展望2018》科技帶動下的零售業態趨勢 - 線上篇

2018/01/03

科技改變消費行為,也為零售業態帶來各式先進服務,迅速、便利的數位銷售服務已然是現今零售業者必然面對的重要課題...

文=陳音璇 ‧ 裴嬿

科技改變消費行為,也為零售業態帶來各式先進服務,迅速、便利的數位銷售服務已然是現今零售業者必然面對的重要課題。以往,從產品生產到消費者的手上,總是經過了層層的供應鏈,但在主打科技與電子商務的時代,每家製造商都可以藉由種種新科技直接串接供需,解決繁鎖的過程、浪費的閒置,以及提供更精準的客戶服務,而這也將是未來零售業(無論線上或線下)在科技帶動下必然面臨的發展。

【電商的加值服務】

更為便利的物流服務

相較於線下的行銷手法,電商可以更方便地運用新科技創造便利服務,從優化購物過程到客製化服務。其中,快速交貨已是網購服務的基本要求,但許多偏鄉地區在沒有明確地址的情況下,如何補足電商寄送過程的最後一里路,依舊是目前線上交易努力的方向之一。

杜拜智能物流公司Fetchr聰明地想到利用智慧手機來定位收件者,並將貨物送到任何地方。用戶只需下載Fetchr應用程式,即可以在Google 地圖上定位,並允許Fetchr的快遞員通過GPS定位來投遞包裹,可以解決客戶臨時外出而無法收取貨物的窘境。

 

source:Fetchr

不同於偏鄉做法,Walmart和各大連鎖超市則是持續擴大他們的網上訂購/店內取貨服務。例如Walmart利用本身擁有眾多實體店面的優勢(全美4,700多家實體店面,近7成美國人住家5英哩內就有Walmart門市),於2017年開始向線上消費者宣布一項「取貨折扣」(Pickup Discount)新服務,針對網站上百萬種商品提供取貨折扣,以吸引消費者前往就近門市取貨,而非採貨運方式送達。

且為了讓店面取貨更為方便,Walmart並搭配取貨「得來速」服務,消費者只要選取欲前往取貨的時間、門市與店員駐點的停車場,Walmart店員就會將顧客訂購的商品送至停車地點,同時將包裝好的食品雜貨搬運上車。並且只要在每天早上10點前完成訂單,都可在當日前往店內取貨。

連結線上與線下的第三方服務平台

雖然目前大部分交易仍以實體店面佔多數,但其他管道的銷售比例正在上升。美國連鎖百貨Saks、Neiman Marcus、Bloomingdale’s,甚至Toys 「R」 Us(玩具反斗城)等正藉由新創公司Salesfloor.net,提供一種整合線上與線下,由人驅動的電子商務(People Powered Ecommerce)。

Salesfloor正試圖重新定義零售店員在線上業務中充當的角色,讓線下的店內員工可以透過線上網站的應用程式為消費者推薦產品。

對於零售商來說,線下門市可以藉由Salesfloor進一步將店員的導購功力延伸至線上,並經由email、社交媒體和手機APP與顧客隨時保持聯繫,提供更為個性化、更好的客戶體驗,藉此贏得更多潛在商機。

對於依賴店員推薦的顧客而言,他們可以通過Salesfloor直接於線上與當地門市導購取得聯繫,獲得商品資訊及搭配建議。而且不論訂單是在網上還是在店內發生,員工都能獲得傭金,形成一種三贏的組合。

source:Salesfloor

消費者直接走向製造商

愈來愈多服裝品牌採用「直接銷售」的模式,也就是不經過任何中間環節,直接將商品或服務銷售給消費者。「直接銷售」的好處在於:中間費用少、便於掌控價格、即時瞭解市場、有利於提供服務…等;但過去「直接銷售」往往意味較多的投資花費(場地和人力…),而如今拜科技之賜,這一切都變得更輕易了,例如NIKE和adidas正藉由快速增長的網路銷售推動「直接銷售」業務。

根據零售業智庫FGRT(Fung Global Retail Technology)團隊的預測,除了時尚產業外,預計在2018年開始會有更多的品牌跳過零售商,採用直接銷售模式,尤其是雜貨品牌。

例如,立志要透過分散式技術消弭中間商剝削的區塊鏈新創業者INS,正計畫建立一個直接聯繫製造商與消費者、沒有批發商與零售商的食品雜貨供應鏈INS Ecosystem,並預計於2018年第四季正式推出。這是一個去中心化的雜貨生態系統,它允許製造商加入、發佈要出售的產品、展開促銷和忠誠度活動,以及從消費者處獲得意見回饋。消費者也可從各個製造商處直接購買產品,享受較低的透明價格。在此,用戶需要在INS平台上創建一個帳號,利用智能合約記錄和驅動訂單數據與配送流程,並以法幣、BTC、ETH或INS虛擬代幣支付。

source: INS Ecosystem

個性化的訂製趨勢

根據BoF與麥肯錫公司聯合進行的《全球服裝產業調查》表示,個性化將成為2018年的第一大趨勢。同時,麥肯錫的另一報告也指出,有針對性、相關程度高、有所幫助的傳訊活動,能建立長久客戶的忠誠度,並將營收增長率提高10%至30%。而搜尋引擎優化平臺Linkdex的調查結果也顯示出,如今,超過70%的美國消費者期望線上業務能提供個性化服務。

歐洲電商巨頭Zalando的共同創辦人David Schneider認為,個性化在時尚產業的重要性要高於其它產業:“站在我們的角度,重要的是真正創造出絕佳的消費者體驗。我認為,時尚是很情緒化的產品,受潮流趨勢的驅動、受個人觀點的驅動、帶有很多社交屬性。”

3D列印讓零售商可以減少庫存,為顧客提供獨一無二、完全訂製的產品。Google工程總監Ray Kurzweil並預言,2020年人類只要花幾毛錢就能在家列印出服飾。

新創公司Shapeways經營的不只是購物網站,它更進一步提供3D代印服務,也就是說:除了商品設計,從製造到銷售都可以幫你完成。Shapeways能以3D列印生產塑料、金屬、類金屬、陶瓷等50多種材料,也支援全彩3D列印服務,設計者只要上網勾選尺寸、材質、數量,系統便會自動報價,而且沒有最低數量限制。作品完成後可以直接寄給訂購者,也能將產品放在Shapeways網購平台上供消費者選購,所得利潤則和設計者拆分。

source: Shapeways

目前,在時尚領域,3D列印已改變墨鏡與球鞋這類非柔軟產品打樣與製作原型的過程。相較於Nike、Under Armour或New Balance的概念原型或是限量版,adidas將3D列印鞋變得更適合大量生產,該公司日前宣布將推出3D列印、全自動化生產的客製球鞋「AM4」(Adidas Made For+城市名稱)系列。AM4因應不同城市的生活習慣,將跑者需求反應在球鞋的設計細節上,例如AM4LDN針對倫敦通勤者在上下班時往往得在陰雨天氣中奔跑,因此需要有反光設計、容易被看見的鞋子。AM4NYC則考慮紐約的城市規模、路面材質,需要更高強度的球鞋,因此在鞋身中間或前腳處加上更多的緩衝設計。

source: adidas

解決線上退換貨的難題

根據資誠會計師事務所(PwC)公布的《2017年零售業趨勢報告》顯示,時尚品牌中,實體門店的退貨率大約為3%,而這一比例在電商高達25%,尤其對於那些時尚度超高的商品退貨率可能更高;退貨問題對於在線零售商來說不僅代價高昂,而且也造成雙方的不便。

因此,Amazon正在多方面解決這個問題,準備推出量身訂做的“on-demand”(依需訂製)服裝,解決尺寸問題,提高顧客滿意度。這套電腦化系統包括紡織印花(printer)、切工(cutter)、組裝線(assembly line)及相機等組件,加上Amazon收購的3D人體掃描以及建模公司Body Labs,將可提供顧客各種精確的身體測量數據,甚至加入虛擬試衣功能,只要客戶一下訂單,Amazon就可以快速生產服裝。

此外,為了提供退貨的方便性,Amazon也提出各種可能的方案,包括日前推出整合O2O的雙贏策略:「在Amazon購物、到Kohl's退貨」。目前,Amazon已正式進駐芝加哥和洛杉磯的Kohl's百貨商場內販售3C產品,同時提供線上購物的退換貨服務。據悉,未來Amazon甚至計畫與Best Buy、Sears線下實體店合作。

另外一個案例,則是禮品購物平台SmartGift,藉由會話式的P2P技術改變了贈送禮物的規則,也幫助零售商減少收禮者退貨的情況。送禮者只需在SmartGift下訂單,收禮者就會收到從EMAIL、FACEBOOK或WhatsApp寄來的通知訊息,讓收禮者可以於發貨前在同樣的價格基礎上自選禮物(顏色/尺寸),以降低退換貨的麻煩,同時將原本的交易型電商型態擴展為具有高度個性化的體驗式交換禮物。

source:Smartgiftit

在線品牌提供個人造型

不僅是線下門市講求體驗,線上商店同樣絞盡腦汁發展各種個性化服務。例如「服裝訂閱」創造話題的時尚電商平台Stitch Fix,藉由個人問卷、用戶的Pinterest與消費數據分析來了解每位客戶的喜好,並提供適合個人風格的服飾,從而實現個性化服務。Stitch Fix同時與3300多名造型師、近80位數據科學家以及450多個品牌的商品合作,成為零售業打造個性化的招牌。

source:Stitch Fix

另外,Affinity網站會追蹤最新、最快的流行及品牌資訊,並於入會時提供一連串商品照片藉此了解消費者喜好,消費者只要在圖片測試中點取喜歡或不喜歡的按鈕,網站就可以依照數據分析出消費者的風格,之後並會以此依據每周推薦新品給用戶。

source:Affinity

至於在亞洲,近期則有阿里巴巴推出Fashion AI時尚大腦,藉助AI技術來擔任可以提供服飾搭配建議的私人購物顧問,具體化阿里一直強調的「新零售」模式。據了解,Fashion AI蒐集有來自數以萬計的服裝以及設計師的喜好,並讓AI學習其中的搭配規律,將衣服拆解為多個屬性維度,以計算機視覺技術篩選出最關鍵的屬性,在其間進行關聯比較。該系統並可以針對不同的門市,根據店內庫存選擇穿搭。

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