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新零售行業發展趨勢與RFID在新零售的機遇分析

物聯網之聲 ? 2017-12-29 09:06 ? 次閱讀

深物聯產業拓展俱樂部是由深物聯秘書處聯合行業企業品牌市場核心負責人共同發起,俱樂部的成立旨在打造一個物聯網行業龍頭標桿企業的市場品牌核心負責人的交流學習社群;分享物聯網產業新項目及創新營銷思想,共享深物聯平臺品牌市場資源,重組龍頭標桿企業的市場品牌需求或優勢資源,獲得更好的市場品牌行為效果。

本期分享嘉賓——萬端

深圳市遠望谷技術股份有限公司零售應用研發中心總經理

馬云在“2018互聯網大會”上提到,未來的世界沒有數據就像現在不通電一樣可怕。物聯網作為一個30倍規模與互聯網的大平臺體系,其價值自然毋庸置疑。互聯網最大的特點是讓人與網絡產生越來越強關系的鏈接。而物聯網最大的目標就是對“物品”與“場景”進行數據化,然后形成“人 貨 場”全面數字化融合的新局面,讓OMO、C2M、F2C等新模式可最終變為現實。

這是IDC權威調研的一份物聯網行業應用未來發展(2020年)趨勢預測,主要從每年的市場總量及環比符合增長率2個重要維度來排列了主流行業排名。而最近火爆的新零售行業,也有著770億美金及超過13%的高速增長率。而細分到具體品類,服飾市場符合率>40%以上。非常值得我們關注!

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新零售行業發展趨勢

1國內零售現狀-***消費市場全球第二,實體零售仍占主體

2017“雙11”期間全網交易額達到了2539.7億元(人民幣,下同),同比增長超45%。 而阿里今年雙11的成績為:1682億 , 京東雙11業績為:1271億。很多人質疑,今年的網上促銷沒怎么感覺與往年不同啊?甚至還有人吐槽今年的促銷方案比奧賽題目都難,但為什么就提升了這么多GMV呢?

我舉一個身邊發生的案例。在2017雙11期間,我司的一位客戶跟阿里相關部門組織了一場活動。5萬件女裝庫存,按歷史經驗,即使是在業績最旺的月份也需要近2周以上基本銷售完畢。但這次活動他們只花費了1.5天左右時間!接近傳統業績的10倍效率,而且客單價還不低。這個事件讓客戶非常震驚。

他們怎么做的呢?其實奧妙就是“新零售“,將所有的女裝逐件進行拍攝入庫、數據編碼、參數錄入等數字化工作。然后利用阿里電商大數據,對用戶群進行精準畫像、匹配營銷,定向促銷等,典型的供需匹配。不但銷售效率大幅提升,消費費用(除前期數字化成本外)也是大幅縮減。而這其實就是新零售的精華”線上引流、轉化,線下體驗、服務,全渠道綜合營銷”。

我們再看上圖的權威數據,別看線上電商很熱鬧。但目前只有15%不到的份額,有85%多的市場份額依然發生在線下。所謂“商人都是逐利的”,這也是以馬云為首的互聯網巨頭們為何那么熱心“新零售”的內在原因。

2國內零售現狀 — 實體零售面臨困境

從上圖我們可以看到,門店租金上漲、人員工資上漲,***,傳統零售的經營環境確實越來越難,曾經的巨頭不斷的關閉門店。

3國內零售的現狀 — 實體零售創新轉型機會

而另一方面,一些模式新穎的新品牌廠商,特別是快時尚品牌,不但沒有關閉門店,反而逆勢開店,勢如破竹。比如Mjstyle,去年新增店鋪超過100家,比傳統巨頭Zara的開店數量都要更多。

而這種背離現象的本質就是新、老2種業務模式的區別。并非市場沒有需求,而是傳統零售沒有把握客戶內心的需求根源。

4國內零售的現狀 — 86%消費者通過全渠道感知和消費

通過上圖的權威數據我們可以看到,“純線上”的購物行為只有11%,“純線下”的購物行為不到5%,86%的客戶都已經在不知不覺中進入到“線上線下融合”的新模式消費中,之所以感受還不明顯。主要原因可能是由于目前的“新零售“模式相對碎片化,完整體驗還不太明顯。

5國內零售的演變 — 傳統零售邁向4.0新時代

以史為鑒,可知興衰!下面我們站在歷史的維度來看看零售行業的幾次業態大變革。

從商業V1.0(批發市場 + 傳統百貨)至商業V2.0(專賣店 + 現代百貨)至商業V3.0(電子商務)到現在的商業V4.0(線上線下全渠道融合)的業態變化。

其本質依然是“商品 + 服務“。但經營模式卻已經發生巨大的變化。總結一下即是:

從【經營商品 – 經營體驗】、從【經營渠道 – 經營社交】、從【場景商業化 – 場景生活化】、從【從關注銷售 – 收集數據】、從【建立企業 – 構建產業生態】。

6新零售發展路徑 — 數字化是必經之路

而上述經營模式變化的根源,其實就是前章節中提到數字化:商品數字化、場景數字化、服務數字化、決策數字化。

從而以此為基礎構建我們“新零售“業態的新四化:信息化(集成系統部署)、在線化(網絡實時鏈接)、云端化(數據云端存儲及處理)、智能化(深度學習及智慧決策)。

7新零售的核心 — 重構人、貨、場

數字化是“新零售”業態的基礎,而“新零售“的核心用概念提出者阿里學院的經典說法就是”重構人貨場”。

傳統零售是“經驗營銷的貨場人”,即以 “經驗的、事后總結數據“驅動“貨-場-人”的調整,來催動營業。直白一些就是”拍腦袋、撞大運”決定購買行為。因為所有門店都是“千人一面”,一切交易的源頭來源于“貨“。商場現在擺什么貨品,則客戶只能從有限的貨品源里進行選擇,供需匹配的概率非常低。不但導致購買效率低下,同時也很難積累用戶有效數據予以深度運營。

而新零售則是“精準營銷的人貨場”,即以 ”實時的、趨勢的動態數據”驅動“人-貨-場”的調整,促進全產業鏈升級”。通俗來說就是“熟人營銷、精準營銷”來決定購買行為。新零售時代所有的門店都將是“千人千面”,一切交易的源頭都是“以人為本”。用戶喜歡什么,則為用戶陳列什么樣的商品。用戶想買什么,則為用戶提供精準的深度服務+促銷信息。時時刻刻都在刺激用戶的“沖動消費”,通過“數據運營”整體提升用戶的“體驗感”,從而提升最終的消費轉化率及客單價。

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RFID在新零售的機遇分析

上述探討了零售行業目前的現狀及變化。接下來我們來分析一下物聯網(RFID)技術在未來新零售行業革命中的機遇與挑戰。歸納來說總結為”211”:2個挑戰,1個機遇,1個思考。

1第1個挑戰:傳統技術(條碼)、新技術(視覺)的挑戰

為了相對客觀的分析各流派技術的現狀,我們從六個維度對比傳統技術(條碼)、新技術(視覺)與”RFID“。

【可靠性】:數據采集的“漏讀率、誤讀率”控制,條碼由于有人工補償的環節,整體基本接近100%,相對優勢明顯。

【批量效率】:大批量數據的“全部識讀周期”,是條碼的天生軟肋。”RFID“及”RFID+多感知融合“相對有一定優勢。

【無感體驗】:用戶希望在完全無感的環節下實現整個商品的選擇及交易過程。這方面CNN如果有足夠的商品特征支撐,有一定優勢的。

【綜合成本】:相對來說,條碼由于多年的普及性及規模化應用,有著較明顯的先發優勢。而當RFID方案隨著整體成本的下降,也進入客戶的接受范圍。

【實時性】:實時性其實是無感收銀的重要組成部分,同時也是新業態的關鍵因素(快捷供應鏈、實時數據交互、快速決策等)。這方面RFID及配套方案優勢明顯。

【安全性】:安全涉及多個方面,有技術,也有道德方面。我們主要關注技術對數據的保護程度,也就是防偽等級。天生具備“數據多級加密”RFID技術有著明顯的差距。

總的來說,目前在綜合性價比+實用性后,應用于“新零售”方案,RFID技術相比傳統技術(條碼)體驗有優勢,RFID相對新技術(視覺)性價比有優勢。

2第2個挑戰:AI視覺+5G時代的挑戰

前面提到,AI視覺采集相對于RFID,有幾個明顯的軟肋。但5G時代像預期那樣美好的降臨的話,也許上面的幾點都不再是問題。AI將引來井噴式應用,成本也會隨之而大幅降低。

從“新零售“業態中核心組成的”人 貨 場”三個維度來分析看:

【人】:隨著”視頻攝像頭”硬件及“人臉識別”概念的普及,“人“身份信息的采集已被視覺采集CNN所基本占據。

【場】:由于“視頻攝像頭”廣域采集特征,視覺采集CCN在設備部署、設備基礎方面有著越來越明顯的優勢。在“用戶行為軌跡”、“人流熱度分析”等場景已基本成熟;

【貨】:由于“商品”基礎特征庫的不足、加之目前國內貨物擺放的標準性不足,位置各異、形態不統一。 “視覺采集CNN”在對于貨物采集目前還受到了較多制約,這方面RFID的優勢還是比較明顯。

所以,從上述技術特性及發展趨勢分析看。AI的技術軟肋(帶寬、時延、成本等)在5G時代會得到非常明顯的補償及優化。

31個機遇:當標簽價格降到2美分時,市場將迎來大爆發

純從商業應用的角度去看,RFID在未來2-3年也面臨一個非常大的機遇。日本官方宣布,到2020年全國所有商超要實現“無人收銀”、每年要至少投入1000億枚以上的RFID標簽。俄羅斯宣布,從2018年起,所有進入俄羅斯境內的鞋類必須配置RFID標簽。IDC權威機構預計未來5年,RFID標簽也許可降價至2美分左右。這是一個什么概念?我們以服飾品類來舉例說明,2016年全球預計有314.52億件服裝進入消費市場。如果按2美分計算,是一個47億RMB的市場。貌似體量不大,但300多億客戶端背后的數據量及潛在市場是巨大的。

31個思考:作為以技術發展為驅動力的物聯網產業未來3到5年的機會在哪里?

留下一個議題供所有關注物聯網(RFID)行業發展的精英們探討。2016年UHF RFID的國內市場容量為160億RMB。而全球物聯網市場容量為7370美金。UHF RFID市場僅僅占據全球市場不到0.3%。而據權威機構評估,2020年全球物聯網市場預計將超過12900億美金,年復合率高達35%。那么未來3-5年,市場變革主流在哪里?這里面的機遇及錢途值得我們每一位從業者去思考并把握!

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原文標題:【超級干貨】新零售重構人、貨、場,刷新用戶體驗感!

文章出處:【微信號:szwlw26059696,微信公眾號:物聯網之聲】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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