数据:谁在接管实体店的未来?

在电商风行的今天,实体店还能多大程度地影响品牌在零售市场的地位?

 财富成都读者分享:在电商风行的今天,实体店还能多大程度地影响品牌在零售市场的地位?


埃森哲最新一项调研的发现令人惊讶:未来计划更多通过实体店购物的消费者比例从一年前的18%攀升至26%;表示实体店“非常方便/方便购物”的客户达到93%,远高于网络和移动设备;谈及零售商最需改进的购物渠道,四成中国消费者认为是网购。

这似乎与许多零售商的认识相去甚远。过去一年多里,传统零售商纷纷扎堆部署电子商务,由店商向电商转型。根据埃森哲的“中国零售商全渠道零售能力调查”,63%的传统零售商已开展多渠道零售,但接近三成表示其多渠道战略实施并不成功。

究其根本,是因为许多零售企业并未深入了解消费者的需求变化,其转型初衷往往只是为了数字化而数字化,认为仅仅通过技术的部署就能带来绩效的提升。

事实上,在数字时代,虽然技术的变革重新定义了零售商与消费者的连接方式,但却并没有改变消费者需求的本质——价格合理、产品种类丰富以及多年积累的信任感。因此,掌控零售商未来命运的,不是涌现的新兴技术,更不是“凶猛”的互联网电商,而是瞬息万变的消费者需求。

为帮助零售企业更深入地了解消费者,进而建立无缝的跨渠道零售能力,埃森哲连续两年进行了全球零售消费者调研和零售企业无缝能力调研,并从中发现了以下新的视角与消费者洞察,相信会对中国零售企业的变革带来启示。

重新定位实体店

实体店的购物体验无可替代,但这不意味着实体店就可以墨守成规,而是应更积极地与线上渠道互相支持,产生更多影响消费者、方便消费者的触点,满足消费者不间断购物的需求。因此,如何重新定位实体店在多渠道中的角色,将会是零售商的机会之一。

值得一提的是,零售商应考虑尽早在实体店内通过移动设备提供服务。埃森哲的调查显示,中国消费者对移动购物的热情仍显著高于全球平均水平,超过一半的中国消费者正在使用或者迫切期待零售商在店内可以向手机推送购物券、积分、实时促销等。因此,对零售商而言,移动服务可以成为店内个性化营销的一大利器。

消除渠道壁垒

对于拥有多个移动设备的年轻一代,线上与线下已经没有边界和顺序之分。我们调研发现,如果从线上获得某一零售商的实时库存信息,43%的受访者会直接去附近的店铺购买。但若不在营业时间内,59%的受访者会去该零售商的在线或手机渠道购买。

这恰恰是中国零售企业的不足之处。目前,大部分中国零售企业还不能提供跨渠道个性化服务和销售;调研中1/3的消费者也提到中国零售商最需提高的就是一体化购物体验。我们建议零售商应综合考虑消费者预期和自身能力,逐步推进跨渠道服务,除了容易实现的退换货外,还可以考虑提供更方便的支付、配送和结账方式。

需要注意的是,渠道一体化并非搞一刀切,并不是简单的在线上线下提供相同价格、品类和促销策略。我们的调查显示,更多消费者仍喜欢在差异化的品类、价格和促销中寻找消费乐趣。因此,零售商需要实现各渠道一体化无缝衔接,统一管理价格、品类和促销,才能跟随消费者的需要,顺时而动,灵活调整。

打造贴心配送方式

相比全球其他市场,中国消费者更喜欢送货上门,哪怕是在门店购物。这就对零售企业的产品配送能力提出了更为“苛刻”的要求。从包裹安排、配送时间预约、到退换货处理,消费者考虑的核心始终是方便、快捷和经济。

例如,58%的中国消费者认为当天送达和限时送达非常重要(全球比例为41%);62%认为所有订单合并成一个包裹配送很重要;73%认为可以预约配送时间很重要……所以,我们建议零售商应在综合权衡消费者需求和内部成本情况下,应最大限度优化供应链,提供快捷方便的配送选择,这将是零售商需要跨越无缝零售的一大难题。

个性化互动

中国消费者非常乐于接受个性化的互动。我们的调查显示,约80%的消费者愿意为了个性化互动提供个人信息,或为个性化服务增加购买量。我们还发现,最能够影响消费者购买决策的促销方式是个性化的店内折扣和通过电子邮件发送的优惠券,通过APP进行的个性化促销的作用也越来越大。

鉴于个性化互动的定制特点,对于企业的大数据能力将是一大挑战,要做到为每位消费者“量体裁衣”不仅考验数据收集能力,更考验数据分析能力。目前,大部分中国零售企业主要通过POS交易、会员卡等传统渠道收集消费者数据,并不能从多渠道全面获取数据,只有13%对多渠道得来的消费者数据进行了深入的整合分析。因此,中国零售企业还需要在数据收集和分析能力上持续改进,才能获得所需要的消费者洞察。

结束语

虽然电商崛起和数字化的无形之手逼迫零售商们不得不开启转型之路,但真正驱动零售商变革的仍是不断变化的消费者需求。中国零售商必须回归零售的本质——从深入洞察消费者的需求与变化着手,将这些洞察与商品销售策略相结合作为核心竞争力,为消费者打造不可替代的购物体验,才能在新一轮无缝零售战略转型中赢得先机。(来源:中文互联网数据研究咨询中心)

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