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当前位置： 首页 > 创业 > 国美互联网：新零售的场景革命 国美互联网：新零售的场景革命
对商户而言，如果不参与活动，就面临着流量的分配不均。如果参与活动，利润空间就会被压榨。这也成为了一种恶性循环。 平台同样不是赢家，平台需要用各种时节的促销来吸引消费者，需要投入大量的人力物力财力去做这件事，要不然销量就上不来，对平台而言这是一种负担。 甚至电商节日中，部分平台「线上线下商品同款不同质」的问题非常突出，很多企业订制简配商品专供线上，导致消费者在线下体验的和线上购买的并不是同样的商品，同款不同质的问题严重降低了消费者的信任度。 所以阿里在去年双十一之后的季度财报中，竭力避免强化GMV的意义。GMV对平台而言，虽然看似是蜜糖，实则是砒霜。数据的刺激可以带来短暂的欢愉，在电商环境日益成熟的环境中，这种欢愉却缺乏太多实际意义。 线上线下的体验融合 国美超级福利日与传统电商节日最大的区别恐怕就在于，线上线下的融合。之所以要提到融合，是因为，是因为，线上并不能良好的完成整个零售过程，很多商品的销售事实上并不适合纯电商平台，比方说一些大家电和个性化的产品 如今的消费者对电商平台的功能需求正在逐步向精细化的服务体验性需求转变。因此，线上线下的场景需要精准的匹配融合，如何通过互联网将线下店进行优化升级变得至关重要。 9月9日，国美超级福利日通过全面整合线上和线下销售渠道，为不同需求的用户形成了新的购物体验。国美APP成为了协调国美线下1600多家实体店以及线上平台的连接器，让消费者能够「线下体验线上下单」，实现免排队的便利服务，而且线上线下的商品也是「同款、同质、同价」。 这样线上线下融合的门店，很容易让人想起亚马逊的AmazonGo。 2016年12月5日，亚马逊推出革命性线下实体商店，Amazon Go。Amazon Go颠覆了传统便利店、超市的运营模式，使用计算机视觉、深度学习以及传感器融合等技术，彻底跳过传统收银结帐的过程。 单纯从绝对技术的角度去看两者会发现，亚马逊的现在无人实体商店的确非常高效。但是，零售本质上并不仅仅只是效率的问题。 纯理性的无人实体商店的确梦幻，但零售行业的价值取向和目标往往是多元，受到多方面因素的制约经常处于变动状态且表现出冲突特征。在客观环境因素下的制约所作出的决策往往是一种满意解。用京东第四次零售革命的理论来看，新零售实际上是效率、体验和成本三者的综合。 至少在目前的环境下，从体验和成本这两个维度来看，一个具备工作人员的优质线下零售店才是最好的方案。毕竟你无法想象，去一家零售店时没人负责招待、无人讲解，从人性的角度来看，这实际上是体验的下降。无人店在一家小城市同样会面临着道德的难题。 因此，国美这种策略是最符合中国市场，尤其是符合中国广大三四五线的最优解。而且更重要的是，在下沉市场，国美能够在效率、体验提升的同时依旧盈利。 用国美互联网CEO兼国美零售CFO兼方巍的话来说，国美的物流结点和售后已经进入到了四百多个城市。国美的商品端、物流端和低成本运营门店端在四五线是可以盈利的。 美国著名学者赫伯特·A·西蒙的曾经提出过一个有限理性模型理论，多数时候，次优解反而更符合现实情况。国美之于亚马逊的次优解这恐怕才是真正适合中国国情的新零售。 国美新零售的新生态 当然，零售不仅仅只是一个次优解的问题，更是一个生态的问题。之所以说是一个生态，是因为零售本身就涉及消费者、供应链以及商家等一系列复杂因素，这些复杂因素的综合作用决定了 国美在新零售的环境下，正在打造「社交+商务+利益共享」生态平台。原因在于，线上流量和线下流量打通后，国美APP连接线上业务与线下门店、供应链、物流以及后服务，正在创造更多的消费场景和消费机会。 因为国美把线上线下的数据和一个个细节场景联系在了一起，对消费者的观察，未来将不仅仅局限在线上，而是会延展至线下。 要知道，过去线下的数据对很多品牌来说，都是黑洞，大量品牌方只是掌握着一线城市以及县域市场的电商数据，线下数据几乎一片空白，缺乏全国一盘棋的大数据。这种现象显然无法让数据模型真正合理化，无论如何对市场进行预测都会在一些盲区出现巨大的变量，导致生产、销售出现误差。 用美国第一大食品公司亿滋中国区销售发展总监周力的话来说，过去品牌商通过经销商，或者批发商把货铺到零售小店，都认为这是一个黑洞。整个数据在不同的链路上形成了孤岛，我们不知道是哪些人在买我们的商品。 但是，国美通过对线下场景的连接，让品牌方可以获得这部分数据。 这里不得不提到，国美电器与中国标准化研究院在9月9日打造的国内首家「人本科技体验标准化实验室」。这个实验室能够在家电卖场更了解用户的需求，通过在线下更细致的数据获取来提升体验。 「场景革命」提出者吴声曾经提到数据、商业、场景之间的密切联系：今天所有的商业都根植于数据，通过数据完成迭代，凭借算法完成优化。意义覆盖，就像转转，如果没有熟人社交圈所赋予的这种数据基础的能力，物的信用的建设，又怎么可能一蹴而就……数据要洞察个体存在的新意义，要运用新的连接方法、数据手段，快速去搭建场景的解决方案。
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