算法引领的新一轮零售变局

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新零售/智慧零售
OliverWyman奥纬咨询
Nick Harrison
2019-02-22 · 11:55
[ 亿欧导读 ] 数字化购物不仅意味着购物的物理场景由线下转移至线上,还包括使用数字技术提供客制化商品推荐,通过信息搜索,为消费者找到最合适的商品,实现真正的“新零售”。
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2016年10月份的阿里云栖大会上,马云第一次提出了“新零售”的概念。“新零售”实现的数字化购物不仅意味着物理场景由线下转移至线上,还包括使用数字技术提供客制化商品推荐,通过信息搜索,为消费者找到最合适的商品。

数字时代下,亚马逊、阿里巴巴等数字化零售商如何颠覆传统零售业?本文探讨了三种正在兴起的数字化信息搜索和顾问服务引擎:商品和服务供需匹配公司、数字式个性化购物者和用户评价聚合网站,研究它们如何通过数字化变革改变零售业结构。

本篇文章来源于OliverWyman奥纬咨询,作者是Nick Harrison和Bobby Gibbs,以下是亿欧智库带来的精选分享:


TripAdvisor、Expedia、Kayak、Google Flights等旅游信息搜索引擎巨头几乎已全面取代了旅行社,成为大多数消费者出游的顾问。这些独立的 “信息搜索和消费顾问型” 引擎可能很快引发零售业新一轮的颠覆变革。

数字化购物革命的第一阶段解放了消费者购买日用商品对传统零售店的依赖,节约了时间和金钱。革命第二阶段的主要部分可能是通过技术进步实现客制化的商品推荐,然后通过网上信息搜索,为消费者找到性价比最高的网购商品。

一些老牌零售商已经为消费者提供从本店所经营商品中寻找最适合品类的服务。新一代零售消费顾问服务引擎将更直接地为消费者提供个性化服务,提供透明的信息、客观全面的商品评价和丰富齐全的商品品种目录。独立的“信息搜索和消费顾问型”引擎可以将消费者引导到折扣力度最大的零售商,或者建议消费者推迟购买以等待商家的促销活动,甚至直接与商品生产商谈判商品和服务销售条件。

如果发生上述发展态势,奥纬预测零售信息搜索和消费顾问引擎可望发展成为独立的产业,进而改变零售业结构并赢得可观的市场份额。

可以肯定的是,技术进步,以及旅游与零售信息搜索和消费顾问服务之间的差异,使得二者的直接比较变得困难。然而,亚马逊、阿里巴巴等数字化零售商已经模糊了传统零售的分界线,数字化零售的潜在需求规模大并且不断增长,似乎有理由认为零售信息搜索和消费顾问引擎最终将更趋同于旅游搜索和顾问服务。接下来,我们探讨三种正在兴起的数字化信息搜索和顾问服务引擎。

零售商抵御竞争的最佳方式是提高消费者直接在商家官网或实体店购物的吸引力。

商品和服务供需匹配公司

从事零售商品和服务供需匹配的公司以一种引人入胜的、透明的方式将海量消费选择融入旅游行业。例如,Skyscanner和Booking Holding旗下的Kayak等公司对数千条航线和航空公司组合进行优化,为用户推荐既节省成本又节省时间的选择方案。

同样的原则也适用于零售业,但迄今为止规模相对小得多。例如,Google Shopping可以依照消费者的特定款式、颜色和尺寸要求搜索寻找性价比最高的服装商品,还可以找到达到一定价位区间的电视机和洗碗机,再将客户引导到相应的电商平台。

Google Shopping通过这一方式加强对消费者购买大件商品的价值影响力。 然而,我们预计未来搜索和顾问引擎将通过大量的搜索发现最佳的低成本家用商品组合,不仅考虑价格,还考量服务交付和其他潜在成本,从而为消费者提供最佳购买建议。

一旦以上预测成为现实,商品和服务供需匹配公司能够为一个完整的网上购物过程找到最佳商品组合推荐,消费者将为一次性完成多种商品购物支付服务费。

数字式个性化购物者

比商品和服务供需匹配更进一步的是为每一位购物者提供个性化的商品和服务。目前,许多服饰管理服务公司在这一领域的尝试中结合了人工智能和人机互动技术应用。

举例而言,男士服装购物服务公司Thread从大量品牌中挑选并填充风格各异的服装模板。购物者明确自己喜欢的风格模板,提供个人相关信息。根据购物者提出的个人要求,一位造型师首先设计基本造型,加入颜色后完成设计方案。接下来,计算程序算法从特定品牌中挑选购物者尺码的裤子,挑选过程考虑购物者偏好,例如客户是否曾拒绝过牛仔裤或喜欢斜纹棉布裤。每位造型师通过这种方法可以服务数万名购物者。

这一核心技术是学习算法(计算程序),学习算法可获得消费者喜好和购买行为相关知识,从而预测购物者所需的商品并提供客制化的商品和服务推荐。随着消费者接受或忽略所推荐的商品,学习算法将不断提高预测准确度。最终,Thread这类数字式人机服务公司可以发挥现有百货公司的重要作用,策划和推荐服装或其他消费商品,帮助消费者更轻松地找到自己喜欢的商品。

用户评价聚合网站

现今大部分电商零售公司将买家用户评价整合到公司网站中。亚马逊(Amazon)和沃尔玛拥有大量用户评论,规模较小的零售商可以通过Bazaarvoice等聚合网站获得比直接客户反馈更广泛全面的评论。Makeup Alley收集个人博客等信息来源的化妆评论和小贴士信息。

尽管亚马逊的用户评论信息为其带来战略性优势,但是还必须解决与评论可信度相关的一系列难题。为了增强消费者反馈意见信任度,两年前亚马逊禁止供应商以免费试用商品来换取评论意见的发布,并叫停了刷好评(作为交换可以从供应商处免费获得试用样品)。取而代之,现在供应商必须通过亚马逊Vine计划分发样品,Vine计划在用户评价人和卖家之间扮演中间人角色,在双方没有直接接触的前提下确保免费赠品在两者之间的传递。

随着消费者网购的商品种类不断增加,跨平台的客观评价愈发重要。奥纬预计这一趋势将带动各零售细分市场中跨平台用户评论聚合网站的兴起。

信息搜索和消费顾问服务

零售业信息搜索和顾问服务引擎开发难度可能超过旅游业,这是因为机票的标准化发布形式和较为昂贵的价格,使得搜索更为便捷,价值也更大。相比之下,食品和服饰品类的价格和商品规格信息的可得性取决于零售商、品牌和商品类型,其数字化信息搜索和顾问服务的成功也将依赖于更高的销量。

然而,零售商已开始争当购物模式创新的开拓先锋,这表明此类引擎对购物者具有吸引力。当信息搜索和顾问服务引擎发展到一定程度,这一模式可以在全球范围扩展,特别是商品规格相同的市场,如技术和某些类型的服饰。一旦以上预测成为现实,零售商可能成为服务于新型中介公司的后台公用事业公司。


2019年是零售科技应用落地和品牌创新爆发的一年。一方面,零售商正在加速与新技术融合,深耕后端供应链管理的同时在前端体验上也增强了线上线下融合和交互感;另一方面覆盖垂直人群的大量新品牌如雨后春笋般诞生,并且借助下沉市场、出海、内容电商、全域营销等模式突围。

基于此,今年的GIIS零售创新峰会,将紧扣“新科技”“新潮流”两大热点,以“潮流邂逅科技”为主题,围绕零售领域:科技和数字化创新、时尚浪潮、零售投资趋势、品牌营销、孵化品牌、电子烟、新流量入口、折扣零售、老字号与新国潮、食品创业机会等十大话题,邀请头部企业进行深入探讨,谱写零售产业的“冰与火之歌”。

时间:2019年9月20日 9:00-17:30

地店:北京市朝阳区富力万丽酒店三层

报名链接:https://www.iyiou.com/post/ad/id/855

潮流邂逅科技.jpeg

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