提起新零售，你想起了什么?

流量?小程序?刷脸支付?全渠道?还是腾讯?阿里?盒马鲜生?

你肯定不会想起的是?

大润发?百货商场?社区夫妻店?

关于新零售，相信很多人一样，知道一些点，知道一些故事，能够侃侃而谈新零售的一些概念和案例，但关于一些关键的核心问题，很多人也是一知半解，这些问题，大致可以总结为如下三个：

1、新零售的原动力是什么?

2、新零售的终极形态是什么?

3、企业如何结合自身情况去向新零售迈进?

最近看了不少关于新零售的书和文章，有些写的还不错，切入点很好，但更多的还是过于浅显，鲜有看完后恍然大悟、酣畅淋漓的感觉。

但所幸有所感悟。抱着学习和总结的想法，为自己，也为同行做些梳理。

01、新零售的原动力

零售业一直在优化，一直也在迈向新的零售，从百货商场到购物中心，从夫妻社区店到集团便利店，从乡村市集到淘宝……

零售业每一次大的优化都与技术的变革和时代背景密不可分，不断迈向更低的交易成本、更高的效率、更好的交易结构。

汽车的发展，让人的活动范围变广，商品集采变成现实，造就了沃尔玛、麦德龙等业态——郊区布局(低租金成本，门店即库房)，厂家规模直采(厂家-沃尔玛/麦德龙-消费者)。

互联网的进一步发展，让信息流成本大幅降低，物流成本大幅下降，造就了天猫的业态——线上呈现(线下只有仓库)，厂家规模直采(厂家-消费者)。

这次大佬们提出的新零售的原动力依旧是更低的交易成本、更高的效率、更好的交易结构。

这些信息技术的新零售中应用包括：在线商城、移动/刷脸支付、物联网、小程序/APP、云、大数据、人工智能等。

在线商城+物流，让商品信息实时在线，让商品从仓库直达消费者，去除了很多的中间环节;

移动/刷脸支付+物联网，让自助结账成为现实，为后续的无人商店打下坚实的基础;

小程序，在线点单小程序的应用让用户节省了大量的时间，让品牌减少了收银人员的投入;

人工智能，让商品推荐更加精准，让客服更加智能;

……

02、新零售的终极业态

特别喜欢当时推O2O时的行业口号：所见即所得。

看到自己喜欢的产品，都可以通过二维码等链接到线上，在线下单，快递到家，即可获得。

盒马鲜生、瑞幸等新零售的代表，也仅仅是原有业态的微创新，远远谈不上是终极业态。

但随着人的信息的数字化、物料网技术的发展以及人工智能的发展，机器会比自己更了解自己，而且更加客观。

物联网的发展，会让个人信息全面的数字化。比如晚上睡觉时，床会采集你的体重以及睡眠状况;早上刷牙时，牙刷会采集你的口腔状况;上厕所时，马桶会将进行尿检和便检;冰箱会采集食物存储状况;衣橱会根据你取衣服的频次更精准的分析你的穿着喜好……

人工智能会根据你个人的精准需求来安排量身定制的商品。比如说，你有个重要会议，希望有一套新的行头。人工智能会推荐几款适合你的行头，让你选择。并将效果图实时呈现给你。如果你近期资金有些紧张，人工智能还会提供最适合你的付款方式，分期、朋友代付、租赁等。等你确定后，剩下的就是会议上早穿上它了。

整个过程在几分钟就能完成。如果后续对人工智能完全信任，几秒就可以完成。

而关于衣服的生产方式，至于终极业态是什么，要看科技的发展。有可能是工厂集中生产，快递到家。也可能是利用3D模型在家中直接打出来了。还有可能是某些我们现在不太清楚方式。

那时便是所需即所得。

零售业的终极业态——人与货的终极匹配：所需即所得。

03、新零售的迈进路径

这个问题是比较复杂的。但也不是完全没有路径和样板可以遵循。这其中有一个中心线，即沿着提升提升人和物的匹配效率迈进，可以单点突破原则，也可以顶层设计。具体来说，涉及三个核心要素：人-货-场。

核心要素1：人

人就是消费者，涵盖线上和线下;

人，三个关键KPI：流量转化率客单价。

流量。流量原来是物理学名词，指单位时间内流经封闭管道或明渠有效截面的流体量。用来形容互联网上的人，非常形象和贴切。流量的重要统计指标为：PV UV 每个页面的访问时长 用户的平均停留时间等。

目前随着移动互联网流量到达天花板以及各主要流量入口被瓜分，流量之说分为了公域流量和私域流量。一个简单粗暴的划分标准即，是否自己可以反复免费或低成本触达用户，能够实现的即为私域流量，常见的就是公众号或支付宝生活号的粉丝、网站/门店常见用户等。公域流量，即常见的广告、天猫、电视等大平台/公共区域的流量，需要额外花费广告费去获得的流量。

转化率 。原来的化学名词，转化率是指某一反应物转化的百分率或分率，转化率是针对反应物而言的。线下商场一般将转化率成为提带率。线上根据用户的行为有可以分为，点击转化率、订单转化率两大类。转化率的高低，在很大程度上取决于流量的质量以及网站的吸引力。

客单价 。即交易金额/交易笔数。客单价是和目标群体的消费能力密切相关，比如天猫的客单价就会比拼多多的客单价高不少。盒马鲜生的客单价一定比农贸市场的客单价高。如果网站/商场商品及目标群体相对比较稳定，客单价会在一定区间内波动，但总体而言，范围不会太大。

关于人的关键问题：如何低成本的找到目标群体?如何利用新的技术去了解群体?如何精准营销?

核心要素2：货

货就是商品，是为出售而生产的劳动成果。包括有形的产品和无形的服务。凡是可以用钱买到的都是商品。

自工业时代开始，分工越来越细，从需求采集、设计、生产、流通到交付，有时多达数十个环节。

尤其是流通环节：一级代理商-省代理商-市级代理商-县代理商-区代理商-终端售卖等也就导致了交易成本过高。

以某知名化妆品为例，单瓶生产成本无非几元，但零售价确达到了几百元。

随着生产效率的提升，整个社会俨然由稀缺到了富足。即到了供大于求的阶段。

以货为中心的整体链条的效率提升，则成为更为重要的一环。

关于货的挑战：如何更近一步提升货的触达和生产效率，优化目前的成本结构?

核心要素3：场

场，就是讲货和人连接起来的三流的各种组合：物流、资金流、信息流。

场很常见，便利店、餐厅、购物中心、线上商场都是场，这里边集合了物流、资金流和信息流。

互联网尤其是移动互利网的发展，让物流、资金流和信息流出现了新的形式和组合。

以前去商场购物，查看商品和价格信息，靠宣传单或狂，付款靠现金或刷卡，物流主要靠自己。

现在去商场购物，有了太多的组合。可以网上先查看商品和价格信息，可以选择去线下去体验，买完了，由物流直接送货到家。如果，没时间去线下逛，也可选择线上直接购买，快递运送到家。

以餐饮为例，时间紧的，可以选择在线预点单，店内取餐;不愿出去的，可以选择外卖;

这些物流、资金流和信息流的组合被统称为场。

新零售当前面临的场的重要挑战：如何优化目前的场组合，更进一步的提升效率?

企业在进行新零售的过程中，建议按照人-货-场，结合企业的实际情况，进行微创新的单点突破，与原来的零售相比意味着更高的效率。

切勿在不了解的情况下，参照某些所谓的样板，进行顶层的推进，最终导致过高的试错成本。

提到样板，行内看到了很多因为样板不正确导致不成功的例子。

04、新零售的失败案例

不成功案例一：万达想要构建线上淘宝-过高估计了场景粘性

万达商场有很丰富的线下流量，有很有粘性的线下的场，这一点毋庸置疑。按照逻辑推演，把线下的各种都搬到网上，构建类似于淘宝的线上商场，并组建专门的线上运营团队，进行线上运维，弥补线下商家不懂线上运营的不足，同时利用块钱做线上支付收单，理论上是一件行得通的事情。

然而，事实却是失败了。失败的不止万达一个，还有阿里的喵街。

究其原因，败在了效率的提升上。线下商场有些场景是适合线上化的，但绝大多数场景是不适合的。而万达选择的是大而全的上，最终导致与淘宝等相比，流量获取成本高、线上场景粘性低、整体运营成本高、线上线下的协同效率低……

不成功案例二：无人便利货架-过度追求低交易成本

开放式货架，没人收银，顾客自助挑选商品，直接手机扫码付费。

成本很低，很大程度上优化了成本结构，节省了大量的租金成本和人员成本。所以终端售价也是很有价格优势。

然而，曾经遍布写字楼的无人货架，基本上只见货架，不见货物了。

其根本原因在于，过高的估计了人性和诚信，很多人并未付款而直接拿商品，整个的交易成本变得很高。最终整体的效率变低了。

不成功案例三：顺丰的嘿客-成本结构转移的失败

2014年5月18日，顺丰嘿客正式推出，并且短时间内就铺了2000多家。

顺丰嘿客，主要布局在社区周边，希望消费者通过扫码线上付款，快递到家。最终以亏损收场。

顺丰嘿客的切入点是希望借助社区便利店的流量以及顺丰的信任度，通过商品优选，从线下往线上引流，并最终通过顺丰快递，完成交易闭环。

顺丰嘿客的最大问题，在于物流节省的成本难以补贴信息流增加的成本，变相增加了交易成本，降低了效率。

05、结束语

借助技术的进步，新旧零售不断交替，沿着交易效率不断提升、交易结构不断优化的路径螺旋式进化。没有成功的新零售，只有时代的新零售。