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复盘2018零售:已经改变的人、货、场

日期: 2019-01-01 20:06:36 点击数:  

每到年底,回望的意义一在于提炼精华,二在于启发思考,砥砺未来。这个行业很大、很伟岸,加上每个企业都有不同的基因和本体需求,事实上很需要从多个维度来解说,所以,先为接下来可能的浅薄和无知道个歉。

相对过往概念缤纷,2018年似乎平淡了好多,当水壶不再剧响的时候,可能商业可能进入了改变的深水区。

一、人的改变:有限流量,多穴圈养

今天,8亿网民,71%的移动购物渗透率,每个人自觉不自觉,可能都在被符号化,被商业分类、聚类分割。如果过去粉丝链接、社群裂变及数字化顾客更多是行业的概念、或是大公司的炒作,2018年,因为微信群、小程序、app低成本化和基础设施化,更多的企业在做社群、拼团、做社交活动,技术从少数人的技能变成普及型的应用,所有企业乃至个人都可以获客、锁客和用客,在消费者、顾客、用户这几个概念大集合里,各自拼杀自己的段位。

总体上,我们的感觉是流量越来越重,顾客跳转的很厉害。今天他喜欢这个,明天就开始恶心了,消费者和商业供应互驯共生,热点方生方死,这就是今天的速度。而要认知这些事,很多时候靠我们用定义“不变”掌控变化,我们定义顾客为“带子妈妈”、“多金少妇”,然后觉得可以圈养,而顾客,也似乎在多维的标签属性中活动,体现不同的活跃度。技术能力更强的企业,会把每一个动作,都沉淀成层级沙漏指标,分析,应用,这与过去蒙头上货有很大的不同!

面对一盘消费者,还是有很多企业为做而做,已经积累了数据也不自知,或浅尝辄止。数字化能力差的企业,未来一定会越来越落后,因为这代表的是企业的时代悟性,商业智能化一定会形成更大的对客信息优势!这方面觉知落后,差距就会越来越大,人的本质是流量,从场设、选品、营销到服务,新零售还大有可为!

我们喜欢把今天与昨天的不同概念化,概念浓缩的是一段流年,你没变,不代表行业没变,商业外部是顾客在变,我们内部员工同样在变。

基层员工老龄化、管理中心权威崩塌、文化无趣可能是当下很多企业的现实,雇佣关系、打工文化延续,很多零售企业陷入失速、创新失效的局面;而另一方面,以合伙、创业、投资为新形式的公司不断涌现,虽不完善,但已经体现了极强的生命力。2018年,行业总体的体现有三个方面:一是组织变革,人才调整,或主动或被动,或创新,或守旧;二是跨行业人才流动,互联网运营和传统零售人才互动,特别是线上运营人才的线下渗透;三是行业品牌间人才流动,新旧零售企业人才聚集热度迥异。我们看到行业的各种人事新闻,背后的核心逻辑,应该是组织边界开放和能力提升,做好的在成长,而很多企业,因为内部七八糟的氛围,逼停了做事的人心。企业一把手对人力思考的格局,恰恰会形成企业今天的结局。

企业有两类,一是事主导的,所以经常会用赛道新闻;一类是人主导的,往往与人的知名度一样曝光事。你是什么样的企业,内部人可能察觉不到,但自家业务的顺畅度还是有感觉的。2018年,因事的企业多,因人的少,所以我们看到很多高管的下台、调整,本质上,这是企业效率堰塞的结果,可能也会是未来人力资源的新常态。

2018年,像邻家、欧尚等倒闭或离开,这背后涉及很多的家庭,有时甚至会成为社会问题的一部分,所以零售企业做得好,是一项伟大的社会责任。我们应该为那些持续提供就业的新零售公司鼓掌,他们对行业人资的承接,作用明显!

商业的本质是人,消费者代级变化和层级变化给商业适应和引领带来双重挑战,数字化的顾客成了最大的资源;另一方面,企业内部,赋能型的员工价值无限,而新老企业的认知差距还在扩大,所有的一切,已经发生和还将发生,2018年,事实上中国零售做的都很不错!2019,可能我们最重要的事是照顾人性,砥砺人心!

二、货的改变:供应链的升级和个性崛起

如果有心,我们会发现大量零售业的商品结构、商品颜值、包装风格、陈列风格在发生变化。从思维上讲,优选正在替代丰富,性价比正在替代优惠,有趣正在活化现场,而这一切,都源于供应链升级。

货上的演化,一是表现为去库存在加速,二是新产品的井喷。2018,我们去终端看,生鲜的包装化、设计化和品牌化在加剧;食品快消的风格化、时尚化和新要素非常明显;耐用消费品体现更多的功能细节,以小米有品、网易严选、苏宁极物等为品名的严选店,在行业里大量涌现。这对提升整个零售的货品表现,起到了极大的表率作用,2019年我们将看到更多这样的表现。

货的后端的是供应链。我们说的2018年的这个升级,与此前几年的方向没有大的变化,包括进入源头、规模整合、联合供应、平台化、渠道赋能、上下游延伸、品牌合作、去中间化、自建链路等等,这也是一场决定未来的、看不见的创造战斗。许多企业,配合商品群、商品风格的改变,都把自己的场内的品类的品牌化,像鲸选的各种社、汇、集合、像超级物种的工坊等。但是从效果上来看,许多仍是以生产、通道为导向的、设计思维,因人而产、智能制造、数据导向,仍然需要很长的供应链转换,去库存的压力仍然非常大,品质控制问题仍然十分严重。