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峰瑞资本李丰:供需两端在线化带来了大机会

作者: 亿邦动力网来源: 亿邦动力网2017-12-22 11:46:41

【亿邦动力网讯】12月22日消息,在2017亿邦未来零售大会上,峰瑞资本创始人李丰发表了题为《技术革新,产业升级,品牌未来之路怎么走?》的演讲。李丰指出,在移动互联网时代,过去10年发生的大部分事情都是因为供需两端发生了改变,比较大程度的数据化或者是在线化,从而使得中间的撮合效率、平台出现了大的机会。

据其介绍,在参与果小美的投资上,峰瑞资本看到这类方向:中国生产力要素变得非常好,所以大家生产能力过剩,把物品和商品越来越多、越来越好地铺到用户的地方,把人和货的关系推得越来越近。而所谓的基础设施和需求端的变化能不能使得这件事从广义上真正提高效率涉及到几个问题:

第一,消费升级的演化过程中,大家想要的产品显然越来越倾向于短保质期产品;

第二,所有便利性的零售场景,把货铺到人跟前这个事,SKU的宽度上在什么范围内能够调整到既符合动态,也符合用户需求;

第三,物流效率的问题。

李丰拿盒马鲜生举例,他认为这个事只有在中国才会出现,简单来讲就是把线上的物流加线下的体验以及线下的集客变成小网格的高效率,在相对小的区域范围内做如此高效的服务,并在一个单点变成大密度。

据悉,2017亿邦未来零售大会由亿邦动力网主办,于12月20日-22日在广州香格里拉酒店举行。

本届大会以“智·商”为主题,包括两天的主论坛,5场主题分论坛,马蹄社等活动,国内外电商领域知名企业高管、专家学者、媒体代表共计4000人次出席。值得关注的是,在本届大会上,数字化、智能化、场景化已成为主旋律,大数据算法、内容、社交正在和产业紧密融合。反映了,商业正处在迭代进化的边缘,这是一个低维向高维迈进的历史性时刻。

峰瑞资本创始人 李丰

温馨提示:本文为速记初审稿,保证现场嘉宾原意,未经删节,或存纰漏,敬请谅解。

以下是演讲实录:

非常感谢亿邦的邀请。我从100多年世界各个国家的消费规律来看,中国这个周期会输出非常多的品牌,这些品牌带有非常浓厚的中国传统和中国产业链特征,这些品牌或者品类会大到世界级,难以想象,在这一轮零售周期中南方应该具有巨大机会。今天借此机会我想探讨几个问题,这也是我自己最近在想的,没有想的非常清楚,和大家探讨一下,看看各位能不能解决一些问题。大概有三个方向:

首先,换一个维度看一下过去10年中互联网和移动互联网上发生的最大的事情,我用不同的逻辑串一下,先讲大家最熟悉的部分,是和零售没有关的。在PC年代有QQ,到今天有了微信,PC的时候做信息分法有百度,到今天做信息分发有头条,这几个事儿完全一一对应。还有一些不同的事情,比如点评这个公司,从2004年-2010年花了大概7的时间做了非常难的事情,用自身的努力帮助中小商户做了信息化,我们叫做数字化,也积累了非常多的数据,PC快结束的时候碰到了团购,2008年开始以对消费者端非常大的优惠,让消费者把交易发生在数据化、数字化的节点上,导致的结果是商户开始非常重视互联网化或者是数据化。

以上几个事情最后促成了一个结果,就是使得消费者和商户端,供需两端都上了网,或者叫做数据化。供需两端数据化以后中间产生了很多连接机会。因为涉及到服务行业当中差了一个环节,就是送达,所以在送达这个环节上形成了一个新产业,这个产业就是所说到外卖。

如果拿电商举例,淘宝花了很多时间,让供需双方上网,有幸的是2009年-2012年大家砸了无数多的钱去这个行业,使商户、用户开始大规模数据化。因为供需两方连接效率上差一些物理的东西,所以诞生出两个事儿:一是京东;二是前后上市的物流行业。

你可以得到几个结论:腾讯面对的即时通讯和百度所面对的信息分发,这两个事情在原来PC那个年代就已经充分的供需数据化,或者供需数字化。在数字化以后,形式没有变,做了中间平台。把供需两边重新做了数据化、在线化,在这个基础上出现了新的分配,在线数据的平台,或者叫做平台式的商业模式,当然他们有一些物理性需求,所以中间出来了外卖,所以中间出来了京东。

原来我们看好的公司,比如说滴滴,在供给和需求,出行这个问题是极其难数据化的过程,但是好在在手机上有了新的传感器,这些的传感器使原来没有办法数据化的东西,在司机和乘客两边极高程度的数据化,中间出现了大的撮合平台。这个和上面的事儿是相似的,简单来讲就是一句话,如果有一个发展历程在供需两边因为特定原因,不管因为技术,还是因为设备,还是因为其他烧钱等等,只要让供需双方快速形成数据化,匹配和流动效率就会大规模提高,就会出现一些大的平台。这些平台之间如果在连接过程中需要物理的东西,还会产生物理连接。

既然腾讯用QQ对了微信,百度对了今日头条,如果我们把电商放到新的设备上重新来一遍到底是什么东西变了,使得最后对到谁身上。刚才贾总(贾鹏雷)说,因为社交这个事情变了,我能够把人和人之间的关系数字化,因为改变了这个部分的数字化和在线化,所以使零售这个事儿会围绕这个来改变。我部分同意,我只是没有想通,因为美国零售比较发达,在美国社交虽然不如中国产品做得好,但是社交产品的渗透绝对是不输于中国,但是美国Facebook亚马逊没有形成差别很大的竞争关系。在美国这个社交关系的数字化已经发生很长时间了,在中国可能场景不一样,大家对买东西和拿到东西需求不一样,很多因素都存在,但是最终最大的问题是如果我们跳过这个年代向后看,到底是什么东西的数字化,调节或改变了整个产品在零售业端的形态或者效率,这是我们最想学习的问题。

在移动互联网过去10年发生的大部分事情都是因为在供需两端改变比较大程度的数据化或者是在线化,从而使得中间的撮合平台出现了大的机会。QQ到微信最大的变化,只不过是移动电话,解决了尽量少输字,可以拿语音输入的问题。百度到今日头条解决的是电话到今天没有键盘了,不方便输入的问题。这两个事儿背后逻辑一直没有变。

换一个逻辑来看,滴滴因为调用了移动上的传感器,从而使以前不能数据化的数据关系变成很大程度的数据化,从而产生了匹配效率,我的问题就是在零售上,最终这个事儿是发生在了什么地方,以及是什么东西的改变使这个事情可以提升效率。

第二个问题,我们参与了果小美的投资,我们在看到这类方向的时候,从大道理来说我们也理解,因为中国生产力要素变的非常好,所以大家生产能力过剩,把物品和商品越来越多、越来越好的铺到用户的地方。既然它是商品购买逻辑,最后回到了小问题上,再把人和货的关系推到越来越近的时候,到底所谓的基础设施和需求端的变化能不能使得这个事情从广义上真的提高了效率。

这个事儿涉及到几个问题:第一,消费升级的演化过程中大家想要的产品,长保质期和短保质期产品,显然用户越来越倾向于短保质期产品;第二,711的创始人写了一本很厉害的书,说711可以在日本的一些店做到一天三配、一天四配。这句话的背后,711根据用户不同的需求做了动态配置,但是是在比较广域的2000个SKU范围内。所有便利性的零售场景,就是把货铺到人跟前这个事儿。在SKU宽度上,我不知道在什么范围内能够调整到既符合动态,也符合用户需求;第三,物流效率的问题,到底最后这个事儿会变成什么样,我不觉得这个事儿我想清楚了,我觉得这个事情当中还有一个我的私自想问的问题,这种便利性销售的场景当中,除了我刚才讲的问题,谁能够用不同的方法解决完全不一样的东西谁就可能有更大的机会,但是另外一个问题是在这些场景当中、在新的便利性零售当中是否有机会出一些新的产品品类适合于特定的场景,同时帮助这些渠道解决了这些问题,或者帮助他们在几个问题上能够把挑战变成机会,这个我也不太确定。

第三个问题,最近两三个比较著名的创业者和我聊这个事儿,我说我看了盒马鲜生和超级物种,投资消费的团队在其中做过很多调查和努力,我想到这样一两个和新零售相关的问题:对于生鲜行业,中国城市格局比较多,大城市非常多、人口密度非常大、交通资源非常差,全世界大概都不会再有中国这样的新零售状况,这几个事儿造成的结果是什么?一是越来越短的保质期或者是新鲜的产品,大家最后被迫的结果是肯定是在越来越远的地方做大仓,一旦做中转仓和前置仓,这就是一个成本中心,但是超级物种和盒马鲜生这个事儿出来以后,对其他人造成了很大的挑战,因为把别人的成本中心变成了不是成本中心,2万平米的店,大概三分之一到二分之一的仓储面积,营业面积覆盖了中转仓的成本,同时可以做品牌、可以做周围配送,把别人成本中心变成了不是成本中心,如果是这样的话其他人就很难打了,这是发生在曾经O2O行业当中非常重要且著名的几个公司和我探讨过的问题。

我拿盒马鲜生举一个例子,我猜这个事儿只有在中国才会出现,简单来讲就是把线上的物流加线下的体验,加线下的集客变成小网格的高效率,在相对小的区域范围内做如此高效服务。在一个单点变成大密度,这个事儿在中国的城市格局中比较重要,对于短保的产品,这种保鲜的东西,对时间要求敏感度越来越高。最后在中国城市格局中新零售也好、新业态本质上希望在最小的网格上解决这个问题。拿一个服务行业举一个例子,服务行业最终的问题是人的时间分配不能弹性,所以导致了结果最终为了提高人的时间分配,可能也得采用一模一样的逻辑。

我不知道中国对于特定的商品和服务类型是不是在这个周期里,最后有没有最高效的解决方案。在效率上很难替代的解决方案,就是在小网格当中的高密度,汇聚了刚才讲的所有事情的集合,和所有做线上的人相比最大的好处就是把成本中心变成了不是完全的成本中心,还加了非常多的功能,在效率上完成了刚才讲的过程。当然,这个命题不一定正确,仅供参考。最后结论是,我们到这儿不是讨论或者讲我们做了什么事情,我们讲了这三个问题,但是我们自己也没有解决好,也没有完美的答案,我们努力在想并且希望和各位学习,但是从投资实践可以看出,有的东西虽然没有想清楚,我们觉得也应该试一下。

感谢各位。

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