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回顾近十年来中国零售业的发展,充满了变化、机遇和挑战。面对消费环境的放缓和消费者的日益复杂与苛求,零售商在接受变革的同时,应该回归零售的本质。从消费者需求出发,在从“信息技术”向“数据技术”转变的过程中,通过新技术、新手段,提高消费者体验和效率,从而在竞争中脱颖而出。
近十年来,我国零售业呈现出前所未有的复杂性、快速转型性和广泛性。综上所述,可以分为五大变化:电子商务的兴起、o2o和新零售的兴起、传统零售商的反击、互联网巨头向上游的扩张和新零售模式的裂变。
变化一:电子商务的兴起。2009-2015年是我国电子商务快速发展的阶段。网络购物逐渐成为中国消费者日常生活中的一种新常态。在这一阶段,随着互联网的普及、移动支付的发展和人们意识的转变,以阿里巴巴为代表的电子商务抓住了流量红利,改变了消费者的购物习惯,重塑了中国零售业格局。
变化2:o2o和新零售业的崛起。随着互联网流量红利的逐渐消失和在线客户获取成本的增加,电子商务企业开始逐步从线上走向线下,尝试零售o2o,在零售o2o模式下,消费者可以在线浏览信息、支付购买费用,离线体验商品和服务。2017年,线上线下融合进一步深化,新零售开启新一轮变革。在新的零售模式下,零售商由传统的交易中介向组织和服务方转变,零售内容由单纯的商品向与消费者关系更为直接和密切的商品和服务转变。
变化三:传统零售商的反击。面对零售业的变革浪潮,传统零售商也开始通过自建网络渠道和与互联网巨头的合作,积极寻求转型突破。多数传统零售商开始选择与成熟的互联网巨头合作,充分发挥其网络营销最基本职能在服务和供应链方面的传统优势,同时利用互联网公司的数据和技术优势,共同提升消费者体验。
变化四:互联网巨头向上游扩张。近年来,互联网巨头不满足于单纯从线上到线下,整合零售端,开始向供应链上游扩张,通过授权传统渠道、安排社区便利店等一系列措施,加大对零售业的控制力度,深化B2B市场培育。
变化五:新零售模式的裂变。中国零售市场不断经历自我裂变,细分领域的创新孕育了下一个巨人诞生的机会。中国的游戏玩家蒂克托克在电力市场上有游戏,被广泛认为是中国第三大电力供应商。此外,近期电子商务团购、游戏玩家等正在吸引新玩家的电子商务团购,也给零售市场带来了新的活力。
线下零售销售放缓尤为明显,同店主要零售商增速下降。2018年,中国线下零售额增速为-1.2%,10年来首次出现负增长。面对成本上升、竞争加剧、转型困难等挑战,各大零售商同店增速也呈现下降趋势。销售增长主要来自门店和业态的扩张。2010年以来,各大零售商同店增速均出现不同程度下降,降幅普遍超过5%。
另一方面,各大零售商零售业务利润率也明显下降,盈利压力突出。面对零售市场竞争日趋激烈、经营成本上升以及转型过程中的投入和支出,与2013年相比,2018年各大零售商零售业务利润率均有不同程度下降。
网络零售的增长也进入了瓶颈期,电子商务企业的盈利形式依然不容乐观。近年来,虽然我国网络零售规模仍在逐年扩大,但增速明显放缓,用户规模和市场交易规模趋于稳定。在网络客户获取成本、研发成本、同质竞争、体验提升有限等诸多因素的影响下,电子商务的盈利压力依然存在。
重点关注尚处于发展初期的新零售业,盈利模式有待完善,短期内难以成为零售业的“救星”。一方面,新零售的线下门店仍是重资产模式,盈利周期长,对规模有一定要求。另一方面,目前对被投资企业利润的资金要求越来越高,开店速度有限,规模效应难以保证。业内各大零售新品牌普遍达不到开店目标,亏损成为常态。一些新的零售品牌昙花一现,无法生存。例如,经过3年的快速规模扩张,赫马于2019年5月首次关闭门店。在此之前,美团旗下的潇湘生鲜和顺丰旗下的顺丰优化也经历了一系列的关门和瘦身实验。此外,传统零售商如大润发、三江购物等尝试拥抱新零售业的做法也屡见不鲜。
面对挑战,零售商可以回归零售的本质,即以有竞争力的价格为不同的消费者提供优质的商品和服务。然而,与过去相比,如今的消费者要求越来越高,零售业的数据基础越来越强,技术也变得前所未有的重要。特别是传统零售商要充分发挥自身在展示商品、提升体验等方面的传统优势,提升自身的数据实力,更好地了解消费者。为了在新的背景下回归新技术零售的本质,零售商可以考虑四个核心举措。
在当前形势下,选拔工作越来越重要,面临着挑战。零售商需要考虑如何满足消费者的需求,有效解读越来越多的消费者数据,并为不同渠道提供最佳的利润率选择方案。根据奥威的实际项目经验,基于大数据优化选择策略,至少能带来10%的销售增长。大数据、机器学习等技术可以帮助零售商了解消费者需求,在消费者需求的驱动下,实现选择的最优化。
面对日益激烈的竞争和复杂的消费者,传统的零售企业定价方法难以奏效。商品定价不仅与商品本身的属性有关,还与其门店的竞争格局、客户群构成和战略定位密切相关。如何在制定最优价格的同时,保证整个品类的价格合理?如何平衡基于数据/系统的自动定价和人工决策?这些都是需要思考的问题。零售商可以利用聚类模型对不同类型的门店制定定价策略,在保证价格竞争力的同时保持价格结构的一致性,实现销售和毛利的提升。