西西弗是什麼，是一家很好看的書店。2018年全年營收9億，在國內民營書店中位列第一。

如果你曾經遇到過西西弗，你會發現，偌大的商場裏，沒有比西西弗更適合相親的地方了。

“韭菜的自我修養，原來是講這個的哇”

“這個是不是李誕的新書，對了，你看了奇葩說了麼。”

來來往往的飲食男女，似乎每一本書，都可以開闢一個新的話題。

這些人是讀書人麼？

這些人對知識焦慮麼？

不重要……他們買了書，付了錢，並且支撐起了新的一波線下書店紅利。

有點感慨：幾年前，圖書電商狂潮下，線下實體書店紛紛倒閉，哀嚎遍野；多少人看着倒閉的實體書店，感慨大江東去，興盛不再。

而今，以西西弗爲首的線下實體書店再次興起——似乎買書這件事兒，又從線上重回線下。

這其中，原因爲何勒？

本文導讀：

問題一：爲何線下書店復活？

線下書店死，是因爲供給端效率提升，而導致存量需求的轉移。線下書店活，是機緣巧合下“高亮”了文化媒介這一屬性。

問題二：西西弗書店爲何要搞定不讀書人？

探索市場增量時，不一定非要鎖定剛需用戶。

問題三：西西弗書店如何搞定不讀書人？

放棄大數據，擁抱小數據。放棄自以爲是的“主編精選”模式，改爲“算命”模式。

“History does not repeat itself, but it rhymes.”

爲何線下書店復活？

線上化歷程

線上電商出現前，人們如何買書？

應該是這樣：首先有幾本想讀的書，然後挑個空餘時間，坐公交到書店，買書，回家。

線上電商出現後，人們在家裏選書、等書上門。

對於用戶來說，線上電商，極大的提升了選書的便捷度、獲得書的便捷度。

對於商家來說，因爲線上渠道沒有房租人力等花銷，極大的減少了運營成本。同樣一本書用戶在線上買會更加便宜。

總之，供給側的效率提升，讓存量的讀書人可以享受更好的服務，享受更低的價格，導致存量市場（既有讀書人羣）被線上渠道搶奪。

舉個栗子：原來買衣服全部在線下，之後供給端效率提升，購買流程和售後流程轉移到線上。

書店就這樣從線下轉移到線上。

時間流轉，幾年之後，來到了今天，我們會發現一個非常有趣的數據。

整體零售的線上化進程是20～30%左右，線上渠道營收佔據整體營收的20～30%份額。

在此線上化進程下，玩家發現能切到線上的存量基本切完了，剩下70%存量切也切不動。對於用戶，線下場景有極大的不可替代性。

線上流量觸頂，增速放緩，但是線下市場依舊肥沃。大家就都跑去改造線下，改造切不動的存量，出現了各種盒馬、小米等新零售樣板。

書店的線上化進程是60%左右，線上渠道營收佔據整體營收60%份額。

書店的線上化進程遠超過整體零售。對於用戶，書店的線下場景不可替代性非常弱。相當於：書店線上流量觸頂，但是線下更加貧瘠，也沒有多大的存量了。

書店應該擁有他自己的故事。

圖書的新零售重點不是去挖線下的存量，是利用線下找到增量。所以，我們來看下在這種線上流量觸頂，線下更加貧瘠的情況下，產生各種線下書店解決方案。

重回線下

目前，線下書店大部分採用了“圖書+X”模式，也就是業態融合，比如：圖書+咖啡、圖書+文創。

圖書的毛利低，賣書掙錢難；而咖啡、文創的毛利高達60%-65%，約是圖書銷售毛利的2.5倍。

爲了提高線下書店的盈利能力，很多商家不斷調高咖啡、文創業務佔比，弱化圖書售賣業務。

這容易造成一些誤解。

“開線下書店很簡單嘛，加點兒咖啡和文創就行了。”

“盈利？更簡單嘍，讓用戶少買書多買咖啡和本子就行。”

爲什麼是誤解呢？

線下書店的這波興起，根源是——政策的扶持、購物中心的扶持。

書店和購物中心產生了互相需要的微妙關係。

購物中心，需要的是場景。

約個飯是場景，看個電影是場景，買身兒衣服是場景，做個指甲是場景——這些場景成爲了用戶來購物中心的理由，佔據着用戶的時間；而在購物中心內，花時間就是花錢。

而書店，是對購物中心文化類場景的有效補充，豐富用戶在購物中心中的體驗。

所以很多購物中心以租金減免、裝修補貼的形式吸引優質書店入駐；書店吃到了作爲賣書者的福利，既減免了運營成本，也依靠購物中心解決了人流量問題。

所以，這一切的根本前提是：以書籍爲媒介，抱到了購物中心的大腿。

如果單純爲了盈利把圖書放到很小的一部分，瘋狂賣咖啡、賣文創、賣第三空間概念（哪些家是這樣的？大家可以到附近的購物中心找找），降低了書籍的媒介作用，這種和購物中心的依賴關係就可能瓦解。

購物中心後續會放棄文化媒介屬性低的書店，選擇其他的賣書者來填補這一個場景空白。

所以線下書店的核心還是書，線下書店要幫助購物中心補充文化業態這個場景；書店需要控制咖啡、文創所佔的比例，以防止媒介屬性下降。

“西西弗75%由圖書貢獻。書的空間佔80%，咖啡館是15%，不二產品是5%，這個比例是恆定不變的，書是核心內容。

——整理自網絡

所以，西西弗線下攻略的根本，還是要做書的生意，還是要圖書售賣。

小結：線下書店死，是因爲供給端效率提升而導致的存量需求的轉移。線下書店活，是因爲線下書店“高亮”了文化媒介這一屬性。

西西弗書店爲何要搞定不讀書人？

我們都想做一門生意，可以搞定80%的消費者。

可聰明的商人前輩那麼多……我們最可能面對的戰況是80%的消費者已經被搞定了，也就是存量需求已被滿足。

就像，讀書人買書這件事；經歷線下書店，線上書店的來回折騰，存量需求已經被滿足差不多了。

在上文也說到，目前圖書的新零售重點不是去挖線下的存量，是利用線下找到增量。

如何探索增量？咦，waitwaitwait，有點怪怪的？

80%的人都是讀書人麼？

2018年我國成年人人均紙質圖書閱讀量爲4.67本，未成年人8.91本。

——來源：第16次全國國民閱讀調查

去掉教材等書，均攤到每個人，人均讀書量到不到1本還是個問題呢。

蓬勃發展的圖書零售行業，都僅是20%讀書人的需求，此時，如何探索增量？

放棄讀書人，做不讀書的人的生意，找那80%不讀書的人。

中國人均讀書量不足1本，一切都剛剛開始；每個人增加1點，整個市場的潛力都會很大。

回到西西弗這個case，如果想做好線下，課題就變成了是否可以搞定不讀書的人。

西西弗在做誰的生意？不是文藝青年或城市閱讀精英。藍色港灣這個場子，沒有書店，沒有西西弗，人們照來。但今天過來一看，有這麼一家書店，看着還挺好，裏面還有咖啡廳，他就進來了。

——西西弗董事長 金偉竹

“放棄讀書人，搞定不讀書人”。和西西弗類似打法的case有很多。

舉個栗子：到實體店健身是一個20%人羣的需求，但是有了keep這種更加輕量的軟件，健身變成了15分鐘在任何地方無器械也可以完成的任務。keep找到增量的方式是，放棄傳統意義上健身的人，搞定不健身的人。

再舉個栗子：學習繪畫是一個20%人羣的需求，但是現在有50元畫一幅油畫的單次課程，繪畫變成了80%人可以選擇的一項娛樂。通過這種方式，找到了市場增量。

小結：探索市場增量時，不一定非要鎖定剛需用戶。

西西弗書店如何搞定不讀書人？

爲什麼人們不讀書呢？因爲讀書這件事門檻高，造就了“不讀書的人”

圖書零售本身存在兩大核心問題：

首先，SKU太多了——噹噹銷售的書有500萬本，買書是很方便，但是用戶不知道該看哪本。

其次，圖書品類具有非直觀性——和美食、服裝、酒店等不同，用戶無法根據圖片和幾句文字判斷一本書到是否適合自己。

這兩個門檻，攔住了一大部分人去讀書。

搞定不讀書的人，就要解決這兩大核心問題；而線下場景，在這方面具有天然的優勢。

（1）“產品非直觀性”問題

在線下場景，用戶可以隨意翻一翻、看一看；實體紙質書的質感、精美的推薦腰封、方便的試讀，增加了產品的直觀性。

（2）“SKU多”問題

“採購來講，西西弗有兩種方式：一是靠“買手”，二是靠“數控模型”。

西西弗在6年前整合採購團隊，並把集採專業化概念引入圖書採購領域。買手不管渠道，只負責選購個人細分領域的圖書。商品運營部負責各個店的商品定位，渠道部則直接和供應商打交道。集採模式除了能夠保證西西弗整體圖書的品質，還爲西西弗提供了大數據支撐。

金偉竹表示，未來，西西弗的高級品類總監還會和編輯進行接觸，根據出版社的出版計劃、市場預期等做相應調整。

對於讀書人，他知道讀什麼。給他空間和工具，他可以自己找到書。

原有線下書店的最大問題是：用戶的走動路線、選品策略等，都是針對於讀書人的。

對於不讀書人，他不知道讀什麼。他被西西弗紅紅綠綠的樣子、復古的櫥窗擺設吸引進來，此時需要摔50本書給用戶。

如果有1本可以擊中用戶，用戶就付錢了；如果擊不中，用戶就走了。擊中的感覺是magic，是aha時刻；對於不讀書人，在書店的aha時刻，就是找到了一本感興趣的書。

塑造這種“擊中的感覺”，好像是在“算命”。

“諮詢”是我問你答，我獲取了非常多關於你的信息，給你專業的解決方案。

“算命”是我瞭解很多和你類似的人，導致我看到你的氣質和談吐，就知道你一定是一名追星女孩。

爲什麼說線下場景在“算命”這件事上具有優勢呢？

因爲線上電商接觸到的是存量用戶，電商懂的是所有和書有接觸的人。網絡世界是完全扁平的，它可以給現實世界中兩個不同的地區提供相同的服務。

而西西弗十分聰明的放棄大數據，擁抱小數據。利用線下優勢，框定了電商無法觸達的大量不讀書人，然後設計反饋和調優機制，不斷優化整體的命中率。

西西弗爲了解決這些問題，建立了自己三大數控模型，採控、流控、調控。採控是作爲採購供應鏈體系用的體系。中國一年有30萬種出版物，我們只採購3萬本，每一本書進入西西弗的時候，進入哪個店，是跟數據模型匹配的，因爲要跟顧客做到匹配性。流控是這個書進入西西弗以後，應該在什麼位置，都是數據控制的，新品都要進入頭部，我們嚴格控制了商品流的流控關係。

——整理自網絡

小結：放棄大數據，擁抱小數據，放棄自以爲是的“編輯精選”模式，改爲“算命”模式。