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新零售供应链企业服务领域创业,不能带着技术找市场

高峻峻
2017-10-28 · 08:20
[ 亿欧导读 ] 企业服务,尤其是供应链方向的企业服务创业,技术只是为服务提供支持、扩大数据的来源、增强数据的分析能力的。对于零售行业企业而言,所真正需要的是市场需求。
不良资产催收,企业服务,供应链,人工智能

作者:高峻峻,图片来自“123rf.com.cn”

随着日渐趋冷的2C创投,仿佛所有的创业者都感受到了来自资本的“寒冬”。相比较针对消费者领域从衣食住行各方面的创业日趋饱和,创业门槛相对较高,行业深度也相对比较深的2B的企业服务创业成为了在“寒冬”中最不冷的领域之一。

根据VC SaaS提供的2016年全年创投数据报告,企业服务以15.85%引领全部投资领域,甚至领先于电商及文娱概念。因此,在零售供应链领域,也出现了诸多围绕零售场景的企业服务创业企业。

新零售”的风口很酷,但背后需要的是强大的供应链支撑

新零售的本质,是以消费者体验为中心的零售模式。对消费者而言,忽悠,在今天这个时代是不管用的。每家零售企业都喊出了“极致消费者体验”的口号,但消费者买不到满意商品、或满意的商品缺货、断货,抑或是买到的过程不够顺利和顺畅,都是违背这种极致体验的初衷的。

这就要求新零售企业能够比人“智慧”,能够预知、并提前做相应的商品准备。“智慧”的能力是在一窝蜂的风投、资本涌向这个市场,在各种无人便利店开始出现在街头时,判断这些“盒子”到底是“新零售”还是打着“无人”、“新零售”的大标题开的“科技华装下的街边小卖铺”的重要依据。

移动互联时代给了企业最便利的需求信息获取方式。盒马的线上支付虽然有点强硬,但是却给了企业最标准、整齐且完整的购买信息和销售记录。在这部分数据的基础上,企业在进行数据整合优化后,能够更加智慧地感知未来消费者的需求,同时动态地分析整合,让整个数据资源形成闭环。

这种数据价值带给整个供应链的升值是无可比拟的。相应的,通过数据价值打造的强大供应链支撑,是新零售企业在风口上的支柱。

因此,对于当下新零售领域里下各个玩家在供应链方向上的投入与重视程度,在结合新技术与新应用场景后给出的解决方案,才是风口过后为智能零售、无人零售以及传统零售智能化提供的价值。这样的价值符合“新零售”对用户体验和需求的进一步提升满足的定义的,围绕着新技术带给企业更全面的用户画像,以及新场景形式下的多重零售场景创新,本质上是对更精准的商品画像的支持引导。

零售的本质仍然是要满足客户对商品的需求,并针对客户的需求有针对性的铺货、补货、定价等等。

“技术”不是壁垒,应用以及应用程度才是

随着2016年人工智能领域的火爆,带动了企业服务领域技术创新的热潮,这也是企业服务连续3个季度成为创投领域投资项目最多,投资频次最大的主要原因之一。在新零售领域的解决方案提供商,从视觉识别到生物识别、从用户信息智能化采集到用户的大数据分析,可以说一时间“黑科技”成为了新零售的重要标签。

在这个过程中,最受热捧的莫过于研究机器学习、图像视觉、智能算法等跟人工智能相关领域的专家,企业中不惜花费重金从BAT、从名校海归中抢人,也不乏在技术领域沉淀多年的研究专家也凭借自己的华丽头衔下场创业。“首席科学家”成为了诸多新零售企业的必备高管职能之一,也是在对面投资机构时对自身实力的底气所在。

但企业服务,尤其是供应链方向的企业服务创业,技术只是为服务提供支持、扩大数据的来源、增强数据的分析能力的。对于零售行业企业而言,所真正需要的是市场需求。而市场需求从何而来?To B领域的两大关键点就是应用程度和交易信任。这个是高大上的人工智能机器算法无法提供的,恰恰企业服务创业的护城河之所在。

首先是应用及应用程度。在非云计算和大数据时代普及以前,更多的为企业提供解决方案的企业都以自身产品为核心,所做的更多的是“客户需要的”就是自己的产品优势,非标化、定制化成为了企业服务产品的主要特征。

对于不同的企业来说,内部系统往往不统一、甚至没有标准化的系统,流程上更是一千家企业有一千家自己的管理模式,岗位的不统一、KPI的设置,正是企业服务产品走向定制化的关键因素。而随着技术的发展和企业对于数据化应用程度的重视,才有了今天可以通过新技术大幅降低实施成本的可能。但是,技术仍然难以成为这一领域创业企业的高耸壁垒。

在企业内部,如何能够最快的、有效的将这些技术与现有模式、流程、人员匹配起来,才是关键之处。而这一关键,与过去To C不同,并非是能够通过资本方的“善钱”和一大批科学家就能够实现的。很有可能出现技术上领先,却难以获客的所谓“有价无市”的局面。

更有甚者,此“价”还是自以为的,并非是企业实际需要的,也并非是企业实际认可的,因此变成了企业难以应用的高价值技术。很多技术核心的,尤其是新零售领域的To B企业经常以“降低人工成本,提升企业效率”为宣传。诚然,技术推动的成果里,很重要的就是原来需要人力完成的,现在通过一个机器、一个系统轻松解决,但这从应用上又成为了一大阻力。

往往变成了使用的人最后就是要被替代掉的人,这样的“降本增效”无疑是反“人性”的。最后的结果要么就是难以成单,要么就是企业采购后逐渐被“束之高阁”,形同虚设。尤其是以目前SaaS的形式,更是难以维系后续的复买率。

其次是交易信任。大部分做To B领域的企业都有一个共通点——大规模的销售团队。这给企业带来的除了高昂的销售成本,同时也是建立客户信任的一大要素。企业服务是一个细水长流的事,这并不是出来一个颠覆式的新技术以及炫酷的黑科技就能在销售客户上立竿见影的。

培养一个客户往往需要数月甚至几年的前期客户关系维护与跟踪,而这段培育期就是建立交易信任的重要时期。很多企业采购时,往往联系人与实际使用者、采购者和决策者都不是同一个人,甚至不是同一个部门。这需要的不仅仅是对行业的深度理解,更是在接触过程中对这个企业,对企业内部关系的理解。很多时候企业都是以“关系”来决定最终的采购决策。

换个角度想,To B的企业销售上门去拜访一家客户时,向对方传道解惑般介绍一个新技术和与对方产生行业上理解的共鸣,达成合作的可能性与后续的成单与否显然是不同的。

虽然现在企业服务领域也日趋市场化,越来越多的企业服务产品也变得相对标准化和可复制化。但是仍然面临的是如何将自身的技术优势更贴合市场中企业的需要,以及如何通过技术建立交易信任的问题。从技术的角度说,每个垂直的细分领域都有技术发展的东西,包括人工智能、机器学习等等。

更关键的是如何将这些技术与企业结合起来,应用落地,在这个基础上再加上大数据的积累,才是打造企业市场壁垒的关键要素。

北极光创投合伙人邓锋曾在某次峰会上提到:技术很重要,但应用更重要。新零售行业兼具着传统零售行业与新兴创新行业的特点。智能化、技术化是标签,但是同时传统零售供应链“人货场”的整合仍然是新零售不能避之的环节。

在这个领域的创业企业,相较之“黑科技”一般的领先技术,对零售行业的深度理解所产生的市场认知,才能够与新零售创业企业协同打造消费者需求感知、智能化场景体验、精细化商品管理的商业模式闭环。

本文经授权发布,版权归原作者所有;内容为作者独立观点,不代表亿欧立场。如需转载请联系原作者。

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