物体验。

第2篇一、线上线下融合加速随着互联网技术的不断发展,线上线下融合已成为新零售行业的发展趋势。

2023年,各大电商平台纷纷加大线下布局力度,实体零售企业也积极拥抱线上渠道。

XX烟草系统数据赋能新零售模式

XX烟草系统数据赋能新零售模式

XX烟草系统数据赋能新零售模式定点示范技术方案一、成果基本情况以创新营销模式为方向,以促进XX烟草系统营销转型升级为目标,坚持“互联网+营销”平台化运营思路,整合商业公司、工业公司、零售户、社交平台、异业合作方等多方资源,打造一个覆盖卷烟/非烟商品在内的全场景下的“多方角色”连接平台,建设全省统一会员与积分管理体系,建设全省统一的聚合支付管理,消费数据采集体系,营销活动管控体系,零售大数据洞察分析体系一体化烟草卷烟消费生态服务体系,从而增强用户触达能力、渠道掌控能力、市场感知能力、商品经营能力,提升烟草企业核心竞争力,进一步促进XX烟草系统从“经营商品”向“经营资源”的模式转型,从“经营商业”向“经营平台”转变,从“管控型组织”向“服务型组织”转变,从而打造出具有湖北特色的“烟草商业模式”。

(一)搭建全省的聚合支付管理,打通零售终端和消费之间的数据通道,链接POS现代终端,获取更加精确的订单数据、交易数据、会员数据,形成烟草新零售消费者会员数据主体,解决卷烟营销数据无法精准有效采集的问题,实现面向消费者的营销服务体系与采集互动通道。

(二)构建统一会员和营销运营服务管理,建立基于全省的消费者会员中心,实现会员权益和营销活动的持续保障,一方面整合多家银行的权益类通道,借助银行、第三方资源合作伙伴的营销资源,在会员进行支付时可以实现银行权益类营销活动展现;一方面,通过会员中心运营转换成积分、优惠券等方式,满足零售户、消费者的需求,持续提升消费者用户的活跃度和粘性。

(三)设计消费者会员全域画像模型,通过支付信息、订单信息、会员信息的采集,建立用户画像标签,输出消费者画像、零售户画像、品牌画像等全域画像模型,准确描述消费者及零售户的消费变化和消费习惯,极大程度上解决如何更好地适应市场需求、优化货源投放、加强品牌培育提供了精准参考,推动“按订单组织货源”向“按订单组织生产”延伸。

(四)新零售数据分析赋能烟草生态,通过对新零售业务数据和消费者会员数据挖掘和洞察分析,在消费者者会员进行会员运营服务赋能、在新零售终端建设进行经营服务赋能、在商业市场管控进行营销洞察赋能、在工业和异业方面进行供应链协同赋能,通过数据的智能分析,全面赋能烟草行业新零售生态圈。

数据赋能案例

数据赋能案例

数据赋能案例数据赋能是指通过收集、分析和利用大量的数据,为企业、组织或个人提供决策支持和业务优化的能力。

下面是一些数据赋能的案例:1. 零售业:通过收集顾客购买记录、流量数据和市场趋势等信息,零售商可以利用数据分析来优化库存管理、促销策略和商品定价等。

比如,一家服装零售商可以通过分析销售数据和顾客反馈,了解哪些商品最受欢迎,从而调整采购计划和库存管理,提高销售利润。

2. 物流业:物流企业可以利用数据赋能来提高运输效率和降低成本。

通过实时监控车辆位置、交通状况和货物需求等信息,物流企业可以优化路线规划、减少车辆空载率,提高运输效率。

此外,物流企业还可以利用数据分析预测货物运输需求,调整运力配置,降低运输成本。

3. 金融业:银行和保险公司可以利用数据赋能来提供个性化的金融服务。

通过分析客户的交易记录、信用评分和消费习惯等数据,金融机构可以为客户定制个性化的产品和服务,提供更好的用户体验。

同时,金融机构还可以利用数据分析来预测风险和欺诈行为,加强风险管理和监控措施。

4. 医疗保健:医疗机构可以通过数据赋能来提高医疗质量和效率。

通过收集和分析患者的健康数据、病历和医疗记录等信息,医疗机构可以实现个性化的诊疗方案和治疗计划,提高医疗效果。

此外,医疗机构还可以利用数据分析来预测疾病的传播趋势和流行病的风险,做好疾病预防和控制工作。

5. 城市管理:城市可以利用数据赋能来提升城市管理的效率和质量。

通过收集和分析交通流量、环境污染和人流密集区等数据,城市管理部门可以优化交通规划、环境保护和公共设施布局,提高城市居民的生活品质。

例如,城市管理部门可以通过数据分析优化公共交通线路和站点,减少交通拥堵和排放污染。

6. 教育领域:学校和教育机构可以利用数据赋能来提供个性化的教育服务。

通过收集和分析学生的学习成绩、学习习惯和兴趣爱好等数据,教育机构可以为学生量身定制学习计划和教学内容,提高学习效果。

此外,教育机构还可以利用数据分析来评估教学质量和改进教学方法,提高教育水平。

新零售实体店数字化升级及智慧零售解决方案

新零售实体店数字化升级及智慧零售解决方案

新零售实体店数字化升级及智慧零售解决方案第一章:新零售实体店数字化概述 (2)1.1 (2)1.1.1 数字化背景 (2)1.1.2 数字化意义 (3)1.1.3 线上线下融合 (3)1.1.4 大数据驱动 (3)1.1.5 智能化技术应用 (3)1.1.6 供应链优化 (3)1.1.7 个性化服务 (3)1.1.8 绿色可持续发展 (4)第二章:数字化基础设施建设 (4)1.1.9 网络设施升级 (4)1.1.10 硬件设施升级 (4)1.1.11 数据收集系统 (4)1.1.12 数据分析系统 (5)第三章:商品数字化管理 (5)1.1.13 概述 (5)1.1.14 商品信息数字化的重要性 (5)1.1.15 商品信息数字化实施策略 (6)1.1.16 概述 (6)1.1.17 库存数字化管理的重要性 (6)1.1.18 库存数字化管理实施策略 (6)第四章:顾客体验优化 (7)1.1.19 个性化推荐系统的概念 (7)1.1.20 个性化推荐系统的价值 (7)1.1.21 个性化推荐系统的实现策略 (7)1.1.22 线上线下融合服务的概念 (8)1.1.23 线上线下融合服务的价值 (8)1.1.24 线上线下融合服务的实现策略 (8)第五章:智能支付与结算 (8)1.1.25 现金支付 (9)1.1.26 移动支付 (9)1.1.27 无感支付 (9)1.1.28 其他支付方式 (9)1.1.29 商品识别技术 (9)1.1.30 数据传输与处理 (9)1.1.31 支付指令执行 (9)1.1.32 结算凭证与打印 (10)1.1.33 售后服务与数据分析 (10)第六章:智慧供应链构建 (10)1.1.34 概述 (10)1.1.35 供应链数字化改造的关键环节 (10)1.1.36 供应链数字化改造的实践案例 (10)1.1.37 概述 (11)1.1.38 供应链智能优化的关键环节 (11)1.1.39 供应链智能优化的实践案例 (11)第七章:营销策略数字化 (11)1.1.40 概述 (11)1.1.41 大数据营销的优势 (11)1.1.42 大数据营销的实践应用 (12)1.1.43 概述 (12)1.1.44 社交媒体营销的优势 (12)1.1.45 数字营销的实践应用 (12)第八章组织管理与决策 (13)1.1.46 数字化决策支持系统的构成 (13)1.1.47 数字化决策支持系统的应用 (13)1.1.48 数字化组织结构优化的原则 (14)1.1.49 数字化组织结构优化的措施 (14)第九章:数字化安全与隐私 (14)1.1.50 数据安全概述 (15)1.1.51 数据安全措施 (15)1.1.52 消费者隐私保护概述 (15)1.1.53 消费者隐私保护措施 (15)第十章:未来智慧零售展望 (16)1.1.54 5G技术普及 (16)1.1.55 物联网技术广泛应用 (16)1.1.56 人工智能技术深度融合 (17)1.1.57 区块链技术助力数据安全 (17)1.1.58 云计算与大数据技术赋能 (17)1.1.59 行业变革 (17)1.1.60 机遇 (17)第一章:新零售实体店数字化概述1.11.1.1 数字化背景信息技术的飞速发展,我国零售行业正面临着前所未有的变革。

新零售读后感

新零售读后感

新零售读后感马云在2023年10月提出“将来没有电子商务,只有新零售”,让“新零售”的概念正式诞生,并且疯狂传播。

那么新零售究竟是什么呢?零售有新旧之分吗?电商是新零售吗? 新零售,就是更高效率的零售 刘润首先带我们回忆了零售的本质,零售其实就是把最终付钱的“人”(消费者)和“货”(商品)连接在一起的“场”,是信息流、资金流和物流的万千组合。

零售业的历史特别悠久,从“物物交换”的时代,到集市、百货商场、连锁超市、购物中心、电子商务时代,始终在不断进化。

而新零售的本质就是围围着“人、货、场”中全部商业元素的重构,充分提高效率。

那么,如何才能提高效率呢? 新零售的三大核心规律 用数据赋能,提升“场”的效率 数据是新时代的“能源”,数据无色、无味、无形,却悄悄地“滋润”着信息流、资金流和物流,让零售质变为更高效率的零售。

书中举例许多数据赋能的方式,有一个例子让我印象特别深刻。

阿里巴巴开头尝试用数据赋能社区小店——维军超市,在2023年在杭州正式运营。

受到大型商超、电商、连锁便利店的“排挤”,小卖部的生存环境愈发恶劣。

阿里巴巴是如何做的呢?依托天猫平台为该超市打造强大的供给链体系;依靠数据分析为周边客户画像;精准匹配何种商品最适合这家超市,真正做到“千店千面”。

纯电商并不代表新零售,线下更不代表,只有用数据赋能、线上线下结合的零售,才是新零售。

我公司的渠道转型之路正是依托大数据力量来量身定制,而非一刀切的标准化。

用坪效革命,提升“人”的效率 理解零售中“人”的规律,主要靠理解由“销售漏斗公式”演化来的坪效公示(即每平方米面积制造的年收入):坪效=(流量×转化率×客单价×复购率)/店铺面积。

许多公司都在尝试利用创新技术提高坪效,甚至发动一场“坪效革命”,以突破传统的坪效极限。

小米算是其中的佼佼者,它奉行的准则是“线下的小米之家和线上的小米商城,实现同款同价。

”小米的做法是把低频变高频,提高流量;通过爆品战略+大数据精准选品提高米家用户的转化率;提高连带率和体验感提升客单价;强化品牌认知,打通全渠道提升复购率,挖掘客户终身价值。

新零售时代 零售企业如何赋能

新零售时代 零售企业如何赋能

3、客户服务:海尔智家在客户服务方面也进行了生态化创新。通过线上线下 融合的方式,提供全方位的客户体验。比如消费者可以在线上定制家居解决方 案,线下享受专业的安装服务;同时,海尔智家还提供了完善的售后服务和维 修保养体系,确Байду номын сангаас消费者无后顾之忧。
谢谢观看
然而,新零售时代的商业模式创新并非一蹴而就,它需要企业拥有强大的技术 实力、数据分析和创新能力,同时还需要对消费者需求有深入的理解和把握。 因此,对于所有参与新零售竞争的企业来说,不断探索、勇于创新才是他们在 未来市场中立于不败之地的关键所在。
参考内容二
随着新零售模式的快速发展,场景链在其中扮演着越来越重要的角色。场景链 是指通过技术手段将消费者需求与商品供应相连接,以提供个性化的购物体验。 在本次演示中,我们将探讨场景链如何赋能新零售商业模式生态化创新,并通 过对海尔智家的案例研究来深入了解这一话题。
2、多元化合作:企业可以与不同领域的企业展开合作,实现多元化合作,以 带来更多的创新机会。
3、技术创新:企业需要不断进行技术创新,以提高自身竞争力,同时也可以 通过技术手段来实现与合作伙伴之间的资源共享。
三、海尔智家案例研究
海尔智家是海尔集团旗下的智能家居品牌,通过场景链技术和生态化创新,为 消费者提供个性化的智能家居解决方案。以下是海尔智家的案例研究:
1、场景品牌:海尔智家以家庭场景为出发点,针对不同家庭成员的需求,打 造了多款智能家居产品。比如针对儿童的智能学习桌,可以帮助家长更好地孩 子的学习情况;针对老人的智能床垫,可以实时监测老人的健康状况。这些场 景品牌产品深受消费者喜爱,为海尔智家赢得了市场口碑。
2、物联网技术:海尔智家在物联网技术方面取得了重大突破,通过连接各种 智能设备,实现了家居生活的智能化、网络化。消费者可以通过手机、平板等 终端设备,随时随地控制家中的电器设备,提高生活品质。

大数据在新零售中的应用

大数据在新零售中的应用

大数据在新零售中的应用摘要:新零售是数据和零售业态的结合,数据时代的到来,引领了零售模式的变革,实现了由消费者引导生产的模式变革。

将传统零售业进行量化处理、数据建模,优化资源配置,重塑了零售供应链,催生了零售新业态。

新零售是生态,人货场重构的背后是数据在新零售这场争夺战中,阿里巴巴无疑是最大的玩家。

近日阿里以224亿元入股高鑫零售,吸足了大众的眼球,据不完全数据统计,在短短一年的时间里,阿里以入股、联姻等方式布局新零售的投资金额高逾776亿元。

马云和虞锋共同创立的云锋基金,也紧跟步伐,在新零售领域彰显出巨大的“野心”。

“新零售不止是线上线下联系,而且是会完完全全重构产业链,解决供应链和物流配送问题。

”关于新零售,虞锋认为其就是一个生态,在具体投资的过程當中,与其他基金投资单个项目的方式不同,云锋基金更看中产业链及生态投资。

“我们投资的核心点第一个是要在产业的上下游进行布局,第二个就是要逐步培养生态圈”,虞锋曾这样阐述云锋基金的投资逻辑。

在此投资逻辑之下,云锋基金曾携手阿里等资本与新华联共同设立杭州瀚云新领股权合伙企业以布局新零售,并先后投资了深兰科技、心怡科技、众盟数据、鲸仓科技等新零售、物流及大数据企业。

数据化运营助力传统零售新风尚传统零售模式下的数据化,抛开线上和线下的全渠道融合,更多是源于对数据的搜集、整理、分析、实现可预测、可指导,也就是我们常说的数据化管理。

在移动互联网的今天,传统零售商业模式的每一个供应链细节都离不开数据的支撑。

特别是以消费者驱动的供应链模式为主流的今天,用数字解读顾客需求成为品牌和竞争渠道的核心。

利用数字化的方式量化人、货、场的概念,量化经营管理。

在店铺的运营层面,会员的消费数据,可以用来统计历史销售情况,根据权重比,推算每天、每周、每月、每年的销售预测,高效智能的指点销售;商品的销售记录,不同区域、不同门店、不同货架、不同商品,根据数据分析,数据建模,数据预测,可以实现智能配补货,提高了商品的周转率,同时也降低库存和运输成本。

新零售时代零售企业如何赋能

新零售时代零售企业如何赋能
国内知名管理学者陈春花教授也在其多次的公开演讲中指
出“管理未来最大的问题就是如何赋能以激活人”.
(
二)
赋能在管理中的放大效应
今天的人们都在讨论互联网下半场,和互联网上半场最大
通过人、
货、
场的重构,提升消费体验,这是新零售与传统零
售的区别之一,
这一区别的背后是效率的极大不同,新零售通过
技术创新,
整合线上线下,
背后是效率,
用高效率淘汰低效率,
这也是赋能的根本所在.
助消费者寻找着消费快感.

4 现代商业 MODERNBUS
I
NESS
商业流通 |THEBUS
INESSCIRCULATE
(
二)
赋能新零售的两种表现
越来越多的企业在谈赋能,比如京东道家,从整体的生态到
,零售连锁企
首先,
赋能产生价值的基本保障是“共同目标”
采取“零售即服务”解决方案,
链接品牌,
共享利益和留住顾客.没有这一共同目标,搭建平台
并且自建地勤团队,
为品牌商打造透明可控、精准高效的销售新
也好,
创新物流也好都很难聚焦去实现资源最大化以创造价值.
通路,
为门店提供正品货源和京东的品牌、
模式及管理,让优质商
其次,
企业需要践行自我的使命和愿景因此制定一系列的目标体系从最高层的战略目标到具体的经营目标到可行性计划再到一个个具体的工作计划这个过程的设计和实现理论上顺畅可行而到了实践过程个体的技能差异工作质量的不同很难去确保目标的实现如何保障统一工作活动的相同工作质量基于此产生赋能的必要性在企业既然效率是最重要的那么我们就必须得解决效率低下的问题赋能让所有人对责任有认识清晰权力和利益赋能的目的就是保障工作质量

用“新零售”思维 提升保险营销绩效

用“新零售”思维 提升保险营销绩效

□王胜随着时代进步和技术突破,作为传统商业模式的零售被赋予了越来越多的内涵,新的客户需求不断产生,新的价值边界不断拓展,特别是阿里巴巴成功塑造了全新零售模式后,零售就转而成为一种效率更高的商业配置模式。

保险特别是个人保险,其销售具有典型的零售特征。

在全新的时代背景下,是否可以尝试用“新零售”的思维模式来提升保险营销的综合绩效,这是一个值得研究的课题。

新零售的内涵新零售,超越了具体的、有形的场地载体,更强调连接“人”与“货”的“场”。

这个“场”可能是具体的某个货物场地,也可能是一个呼叫中心,还可能只是一个场景,甚至是某种行为比如拜访客户等。

总之,用马云的话讲,“场”就是把最终付钱的“人” (消费者)和“货” (商品)连接在一起的媒介。

但无论是哪种媒介,都拥有最核心的三种资源,即信息流、资金流和物流。

正是这三种资源,使得“人”和“货”之间不断连接、流动与交互。

从目前新零售发展情况看,主要有三条经验可供保险业借鉴。

(一)数据赋能提升“场”的效率单纯的线下销售,信息流成本高;单纯的线上销售,在提升信息流效益时却损失了体现性和即得性。

新零售则强调两者的融合和互补。

比如天猫和京东小店,通过大数据等技术手段对线上用户的消费信息进行抓取分析,可以轻松获取某个特定区域消费者群体消费镜像,利用这些镜像,就可以实现特定区域线下小店的精准布货,而与此同时,线下的便利小店,又成为大体量的线下流量收集器。

效率和体验相结合,相互引流并进一步完善数据。

(二)流量经济提升“人”的效率流量是一切与消费者的触点。

传统的“旺铺思维”是等着消费者来,而新零售的“流量思维”则是用户在哪里,产品和服务就到哪里去。

同时,还要做好将低频消费转化为高频消费的准备。

比如手机、充电宝、手环等商品是低频消费品,但如果将所有低频消费品加在一起,就可以把进店没东西可买的低效流量转为进店总能买几样东西的高效流量,从而提高整体的消费频率。

(三)短路经济提升“货”的效率短路经济主要体现在两个方面:借助一切可能的新科技,缩减商品供应链中的不必要环节,给消费者提供性价比更高的产品;消费者越过零售商,直接找到上游甚至最终制造商。

《新零售低价高效的数据赋能之路》读后感悟

《新零售低价高效的数据赋能之路》读后感悟

《新零售:低价高效的数据赋能之路》读后感悟在一线城市的用户可能以为淘宝等电商购物占据了日常购物的大部分,但实时上,互联网销售额只占据中国消费品零售额的三分之一。

而目前面临的问题互联网用户增速放缓,获客成本急速上升。

自然在这个场景下,进军剩余线下市场则成为自然而然的目标。

整本书核心围绕2个问题展开:Q1、什么是零售?A1、连接人和货的“场”;其中“场”包括信息流(商品视觉、听觉、触觉等信息)、资金流(交易支付)和物流(商品的流动,人直接把货带回家或快递上门都叫物流)。

传统零售中信息流、资金流和物流紧耦合在一起(设想你之前去超市购物的场景,看到喜欢的东西收银台现金支付,自己把它们带回家,一边看一边卖一边就带走了),基本感受不到三者的独立存在。

其中“人”相关的内容包括流量、转化率、客单价和复购率,就是“销售漏斗公式”;其中“货”的流动链条包括D(设计)-M(制造)-S(供应链,如各种代理和分销商)-B(大商场等)-b(小商铺)-C(顾客),货的成本包括生产成本(D-M,创造价值成本)和交易成本(B-b-C,传递价值的成本)。

降低定倍率(最终售价/生产成本)是新零售的核心。

Q2、什么是新零售?A2、与传统零售相对而言,新零售的目的是为了提升交易效率。

目前的新零售指的是线上线下结合的高效的零售。

从人的角度来讲,新零售就是通过优化流量、转化率、客单价和复购率数据表现,提升零售效率。

从货的角度来讲,新零售就是通过优化供应链,降低产销周期、降低库存积压,从而降低交易成本、降低定倍率。

从场的角度来讲,就是通过数据赋能优化信息流、资金流和物流。

Q3、为什么要有新零售?(1)用户需求:性价比、购买更便捷、购物体验更好(一直存在的需求,推动零售发展)。

(2)市场环境:激烈的市场竞争,线上电商获取流量吃力,遭遇增长天花板;(3)技术驱动:移动支付能力、大数据能力、设备生产能力等。

最终产生了线上线下全渠道结合、数据经营和管理、设备设计改造的新零售;新零售的三个部分Q4、如下一张图回答了“怎么做新零售”的问题?从零售包含的三要素--人、货、场三个角度切入(1)用短路经济(缩短商品销售路径,降低交易成本)思路来做新零售,如C2M、C2B、M2b(名创优品)、S2B(天猫小店)等;(2)用数据赋能场:a、数据赋能线上信息流的高效性和线下信息流的体验性;网上聚合信息,线下提升视听触觉体验,线下店逐渐变为品牌体验店,来代替代理加盟店,承担品牌传播、提升用户满意度的作用。

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"小米新零售,如何做到20倍坪效?天猫小店,如何利用大数据助力线下零售?盒马鲜生,为什么坚持用App才能买单?新零售与数据赋能名创优品,实体小店在电商冲击下,如何拥抱春天?新零售的未来在何方?什么样的思维模式才可应对?新零售,不是商界大佬的专用名词,它就在我们生活触手可及的各个角落——小到便利店的酸奶,大到京东商城的冰箱,都蕴含着消费者、货物、经营场所三者共同作用的经济逻辑。

新零售,是互联网时代,我们每天都会接触到的时尚经济学。

新零售,也不是只有电商从业者才需要发掘的秘宝,而是所有跟销售有关的从业人员,都应该武装的新思维、新武器。

因为,在这个大数据时代,有交易的地方,就有新零售。

"章探寻新零售的本质第1节为什么会出现新零售// 003马云、雷军和刘强东的“不约而同”// 003王健林和马云的“亿元赌局”// 005第2节理解新零售前,先理解零售// 010零售,连接“人”与“货”的“场”// 010人:流量×转化率×客单价×复购率// 014货:D—M—S—B—b—C // 018场:信息流+资金流+物流// 021第3节什么是新零售// 025到底有没有新零售// 025新零售,就是更率的零售// 026章数据赋能:线上、线下都不能代表新零售第1节零售,从来没有“本质”的交易结构// 032“三流”如水,没有本来的样子// 033谁该为信息流买单// 037第2节信息流:性vs 体验性// 044互联网:信息流的高速公路// 044线下:无法取代的体验性// 047新零售:用数据为体验性插上效率的翅膀// 050第3节资金流:便携性vs 可信性// 056互联网:的便捷// 056线下:见面,还是更值得信任// 058新零售:用数据建立新的信用// 064第4节物流:跨度性vs 即得性// 069互联网:全世界的好东西,向你飞奔而来// 069线下:我马上想要,就要立刻拿到// 072新零售:大数据让“快”和“近”殊途同归// 075第5节天猫小店:大数据助力线下零售// 083千店千面,匹配社区消费群体// 085便利店,大体量“流量收集器”// 087第三章坪效革命:从“人”的角度理解新零售第1节销售漏斗公式// 093流量:一切与消费者的触点// 098转化率:提高转化率,找对社群很// 101客单价:更透析数据,更洞察用户// 103复购率:体现“忠诚度”// 107第2节小米新零售,如何做到20倍坪效// 111选址对标快时尚+ 低频变高频// 113爆品战略+ 大数据选品// 115提高连带率+ 增加体验感// 117强化品牌认知+ 打通全渠道// 119第3节盒马鲜生,被线下门店武装的生鲜电商// 122 想成大事,要顶层设计// 124现买现吃,打造极致体验// 127为什么用App才能买单// 12930分钟物流打造“盒区房”// 131坪效革命,来自完全不同的交易结构// 135第四章短路经济:环节越短,效率越高第1节商品供应链:人与货不必在商场相见// 141定倍率// 144短路经济// 148第2节Costco:M2B成就零售“优等生”// 151会员制引领Costco // 154低价格+高口碑,会员费反哺利润// 155第3节名创优品:M2b让实体小店拥抱春天// 160黄金地段的小生意// 161别人投资,自己管理// 162聚沙成塔的规模效应// 163第4节闲鱼、瓜子二手车:C2C打开万亿二手市场// 166用“鱼塘”构建C2C // 168二手车市场的“终极模式”// 174第5节天猫小店:S2b赋能传统夫妻店// 177给小卖店配备“现代化武器”// 179零售业之外,超多小b等待赋能// 181第6节海尔、必要、红领:链条反向模式走高质低价路线// 183 C2B:海尔的无灯工厂// 185反向> 定制:必要商城// 188C2M:红领15年的试验// 191第五章未来已来第1节变革时代的思维模式// 203进化思维:日心说不是本质,地心说更不是// 204本质思维:老司机未必懂车// 208系统思维:商业模式,利益相关者的交易结构// 212第2节新零售的未来// 217代表厂家,还是代表用户// 217为信息流付费,会成为趋势吗// 225无人商业模式,是昙花一现吗// 230搜集流量,脑洞打开了吗// 237后记// 241"刘润:润米咨询董事长,互联网转型专家,拥有26万+用户的私人商学院——“”专栏《刘润•5分钟商学院》创始人。

前微软战略合作总监,海尔、百度、恒基、中远等众多大企业的战略顾问。

工作、公益之外,爱好旅行,徒步戈壁,环骑青海湖,到达珠峰大本营,登上南极大陆,抵达北极点,探访进化岛,登顶非洲乞力马扎罗。

著有《2012,买张船票去南极》《人生,就是一场突如其来的旅行:从微软到北极点》《互联网+》《互联网+战略篇:传统企业,互联网在踢门》《趋势红利》《5分钟商学院》。

""在人人都能讲新零售的今天,我们为什么一定不能错过刘润的《新零售》?因为他是在“”拥有26万+学员的商业专栏主理人,因为他是一位态度中立的商业咨询顾问,这份可贵的中立角度,使得他对新零售的观察更客观翔实,更具有洞见。

——罗辑思维、App创始人罗振宇互联网造成“返祖现象”:传播,从硬广到口碑;品牌,从商品到人格;生产,从预制到定制;渠道,从集约到共享。

刘润告诉我们,这一切都是因为连接,新零售就是让我们用效率更高的方式,回到人与人沟通的本源。

——财经作家、“吴晓波频道”创始人吴晓波刘润对盒马鲜生模式的访谈和总结,触及了商业的本质。

其实,盒马鲜生的所有努力都是在告诉你:新零售,就是更率的零售。

推荐对新零售满怀好奇和疑问的创业者、管理者和企业家,从这本书中寻找你的答案。

——盒马鲜生创始人侯毅""天猫小店:大数据助力线下零售数据赋能零售,还有哪些方式?2017年8月28日,阿里巴巴旗下零售通宣布,家专注服务社区的天猫小店——维军超市在杭州正式运营。

在中国,有一种非常传统的商业模式叫“小卖部”,一般是开在小区附近的夫妻小店,销售的产品以烟酒糖茶油盐酱醋为主,为街坊邻居提供便利的同时,赚点小钱。

近几年,小卖部陆续受到大型商超、电商、连锁便利店的“排挤”,人们购物习惯的不断改变,让小卖部的日子越发不好过。

除了赚点零售差价外,有些小卖部不得不靠收取挂牌费赚钱,在牌匾上印品牌商标。

小卖部的波竞争对手是沃尔玛、家乐福等仓储型超市,这些外资超市进入中国后,拉低了很多消费品的价格,很多人习惯趁节假日集中去超市囤一大批日用品,从而抢走小卖部很大一批客源。

而电子商务的兴起,在一定程度上抢了大型商超的买卖。

新一代相对年轻的主流消费人群,消费行为越来越趋于随机和碎片化,年轻人很少有计划性地进行提前囤货,即使出于低价考虑,一次性大量囤货也会选择送货上门的网购渠道。

所以,相对来说,小卖部的供应链效率低,层层批发后,价格比超市、网上贵很多,在品质控制方面也没有大型超市做得好,商品质量参差不齐,品类也不全。

消费者不到迫不得已要购买一些急用的必需品,很少会光临小卖部。

“近”几乎是小卖部唯一的优势,然而,这个优势也逐渐被“集团军作战”的7—11、好邻居、全家等连锁便利店取代了。

首先,连锁便利店有品牌优势。

当一个连锁便利店在全国扩张到1 000家、2 000家,甚至上万家时,它就能实现统一的店面设计、管理,集中采购,把控品质,提供良好的购物环境及体验。

其次,连锁便利店打通了供应链,能做到一定程度上的选品优化。

假如某连锁便利店整个供应链体系有7 000个SKU(stock keeping unit,即库存量单位,可以简单地理解为商品的品种数),它可以根据店面所处位置,挑选700 个适合在这个地方销售的品种上架。

如果经过一段时间验证,发现销量不好,它可以在7 000个SKU中,再选出其他产品进一步优化。

此外,日资便利店提供的那些自主研发的鲜食产品(饭团、关东煮、盖饭等)的毛利率能达到40%~50%,也吸引了一大批年轻顾客。

所以,游兵散勇的小卖部,怎么和连锁便利店的集团军作战?小卖部连距离上的优势也几乎丧失了。

据报道,连锁便利店的渗透率,已从2015年的32%上升至2016年的38%。

阿里巴巴的天猫小店,能够帮到这些小卖部吗?千店千面,匹配社区消费群体天猫小店试图改造在消费者住所附近100~500米范围内的传统夫妻店。

家被阿里巴巴改造的“维军超市”,就是一个已经经营8年的传统夫妻店。

阿里巴巴是怎么做的呢?针对这些小卖部,阿里巴巴与许多优质供应商合作,推出一站式进货平台零售通,这些小店可以在零售通上订货,然后由天猫统一配送。

所以,步,阿里巴巴先帮这些小店打造出一个供应链体系。

这个供应链体系的规模,可能未必比7—11小。

然后,阿里巴巴依靠其强大的数据能力,对店铺周边的人群画像。

在这家天猫小店附近的居民,过去有没有在淘宝、天猫上买过东西?多半买过。

那么,阿里巴巴就可以根据这些消费数据来计算适合在这家店销售的商品。

这就是大数据选品。

其实,像7—11这样的连锁品牌也能够做到商品的本地优化,比如,在北方主卖面食,南方主卖大米。

但天猫小店的大数据选品更加,它会根据每个店铺的店面大小、老板年龄、资金状况,以及方圆一公里内消费群体构成,结合淘系数据,计算出什么样的商品适合这家超市和社区。

举个例子。

阿里巴巴发现,某个天猫小店附近不少居民以前在网上买过狗粮,那这家店附近的居民多半养宠物,于是,该天猫小店就会推荐店主卖宠物粮、宠物用品,甚至具体到社区居民喜欢的品牌和规格。

同理,如果小区居民中婴儿或小孩儿较多,就推荐店主卖奶粉、尿片以及儿童玩具等。

这一点是其他任何连锁便利店品牌都无法做到的事。

要知道,7—11是在有限的供应链体系里选品,而天猫小店则是在阿里巴巴的整个电商平台选品,SKU自然要多很多倍。

7—11不了解这个小区的消费者过去几年都买了哪些东西、每天都购买什么商品,阿里巴巴的大数据却清楚明白,能够做到更的匹配。

基于多年积累的零售数据,阿里巴巴发现,每个消费人群在不同类目中会有清晰的品牌和品质指向。

在仔细分析消费人群和消费商品后,不同于传统便利店加盟打造统一品牌,天猫小店可以做到意义上的“千店千面”。

便利店,大体量“流量收集器”天猫小店还会让便利店回归到便利店的本质——你家的二级库存。

一级库存,就是你家。

为了补足一级库存,你可以提前从几公里外的大型超市购买,也可以以较低的价格在网上购买,在家里备一些存货。

但是家里的面积毕竟有限,你不想在家里放太多东西。

于是,在存货突然用完,需要急用、快速补充的时候,就去附近的便利店买。

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