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多角度深入分析新零售的本质:场景下沉和场景融合

概念可以用来表达逻辑,但商业的逻辑从来不是由虚化的概念来驱动的。过去一年多里热闹纷呈的“新零售”概念催生了一大批零售创新的项目,嗜血如鲨鱼的资本在这场商业变革中推波助澜。然而,有些重构的场景能够用钱打穿,而有些则只是证明了咆哮的资本在商业本质面前也只是一只被拴住铁链的狮子。

商业零售变革:降低零售行业总体拥有成本或增加新的效用

就社会商业的总体而言,存在一个最根本的分工:生产者、流通者、消费者。从商品或服务的提供者到达消费者的所有中间环节统称为流通环节。商业变革的核心在于顺应消费习惯或消费场景而重构流通环节的中间通路(层级和形态)。从这个意义上来说,基于互联网、物联网等新技术而重构的销售通路不外乎在干两件事:

第一,做减法:重构中间通路的层级或者节点而最小化中间路通总体拥有成本(TCO),通俗地说就是降低零售流通环节的行业总体交易成本;

第二,做加法:通过场景下沉或者场景融合,创造新的效用(Utility),让商品或者服务的供给无限地贴近用户的消费场景,实现供给和需求之间充分的搅拌,实现更多的转化率和价值实现。

正是在这个意义上,在我2016年6月写的那篇基于互联网的商业零售通路变革的万字长文定了一个很不标题党(性感)的标题:《刘亿舟:互联网+的本质是新通路》。是的,基于互联网的商业创新只不过是提出了一个新的通路,是否行得通还是得遵循以上的逻辑。

场景分割理论

在《刘亿舟:互联网+的本质是新通路》这篇文章里提出过一个“场景分割理论”,其核心思想是:

通常来说,对于标品、轻决策、轻服务、高频、低价、功能性(非体验性)、计划性、非即时性消费等,用户更多地考虑成本和便利性,因而可以选择线上购买。这一类消费场景的特点在于,用户可以根据线上提供的信息快速地做出购买决策,因而可以“先决策、后服务”,因为风险也不大。

对于非标品、重决策、重服务、低频、高价、体验性、场景化、冲动性、即时性消费,用户可能更多考虑环境体验、消费习惯和服务的体验价值等方面,因而可能更多会选择线下到店消费。这类消费场景的特点在于,用户必须要通过商家的互动咨询服务深入了解之后才能做出决策,也就是说要“先服务、后决策”,或者购买的过程就是消费本身。当然,对于相对高价、风险相对较高的商品,如果决策相对明确且平台能够通过一定的机制设计(如无条件退货)消除用户的决策风险,那么也是可以转移到线上的。

值得说明的是,以上区分线上、线下消费场景的各种维度并不需要同时成立,在这里只是为了总结归纳的需要而放在一起。另外,区分标品和非标品、轻决策和重决策并不是简单就其产品的物理形态是否是标准化产品而言,而是就用户的决策心智而言。

新零售的本质:场景下沉和场景融合

从这个意义上来说,就销售通路的出口端(outlets,奥特莱斯音译于这个词)来说,如今热闹非凡的新零售(无人货架、无人便利店等)只不过是基于互联网和物联网技术的消费场景下沉或者场景融合,通过场景下沉把需方和供方放到一个更加微观的场景里面充分搅拌使他们发生猛烈的化学反应,提高订单转换率,所见即所得!

由于基于互联网和物联网的商业基础设施可以为消费者提供便利化、自助化的购买服务,同时也建立了商品或服务的提供者的硬连接和热连接(非同于传统销售模式下的软连接和冷连接,从数据获取的角度来说),从而实现了消费者购买行为和偏好的数据化,而数据化的聚合使得智能化成为可能,这使得通过数据重构人、货、场,并进而重构供应链成为可能。基于智能设备和移动支付的新零售业态模糊了线上和线下的区别,实现了线下获客线上支付闭环的场景融合。这就是今天新零售的本质。

然而,仅仅理解这一点是远远不够的。任何零售商业场景是否持续成立,不仅要看其是否存在用户需求,更要看其相对成本效率是否能够持续挺住。至少,以终极思维来看,其达到规模状态下账算得过来。用我在《泛共享经济:当心掉进“有效刚需不足”和“有效供给不足”的双重陷阱》文中提出的“有效刚需”理论(有效刚需=痛点*爽点/成本*难度)来说,不仅要考虑分子(痛点和爽点),还要考虑分母(成本和难度)。

对于时下火热的无人便利店和无人货架,同样可以从产品和服务的有效供给以及单体规模颗粒度是否具有最低规模经济效率要求的角度进行分析。具体来说就是产品品质、流量、转化率、客单价、复购频次等几个维度,如果单体规模在边际上是能够打平或者赚钱的,那么即便总部成本(overhead)暂时性高居不下而导致亏损也没关系,因为只要该场景分割下具有足够的订单密度,理论上是可以盈利的。另外就是,这个场景分割与原来的零售便利店等销售场景应该具有足够的场景区隔性以及足够的价值替代性。

无人便利店或无人货架其实并不是什么新物种,自动售货机早就有了。自动售货机、无人便利店、传统便利店、大卖场只不过是消费场景分割下的不同零售业态。从零售通路的角度来讲,其本质区别在于单点颗粒度不同以及相应的商品SKU大小不同、覆盖人群面积不同。其业态能否持续成立,取决于在一定网点密度拐点之后(初期阶段就不说了,亏就亏吧),单点颗粒度是否满足规模效应,以及在该单点颗粒度场景下所决定的商品SKU(客单价、毛利、消费频次)是否具有全网的规模效率。创新性技术如果不能根本性的改变用户体验,从而增加新的用户效用价值,都只能看做是改变成本结构的努力,而这种努力,是否具有持久的商业合理性,则取决于单点颗粒度规模是否适中以及相关品类的选择是否与该消费场景匹配并能够攫取较高的毛利。有人或者无人本身不是本质所在,节省了某一方面的成本,必然同时也增加了另外的成本,最终要看总体的相对成本效率。

所谓的“新零售”与传统零售比较来看,可以从以下几个维度进行区别理解。

“挖矿理论”与“倒U形曲线”决定下沉程度和节点颗粒度

任何生意,回到本质,都要衡量投入产出比。现实中,挖矿也是如此。极端地假设,如果挖矿的成本为零,那么,每一寸土地都可以被称之为“矿”。而现实的情况是,挖矿一定是有成本的,所以只有在密度、矿石价格、挖掘难度等方面符合一定标准的地方才能被称之为“矿”。

对于无人便利店或无人货架而言,需要根据具体的场景所决定的商品品类的转化率、消费频次、客单利(毛利)、用户基数等参数评定具体某个“矿”的价值等级。因此,在实际运营中,通常需要根据这些参数倒推选点的策略(比如无人货架要求100人以上的公司等),同时还需要考虑过分下沉所带来的碎片式补货、转化率不够等带来的成本增加和资源过于分散而导致的存货成本增加等因素。在具体的场景下的货损尤其不能忽略。

从投资人的角度来讲,需要从更大的格局考虑无人便利或者无人货架这个杂散于现实消费场景中的碎片化场景的萃取成本是否能够被增量场景转化所带来的毛利所抵消,从而判断这个矿是否是一个优质的矿藏。

对于所有的营业场景来说,只要存在物理空间,其末端的这个物理的点位,就不可避免充当着两个功能:流量节点、物流节点(笔者曾撰文《嘿客店失败的根本原因在于到底是作为一个流量节点还是物流节点这个定位不清晰》)。就流量节点而言,其周边用户基数、密度、与该场景匹配的具体商品品类(类SKU)及其客单价决定了相应的转化率。就物流节点而言,其能够储存商品的容量决定了能够捕获所有随机发生的场景化购买需求以及相应的补货成本(这一点有点类似于财务学中的存货模型,单次订货量多少最好?单次订货量越低,存货成本越低,但订货次数增加,从而订货成本增加),运营中需要在SKU、品类单价、布点密度、转化率之间寻求最优平衡点。

通常来说,所有的物理营业空间都存在一个类似的“倒U形曲线”:即随着SKU或营业面积的上升,坪效也随着上升,但到达一个拐点以后,随着SKU或营业面积的上升,其坪效反而下降。

所以,从实际运营角度来看,末端销售端口的颗粒度(下沉程度以及单点位的物理存货容量)。一般来说,点位下沉越厉害,对场景的贴近度越高,转化率越高,但资源(包括存货)越被打散(资源虚拟化不够),末端SKU容量有限,有可能导致需求和供给存在时间和空间上的错位,从而导致有些需求如流星划过夜空未能被有效捕捉。比如A办公室货架还剩下三包方便面,但是B办公室有人想买方便面却缺货。同时,作为物流的节点,过分下沉,存货会过分打散也可能意味订单转化率不足的情况下,存货压力会比较大。

总结起来,无人便利尤其是无人货架并不是下沉得越厉害越好,实际运营中,需要在场景贴合度、SKU丰富度、存货容量、补货成本、资源虚拟化、覆盖用户基数等多个因素之间找到最优或者次优的平衡点。这就好比,有一支军队,食堂到底应该以团部、营部、连部还是排部为基础设立,同样取决于以上这些因素之间的均衡。

个人觉得,目前有些无人货架项目在资本的泡沫下违背了商业常识,实现了没有质量的数量扩张,在区域或者网格内订单密度不够的情况下无法过分烧钱地堆积资源密度,从而使得前期花钱效率太低。不仅如此,由于不可持续的烧钱模式和错误的运营策略使得即便花了钱,也无法给用户提供持续而优质的服务体验。因此,创业者在运营中需要在务虚和务实之间找到平衡点,过分地2VC而务虚只会消耗前期的高能货币。新零售下沉的程度以及节点颗粒度的选择要基于以上逻辑选择相对成本效率最高的平衡点。所以,现实中,有些下沉到办公室的无人货架最终还是退守到一栋楼的入口,就是这个逻辑。

关于这一点,感兴趣的朋友可以参阅《九轩资本刘亿舟:没有质量的数量扩张是没有意义的》和《刘亿舟:垂直领域的O2O要“深沟高垒”》两篇文章。

要理解新零售对供应链的重构必须理解物流16字法则

在现实的商业环境中,买卖双方存在信息流(订单)、资金流(支付)、物流(配送)、服务流(体验)四个核心要素。在新零售场景下,由于移动支付方式的充分发育,信息流和资金流(统称商流)的执行成本变得极低,而物流则由于商品供给推至用户面前的具体消费场景而内化了,消费者感受不到了。但消费者看不到或感受不到不代表不存在了。

无论商流如何变化,有两点基本常识不会变,那就是:

第一,从商品的生产方至最终的消费者,物流的直径渐次减少(与河流的汇合过程恰好相反),因此,越到末端物流的颗粒度越小。

第二,在存在时间差和空间差的情况下,在物流配送方面,时效性和成本是一对天生的矛盾。在新零售的场景下,由于末端相对分散,所以越到终端,落在某个网格或者某条线路上的订单(订单密度)越少,要保证用户体验(时效性)就不可避免要牺牲成本,反之亦然,要降低成本,就不得不忍受更长的时效以实现一定程度的集单。但显然,对于需要将商品直接推送至用户面前从而实现“所见即所得”的下单模式而言,很难以牺牲时效性的方式来实现一定程度上的集单。

这就意味着,在总体订单量不够的情况下,平台要保证前期有限用户的体验,必须要牺牲成本而实现资源密度(分仓或者前置仓的形式)超前于用户订单密度的发育。平台要度过这个过渡陷阱就需要烧更多的钱。所以,从提高花钱效率的角度来讲,项目前期尽可能按照同城化、区域化、网格化的逻辑进行布点布局。

在《互联网+物流行业发展演变的底层逻辑》一文中,刘亿舟提出了物流扩散的16字法则,即“分段运输、主干优先、分级集结、降维扩散”。

无论新零售还是传统零售,从物流扩散的角度来看,从主干运输到末端配送是一个直径(或颗粒度)不断变小的过程。通常越是城际主干物流,运输距离越长,采用的运输工具的维度(容量)也越大,相应地单次运输的总成本也越高;而越是接近终端,运输距离越短,采用的运输工具也越轻量化,单次运输的总成本也越小。做个极端假设,如果任何点对点的物流成本是零(假如拥有一个时空之门),那么点对点直达一定是最高效的。但现实的情况是,商品从源头向末端扩散的过程中需要不断地“降维”,表面上来看,这种情况下物流节点的分段一点也不“直截了当”,但这确实是保证大批量货物扩散时总体成本最小化的一种安排。

在新零售场景下,销售通路本身被扁平化了,但物流的安排本身同样受以上规律的左右。在前期订单密度没有起来时,为了保证配送时效性,必须要建城市仓、区域分仓乃至前置仓进行密度覆盖。所以,对于新零售业态来说,从0到1的过程挑战不大,真正的挑战在于1到10和10到100的过程,因为这个过程中订单密度还没有达到必要的规模点,但是为保证用户体验,相应的物流分级又必须要提前一定程度上发育起来。这个过程需要耗费大量的资金去进行供应能力建设,而这种能力建设需要订单密度充分发育之后才能逐步摊薄其成本。所以在这个阶段,单体的新零售创业项目容易遭受在干线、城配环节本身就具有供应链协同效率的零售巨头的挤压。

理解物流16字法则的要义在于,对于新零售的创业项目来说,无论末端的零售出口是什么,传统零售和新零售在干线和城配环节的供应链协同效应是天然的,因为行业的业务演变一定是沿着成本最小化的方式进行的。从这个意义上来说,广义的新零售还必须包括对上游供应链的重构,即出于末端销售出口的新零售业态作为DSP(需求方平台)需要强有力的SSP(供给方平台)的支撑才能真正把成本降下来,也才可以持续。至于做DSP的能否也能同时把SSP一体化做起来,这取决于平台能否在短时间内快速把区域内的规模做起来,以至于自营上游供应链也不显得太不合时宜(拥有规模效应从而把成本降下来)。对于这个结论的后续解读,相应难不倒业内人士了。

评判无人便利和无人货架项目:行业逻辑和个案逻辑从行业逻辑来说,新零售的逻辑是成立的,这是场景下沉和场景融合的必然趋势,无非是下沉到哪一个颗粒度而已,这个需要根据上文分析的逻辑在具体的运营中寻求平衡点。对于无人便利店和无人货架等新零售项目而言,其逻辑是否成立主要要看三个方面:第一是要看新零售业态在其所在的垂直场景与其他零售业态的场景是否有一定的场景隔离度(即新零售业态作为一个垂直场景业态不被传统零售业态所覆盖);第二是要看其单点规模经济是否具有相对成本效率,即单点的毛利是否足以覆盖货损及其单点的配送成本,看其全网的规模效应是否能够跑赢传统的零售业态,通常全网的规模效应随着网点密度的提高是显而易见的;第三是增量的新零售业态是否与原有业态具有相生相融的能力,从而进一步提高坪效或者人效,从而在市场上具有较高的商业效率和市场竞争力。

就个案逻辑而言,新零售项目能否跑出来,取决于其所选定的具体场景的相对成本效率、团队运营能力、融资的能力以及供应链整合能力,最重要的是,是否能快速做大规模以反向整合高效的供应链或借助已经相对成熟的供应链。但对于新零售项目来说,如果不掌控供应链能力,只是没有壁垒地布了一些末端点位,其实也只能等着具备零售供应链能力的巨头来收割。而对于创业者来说,要么“上岛”,要么“上岸”,最怕两者都不是。

结语

无论是新零售还是传统零售,总体的通路效率才是核心。新零售作为增量的消费场景,必须要和传统零售结合起来,在供应链协同的同时,通过数据驱动的精细化运营改造和提升传统零售的效率。

来源:36氪 文/刘亿舟 ;

编选:中国电子商务研究中心