
時間:2019-01-30 15:06
2019年1月18日,中國百貨商業協會數字商業分會組織多家零售企業赴阿里總部及銀泰武林店,考察新零售、數字化現狀及未來趨勢。
本次考察,得到阿里總部及銀泰高層的大力支持,派出各產品線相關負責人進行深度介紹和講解,答疑解惑,受益良多。上午參觀親橙里購物中心的盒馬鮮生、淘寶心選和天貓精靈,同時在阿里總部神秘建筑9號館深度了解阿里新零售精髓;下午對百貨行業中數字化程度最高,變化最徹底的銀泰武林店進行深度考察,并與銀泰集團CTO 37深度交流,了解銀泰數字化的心路歷程及未來策略。
銀泰武林店交流
銀泰數字化十問
銀泰的數字化調整如何?以2018雙十一戰果來看,11月1日-18日,銷售統計,有7個百萬單品、13個百萬品牌、12個千件商品、1個萬件品牌。11月1-11日,全國59家門店銷售額增長37%,同店增長36%。以下為參觀銀泰武林店時,與副店總及集團CTO的問題溝通及解答。
1 銀泰的經營理念?
零售的本質是商品、價格和服務,銀泰秉承的理念是“好商品不貴”。
2 為什么要數字化?
好商品不貴,但也需要在正確的場景才能實現好的業績,今天,絕大多數商場,商品和價格都沒有獨特性時,服務就必須變得有識別度。而現在的消費者都在線上,消費者在什么地方,零售企業就需要在什么地方滿足他們的需求。
3 銀泰數字化思路?
服務數字化會員的互聯網商場,數據驅動貨找人的商場,有規?;渴鹦铝闶勰芰Φ纳虉?。
4 銀泰會員數字化現狀?
銀泰數字化會員基于淘寶ID,數字按OneData體系標準化建設,核心服務全運行在阿里云上,會員營銷交易商品服務及場智能設備全部線上線下一體化。
5 商品的數字化情況?
除了黃金珠寶外首飾外,聯營專柜的準化商品100%實現單品管理,黃金珠寶首飾的單品管理也在進一步實施中,將來的不久也將實現單品管理,對于商品的圖片來源,一部分來源是品牌商自己提供,如在天貓有旗艦店,則通過圖片授權使用即可,另一部分則是銀泰自己的團隊進行拍攝。
6 是否與所有品牌都進行了對接,實現庫存管理?
不是所有品牌都進行了對接,但大部分并未做對接,系統對接仍存在障礙的情況下,通過人工的方式,每日與品牌商對庫存,更新庫存信息。
7 線上線下價格是否一致?
線下門店、線上喵街價格都一樣,如果在天貓上有旗艦店,則與天貓上的也會一致,關于線上線下價格的一致性,都提前與品牌進行談判,確保價格的一致性。
部分樓層開始試行電子價簽
8 線上和線下的特性,導致營銷有差異,如何對待?
現在的促銷都是直接折扣,不再做類似滿減等活動。
9 喵街的定位?暢銷的是什么商品?
喵街是新商場的操作系統(MOS),是會員、商品、服務、消費履約供應鏈路、倉配、物業、工作臺、數據平臺+決策系統,同時喵街在商品銷售的廣度有了較大的拓展,但喵街上不會賣所有商品,主要賣暢銷品,暢銷品主要是美妝類商品。
10 銀泰模式是否有可復制性?
現在都在提“人貨場的數字化”,而實際應該是“人貨場的數字化管理”,前者還是基于現狀來做匹配,但真正的變化,人貨場的數字化管理,是組織結構的根本性變化,需要對應的組織結構升級,如果還是原來的組織結構,很難有很大變化或真正的效果。銀泰目前的IT團隊有200人,銀泰數字化模式的輸出,目前在西安開元和廈門國貿項目上,3個月使得這兩個商場具備銀泰新零售能力,但就這兩個項目都具有一定特殊性,西安開元是銀泰收購的項目,國貿也是和銀泰合資的企業。
部分成員觀點
成員收獲頗豐,均有不同程度的判斷和觀點,中百協常務副秘書長楊青松認為:
百貨仍然大有可為
1-11月,銀泰全國59店銷售同比增長37%,工作日客流不斷。“百貨商場就像一個物質愿望的大教堂,少了他我們就少了一個可以容身和許愿的地方”《紐約客》。
技術進步勢不可擋
對技術,尤其是互聯網技術不關注不了解不應用,企業很難有發展。
云計算未來已來。
具有一定規模的零售企業,是時候考慮考慮、學習學習云的問題了。
天貓精靈相關負責人講解
信譽樓百貨電商總經理劉永利認為零售數字化呈現以下幾個趨勢:
趨勢一:數字化成為企業的核心戰略,已經成為中國零售業發展的共識。
趨勢二:零售業創新發展的基礎是新消費和消費升級,技術和資本在不斷的推動零售市場的演變,要以消費者為本。無論是“智慧零售”還是“新零售”,還是“無界零售”,但是本質上都是一樣的,核心的一點就是以顧客為中心的全渠道和數字化。
趨勢三:中國零售數字化,希望每一秒鐘都跟消費者接觸起來,市場不再是人走過去的地方才有市場,更多是眼睛看得到的地方,耳朵聽得到的地方都是市場。24小時一個人可以做很多事情,商家希望每一秒都能夠觸達,知道他想要什么,他要的時候,我提供。這是當今競爭模式、商業模式改變的根本。
趨勢四:數字化在今天的中國以及在整個全球來講,僅僅是邁出了第一步??蛻艉凸湼镜哪芰c在于數據,決定你未來數字化的程度或者能走多遠。數據有幾個標準。第一,必須要真實數據。 第二,數據是否新鮮。不能拿歷史數據對比。