现代购物中心的O2O模式分析

■李平辉（吉林大学珠海学院物流与信息管理系 广东珠海 519041）

研究背景

购物中心是一个商业群的集合体，兼具百货、仓储式商店、超市、品牌专卖店等各种零售业态（刘正，2007）。一定规模的传统购物中心在其业态配比上，购物功能大约占57%-65%，餐饮大约占20%-25%，娱乐大约占10%-15%，而类似银行、美容美发、相片冲印等配套服务设施则应控制在3%-5%（刘正，2007）。社会经济的发展使消费者在第三产业消费比重得以较大提升，而商业竞争的空前激烈也使经营者在经营管理策略上作出转变（即由先前的以产品为中心转向以顾客为导向），这些变化促使了现代购物中心的餐饮、娱乐业态比例扩大。如今实体零售行业市场由于受到来自网上商店的强烈竞争，正在经历一个戏剧性的转变。网上购物以其商品导航清晰明确、价格低廉，以及购买过程足不出户等优势牢牢吸引着不少消费者眼球，而以往困扰人们的订购程序繁琐、支付安全威胁等问题现已得到基本解决，促使发展电子商务已成为不可挡之势。

现代购物中心的利弊分析

现代购物中心与网上商店相比也有其独特的优势，具体表现在以下几方面：第一，集购物、休闲娱乐于一体。现代购物中心除了满足购物需求外，还能同时令消费者享受休闲、娱乐，达到释放身心的额外效果，且这类休闲娱乐业态的比例仍在不断提高。第二，商品的真实感知与体验。消费者在购物中心选购商品时，可以通过人的感官进行实际体验，确定目标商品的真实品质与性能，消除一些由视觉耦合性、商品属性模糊等因素造成的选购风险。第三，零物流。与网上购物消费模式不同，消费者在购物中心购买商品或服务属于实地消费，并不存在中间物流环节。第四，可靠的售后保障。与网络店铺的低成本、地域虚拟性和不确定性相比，购物中心属于实体店面经营，由于实体经营所需成本较高，商家将更为重视商场信誉与售后服务，以谋得长期经营发展。

在与网上商店的竞争中，其不足之处也日趋暴露：第一，商品展销位置导航模糊。当消费者进入购物中心建筑群，依靠地标、场内商品分布示意图等虽然能够明确商品大类位置，但无法定位具体商品，势必会导致消费者购物效率的降低。此外，购物中心除了节假日的大促销外，日常销售中的特定商品促销并不呈现规律性，为此商家也错失了大量潜在顾客。第二，缺乏商品销售数据的量化展示。目前绝大多数电子商务网站均有商品排序功能，所有这些排序方式基本以客观销售数据为依据，一定程度上可作为消费者选购商品的参考依据。而国内现代购物中心几乎不涉足或仅有极个别刚开始涉足电子商务领域（如万达集团计划的万汇网），因此诸如此类的商品销售数据量化展示功能则无从谈起，当然也就无法为其购买决策提供量化的参考依据。特别是在数码家电类零售业态，消费者只能结合自己的主观感受以及导购人员的介绍与推荐进行选购，因此，往往在交易完成之后又会产生购买遗憾。第三，营销手段的单一性。购物中心采取的营销手段基本是商家主动推送而消费者被动接受的局面，如传单、平面或多媒体广告、微信微博等营销方式，而企业的盈利性使消费者很难积极、正面地去认真接收这类信息。第四，商品品类或款式限制。不同于网络店铺的虚拟展台，由于购物中心高昂的店铺租赁费用，商家必须合理有效地规划商品陈列，以达到店面空间的最优化布局、节约租金从而降低经营成本的目的。因此，即使是购物中心规模最大的百货商场，其商品品类或款式仍远远无法与网络店铺相比。

现代购物中心的O2O模式

在2012年美国针对零售商的一项全面调查中，有 40%的零售商指出消费者在其商店购物的过程中“无法找到所需商品”是他们购物的首要不满因素，因此，这其中75%的零售商赞同在未来五年时间，把制定一个更具吸引力的购物体验方式作为一项重大任务。为取长补短，让消费者在享受休闲购物与优质服务的同时能体验到媲美网络购物的高效性，本文进行了现代购物中心的O2O模式探索。

O2O即Online To Offline，也即将线下商务的机会与互联网结合在了一起，让互联网成为线下交易的前台。这样线下服务就可以用线上来揽客，消费者可以用线上来筛选服务，还有成交可以在线结算，很快达到规模（见图1）。

为实现现代购物中心的O2O模式运营，必须要为购物中心建立符合其自身特点且满足推广需要的网络展销平台，该平台应汇集以下功能：

（一）二维地图导航

购物中心从外观上来看即是由各类商业设施组合而成的建筑集群，具有一定大小和规模，并且通常在场内外配有地标或方位标示牌。而作为O2O模式应用最具代表性的团购类网站，由于其汇集了本地或周边区域范围的多个商家，且这些商家在地理位置上并不具有集群性，因此现代购物中心的O2O发展模式应区别于目前团购类电子商务网站的O2O模式。

图1 现代购物中心O2O模式交易流程

图2 三维场景商品展示示意图

正如前文所述，购物中心存在着商品展销位置导航模糊这一问题，消费者即便依靠指示标牌仍不能为其带来明确、深入的导航效果。因此，在为现代购物中心进行网站规划时，应区别于团购类网站的网站界面布局，同时在综合了数据流量、网络带宽等因素后，适宜将整个购物中心的二维展示地图作为主界面，并把全部商品信息融入网站的三维立体场景之中。在二维地图和三维立体场景之间建立对应关系，以协助消费者更好地实现位置定位。

（二）现实场景的3D立体展示

该功能主要基于图像的虚拟建模技术。基于图像建模技术实质上是利用照相机采集的离散图像或摄像机采集的连续视频作为基础数据，经过图像处理生成真实的全景图像，然后通过合适的空间模型把全景图像组织为虚拟实景空间，用户在这个空间中可以前进、后退、环视、仰视、近看、远看等操作，实现用户全方位观察三维场景的效果，采用这种建模技术可以实现普通计算机上的真实感图形绘制（刘燕等，2011）。购物中心呈现于设备终端（如个人电脑、智能手机）的三维场景可分为户外全景和室内详景两个部分。户外全景通过与二维地图结合使用来帮助消费者进行购物中心的具体场景定位，即如同谷歌地图提供的“街景视图”功能；室内详景则致力于让消费者能够体验到一种身临其境的互动购物感受。在室内三维场景中展示的各种商品或服务，可以为其建立相应的详细信息链接，使消费者只需点击或触摸每种商品或服务便能获得其价格、体积、质地、外观样式、用户评论等各类信息（见图2）。

结合了二维地图导航和现实场景的3D立体展示功能后，消费者在网上浏览相关的商品或服务就如同平时逛街购物一般，可以不断熟悉购物中心的建筑结构、设施分布、业态分布，以及场内商品布局等。此外，二维地图的导航功能还表现在促销信息定位方面，网站维护人员负责将正在进行和即将进行的促销信息分别以不同颜色或样式标注在地图的相应位置，当消费者把鼠标停留在标注位置时，屏幕将显示促销商品的具体文字信息，此时如果消费者想要更进一步了解商品的外观形态及所处店面信息，只需鼠标点击该位置，界面就会切换到对应的三维立体场景。因此，消费者通过浏览地图上标注的各商品促销点，就能全面获知整个购物中心正在进行的和即将进行的折扣、优惠等促销信息。

（三）商品的在线预订与支付

购物中心网站应设置商品在线预订和支付功能。综合考虑商品管理成本、库存空间、员工工作量、消费者恶意操作等各类因素，商品在线预订与支付功能并不适合商品品类繁杂的超市零售类业态，而适用于奢侈品、服装、手机数码、家电专柜零售类业态，以及休闲娱乐、餐饮业态。

当出现以下两种情况可允许消费者使用商品在线预订：第一，消费者所需商品确属于购物中心商品销售范围，却因暂时缺货而无法购买；第二，购物中心当前存有现货但数量紧缺，消费者为了防止未来销售一空的情况出现。商品在线预订的流程为：消费者点击商品在线预订选项，进入相应窗口后，对所需商品型号或款式类型、所需时间等选项框进行勾选，商家收到预订要求后便在规定时间内从其他联营商铺或直接从厂家调度相应商品，当商品调度完成时则向消费者发出预订成功的信息。

商品在线支付功能则在任何时候均可以被使用。这两项功能各具优势，能够满足不同情况的消费者的不同需求：使用商品在线预订，消费者无需提前支付货款，但商品价格须以实际购买日的价格为准；使用在线支付，消费者需直接支付货款。因此，当消费者不能很好地确定商品属性能否满足需要时，可选择在线预订；当某些商品进行优惠折扣等促销活动时，可选择在线支付。

（四）商品分类排序与相关产品推荐

通过对消费心理分析发现，消费动机在商品层面的基本类型为求廉动机、求名动机、求便动机、求新动机、求美动机和求质动机六大类（吕晓敏，2013）。而这些动机大多可以通过电子商务网站中的商品分类排序与相关产品推荐功能予以满足，由于此项功能是以商品销售情况的相应数据为依据，如商品价格、销量、浏览次数及上架时间等客观数据，因此，集成了该功能的购物中心网站，也就解决了消费者购物过程中不能依据相关商品销售情况的量化数据来选购商品的缺憾。

结语

现代购物中心建筑的集群特征决定了购物中心网站与传统O2O模式网站的最大区别在于其可以利用二维地图导航界面与三维立体展示场景的相互结合来模拟真实购物环境，让消费者感受到一种身临其境的互动购物体验。与此同时，购物中心网站还保留了商品和店铺关键词搜索功能，用以满足不同消费者群体的需要。然而，现代购物中心的O2O模式仍存在以下不足之处：首先，关于室内三维场景图片的更新问题。当店面商品种类出现增减时，需要及时更新三维场景图片及相关商品信息链接。虽然国外正致力于开发一种以机器智能为核心的相关技术来解决三维场景视图的自动化更新问题，但在目前情况下，三维场景视图的更新只能通过人工手动方式来完成，从而增加了网站维护开支和成本。其次，关于商品在线预订方面，由于消费者不必预先支付货款，因此网站无法保证预订商品的成功购买率，如果消费者滥用该功能，势必导致商家在库存管理和商品运输上成本的无意义增加。为此，网站应采取一些措施来降低商品在线预订功能的滥用风险。最后，关于商品量化数据的来源问题。现代购物中心的商品量化数据主要用于网站的商品分类排序与相关产品推荐方面，其数据来源应包括线上和线下两部分。线上数据主要为商品价格、在线浏览次数、在线销量、上架时间等；线下数据则主要是商品的线下销售数额，它是网站商品分类排序与相关产品推荐的重要数据来源，因此应努力做好线下数据在网站后台数据库中的同步更新工作。

1.刘正.购物中心业态组合原理与方法探析[J].特区经济,2007，(9)

2. Whitepaper, Motorola Solutions Survey:Retailers Need to "Tech-Up" (June 2012)

3.刘燕,洪智风,秦建波. 基于图形图像的三维建模技术研究[J].数字技术与应用,2011，( 5)

4.吕晓敏. 网络用户消费动机分析方法及应用研究[D].大连:大连理工大学,2013

5.MANKODIYA K, GANDHI R,NARASIMHAN P. Challenges and Opportunities for Embedded Computing in Retail Environments[M]//Sensor Systems and Software. Springer Berlin Heidelberg, 2012