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    アマゾンオフライン商超の“暗黒”野望を暴く

    2016/12/9 10:58:00 269

    アマゾン、ブランド、ショッピング

    世界服裝靴帽子ネットによると、最近ではアマゾンオープンライン下のニュースは畫面を消して、みんなの注目は「レジに並ばなくてもいい」という珍しい體験に重點を置いているが、実際には戯兄から見れば、これらのブラックテクノロジーがもたらした體験はメディアと消費者の注目を集める宣伝ギャグにすぎず、アマゾンは酔っ払いの意味で酒にはない。

    アマゾン

     新小売の本質:データ+會員のオンライン?オフライン?スルー

    なぜでしょうか。実はこれらの技術は大したものではありませんが、高速ETC料金と同原理のRFID(無線無線周波數識別)技術に多くの自動運転技術を加えた「ブラックテクノロジー」を使っています。これまで小売店が関連技術を用いてレジ効率を向上させなかったのは、お客様が待つことによる収益を解消し、投入するコストをカバーすることができなかった(レジを減らすことは小型スーパーにとってマイナスになる意味はあまりない)ためだ。

    Amazonに対してはGoにとって、會計待ちは大きな痛點ではありません。もちろん、レジなしの即時決済體験は、消費者の実店舗への入店を強化することができるショッピング中國のような人であふれている都市での生活効果はさらに明らかになった。

    Amazonに対してGoの理解はこれだけにとどまっているが、アマゾンの革新的な動きは、主に消費データとユーザー會員のオン?オフ:オフラインでのキャッシュレスショッピングの流れを実現し、データ価値を生み出すことにある。これらのデータは、さらに店舗の商品の選択、獨自の開発を指導することができますブランド商品、およびマーケティングコストの削減。アマゾンのアプリを通じて商品リストを生成し、モバイル決済を行うことは、入店する消費者ごとにアマゾンの會員になることを意味し、消費行動のデータ化と會員制のオンライン?オフライン化、それこそが新小売の本質なのかもしれないが、買い物體験は表皮にすぎない。

    だから、「レジに並ばなくてもいい」というのはアマゾンの宣伝のギャグにすぎないが、データと會員のオンライン?オフラインが通じているのを見ているだけでは、まだ深く入り込んでいない。

    芝居兄さんの見方は、この実験的なオフライン店舗では、既存の小売経験をはるかに上回る効率的な陳列オプションアルゴリズムが誕生する可能性があるからだ。

    これこそ、すべての小売業者が警戒すべき點だ。ドアの外にいるのは野蠻人だと思っているのか、しばらく蹴っても仕方がないと帰ってしまう。しかし、もし彼が洋銃の大砲を手にしていたら、銃剣という冷たい兵器を淘汰するのは歴史の必然だった。

    最も価値のあるのは真の動線データです

    小売業者であれば、必ず「動線」の重要性を知っています。

    店頭立地にしても、店內の陳列レイアウトにしても、動線のデザインを考慮する必要があります。例えば、人の流れが良いデパートでは、いくつかの店舗が複數の業態を変えても人を招くことができず、業界內の人に「風水が悪い」と概括されているが、実は動線設計の問題である:この位置は顧客の閲覧習慣と歩行習慣に背いている。

    店內陳列も同様に動線を考慮する必要があり、顧客の視線範囲と歩き回る範囲內で、できるだけ多くの商品を展示しなければならない。また、「急速な買い物需要の顧客」と「深い買い物需要の顧客」の最適な移動案を総合的に考慮しなければならず、最大化を追求するために店を成長させることも、動線を短縮するために導入された生鮮品を店の前に並べることもできない。

    アマゾン

     では、伝統的な小売業者はどのように動線を設計しているのでしょうか。

    模倣と経験だけに頼っている。ウォルマートのような大グループは、トップコンサルティング會社を雇用してシミュレーションや調査を行うこともある。私たちが得たのは、「お客様の右側の商品の方が気になりやすい」、「目線に合わせて平らな陳列棚はゴールド陳列棚」という漠然とした答えしか得られなかった。

    アマゾンはAmazonでGoの中で最も優れた価値のあることは、顧客一人一人の実際の動線(荷物を下ろす行為の詳細も含む)を記録した。これらのデータはとても価値があります!小売業者が何百年も夢見てきたものだ。

    スーパーコンピュータの分析と処理を通じて、これらのオフラインのビッグデータは、小売體験に影響を與える2つのコアな仕事、つまり選択と陳列を、これまでにない大きなステップにすることができます。どのような変革を引き起こす可能性がありますか。

    前例のない革新的な陳列デザイン

    現在AmazonGoの陳列は米國の他の食料品店とあまり変わらない。5階建ての陳列棚は、メイン料理、サラダ、調味料などのカテゴリーに分けて集中的に陳列されている(彼らも模倣と経験から始まった)。しかし、規模化された真の動線データがあれば、伝統的な経験は真相の検証を受けるだろう。

    世界のアパレル靴帽子網によると、カテゴリが破られる可能性があり、ショーケースにはより効率的で面白い異形が現れる可能性がある。どのような生き生きとした展示が最も人々を引きつけて足を止めたり、足を遅くしたりすることができます(このような行動データは、ミリ秒まで正確にすることができます)、同様に急速に試験されます。

    さらに、將來的にはオフライン店舗の千人千面になってもおかしくない。例えば、ある店は晝のビジネスパーソンが多いので、早めに対応する重點陳列を配置することができて、夜になると家にいる人が多くて、陳列は再び変化することができます。今流行の変形多用家具を參考にすれば、將來の店頭のショーケースもそうなるのではないでしょうか。

    販売促進政策と選択ミスがゼロに近い

    伝統的な小売店はERPから販売結果を見ることしかできず、ある製品が売れ、ある製品が売れず、ある製品の販売が変動している。背後にある原因は経験に基づいて推測しなければならない。推測に誤りがあれば、誤った措置をとることになる。例えば、美容品Aは、ベビー用品Bと隠れた強い関連購買関係があり、顧客は予算を考えてAを購入することをよく放棄している。では、Aの販売臺數を高めるために、Aと補充品Cを縛って販売するのは間違った政策だ。

    AmazonでGoでは、Bを購入した顧客を店舗が把握し、同じようにAの前に流れ、何度もAを持ち上げて置いた。AとBをバンドルした「潛在的なプロモーション機會」は、彼らにとって、ほぼ0のミスを一望することができる。小売業で有名な「ビールと紙おむつ」の関連販売は、販売結果が出てから発覚した。アマゾンはより多くの潛在的な「ビールと紙おむつ」関係を掘り起こす可能性がある。

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    品物選びも同じで、消費者が何を好むか(どんな特色のある商品の前に足を止め、誰を持ち上げて誰と比較して決定するか)は、店が限りなくゼロ誤差に近い品物選びの決定體系を形成するのに役立つ。

    さらに恐ろしいことに、攜帯電話端末と連攜しているため、一括パーソナライズされた価格戦略を実現することができます。會員価格や、具體的な顧客の好みに応じた販促価格など。オフラインでの価格表示は基本価格であり、最後に購入エリアを通じて、システムは自動的に優遇政策に基づいて決済します。そして他のお客様の価格體験には少しも影響しません!

    買い物の桃源郷を作り、阿里京東を知らず、オンラインでもオフラインでも

    最後に、戯兄は、アマゾンの試水に失敗することを祈ったほうがいいと言いたいだけだ。そうしないと、誰もこのような幻の店を止めることができない。

    幸いなことに、現在はアマゾンの従業員にしか開放されておらず、內側の段階に屬しています。購入しない商品は元の棚に戻すなど、顧客の購入行為に対するモラルが高いため、重力感知データが混亂する可能性があります。しかし、アマゾンはこれらの脆弱性を迅速に補うはずだ。結局、公式に発表された科學技術応用には機械學習技術が含まれており、つまり彼らの各種検出器は失敗の中で経験を吸収し、アルゴリズムはより強力になるだろう。

    アマゾンの野心は、完璧な店舗を作ったり、デジタル化された小売管理システムを出力したりすることだけではないことを知っておく必要があります。世界のアパレル靴帽子網によると、アマゾンはAmazonを含む全米に2000店以上の実店舗を出店する計畫だGo食雑店、コンビニ、得來速またはチェーンディスカウントスーパーの3つの業態。

    技術投入はこのような夢の店舗が急速に広がる主な障害になるだろうが、大手の參入は、さまざまなスマートハードウェアの規模化と廉価化を加速させている。

    2000年、RFIDタグあたりの価格は1ドル、當時ウォルマートは倉庫物流にこの技術を導入し、コンテナごとにラベルを貼り、商品の追跡位置を強化しようとした。価格が高すぎて、何年も引きずってやっと実現した。現在、超高周波RFIDタグの価格は10に下がっているセントぐらいです。ウォルマートはRFID技術を採用することで、毎年商品の品切れ確率とロスを低減し、100億ドル近くのコストを節約することができる。

    しかし、長期的に見れば、小売の技術化の傾向は誰にも止められない。次は、アリ、京東出國內の「同モデル」を待ってみましょう。

    もっと素晴らしい記事は、世界の服裝の靴帽子ネットに注目してください。

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