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无人便利店热点报告

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  • 卖家[上传人]:w****f
  • 文档编号:135108501
  • 上传时间:2020-06-12
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    • 1、12017 11 7 无人便利店热点报告 新零售下的 新风口 22017 11 7 便利店是便捷性最高的零售业态 且受电商冲击小 较少的 SKU 快速即时服务是其特点 购购 物物 便便 捷捷 性性 便利店 专卖 专门店 超市 百货 购物中心 电商 各种零售业态对比 电商冲击 便利店主要以快速即时服务的方式服务顾客 多采用大规模小 型网点式的经营模式覆盖多重场景 定位于便利性需求较高但 价格敏感度较低的客户群体 高高质质量量快快速速服服务务 顾客的高实效性需求能够在便利店内很好很快地被满足 比如 饮食 快餐鲜食 生活服务 照片冲洗 衣服干洗 帮助 顾客节省时间 高高便便利利性性 与其他零售业态相比 顾客对便利店的距离要求较高 到便利 店的需求距离不超过10分钟的路程 因此便利店多选择大规模 网点经营模式 且多数便利店都是24小时营业 小小而而精精 便利店仅仅满足对顾客有高频次使用需求 比如食品和必需生 活用品 其商品种类有限且性价比较低 经营面积较小 便利店的服务特性 商商品品丰丰富富性性 便利店零售业态目前市场份额较小 从商业业态上来看 购物便捷性最高 但商品丰富性较低 整体受电商的冲

      2、击较小 数据来源 中国统计年鉴2015 丰富性按该业态一般SKU数量计算 气泡大小按该业态年销售额计算 32017 11 7 便利店的租金和人力成本快速上升对经营利润造成压力 20152015 20162016主主要要便便利利店店企企业业净净利利润润分分布布 18 15 15 21 53 53 15 12 0 20 40 60 80 100 20152016 净利 4 2 4 0 2 0 以下 房房租租成成本本 人人工工成成本本 水水电电成成本本 便便利利店店运运营营成成本本持持续续上上升升 7 0 6 5 0 7 便利店和商超越来越受资本的关注 但是店铺资源相对稀 缺 未来租金成本上涨压力将持续存在 适龄劳动人口的下降加剧人工成本的提升 便利店人员流动性大幅提升 人员成本和管理成本均上升 注 此处为2016年相对2015年便利店运营成本提升比例 数据来源 CCFA BCG 中国便利店发展报告 2017年 1 2 3 多数企业净利集中在0 2 之间 净利润 4 的企业比例在减小 整体盈 利压力较大 42017 11 7 技术进步 便利店需求提升和成本控制等行业背景下催生了无 人便利店这

      3、一新业态 技术进步 需求增长成本控制 催催生生无无人人便便利利店店的的诞诞生生 RFID 图像识别 移动支付等基础技术 的普及和相对成熟 便利店消费需求持 续猛增 行业年销 售额保持年15 的增长率 房租和人力成本快 速上升 便利店赢 利压力大 无无人人便便利利店店产产生生动动力力无无人人便便利利店店业业态态特特征征 在便利店需求提升但成本控制问题越来越突出的情况下 无 人便利店作为新的解决方案应运而出 相比传统便利店 其 成本和适应性优势更被看好 更好的自我复制能力 无人便利店可以共用一套 后台管理系统 精简了便利店开店的初期准备过 程 具有很强大的自我复制能力 大幅降低人力成本 无人便利店仅需要配备少数 人员进行库存补给和商品摆放 大幅降低了人力 成本 并且由于采用无人收银形式 缩短了顾客 结账等待时间 更灵活的选址 更高的坪效 无人便利店相比传 统便利店更 小巧 选址更加灵活 可以深入 到社区或者写字楼内 由于省去了结账台等设施 无人便利店的坪效也更高 数据来源 CCFA中国连锁经营协会 52017 11 7 无人便利店概念 成为新风口 资本加速进入促进无人便利 店技术和产品成熟

      4、化 规模化扩张蓄势待发 便利店地区获投时间获投轮次 获投金额 RMB 24爱购 北京2017 03 31天使轮100万 小麦铺北京 2017 07 18 A轮 1 25亿 2017 09 09 A 轮 1 2亿 fxbox智能超市北京 2017 08 01天使轮未透露 QuiXmart快猫上海 2017 04 11天使轮1000万 2017 09 24Pre A轮数千万 便利家上海2017 08 16天使轮数百万 番茄便利上海 2017 07 30天使轮未透露 2017 08 30 A轮 数千万 2017 09 22 A 轮 数千万 F5未来商店广州 2016 01 31天使轮1000万 2017 03 03 A轮 1200万 2017 06 26 A 轮 3000万 EasyGo未来便利店广州 2017 01 14种子轮500万 2017 08 30天使轮2000万 小惠便利仓广州2017 09 26种子轮1000万 缤果盒子中山 2014 08 31天使轮310万 2015 06 02Pre A轮1000万 2017 07 03 A轮 1亿 一七闪店重庆 2014 01 10种子轮

      5、数千万 2017 05 25天使轮300万 无无人人便便利利店店领领域域投投资资事事件件无无人人便便利利店店成成为为 新新风风口口 在去年12月亚马逊Amazon Go概念店的推动下 无人便利店成 为2017年的 新风口 资本短时间内纷纷布局 l早早期期投投资资为为主主 投资方向主要集中在北上广地区的早期项 目 资金多涌向技术和产品完善方向 仅有少数项目进入A 轮扩张期 l 以社区场景为主 目前大多数无人便利店项目先攻社区场 景 社区场景需求相对集中且门店管理较为简单 除此之外 办公楼 大型商场 加油站等场景也有布局 l多多样样化化的的服服务务方方式式 虽然大多数无人便利店采用 全产业 链运营 货仓式便利店 的运营方式 但也有像番茄便利这 样主打货柜模式以及QuiXmart快猫为上游厂商提供技术和解 决方案的 to B 模式的多元服务方式 数据来源 根据IT桔子公开信息整理 62017 11 7 另外大型电商 传统零售商和制造商也通过各种形式切入无人 便利店领域 初创公司 典型企业 F5未来商店 小麦铺 基础技术和市场接近成熟的情 况下 切入无人便利店领域 通过技术优势参与竞争 目前市

      6、场上的无人便利店玩家大多倾向自建供应链 初创公司和电商往往自建平台 而传统零售商和制造商则是借助其他平台 从而充分发挥 自身的渠道优势 大型电商 典型企业 亚马逊 阿里巴巴 通过无人便利店找到新的流量 入口 完善现有 线上 线下 的生态圈 触达更多用户的同 时 能够获取到更多的用户信 息 传统零售商 典型企业 大润发 欧尚 传统线下零售受到电商平台的 巨大冲击 寻求通过新型渠道 摆脱目前的颓势 大润发和欧 尚借助缤果盒子的渠道切入无 人便利店 上游制造商 典型企业 哇哈哈 伊利 上游制造商寻求新的渠道来提 升现有渠道效率 降低渠道成 本的同时 同时希望更贴近抓 住消费需求 自建 供应链 自有技术 和平台 自建 供应链 借助初创 公司技术 和平台 自行生产 自建 供应链 通过其他 公司技术 和平台 自有技术 和平台 自建 借助 其他供应链 72017 11 7 无人便利店在现阶段还面临概念落地 商品损耗和技术优化等 其他挑战 概念落地 商品损耗 技术优化 无人便利店作为新鲜概念 尚未被消费群体广泛接受 且由于 无 人 会使用户的消费体验会有一定程度地下降 很难进一步挖掘客 户的消费价值

      7、如何让概念回归真正商业价值还需市场检验 由于店面在大部分时间内无人管理 在实际运营过程中常会出现商 品乱堆乱放的现象 另外对于突发事件 如空调坏掉 设备失灵等 管理处于真空状态 商品损耗问题在现阶段极为突出 作为无人便利店运营的基础 相关技术在现阶段还存在缺陷 防盗 技术 商品识别技术还存在漏洞 整体上来看 如何优化现有经济 性较高的技术和降低高成本可靠技术也是未来发展的关键 82017 11 7 无人便利店的运营通常会考虑人口流量 人口密度和人口消费 属性以及租金 竞品店等通用因素 选址运营 人口密度 人口流量 人口消费属性 自身客流 分享客流 派生客流 专门为购买行为来店的客流 从非竞品临店获取得到的客流 顾客顺路进店形成的客流 工作时间密度 业余时间密度 收入属性 人口属性 用户的人口属性和生活习惯对进店 购物行为影响较大 租金 竞品店 周边竞品店会产生分流 92017 11 7 以北京为例 潮汐式的人群流动可以为大型商圈和社区的便利 店带来稳定的自身客流和分享客流 北京市工工作作时时间间人口密度分布 北京市业余时间人口密度分布 数据来源 TalkingData 选取的是终端用户

      8、2017年9月设备活动位置数据 潮潮汐汐式式的的人人口口密密度度分分布布变变化化 l人人口口在在商商圈圈和和社社区区间间大大幅幅度度往往复复流流动动 在工作 时间 北京市人口主要集中在国贸 王府井 金融街 中关村等重要商圈 而在业余时间广 渠门 双井 朝青板块的聚集效应明显 人口 密度的潮汐化趋势明显 因此这些地区的人口 流动也会明显大于其他地方 l大大幅幅度度流流动动形形成成稳稳定定客客流流 人口密度的大幅度 潮汐变化能够在上述地区快速形成消费需求 从而为便利店带来大量稳定并且高频次的 自 身客流 和 分享客流 这些客流往往呈现 高频次高复购率的特点 人群流动 102017 11 7 旅游景区周边客流多为消费属性相对分散的派生客流 数据来源 TalkingData 北京市各地区人群复杂度分布 注 该图通过对出现在该地区的人的流动性和来源地分散度高低进行计算 颜色越深表示出现在 该地区的人的来源地分散度和流动性越高 同时也说明该地区对不同人群的聚集效应明显 l景景区区和和交交通通枢枢纽纽周周边边客客流流分分散散度度高高 旅游景区 如天安门 颐和园等地标 以及交通枢纽 如 北京站 北京西

      9、站等 的人群的流动性和分散度 最高 经过该区域人群多以游客为主 可以为周 边便利店带来大量 派生客流 多为单次购买 购买人群也相对分散 l商商圈圈客客流流相相对对单单一一稳稳定定 各大商圈 除了西单和 王府井商区 聚集的人群相对单一 多为上班族 对周边设施的了解程度高 从而形成 自身客流 和 分享客流 景景区区和和交交通通枢枢纽纽人人群群相相对对复复杂杂 112017 11 7 中心城区租金高性价比低 城东性价比高可重点布局 注 部分地区因数据缺失导致无热力显示 数据来源 TalkingData 北京市各地区平均租金分布 l中中心心城城区区性性价价比比低低 中心城区的租金价格高企 但 是并没有与之相匹配的人口密度和流量做支撑 不 过由于中心城区内景区较多对不同人群的聚集效应 强 可以作为连锁的品牌示范店方式运营 l中中关关村村商商圈圈性性价价比比适适中中 由于 大型商圈 和 学 区 概念 中关村商圈租金较高 因其人口密度和 流量也较大 着力提升坪效是利润的关键 l城城东东各各大大商商圈圈性性价价比比高高 朝阳区东三环双井 呼家 楼段 朝青板块租金相对较低 并且有强大的人口 流量做支撑

      10、可以重点布局 城城东东平平均均租租金金性性价价比比高高 性价比低 性价比中 性价比高 122017 11 7 中心商圈人群高强度快节奏的生活方式可以很好的带动商圈内 便利店的繁荣 数据来源 TalkingData 选取的是2017年9月用户App活跃数据以及用户活动位置数据 中关村商圈 出行商务 386 活跃在中关村商圈的人群在出行 商务和生活服务类型App上的活跃度明显高于整体 娱乐类型App则相反 忙碌的工作 频繁的差旅以及较 少的业余时间是活跃在这两大商圈人群生活的主旋律 这些特征正好与便利店的消费属性相契合 注 TGI指数反映中关村商圈 区域内App活跃人群的强弱程 度 高于100为强势 低于 100则为弱势 194317397313294118199196 差旅多 商务外出多 倾向共享出行 邮件和备忘录增幅比例明 显高于电话 商务属性高 生活服务 261238519 偏好快捷便利型的生活服务 娱乐 78678471 业余时间有限 娱乐时间短 359 中关村商圈App活跃人群相对北京市整体TGI指数 132017 11 7 报告说明 数数据据来来源源 TalkingData数据

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