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2018年新零售模式未來在哪些方面?

時間: 2024-11-01 05:32:24閱讀量:
導(dǎo)讀:Hi新零售消息,國內(nèi)人均GDP統(tǒng)計顯示,2017年京津滬地區(qū)已達(dá)1.5萬至2萬美元,與愛沙尼亞、斯洛伐克等歐洲發(fā)達(dá)國家持平,沿海地區(qū)達(dá)1萬至1.5萬美元。2018年新零售模式未來在哪些方面

  Hi新零售消息,國內(nèi)人均GDP統(tǒng)計顯示,2017年京津滬地區(qū)已達(dá)1.5萬至2萬美元,與愛沙尼亞、斯洛伐克等歐洲發(fā)達(dá)國家持平,沿海地區(qū)達(dá)1萬至1.5萬美元。2018年新零售模式未來在哪些方面?

  另一方面,京東在年報中披露,2016年底其獲客成本為119元,同比提升近50%。

  在國內(nèi)人均GDP大幅增長且電商獲客成本持續(xù)走高的雙重影響下,“新零售”浪潮掀起。2017年7月,馬云通過內(nèi)部郵件宣布成立“五新”執(zhí)行委員會。

  1976年美國學(xué)者提出零售業(yè)生命周期理論,他們認(rèn)為,人均GDP增長會影響零售業(yè)態(tài)演變。人均GDP在1千美元至3千美元,現(xiàn)代百貨業(yè)高速發(fā)展;3千美元以上,大型綜合超市興起;6千美元以上,便利店業(yè)態(tài)流行;1萬美元及1.2萬美元以上,倉儲式商店和大型購物中心業(yè)態(tài)繁榮。

  2018年新零售模式未來在哪些方面?

  “有了數(shù)據(jù),才能實現(xiàn)對消費者的可識別、可洞察與可服務(wù),才可以重構(gòu)零售活動中關(guān)鍵要素——人、貨、場,進(jìn)而才能生長出與以往不同的零售新生態(tài)。”口碑知乎官方賬號在回答新零售相關(guān)問題時,如是說道。

  從實際情況看,新零售本身掌握支付和產(chǎn)品銷售情況數(shù)據(jù),而這些是用戶購買行為所產(chǎn)生的“結(jié)果”數(shù)據(jù)。對于用戶購買前和購買時行為數(shù)據(jù)的收集,則是新零售相對薄弱的環(huán)節(jié)。那么,怎么做新零售?

  對此,共享單車和圖像識別或許可以為新零售提供重要的數(shù)據(jù)支持。

2018年新零售模式未來在哪些方面?

  研究表明,亞洲零售消費類型主要為“步行消費型”,而地廣人稀的歐美地區(qū)則以“駕車消費型”為主。共享單車的出現(xiàn),使得用戶消費半徑擴(kuò)大,可選擇的消費場所更多。

  舉例來說,過去,用戶步行消費時,只會去往距離較近的A處消費。而當(dāng)共享單車出現(xiàn)后,用戶則可以在A、B、C、D四家商店間任意選擇。而當(dāng)用戶舍棄距離較近的A商店,騎車去往距離較遠(yuǎn)的商店時,其背后的原因蘊含著市場增長的空間。

  用戶去距離較遠(yuǎn)的商店消費,是因為當(dāng)前商店無法滿足需求。是當(dāng)前商店的品類不足,還是因為產(chǎn)品新鮮度不夠,亦或是購物體驗不好?如果用戶在當(dāng)前商店完成全部消費,需要補(bǔ)充哪些產(chǎn)品品類?這對于商店品類補(bǔ)充,提高商品流轉(zhuǎn)有一定意義。

  另一方面,用戶去距離較遠(yuǎn)商店消費的行為,是否具有周期性?如果有,是否是某一類特定的用戶群體具有此周期性?若增加配送服務(wù),能否提高用戶購買頻次及黏性?

  事實上,去往距離較遠(yuǎn)商店的周期性消費行為,可能與“周末囤積型”消費有關(guān)。這對于商超、便利店等不同零售類型的組合,及前置倉點位選擇提供依據(jù)。而對于這些行為的分析,都建立在共享單車出行數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。

  圖像識別技術(shù)則可以更直觀的識別用戶性別、年齡等特征,對用戶購買時做出的行為進(jìn)行判斷。一個有趣的現(xiàn)象是,盒馬鮮生創(chuàng)始人侯毅表示,其主要用戶群體為年齡在25-35歲之間的白領(lǐng)女性,而易觀智庫數(shù)據(jù)顯示,盒馬鮮生付費用戶多為男性。造成這一差異的原因或許是,通常買單的多為男性。但事實上,原因是否真的如此,卻值得探究。

  此外,圖像識別技術(shù)可對用戶行為進(jìn)行建模分析。聯(lián)合利華北亞區(qū)個人護(hù)理品類市場總監(jiān)趙文峰曾表示,過去傳統(tǒng)市場調(diào)研方法只能局部驗證,抽樣中會存在假設(shè)邏輯沖突,影響準(zhǔn)確性。一個新品開發(fā)周期24個月算快了,但放在今天的時代,上市時已意味著過時。

  而利用圖像識別技術(shù),我們可以判斷用戶對該商品的嘗試意愿如何。用戶在試吃之后的表情,用戶在試吃之后是否有查看價簽的行為,用戶在查看價簽之后的表情和反應(yīng)如何,都將有助于判斷用戶對新品的興趣。

  當(dāng)用戶性別、年齡等特征,與用戶購物選擇,支付行為等數(shù)據(jù)結(jié)合起來時,完整的用戶畫像會幫助新零售進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測。當(dāng)用戶在商店A某貨架前駐足,掃視每一件商品,卻沒購買。之后,該用戶在商店B相同品類貨架購買了商品,可以很直觀的判斷用戶真正需求的產(chǎn)品是什么。屆時,產(chǎn)品與用戶直接或許將建立一一對應(yīng)的關(guān)系。

  當(dāng)產(chǎn)品與用戶的關(guān)系建立之后,供應(yīng)鏈效率將得到極大的改進(jìn)。放置流通性更高的快消品、生鮮食品的前置倉,與放置長尾貨品的城市中心倉,會有更加良性的組合,在有限的空間內(nèi),實現(xiàn)更高坪效。

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