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零售业的发展趋势是什么?

零售业的发展趋势是什么?:电商、新零售、物联网。。。你认为零售业的发展趋势是什么?

传统零售中信息不对等,量大从优等等体系优势将被颠覆,未来的仅仅依靠输出商品,售后服务,赚取差价是无法生存的;未来的零售将是模块化,链条化,并真正意义上从消费终端影响未来生产;试想淘宝的成本不是降低了商品成本,也不是配合了物流和金融,而是真正意义上调动起销售环节,推广环节,广告环节的积极性,让每个人都能成为老板,成为销售终端,这就打破了传统零售的垄断地位和繁琐笨重的各项环节;今后的零售业将是以服务用户为导向,以大数据整合为手段的新型行业;零售商开放平台,提供供应链,配合物流和金融,用户可以自行选择零售方式,电商和门店,团购和送货上门各种零售方式的配合,后台的大数据整合也将影响制造业更加精准精确的满足顾客需求,影响生产进度和研发,省去市场调查,缩短广告周期,减少研发成本;

所以我认为未来的零售,将会是B2B和B2C的天下,随着法制和科技的健全,讲究诚信,追求顾客体验的企业才能生存的更好!

饿了吗被阿里归化,阿里提供金融,饿了吗拥有平台,配合物流,服务,供应链;如果放开手脚,不仅仅限制在餐饮行业,(个人意淫)如果饿了吗和美菜进行合作,那将是多大的一块市场?

 在过去的三五年里,中国零售业正在发生任何人都无法忽视的变革。各类电商快速崛起,传统零售业面临前所未有的挑战。2016年是有趣的一年。一方面我们看到主流电商平台虽然仍在蚕食线下零售份额,但增速已经开始放缓。另一方面大部分传统零售企业都已经有了比较成型的变革方案,从大润发的飞牛网,到步步高的“超市 百货 电器”的经营模式,再到家乐福积极布局便利店渠道,多业态经营格局初现。那么中国未来的零售会是什么样子?在这个有趣的时间节点,这个问题愈加引人沉思。零售是最贴近消费民生的商业形态,要了解零售发展的方向,从消费者切入可能是一个不错的视角。一、未来中国消费的几个趋势1. 居民可支配收入持续增长,消费者的消费欲望持续上涨根据国家统计局2016年初公布数据,2015年全年全国居民人均可支配收入21966元,比上年名义增长8.9%,扣除价格因素实际增长7.4%。超过同期6.9%的GDP增速。随着人均可支配收入的快速增长,虽然宏观经济增速放缓,中国消费者的信心在过去几年保持了令人吃惊的强大韧性。2015年第4季度,尼尔森全球消费者信心调查显示,纵观世界几大经济体,中国的消费者信心指数最高,达到107,其次是英国(101),美国(100),德国(98)和日本(79)。尽管中国经济在2015年增速放缓,仅为6.9%,但消费者的消费欲望不但不受影响还持续上涨。2. 消费升级:由大众产品向高端产品升级持续不减的消费者信心支撑着强烈的消费意愿,消费升级势头强劲。一方面,高端产品的品类增速大大快于大众产品,如下图所示,消费者开始大量升级自己的消费,尤其是在化妆品、酒类、牛奶等品类。

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现代社会则完全进入互联网信息化时代,不仅有实体店,还出现了以前难以想象的电子商务,于是当电子商务发展遇到瓶颈时,人们又开始提倡把线上线下的屏障打通,最终提出了文中提到的新零售概念。

那新零售有多大发展前景呢?很明显,这种模式现在已经进入风口,一方面有巨大的信息、成本优势,另一方面,大部分实体店依然停留在传统的模式,那就是商家还是坐在店里等顾客上门,因此未来十年,新零售将迎来一次巨大的发展,就像当年淘宝网改变中国人的消费习惯一样。

数据观

实体零售行业发展五大趋势

趋势一:全源数据整合

零售行业门店多、客户多、Sku多,经常面临的问题是,销售数据在一个系统中,客户数据在一个系统中,商品信息在一个系统中,各个系统之间彼此不相关联,很难从数据中发现隐藏的问题或商机,更不可能做到像Zara那样,根据每个门店的信息反馈,将存货周转率提至业内最优,比其它品牌高3~4倍。

对于有数据头脑的决策者来说,明知有大量数据可用,却难以调动,这种感觉会更加痛苦。往往决策者需要看到某个指标来指导决策,但从提出需求到IT响应,却需要一周甚至更长时间。到手的数据已然过期,只能用来复盘。

2017年,将有越来越多的零售行业从业人员受益于全源数据整合工具——它可以将零售商散落在本地文件、云端数据与第三方系统中的数据整合在一起,同时运用在线数据处理工具,抽取其中的关键指标,形成定制化的数据集。从提出需求到拿到报表,将以小时甚至分钟计。高薪聘请的数据分析师或数据科学家,将有更多的时间用来分析数据;管理者也能用第一手的数据用来进行销售布局、调整营销策略等。

趋势二:数据分析不再被专业分析师“垄断”

零售行业包罗万象,有员工上万的全球性企业,也有单兵作战的小店。以前,要进行数据分析,要经过提取数据、清洗数据、建模等过程,必须由专业人员来进行,而且通常要部署一个专业的数据分析部门,花费不菲。但在2017年,即使是便利店主也能深耕数据,这完全是因为交互性数据视觉工具的诞生——仅需鼠标点击、拖拽,就可以生成各种各样的图表,上手性极强,任何人都可以操作。而且,数据视觉融合了人脑科学、管理科学与信息科学的精华,可以激发使用者的商业智能,快速驱动决策。可以说,在这个年代,我们有能力拥抱这种本身具有高度的专业性、但却更加容易操作的数据分析工具了。而且,这种工具由于依托于云,不需要本地部署,不需要购买硬件,所以价格相对低廉。

因为这种工具的诞生,高级分析将不再被专业分析师“垄断”,中小微型的零售企业也可以利用数据驱动管理;另外,只要愿意,企业人人都可以拥有自己的管理看板,仅抽取自己最关心的指标,用精准的数据来指导自己的工作;最后,无论是自己分析、还是与它人分享,可视化图表都要比单纯数字或文字的报表更加直观,更能促进决策。

趋势三:让企业的响应速度跟得上数据的生产速度

想跟上Zara脚步的企业很多,但至今没有出现“第二个Zara”,何解?

很大一个原因是因为,企业的响应速度追不上数据的生产速度,而这是数据驱动运营的关键。拿Zara与H&M的速度战来举例,两个企业看到T台走秀(获取灵感)的时间是一样的,但H&M从打版到出货需要3个月左右的时间,Zara仅需两周。如果信息不能在第一时间被消化、利用,其时效性就无法保证,而世界千变万化,过期的信息就等于错误的信息。

零售业的发展趋势是什么?大型购物中心所替代零售业,它们可以整合互联网 把零售实体小店全部干掉;以后商业地段或a级商圈存活的也就剩服务业和互联网不可残食的产业!

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