传统连锁店问题众多,转型新零售已是趋势

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  连锁店是指众多小规模的、分散的、经营同类商品和服务的同一品牌的零售店,在总部的组织领导下,采取共同的经营方针、一致的营销行动,实行集中采购与分散销售的有机结合,通过规范化经营实现规模经济效益的联合,大环境下,传统连锁转型新零售已经是趋势。那么传统连锁店存在哪些问题?传统连锁店怎么转型新零售?下面是易族智汇javashop为您编辑整理的,欢迎阅读,仅供参考。

传统连锁店存在哪些问题?

  传统连锁需具备三大关键:单店盈利模型,扩张模型,运营模型。单店盈利面临六大困惑。

  1、低频消费

  店内产品复购率低,因为店面缺乏创新力,没有激发消费需求,未形成消费习惯;

  2、线上冲击

  传统门店仅是时间的延续形成低价值的竞争优势;

  3、成本攀升

  房租成本上涨,增加了单店运营成本压力。若把握住新零售线上加线下的运营关键,就发现房租对门店运营影响力微弱。

  4、坐等养店

  即使是中高端产品,线下店面未与消费者进行积极互动,坐等销量,显然是不适合现代社会消费模式。

  5、关系团购

  依旧保持传统的关系团购,和互联网消费形式错节。

  6、模式陈旧

  传统的运营模式在市场适应的能力逐步下降,逐步被时代抛弃。

传统连锁店怎么转型新零售?

  新零售连锁对连锁渠道有六大赋能:线上赋能、线下赋能、店内赋能、店外赋能、零售赋能和服务赋能。

  1、线上赋能

  借助线上系统化导流平台汇聚并捕捉长尾流量,通过微信公众号、APP、第三方平台、本地生活类媒体等形成线上传播矩阵,汇聚流量。

  2、线下赋能

  我们缺乏体验的门店只是连锁的2.0,比如传统的专卖店,仅仅只是一个卖货的场所而已,缺乏体验感,即视觉、听觉、触觉、味觉、体验感,五感体验。比如,利用VR技术可真实性的感受国外酒庄场景,包括产品生产的整个流程。店内有浪漫舒缓的音乐,营造红酒体验气氛,就如同茶叶店需要点檀香播放古典乐曲。

  新连锁店迫切需要一种新的数据类型,整合渠道数据,改进现有的商业应用,以满足新的零售场景的需求。需要充分借助数据技术建立“联动粘性”。从供应链和流通链,到物流、供应、营销,再到整个财务流程的整合,数据能够不断优化。

  数据技术在连锁经营中的应用是缩短循环周期,提高管理效率,建立连锁成本壁垒,加强精细化管理,优化供应链。另一方面,通过收集消费者行为,每一笔交易和客户数据都被沉淀。借助人工智能技术等大数据,消费者的认知、兴趣、购买,保持整个链数据,精准支持品牌战略,个性化营销。

  根据以上内容可以了解到传统连锁店存在哪些问题,传统连锁店怎么转型新零售,想了解更多详情,可以持续关注易族智汇javashop

郑重声明:本文版权归原作者所有,转载文章仅为传播更多信息之目的,如作者信息标记有误,请第一时间联系我们修改或删除,多谢。

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