电商营销新趋势：餐饮零售的双向深度融合
上一轮中国电子商务的驱动力之一，是电商与物流的双向深度融合。
结果就是：电商即物流，物流即电商。
第二轮中国电子商务的驱动力变了，变成零售与餐饮的双向深度融合。
预计2年内，将形成结果：餐饮即零售，零售即餐饮。
新餐饮与新零售，如何实现业绩增长？
在这里我们列举了两条战略增长路径：
路径一：餐饮零售化的业绩增长
案例1. 五芳斋：传统行业+互联网+米业价值链
定位策略 ：在用户认知中，黑龙江五常大米应该是中国最好吃的“米”。五芳斋应该等同于“粽子”。二者明显品类不同。
然而，五芳斋大胆突破，采用逆向思维，把中华老字号的价值内涵浓缩定位在中国最好吃的“米” ，力争做中国米业第一品牌。
营销策略： 全面互联网化+品类重度垂直。
五芳斋组织体系全面互联网化，正在建立以用户为中心，以产品经理为驱动，大平台小前端的全渠道运营模式。管理层把有限的精力与资源都集中到“品牌、技术、渠道”三位一体的战略中来。其中，米业价值链是重中之重。
围绕米业价值链，做深做透：
向上进入中国高端大米业（此处应该另建新品牌，不宜用五芳斋）。向中发扬粽子等核心大单品的优势（老品牌：五芳斋）。向下进入连锁快餐业（新品牌：优米一家）。改变传统营销方法（背书式的广告传播，渠道陈列加促销），围绕着中国最好吃的“米”，大做贴近年轻人的互联网社会化传播。
比如：广告神片“一粒糯米的朝圣”，引入大量欧美元素甚至是二次元元素，在4A界引起了巨大争议。事后分析：非常幸运的是，非但未冲击老字号的商誉形象，反而开启了老品牌年轻化的康庄大道。
竞争结果 ：预计2018年，京东将成为五芳斋最大的零售渠道。2017年五芳斋全年销售额30亿元，增长超过35％ 。
补充说明 ：
中华老字号原本品牌势能更大的是全聚德集团，2017年营收仅19亿元，同比仅增长了0.5％ 。在全聚德最核心的餐饮业务中，人均消费约150元，而另一家后起之秀大董烤鸭人均消费是全聚德的3倍以上。 全聚德把自己定位为“宴请餐饮 ”，把早年第二大主业（宽口径的休闲食品与北京特色礼品）粗放式经营，正好与五芳斋背道而驰。非常可惜，错失了餐饮零售化的先发优势。案例2. 热辣生活：超级大单品+零售+外卖
定位策略 ：麻辣诱惑是一家“麻辣口味”品类的餐饮集团，作为一道堂食菜品，麻辣小龙虾的销售一直不温不火。
热辣生活从麻辣诱惑旗下独立出来，拥有实体门店和外卖，主攻“中国小龙虾外卖第一品牌”。
营销策略： 纵向一体化+品类区隔+选品策略。
中国小龙虾产业规模已经高达2000亿，小龙虾是中国餐饮业可遇而不可求的具有互联网社交属性的超级大单品。
这种成功是无法复制的，热辣生活敏感地抓住了这个历史性大风口。
热辣生活的供应链、标准化生产、中央厨房、门店运营、外卖营销等纵向一体化能力都是非常不错的。“白鳃才是干净虾”主打白鳃小龙虾这个全新品类，在用户认知上建立了具有高度差异化的品类区隔。提升了可识别度，降低了用户决策成本。在选品策略上，热辣生活采用以情绪触发为特征的多品类策略，复购率相对比较高。竞争结果 ：2017年8月，热辣生活完成了人民币1.4亿元的B轮融资，高榕资本、经纬中国和五岳资本等都是股东，资本市场是高度认可的。
案例3. 7-Eleven：门店密度+数据驱动+单品管理
定位策略 ：表面上看，麦当劳是全球最大的餐饮连锁集团。而实际上，7-Eleven才是全球最大的餐饮连锁集团，非常超前的战略眼光。
麦当劳主攻堂食消费（辅助外卖）；7-Eleven主攻即食零售（避开堂食）。营销策略： 以密度为核心的集约经营，以数据为核心的单品管理。
经营密度高，在一线商圈集中开店，是7-Eleven的一大特色。
这带来了两大特点：
一是用户识别度高，实施流量拦截。二是减少小额配送，降低物流成本。早期每个门店需要70辆车的物流配送，后经过持续经营优化，下降到9辆车以下。供应链管理是强项，商品选品是强项，经营数据化是强项。7-Eleven有综合经营优势，已经无法用一句两句话来概括了。
7-Eleven有大量的自营食品，比如：“好炖”是一个面向中国人口味进行改良的创新品类，大获成功。
竞争结果 ：7-Eleven门店销售食品种类超过3000种，其中绝大多数属于7-Eleven自有品牌。食品销售占比超过70% 。
本来便利店是高度同质化的，而即食零售成了7-Eleven最大的品类区隔和差异化。即食食品对外卖也有相当强大的竞争实力。
再补充一句：7-Eleven的单品管理能力，是全球顶级水平。
路径二：零售餐饮化的业绩增长
案例4. 超级物种：超市+餐饮+数据驱动
定位策略 ：中国传统超市的自我革命。永辉超市推出了子品牌“超级物种”。
营销策略： 场景驱动+用户体验+数据运营。
超级物种先后推出鲑鱼、盒牛、波龙、麦子等多个创新项目，注重消费体验，打造场景式消费。超级物种与著名的意大利Eataly相比，还只是主题式的局部优化。商业模式上还有很大的升级空间。
永辉超市在中国传统商超中数字化经营水平最高。它携手帆软（中国商业智能领军企业），建立移动数据中心APP。
数据成为生产力。针对供应链管理、选品优化、KPI、日常运营、门店合伙人利益（所见即所得）等多方面多维度提升了经营效率。据传，超级物种坪效超过传统商超的3-5倍。竞争结果 ：2017年底腾讯入股永辉超市，与阿里系盒马鲜生形成竞争。
案例5. 无印良品：品牌精神+生活方式
定位策略 ：无印良品主攻“有理由的便宜”、“产品会说话”，不是零售商品店，而是“一家提供全方位生活方式的公司”。
营销策略 ：从生活馆，到试水“零售+餐饮”。
无印良品推销的不是产品，而是一种生活方式，“一品一客户，单品定胜负。”
简单、随性、好用，具有深深的禅意，社长松琦晓说：
“无印良品的理念就是一个字，无。”
2015年，无印良品在成都开设了中国首家Café & Meal 料理餐厅，推崇健康朴素的饮食，注重食材的原汁原味。2018年3月20日，在日本大阪府堺市，全球面积最大的一家，也是第一家以“食”为主题的无印良品门店开业。这家门店最大的特色就是引入了提供现场加工的美食广场，一共有48 个用餐座位，一份日式烤肉盖饭售价 980 日元（约合人民币 59 元），海鲜盖饭售价 1680 日元（约合人民币 100 元），相比日本物价来说好吃不贵。
竞争结果 ：无印良品也开始零售餐饮化，效果如何，还有待进一步观察。
案例6. Eataly：美食学校+餐饮+食材+IP
定位策略 ：Eataly是意大利著名的美食超市，显然已经具备了“美食界迪士尼”的雏形。
营销策略 ：超级IP+美食学校+体验式消费。
用户体验： 投资1亿多欧元，占地150亩，建设了一个超级“农场+餐饮零售+购物”主题公园FICO。力求打造美食界的迪士尼（很明显冲着超级IP方向去发展）。这种商业模式显然是品类创新。
用户教育： 推出“慢食文化”和“优质食材”概念，无论在超市门店，还是在农场公园，Eataly都把用户参与式的培训放在非常优先的重要地位。
主题互动： 经常推出主题式美食节，在互联网上进行社会化传播与参与式互动。
内容营销： Eataly出版美食烹饪杂志。
竞争结果 ：某种程度上说，Eataly是超市餐饮这一品类的集大成者与开创者。2015年它被Fast Company评为最具创新的50个 品牌之一。
结论
如何实现业绩增长？
（1）数字化门店，是新餐饮新零售的标配。
（2）内容+产品+服务，是新餐饮新零售的标配。
新零售的大趋势是二次消费。其中，线上内容消费是一次消费，线下产品消费是二次消费。服务前置、服务增值、服务形成护城河。（3）差异化竞争，是新餐饮新零售的标配。
主攻生活方式+品牌精神（无印良品）；主攻超级IP（意大利Eataly）；主攻垂直单品+适度外延（热辣生活）；主攻单品价值链（五芳斋）；主攻数据驱动+主题消费（超级物种）；主攻单品管理+集约经营（7-11）；整个业态极其多元丰富。作者：曹升，灰度认知社创始人，专注研究企业业绩增长的两大引擎：营销与金融。
本文由 @灰度认知社 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载
题图来自Unsplash，基于CC0协议
2021年零售、餐饮十大智能新技术应用场景和功能
大数据、人工智能等新技术广泛渗透，直播电商、短视频电商、社区团购等新业态新模式快速发展，促进市场销售增长。同时疫情黑天鹅事件，也是对各企业的考验，考验企业内部的组织能力，以及与外部消费者连接的能力，谁的连接能力越强，谁就更有竞争力，相信不少企业已经反应过来，而在这中间最关键的是数字化运营，新消费时代的洗牌已经开始。
本文盘点2021年零售、餐饮智能十大新技术应用的快速发展、应用场景和功能。
AI视觉秤、AI图像识别、客流统计等广泛应用于门店运营
与以往的传统电子秤相比， AI生鲜秤通过图像识别方式进行称重，识别之后屏幕会显示果蔬的品类，数量，价格，重量，全部菜品识别完毕之后，可点击结算，显示屏上将显示出支付二维码，消费者只要用手机扫二维码就可以完成付款，消费者付款后，会自动打印出小票。作为零售门店场景中的一部分， 从产品与方案的优化角度，打通支付、订单、商品、会员等数据模块，提升更高的价值空间。
同时，在餐饮领域， 菜品的识别称重也受到关注。在菜品出菜环节，通过AI称重，可识别、称重菜品以及分析菜品各个指标，为餐饮标准化提供保障。
AI秤是2021年度较受关注的零售智能技术应用之一。AI秤综合能力的要素包括信息的获取、信息的预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。通过样本增强、数据处理（图像处理）、 算法优化等。
此外，AI视觉功能与算法广泛应用于门店运营， 如客流识别、行为分析、物体（商品）识别等。在食安与营销、运营管理方面提供帮助，极大地提高了零售餐饮效率与安全保障。
扫码点餐、大屏点餐、自助收银等应用支持触点数字化
某知名餐饮连锁企业IT负责人表示： 近两年餐饮因为疫情影响较大，传统餐饮在营销方面的基础是很薄弱，细化来讲，消费者对加入会员比较反感。那么在不做会员（无感）的情况下是否可以了解消费者画像，如复购率与筛选优质客户。未来在消费者画像与复购分析方面会加大力度。在流量获取越来越贵的背景下，如何打造营销体系与会员制度，提高复购率的同时提高效率。
触点数字化，趣味化，无感化一直以来是零售餐饮营销端的重点 。而扫码点餐、大屏点餐、自助收银等不仅让消费者有了不错的点餐、购物体验，同时通过无感的方式加入免费会员，用户标签积累与智能推荐菜品，实现精准营销。扫码点餐通过整合到POS系统，实现餐饮收银会员一体化+扫码点餐、统一会员入口实现全品牌会员权益互通，提升会员复购率，增加会员入会率，助力提升运营效率。
智能货柜、取餐柜、快递柜、自助咖啡机等迎来新一波浪潮
人口老龄化已成为中国基本国情，预计十四五期间，中国将进入中度老龄化社会；到2035年，中国社会将步入重度老龄化社会。人口老龄化背景下，劳动力人口供给下降，人力成本逐年上升，这将深刻影响中国的经济发展的结构与前景。
伴随着人力成本的逐年上升，无人零售行业迎来了发展机遇。如北京地铁开放无人便利店，写字楼、医院、工业园区等场景无人售货柜，取餐柜、自助咖啡机、无人货柜等又在2021年迎来一波新的浪潮。
我国零售消费需求、人工成本及场地租金的上涨，将催生出更大的自动售货机市场需求。 随着人们消费观念和接受程度的转变，消费者对设备的智能化需求与日俱增，自动售货机行业在中国市场发展潜力大。
AGV等仓储物流智能化技术显现优势
目前很多实业企业面临招工难、工人贵、管理难的问题，企业开始转型升级，引进各种机器人、AGV自动搬运车 等来代替大量繁杂、耗时耗力的工作。
AGV自动化物流系统 是完成自动装载、搬运、卸载货物功能的物流系统，具有柔性好、灵活性强、工作效率高、自动化水平高等特点。
AGV拣货系统 为零售企业解决了密集存储问题；同时自动分拣系统与输送包装系统解决B2C拣选分播问题；通过AGV实现货到人+小件交叉带分拣+自动封箱粘标解决B2C拣选分播问题；AGV搬运系统和线下拣货输送系统，可以解决B2B拣选分播问题；集货分拣系统与四向库暂存系统实现交叉带+四向穿插车库解决集货暂存问题。
如在服装行业，AGV能够帮助工人节省50%以上的行走时间， 场地越大，产品SKU越多，通过智能化分拣起到的效果也会越好。相比于传统人工拆零拣选仓，货到人拣选最高的拣选效率提高1倍以上，拣选人效可达 300-450 PCS/H，这就是机器人的优势了。
RPA（Robotic process automation）机器人流程自动化提升效率
机器人流程自动化（RPA） 是一种软件技术，通过该技术来模拟人的操作自动处理业务流程。
在零售与餐饮市场，RPA管理无处不在，对于RPA技术的熟练应用，大大提高了零售餐饮企业数字化多各模块的运营工作效率。
用RPA提升零售餐饮企业工作效率，体现在以下几个方面：
财务管理 （财务分析、应收账款、开票、采购付款、订单、收款、财务报告、存货盘点、资产管理）、 人力资源 （招聘、入职、考勤、教育及培训、薪酬、福利等）、 销售/客成 （客户关系、客服支持、信息采集、工单分发、续约提醒）、供应链/制造 （存货管理、采购需求计划、供应商管理、合同管理、询价管理、订单管理、物流配送、退货处理）、 IT管理 （安装、FTP下载上传备份、文件管理、邮件管理、文件同步等）
AI技术和RPA融合是未来的商业聚焦点， 为此需要有足够的AI能力，把RPA逐步的推向IPA的全新阶段，整个行业的发展一定是沿着这个方向，未来会有越来越多的数字员工高效稳定地在客户的工作场景中运行。业务人员只需简单学习一下RPA的产品，那就可以像使用Excel一样使用自动化工具来为自己的工作赋能。
同时，数字化硬件产品（RPA+IOT 财务作业机器人，如票据清分、发票扫描、智能投递柜、报税机器人等），助力企业快速进行数智化升级。也是值得关注的方向之一。
5G应用实现了更多的商业落地，未来将支持元宇宙的创新应用
对于5G网络的发展，工信部明确了建设的目标，2022年要稳妥有序开展5G和千兆光网建设，预计到2022年底，我国5G基站将超过200万个，5G的终端连接数将达到6亿。
随着5G网络建设的完善，5G应用正在覆盖产业诸多领域，5G赋能经济社会数字化转型的潜能也在不断释放。 据工信部总工程师韩夏介绍，近五成的5G应用实现了商业落地。据统计，目前全国5G应用创新的案例已超过1万个，覆盖22个国民经济重要行业。个人应用方面，我国5G应用发展基础扎实，用户群体已成规模。其中，5G消息展现了良好的发展态势。
同时，在新型信息消费行业重点布局发力， 围绕元宇宙所延伸出来的VR和AR以及高清视频行业以技术融合创新为切入点，分阶段逐步推进个人应用走深向实。此外，在教育、医疗等领域5G应用也在加速发展。未来，5G高质量精品网络有望驱动游戏娱乐、赛事直播、居住服务等信息消费领域多点开花。
目前，基于5G的“杀手级应用”还未出现，因此市场需求度和渗透率还不高。元宇宙的通信基础是5G，5G的高速率、低时延、低能耗、大规模设备连特性，能够支持元宇宙所需要的大量应用创新。元宇宙有可能以其丰富的内容与强大的社交属性打开5G的大众需求缺口，提升5G网络的覆盖率。
零售、餐饮企业上云思考
上云是目前的大趋势，但上云的工作量不少。零售企业如自建云机房难度极高，而租赁云服务器对于零售企业来说相对合适，上私有云也是租云合适。目前市场上具备很多成熟的云服务器供应商。
公有云 的概念简单理解就是申请一台接入Internet的云主机，只需要购买类似租赁费用，而并不需要购买它，同时可以对其随意安装软件或应用；私有云 是为了解决安全问题的云计算方案。虽然公有云很方便，但是毕竟是把数据和资源都交给了其他第三方，这对于企业管理来说，是一个很大的隐患。毕竟，很多数据是无价的，很多企业把用户数据作为他们的灵魂支柱；混合云 是在成本和安全方面的一种折中方案。数据依然是存到本地的机器上，但是一旦出现大规模的访问或者计算时，就会把这部分计算的需求转移到公有云平台上，实现不同场景的切换；私有云比起公有云，更加安全，但是，成本也更高。混合云在使用起来具有更高的灵活性，是企业在考虑成本效益下的首选方案。
多云 是多个公有云或多个私有云的协同管理，涉及到从不同的服务提供商实现各种云服务。多云管理目前来看能相对很好的利用单个云的优势与服务，也能有效的避免服务商锁定；同时企业还能根据业务、技术及性能等需求动态调整多云部署的策略。
SaaS功能的场景延展性进一步延伸
在中国零售餐饮业，SaaS产品功能存在多样性。2021年SaaS功能的场景延展性进一步延伸，如SaaS+支付，SaaS+电商，SaaS+短视频平台等。此外零售餐饮全链路数字化要素众多，想要通过一套完整的SaaS服务去覆盖全流程业务，难度极大。一般而言，SaaS服务与企业原有系统打通并非难事。难点在于后续的数据实时性与接口服务的标准化统一问题。 同时SaaS服务之间的协同更需要标准化的构建。
SaaS在架构上很大可能是未来的趋势，国内有众多厂商都在往Saas转型，如果应用场景和平台架构上能够做到优秀，新的独角兽公司诞生的可能性很大。
SaaS服务目前在国内还留在早期阶段，SaaS转型并非一朝一夕之事。在众多各类SaaS服务商中，零售企业应擦亮眼睛，选择稳定且合适的SaaS服务商。
AI更多应用在偏好分析、数据营销、商品预测方面
如私域流量方面： 通过SQL统计和预测模型收集会员信息，通过价值分层和智能企微进行老客户关怀，实现多次激活。正确预测用户的生命周期变化，才能找到激发跃迁的合适时机。
商品偏好方面： 通过历史交易和订单明细，为用户提供个性方案，从而提频升单。智能推荐标签可以对五大营销要素进行动态推荐组合，实现精准营销，建立良性的健康成长的用户结构，满足不同客群的需求，实现全生命周期经营；“预测+推荐”，让动态标签引擎能够推动业务。
内容偏好方面： 通过归因算法对浏览内容进行分析，发现用户兴趣内容，进而种草培育。通过提升用户种草小程序浏览数，促进用户复购。并且随着购买次数的增加，高浏览次数的用户的GMV占比逐渐增加。
行为反馈方面： 通过行为数据和文字语言进行时间分析，让用户获得峰值体验——互联网增长实践中的“Aha Moment”（峰值体验/惊喜时刻），都追求在一系列场景或产品/服务组合拳中打动客户，实现的核心则在于主观创新与客观数据。利用行为反馈标签，实时感知用户；关键时刻对用户触达，效果翻倍。通过图数据抓取社交链路，进行投放优化，培养私域达人，进而实现裂变拉新。裂变进入下半场，利用权益和内容让极少的KOC影响上万的潜客。
商用服务机器人进入新一轮快速发展阶段
自疫情爆发以来，大量“无接触、无人化”的需求场景，推动我国商用服务机器人进入新一轮快速发展阶段。 “政策+经济+劳动+商业”四轮驱动商用服务机器人发展，据测算2023年中国商用服务机器人市场规模将接近495.36亿元。商用清洁、终端配送、讲解引导是商用服务机器人的主要应用领域。
疫情的出现使人们重新思考商用服务机器人的应用场景，未来各公共领域包括交通枢纽、医疗机构、写字楼、娱乐场所等都场景都将成为商用服务机器人的发展突破口。另一方面，尽管形态和功能有所差异，但商用机器人的功能部件已经逐渐模块化，降本提效实现规模经济将推动商用机器人进一步落地，大规模的落地将推进产品进一步升级和降本，实现产业良性循环。
商用服务机器人的困境主要在技术端。由于视觉盲区的存在，出于安全考虑，企业不得不降低商用服务机器人的运行速度和效率，大大降低了客户替换人工的价值。
无论是通过推荐和个性化来推动销售，还是通过机器人或传感器来提高效率，或者提供新的购物和管理商店的方式，人工智能技术已涉及零售行业的各个领域。
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