大数据如何助力新零售起飞，把商业机密讲给你听！

• 2020 年 3 月 31 日
• 筆記

世界上有千千万万种的零售企业，它们的商业模式各不相同，有的持续赚钱增长，有的却亏损倒闭。那么，零售行业如何赚钱，它们的底层逻辑是什么，大数据又如何助力新零售，今天给你们好好讲一讲。

通常意义上，我们认为在新零售行业中，利润=价格-成本，看起来无比正确，背后却隐藏着无数的陷阱。

首先，这是一个非常静态的公式，并没有考虑时间的价值。例如在服装行业，我们假设A商户卖奢侈品衣服，一年卖一件；B商户卖普通衣服，一天卖一件。看起来A商户的利润更高，但其实B商户赚的更多。

其次，这是一个误导销售策略的公式，只强调了价格和成本，没有考虑产品的特点与差异化特征。例如宜家、迪卡侬等企业，通过帮助供应链精益改善产品形态，以小批量、多品种、快速上新的模式来占领市场，虽然生产和经营成本较高，但占据的市场规模更大，最终能赚到更多的钱。

零售行业的本质是管理流动性，追求毛利总额。我们把零售系统想象成一套供水系统，它包括了上游的水管网络（供应链端）和下游的水龙头、蓄水池（零售端）。蓄水池边上有多个水龙头（代表多个渠道或多家门店），每个水龙头上又有许多的小孔（每一个小孔就是一个单品/SKU）。同时打开所有的水龙头，就会向蓄水池里注水，但是每个水龙头流出水的速度肯定是不同的。流动性就是考核单位时间内，蓄水池中水的总量，也就是毛利总额。而建造和维护这套供水设施的钱，就是零售系统的运营成本。

所以，对于零售行业而言，真正的问题就有四个：

其一，如何在流量既定的条件下，“榨干”每一位进店顾客的价值？

其二，如何在货架空间有限的前提下，努力实现货架上每一件商品都是顾客需要的？

其三，如何节省顾客的关注力，让他/她非常便捷地发现所需要的商品？

其四，如何通过高性价比帮助顾客省钱，让顾客觉得物超所值？

解决的办法并不难，概括下来就是三句话：高动销、不缺货、周转快。用大数据技术改善传统零售行业，赋能商家晋升为“新零售”企业。

第一，不断提高货架上畅销品比率。利用大数据技术，建立高效的商品精准推荐机制，节约客户的关注力。同时，大数据还能够监控市场的喜好变化，推动加快新品研发周期，提高研发效率。

其二，畅销品永不缺货。零售业普遍存在20/80定律，即20%的商品带来80%的销售额。通过大数据技术监控每个渠道销售动态，多频次小批量补货，既能够降低库存，又可以提高销量。同时，一旦大数据技术发现了潜力商品，可以通过陈列、导购和促销等措施让“爆款更爆”，爆款永远都是稀缺的。

第三，在此基础上，尽量提升库存周转。优秀的零售企业，都在提升周转上狠下功夫。7-11周转天数9天，国内便利店平均为29天；Costco库存周转率是Walmart的1.5倍；优衣库周转天数是84天，Zara只有它的1/3；西贝莜面村最慢20分钟上菜，外婆家一天翻台6-8次。如果通过大数据技术，在货架上实现了高动销，再结合多频次小批量的拉动式补货，整体库存水位自然会降低到合理的水位上，最终会倒逼柔性生产和智能制造，提升企业的根本竞争力。

我们常说：“幸福的家庭总是相似，不幸的家庭各有各的不幸”。但我们听到最多的，还是因为企业因为相信经验，错过了一个崭新的时代。拥抱大数据很难，但如果拒绝它，就等于拒绝了时代。