【深度研究】存量时代呼唤深度运营（一）

石基零售 2023-07-28 09:36:08

进入本世纪以来，中国商业用房的面积以前所未有的速度在增长，每年开工面积从2000年的不足5000万平米发展到2014年超过2亿平米，从2000 年到2018年，中国各地累计建设了27.1 亿平方米的商业用房，以全国8.5亿城市人口计算，人均超过3平米。

这些商业用房大部分是购物中心，其中包含了超市、餐饮、品牌服装、运动休闲等专业店铺，持续扩大了线下实体零售的总经营面积。以上海为例，2018年人均商业面积已达到3.37平米，是2000年的4.5倍以上，明显超过同期美国、欧洲、日本的水平。

从便利店发展情况来看，国内深圳等部分城市每家便利店平均服务的人口近年下降到1500人左右，已与便利店大国日本当前的水平持平，考虑到人均收入情况的差异，便利店在很多城市的容量已经接近饱和。

实体零售目前所面临的是：一方面要与线上零售企业展开日趋激烈的竞争；另一方面，过剩的实体店也使得实体零售的店间竞争呈明显加剧的态势。

在商业开发面积不断增加的同时，从国内人均消费情况来看，扣除居住、交通、医疗以外，可以用于商业零售消费的人均支出只有1万余元，对应于人均3平米的商业经营面积，不考虑网购产生的消费分流，每平米可产生的消费额只有3000多元。

如此的单位面积销售额显然无法保障商业企业的稳健运营和良好的财务回报。因此，传统的以增加商业面积来获得盈利的方式已不能实现销售的同步增长，实体商业总体饱和的问题日益凸显，也促使商业发展快速步人存量竞争的时代。

从购物中心运营来看，新开购物中心普遍存在一定程度的招商难，现存购物中心有相当一部分存在着超过10% 的空铺位，印证了宏观层面分析的结果。

商业的存量时代意味着零售企业经营的重点要以优化运营现有店铺为核心, 追求门店的最佳经济效益，并在激烈的竞争中存活下来，避免成为商业设施过剩时代的牺牲品。

因此，进入存量时代，企业急需通过各种手段推动各种资源的深度运营，构建基于人工智能支持下的数字化闭环运营体系，从商品、顾客、卖场三个方面实现全面数字化的深度运营，促进企业经济效益的提升，确保企业长期立于不败之地。

一、深度运营商品和品牌

国内有一些历史悠久的零售企业, 有的成立于民国时期，还有的建立于新中国成立后的十年之内，占据了当地的核心商业地段，具有很高的知名度。

在传统商业发展的黄金时代，这些企业借助“名品进名店”的经营理念吸引了当时最优秀的商品和供应商，顾客购物别无选择，购买力都集中到了这些零售企业内，实现了 “以场带货”的发展模式。

也就是说，只要有场就不愁供应商不进来。

随着时代的变迁，新建的零售设施越来越多，规模越来越大，新的居住社区也在向城市郊区发展，市中心的传统商业企业吸引力下降的趋势非常明显，供应商可选的商业设施也越来越多, “名品进名店”实施起来越来越难，“以场带货”走入困境。

因此，企业必须开始着手深度运营品牌和商品，由“以场带货”向“以货带场”转变，以好的品牌和商品来构建企业的经营竞争力。

为了适应存量时代的竞争环境，企业在选择品牌时需要正确把握坪效与客流的关系，不能再以“坪效”作为自己固守的经营目标。在’以场带货”的时代，品牌商户排队进店,企业坪效容易实现。

但在“以货带场”的时代，商品供应商的选择权加大，如果仍然坚守商场的坪效要求，必然会影响好品牌的进入，导致对顾客吸引力的下降，直接影响到客流，反过来又会导致商场招商难，进而引起商场租金和保底下降的负循环。

零售企业为了保证自身的发展，避免在激烈竞争中惨遭淘汰，必须要同时控制好客流和坪效两个指标，做到客流和坪效同步发展、互相促进，避免由于单方面追求坪效而导致商场客流下降的不利局面。

商品和品牌的深度运营核心在于规划和招商环节，借助数字化的手段，可以实现最优的商品和品牌配置，维护好商场的客流和坪效指标，实现企业合理的资本回报率。

商场在招商环节需要对品牌和商品全面进行数字化，建立商场的品牌资源库和商品库，对商品及品牌的新增、淘汰以及供应商进行全面跟踪，记录各种类型的品牌商对物业的要求和进驻条件，保证对商品品牌及供应商的全面了解，以便根据商场的需要精准选择商品和品牌，力争成为品牌的第一家门店所在地，发挥对市场的引领作用,打造时尚消费高地。

应用“招商管理系统”，百货和购物中心可以实现对品牌库的全面跟踪管理,积累品牌招商资源，管理招商全过程，控制品牌进入的进程，通过市调、审批、投票等控制手段优化对品牌和商品的选择，避免仅由招商人员个人决定品牌的进入和退出所带来的业务隐患。

招商管理系统会对招商的结果进行跟踪分析，为品牌招商建立起数字化的质量评估体系，从品牌带来的销售、客流、租金和扣点等多个方面反映品牌的运营情况，为未来招商提供参考依据。

在对品牌库和品牌招商过程进行数字化管理的基础上，企业可以进一步运用人工智能（AI）技术建立品牌、商品的优化体系，达到快速优化品牌和商品结构、在相当程度上减轻招商人员工作负担的目的。

人工智能是近年来得到广泛应用的新一代信息技术，在大数据基础上对数据之间的关联关系进行挖掘将在一定程度上代替人工分析过程, 进而优化决策。

商品和品牌具有多种属性，如品牌历史、品牌地区、进入市场年度、品牌对应消费者年龄段、品牌开店数量、品牌店平均面积、品牌经营商品类型、品牌业态等，为了评价品牌和商品，可以建立销售额、毛利率、客流量、坪效等评价指标。

人工智能商品优化系统可以按照设定的指标对品牌和商品进行评分，同时运用深度学习模型来建立品牌、商品属性与品牌评分之间的关联关系，挖掘出优秀品牌和商品的共同属性，为发现和寻找新的成功品牌提供帮助，同时也能自动发现商品力下降的品牌和商品，及时进行预警和淘汰。

通过不断优化商品和品牌，经营才能从“以场带货”向“以货带场”方向发展, 用优质适价的商品带动消费者购买，从而提升商场的客流及租金、扣点等回报。

目前，物美集团在深度数字化运营的过程中建立起了“盖亚”选品系统，能够帮助门店正确选品和陈列，并对促销活动方案进行优化，为商品优化提供了技术支持，是人工智能（AI）在商品优化方面应用的成功案例。

对于超市、便利店等快消零售企业, 研发自有品牌商品是商品深度运营的重要手段。企业对商品的深度运营就是要摆脱供应商提供什么就卖什么、供应商定什么价格就卖什么价格的限制，积极发展基地直采和产品定制，为消费者提供质优价廉的商品。

零售企业的商品管理要积极向上游拓展，充分了解各类产品上游的生产和供求情况，了解产品的质量评价和认证体系，保证产品采购过程中能够以最好的价格获得符合市场质量要求的产品。

自有品牌商品是零售企业根据市场进行研究和开发的结果, 自行制定商品的生产标准和采购价格, 委托生产商进行制造或种植。

由于自行委托制造，无需向供应商支付品牌溢价。因此，可以以最优的价格提供符合市场需要的产品，同时保障零售企业的效益。