數字經濟背景下的零售連鎖行業現狀需求分析及技術應用研究

馬珀　王曉軍　解永輝

【摘要】數字經濟背景下線上線下融合的"新零售"商業實踐已初見規模，各類線下零售企業進行了諸多嘗試，各大商業技術應用企業也針對傳統零售業轉型提供了各類應用性技術產品，面對層出不窮的新技術零售企業應該如何取舍，本文對傳統零售業轉型期面臨的問題進行分析總結，從分析轉型期零售企業痛點入手，分析零售企業需求，并給出相應技術應用選擇的對策，幫助零售企業快速、低成本實現新零售轉型。

【關鍵詞】數字經濟? 新零售? 需求現狀

數字經濟背景下線上線下融合的"新零售"商業實踐不斷推進， 我國零售業經過多年粗放式發展效率仍相對落后，各地龍頭零售企業及新銳零售企業進行了諸多轉型嘗試，線上零售企業也悄然發生了一些變化，線下零售呈“冰山”特性，數字化是“破冰”關鍵。

一、傳統零售業轉型期面臨的問題

1.運營成本加大。實體零售店主要成本是商鋪租金和勞動力費用，隨人口紅利消失、房價日益上漲、電商的沖擊，許多人流量冷清的實體零售店為求自保不得不關店。然而主要城市核心商圈的人流人滿為患，各大連鎖品牌紛紛搶占核心位置，多品牌業態進駐商業綜合體，運營成本加劇。

2.轉型浪潮下傳統零售企業變“墻頭草”。在新零售概念沖擊下企業管理者意識到新零售轉型的必要性， 由于經營理念落后、投入成本巨大、轉型必要性不清晰等原因，往往陷入轉型瓶頸。不少管理者轉而尋求技術手段針對某一項業務實現“立竿見影” 的優化。如生鮮便利店，在“盒馬生鮮”將馬云的新零售概念完成落地后，企業管理者受到啟發，受傳統原來的供應鏈體系制約問題還未解決， “盒馬生鮮”尚未對其造成實質的壓力，管理者便轉向門店內一些基于 AI 和視頻的業務應用上。

3.大數據應用落地難、效果具有周期性。新零售業的核心不在大數據分析，而是對數據的應用。通過大數據應用提高效率、優化服務、科學決策，促進盈利才是企業的目的。而市場瞬息萬變，數據價值體現無法一蹴而就，大數據是一個持續改進的過程，不斷指導業務調整、服務改進、技術升級和架構優化。

4.品牌建設增加管理成本。傳統零售的品牌建設依托廣告宣傳、包裝設計、產品質量，與消費者的接觸過程中逐漸建立品牌形象。而互聯網環境將一切細節放大，門店的經營流程合規性、店員著裝統一性、裝修規范性等都是品牌形象的一部分。再加上新一代消費群體對于消費體驗的追求，導致品牌連鎖企業對于標準化管理的要求達到前所未有的高度，相應的管理成本也大大增加。

二、零售企業轉型業務需求分析

零售連鎖行業最重要的需求就是減員增效——降低人工成本，提供運營效能。

1.安全防護。資產安全保護是零售業最基礎的業務，視頻監控、動環監測、熱成像防火等基礎的防護措施是標配。商超里時有出現跌倒、糾紛斗毆現象，對品牌產生負面影響，降低顧客購物體驗，重則傷民傷財，對這些行為進行及時預警處理尤為必要。近年來還涉及到一些職能需求， 慣偷的識別預防、收銀漏掃識別預警是商超的痛點。

2.跨區域巡店管理需要降本增效。零售連鎖行業門店散布在不同的地域，要統一進行管理，巡店效率不高、巡店人力成本大是一大痛點。總部跨區域管理的能力也受到考驗，總店需要保證服務質量、規范要求，管理培訓好分店員工，人力投入、倉儲物流方面占用了企業巨大成本耗費。

3.對顧客的定位需要更完善的分析數據支撐。連鎖企業的經營水平將直接決定企業的盈利能力和企業的生存能力。運營水平的核心是對顧客的吸引和把握，這就需要大量真實有效的顧客數據進行支持。如客戶流動信息、客戶到達信息、客戶偏好信息等，這些數據將為企業的經營決策提供科學的保證。

4.對商品的選擇和布局需要更科學的統計參考。同時，隨著新零售的各類思維方案的碰撞以及 80/90 后消費群體的消費能力提升，顧客更愿意接收一些新鮮事物，零售連鎖企業更需要一些創新的產品、營銷手段來吸引他們，人臉應用、商品識別將是重要的一個手段。

三、技術應用分析研究

1.智能防損應用的深入。2016中國零售損耗率為 0.71%，損耗總值達 1810 億元，內、外盜成為商業損耗發生的主要來源。智能防損的行業化應用達到提高商業防損效率，減少人力成本是零售連鎖行業的主要需求之一。

2.基于大數據挖掘的精準營銷。零售連鎖行業已進入大數據時代，數據分析能力將成為未來領先零售商的核心競爭能力。與線下顧客直接互動產生的豐富數據資源，受技術手段限制，無法提取分析，有效利用這一重要資源，是把握和提高用戶體驗未來成敗的關鍵。零售連鎖店的大數據精確營銷來自于：基于互聯網內容服務提供商的消費者線上行為分析，以及基于商家 CRM、ERP 及消費記錄的分析。隨著線上線下零售業日漸融合，零售業的線上線下界限將逐漸模糊。消費者的線下行為分析和非消費者行為分析，如最熱門實體店的分析、最熱門購物線路的統計、最熱門商品的統計、客流和性別年齡組、商店行竊和貴賓身份證等的統計愈加重要。所以只有線上線下、消費及非消費行為數據的多維度共同挖掘，才能體現營銷數據的價值。

3.跨區域的管理及運營（遠程巡店及管理）。隨智能移動終端及移動互聯網的普及率的提升 ，針對不同地域的細分化營銷需求也逐漸旺盛，線上消費、線下體驗的模式也受到消費者及商家的認可。隨著品牌連鎖或者直營店的本地化服務普及深入，總部跨區域管理的能力受到考驗。從節約人力成本，保證服務質量，管理儲備人才等角度出發，商家的遠程化的管理及運營也是零售連鎖行業的迫切需求。

4.精細化管理的普及（多業務系統的對接）。隨著品類進化及品牌分化的加大，商家更加重視品牌及渠道經營，面對市場下滑，市場亟需從企業到消費者，長鏈條的精細化管理方式，滿足細分化的業務系統被客戶所使用如：安防系統、商業智能分析系統（BI）、銷售管理系統（POS）、電子進貨訂貨系統（EOS）、進銷存系統、倉儲系統、ERP 系統、CRM 系統等。將獨立的系統有機的結合起來，提高運營效率，并深層次多維度的挖掘這些經營/消費數據，是新零售發展的重要趨勢。

目前眾多的應用技術如多系統集成、客流分析、熱度分析、人臉識別、WIFI、云計算等與零售連鎖行業的業務特點及功能做了深度的結合，為零售連鎖企業實現智能防損及精準洞察提供了一套完整的具有行業化特色的解決方案。