Smart Retail: Indoor Positioning Systems for Shoppers

來源：亿邦动力网

近日，美國零售咨詢研究公司Applied Predictive Technologies(以下簡稱APT)聯合經濟學人智庫(The Economist Intelligence Unit，簡稱EIU)共同發佈《零售業反擊：電子商務時代的致勝策略》報告。

報告以全球256位零售業高管(主要來自法國、德國、英國、日本、美國)的調查結果為基礎，總結出零售業者在面對在線競爭對手時最普遍採用的應對策略，以幫助全球零售商實現向「新零售」的轉型。

根據報告內容，84%的受訪者認為，電商崛起為其帶來競爭壓力，其中47%的受訪者表示，已感受到「顯著」競爭壓力；61%的受訪者曾在過去3年內，因在線上競爭對手的崛起而關閉部分門市店。

價格、交貨速度和成本，被認為是傳統零售商受影響最為嚴重的方面，電商有效的行銷及品牌認知，亦為傳統零售商的發展帶來巨大威脅。

報告認為，傳統零售商的「電商防禦反擊戰」已經打響，他們主要從增加在線上投資、提升員工能力、增加商品的選擇、顧客忠誠度計劃、降低價格等方面進行升級改造。

該報告還提出了傳統零售業，向新零售轉型的五大策略建議：一，讓店員成為提升店內體驗的關鍵；

二，洞察消費者行為驅動獲利，而非一味依靠優惠；

三，有針對性地優化定價策略；

四，精準改裝或關閉門市店；

五，認真評估跨通路中的每一因素。

除此之外，APT副總裁張孝卉還在日前的一次媒體溝通會上，對中國市場傳統零售商抵御電商激烈競爭的重要策略，進行了詳細分析，並對當前關於智慧零售、無人零售的幾個熱點事件，發表了自己的看法。以下為億邦動力網整理的張孝卉關於五個話題的觀點：

話題一：關於全通路發展

全通路發展是必然的未來，企業希望能夠藉由服務或商品的推出，培養一群忠誠的顧客，當黏著度高時，企業可趁勢推出建基於原先服務之上的加值服務，而這些加值服務，又進一步增強了顧客黏著度，並且吸引了更多顧客群，形成一個正面的良性循環，這便是於訪問中提到生態系的概念。

以中國微信為例（就如同我們台灣喜歡用Line），自通訊應用起家，當用戶數夠多，黏著度夠高後，微信便能推出其他應用服務。現在，微信已充斥於人們生活中的各個層面，還無所不包，包括支付、資訊獲取、小程序等。

當獲取的顧客逐漸培養忠誠度，並透過不同的商品服務，以加深對於品牌的依賴，同時透過口碑行銷與群眾效應，便讓生態系更為穩固，更加確保企業長期的獲利。

在智慧零售時代中，企業對於自身發展的目標與上述是相似的。過去微信著重於在線上通路的獲客，但在線上獲客成本與日俱增，因此企業便轉移焦點至線下通路的獲客。

舉現在非常普及的共享單車為例，要享用騎乘腳踏車的服務，就得要下載APP。而顧客為圖腳踏車便利，便會提高下載APP的意願。而辦公室無人貨架也是同樣的思維邏輯，要想買商品的顧客便會下載APP。

對於零售業者而言，由於使用場景多，顧客黏著度相對高。顧客可能每天都會在家附近的便利店消費。而線上巨頭們，便是看中能夠更好地在確保顧客黏著度的同時，掌握顧客消費習性與提供更完整的顧客體驗，於是從線上跨足到線下。

而傳統零售商想做的也是一樣的事情。只是從線下轉攻到線上，並且透過更好的顧客體驗，包括更好的服務、更好的硬體設備、更好的價格等等，來讓顧客的黏度增加，進而更願意使用其他服務。我們已經看到一些零售商推出了自己的APP，然後這些APP的服務，往往超出傳統零售商的範疇，例如金融服務。

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話題二：傳統零售商如何執行所謂的「智慧零售」?

如果目標是建立生態系，那麼讓用戶黏著就會是最大的關鍵，也就是如何提供「更好的顧客體驗」。就像過去企業拼線上獲客時，會比較APP的接口友不友善、文案好不好、優惠給得夠不夠力。

線下零售所做的事情也是類似的，但是更為困難。因為在線上環境相對單純，但線下環境卻有很多變量，例如天氣、門市店位置、店員服務，人與人之間的每一個接觸點都會是變量。變量太多，非常難以衡量，要找出好的決策其實並不容易。

例如，生鮮現煮現在非常火紅，但是不會每一個門市店的顧客群都是同質的，可能某店多數顧客愛吃牛排，另一店的顧客則多偏好龍蝦等。顧客偏好差異在地區之間不盡相同，那麼門市店備料應該怎麼準備，生鮮區配置該怎麼優化，才能夠符合各地特色，極大化滿足每個顧客的需求，這就需要透過不斷的小規模實驗，並持續調整。

過去，零售業把自己做小了，往往都是和同業競爭。但阿里和騰訊、亞馬遜讓大家看到了跨界競爭的可能性。零售業未來不應該繼續和同業比拼「折扣戰」，而應該是「價值戰」，提供更獨特的服務、更好的體驗，從而增加顧客黏著度，而這些加值服務往往是純電商或是無人商店無法做到的。

話題三：線下數據是否夠用?

尤其在中國，零售產業的增長還是很迅速的，若看同比數據，往往無法排除市場雜音，特別需要做小規模的實驗。常有說法是收集越多數據越好，其實不一定。收集的數據如果對企業做決策沒有幫助，那就是無用數據。小票數據只要經過妥善處理，其實就能夠發覺相當多的顧客洞見，並輔助做出可獲利的決策。

以一個APT的實際案例來講。有一家知名的零售業者針對特定品項進行降價，期待能夠抗衡電商的價格優勢，並引入更多人流入店購買，來帶動銷售與毛利的提升。

但實際上，它的銷售額雖然如預期提升，但總體毛利卻沒有顯著變化，甚至於數個月後毛利持續下降。經由實驗學習分析發現，顧客針對此品項的需求，並未因為降價而有顯著提升。顧客只是將需求提前實踐，也就是說，趁價格低廉時預先購買未來的需求。由於不懂得善用小票數據，又缺乏靈活快速的實驗學習能力，許多零售商往往陷於數據不夠的迷思。

而線上數據往往是斷點的，一般人不會每天在同一家電商消費，購買的品項也往往很類似，數據量累積起來並不夠。但線下實體零售的顧客黏著度非常高，顧客可能在同一天內就會去某一家便利店兩三次，數據累積起來不一定比在線上數據少。像阿里、京東那樣擁有如此龐大購物數據的企業畢竟是少數。

現在的商業環境變遷很快，尤其在中國，過去幾個月的數據不一定能夠再用。透過實驗學習，同時比較實驗組與對照組，這樣才能夠即時應對市場變化，隨時調整策略，小步快跑。

話題四：亞馬遜收購全食超市的舉動意味著什麼?

亞馬遜收購全食超市，代表的是電商轉往線下。這裡面有很多原因，但最深的原因是亞馬遜也想要打造完整的生態系。亞馬遜不會只推出實體超市，將來肯定還會推出相因應的電子貨幣包，而有了電子貨幣包之後，亞馬遜就可以掌握更多的消費數據。線上跨足線下，與消費者有更多的接觸點，這是非常重要的。

話題五：為何Amazon Go和很多無人商店遲遲不能落地?

其實這和技術有很大的關係。無人超市雖然可能省下人事成本，但至少就目前為止，技術成本是非常高昂的。

談到無人超市必須有的三個領域的技術支持：顧客辨識(判別誰執行了交易行為的方法)、商品辨識(判別顧客買了什麼商品的方法)、付款機制。

在顧客辨識領域，某些零售業者(如快貓)使用指紋生物辨識系統，來確認顧客身分，阿里巴巴則使用臉部辨識科技判別顧客。然而，這些投資十分昂貴，而且安全性仍然有疑慮。指紋生物辨識技術較易被破解，臉部辨識技術雖然安全性較高，但因為數據存取於雲端，要在短時間內完成大量正確辨識，技術門檻更高。

而為了在結算過程中辨識商品，業者可能必須引進RFID系統或是發展圖像辨識系統。製作RFID的標籤是一大筆無可避免的開銷，而圖像辨識系統則又牽扯到技術問題，與高昂的雲計算費用。

根據之前媒體披露的訊息，Amazon Go目前就只能支持同時二十人在店購物，所以這肯定是還不能落地的。

同樣的思量也見於無人商店的付款機制當中。若顧客不願將電子貨幣包與門店數據綁定，以達成自動辨識顧客及扣款，那麼業者就必須仰賴行動支付客戶端或第三方服務，才能使顧客完成付款。

在中國，因為行動支付的普及，付款機制可能不是太大的麻煩，但對於國際零售業者來說，光是要讓顧客願意使用行動支付，可能就要花另外一大筆預算。

就算這些困難都能克服，無人零售還面臨一個最大的問題——沒有彈性。舉例來說，天氣因素就是個問題，早前一家無人商店險些吃上官司，原因是熱天小吃變質。

在一般便利店中，只需店員巡視一下就能排除的問題，最後卻讓業者必須得加裝空調才能解決。而在冬天，許多北方城市可能又會需要時常鏟雪，這又是一個無人商店無法克服的痛點。

最近掀起的辦公室無人貨架領域，也面對同樣難題，即使顧客可以自行消費，但品管、困難排除甚至到補貨都還是需要人工解決。