零售陷入瓶颈 如何破茧成蝶?

零售陷入瓶颈 如何破茧成蝶?
2019年05月20日 19:55 界面

  无论是线上还是线下,零售额的增速均明显放缓。零售业整体增长陷入瓶颈,寻找新的增长点成为当务之急。

  文|Richard Mckenzie 奥纬咨询大中华区董事合伙人;刘允侃 奥纬咨询大中华区副董事合伙人;王星艺奥纬咨询大中华区资深顾问

  面对愈加复杂和高要求的消费者,零售商的出路必然是变革。

  而当前的变革,唯有回归零售本质,从消费者的诉求出发,借助新技术和新手段,重拾品类运营的传统优势。

  最近十年中国零售业的四大变革

  最近十年,中国零售业展现出了前所未有的复杂和多变,转型变革速度快且范围广。总结而言,可分为四大变革,即电子商务的崛起、O2O和新零售的兴起、传统零售商的反击以及互联网巨头向上游的扩张。

  变革一:电子商务的崛起。2009~2015年是中国电子商务快速发展的阶段,网购逐渐成为中国消费者日常生活的新常态。这一阶段,随着互联网的普及、移动支付的发展以及人们意识的转型,以阿里巴巴为代表的电商抓住流量红利,改变了消费者的购物习惯,重塑了中国的零售业格局。

  变革二:O2O和新零售的兴起。随着互联网流量红利的逐渐消失,线上获客成本增加,电商企业开始逐渐从线上走到线下,进行零售O2O尝试。在零售O2O模式下,消费者可以在线上浏览信息并支付购买、在线下体验商品和服务。进入2017年,线上线下的融合更进一步,新零售开启了新一轮的变革。在新零售模式下,零售商从传统的交易中介方变成了组织方和服务方,零售内容也从单纯的商品变成了商品和服务,其与消费者的关系更加直接紧密。

  变革三:传统零售商的反击。面对零售行业的变革浪潮,传统零售商也开始通过自建线上渠道、与互联网巨头合作等方式,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,发挥自身在服务和供应链等方面的传统优势,同时借力互联网公司的数据和技术优势,共同提升消费者体验。

  变革四:互联网巨头向上游的扩张。最近几年,不满足于单纯地从线上走到线下、对零售端进行融合,互联网巨头开始向供应链上游扩张,通过一系列举措加大自身对零售业的控制,包括赋能传统通路、布局社区便利店、深耕B2B市场等。

  变革之下,零售形势仍然严峻

  零售业的一系列变革并未阻止消费大环境的整体放缓趋势,消费增速仍在持续下降。2018年,中国社会消费品零售总额为38万亿元,相比2017年增长4.0%,增速为近十年来新低。无论是线上零售额还是线下零售额,增速均明显放缓。零售业整体增长陷入瓶颈,寻找新的零售增长点成为行业所有参与者的当务之急。

  具体而言,当前零售大环境展现出了如下几大特点:

  线下零售额的放缓尤其明显,主要零售商同店增速下降,且盈利压力突出;线上零售额的增长进入到了瓶颈期,电商企业的盈利形式仍不乐观;新零售业态盈利模式仍待改善,短期难成零售“救世主”。

  线下零售额的放缓尤其明显,主要零售商同店增速下降。2018年,中国线下零售额增速为 -1.2%,十年来首次呈现负增长。面对成本上升、竞争加剧、转型困难等挑战,主要零售商的同店增速也呈现下降趋势,销量增长主要来自于门店与业态的扩张。自2010年起,主要零售商的同店增速均有不同程度的下降,降幅普遍超过5个百分点。

  另一方面,主要零售商的零售业务利润率也明显下降,盈利压力突出。面对日益激烈的零售市场竞争、持续上升的运营成本以及转型过程中的投入支出,相比2013年,主要零售商2018年的零售业务利润率均有不同程度的下降。

  线上零售额的增长也进入到了瓶颈期,电商企业的盈利形式仍不乐观。近年来中国线上零售规模虽仍在逐年扩大,但增速明显放缓,用户规模与市场交易规模皆趋于稳定。受线上获客成本、研发成本、同质化竞争、体验提升受限等诸多因素的影响,电商的盈利压力仍然存在。

  视线聚焦到新零售领域,当前仍处于发展早期,盈利模式尚待改善,短期难成零售“救世主”。一方面,新零售的线下门店仍是重资产模式,盈利周期较长且对规模有一定要求。另一方面,当前资本对被投企业的盈利要求日益提高,开店速度受限,规模效应难以保证。行业主要新零售品牌普遍未达到开店目标,且亏损成为常态,更有一些新晋新零售品牌昙花一现、难逃倒闭命运。

  未来:亟需回归零售本质的零售商

  面对挑战,零售商不妨回归零售本质,即为不同的消费者以有竞争力的价格提供优质的商品和服务,只是相比以往,如今的消费者变得要求更高,零售环节变得更加数据化,科技也变得前所未有的重要。尤其是传统零售商,更需要发挥其在展示商品、门店运营上的传统优势,升级自身的数据实力以更好地理解消费者。为了在新的背景下,借力新技术回归零售本质,零售商可以考虑三大核心举措。

  举措一:品类优化——读懂消费者,智选类与品

  在当前的背景下,选品变得愈加重要。面临挑战,零售商需要考虑如何迎合消费者需求、为不同的渠道提供利润率最优的选品方案,并能够及时做出调整。大数据和机器学习等技术可以帮助零售商了解消费者需求,以消费者需求为驱动,实现选品的最优化。

  举措二:定价优化——分类定价,竞争力与一致性并重

  面对日趋激烈的竞争和复杂的消费者,零售企业传统的定价方式难以奏效。商品定价不仅与商品本身的属性相关,也与所属门店的竞争格局、客群构成以及战略定位息息相关。即使是一支牙膏,它的定价背后,也隐藏着诸多学问。

  零售商可以利用聚类模型为不同类群的门店差异化定价,在保证价格竞争力的同时维护价格架构的一致性,实现销售额和毛利额的提升。

  举措三:促销优化——精准触达消费者,创造价值增长

  传统上,零售企业往往依据经验制定并执行促销计划,无法实现对用户的精准触达,难以激发购买冲动。借助人工智能技术,零售商能够更精准地了解消费者行为和偏好,从而制定更具针对性的促销策略,并以符合消费者习惯的方式触达,实现有价值的促销。

责任编辑:鲍一凡

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