汉云优品刘刚:搭上新零售技术快车 关键在于产业链数字化升级

——2017中国新兴零售品牌创新峰会系列报道

赢商网 潘伊纯   2017-12-15 18:08
核心提示:在汉云优品合伙人刘刚看来,新零售不仅是消费侧升级,而是整个产业每个链条的升级。意识到这一点,是企业搭上“新零售”技术快车的关键。

  线下、线上零售深度结合,再加上现代物流、大数据、云计算等创新技术日趋成熟,新零售已不再是遥不可及的概念。那么,在线下运营、供应链建设等方面具备优势的连锁企业,该如何搭上“新零售”的技术快车?

  12月15日,在由赢商网、多牛传媒、汉博商业联合主办,以“度势立新 不负时代”为主题的2017中国新兴零售品牌创新峰会,汉云优品合伙人刘刚发表《连锁企业如何搭上“新零售”的技术快车》主题演讲

  他认为,新零售不仅仅是消费侧升级,而是整个产业每个链条的升级。当每个链条都打通的时候,企业的管理效率和经营效率都会大幅提升。而企业的数字化改造,可以分步骤进行:第一,智能终端类的建设;第二,智能营运的建设;第三,智能营销的建设

汉云优品合伙人刘刚

  新零售的DNA是高品质产品+服务+新技术

  在刘刚看来,零售就是人在特定的场合下购买了符合需求的产品和服务,总结起来就是人、场景、产品、服务。社会的每一次进步和改革,都会有新的交易买卖形式产生。所谓的“新”就来自于在不同时代的新的展示情况。

  这种“新”,首先基于产品端的变革。电子商务发展,带来一次新的场景变革,线下转向线上。随着移动互联网革新,手机也可以购物了。接着,无人便利店出现,新的交易场景又出现了。这些都是场景的变化。

  其次就是,变化的“人”。人们的消费从开始的吃饱穿暖,到吃好穿好住好,到现在更需要私人化、定制化的消费体验升级,所以人们对产品和服务的需求逐渐在升级。

  那么,新零售是什么概念呢?刘刚认为,新零售的DNA就是高品质的产品、服务和新技术的结合,这也是当下品牌发展的原动力

  “时空”限制下连锁企业的发展路径

  结合今天峰会对“线下门店”的关注,刘刚在演讲中抛出一个话题——线上门店和线下门店有何区别,并给出了自己的回答:

  · 时间

  线上门店可能午夜12点还可以下单,线下门店则未必。线上/线下门店的第一个区别就是:时间。

  · 距离

  一个线下门店的覆盖范围是3-5公里,5公里之外甚至更远的距离,客人还会来店里消费吗?如果客人的答案是“不会”,那这就是第二个受限因素。

  · 空间

  一个线下门店的面积可以是几十平、上百平、上千平,空间大小有限,意味着商品SKU有限,服务的客户数量、整体客单价也是有限的。

  在这几个限制下,一个品牌或一家企业该如何发展?刘刚也在演讲中给出了建议。

  第一步是要做到单店盈利,提升单店营业能力,提升客单价。这其中还有很重要的一点,为突破“不可能把五公里之外的客人拉过来”的空间限制,还需要提升复购率。此外还需关注成本管控和盈利的提升。

  在单店盈利达到“天花板”,上升空间也将受限。此阶段,扩大盈利的方式可以是单店复制,通过覆盖更大空间范围,获取更多的经营业务。

  而此时,企业也将在诸多方面面临挑战,如开店流程标准化、运营标准化、人才储备、财务数据管理、如何本土化经营等。在刘刚看来,对连锁企业来说,渠道、电子商务、包装、宣传,都是扩张过程中不可回避的问题。

  新零售不仅是消费升级 也是整个产业链的升级

  在整场演讲中,刘刚的一个重要观点是:新零售不仅仅是消费侧的升级,而是整个产业每个链条的升级。当每个链条都打通的时候,企业的管理效率和经营效率都会大幅提升。

  结合这一观点,刘刚在现场分享了京东“制定时间送达”的物流系统。据其介绍,这是一个“系统和业务双向结合”的体系,规范了物流、仓储、供应链等产业链条。

  在刘刚看来,“管理效率、运营效率”是互联网企业和传统企业的差别之一,而前者更善于通过线上系统与整个线下运营链条的结合、磨合,形成一个优化的运营管理体系。

  就目前的行业现状而言,大部分企业急需的不仅仅是营销工具,而是企业的数字化治理。而这包括两方面:

  · 用数据进行决策的能力

  新零售不只是大数据,也包括用数据进行决策的能力,这涉及一个“全面收集数据-搭建分析模型和维度-进行分析预测”的行动闭环。

  · 打通信息系统

  门店端的管理、运营端的管理、财务端的管理、老板端的管理,每个人都应该有各自的数据平添和工具,时刻清清楚楚看到整个公司的业绩和状态,这样的话,管理工作就变得简单了。

  在主题演讲的最后,刘刚也把这个过程进行说了步骤拆分,“我们要做的几件事情是,第一,智能终端类的建设;第二,智能营运的建设;第三,智能营销的建设。有了这几个建设之后,我们就形成了数据智能网。有了数据智能,企业就完成了数字化的改造。”

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文章关键词: 新零售大数据
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