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130 新零售都听出茧了,店铺该如何重构“人货场”?

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1 个回答

侯亮亮 - 网络营销

过去互联网在十年多的时间里面高速发展,带来了生产效率的极大提升,而这些福利其实没有被传统的零售企业所享受到。


但是到了现在,互联网逐步普及,传统零售的老板们逐步具备互联网的思维,开始使用互联网工具,使得他们也得到了互联网的赋能,所以现在才是真正可以在同一当量上开始对抗竞技了!


首先,我们还是来看看新零售是如何进行定义的?(阿里的官方定义-马爸爸首次提出):


新零售就是以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态;


核心价值是最大程度提升全社会流通零售业的运转效率;


新零售具备三大特征:


  1. 以心为本,消费者体验为中心,重构人货场;

  2. 零售二重性,完全数据化;

  3. 零售物种大爆发,催生更多服务形态。


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来源:阿里巴巴研究院-新零售报告


而其中最为重要的,而且被反复提到的就是重构“人、货、场”。


下面我就把自己关于新零售的一些分享给大家!欢迎多多交流。


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NO.1新零售如何重构“人”?


这里我想提出一个理论的新应用,就是5W+1H,想要重构人,你必须搞清楚这6点!


  1. WHO——顾客是谁,他们到底长什么样子,有什么偏好?

  2. WHEN——他们一般什么时候来,多长时间来一次,一次来多久?

  3. WHERE——他们一般都会去哪些位置,这些位置之间有什么联系

  4. WHAT——他们来的时候都做了一些什么事情

  5. WHY——为什么要做?可不可以不做?有没有替代方案?

  6. HOW ——他们是怎么做这些事情的?如何提高效率?如何实施?方法是什么?


要搞清楚这些,我们最可靠的方式就是借助数据。


就我个人而言,我认为最大的区别就是:对数据采集、整理、分析和应用的能力。


在新的时代里我们不光要采集用户的线上数据,更需要采集线下的数据,让用户行为数据从独立的信息孤岛,真正串联起来,实现由点到面的质变。


只有把用户的全渠道数据打通,才能生成一个用户的全息影像,我们才能清楚的知道应该如何去更好地服务他,有的放矢!


终极目标:人群个性化标签,千人千面的展示,推荐,服务等(目前我们大部分还只是千人一面)


实现方法:


  1. 采集数据:方法分为两种线上采集和线下采集

  2. 建立标签:根据分析数据建立标签库,为符合要求的人群打上对应标签

  3. 人群建模:根据现有的业务需求,找到需要哪些人群

  4. 重构人:针对人群去匹配各类标签组合,为每个人建立非常清晰的画像,也即我们的人的全息画像!



NO2.新零售如何重构“货”?


就我个人而言我觉得,重构货就是为企业来解决“卖什么、卖多少、怎么卖、賺多少”这四大核心问题。


终极目标:


构建企业货物预测与决策可视化平台系统,实现商品品类管理、销售预测、动态定价、促销安排、自动补货、安全库存设定、仓店和店店之间的调拨、供应计划排程、物流计划制定等


实现方法:


“获取数据—分析数据—建立模型—预测未来—支持决策”


而这一套方法也就是重构货的方法,和重构货的方法基本类似,只是需要拿到和分析的数据不一样,要对商品、销量、价格、库存、订单等在不同的应用场景中产生的海量数据,结合在不同业务场景和业务目标进行定性和定量的分析。


C2F的全新模式,也即按需定制,按需生产,最好的方式就是客户要什么我们就直接生成什么。


3D打印就完美的诠释了这种模式,而大部分其他的行业则是需要高度标准化,高度模块化的才能达到这种水平。


比如宝马汽车,把自己的产品拆分成车身,内饰,轮胎等等,让用户通过一个虚拟的组装车间来完成自己爱车的拼搭,最后根据这个模型去生产车间里面找配件完成生产。


而大多数企业可能直接生成出来产品来之后,然后投放市场看效果。



NO3.新零售如何重构“场”?


技术的高速发展,使得消费场景将实现真正的无处不在,所见即所得。


这也将给“人”的消费体验,带来极大的提升——原来我们传统的那些零售场所(街边店、大卖场、电视等等),在这种新型的环境下是很难再去吸引消费者了,在当下各种新型消费场景爆发式增长。


如线上直播卖货,VR试衣间,无人便利店等,渠道更加多元化,消费者基本实现了随心随性,随时随地的购物,新的场景比老的场景更加高效,更加有趣,更加cool。


但是这个依然是因人而异,你要一个买菜的大妈去VR购物,基本就不太现实了,场景也是为人去服务的。


终极目标:提供全域的购物场景


实现方法:时刻关注技术,新的场景的催死一般都是由新技术的全新应用而产生,感知身边发生的变化,去体验。


这边给大家一个重要的公式:知识=体验*敏感度


新零售的世界:双重结构的“原子/比特”世界


“人货场”是我们需要去改变的标的物,而新零售就是我们去改变的武器;想让这个武器更加锋利,我们就需要更加“精,全,多”的数据,让虚拟的数据世界更好的反应这个真实的世界,找到他们最小的组成单位–“原子和比特”,新零售的“新”也就是新在这个数据化的世界里。

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