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无人商店是省了成本还是少赚了钱？
Amazon Go 的出现让人们对零售产业有了新的想象 - 自动化所有店内体验,完全不/ 或是极少使用人力.为了维持自身的竞争优势,许多零售业者开始朝“无人商店”的愿景做打算.在门店不断科技化的同时,哪些科技还只是概念？ 哪些应该尽速落地？唯有能快速试错、调整,并以数据为决策依规小步快跑,才能快速响应消费者最真切的需求.
无人商店VS 实体零售是降成本与挖价值的战争.人力成本是中国零售业者的痛点,虽然目前只有10% 的占比,但节节高升的工资,使无人商店变得备具吸引力；然而,无人商店仍有风险. “高门坎的技术要求与大量前期的资本投入,都会让只是一头热栽入无人商店战场的零售业者吃到苦头.”
透过长期与国内外领先零售企业的合作,我发现,实体零售的人力成本虽然越来越高,但若能提供传统商品销售以外的服务 ( 例如小额理财、票券购买等),从顾客身上挖掘出更多价值,将”店员”变为顾客体验与加值服务的中心,其实却能带来更高的效益.举例,一家日本业者因提供礼品包装服务,就成功刺激店内人潮的增长.而礼品包装这种客制化服务目前仍难以机器自动化取代.这说明虽然自动化设施与服务在中国越趋广泛,但”人”所产生的体验却是让门店与众不同的重要因素.
与其单纯拼”折扣战”,不如更加专注于”价值战”,让到店购物成为良好的体验.此外,企业也该妥善运用会员计划与从各个管道获取的数据,透过严谨的实验与分析,让重大决策都有数据支持,而非只是靠过去经验和拍脑袋进行决策.
实体零售该如何挖掘顾客价值.对于连锁零售商来说,打”价值战”代表业者必须提供顾客独特的商品,与机器无法取代的服务,以强化整体的店内体验.有些便利店业者提供店员手冲咖啡的服务,以响应消费者对现煮咖啡日益增长的需求,此举措不只为门店带来人潮,更加深人与人间的连结,使顾客享受沉浸式的店内体验,无庸置疑地,这并非机器能取代.
事实上,店内员工所提供的差异化产品与服务,能提高单价,驱动平均顾客交易量的增长.而相对于无人商店,传统夫妻店或是小区超市有离家近的优势,又具人情味,如果能在人情味之外提供进一步的服务,顾客会更愿意多花一点钱,在离家近的地方享受到好的购物体验.
实体零售的店员也可以透过使用机器,提供顾客超出一般想象中的服务,例如服饰店员可以透过机器,及时辨认出顾客的身分,并推荐合适的洋装.或是卖场透过追踪顾客在店内的足迹,调整人力配置,确保每个顾客都能迅速找到服务的店员.
利用面对面的服务,不只能提升顾客忠诚度,也能在服务的过程中,提高交叉销售的机会.例如,便利店在顾客领取代收快递包裹,店员便能顺势提供现做手摇饮料,甚至提供旅游保险.
然而,打价值战往往也伴随着成本的增加,提供手冲咖啡,礼品包装服务表示企业必须在人力上相当的投资,包含额外的员工训练甚至是招聘等.在资本上的投资也不可避免,业者必须翻新柜台,为手冲咖啡,礼品包装增设空间.企业必须在各个门店中推出合适的服务,而不是草率地在每个门店都推出同样的服务.在人来人往的门店推出快递代收服务,可能就会拖慢结账流程,造成顾客不满.价值战的目标是提高顾客满意度,进而增加企业利润,但发展方向错误的话,可能适得其反.
无人商店风口下也有难题.对于那些较倾向自动化服务,追求无人商店概念的业者来说,由于前期的技术研发成本投入相当高,发展方向错误可能带来的损害可能更为庞大.要确保自动化,无人化的店内服务能确实运行,至少需要在以下三个领域的技术支持：顾客辨识（判别谁执行了交易行为的方法）、商品辨识（判别顾客买了什么商品的方法）、付款机制.
在顾客辨识领域,iPhone X 的面部辨识解锁功能,让生物特征识别技术在国外又再次被推上了风口.而在国内,某些零售业者,如快猫,使用指纹生物辨识系统来确认顾客身分,阿里巴巴则使用面部辨识科技判别顾客.这两大科技的应用,使业者在没有员工监视的状况下,也能防范店内偷窃的行为.然而,这些投资十分昂贵,而且安全性仍然有疑虑.指纹生物识别技术较易被,面部辨识技术虽然安全性较高,但因为数据存取于云端,不同于iPhone X 储存于本机端,要在短时间内完成大量正确辨识,技术门坎更高.企业必须在所有连锁门店广泛实施举措前,评估这项举措是否值得.
同样的思量也见于无人商店的付款机制当中,若顾客不愿将电子货币包与门店数据绑定,以达成自动辨识顾客及扣款,那么业者就必须仰赖移动支付客户端或第三方服务,才能使顾客完成付款.在国内,因为移动支付的普及,付款机制可能不是太大的麻烦,但对于外国零售业者来说,光是要让顾客愿意使用移动支付,可能又要花另外一大笔预算.
而为了在结算程中辨识商品,业者可能必须引进RFID（射频识别）系统或是发展图像辨识系统,制作RFID 的卷标是一大笔无可避免的开销,而图像辨识系统则又牵扯到技术问题与高昂的云计算费用.
就算这些困难都能克服,无人零售还是面临了一个最大的问题 - " 没有弹性".举例来说,天气因素就是一个问题,早前一家无人商店险些吃上官司,原因是热天下小吃变质.在一般便利店中,只需店员巡视一下就能排除的问题,最后却让业者必须得加装空调才能解决.而在冬天,许多北方城市可能又会需要铲雪,这又是一个无人商店无法克服的痛点.最近掀起" 千团大战" 的办公室零售领域也面对同样难题,即使顾客可以自行消费,但品管、困难排除、甚至到补货,都还是需要人工解决.
别成为站在风口上摔死的猪.无人商店概念在零售业掀起炫风,不过企业必须小心谨慎.企业须建置健全的数据决策流程,以快速且精准地掌握举措带来的效益是否高过所投资的成本.无论是要实现无人商店,抑或增强传统门店体验,决策者皆必须在正确的数据分析基础上评估新举措是否能整体财务上带来正面的影响,而非只是老板拍脑袋,或是各部门比拳头.
企业能藉由商业实验,在广泛施行举措前先小规模地在门店上进行测试,判断成效,进而探索举措之中哪部分最有效,又该如何进一步优化举措.举例而言,在广泛导入礼品包装服务前,零售商可针对特定门店进行测试与实验对照分析.一家日本业者就因此发现礼品包装的投资报酬率显着,因其带来店内人潮的增长,也促进了交叉销售的成果.即使承担了更多的员工训练成本与增设礼品包装台时所需的资本支出,也无伤大雅.
创新成功,要在对的时间、地点、用对的做法.导入科学化的分析计划不止帮助业者判别举措的真实价值.在现实世界中,许多好点子不能落地,不是因为技术困难,而是因为没有在对的时间、地点,使用对的做法.历史上已有太多例子 - 先想到创新点子的企业因为错误的决策,而将江山拱手让人.诺基亚比苹果更快研发出智慧手机,但因为各部门间的利益冲突,害怕将冲击诺基亚在功能手机的市占率,智能手机连测试上市也没做就被束之高阁.诺基亚最后落得出售手机部门的下场.
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