演算法 (Algorithm) 代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制科普中國關於「演算法」的解釋
演算法 (Algorithm) 代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制
有三類人對「新零售」最感興趣。一類是零售企業的中高層,他們在想所謂的「新零售」到底對企業發展意味著什麼;一類是創業者,剛好切入零售或者消費的某一個細分領域,想了解有什麼新的機遇,好的方法。第三類焦慮的終身學習者,無論是新零售還是區塊鏈,所有新的趨勢都是一個時代級的機會,害怕錯過。
如果你也恰好是這三類人中的一員,接下來的內容不出意外能夠幫你節約大量學習了解新零售的時間。建議花5分鐘的時間看一下。
1.
在同大量知名企業,創業企業的交流過程中,大家最關心的問題都可以歸為以下三點:
2.
即學即用,帶著問題的學習往往是最高效的。帶著以上問題,如果去科技博客,知識社區,公眾號上搜索「新零售」,你可能會看到哪些內容呢。大概經過30多個小時的閱讀,你知道了
到這裡如果有人問你新零售是什麼?你可能會一本正經的告訴他是「以消費者體驗為核心,大數據技術驅動的泛零售。」(阿里定義)或是以社群、數字化、體驗為核心,以支付為原點,以「人「為中心,以」大數據為驅動的智慧零售(騰訊觀點)
或者你是一個實幹的人,不喜歡空洞的概念,你會自己新零售的本質。舉例來說,我聽過不同的企業主朋友給出以下觀點,
「新零售就是應用新技術改造零售業。」
「新零售就是重新回到線下,線上流量太貴了,線下反而便宜些」
「零售不分新舊,還是性價比和流轉效率。」
你贊成哪種觀點,聽起來是不是都特別有道理?
3.
牛頓寫過一本書叫《自然哲學中的數學原理》,這也是他最重要的物理學哲學著作。任何一種新現象,背後的本質一定是可以通過哲學的方式抽象出來。
「新零售是什麼?」這個問題的答案其實並不複雜,可以用類比的方式來抽象。
首先,零售是經濟體系裡頭重要組成部分,16年中國的消費支出對於國內的生產總值的貢獻率達到了64.6%, 2017年全年,社會消費品零售總額366262億元,比上年增長10.2%。經濟體系是一個大的生態。為了方便理解我們選擇一個稍微小的生態。比如,微信生態。
最近微信小程序特別火。所有在微信生態上的玩家都在拚命解讀微信的規則。微信生態的規則制定者是騰訊,每次大的版本更新,都意味著原有的生態體系平衡將被打破。大家都會抓緊時間,理解和解讀規則,同時依據解讀的規則,快速實驗,知道新的策略。比如,裂變營銷很容易被微信封號啊,那怎樣的裂變才不會被封號呢?
我們把微信的生態體系放大到經濟體系的量級。新零售就是零售行業的一次大版本升級。理解規則,設計新演算法就是新零售的制勝之道。所以,回到主題,新零售是一種演算法。
理解了這一點,再來看新零售的出發點和目的地,就簡單了。
出發點:新零售是一種演算法
目的地:制勝,保持領先,逆襲
過程路徑:
第一步 誰在驅動,誰是規則制定者?
(微信生態是產業布局驅動,騰訊是規則制定者)
第二步 有哪些規則?
(微信生態:版本說明)
第三步 如何設計好的演算法,利用這些規則?
(微信生態:目前圍繞小程序的新玩法,不一一列舉)
4.
新零售既然是經濟體系的一部分,那麼顯然不是由某一個具體的機構驅動的。要找到經濟體系背後那雙無形的手,並不簡單。在寫作《新零售進化論》這本書的過程中,最難的問題其實就是這個。在這裡,我想直接拋結論吧。
驅動新零售的是一條定律,「物理數據二重性」。它是新零售規則的制定者。理解他對於理解規則,預測規則都具有不可忽視的重要。
所謂物理數據二重性是指在新零售時代,所有的人、貨、場既是物理的也是數據的。
零售是一個古老的行業。在很早之前,數據世界是不存在的。零售只具有物理世界的屬性。隨著文字、印刷、計算機的發明,數據世界誕生,並不斷發展壯大,物理和數據世界開始融合。等到電商時代,數據和物理世界進一步融合,很多物理世界中的商品,在數據世界中都可以找到它的映射。
物理世界有物理世界的規律,而數據世界有數據世界的規律。當物理和數據世界幾乎完全融合的時候,量變引起質變,所謂的「新零售」來了。
新零售各種現象的本質是數據世界的規律開始大規模發揮效用。比如數據可以快速複製,數據是具體而精準的,數據可以共享,數據不會因為使用而耗散等等。這些規律在物理世界中都是不可思議的存在。
因此,牢牢把握數據規律,發掘同時具備數據規律和物理規律激發出的新特性。能更好的拆解和把握新零售的規則。
5.
規則從驅動本源出發,比如 「內容會成為新零售最重要的商品屬性」這條規則。我們分為「現象-規則-驅動-預測」三層結構來理解。
現象
內容電商崛起,買手店崛起。商品外包裝置入個性化簽名,調侃段子。IP聯名款越來越多。
規則
原來商品=產品+服務
現在商品=產品+服務+內容
驅動
內容是什麼?內容的本質是信息,有價值的信息,有感染力的信息。而信息是不依賴於物理世界的規律的屬性,因此內容比產品和服務更容易在數據世界中傳播。
隨著新零售數據和物理世界的完全融合。內容必然會越來越強勢。
預測
內容是大方向,內容會越來越強勢,內容可以逆向牽引產品和服務。再往下拆解,內容的傳播形式會越來越豐富,直播,短視頻布局很重要;內容會導致零售與大文娛關係越來越密切,早點理解IP的打法很重要等等;內容需要新的創意人才,所以產品部和營銷部很可能要引入具有社會化內容創作的新人才。
關於規則,需要摸索的路還很長。
3M公司素以創新聞名。關於創新的規則,3M公司內部有一張創新「元素周期表」 列舉了46個門類的基礎技術。公司圍繞這些核心技術,開發了近六萬多種產品
新零售的規則很多,借鑒3M創新「元素周期表」的方式,我將新零售的規則按照創新領域也整理成了一張圖譜
內容化:通過創作、嫁接契合的優質內容強化商品的內容屬性,為消費者創造功能與服務之外的絕佳體驗。
消費升級:伴隨收入水平和消費結構的變化以及新世代消費思潮的更新,出現了原有商品無法覆蓋的新訴求。消費升級不僅僅貴一點好一點,也也可能是極其優越的性價比(被認為是消費降級)
全域營銷:整合各類可觸達的消費者的渠道資源,建立全鏈路、精準、高效、可衡量的跨屏渠道營銷體系。
場景改造:通過深入的消費研究,重塑消費場景,引入、嫁接或者重新設計場景元素,提升消費體驗。
供應鏈:包含供應鏈、生產、倉儲、物流等領域。通過新技術和新模式是供應鏈從後台轉到前台,更靈活更高效。
數字化:藉助大數據、人工智慧等新技術,採集分析消費數據,判斷決策經營動作,有效提升消費體驗。
泛零售:餐飲、文娛等非零售領域引入零售業態,地產、物流等零售基礎設施適應新零售的發展
新機制:適應新零售業態發展的內外部管理模式。
以上8大板塊,22個創新模塊,基本涵蓋了主流新零售新物種新業態的創新模式基本元素。隨著創新的深化,新的創新模塊會不斷加入。
在實際案例中,經常是由兩個到三個創新模塊/板塊,組成新零售品牌最本質的競爭力。
例如,名創優品和NOME
而盒馬鮮生的核心競爭力體現在倉店一體,混業經營和數據化改造模塊中。
更多關於新零售底層規則的探討可以參考《新零售進化論》一書。
6.
如果說新零售的驅動是一,那麼新零售的規則至少有30-50種,而基於新零售規則的演算法(解決問題的方法,打法)至少有幾百種。細緻到每個環節的運營技巧都有領先於行業的先進實踐。這也是新零售領域快速學習的必要性。
為了方便討論,我們這裡歸納一些共性的演算法。在《新零售進化論》的序言中我們歸納為「八大核心演算法「
核心演算法一:體驗統一評價體系。
物美價廉是傳統的評價體系。性能和價格構成了商品的兩個基本要素。性能的維度不斷擴展,評價體系越來越複雜。針對不同的評價體系,定位理論和搜索引擎優化先後出現,在不同時期佔據了主流打法。
到了新零售時代,體驗一統評價體系。
新的商品維度劃分:功能、內容、服務。
以上三點都將以體驗來衡量。
未來體驗將是數據化的重點。
核心演算法二:「產品組合+配方」創造海量個性化體驗。
新零售的觀察顆粒度從「人群」放大到「個體」 。個體既是有血有肉的生物生命,也是被數據化賦值的數字生命。
過去基於滿足人群正態分布的產品開發思路將被顛覆。企業需要滿足海量個性化長尾需求。
綜合性商品越來越少,個性化商品越來越多。
在數據世界,可以通過基本單元排列組合的方式產生無限代碼。這一個規律將影響物理世界。產品將通過產品組合的方式滿足海量個性化需求。
配方是產品組合的方式。配方有如下特徵,
1. 針對特定需求;2.有明顯的優劣之分,3,與商品的內容屬性強相關。
消費者通過產品組合+配方,構建無限逼近自己內心需求的體驗。
核心演算法三:無縫鏈接,隨時待命的服務。
數據不會休息,數據化的服務不會下線。
數據相互關聯,數據化的服務不允許有銜接障礙。
新零售的服務是隨時,隨地,無時,無刻。
核心演算法四:內容將成為商品最重要的屬性。
功能、內容、服務三大維度中,只有內容完全不依賴物理世界,最符合數據規律的維度。因此,內容也是商品在新零售環境最重要的屬性。
內容是對消費者有價值的信息,它的本質就是信息,是數據。它的傳播速度等同於數據。
內容的價值在於:
1.越是功能和服務同質化程度高的商品越需要內容來突出差異(礦泉水)。
2.越是功能和服務體驗複雜多樣的商品越需要同樣複雜精細的內容來教育和引導(葡萄酒)
新零售環境下,同質化競爭激烈,消費升級是趨勢。
同質化商品需要內容來提供差異,消費升級的複雜體驗需要內容來教育引導。
內容的作用:
內容的表現形式會伴隨科技的發展而不斷引領潮流。
直播和短視頻是趨勢,未來將更加火爆。
直播的主流打法的六大元素為:主播、觀眾、商品、內容、工具、流量。
核心演算法五:範圍經濟替代規模經濟。
數據成為最重要的生產要素。
新零售體系不存在遙遠的距離。
設計—生產—渠道—零售的傳統線性價值鏈彎折重構。
每個環節都要懂生產,都可以整合生產。供應商開始走向台前。
大規模定製化才是真正的定製化。
生產模式從以生產者為中心轉向以消費者為中心,主要看消費者是否以個體被對待。
過去個性化需求不是不能定製,是成本太高,所以沒法大規模定製。
成本太高的原因是,生產要素受限物理世界規律,不能重複使用,類型越複雜耗散越高。
當數據成為最重要的生產要素後,同時生產多種產品,成本更低,效率更高。範圍經濟優勢凸顯。
直接導致大規模、個性化、定製成為可能。消費者真正逆向牽引生產。
核心演算法六:供應鏈的本質是優化商品的時間屬性。
時間成為商品最重要的維度。
商品從原材料開始就在前往消費者手中的路上,供應鏈的演算法決定了商品在各個環節停留時間的長短。
所有線下的門店、倉儲都是調度商品與用戶時間距離的節點
核心演算法七:人—貨—場,演算法公式升級。
人的演算法公式升級。
舊演算法:觸發購買信息—仔細比對挑選—購買。
新演算法:時間很寶貴—什麼時候都可以買—節約認知持續買。
貨的演算法公式升級。
舊演算法:成本=錢,價值=功效,企業資源=生產要素,企業能力=生產效率。
新演算法:成本=錢+時間+X, 價值=功效+體驗+X
X=社交成本/學習成本/其實所有新成本要素
企業資源=對話要素,企業能力=設計效率。
場的演算法公式升級。
舊演算法:場=買賣成交。
新演算法:場=關係升級。
新零售商業社會進化成為爭取用戶選票的民主社會,選票最高,當選牽頭人,其他零售資源向他靠攏。
核心演算法八:創造高頻次高質量的對話。
傳統零售營銷的模型是漏斗式的,層層轉化,用戶路徑一條直線。營銷的核心動作是流量—轉化。那麼新零售時代的營銷是蜂巢式的,多入口,多出口,多觸點,場景立體堆積,用戶路徑多樣。
在信息高度對稱,高度流動的新零售環境下,產品本身能被識別和傳播。
在新零售的演算法中,好產品=好內容=好品牌。
創造高頻次高質量的對話適應於複雜多變的市場,滿足「假設—驗證」的原理。
小結:
新零售標誌著零售行業進入數字化精準運營的時代,對於零售相關商業的研究也不應當僅僅在用主觀的專家觀點歸納來概括。
把零售當成一門像經濟學一樣的學科來研究,從底層一點一點尋找規律,搭建知識圖譜,結合大數據和人工智慧,這一定是大趨勢。
新書《新零售進化論》剛剛開放預購,有興趣參與討論的朋友可以私信我加入社群