社交流量裂变，品牌自营的另一种可能性：随着网民增量减少及平台的垄断地位，流量成本攀升是当前电商之痛。而拼多多之所以强势崛起，正是因为它在流量模式上实现重要突破。第一，拼多多切入“电商边缘人群”，避开流量争夺的核心战场，大大降低了获客成本。在中国，淘宝天猫的活跃用户有5-6亿，这些是较成熟的电商用户，兵家必争；而微信活跃用户超10亿，其中覆盖了4-5亿平时不用淘宝的人。拼多多依靠微信平台，以及自身的性价比定位，成功触达并激活了这批“电商边缘人群”。

第二，拼多多通过社交裂变，实现了单次获客的价值最大化。在流量昂贵的年代，许多垂直电商烧钱至死，很重要的一个原因是无法实现留存——高昂的成本引来一个用户，交易一次之后就流失了。而拼多多的模式下，一个用户通过社交分享，可以引来更多的用户——一次获客带来了数倍的价值。

拼多多高歌猛进之外，社交电商模式的价值正在被电商生态圈中的另一个群体重视——广大品牌商。前文提及，品牌自营电商网站在中国从未成功，品牌商与巨头电商平台长期处于互相依存又彼此博弈的状态，平台电商数据不自主是品牌商的一大痛点。而现在，基于微信小程序的社交电商，让品牌商看到了自营电商的一种新的可能性。在美妆领域，欧莱雅集团已经率先开始了尝试。欧莱雅旗下的兰蔻和YSL于2018年上线了自营的微信快闪店，围绕七夕等特定节点，通过小程序进行社交传播。小程序电商模式，易于拉新，但不易留存，当前更适合于“快闪店”类的短期活动，长线运营模式尚在摸索之中。事实上，对于欧莱雅这类品牌商而言，这类社交快闪店的最大价值，并不在于销量规模，而在于获取线上新用户，并将新用户的数据留存在自有体系之中，进而跟品牌自有的CRM（Customer Relationship Management）系统打通，从而进行全链路的客户运营。

C2M的探索，释放上游制造业的能量：在中国这个制造业大国，淘系平台型电商的发展给了许多传统OEM、ODM企业转型做品牌的机会，这些企业可以在电商这一相对低成本的渠道直接接触各线城市消费者。然而，近年随着电商流量成本上升，中小型制造企业通过自有资源获取流量建立品牌的门槛大大提高。与此同时，一些集成型的C2M（Consumer to Manufacturer）电商应运而生，通过平台资源，向上整合制造资源，向下打通对消费者的通路。这类C2M电商的代表，一为类似西方零售商“自有品牌”模式的“网易严选”，二为制造商拥有品牌的“必要”。

C2M模式关键风险在于商品品类管理，其中包括选择合适的品类和产品、商品复杂度控制、需求预测管理等。与其他垂直电商面临流量难题不同，网易严选在流量上具有先天优势——可以借助网易旗下邮箱、游戏、新闻的等高流量的产品矩阵进行低成本的引流。凭借流量优势，严选在2016-2017年高速增长，也让管理层对GMV寄予了更高的期望。为了实现2018年200亿的GMV目标，严选这一“精品电商”开始了激进的品类扩展——SKU数量从2016年上线时的几百个，到2018年时已增至上万，覆盖几乎全品类生活用品。严选走自营而非平台模式，需要承担全部商品的库存和资金风险。在对新的品类市场需求还没有充分理解的情况下过于激进的品类组合扩张导致适销对路问题难以避免，给运营和供应链管理造成沉重压力，使库存积压问题在2018年下半年爆发。

在品类管理策略上，“必要”选择了与网易严选不同的路线——先接单，后生产，消灭库存环节。这种模式在大大降低平台库存风险的同时，付出了消费者体验的代价——在必要上订购一个床垫，可能需要1个月的时间才能收到货，这对当前已经习惯隔日收货的中国网购用户而言是一个突出的劣势，GMV的增长也自然大打折扣。

盒马鲜生的日日鲜是另一种自有品牌模式的尝试。相对于网易严选，盒马鲜生的日日鲜自用品牌一方面因其生鲜特点品类管理风险更大，而另一方面，盒马在推进过程更为循序渐进，目前在盒马的品类占比和销量占比都还很少，盒马运行良好的非自由品牌业务足以支撑其在自用品牌方面的尝试和早期的损失。但同时，盒马生鲜拥有积极的扩张目标，主流业务利润状况良好，相对于门店扩张，自用品牌发展需要的资金和资源投入难以在短期获得高优先级的支持。

总体而言，C2M电商模式还处于起步阶段，未来能否爆发并重构消费价值链，取决于领先企业能否有效提升商品品类管理经验，提升消费者体验，以及获得充分的资源投入支持。

以数据为核心的变革：从IT到DT

从电商到新零售，五光十色的模式创新只是表象，根本内涵在于数据应用程度的深化，这是一场是从IT（Information Technology）到 DT（Data Technology）的革命。在英文语境中，Data多指基础6性、未经过深度处理的原始数据；而Information指经过提炼的、有明确指示意义的信息，Information是Data处理后的产品。在IT时代，电商是信息（Information）交互的平台，卖方说明自己有什么，买方说明自己想要什么，平台起到需求配对的作用。而在DT时代，电商及新零售平台的功能深化了——它收集了海量的消费者行为数据（Data）,通过大数据和人工智能技术，从基础性原始数据中提炼意义，分析消费者偏好、预判消费者行为。IT时代的电商是需求配对，DT时代的电商在需求配对之前进行需求深度解读和预测。

盒马鲜生被称为新零售的样板，不仅仅在于它打通了线上线下的消费场景，更是在于它对数据价值的深度挖掘。据了解，凭借阿里巴巴生态内的强大数据能力，盒马鲜生实行大数据选址和选品。在选址上，由于盒马定位于消费升级能力和意愿较强的客群，大数据系统可以识别出此类客群集中的商圈和区位。在选品上，凭借淘系电商多年积累的用户行为数据，盒马可以分析出门店周边三公里内人群的商品偏好，对各门店进行定制化选品。新零售构想中“人-货-场”，其核心要义就在于通过数据技术深入挖掘“人”的需求。

反观网易严选，在其品类管理不具备盒马拥有的选品数据基础的情况下，步伐太快可能来库存风险。

数据战争

在数据驱动的新零售浪潮下，“得数据者得天下”，这已成为消费品和零售行业的信条。因此，电商和新零售生态内的各方，围绕数据进行着激烈的争夺。2017年中顺丰与阿里的数据接口之争，让数据战争第一次进入媒体和公众的视线。事实上，各方隐性的数据战争，一直在持续进行中。消费品领域中，美妆是线上线下数据应用程度较深的行业，以下以美妆为例，展示这场多方的数据角力的冰山一角。

品牌方vs.服务商——深挖线上数据价值：长期以来，外资头部快消品企业的电商业务大多由电商代运营公司（TP）处理日常事务，部分品牌甚至会将电商业务整体外包给TP公司代理。在美妆行业，丽人丽妆、悠可、网创这三大公司占据了TP服务60-70%的市场份额，他们操作着大部分知名美妆品牌的线上营销运作和消费者数据应用。随着电商对美妆企业的战略重要性日益突出，品牌方开始意识到由第三方TP操盘电商业务乃至线上数据的种种风险。以最大的美妆集团欧莱雅为例，在中国，电商贡献了其大众化妆品部门30-40%的销售和高端化妆品部门15-20%的销售，是关键增长杠杆之一。有鉴于此，欧莱雅已从2018年逐步回收TP电商业务至内部团队和内部企业百酷，以全面掌握电商业务及相应数据。美妆电商另一领先外资品牌雅诗兰黛也在采取类似的举措。

品牌方 vs. 经销商——推动线下数据整合：广泛的分销网络是快消品企业在中国关键制胜要素，但进入DT时代后，复杂的分销体系却成为了品牌方推进数据整合的一大障碍。在快消品行业，领先企业纷纷建立经销商管理系统以整合经销商进销存数据，但痛点在于确保经销商真正有效使用系统从而获取及时真实的数据，而整合零售商数据对于商品遍及传统渠道的大型企业在中期更是难以实现。在美妆行业，大众化妆品则高度依赖经销商将产品铺至广大美妆店、商超等，终端结构分散，许多本土大众化妆品品牌因此尚未建立成型的消费者数据系统。在向新零售转型的过程中就面临着数据缺失的痛点，CRM 体系的健全和提升是当务之急也是领先本土企业如自然堂等的重要举措。但是，由于主体分散，且许多连锁美妆专门店也在打造自己的CRM系统，品牌与渠道的利益难以协调，线下数据收集与整合并非易事。

品牌方 vs. 平台方——线上线下一体化的困境：“打通线上线下数据”是新零售的新闻公关稿中常见的表述方式，但在实际业务运作中远非易事。因为线上和线下两套消费者数据背后，是不同的利益主体——简要来说，线下数据归品牌商所有，线上数据由电商平台掌控。双方都有数据整合的需求：为推进线上线下融合的新零售，需要获得完整的消费者全渠道行为画像；线上线下打通的会员体系也有助于提升消费者体验。然而，与数据整合的收益相比，品牌方更担心与电商平台共享线下数据（主要是品牌CRM系统中的消费者个人信息和消费记录）后流失品牌核心客户资源。因为这一担心，即使阿里在推进智慧门店的过程中有较大的激励机制和门店转换率明显提升的案例，主流服饰和美妆大型品牌在过去两年更多是观望而非积极参与。积极参与的往往是期望通过智慧门店弯道超车的中型品牌，如林清轩、玛丽黛佳等。

谁能用好数据

尽管数据战争如火如荼，但是，掌握数据并不代表能够用好数据。当前电商生态中各方的数据应用能力存在显著差距。

阿里巴巴对数据价值的开发水平远远领先。首先，阿里体系内多个平台上的消费者行为数据互相打通，包括天猫、淘宝、优酷、高德等，形成了尽可能立体的消费者画像。其次，基于算法建立丰富的用户标签体系，建立了“千人千面”精准营销的基础。此外，至关重要的是，阿里开发了一系列面向品牌方的对外数据服务，以产品化的方式实现对外数据赋能，包括聚焦于行业洞察的策略中心，服务于精准营销的达摩盘营销平台，专注于消费者洞察的数据银行，支持产品创新的新品上市的创新中心，和旨在支持销售有效性的生意参谋。其中达摩营销平台、数据银行、生意参谋等已较为成熟，创新中心还在积极推广中，而策略中心则尚在商品化尝试阶段。

其他电商平台在数据利用方面正积极追赶，但差距客观存在。京东内部正积极尝试深度利用数据，但各部门各行其是，缺乏统一中台整合资源和成果；并且，京东对外尚未形成产品化服务，与品牌的数据合作仍以出售数据的初级方式为主。腾讯旗下微信体系内虽然开放数据接口，但并不提供深度数据服务。

品牌商方面，他们虽然力争数据主导权，但对数据的开发利用仍有很大优化空间。大部分品牌对自有数据的应用仍以传统CRM模式为主，即积分礼遇和活动提醒，并未充分挖掘数据的价值。当然，在数字化转型的过程中，成功的企业是有意识地建立数据基础、积极挖掘数据价值的企业，至于数据运用是通过内部团队还是外部力量并不重要。实际上，成功企业往往在短期借助外力挖掘数据价值、建立数据能力，同时循序渐进建立内部数字化能力。找到合适的各类外部生态系统合作伙伴（如CRM、DMP、大数据分析等等），并建立有效的合作模式以最大化合作伙伴的价值，是企业数字化转型成功的第一步。

未来：从前端革新到后端革命

尽管20年的电商历程塑造了全新的消费者互动模式和商业生态，但我们也面临行业性挑战：第一，对品牌方来说，随着流量红利消失，近五年来的电商营销费用越来越高，对品牌利润造成压力。第二，对渠道方来说，除阿里巴巴外，各类电商和新零售业态的整体盈利情况并不乐观。在当前的宏观经济环境下，盈利性对企业的重要性前所未有地重要。电商和新零售，除了要创造新的体验之外，商业效率的提升也变得愈加重要。

正如阿里CEO张勇所言，“过去十年中，绝大多数对互联网和数字技术的应用，都发生在销售端、营销端和消费者端”。而在未来十年，“怎么通过消费者端更好地推动供给侧改革，在数字经济时代显得尤为重要”。商家及品牌商在红利消失后，面对变化越来越迅速的市场，正处在阵痛中，消费者洞察能力不足，市场需求预判不准确；销量难以预测，导致计划准确性低；分货策略及补货规则不清晰，产品在不同渠道孤立流转，导致库存过时、降价销售等等陷阱，使得关注重点开始转向企业内部。

效率为王：基于数字化供应链的全方位提升

我们相信，下一轮零售革命的浪潮，将更关注研发、供应链、组织管理等商业价值链的后端。以供应链为例，数字及技术的应用将贯穿供应链整个生命周期，在成本控制、效益、用户体验三方面实现全面提升，从而在变化迅速的市场中帮助企业立于不败之地。这将包括如下五方面的优化：合理的商品结构和配置、精准的销售预测、动态并实时调整的铺货计划、前瞻性及快速反应的生产/采买计划、高效的库存周转及快速的履约能力。