編者按：在“新消費論壇——2018中國便利店大會”，鮮生活董事長肖欣接受了新華網的專訪，詳細解讀了鮮生活如何對便利店進行數字化改造，以下是新華網的原文，本文已獲授權轉載。
這是中國便利店零售業的華山論劍。5月23至25日，中國連鎖經營協會在北京舉辦了“新消費論壇——2018中國便利店大會”，中國連鎖經營協會會長裴亮、美宜佳便利店董事長張國衡、紅杉資本中國基金合伙人王岑、好鄰居連鎖便利店總經理陶冶、全時便利店總經理楊波、羅森（中國）投資有限公司總裁三宅示修等嘉賓出席了本次會議。
鮮生活董事長肖欣在24日，會議正式開幕當天發表了題為《數字化驅動社區便利店升級》的主題演講，并在會后接受了新華網的專訪。
鮮生活董事長肖欣在2018中國便利店大會發表主題演講
在肖欣看來，消費升級正在助推零售業的智慧升級?，F階段，智慧零售業態發展仍處于早期階段，距離線上線下的真正融合打通還很遙遠，如何挖掘新零售的價值洼池，重構零售新業態，仍是一項長期的復雜工程。
8400萬和3億：數字化程度制造估值鴻溝
肖欣告訴新華網智谷記者，零售業不再是一個由消費者驅動的瀑布流，而是用戶需求驅動的基于數字化的協同網絡運營，這也是未來零售的本質所在。
關于數字化的協調網絡運營，肖欣以便利店為例，在傳統便利店，只有交易數據、庫存數據。消費者是誰，消費者在哪以及消費者畫像是不知道的，“這就跟我小時候，湘江船運碼頭邊小賣部一樣，你只知道進點零食、水果啥的，訂貨是完全依靠店老板的經驗的，但哪種商品別人更喜歡買呢？你是沒有明確的數據。”。
當傳統便利門店擁有了數字化能力之后，運營者將會有一張清晰可視的運營圖譜：客戶是誰，喜歡什么，愛買什么，多久買一次。你可以針對你的客戶，做更精準的貨架，投放更精準的SKU，掌握更精準的庫存等等。這是鮮生活對控股的300多家好鄰居進行升級改造的基礎邏輯。
通過數字化改造后，便利店內區域顧客熱力分布圖均可被采集。
去年10月，鮮生活聯合易果生鮮和綠城服務以8400萬美元收購了好鄰居。好鄰居是目前北京門店數最多的便利店，在北京耕耘了18年，是便利店的老字號。
在業內人士看來，按照好鄰居最新的市場報告，如果到了電商公司，它的收購價格，至少在3億美元。“好鄰居好比便利店的藍籌股，處于被低估的價值洼地，收購好鄰居絕對是一筆劃算的交易——我們買在了最恰當的時候。”作為投行出身的肖欣介紹。
5月24日，《2018中國便利店發展報告》的出爐一定程度上側面佐證了肖欣的判斷。報告顯示，數字化變革發展迅速是2017年便利店最突出的特點，且整個便利店行業增速高達23%。
所以，肖欣將鮮生活定位為國內便利店數字新零售賦能者。從零售業的業態發展和相關統計數據來看，目前增速最快的是便利店這種小業態板塊，在對零售企業特別是便利店進行數字化改造和賦能時，引入物聯網技術和人工智能技術，以人臉識別為首的新技術與大數據的虛擬畫像進行結合，從而做到更加精準的消費定位、產品結構優化以及效率的提升。
比如，通過嵌入人臉識別算法的攝像頭抓拍機，統計客流、用戶畫像，識別消費者，記錄消費者“店內軌跡”數據；通過機器視覺識別商品和目標客戶，機器學習分析顧客需求，具備主動溝通能力，深度學習技術自動識別消費者購買的商品，自動扣賬，并且能夠最快地調動所有貨源來預先滿足潛在的未來消費。
這種用人工智能和物聯技術實現的經營決策優化讓傳統零售運營變得數據化、可視化，從而大幅度提高運營效率，提升用戶購買體驗。
用數字化算法重構“人、貨、場”
肖欣認為，在新零售風口下，通過改造傳統便利店，提升其數字化運營能力，完全可以令傳統便利店被資本認可，獲得一樣的估值體系。
肖欣給新華網智谷記者列舉了三個理由， 第一，傳統電商的增長已經在放緩，線上流量獲取成本已經大大高于線下門店；其次，便利店本身就是一個協同網絡，它是一個協同運營的零售網絡；此外，便利店本身的消費習慣為高黏性、高復購率，消費者區域性穩定。因此，完全可以通過高頻入店的畫像，來預測消費者的消費習慣。
未來智慧零售，不僅是線上線下的融合，更是以互聯網和云計算、人工智能及大數據等技術為驅動的模式創新，以技術成長，以智能進化，“人、貨、場”深度鏈接，重構消費體驗，重塑零售價值。
實體零售業圍繞“人、貨、場”的轉型已進行多年。首先，從“人”入手，將用戶數字化；其次，在“場”上，增加“人”的互動；最后是商品的數字化。
人在越來越碎片化的時間里和消費升級的趨勢下，決策的時間也越來越短，所以，零售業需要對“人”進行深入的理解和感知，升級對人的數字化運營能力，來不斷滿足人日新月異的消費訴求。
北京，鮮生活控股的好鄰居金寶街店升級改造后開業。
“場”，是人和貨接觸的地方，正在構建24小時實時無界化的連接，線下能夠提供溫暖且有藝術氣息的體驗場所，線上能夠實現精準的智能化交互，通過不斷數字化升級迭代，為消費者提供最心儀的貨和最重要的感覺。
而“貨”，其實是零售公司實現銷售和贏利的終極目標，是去追逐“人”的訴求，所以零售商需要迭代“貨”的組織能力和效率。
從消費者到消費平臺，再到后端供應鏈，通過數字化改造，可以實現全組織鏈的連接。肖欣提出，通過數據框架構建和數據分層，我們會得到三個方面的提升：從“人找貨”的邏輯變成“貨找人”的能力、供應鏈服務網絡的協同效率提高、以及復用基礎設施增加衍生服務的能力。
全數字化便利門店日單提高了130%
如何打通割裂的數據以及數據怎樣更好的在零售行業沉淀，是目前零售業面臨的一個棘手問題。
因為傳統零售業天生就不像淘寶一樣，是建立在數字化平臺之上的，它僅是一個存量的零售行為。“數據的積累與沉淀一定是從細分市場開始一步一步進行的，而高速增長的新興細分市場，又是最容易數字化落地的。”肖欣對此表示。
此外，有調查顯示，在開展線上業務時，實體零售企業普遍存在三個方面的不足：一是數字化投入有限，2017年中國連鎖百強企業中的超市企業在信息和數字化方面的投資規模僅占其銷售額的0.9%；二是人員配備有限。上述企業線上業務人員數量平均在40人左右；三是供應鏈能力有限。
所以鮮生活選擇的風口是業態相對年輕的、有持續增長需求的便利店板塊，它會有大量的新店不斷進入這個市場，數字化的落地也會更容易一些。
鮮生活與天貓一小時達合作賦能好鄰居便利店。
與第三方合作是實體零售企業開展線上業務的主要途徑。調查顯示，目前實體零售企業的主要合作方包括美團、阿里、騰訊、京東到家等，且企業會選擇2至3個伙伴同時合作。
在今年3月份的“零售數字化化創新大會”前一天，50位零售業從業者舉行了閉門會議。中國連鎖經營協會會長裴亮就提到，這些零售會領袖達成了一個共識：積極和第三方合作，降低數字化初始合作成本。
也就是基于這樣的戰略大背景考慮，在5月24日中國便利店大會開幕式后，鮮生活和曠視科技Face++達成戰略合作，且共同了成立人工智能新零售研究院，就繼續開發數字化新零售的整體解決方案展開深度合作。
在杭州已經合作落地的第一家數字化智慧旗艦店里， 當顧客步入店內，數字系統就能根據用戶的行為做出一系列判斷：多點部署的攝像頭及傳感器第一時間捕捉到消費者的人臉信息并進行會員身份識別與確認。
這種用 AI 和物聯技術實現的經營決策優化讓傳統零售運營變得數據化、可視化，從而大幅度提高運營效率，提升用戶購買體驗。
肖欣表示，數字化模式在好鄰居的升級改造上已經有了明顯效果，與傳統門店對比，日單量同比平均增加了130%；庫存周轉率提高了110%；周復購率提高了100%；服務半徑由一公里增長至3公里。未來，該模式將復制至包括好鄰居全國新改造門店及潛在合作的零售伙伴中去。
據悉，早在5月8日開始的北京4天大促中，鮮生活便動員旗下300多家門店與天貓1小時達線上線下協同營銷，取得了日單破10萬的成績。鮮生活希望隨著這套新零售AI解決方案在全國門店的陸續使用，繼續提升在線上線下各方面的效率。
數字化能力決定了未來便利零售競爭力
談到未來便利零售核心競爭力，肖欣表示，數字化能力，包括數據獲取能力、算法及數據驅動運營的整體能力，決定了未來便利店競爭格局。
但即使零售業的數據化變革已經成為整個業內的共識和著力點，零售商數據質量問題仍是全行業的普遍共識，微眾銀行智慧零售事業發展總負責人楊軍曾提到，他在清洗用戶數據信息時發現，許多用戶會辦理多張會員卡，這對大數據分析造成了極大困難。同時，數字化平臺很難展現大量的SKU。目前，零售商的數字化主要還是通過互聯網企業完成，線下用戶數據捕捉和貨物數據采集仍面臨著眾多挑戰。
5月24日，鮮生活和曠視科技Face++簽署戰略合作協議
在鮮生活和曠視科技Face++的簽約現場，曠視合伙人兼云事業部高級副總裁吳文昊就提到，我們目前應用在新零售業的數據抓取準確率在90%左右，雖然基本把控消費者的消費習慣，“但技術仍舊需要打磨和測試。”
關于高質量的數據庫建設，肖欣的觀點是，場景越精準，數據的收集能力就越強，用戶行為也相對比較固定，獲取的人貨場的數據質量也相對較高，所以，業態相對年輕、有持續增長需求、用戶相對穩定且高頻消費的便利店則更容易建設高質量的數據庫。
在這一競爭態勢下，作為便利零售數字化運營賦能者，鮮生活從五個方面為傳統便利企業提供升級。
首先，為便利店提供以天貓為主的全平臺線上流量，通過大數據分析，提供更精準的布局和選品，這是流量賦能；
其次，提供數據體系搭建，打通傳統便利企業的會員、庫存系統，進行用戶數據抓取，讓運營全程可視，線上線下營銷一體化，這是營銷賦能。
第三 ，通過供應鏈賦能，引入生鮮和自有產品，提升便利店營運效率。
第四，通過技術賦能，門店增設黑科技、EPR重構及智慧終端系統的應用，提高數據采集分析能力，降低運營成本。
最后，是資本賦能，通過自身強大的資本運作能力，為傳統便利機構在提升自身數字化水平的同時，盡可能解決或降低資金成本問題。
隨著消費升級的需求越來越強烈，也會有越來越多的人愿意為更多的增值服務或者體驗式服務買單。因此，在高質量的數據化協同運營網絡體系中，進行潛在增值服務場景的開發，以滿足用戶的潛在消費需求。比較成功的案例是日本7-11，它不是一個單純的便利店，而是衍生出了多元的分發渠道，成為能夠為用戶提供其他生活場景服務的零售商。
所以，核心邏輯就是，在獲取有用數據沉淀的基礎上，通過用戶顯在和潛在消費需求驅動整個數字化網絡的運營。
顯然，鮮生活團隊正走在正確的軌道上。鮮生活在便利店領域的布局也很可能是新零售里最細微、最深入、最靠近消費者的那一環。
