關於新零售，有些概念其實就是泡沫觀點

來源：品途網

哪些業態是真正提升了行業效率，哪些又是借著風口實則違背商業邏輯；如何尋找價值、避開窪地，是為蜜與毒。

新零售的概念自幾個月前馬爸爸佈道之後就火的一發不可收拾。核心邏輯是零售未來不分線上線下，要打通渠道之間人貨場（零售三要素）和交易數據，提升綜合效率。

一個賽道成為風口，首先說明基礎設施的普及程度達到了一定要求（《引爆點》一書的觀點是滲透率達到20%是一個分水嶺），其次風口本身的價值在於使得投資人和創業者短期內對一個領域的認知程度和熱情達到峰值，像寒武紀環境利於物種大爆發，創投的熱度傳導到消費者（to c的產品尤其重要），公眾正向輿論等同於一波免費高質量流量，這雙重因素下其實是有機會成就一些大東西。

就拿新零售這波來說，有風口肯定也有泡沫。哪些業態是真正提升了行業效率，哪些又是借著風口實則違背商業邏輯；如何尋找價值、避開窪地，是為蜜與毒。

線上給線下導流？

新零售承襲O2O觀點，有一個論調認為是線上給線下導流。前幾天看到個有趣的說法，「線下不缺流量，人家每年付出的幾十萬租金就是在為流量買單，缺的是高效運營流量的能力和流量一致性的能力。」

什麼意思呢？

流量運營是說一個進店用戶或意向用戶，如何通過運營手段促進成交，並且提升關聯購買和客單價。線上常採用的方式根據數據標籤做精準展示、組合優惠等；線下交易轉化率的提升除了促銷手段，大多依賴導購員的經驗，比較難標準化。

流量一致性是說我開第一家店月流水30萬，打算開第二第三家時，我如何保證獲得跟第一家店相近的流水收入？線上流量好辦，一個店鋪其實就是一個網址鏈接，我可以滿世界採買流量導入到這家店鋪，採買價格一個CPM一個CPC多少錢是相當標準化的，而且在線廣告的程序化購買讓我們能夠精準買到契合的用戶，不用為無效流量付費。

而線下零售更多是被動流量，即我的店鋪開在這個商圈，就能吸引這個商圈一定的客流到我的店鋪形成銷售轉化，但具體能吸引多少，如何在開店之前就能大概知道開店成熟期之後的流水規模呢？這更像個黑盒子。好玩的是，線下開店之前的「選址」其實是個非常依賴經驗的活計，類比線上廣告投放的「流量預測」，比如一個選址人員的內心戲「這個商場的這個位置，之前開一家串串香，60平米，租金加水電5萬，客單價120，一天翻台率4次，月流水30萬，我開一家火鍋店應該也差不多，成交！」

這個例子引出兩個事兒：

一個門面，之前賣什麼，之後賣什麼，其實變動的範圍有限，這主要是在消費者心智中佔據的位——「我記得街角原來有一家咖啡館」，到了發現「哦現在換了個牌子，沒事兒就在這兒喝吧」，看，新咖啡館蹭了老咖啡館的流量；

如何把線下租金的成本效率抽象出來，不那麼依賴經驗計算選址？

自己是做電商出身，剛開始研究線下業態時對「坪效」這個詞其實無感。因為這是個後置性指標（月流水均攤到門店面積每平米的產出），只有在發生之後用來評估做的怎樣，既無法提前預測、也沒辦法突破性提升。如果是同一地段不同品牌（比如西單大悅城一家星巴克一家Costa），坪效比較的是兩個品牌的變現效率；或者如果是同一品牌在不同商圈，比如星巴克西單大悅城店和星巴克朝陽大悅城店，比較的是不同商圈的流量。純粹比較不同業態在不同商圈的「坪效」這個數據，不做任何控制變數，其實這個比較是沒有意義的。

那有沒有一個可以通用的指標衡量線下零售的效率？我做了個有趣的算數題，把線下流量折算成電商熟悉的每單獲客成本。就拿剛才的例子，串串香店60平米月流水30萬，坪效5000塊，這個數字什麼都不能說明；但按照月流水30萬/客單價120，實際成交訂單2500單，租金加水電5萬攤到每個訂單上是20元，這個成本是否是比我開一家線上店鋪的獲客成本低（假設火鍋可以在線銷售）？如果我要開一家新店，預測出來每個訂單獲客成本15（低於之前的店鋪），是不是應該堅定拿下這家店？

這麼一算，很多問題迎刃而解。

線上線下如何分別打開局面？

線上線下零售面臨不一樣的困局。

線上零售的痛點是流量成本高，如何開源節流？開源是增加關聯銷售同時要跟sku的管理能力平衡，節流是說要想想低成本批量獲取流量的方式，比如網紅電商、內容電商。所幸現在廣告體系非常成熟，優質流量都有變現的需求供給管道。

線下零售的問題是以前靠自然流量，都是供給決定需求，現在因為供給側有替代選項出現（比如電商、或者臨近街區的另一家店），每個商業體被迫提升體驗和和提供差異性的產品來抵抗自然流量的流失，同時運營線上入口做流量補充和數據沉澱。

產品和服務的關係？

服務和產品是線下業態的二象性。以前產品和服務區分非常明顯，比如超市就是銷售產品的業態，餐館就是銷售服務的業態。現在看到兩種形態在交叉融合，比如星巴克作為一家咖啡館，大多數訂單其實是買了帶走（to go）的；而阿芙精油作為護膚品零售商，同時提供買產品即可在店用所購產品做美容的服務。

不過如何區分一家店是服務為主還是產品為主，有個好玩的判斷依據——如果點單很快但是如果沒座位就沒法消費，大概率是服務為主（呷哺呷哺）；如果座位不一定坐滿或者沒設座位，但點單的地方排大隊，妥妥的產品為主（喜茶）。

數據的價值？

很多新零售服務商在鼓吹數據的價值，認為只要打通數據就能大幅提升收入。這個事情其實思考一下ending story就很好判斷——線下零售如果所有的數據都可以被記錄和分析，那就是電商的形態；一個線下零售數據服務商如果服務於電商還能否有效率提升？如果不能，那就沒有實際意義。

所謂數據在零售中產生的價值，我一直不認為是技術的革新，而是觀念的革新。80後成為企業中流砥柱，承擔管理職能，他們更相信科學管理的價值，以及關於管理科學有一整套方法論和Saas化的工具去enable這個過程。

編輯：周碧瑩

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！