侯燕俐

“試想我們習慣了足不出戶從網上訂購，忽然有一天走上街頭，發(fā)現(xiàn)牛津街、攝政街上的品牌零售店竟如此好玩！”

11月16日，在知名科技雜志《連線》零售（Wired Retail）的會議現(xiàn)場，西田商場集團實驗室（Westfield Labs）首席運營官安東尼·里奇（Antony Ritch） 打了一個聽上去有些極端的比方。他不認同實體零售必然衰亡的結論，強調突圍的根本點在于挖潛傳統(tǒng)優(yōu)勢的同時，結合最先進的科技連接零售店、品牌與消費者。

事實上，不止一位行業(yè)嘉賓提到電商亞馬遜開實體書店的案例?！叭绻阆矚g這本書，那么你可能也會喜歡......” 以及“96%的評論者都為這本書打了5分”等這樣的網絡零售術語被平移。從網絡到實體，亞馬遜推出實體書店既有品牌推廣的考量，又有檢視網絡數(shù)據精確度及線下獲客的嘗試需求。

此情此景，零售創(chuàng)新還能從哪里突圍？物流顯然是個硬傷。物流科技公司Flexport 歐洲副總裁讓·凡·卡斯特倫Jan Van Casteren強調結構化數(shù)據的重要作用，零售商能夠實時掌握并預知產品點到點的運輸動態(tài)，提高供應鏈規(guī)劃的準確度，從而有效節(jié)約成本。 Shyp聯(lián)合創(chuàng)始人及CEO 凱文·吉本（Kevin Gibbon）解決的是身為ebay賣家的“最初一英里”的痛點。分散的個人賣家是個未被充分服務的市場，通過上門取件送件，省去用戶去郵政網點的煩惱，原來因為物流而止步的個人賣家開始活躍起來——怎么聽怎么覺得像是中國的韻達和圓通。Fetchr的創(chuàng)始人和CEO Idriss Al Rifal 解決的是新興市場本地物流定位困難的問題，中東一些地區(qū)沒有街道名、傾向于貨到付款，該公司充分運用開發(fā)智能手機定位，將退貨率降低到2%（相關市場行業(yè)平均退貨率為12%～14%）。

另有一些先行者發(fā)現(xiàn)了細分市場，巧妙地重新定義用戶需求。譬如關于互聯(lián)網土著、千禧一代（出生于1980至2000年之間），他們的消費習慣是怎樣的？會為什么而買單？Chic by Choice創(chuàng)始人、來自葡萄牙的Filipa Neto 洞察了這一細分用戶的“租借”需求，創(chuàng)造了時尚租借電商平臺。據西田集團（Westfield）報告，英國的千禧一代中的五分之一愿意每月花200鎊以上租借衣服。這批年輕用戶預算有限，但又深受社交媒體影響，希望很快地更新某件物品及服務。這就決定了他們并不迷戀于物品的“所有權”——他們當中只有三分之一愿意全價買新品，更多的人對有機會獲得新體驗更感興趣，這也呼應了以Uber和Airbnb為代表的共享經濟。

這中間的藍海效應正在被證實。根據另外一家租借時尚電商Rent the Runway數(shù)據統(tǒng)計，95%的用戶租了他們從前不會考慮買的品牌，50%的用戶第二次租了跟他們首次租用一樣的設計師品牌，90%的用戶在租借之后的某個時段買了該品牌產品。對于零售商來說，通過出租自產品牌衣服，可以起到樣品效應，提高預售機會，并一定程度上抑制了山寨仿品。呼應這一模式，有的零售品牌甚至開發(fā)了專門用于租借的產品線。對于千禧一代，“流動的衣櫥”很可能成為新的日常。

再來聊兩個關于包裝的創(chuàng)新：前IDEO設計師杰夫·查賓（Jeff Chapin）發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的床墊行業(yè)幾無品牌創(chuàng)新，消費者體驗往往很差。他創(chuàng)立了Casper品牌，研制了新床墊，不僅更加舒適，更革新了包裝方式。整個床墊被真空壓縮成柱狀體，徐徐打開的過程令人意料不到：這一反常規(guī)的體驗在Instagram上造成了病毒式的營銷效果。在新品研制的過程中，該品牌與用戶保持互動，不斷精進。

獲得連線零售論壇創(chuàng)業(yè)大賽冠軍的 Skipping Rocks Lab公司來自于帝國理工大學孵化器，聯(lián)合創(chuàng)始人皮埃爾·帕斯利爾（Pierre Paslier）介紹了“可以吃的水”。受魚肝油包裝啟發(fā)，他和團隊運用海藻科技，創(chuàng)造了由褐藻和氯化鈣構成的可食用包裝，為酒水和軟飲包裝提供了替代選擇，旨在以此技術減少塑料包裝帶來的環(huán)境污染問題。

回溯零售業(yè)發(fā)展的歷史脈絡，NearSt聯(lián)合創(chuàng)始人尼克·布拉肯伯里（Nick Brackenbury）發(fā)現(xiàn)一個有趣的現(xiàn)象：最初人們是從附近的實體商店、便利店購物，然后有了倉儲和驅車去超市賣場的概念，然后是電商，從更多倉儲中心調度到家門口。問題是：如果這件物品本來就在我們家附近但我們卻不知道呢？我們何必要繞遠呢？基于這一考慮，Nick和團隊開發(fā)了新的應用“近道”（NearSt），整合了倫敦分散的便利店、書店的實時產品數(shù)據，用戶可通過搜索定位，下單購買后選擇步行取貨，或由商家一小時內送貨。

直覺和洞察力是一方面，利用機器學習、人工智能實現(xiàn)決策自動化及增強用戶體驗正在成為零售業(yè)的顯學。數(shù)據科學及機器學習公司Blue Yonder創(chuàng)始人、粒子物理學家邁克爾·費恩德特（Michael Feindt）教授介紹了他們如何將一套綜合算法應用到德國超市Kaufland來提高其運轉效率的案例——結合POS機銷售、產品、地點、推廣等內部數(shù)據，以及天氣、日期、假期、重要活動等外部數(shù)據，超市補貨流程高度自動化，降低斷貨率達80%，減少50多個人工干預的節(jié)點。對于這樣的大型零售超市而言，數(shù)據準確度上2%的浮動都意義重大。

服裝品牌American Apparel數(shù)字總監(jiān)索恩·斯蒂芬斯（Thoryn Stephens）總結到，多渠道收入歸因模型（Omnichannel Revenue Attribution Model）正在興起，未來的零售是按需滿足。

按需滿足——聽上去還是挺令人興奮的。不是么？