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)共同發布《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采用的應對策略，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年內因在線競爭對手的崛起而關閉部分門店。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，電商有效的營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“電商防御反擊戰”已經打響，他們主要從增加在線投資、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，精準改裝或關閉門店;五，認真評估跨渠道中的每一因素。

　　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，并對當前關于新零售、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于五個話題的觀點：

　　話題一：關于全渠道發展

　　全渠道發展是必然的未來，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于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，并且吸引了更多顧客群，形成一個正面的死循環，這便是于訪問中提到生態系的概念。

　　以微信為例，自通訊應用起家，當用戶數夠多，黏著度夠高后，微信便能推出其他應用服務。現在，微信已充斥于人們生活中的各個層面，還無所不包，包括支付、信息獲取、小程序等。當獲取的顧客逐漸培養忠誠度，并透過不同的商品服務以加深對于品牌的依賴，同時透過口碑營銷與群眾效應，便讓生態系更為穩固，更加確保企業長期的獲利。

　　在新零售時代中，企業對于自身發展的目標與上述是相似的。過去微信著重于在線渠道的獲客，但在線獲客成本與日俱增，因此企業便轉移焦點至線下渠道的獲客。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的意愿。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。

　　對于零售業者而言，由于使用場景多，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。而在線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，于是從在線跨足到線下。

　　而傳統零售商想做的也是一樣的事情。只是從線下轉攻到在線，并且透過更好的顧客體驗，包括更好的服務、更好的硬設備、更好的價格等等，來讓顧客的黏度增加，進而更愿意使用其他服務。我們已經看到一些零售商推出了自己的APP，然后這些APP的服務往往超出傳統零售商的范疇，例如金融服務。

　　話題二：傳統零售商如何執行所謂的“新零售”?

　　如果目標是建立生態系，那么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”。就像過去企業拼在線獲客時，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。因為在線環境相對單純，但線下環境卻有很多變量，例如天氣、門店位置、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并不容易。

　　例如，生鮮現煮現在非常火紅，但是不會每一個門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，那么門店備料應該怎么準備，生鮮區配置該怎么優化，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并持續調整。

　　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，并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，并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，甚至于數個月后毛利持續下降。經由實驗學習分析發現，顧客針對此品項的需求并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。由于不懂得善用小票數據，又缺乏靈活快速的實驗學習能力，許多零售商往往陷于數據不夠的迷思。

　　而在線數據往往是斷點的，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，數據量累積起來并不夠。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，數據積累起來不一定比在線數據少。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，這樣才能夠實時應對市場變化，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么?

　　亞馬遜收購全食超市，代表的是電商轉往線下。這里面有很多原因，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后，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系。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(判別顧客買了什么商品的方法)、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，阿里巴巴則使用面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。指紋生物識別技術較易被破解，面部辨識技術雖然安全性較高，但因為數據存取于云端，要在短時間內完成大量正確辨識，技術門坎更高。

　　而為了在結算過程中辨識商品，業者可能必須引進RFID(射頻識別)系統或是發展圖像辨識系統。制作RFID的標簽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云計算費用。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。

　　同樣的思量也見于無人商店的付款機制當中。若顧客不愿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，那么業者就必須仰賴移動支付客戶端或第三方服務，才能使顧客完成付款。在國內，因為移動支付的普及，付款機制可能不是太大的麻煩，但對于外國零售業者來說，光是要讓顧客愿意使用移動支付，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，最后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。