数字经济背景下的零售连锁行业现状需求分析及技术应用研究

马珀　王晓军　解永辉

【摘要】数字经济背景下线上线下融合的"新零售"商业实践已初见规模，各类线下零售企业进行了诸多尝试，各大商业技术应用企业也针对传统零售业转型提供了各类应用性技术产品，面对层出不穷的新技术零售企业应该如何取舍，本文对传统零售业转型期面临的问题进行分析总结，从分析转型期零售企业痛点入手，分析零售企业需求，并给出相应技术应用选择的对策，帮助零售企业快速、低成本实现新零售转型。

【关键词】数字经济  新零售  需求现状

数字经济背景下线上线下融合的"新零售"商业实践不断推进， 我国零售业经过多年粗放式发展效率仍相对落后，各地龙头零售企业及新锐零售企业进行了诸多转型尝试，线上零售企业也悄然发生了一些变化，线下零售呈“冰山”特性，数字化是“破冰”关键。

一、传统零售业转型期面临的问题

1.运营成本加大。实体零售店主要成本是商铺租金和劳动力费用，随人口红利消失、房价日益上涨、电商的冲击，许多人流量冷清的实体零售店为求自保不得不关店。然而主要城市核心商圈的人流人满为患，各大连锁品牌纷纷抢占核心位置，多品牌业态进驻商业综合体，运营成本加剧。

2.转型浪潮下传统零售企业变“墙头草”。在新零售概念冲击下企业管理者意识到新零售转型的必要性， 由于经营理念落后、投入成本巨大、转型必要性不清晰等原因，往往陷入转型瓶颈。不少管理者转而寻求技术手段针对某一项业务实现“立竿见影” 的优化。如生鲜便利店，在“盒马生鲜”将马云的新零售概念完成落地后，企业管理者受到启发，受传统原来的供应链体系制约问题还未解决， “盒马生鲜”尚未对其造成实质的压力，管理者便转向门店内一些基于 AI 和视频的业务应用上。

3.大数据应用落地难、效果具有周期性。新零售业的核心不在大数据分析，而是对数据的应用。通过大数据应用提高效率、优化服务、科学决策，促进盈利才是企业的目的。而市场瞬息万变，数据价值体现无法一蹴而就，大数据是一个持续改进的过程，不断指导业务调整、服务改进、技术升级和架构优化。

4.品牌建设增加管理成本。传统零售的品牌建设依托广告宣传、包装设计、产品质量，与消费者的接触过程中逐渐建立品牌形象。而互联网环境将一切细节放大，门店的经营流程合规性、店员着装统一性、装修规范性等都是品牌形象的一部分。再加上新一代消费群体对于消费体验的追求，导致品牌连锁企业对于标准化管理的要求达到前所未有的高度，相应的管理成本也大大增加。

二、零售企业转型业务需求分析

零售连锁行业最重要的需求就是减员增效——降低人工成本，提供运营效能。

1.安全防护。资产安全保护是零售业最基础的业务，视频监控、动环监测、热成像防火等基础的防护措施是标配。商超里时有出现跌倒、纠纷斗殴现象，对品牌产生负面影响，降低顾客购物体验，重则伤民伤财，对这些行为进行及时预警处理尤为必要。近年来还涉及到一些职能需求， 惯偷的识别预防、收银漏扫识别预警是商超的痛点。

2.跨区域巡店管理需要降本增效。零售连锁行业门店散布在不同的地域，要统一进行管理，巡店效率不高、巡店人力成本大是一大痛点。总部跨区域管理的能力也受到考验，总店需要保证服务质量、规范要求，管理培训好分店员工，人力投入、仓储物流方面占用了企业巨大成本耗费。

3.对顾客的定位需要更完善的分析数据支撑。连锁企业的经营水平将直接决定企业的盈利能力和企业的生存能力。运营水平的核心是对顾客的吸引和把握，这就需要大量真实有效的顾客数据进行支持。如客户流动信息、客户到达信息、客户偏好信息等，这些数据将为企业的经营决策提供科学的保证。

4.对商品的选择和布局需要更科学的统计参考。同时，随着新零售的各类思维方案的碰撞以及 80/90 后消费群体的消费能力提升，顾客更愿意接收一些新鲜事物，零售连锁企业更需要一些创新的产品、营销手段来吸引他们，人脸应用、商品识别将是重要的一个手段。

三、技术应用分析研究

1.智能防损应用的深入。2016中国零售损耗率为 0.71%，损耗总值达 1810 亿元，内、外盗成为商业损耗发生的主要来源。智能防损的行业化应用达到提高商业防损效率，减少人力成本是零售连锁行业的主要需求之一。

2.基于大数据挖掘的精准营销。零售连锁行业已进入大数据时代，数据分析能力将成为未来领先零售商的核心竞争能力。与线下顾客直接互动产生的丰富数据资源，受技术手段限制，无法提取分析，有效利用这一重要资源，是把握和提高用户体验未来成败的关键。零售连锁店的大数据精确营销来自于：基于互联网内容服务提供商的消费者线上行为分析，以及基于商家 CRM、ERP 及消费记录的分析。随着线上线下零售业日渐融合，零售业的线上线下界限将逐渐模糊。消费者的线下行为分析和非消费者行为分析，如最热门实体店的分析、最热门购物线路的统计、最热门商品的统计、客流和性别年龄组、商店行窃和贵宾身份证等的统计愈加重要。所以只有线上线下、消费及非消费行为数据的多维度共同挖掘，才能体现营销数据的价值。

3.跨区域的管理及运营（远程巡店及管理）。随智能移动终端及移动互联网的普及率的提升 ，针对不同地域的细分化营销需求也逐渐旺盛，线上消费、线下体验的模式也受到消费者及商家的认可。随着品牌连锁或者直营店的本地化服务普及深入，总部跨区域管理的能力受到考验。从节約人力成本，保证服务质量，管理储备人才等角度出发，商家的远程化的管理及运营也是零售连锁行业的迫切需求。

4.精细化管理的普及（多业务系统的对接）。随着品类进化及品牌分化的加大，商家更加重视品牌及渠道经营，面对市场下滑，市场亟需从企业到消费者，长链条的精细化管理方式，满足细分化的业务系统被客户所使用如：安防系统、商业智能分析系统（BI）、销售管理系统（POS）、电子进货订货系统（EOS）、进销存系统、仓储系统、ERP 系统、CRM 系统等。将独立的系统有机的结合起来，提高运营效率，并深层次多维度的挖掘这些经营/消费数据，是新零售发展的重要趋势。

目前众多的应用技术如多系统集成、客流分析、热度分析、人脸识别、WIFI、云计算等与零售连锁行业的业务特点及功能做了深度的结合，为零售连锁企业实现智能防损及精准洞察提供了一套完整的具有行业化特色的解决方案。