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新零售你学得会:看盒马鲜生、马克华菲们怎么玩(《商业评论》2018年5/6月号)pdf/doc/txt格式电子书下载

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书名:新零售你学得会:看盒马鲜生、马克华菲们怎么玩(《商业评论》2018年5/6月号)pdf/doc/txt格式电子书下载

推荐语:

作者:商业评论著

出版社:浙江出版集团数字传媒有限公司

出版时间:2018-06-12

书籍编号:30415842

ISBN:

正文语种:中文

字数:238831

版次:1

所属分类:互联网+-产品/运营

全书内容:

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编者寄语 洞悉新零售


当“新零售”在2016年底被提出时,没有人可以清晰地讲出新零售应该长什么模样,但商业的发展一日千里,如今,已有一些先行者用实践展示了新零售的威力,刷新了我们的认知。


在本期《焦点·新零售》栏目中,我们要深度探究五个新零售先锋案例,给“新零售”画个像。


有人对新零售有误解,认为现在线上流量太高了,因此电商到线下开店,无非换了个说法而已。但是这些先锋企业的实践表明,新零售的威力在于线上线下一体化,而且门店也有新的形态和定义。TATA是木门行业的领军企业,也是最早涉足互联网的企业。但是,TATA的渠道发展面临着瓶颈,因为需要大面积展厅等原因,TATA的店只能开在建材城,即使在所有的建材城都开店,渠道仍然有限。而新零售帮助TATA突破了渠道限制。智慧门店是TATA新零售的主要落地形式,其面积在100平方米左右,远小于开在建材城里数百平方米的大店。而且,TATA智慧门店都开在大型社区附近,客户一出家门就能体验。相比传统大店一般需要20多人,智慧门店因为智能化和自助化,只需2〜3人,人工成本大大降低。至今,TATA首家智慧门店开业已有半年多。在3月份,智慧门店的客流量已经跟传统大店持平,订单成交率达到35.7%,接近于传统门店的38%〜40%。根据计划和进度,到今年5月,全国TATA智慧门店会有130家,明年年底计划开到2,000家。而TATA过去19年才开了近2,000家门店。由此可见,TATA对门店做了新的定义。关于这一点,大家在盒马鲜生案例中也可以看到。盒马的坪效是其他同行的3〜5倍,关键就在于对门店的定义不同。盒马创始人侯毅认为,门店的本质是流量收集器,它是交易的起点,不是终点,交易的终点应该在电商。只要在线下完成交易,就会受到坪效极限的制约,只有把交易放到互联网上完成,才能突破极限。因此,盒马采用的是“吃-转-送”三步法:让消费者在超市里吃海鲜,建立信任;用App买单,从线下往线上导流;30分钟内送货,保证线上购物体验。


当然,新零售不能一蹴而就,有很多难关要过,最大的难关就是线上、线下的利益分配。TATA曾经历过2次电商部门建了又关的经历,就是因为没有处理好经销商的关系,影响了经销商的收益。在2012年第3次开天猫旗舰店时,TATA决定天猫店纯粹服务于线下经销商,不跟他们争利。天猫店所有运营费用由TATA承担,不收取任何佣金,线上全部订单自动分配给城市分公司,经销商按批发价从TATA进货,批发价与零售价之间的差额就是经销商的利润,公司只赚批发利润。林清轩也曾面临类似的困境,虽然它的门店全是直营店,但是以前线下导购与线上是竞争关系。2018年实施新零售后,林清轩改变了方法和政策,导购通过“手淘+钉钉”与顾客绑定关系,顾客如果在线上购买了林清轩的产品,与其绑定关系的导购可以拿到百分之百的提成。


需要提醒的是,新零售并非是包治百病的灵丹妙药,新零售能提升运营效率和消费者价值,但是新零售并不能解决品牌定位问题。只有确立了清晰的品牌定位,占领消费者的心智,新零售才能更好地发力。


新零售是一波新的红利,还是真正的零售革命?林清轩创始人孙来春的回答很明确:“有人认为新零售是一波红利,要抓紧赚一把,有这种想法的是机会主义者。我认为新零售是科技发展下的零售革命,是对底层商业逻辑的重构。”过去,林清轩与线下导购是重关联的依存关系,对电商却若即若离。因为线上平台经常搞打折促销,不利于品牌的良性发展;另一方面,线上平台凭借购物的便利性,从门店“抢走”了不少客流,造成导购与天猫之间不可调和的矛盾。新零售重构了品牌、导购、平台之间的关系,将三方结成利益共同体。导购开始将天猫当成了自己的官网,在上面用心维护顾客,导购的生产力因此得到极大提升。


孙来春用政治经济学中“生产力决定生产关系,生产关系反作用于生产力”的基本原理来诠释新零售,新零售重构了品牌、导购、平台三方的生产关系,由此释放了导购的生产力,释放了顾客自由选购的权利。如果能从这个高度看清大势,我们就能明白为什么林清轩在2017年All in新零售了,其他企业还有什么可犹豫的呢?


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[前瞻思维丨职业发展]数字时代怎么抢跑


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■保罗·勒里希(Paul Roehrig)


健身,戒烟,业务转型。一切有意义的改变,都始于一个简单的问题:我该从哪里开始?


我们就如何利用数字化机器参与竞争,与世界各地的商业领袖展开了讨论,从中发现“从哪里开始”已成为现代商业中最常被问及的问题之一。


在这个“万物皆数字”的时代,你的工作中大概也是问题远比答案多。当机器几乎无所不能时,你自己又该何去何从?你的工作会被机器人抢走吗?你的公司会被“亚马逊化”吗?你的行业在五年之后会是什么样子?你的孩子过得会比你好吗?


现在,很多人清楚地认识到人工智能已经无所不在。事实上,人工智能已成为我们日常体验的核心。正是有了人工智能,我们才能在打车软件Lyft上订车,在Hotel Tonight上订酒店,以及通过Alexa智能音箱播放我们喜爱的音乐。


更重要的是,人工智能将进入包括理财、医疗、家庭保险和子女教育等重要领域。这一趋势方兴未艾。


正如我们在最近出版的新书《当机器无所不能,我们该何去何从》(What To Do When Machines Do Everything)中指出的那样,当前关于数字化、人工智能和新型机器的辩论已经不再是它们会不会发生,而是何时发生的问题。还在为不知“从哪里开始”而犹豫不前,肯定会使你走向职业生涯的下坡路。(磁带录像机、柯达胶卷等与时代脱节的例子依然历历在目)如果你还不信,那么就请去和那些最近从福特(Ford)、通用电气(General Electric)、优步(Uber)或者百视达(Blockbuster)、雅虎(Yahoo!)、黑莓(Blackberry)等公司离职的前高管们聊一聊。他们正是由于未能达到数字经济的预期而惨遭淘汰。


这听起来或许有些悲观,甚至有点危言耸听。然而用不着伤心难过,别忘了还有这条好消息:数字化也能带来增长。我们调查了2,000名来自零售、银行、保险(健康、财产及意外保险)、制造以及生命科学等不同行业的高管。这些企业的总营业收入是7.3万亿美元,而在2015年~2018年期间,数字化转型为这些行业带来的增长就高达20万亿美元。


当整个商业世界正在以谷歌的速度飞速前行,以摩尔定律的步伐飞速增长时,“从哪里开始”就成为关系到每个人存亡的问题。谁能正确解决这一问题,谁就抓住了时代机遇。幸运的是,那些在数字经济中抢占先机的成功者已经找到了合适的起步之道。以下是为了适应未来你立刻就能做的三件事。


1.想数字化,就要关注人


这一点乍听上去似乎有点违背我们的直觉,但是当技术无所不在时,人类的比较优势将显得更加重要。在任何历史时期,分析、沟通和学习能力,以及理解他人感受的能力,对于在商业领域取得成功都至关重要。而在未来,这些人类特有的能力——人类与生俱来,而计算机举步维艰的工作——将会更加重要。数据也已清楚地表明,那些典型的人类工作技能(人际交往、领导团队、提问、推理以及解读能力)的重要性将大大提升。


你可能会想:“等等!我在有线电视新闻网(CNN)上亲眼看到一个会跳舞/唱歌/开车/摘草莓/等等的机器人!让机器人从事更多的人类工作会怎样?”机器确实会越来越强大,但是这些机器的开发者认为,对机器人一夜之间颠覆一切人类知识工作的担忧,只是每次重大科技突破时都会出现恐慌的一个缩影。(作为一个社会群体,我们一直对新技术的社会影响忧心忡忡。这可以追溯到文字的发明,甚至连苏格拉底都曾经反对使用书面文字)


判断力、好奇心、创造力,以及人情味,都是当前和近期的技术难以企及的。即使未来几年中新机器会更强大,这一趋势依然不会改变。


2.用新机器提升你的劳动力


5,000年前,一个疲惫的美索不达米亚人开始使用轮子来减轻后背的疼痛。自那时起,科技就在不断地推动生产力发展。而近些年来,机器和软件在工厂中一直在辅助我们工作,为我们服务。


不同的是,现在基于人工智能和机器学习的软件机器人正变得越来越普遍,功能也越来越强大。当你在亚马逊(Amazon)购物,或者在奈飞(Netfix)接受推荐时,你就已经开始在日常生活中使用自动化技术和人工智能。同样的模型也被用于无数的业务流程当中。


当前人工智能威胁论的支持者担心机器人将会抢走人们的一切工作。有些工作毫无疑问会被抢走,但被抢走的数量并不像许多人想象得那么多,最常见的情形是员工在新科技的帮助下,工作效率显著提高。


当你下次走进办公室时,思考一下大家到底在干什么。(当然,是工作方面,不包括刷Facebook或者玩英雄联盟)接下来再想象一下,如果你的公司或者事务所中有50%的同事能够将工作效率提高50%,结果又会怎样。这听起来可能过于极端,但是如果你能够正确设定目标,并对某些日常任务做自动化的处理,还是有可能实现的。


我们要明白一点:每一项知识型工作都由不同的任务构成。可能你恨之入骨的那部分任务可以放心地交给人工智能来完成。当你选对了自动化的任务对象,对经济的影响可能是颠覆性的——因为新机器在提高工作效率的同时,还可以解放我们这些工作者,推动我们去做更多更有价值的工作。这意味着生产率也将提高,而这正是我们的目标。


例如,机器人流程自动化软件Blue Prism将人工智能应用于风险管理、欺诈识别和索赔处理等领域,帮助很多公司每年节省数百万英镑。医疗保健IT服务商TriZetto则帮助医疗保险客户引入流程自动化,实现了提速、增效、降成本的目的。这种例子不胜枚举,而且随着在工作中采用人工智能成为必备条件,这一趋势还将不断增强。


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那么我们应该从哪里开始?第一步,同样也是最重要的一步,就是找准切入点。虽然各行业的情况不同,但是有一些共同的主题。(如果你真的想走捷径的话,不妨找一下有大量员工在一遍又一遍重复劳动的办公小隔间)


软件机器人永不会疲倦,所以就从高度重复性、劳动力密集的工作开始吧。(因为你总想获得立竿见影的效果)机器人擅长计算,所以那些涉及固定流程和大量数据的工作非常适合自动化处理。不要试图将自动化应用于那些复杂、模糊、需要直觉、同理心、好奇心、洞察力或判断力的工作。不要管那些科幻作品的痴人说梦,这类工作最好还是继续留给我们人类吧。


再说一遍:找准切入点至关重要。在某些乏味的任务中引入人工智能,然后将自动化解放出来的时间和精力投入更有价值的工作。比起一遍又一遍地填表格,总在事后撰写支出报告,制订一团乱麻的计划时间表,以及处理如海啸般冲来、令人发狂的电子邮件,这些高价值工作才是我们更青睐的工作。


3.让一切成为代码生成器


有些科技笑话虽“冷”,却能引人深思。“我家的冰箱会对自动喷水灭火系统说什么?”“我家的报警系统被黑客入侵了,要我给他一个比特币才能把它关掉。”这非但不好笑,反而蕴含了无限商机。现在,每件物品都能成为代码生成器。手表、家电、服饰、灯泡、汽车和医疗设备上都能装上传感器,而且很多公司正在基于这些数据开发新产品和新服务。


那么应该从哪里开始装备呢?与其思考这个问题,还不如思考“哪里不应该装备”。你从事的是房产买卖和租赁,可以在住房里安装传感器来避免常见的损坏;你从事的是零售业,可以使用传感器更好地追踪并管理客户行走路线和商品摆放位置;你从事的是保健业,可以在重症监护室安装传感器以达到更好的保健效果;你从事的是制造业,那可以让每一台机器不断地发送数据,以优化生产效率和运行时间。


由于芯片和传感器的价格在不断下降,任何物品都可以产生能被你的业务或你的公司加以利用的宝贵数据。唯一能限制你的,只有你的创造力和创新意愿。


一旦你可以从灯泡、衬衣、风车或者宠物项圈中获得数据,你会如何利用呢?数据背后潜藏着怎样的联系?如何从你的餐桌或汽车所产生的数据中获利?这还不限于实实在在的物品,因为你的物流过程、呼叫中心和索赔过程同样会源源不断地产生数据。


很多商业领袖对此不知所措,因为他们并没有充分认识到数据只是手段不是目的,只是原材料不是商业结果。正是由于这个

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