借着互联网技术蓬勃发展的东风,零售业破而后立,新零售应运而生。那新零售要如何才能提升运营效率?
“站在风口上,猪都能飞起来。”
这句话讲的是要懂得抓住机遇、顺势而为。自淘宝、京东、苏宁等电商平台崛起之后,传统零售行业经历了很长一段时间的低迷。借着互联网技术蓬勃发展的东风,零售业破而后立,新零售应运而生。
寻找破局之道,线上线下抱团取暖
随着线上流量红利消耗殆尽、获客成本高企,企业增长遇到瓶颈,为了寻找新的营收增长点,互联网巨头纷纷将目光聚焦线下。自2015年起,阿里频频投资线下零售企业并秘密孵化了“盒马鲜生”会员店。京东、腾讯、苏宁也紧随其后,加紧布局。
与此同时,传统的线下零售企业受电商平台的挤压,营业收入和利润率持续下降。面对前所未有的新挑战,唯有积极拥抱新技术,顺应时代发展的新趋势,才能在激烈竞争的市场上存活下来。
因此,正大集团面对旗下著名超市品牌“卜蜂莲花”业绩下滑,推出“正大生鲜”挽救市场;永辉超市积极引入京东和腾讯的战略投资,并创建了由精品店发展而来的“超级物种”品牌。
数字技术时代的全域触达和精细运营
2017年被誉为新零售的元年,而2018年更是新物种井喷的一年,各方势力通过不同的方式探索并践行着新零售之路。新零售要求应用新技术,获得与消费者的持续互动和对消费者的深入洞察,来优化和提升运营效率。
1. 区块链
区块链是最近新兴起来的一种分布式数据库,具有公开、透明、去中心化的特征,使用HASH加密算法保证数据的安全性,以时间戳的方式单向连接整个区块链条,使得交易过程中衍生的数据不可篡改,各个节点均可查看。
(1)供应链溯源
在生产、流通的所有环节使用半封闭的联盟链,把商品流通过程中的关联方设为区块链中的节点,由于整个交易流程是顺时针线性关系,商品每经过一道环节,就在全网进行广播,通知全网的每个节点,然后加盖一个时间戳,供应链企业能够查询商品在整个生产、流通、零售环节的数据,实现数据共享和实时监控。
一旦发现问题,能够纵向追溯供应链的各个节点,找到问题出现在哪个环节,组织相关人员解决问题。
(2)智能合约:规避法律风险
由区块链衍生出来的智能合约未来也将应用于采购、运输、仓储、销售等环节,帮助零售企业进一步规避法律风险,提高整体运营效率。
举个例子:某批发商甲和某零售商乙约定10月4日甲向乙供货2万斤苹果,每斤价格5元,货款总计10万元,乙于10月3日预先支付定金2万元,待收货后24小时内向甲支付剩余货款8万元。
如果使用智能合约,双方需要在区块链上编写一段代码,代码中包含触发合约的执行条件,合约被上传到区块链网络后,10月3日定金2万元会打到甲的账户,当收到货后24小时乙方未提出异议,余款8万元也会自动到达甲的账户。
2. 物联网
所谓物联网即是物物相连的互联网,其现实应用的关键技术节点在于传感器。通过传感器采集数据信息,为后续分析工作提供数据支持。
应用监控定位系统:感知消费者在店内购物的行动轨迹,分析各品类区域的人流分布以及消费者在不同货架的停留时长,判断消费者的购物偏好和各类商品的受欢迎程度,便于门店及时调整采购和库存计划,降低运营成本;
应用货架传感器:感知货架上货物的拾取和放回,反映商品的实时销售情况,提示门店及时补配货,优化库存管理;
应用电子价签:利用信息收发功能的,把货架上的标签和门店数据库连接,动态更新商品价格,确保标签显示价格和结算价格一致。
3. 大数据和云
(1)数据来源
供应链数据:了解商品的基本特性如产地、材质、规格等,生产进度,商品的运输手段、物流进度、库存情况,实际的丢失率和货损率;
门店运营数据:零售线下门店通过应用各项传感技术可以获取到每日进店顾客人数、性别和年龄分布以及对商品的购买偏好、各时段每个区域的动态人流分布情况、各品类商品在门店最新的数量和价格、实时销售数据等。
会员数据:零售企业通过构建会员体系,收集会员在线上和线下的个人数据,包括姓名、性别、年龄、学历、住址、手机号码、兴趣爱好等人口属性数据,以及购物好、消费轨迹、购买周期、购买频率、最后购买商品等行为数据。
(2)云存储和云技术
随着来自各个渠道数据量级的激增,空间有限的本地数据库越来越难以满足需求,而云存储具有空间大、成本低的特点,成为了诸多企业瞩目的焦点。大型企业可以考虑自建云端数据库,中小型企业则可以购买大型数据中心的公共云服务。
如此,纷繁复杂的大数据可以被稳妥的保存下来,在需要的时候随时从云端调用。
在信息大爆炸的当今社会,获取到的数据日益庞杂,使用本地数据库进行数据整合分析,消耗的时间也越来越久,但是销售机会往往稍纵即逝,企业需要快速作出判断并进行精准营销,才能把握住每次机会。
因此,数据处理速度至关重要,云计算依托海量的分布式服务器,能够提供前所未有的计算能力和7*24小时的持续服务。
每当顾客进行消费决策时,自动访问云端数据库,结合当前的消费场景和用户画像,综合分析后实现个性化推送,在最恰当的时刻推荐最合适的商品,并根据顾客购物后的反馈持续修正、完善数据库。
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