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解读新零售的三大核心要点

发布日期:2019-08-05 16:06   来源:未知   阅读:

  传统零售的本质是人和商品,零售,无论是线下零售还是线上网店,除了商品本身,都有自己的客户,但客户并不融合互通的,所以呈现线性增长。新零售的核心就是线上线下互通融合,随着线上线下完全融合,线上客户与线下客户形成叠加和交叉,形成指数级增长的效应。

  新零售时代,重构人、货、场,从单品到单客经营,从万货商店到每个人的商店,从长尾商品到头部商品到个人化商品,进入精准商业时代。

  精准定位,就是提供满足每个客户个性化需求的商品和服务,引发消费者内心强烈的惊喜和共鸣,从而提升每个顾客的用户体验值(EC)和年度消费贡献ARPU值。

  无论是“新零售”还是“传统零售”,究其本质来看,最终目的都在于围绕消费者,如何能够更完美地满足其需求。

  在新零售中,所有的一切围绕着消费者的需求,商品、价格、消费者、竞争对手等信息瞬息万变,各个职能必须高度协同同时去服务于消费者,需要主动的参与到更加前端的服务消费者的工作中去,如商品选择、销售预测、动态定价、自动补货、采购计划等职能,涉及到日常运营的工作都可以由一个整合的职能来统一操作,供应链成为了“供应链+营销+大数据”,这也要求供应链职能要强化自己的群体意识,将联合协同运营的思维方式形成自觉的思维方式。

  大数据的收集与运用是新零售的根基,消费变革的起点一定在离消费者最近的地方,其中最关键的一环,就是要提升自身的数据能力,真正实现以用户体验为中心的经营模式。

  在新零售的业态中,大量零售运营数据包括消费者、商品、销售、库存、订单等在不同的应用场景中海量产生,结合在不同业务场景和业务目标,如商品品类管理、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,再匹配上合适的算法即可对这些应用场景进行数字建模,金码会,逻辑简单来说就是“获取数据—分析数据—建立模型—预测未来—支持决策”。

  第一,真正围绕数据预测、人工智能实现C2B反向定制,即以消费为导向进行生产,诞生一家(或者旧有升级)真正能够从设计到交付全产业链条打通的电商平台;

  第二、实现零售场景无界化,针对消费者的消费特征,购物的路径偏好进行更深层次研究,从而制定更完善的销售策略,和渠道场景之间形成无缝协调;

  事实上,正是由于在技术能力方面的巨大差异(而不是供应链能力),在未来的一两年里,互联网巨头们仍将或者必然是新零售的主角,线下零售企业只能主动(或被动)扮演追随者的角色,甚至干脆加入巨头阵营。

  上海鲜桥新零售管理系统,包括鲜桥移动B2B订货系统、鲜店B2B2C电商系统、鲜仓移动前置仓管理、鲜易融供应链金融服务和鲜供销采销整合服务,为新零售行业客户提供整体解决方案。

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