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博鳌亚洲论坛现场直击,给电商零售行业释放了哪些重要信号?

时间:2019年03月30日 16:26:53
摘要 3月29日,历时4天的博鳌亚洲论坛正式落下帷幕。人工智能、物联网、智能制造、数据安全、电商零售等词汇成为本届论坛的关键词。在接下来的一段时间,这些关键词无疑将成为行业发展的风向标。 在本届论坛上,主办方还邀请了现代密码学之父惠特菲尔德迪菲院、科

3月29日,历时4天的博鳌亚洲论坛正式落下帷幕。人工智能、物联网、智能制造、数据安全、电商零售等词汇成为本届论坛的关键词。在接下来的一段时间,这些关键词无疑将成为行业发展的风向标。

       在本届论坛上,主办方还邀请了现代密码学之父惠特菲尔德·迪菲院、科大讯飞高级副总裁杜兰、格力电器董事长兼总裁董明珠、爱库存联合创始人兼CEO冷静等行业重量级代表,分别在不同主题的分论坛上,就相关议题进行精彩分享。

       值得关注的是,在现场发布的《亚洲竞争力报告》指出,2018年,世界经济保持了温和增长态势,但动能出现放缓现象。面对不利的外部环境,亚洲主要经济体保持稳步发展,将成为继续支撑世界经济发展的主引擎之一。

       当下,在人工智能、物联网等高新技术的推动下,电商零售行业正为新经济的发展提供新动能。在本届论坛上,主办方对电商零售行业的重视程度通过分论坛会议可见一斑。

       《跨境电商如何跨越全球化的新挑战》、《新兴经济体:新智慧解码两难困局》、《消费的趋势:降级,还是升级?》、《制造业的新韧性》、《前沿科技对经济社会的影响》……通过这一系列与电商零售领域相关的内容解读,或许能窥探出给行业释放了哪些信号。

       

       大平台不会形成垄断,细分市场仍有挖掘潜力

       目前,在电商零售行业,阿里巴巴、亚马逊等巨头占据了大部分市场份额,不过在行业专家看来,巨头并不会造成市场垄断,在电商零售细分领域,新兴模式还存在巨大的挖掘潜力。

       3月26日,中国商务部前副部长廖晓淇、PayPal副总裁兼全球政府关系主管理查德·纳什、Club Factory 创始人楼云、Lazada公司首席执行官皮尔·彭龙等行业代表就围绕电商零售行业的发展展开了激烈的讨论。

       作为深耕电商领域多年的研究者和实践者,他们认为中国市场容量足够大,容得下不同的电商、不同的商业模式,消费者也可以通过不同的平台来购买商品。未来,新兴电商将有巨大的发展潜力。

       中国商务部前副部长廖晓淇提出,电商发展到一定程度,一些大企业的优势可能会在电商方面体现出来,但电子商务平台使得贸易的主体更多了,特别是中小企业,要依靠这样的平台发展,另一方面电商平台的发展大大降低了国际贸易的进入门槛。

       比如,参加本次论坛对话的Club Factory就是一家主打出口电商的大数据选货服务平台,为消费者提供ebay、速卖通、亚马逊等平台上的热销单品。Club Factory创始人楼云认为,跨境电商在信息联通、履约和基础架构设施层面,可以帮助中小企业像别的大企业一样,真正参与到全球化当中,并从全球化进程中受益。

       同样受邀参加博鳌论坛的爱库存则是抓住了库存电商的红利,正通过创新的S2b2c模式,将库存、分销商以及消费者连接在一起,在解决制造业库存问题的同时,也让消费者以更便捷的方式和更优惠的价格享受全球正品。自2017年以来,爱库存已经完成三轮融资,资本青睐的背后正是对其创新模式的认可。

       在电商的其它细分领域,也出现了网易严选、淘宝心选等新兴电商平台,且这两个电商平台目前还通过线下实体店的形式为消费者提供服务。可见,在电商赛道,尽管巨头抢占了大份额市场,但细分领域仍然存有大量机会。

       

       人工智能正掀起电商零售行业的新一轮革命

       1956年举行的美国达特茅斯会议标志着AI的诞生,经过数十年的发展,人工智能在制造业、电商零售、医疗、交通等行业不断深入渗透,并改变着人们的生活方式和消费方式。

       为了抓住AI发展的战略机遇,各行各业已争相将人工智能上升为战略发展高度。携程旅行网首席传播官席伟航表示,AI技术有效提升了企业的运营效率,预计今后可能有70%—80%的呼叫电话可以用人工智能的方式来分担。

       此外,在智能制造业,就有像涂鸦智能这类企业正在推动传统产品的智能化升级,以满足消费者对智能化的需求;在电商零售行业,AI技术的渗透不仅可以提升企业的运营效率和管理水平,而且还能让消费者在最短的时间内买到心仪的产品。有专家预言,未来,人工智能将在电商零售行业掀起新一轮革命。

       其实,早在2016年,阿里巴巴集团董事局主席马云就曾提出“新零售”的概念。马云提出,未来将以数字技术为核心,以消费者体验为中心,极大程度降低物流、分销成本,实现个性化和全场景化,构建新的零售产业链。以淘宝为例,它就在利用人工智能分析收集到的用户数据,综合考虑客户信息、客户偏好、历史购买行为等信息,为客户提供个性化建议。

       在3月27日举办的IT领袖圆桌会议上,爱库存联合创始人兼CEO冷静表示,目前数字技术正驱动电商产业创新,企业需积极推动传统人货场核心三要素的变革。未来,电商零售模式将从“人找货”上升至“货找人”,这不仅将降低获取流量的成本,还将催生由社交关系链获取流量的途径。其实,对于传统产业而言,人工智能、大数据等新技术就是基础建设,只有不断推动技术的革新才能形成企业的核心竞争力。

       以传统服装产业举例,传统的订单销售模式无法解决库存痛点,而通过大数据、智能算法等方式,可以提升去库存效率。据了解,目前爱库存不仅在各个运营环节运用人工智能、大数据、云计算等科技手段,还通过打造智慧供应链生态系统,缩短服装业去库存周期。

       电商巨头京东则与斯坦福人工智能实验室联合,围绕机器学习、深度学习、机器人、自然语言处理和计算机视觉等技术方向,开展以研究项目为基础的方向。以图书为例,目前京东用12个图书采销管理几十万SKU(库存量单位),这些SKU全部自营,需要采销管理采购、入仓、补货、运营等等。以前这样的工作大概需要几百个采销人员,但通过人工智能就可以极大的提升效率。

       技术出身、曾就职于谷歌的拼多多创始人黄峥,在公司发展上一直非常注重技术研发投入。“基于分布式AI技术,拼多多为电商行业开创了差异化、个性化的路径。随着越来越多的用户加入该网络以及日均活跃度的提升,拼多多正持续优化AI引擎,以满足用户多元化的需求。”黄峥表示。

       此外,在前沿技术的刺激下,目前以消费者体验为中心的智慧零售形态也不断显现。在线下零售店,马克华菲、ONLY、VERO MODA、Jack & Jones也正通过新技术对门店的智能化升级,重新构建门店和消费者的连接,提升消费者的购物体验。亚马逊则推出了无人实体商店Amazon Go,使用计算机视觉、深度学习以及传感器融合等技术,免去了传统收银结账的过程。

       

       库存电商将成未来趋势

       当前,世界经济虽然继续保持增长,但呈现动能减弱、增速放缓态势,形势扑簌迷离。面对2019年经济发展的众多不确定性,被称为传统经济引擎的“新经济”一度成为论坛热词。

       日本在第四消费时代就诞生了无印良品、优衣库等时尚品牌,让消费者告别了物质使人幸福的时代,人们开始追问除了物质之外,什么才能让人感到真正的幸福。在中国,也诞生了追求性价比的网易严选,瞄准库存电商的爱库存,这些创新模式都在推动当下新经济的发展。

       不过,目前新经济发展也面临一个“两难”局面:一方面,其快速发展受益于全球化和相互依存;另一方面,新兴经济体在经济和金融上往往受制于发达国家,经济发展和经济决策的独立性受到了影响。

       对于中国新经济的发展,北京大学新结构经济学研究院院长林毅夫认为,2018年中国经济增速放缓的主要原因是正在开展一些结构性的改革,包括去产能、去库存、去杠杆。

       以服装产业为例,库存难题一直是其发展道路上的一大“拦路虎”,仅仅2018年上半年,42家服装上市公司的存货就达483亿元之巨,按照尾货的价格杠杆,对应它的是正常渠道里几千亿的销售额。巨大的库存压力甚至已经成为企业生死存亡的关键,去库存刻不容缓。

       产销机制的严重滞后,在美国诞生了专门做去库存的上市公司TJ-MAXX,在中国也诞生了以S2b2c创新模式驱动的爱库存。不得不提的是,自2008年金融危机以来,TJ-MAXX销量保持了32个季度的增长,达到了其它百货无法企及的高度。就连《财富》杂志也刊文称,TJ-MAXX就像是美国零售界的未解之谜,这么多年屹立不倒。

        “在中国,如果所有的服装工厂都停工,库存也能让中国人穿3年。”这一市场痛点正是爱库存成立的初衷,冷静希望以去中心化的库存电商模式,帮助品牌商有效清理库存。据了解,爱库存将TJ-MAXX的模式搬到微信上,将App类比为TJ-MAXX的展示和销售平台,前端对接品牌的库存,将其转化为数据;代购作为小b通过App将产品转发到微信群或朋友圈。

       对于品牌商而言,S2b2c模式的库存电商模式可以提升全链路的管理协调能力,加快商品流转效率,盘活企业资金链;对于整个服装行业来说,则可以进一步化解产能过剩,并形成驱动经济增长的新发展结构。从这一系列优势来看,爱库存的折扣零售模式或将成为未来发展趋势。

       正如林毅夫在博鳌论坛上所提到的,虽然目前中国经济面临一些挑战,但结构性改革对于经济的可持续发展是必不可少的,未来中国还将进一步去库存、去产能、去杠杆。

来源:未知  作者: gaoxiang
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