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我今天的分享主要是四個板塊，第一是線上和線下的區別；第二個是新零售下一些新的營銷模式；第三是案例分享，今天分享的案例是天貓小店、 小米之家；第四是傳統企業應該怎麼做。
在講這四個板塊之前很有必要聊一下新零售。 一年多前，馬雲在一個遊戲大會上說了這麼一句話：電商的時代已經結束了，未來十年二十年沒有電子商務一說，只有新零售一說。 這句話引起業界的軒然大波，包括宗慶後在內的很多大佬，都在指責說零售沒有新舊之說全是胡扯。 但是過去的一年多，不管是騰訊還是小米，包括阿里巴巴，甚至順豐等很多企業都捲入新零售的這場戰爭之中，阿里巴巴和騰訊去年一年的市值也發生了很大的變化 ，應該說主要的功勞還是要歸根於新零售！
新零售的概念
關於新零售的概念業界也有很多，比如說吳曉波老師說過新零售就是一場因為工具創新而引發的革命。 吳老師認為現在很多工具的改變，比如說支付工具，支付寶、微信，還有人臉識別的技術等等，工具的創新引發了零售的戰爭！ 還有葉國富，他經常跟馬雲唱對台戲。 他說新零售就是以產品為中心，名創優品從來不做線上。 我個人認為的新零售最準確的含義，還是阿里官方的一個定義，我覺得大家很有必要把這句話記住，這就是以消費者體驗為中心的數據驅動的泛零售業態。
為什麼會產生新零售？ 為什麼在五年前或者十年前沒有？
有幾個背景， 第一是消費升級 ，比如說這幾年方便麵的消費在大幅度下降， CPI里關於吃、穿比重都在下降，購物中心裡邊大家的體驗環境越來越好，現在也出現了很多海外購平台。 第二就是個性化 。 比如說淘寶要出現千人千面，是人和消費軌蹟的一個捆綁，比如今日頭條也是個性化的一個表現。 第三就是大數據 。 未來大數據不光在營銷板塊，在製造業都會發生很大的一個革命。 並且是營銷端的大數據來驅動製造端的大數據，驅動整個中國製造的2025。 大數據原先在零售板塊主要是在線上，再下來大數據要完成的革命就是的線下也要完成大數據的覆蓋。
新零售的一個法則：多快好省。 便利店是快和好，大家稱之為萬能的淘寶是多和省，京東是快和好。 原先傳統的零售企業是很難做到三個都OK或者說四個都OK，最多只能占到兩個，所以零售的空間還是很大。
線上和線下的區別
接下來正式進入我們課堂的第一板塊，線上和線下到底有什麼異同？
因為新零售從本質上來說，是線上和線下的融合。 所以很多人把新零售認為是O2O，O2O的理解就是要么線上到線下，要么線下到線上。 實際上新零售不是O2O。 O2O還是一種割裂的狀態，新零售的本質是O加O，是融合，或者說O乘以O。 要真的理解這個線上和線下的融合，我們必須要了解線上線下到底有什麼區別，這樣融合起來才能取長補短！
首先我們來看一下這個線上和線下的區別：
第一個區別是進店的動機。 比如說線下是因為吸引才進的店，因為註意力才進了這個店。 在線下放一個高音喇叭，或者門頭比較好，或者門口在搞活動顧客就進去了。 而線上是顧客需要什麼，有這個需求進了淘寶然後自己搜索。
第二個區別是產品和店舖的順序不一樣。 線下是先進入門店，再看到產品。 而線上是先看到產品，這個寶貝比較OK，大多數人是直接購買，連這個店舖的首頁都沒有去，沒有逛這個店就直接購買。 所以這個順序跟線下是相反的。 這告訴我們什麼道理呢，就是線下的競爭首先是店鋪和店舖的競爭，進了店才有產品的競爭。 而線上的競爭，首先是寶貝之間的競爭，比如說我們看產品最多就是看前幾頁，後邊根本就看不到，展示的機會都沒有。
第三個區別是客服和導購區別。 線下我們叫導購，線上一般叫客服。 線下是主動型的，但線上是被動型的，比如說有些人買東西根本就不問客服，京東客服就做得很弱，阿里還有旺旺。 一般來說線上還是被動的，你問什麼他答什麼，你不問他也不會搭理你。 所以線下推銷的意味比較濃，從能力上來說，線下導購的能力是大大高於線上的客服。
第四個區別是跳轉的成本。 比如你在線下逛了一個店，這個店的體驗不好，寶貝不好，你想到別的地方逛一逛，但是別的店又很遠，所以一個下午也逛不了幾個店。 但是線上呢，如果寶貝不好，就快速的跳轉，也就是一個鼠標的事。 所以線上的競爭很激烈，線下這一塊雖然沒有快速跳轉，但是要求線下的導購要特別關注人的情緒，要察言觀色！
第五個區別是購買的因素不一樣。 線下購買是群體購買，尤其女孩子喜歡好幾個人一起逛，而線上的購物，都是一個人拿著自己的手機在獨立購買，所以它的決策程序也不一樣。 比如在線下購買，尤其是給小孩買東西，你要分清誰是主導者，誰是掏錢包的，誰是影響者，導購要著重那個關鍵人。
第六個區別是瀏覽的效率和順序不一樣。 線上已經從PC進入到移動端，移動端的流量已經占到近百分之九十。 瀏覽的效率變了，線下的瀏覽比如說你進入到一個門店，你可能幾秒鐘把這個店內的上千個寶貝就看得差不多了，而手機端一屏只有幾個寶貝，所以瀏覽效率 很低，人們的停留時間更短，跳轉會更高。 這就要求我們做線上產品，一定要把寶貝不斷的精選，圖片做的一定要足夠好。
第七個區別是我今天強調的最核心的區別：線上有全數字、全過程的畫像，而線下沒有數字化。 最多的數字就是結果化的數字，比如說今天賣了多少業績，產生多少銷售額。 所以很多傳統企業的數字化管理只有結果而沒有全過程，尤其是沒有基於用戶行為的全數字的過程。 線上我們知道今天來了多少訪客，甚至知道是男是女，大概年齡，他們看到什麼寶貝，頁面停留多長時間，點擊了多少次，他們是搜索過來的還通過直通車，他們有沒有 參加活動等等，所有的數據全部都有。 這些數據給我們的決策提供了很好的依據，所有的角色都可以數字化。 但線下全部都是中空地帶！ 所以現在新零售要做的就是把線下全部數字化，這是真正的目的，這樣才能做到線上線下的融合！
新零售線上線下到底要融合什麼
首先是產品，未來的產品是要真正做到融合。
第一，線上線下要同款，不能線上賣得很便宜，線下賣得很貴。 這種消費的體驗是非常差的，銀泰百貨還有蘇寧易購，還有很多門店都做到了線上線下同款。
第二，只有好產品才值得在線化。 因為在線的成本其實也越來越高，你要拍攝圖片，優化頁面等等。 甚至為一個寶貝你要設置不同的頁面，因為個性化了，一個男人和一個女人看到頁面是不一樣的，或者說一個小孩和一個老人看到的頁面也是不一樣，未來的個性化會更加 的深廣。
第三，庫存產品在線上清理比較好。 另外可以先做線上預售測試。
還有，只有爆款才值得在線化銷售。 線下有個概念是線上沒有的，叫坪效，小米在做的時候也是這樣。 比如說他有個米家有品，它的SKU差不多有2萬個，有2000個優選出來進入小米商城，小米商城賣爆的產品，再選出200個放到小米之家來賣，賣的 相對比較OK的，這樣坪效才會更高。 還有就是線下的高端產品會賣的更好一些，因為線下有體驗。 小米也是這樣，線上的紅米會賣得好一點，線下的一些高端產品賣得好一點，因為線上都是基於參數對比，線下還是增加了很多體驗，雖然說VR現在也有很多這個 體驗，但是還是比較差，所以線下是不可取代的。
其次是渠道，未來會根據產品的特性來設計渠道及各個佔比。
不同的產品渠道是不一樣的，不像我們原先做線下。 不同的產品可能它的消費人群不一樣，它的終端就可能不一樣。 比如說一個賣海產品的，它有可能會跟茅台、五糧液去結合，主要看它的目標人群在哪裡。
線上已經做到了千人千面，那線下能不能做到？ 說實話很難做到千人千面，但是一定會做到千店千面。 工業時代最大的概念就是低成本標準化，但是在網絡時代都是個性化，所以它必須基於這個門店周圍，比如說三、五公里的人群畫像是什麼樣，你的門店應該是做了什麼，比如 說你這個門店的引流款什麼，新款是什麼，要上哪些東西，所以每個門店陳列形象應該是有所變化的，就和線上一樣。
還有就是要做渠道取證。 就像我剛才說的小米的取證，從米家有品到小米商城，到小米之家，不同的去佈局。
再有是促銷的融合。 這一塊其實還是做的比較少，但是這個接下來一定會有很多企業去這麼做，比如說線上的逛淘寶或者京東搶到的積分、優惠券能不能到線下去，或者說到線下門店 領的優惠券或者紅包，能不能到線上的店鋪？ 未來一定是打通的。
另外就是自營的門店和經銷商的門店，加盟的門店必須要打通， 因為在消費者的眼裡只要有你門頭的logo都是你這個品牌，不管自營的還是加盟的是一樣的。
再下來就是傳播也會發生很多變化。 原先線下的傳播還是單向，線上傳播基於內容營銷會越來越互動。
還有就是組織架構，未來會有一個趨勢，就是電子商務這個部門有可能會消失，或者說跟線下去試試打通，因為線上線下都打通了，電子商務也不應該做一個獨立的王國去 存在！
新零售的模式下，傳統門店的營銷模式會發生哪些變化？
首先是選址。 原先家樂福、沃爾瑪等比較好的零售終端，他們有一些選址的經驗，或者通過觀察或者去通過調查公司一些統計，找一些人流量比較大的地段，這些都是基於經驗去判斷。 未來的選址是基於數據，基於消費者反饋的數據來判斷。
陳列也會發生很多變化， 接下來線下的門店都會變成數字化的門店，我們叫智慧門店，所以線下有很多頭像識別或者說傳感器，大量的識別技術。
未來的促銷 一定不是像傳統線下搞個促銷吸引人過來，未來看到是精準度，做到精準營銷。 線上其實已經做到了，比如說聚划算，十點鐘開團，就死死地守在那裡，這屬於人找活動。 而線上現在已經做到活動找人，比如說你可能瀏覽過奶粉，那接下來如果尿不濕搞活動的話，他知道你家裡可能有小孩，會把聚划算的活動推送到你面前，而 其他人根本就接收不到。 未來線上這種模式一定會推送到線下。
物流配送 這塊我就不多講了，現在物流配送體系已經非常成熟了，不管是順豐也好，還是四通一達還是菜鳥物流，其實都是基於大數據來優化自己的路線，在做倉儲的一個 體系的一個建設，都已經是完全基於大數據。
還有導購未來一定是線上和線下會融合的。 其實很多時候是線下的門店導購員會比較閒，線上有時候會比較集中，比如晚上他會很忙，搞促銷時候很忙。 其實線下導購的優勢更強，因為線下導購一般從業的經驗和能力會比線上會更好，所以這塊一定會打通，也會節約一些人力成本。 導購還可以做到一些追銷，未來線上線下打通之後，比如說線上的這個消費者逛了店，但是沒有買，線下的導購會給他發送信息，讓他到線下最近的門店 去看，而導購也會捕捉到這個信息去跟踪這個客戶，所以就是把線上線下融合之後導購的效益也會更高。
案例分享 ：天貓小店和小米之家
接下來跟大家分享一些案例。
阿里巴巴最大的案例是盒馬鮮生，他的配送範圍是3公里。 未來顛覆的是超市或者便利店，因為盒馬鮮生未來賣的東西很多，聽說最近它已經在賣成人的用品。
天貓小店呢是什麼概念？ 它是阿里巴巴B2B旗下的，他的原名叫零售通。 零售通這個事業部真的是在顛覆整個中國差不多660萬的夫妻老婆店，所以說如果說盒馬鮮生顛覆的是超市，那零售通顛覆的就是我們現在看到馬路邊的各種夫妻老婆店， 包括農村里的。
他們用一個App，讓店老闆在裡邊去下單進貨，他是基於周圍消費者的人群畫像來去進貨的。 阿里巴巴最大優勢就是數據，中國大多數人都有淘寶或者說支付寶，你什麼都沒起碼看優酷，或者玩微博，或者用高德，這都是阿里旗下的。 根據這個小店附近的人群畫像給你提供更好的什麼產品，比如他發現，你附近很多人在線上經常買三隻松鼠，而你店裡沒有，他就去給你配送一些，很多店老闆 發現他推薦的產品周轉率會更高，收效會更好。 線下最缺的就是數據，並且你進的貨的頻率越高，它對周圍人的反饋越來越準確，給你推薦的商品越來越好，效率會越來越高。
還有就是物流，他會通過菜鳥物流，他們的三級倉儲體系，比較常用的產品都會放到前置倉，通過菜鳥物流很快的送到你的門店。 另外它對於夫妻老婆店的，尤其到了旺季缺少資金的時候它會提供貸款。 慢慢產生信譽之後還有一個服務就是你隨時可以退貨，這個在線下是很難去想像的，還有就是倉儲的費用其實很小，不用囤那麼多的貨。
零售通給我們一個最大的啟示，傳統的渠道代理經銷商或者批發市場，所有的傳統流通體係都會發生革命性變化。 為越來越多的品牌都想就像娃哈哈一樣把自己的產品賣到中國的角角落落，但是很難做到，或者說一夜之間很難做到，但現在只要介入零售通，它會 把產品一夜之間就慢慢的分配下去，然後你的產品去進倉，配送也是菜鳥網絡的成員去配送。
接下來跟大家講一下小米之家。
按道理小米其實是沒有資格去做新零售的，為什麼這麼說？ 因為小米的毛利空間大家都知道幾乎接近於零毛利了，線下的這個房租成本人員成本也很高。 說實話小米前幾年蠻低迷的，但是2017年打了個翻身仗，並且聽說馬上要上市了。
小米的新零售就是抓住了一個效率，他雖然說沒有阿里巴巴那麼多的數據，但是利用一個公式，它的坪效做到了可以說是全世界第二，第一名是蘋果。 這個零售的公式就是，流量×轉化率×客單價×复購率÷面積。 小米之家的面積一般在200多方，他現在要做的就是流量、轉化率、客單價、复購率這幾個指標怎麼快速提高。 寫字樓一般是沒有流量的，購物中心流量還是很大，它發現買小米的人大多數都是買無印良品、星巴克、ZARA這些消費人群。 所以他的門店就開在離她最近的地方，這樣出來之後馬上就逛小米之家，蹭流量的模式用得非常好。 另外就是把低頻變高頻，因為買手機可能一兩年換一個，如果一兩年來一次店裡，那店生意沒法做了，所以它引入了很多很多產品，你看小米現在很多產品都是 高頻的，比如說電池或者其他的什麼產品。
另外一個就是轉化率！ 雷軍提出的爆品戰略，最極具性價比的產品，產品都是幫你嚴選優選出來的，讓你閉著眼睛去購買，產品最好性價比最高，根本不用去比較。 這種轉化率是極具的高並且購買的體驗非常好。
另外就是客單價，他圍繞手機做了自拍杆，手機殼充電器等一大堆，本來想買個手機，結果你買了很多很多。 其實這些產品有可能賺的錢比手機還要高，因為手機的行業競爭太激烈，其他的配件的產品其實價格沒那麼透明。 另外就是增加了這個複購率，打通全渠道。 不斷的去打通這個品牌認知，讓他復購率變得很高。
傳統企業如何去應對
最後我們談一下這個傳統企業怎麼去應對，提幾個觀點：
第一，關於新零售要快速去學習， 除了學習理念更重要就是要多看各行各業的一些案例，對我們有什麼大的一些影響。 新零售你不能說你應該教我這麼幹，因為時間畢竟不長，很多行業還都在摸索。
第二，新零售本質就是線下線下融合，但是線下融合的前提就是線下首先要在線化、要數字化，否則線上是數字的，線下是模擬的，它們是無法融合的。 所以目前很多企業要趕緊把線下要數字化，傳統企業沒有觸電的，你也不要幸災樂禍說：看看我還好我沒做電商，他們又回來了！ 歷史不可能倒退的。 我們現在要做的就是把原先封閉的IT走向開放，數據流動起來變成一種資產。 未來很多門店就會變成一個智慧門店。
在將來我們要做產品代謝，未來新零售要做到幾個在線，產品在線、客戶在線、員工在線、管理在線。 凡是能在線的都要在線，這樣才會產生這麼一個數據協同的作用，大數據才會慢慢產生作用。
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