大數據如何助力新零售起飛，把商業機密講給你聽！

• 2020 年 3 月 31 日
• 筆記

世界上有千千萬萬種的零售企業，它們的商業模式各不相同，有的持續賺錢增長，有的卻虧損倒閉。那麼，零售行業如何賺錢，它們的底層邏輯是什麼，大數據又如何助力新零售，今天給你們好好講一講。

通常意義上，我們認為在新零售行業中，利潤=價格-成本，看起來無比正確，背後卻隱藏着無數的陷阱。

首先，這是一個非常靜態的公式，並沒有考慮時間的價值。例如在服裝行業，我們假設A商戶賣奢侈品衣服，一年賣一件；B商戶賣普通衣服，一天賣一件。看起來A商戶的利潤更高，但其實B商戶賺的更多。

其次，這是一個誤導銷售策略的公式，只強調了價格和成本，沒有考慮產品的特點與差異化特徵。例如宜家、迪卡儂等企業，通過幫助供應鏈精益改善產品形態，以小批量、多品種、快速上新的模式來佔領市場，雖然生產和經營成本較高，但佔據的市場規模更大，最終能賺到更多的錢。

零售行業的本質是管理流動性，追求毛利總額。我們把零售系統想像成一套供水系統，它包括了上游的水管網絡（供應鏈端）和下游的水龍頭、蓄水池（零售端）。蓄水池邊上有多個水龍頭（代表多個渠道或多家門店），每個水龍頭上又有許多的小孔（每一個小孔就是一個單品/SKU）。同時打開所有的水龍頭，就會向蓄水池裡注水，但是每個水龍頭流出水的速度肯定是不同的。流動性就是考核單位時間內，蓄水池中水的總量，也就是毛利總額。而建造和維護這套供水設施的錢，就是零售系統的運營成本。

所以，對於零售行業而言，真正的問題就有四個：

其一，如何在流量既定的條件下，「榨乾」每一位進店顧客的價值？

其二，如何在貨架空間有限的前提下，努力實現貨架上每一件商品都是顧客需要的？

其三，如何節省顧客的關注力，讓他/她非常便捷地發現所需要的商品？

其四，如何通過高性價比幫助顧客省錢，讓顧客覺得物超所值？

解決的辦法並不難，概括下來就是三句話：高動銷、不缺貨、周轉快。用大數據技術改善傳統零售行業，賦能商家晉陞為「新零售」企業。

第一，不斷提高貨架上暢銷品比率。利用大數據技術，建立高效的商品精準推薦機制，節約客戶的關注力。同時，大數據還能夠監控市場的喜好變化，推動加快新品研發周期，提高研發效率。

其二，暢銷品永不缺貨。零售業普遍存在20/80定律，即20%的商品帶來80%的銷售額。通過大數據技術監控每個渠道銷售動態，多頻次小批量補貨，既能夠降低庫存，又可以提高銷量。同時，一旦大數據技術發現了潛力商品，可以通過陳列、導購和促銷等措施讓「爆款更爆」，爆款永遠都是稀缺的。

第三，在此基礎上，盡量提升庫存周轉。優秀的零售企業，都在提升周轉上狠下功夫。7-11周轉天數9天，國內便利店平均為29天；Costco庫存周轉率是Walmart的1.5倍；優衣庫周轉天數是84天，Zara只有它的1/3；西貝莜麵村最慢20分鐘上菜，外婆家一天翻台6-8次。如果通過大數據技術，在貨架上實現了高動銷，再結合多頻次小批量的拉動式補貨，整體庫存水位自然會降低到合理的水位上，最終會倒逼柔性生產和智能製造，提升企業的根本競爭力。

我們常說：「幸福的家庭總是相似，不幸的家庭各有各的不幸」。但我們聽到最多的，還是因為企業因為相信經驗，錯過了一個嶄新的時代。擁抱大數據很難，但如果拒絕它，就等於拒絕了時代。