今天的零售企业如何应对明天的智能消费者?

原文作者:Sector  安永EYU频道

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对于未来智能消费者生活方式的变化,我们预测的趋势是什么?

智能消费者未来生活方式可以从以下8个维度来看:

(1)购物 – 以技术为基础的平台将作为新的购物生态系统的接入点,向消费者展示不同竞争者的价格和相关产品。这些平台将使用人工智能和机器学习来研究分析大量数据并预测客户行为。

(2)生活方式 – 未来智能消费者将通过按需服务来满足需求,比如像滴滴这样的共享平台已经给消费者提供了使用社会闲置资产的经验。在未来,这种模式将适用于更广泛的产品和服务范围。

(3)科技应用 – 在未来,我们所依赖的许多服务或设备将变得不可见。一个信息、技术和数据完全融合的世界将消除摩擦,给智能消费者带来难以置信的价值。我们接受的每一项服务都可以个性化,并适应我们的具体环境。

(4) 娱乐 – 通过内容、媒体、游戏和娱乐,增强和虚拟现实将成为日常生活中的一个互动部分。随着所涉及的技术变得更加复杂和相互关联,用户体验将进化为常规行为。媒体也将融入电子商务,因为我们的“品牌体验”本身就将成为日益增长的娱乐来源。

(5)工作 – “终身工作”的概念已经结束,工作越来越分散。未来的智能消费者将通过一系列折衷主义的工作经验来发展一种全新的职业形式,更多的人通过“认知网络”平台将成为独立承包商或自由职业者。

(6)智能交通 – 未来的智能消费者将使用更好的交通方式和更环保的旅行服务。相关数据交换将使城市能够即时管理交通流。每个人的旅行都可参考其他人的旅行计划,让人们从根本上改变对交通的态度。

(7)食品 – 现在我们也许真的不知道我们的食物来自哪里。未来,区块链技术将帮助打造一个完全透明的食品系统,我们做出的每一种食物选择对环境的影响都更加显而易见。

(8)健康管理 – 我们的锻炼需求、社会活动、饮食计划和预防性治疗将融入到我们生活的各个领域,使我们便捷地走向自我完善——这是由一个聪明、不断发展的系统所支持的被动消费体验的一部分。

所有这些变化都是对零售企业的挑战。能够贴合未来智能消费者需求的公司将有更好的发展。

零售企业如何适应智能消费者的未来?

零售行业正处于拐点。颠覆性的技术、新的商业模式和敏捷的市场进入者正在改变人们购物的方式和习惯。几十年来塑造工业行业的商业策略和假设——从组织企业到产品和服务销售的最佳方式——变得越来越无关紧要。在这个复杂而富有挑战性的环境中,零售行业必须把他们的重点从保护他们所拥有的东西转移到创造他们所需要的东西上。以消费者的变化为中心,引领零售企业的变革。

捕捉新的利润增长源需要企业重新思考以下三点:

►   他们如何以及在哪里为智能消费者服务。

►   他们必须建立把数据放在组织核心的能力,并创造敏捷性来应对市场变化。

►   他们必须发展他们的供应链,以透明的需求响应网络。

在新零售模式下,商业模式有哪些显著特点?

► 产品和服务的售卖组合

随着人口结构的变迁,人们在年龄与财富、行为与习惯、兴趣与爱好等三方面发生了显著的变化。具体体现在财富分布逐渐趋于年轻化行为的数字化程度不断加深,以及在兴趣爱好上更加注重生活品质的提升。这些方面变化令人们对产品与服务的需求产生两方面转变:由“基本需求满足型”转变为“自我价值实现型”,以及由“标准化”转变为“个性化”。比如卖地板的厂商,实际上也提供地板打蜡的服务。

► 线上和线下的融合,全渠道的获客和变现

企业需转变为能够覆盖浏览、关注、线上与线下、会员与非会员等客户状态的全渠道“用户”经营模式,构建全渠道一体化客户营销与服务体系。比如,某知名电商就是以科技和数据为基础,信用体系和风控体系为保障,结合多元化应用场景,形成对外开放的可延展平台生态,实现闭环。

如果企业希望快速实现必要的规模、品牌和/或核心能力,实现新商业模式的变革,对外并购将可能被选作优先战略。

数字化正在怎样颠覆消费品零售行业?

消费品零售行业将面临的5大数字化趋势:即产业延伸和平台搭建、D2C(直面最终消费者)、交易便捷化、数据管理和分析、数字化变革2.0。

新零售在电子商务方面取得进步的一个重要方式是对数据技术的整合。这种情况下,新零售商能够基于顾客的购物历史记录识别顾客的消费行为和习惯,指导产品开发、生产和零售。

企业可以采用数据治理加大数据分析,以实现新零售转型。数据治理可以帮助客户完善数据质量,建立数据标准,为数据分析与进一步的数据利用建立稳固基础。而大数据分析,包括客户价值挖掘,线索评级,以及自然语言处理与图像识别等新技术的运用能够帮助客户准确定位潜在客户,实现精准营销,提高转化率,加快转化进程,提升客户体验。