2018智慧零售白皮书：零售不死,巨变时代的零售转型工具箱

2018智慧零售白皮书：零售不死，巨变时代的零售转型工具箱

摘要：日前，腾讯研究院与科尔尼管理咨询公司联合发布《构建智慧零售完整图景——2018智慧零售白皮书》。

日前，腾讯研究院与科尔尼管理咨询公司联合发布《构建智慧零售完整图景——2018智慧零售白皮书》。

《白皮书》指出，智慧零售的核心是以消费者为中心的零售活动的生态化，与零售相关的生产设计、

物流仓储、集中采购、场景售卖、服务活动、经营管理、资金流转等所有环节都逐渐融入数据化和智能化

的平台，最终达到零售商效益优化，消费者体验优化，实现万物互联智能决策的自主商业。

以下是《白皮书》的主要内容：

零售是人类最古老的业态之一，伴随人类文明产生。从最早的挑担货郎走村串户贩卖商品，到形成固

定的前店后厂模式，分散的小型零售商崛起。工业革命以后，零售完成百货革命、店铺迅速大型化，紧接

着又出现连锁即总部加分店的模式，超级市场和购物中心相继崛起。这些传统零售业态信奉抢占优势区位、快速开店扩张的经营原则，创造了每年门店数翻倍的黄金10年。

随着移动互联网的发展，人们“买买买”的习惯从线下搬到了线上，线下实体零售受到了前所未有的冲击。全行业商品零售额增速连年下滑、人力租金成本大幅上升、关店潮频现。有人认为“零售将死”，这并

不正确，因为不论时代如何变迁，只要有人做生意就必然有零售。

零售现阶段的困局，从更本质的问题上来说明，源于工业革命以来，传统零售企业的粗放模式已无法

匹配新的消费需求。零售需要的是一场变革，一场主动的、自发的、利用科学技术的变革。

而智慧零售并非是互联网公司去“颠覆”零售商，而是零售商出于自身的需求利用好新型工具实现必要

的自我转型与升级。

隐形的智慧零售

如果你是一个商家，你觉得智慧零售应该是从什么时候开始谈起呢?

谈起智慧零售，大多数人想起的都是无人零售概念中从商场拿起商品就能走的场景。然而，就像零售

不仅仅是开一个商店卖东西那样简单，智慧零售对零售的升级改造也绝非只是在支付、选购环节这么简单。《白皮书》就对平时消费者体验不到的整个智慧流程进行了一次全景式的梳理。

零售不死与智慧零售的三阶段

在《白皮书》中指出，智慧零售本身的发展根据科技手段不断增强，数据来源不断拓宽，经营者的人

力投入逐渐减少，可分为雏形期、成长期和成熟期三个阶段。

第一阶段雏形期，以传统企业的数字化转型为主。零售企业利用ERP等信息系统搜集和整合企业内

部数据。企业以计分板的形式看到自己所需要的数据，并且展现出决策者最为关注的运营要素—关键绩

效指标如渠道销售额、用户信息、生产成本、原料采购、管理费等等。这一阶段，管理以经营者为中心。

第二阶段成长期。人机协同开始，部分业务开始智能化和网络化。零售决策者从“发生了什么”向“为什么发生”转变。通过各种商业智能系统和大数据分析软件，企业整合价值链各环节的数据，如上下游供应商、企业内部数据、下游经销商和零售网点数据，分析数据背后的含义，指导商业决策、提升运营效率。

在过去以自建会员体系和搜索为主的获客模式融入串联移动支付、公众号、小程序、社交效果广告、礼品卡、会员卡、金融服务等高频交互场景，社交流量的力量将逐渐显现。

第三阶段成熟期，在人工智能、大数据、AR、物联网等新技术和新模式的双重驱动下对“人、货、场”三要素重塑。科技的复杂度提升。各式各样的传感器、计算机视觉等技术的广泛应用提供了更多维度的数

据采集手段，使数据来源扩充到直接相关与非直接相关的多维数据。全面数据将带来精准化，无论是市场

细分颗粒度，还是商品和服务的颗粒度都将越来越精细。通过数据+算法围绕业务场景，通过全渠道、数

字化、场景化的改造，使实体零售实现降本提能，实现从生产端到最终销售端的全面提升改善。

事实上，现在的智慧零售在选址、选品、物流、会员管理等方面都已经有了可落地的因公方案。而对

于零售商来说，这些智慧零售方案所解决的问题比单纯的上一套“炫酷”的支付系统更能提升自身的效率，

增加营业额。

以选址为例，与传统的选址模式流程长、动用人力资源大、对行业专家强依赖不同，智慧选址系统可

以通过一段时期内(一周、半个月，一个月)不同时间段人口热力分布，进行热力图打分，了解各店面人流

综合值。

再选定人群(号码包/年龄、性别、收入、职业、支付偏好)的某段时间不同时间段客流热力图区域评分，划定目标区域;

最后，比对现有门店数量及潜在客户区域，提供可以增开门店的热区建议。

尤其是对于连锁企业来说，智慧选址系统可以大幅度的降低在选址过程中的时间成本和人力成本。

再以许多零售商比较头疼的“选品”为例，在过去选品的难点在于 SKU 是标准的但不同地区的消费人群对商品的喜好各不相同。如何在最短的时间里，摸索出门店附近人群的消费偏好，以及随区域的经济发展水平更新人群的兴趣变迁成为了每个门店店长的硬功夫。

而在智慧零售中，基于腾讯大数据包含的商圈流量、商圈客流属性、人群兴趣变迁等数据以及品牌、商户拥有的商品、销售、会员等数据建立机器学习模型，可以重新建立线下零售商的消费场景。帮助线下零售商提供门店品类建议、单品建议，提供动态定价支持。

虽然智慧零售给传统零售行业带来的这些赋能是消费者无法直接体验到的，但从购物体验上来说，消费者能够感到的是商场越来越懂自己，想买的东西越来越多，要买的东西越来越便宜。

智慧零售的“工具箱”与“方法论”

无论是上文提到的智慧选址、智慧选品、动态定价，还是《白皮书》中介绍的用智慧物流保证店内时时不缺货，时时无库存，都是互联网智慧工具与传统零售应用场景的具体结合。

智慧零售的开放赋能包括连接一切的云平台以及社交网络，通过释放核心资源，对外开放腾讯的云计算、大数据、人工智能、位置服务等技术能力;小程序、移动支付、营销推广、场景引导等体验服务能力以及腾讯各平台流量资源为合作企业赋能。