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論物聯網技術牽引新零售紅利

技術研究
物聯網智庫
彭昭
2020-02-17
[ 導讀 ]   導讀:當我們研判這場疫情的影響時,可以理性的看到,疫情不會改變商業的本質,既不會創造一個新的商業形態,也不會毀滅任何一個有價值的商業形態,但是疫情會加速原本已經存在的商業進程。而被這次疫情所加速的領域之一,恰恰是零售。全文字數:6000字,閱讀時間:12分鐘物女王:有了物聯網,一邊斷舍離,一邊買買買這是我在【物女心經】專欄寫的第165篇文章。這篇文章,我們從一個特別有煙火氣的話題談起,買菜。在過去…

  導  讀:當我們研判這場疫情的影響時,可以理性的看到,疫情不會改變商業的本質,既不會創造一個新的商業形態,也不會毀滅任何一個有價值的商業形態,但是疫情會加速原本已經存在的商業進程。而被這次疫情所加速的領域之一,恰恰是零售。

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  全文字數:6000字,閱讀時間:12分鐘

  物女王:有了物聯網,一邊斷舍離,一邊買買買

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  這是我在【物女心經】專欄寫的第165篇文章。

  這篇文章,我們從一個特別有煙火氣的話題談起,買菜。

  在過去這兩周,和全國大多數人一樣,我大門不出、二門不邁,在家遠程開工。除了體驗工作生活兩相誤的情趣感,任由在線會議成為“剛需”之外,我的另一重要變化,就是把“古典”的買菜行為,從線下搬到了線上。

  翻看過去一段時間的公開數據,與我有同樣轉變的人,不在少數。在北京,很多社區超市相比去年,線上銷量都實現了超過100%的增長。

  生鮮作為零售的一個重要品類和組成部分,沖在了新零售這個浪潮的前端。觀察生鮮零售的發展,對新零售具有很好的借鑒意義。

  根據各個生鮮電商的數據顯示,疫情起到了很好的需求拉動作用:

  叮咚買菜大年三十的訂單量同比上月增長超過300%,近期整體訂單量約增長80%。

  每日優鮮在除夕至初四,實收交易額較去年同期增長321%,其中水果和蔬菜的預計到貨量為原來計劃的3倍左右。

  美團買菜在北京地區的日銷售量最高為節前的2-3倍,且呈現持續上漲態勢。其中,蔬菜銷量增長最為迅速。

  盒馬鮮生、永輝到家等也呈現銷售量暴增的態勢。其中盒馬蔬菜的供應量比平日最高量還增加了50%。永輝到家糧油儲備是平時的3倍供應量。

  京東到家從除夕至大年初九,全平臺成交額同比去年增長約374%,其中糧油副食商品成交額同比增長了736.40%,肉品同比增長了711.11%,休閑食品增長了527.16%,蔬菜增長了441.1%,水果增長了378.8%。

  就更廣泛的零售領域而言,因為有電商起到助推作用,零售是少數具備大規模數據化基礎的行業之一。對于物聯網企業,零售是值得優先布局的領域。

  由于零售從數據化到智能化的鏈路相對較短,物聯網技術可以有效的增強“人、貨、場”等零售要素之間的協同,推動傳統?店數字化轉型或催生新的零售設備,同時提升零售端的感知和數據的實時分析能力。

  當我們研判這場疫情的影響時,可以理性的看到,疫情不會改變商業的本質,既不會創造一個新的商業形態,也不會毀滅任何一個有價值的商業形態,但是疫情會加速原本已經存在的商業進程。

  而被這次疫情所加速的領域之一,恰恰是零售。因此本文將圍繞疫情給零售產業帶來的變革進行分析和探討:

  疫情期間,哪些零售端的數據化積累快速完成,誕生了哪些新機遇?

  新零售場景的物聯網應用有哪些?發展趨勢是什么?

  物聯網技術將如何牽引新零售紅利?

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  供需兩端的數據快速迭代

  在過去幾年,淘寶、滴滴、Airbnb等項目的發展軌跡讓我們看到,當供需兩端采用新的技術手段完成數據化的初始積累之后,中間會誕生很大的信息交互和交易撮合的平臺型機會。

  通過這次疫情,讓很多線上零售平臺完成了曾經不可想象的數據積累。

  1. “菜色”剛需終見天日

  在《思考,快與慢》這本書中,作者提到了在我們大腦里共存著兩種思維方式,被稱為系統1和系統2。

  系統1就像大腦的自動反應模式,會根據生活經驗總結無數下意識反應的套路,使生活簡化。

  系統2則十分謹慎,具有推理能力,它也可以處理多重任務,這就決定了通過系統2運作得出的結論往往更理性。

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  系統1是全天候24小時在線,且無法關閉。我們在處理事情的時候,總是系統1先出面,卻不能繞過系統1直接面對系統2。而系統2是非常懶惰的,它通常不會主動干預系統1的工作,除非系統1發出求助。

  對應零售場景的消費行為,當我們面對眼花繚亂的新產品、新品牌時,日常必需品消費的購買行為并不是深思熟慮的系統2做出的,而是要靠系統1進行快速決定。

  比如很多果蔬零食、生活必需品、日常消費品,都是由系統1推動購買進程,消費頻率很高,消費者追求的是極致性價比。而一些品質型商品、高端消費品、非剛需類產品,人們才會動用更花精力的系統2,消費頻率較低,消費者追求極致體驗。

  這次突如其來的疫情,讓大量原本離線的系統1高頻購買決策,變得在線化和數據化。蔬菜、零食速食、糧油調味…正是增長最快的幾個細分品類。

  “今天搶到菜了嗎?”一度成為許多家庭最為關心的問題之一。疫情成為天然的拉新場景,縮短了市場教育時間,同時單次購買的商品數量更多,很多家庭囤貨的行為,也短暫的解決了生鮮零售客單價低的問題。

  以我本人為例,在家辦公的這兩周,我基本都是靠在線的生鮮平臺“續命”。過去我在生鮮電商買的是引人入勝的龍蝦、生魚片,現在搶的是百搭伴侶綠葉菜。而且生鮮平臺購買的綠葉菜,菜品賣相比較好,有些還提供部分加工和凈菜服務,可以節省做飯的時間。疫情過后,無奈被生鮮平臺種了草,我有很大概率還會繼續使用這些服務。

  從整體上看,隨著時間的演進,從近期到遠期,生鮮零售的購買決策很可能會經歷大量激增、消費反彈、逐步回歸穩態的過程,一部分消費者的在線購買習慣會被延續,購買行為更具計劃性,需求更好預估。

  2. 近場需求被釋放

  這次疫情還讓我重新審視了周圍的那些十分cute的社區便利店。

  從公開數據也可以看到,近場受創小于遠場。近場,是指貼近社區的超市、便利店、社區生鮮店等零售業態,由于他們滿足了附近消費者生活必需品的核心需求,受到的負面影響較小;遠場,是指購物中心、百貨、品牌專營店等,他們普遍需要面對較為嚴重的現金流危機。

  你應該也看到過類似的新聞,因為商圈客流“歸零”,全國購物中心商鋪大面積閉店,為此萬達、華潤等近80家商業地產運營商已相繼拿出租金減免舉措。

  根據便利蜂的分析數據,從全球來看,只要是人均GDP突破1萬美元以上的地區,近場的社區便利店都得以迅速發展。

  東亞的韓國、日本和中國臺灣,都是便利店發達的地區。中國人居住在高密度地區,和日韓類似,人均便利店數卻極低。日本已經達到每2000人左右就有一家便利店,中國城市人口有6億,品牌連鎖店規模約10萬家,按照日本的水平估算,中國可以支撐30萬家店。

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  未來比社區便利店的顆粒度更細的,有可能是無人超市和智能零售貨柜。

  抗疫期間,用戶對于人際接觸十分敏感,對取外賣、快遞都頗有顧慮,“無接觸”服務乘勢而起。所謂無接觸,實際上是人和人之間的近距離接觸減少,但并非是人跟貨之間、或者說人跟場之間無接觸。“人、貨、場”之間的接觸點,變成由物聯網等技術去實現。

  雖然無人零售還遠未普及,但通過疫情的洗禮,消費者對無人服務的心理壁壘被打破,企業對運營效率的關注愈加迫切,兩方結合,將打開無人技術在零售業前端和后端的諸多應用場景。政策層面,發展智能快遞柜是官方鼓勵的防疫措施之一。

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來源:TBL等企業訪談

  3. 全供應鏈面臨挑戰

  我很認同峰瑞資本創始人李豐的觀點:零售都是全鏈條的效率競爭,也是對優質供應鏈資源的競爭。

  這次疫情,倒逼整個零售業的供應鏈體系發生變革。

  舉個需求倒逼供應鏈的例子。時間拉回到10年前,世界金融危機于2008年在中國的影響開始日趨明顯。一個受到沖擊比較大的行業是外貿,這迫使中國過去幾十年積累的產業鏈開始尋找新的出路,所以愿意支持當時前景不明朗,甚至不太被看好的電商賣家。那一年,中國的電商行業飛速發展。

  這次對供應鏈實施倒逼的是“人畜無害”的綠葉菜。依據中信建投研究發展部的數據,從2008年到2017年,中國家庭消費的生鮮結構里,蔬菜占比一直超過50%,水果占到25%到27%,肉和海鮮占比不超過20%。

  綠葉菜,是消費者在疫情中最需要的細分品類,也極為“嬌嫩”,起運輸過程是對供應鏈最為嚴峻的考驗,很容易陷入棘手的困局。

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  做好蔬菜的零售,需要整個供應鏈體系的分工與協同非常精細化。蔬菜保鮮期短、不適合長途運輸,適宜就近形成供應鏈。

  圍繞綠葉菜構建的蔬菜組合套餐等剛需產品的銷售,更能考驗供應商全供應鏈的應變能力。在疫情期間,很多新零售企業還推出了急配保障包,改變以往生鮮散賣的傳統模式,對原本的非標品生鮮進行標準化包裝,不但能提升揀貨效率,還能大幅降低損耗成本。

  比如99元及149元新鮮水果套餐、99元新鮮蔬菜套餐及蔬菜翅中套餐、149元蔬菜牛肉套餐及蔬菜豬肉套餐、99元元氣早餐等。這些套餐在大數據分析基礎上,精準抓住了用戶消費需求痛點。

  整個供應鏈協同的過程中,對于衛生保障、質量監控等也都提出了更高的要求。

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  無接觸場景中的物聯網應用

  上面我們提到的3點:高頻購買需求的追蹤、近場零售店的改造、全供應鏈的升級與保障,物聯網技術都在其中發揮著重要的作用。

  回顧零售行業發展歷程,每一次新技術的深入應用,都催生出相對于當時來說新的零售模式,即當時時代背景下的“新零售”。

  蜂窩網絡是零售行業智能互聯的前提。隨著數字原生一代正在成為消費的主力,零售行業移動化、社交化、本地化的趨勢愈加明顯,如何便捷、快速、個性化的聯接消費者與產品,是所有零售商首要解決的問題。

  物聯網平臺不斷提升大規模終端的管理運維能力、高并發網絡連接的實時處理能力、海量數據的匯聚整合能力,并隨著技術演進不斷兼容新的網絡協議,進而賦能生態合作伙伴、加速行業應用開發和落地。

  而在零售行業中對于大量實時性業務,邊緣計算可以更及時、高效地進行響應,提升客戶體驗;對刷臉支付等安全相關業務,邊緣計算在本地進行人臉識別,最大限度減少敏感數據的網絡傳輸,解決受限于網絡帶寬、時延、數據安全等多方面的技術瓶頸。

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  雖然物聯網企業較少享受到這次生鮮電商增長的直接紅利,但疫情過后,零售業發生的深刻變化將為物聯網帶來新機遇。

  借鑒研究報告《智能互聯,賦能零售新時代》中的內容,IDC將數字時代的新零售歸納為兩大類:一是傳統零售?店的數字化改造;二是由數字化技術應用帶來的新興業態。具體包含五大戰略著手點,以及55個具體場景。

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  針對不同場景,很多物聯網公司提供了嶄新的技術與產品。

  這里舉兩個有代表性的例子。

  第一個例子是為京東提供無人零售解決方案的華清科盛(TBL),其聲稱可以覆蓋從供應鏈到店面終端的完整需求。

  目前市場上的無人超市、便利店商品上都貼有RFID標簽,工作人員需提前規劃打印、貼裝,操作復雜且容易誤貼。TBL無人零售供應鏈解決方案優化了這一點,實現RFID標簽在全供應鏈流轉的自動化信息讀寫,解決無人零售在RFID標簽流通管理上的薄弱環節。

  TBL高性能的結算通道方案尤其受到京東的青睞。RFID是結算通道核心技術,TBL利用自主研發的軟硬產品,實現結算通道快速識別與結算,結算速度可控制在20秒以內,以99.9%的識別率實現無誤讀。

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  另一個例子是云享智慧,它面向優衣庫、ZARA等B端品牌商,開發線上線下AI導購方案,通過自動推薦、找尋、結賬等功能促成交易,交互方式以語音對話為主。

  疫情乃至隨后的較長一段時間內,可以預見“無接觸”將備受推崇,況且人工導購不可能記住每個SKU(最小存貨單位)的特性、碼數和庫存,因此需要一定時間去后臺查詢或是在店內尋找。

  由于消費者的產品選擇和購買渠道越來越多,服務時間越長意味著客戶流失率越高。因此需要在最短時間內滿足客戶需求,降低其決策時長。云享智慧依靠知識圖譜等核心技術,面向B端品牌商開發線上、線下AI導購,通過自動推薦、找尋、結賬等功能促成交易。

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  零售端的企業用戶也都普遍感受到了物聯網技術帶來的深入影響。

  在微軟最新發布的研究報告《物聯網信號解讀:聚焦零售(IoT Signals - RetailSpotlight)》中,研究員針對全球168位零售企業決策者的調查顯示,87%的受訪者認為其店內部署物聯網方案對于今后的成功至關重要。而且在北美和歐洲,92%的零售商已在其商店中實施了某種形式的物聯網部署。

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  根據受訪者的反饋,經常被使用的物聯網方案包括店面分析(57%)、供應鏈優化(48%)、安全保障(46%)、損失預防(45%)、庫存優化(39%)和關聯物流(39%)。

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  近3/4的受訪者認為,物聯網可以提高零售端的運營效率。64%的受訪者認為節省成本是物聯網的另一項優勢,62%的受訪者表示,物聯網有助于提高公司的競爭力。物聯網還為超過50%的零售端企業開拓了新的收入來源。

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  不過物聯網在零售領域的落地也有重重困難。許多受訪者(67%)表示,他們想進一步實施IoT,但面臨多種障礙。在物聯網方案的概念驗證階段,有88%的受訪者經歷過失敗。大部分的問題聚集在擴展成本高、業務價值不明確,或項目實際影響力有限等方面。

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  物聯網技術牽引零售紅利

  Alex Moazed在著作《平臺壟斷:主導21世紀經濟的力量》一書中,介紹了多種平臺模式。在此前那的文章中,我曾進行過引用。

  他將平臺大致分為兩種:連接者平臺和創造者平臺。

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  連接者平臺聚焦在減少交易成本、提升流通效率,比如淘寶、滴滴、Airbnb。

  創造者平臺專注于提供一個基礎設施,讓用戶能夠在其上創造價值,比如蘋果、安卓。

  這兩者最大的不同在于,前者主要是直接透過優化消費者以及生產者之間的交易,來創造價值;而后者則是讓生產者能夠創造補充性的產品,并在大眾之中廣為流傳,從而創造價值。

  零售是一個歷史悠久的行業,零售商在大部分場景充當了連接者平臺的作用,但一直在不停歇的嘗試向創造者平臺邁進。

  在1908年的廣告型錄中,零售商SearsRoebuck就奇幻的借鑒當下最為硬核的C2M理念,嘗試使用自主品牌、自研產品占據細分市場的海報。

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  隨著物聯網平臺上積累的零售數據越來越豐富,大數據的融合有利于更細化、更精準的分析用戶的需求和行為,激發新場景和新產品的誕生,讓連接者平臺和創造者平臺可以融為一體,讓新業態、新物種有可能更快的開枝散葉。

  有篇名為《“我被便利蜂控制了!”》的文章值得一讀。文中著重介紹了曾被披露通過考函數、立體幾何、概率、求導等數學題“變相裁員”的便利蜂,進行的諸多腦回路清奇的智能化嘗試。并且描述了店面中使用的中央大腦、各類物聯網傳感器、電子價簽、IoT數據分析等系統,以及由其創造的獨特價值。

  便利蜂的中央大腦通過分析輸入的數據,進行統計、分析、歸因、計算,再輸出有效的決策。基于對便利店中所有工作流程的分析,把它們抽象化,找出規律,建立算法,讓計算機去做決策。他們希望把整個日常經營環節中的人為決策全部拿走,全鏈條的決策都由計算機對計算機,通過復雜的數據結構進行溝通。

  比如,為了做好熱餐,便利蜂從采購上把控食材的質量。通過應用各種傳感器,對食物的烹飪溫度、火候、時間等參數精確量化,建立了高度量化的中餐烹飪流程。

  量化意味著嚴格的數字化管理。便利蜂對土豆的硬度、扁豆的長度、炒制的時間都進行規定,每樣食品的制作流程控制精確到秒,并使用物聯網技術記錄、監控每一個步驟。

  熱餐產品研發的全過程也高度科學量化。比如便利蜂研制的麻婆豆腐,對標的是北京“川辦餐廳”的口味。這個對標的流程包括儀器分析和人工品嘗兩個步驟。儀器量化分析菜的酸甜咸等值,再由人工品嘗確定綜合起來后的口味是否接近或超越,為此便利蜂經常組織員工參與試吃。

  便利蜂的種種嘗試只是案例之一。隨著零售數據在“中央大腦”中的持續融合,對于用戶的需求和行為分析將會越來越準確和精細。我們有理由相信,充滿煙火氣的生活在未來將被提純為數據模型,各種新產品和新業態都將由數據模型幻化而生。零售業的競爭也基于此。

  在物聯網各種數據相互融合的整個過程中,還有很多問題需要解決。零售企業越來越接近技術導向型公司的形態,物聯網企業也需要憑借自身的技術優勢,快速適應零售業的需求,用綜合實力邁上新零售的下一個階梯。

  最后,感謝一起神交買菜的好友黃魚君在成文過程中給予我的大力支持。

  本文總結:

  1. 通過這次疫情,讓很多線上的生鮮零售平臺完成了曾經不可想象的數據積累。具體的趨勢包括:高頻消費的數據化和追蹤、近場零售的需求被釋放、全供應鏈的精細化管理。

  2. 雖然物聯網企業較少享受到這次生鮮電商增長的直接紅利,但疫情過后,零售業發生的深刻變化將為物聯網帶來新機遇。

  3. 隨著物聯網平臺上積累的便利零售數據越來越豐富,大數據的融合有利于激發新場景和新產品的誕生,讓連接者平臺和創造者平臺可以融為一體,讓新業態、新物種有可能更快的開枝散葉。


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