最初亚马逊AmazonGo才出现的时候,打的招牌便是“拿了就走”的用户体验,据体验过的人士反馈,确实十分的方便。传统便利店当然不能拿了就走,不过在有店员的情况下,便利店可以提供增值便利服务,比如存取快递、公交卡充值等。红旗连锁(四川便利店厂商)的年报显示,红旗连锁增值业务佣金在2016年全年收入达到了3121万元,要知道全年净利润也才1.5亿左右。
二.商品种类
基于AmazonGo那种纯计算机视觉方案的无人便利店SKU很有限,毕竟不是所有的商品都是那么好识别的,而且训练模型同样需要成本。如果是用RFID,则SKU的规模便不是问题,但是RFID成本也不低,一枚2毛钱左右。而传统便利店提供的SKU则可以多种多样,更为重要的是,由于有店员在,可以提供鲜食和熟食(比如关东煮、茶叶蛋、便当等),无人便利店很难做到(消费者自己动手则会影响体验)。据7-11的财报显示,鲜食和熟食的销售额占7-11的总销售额的40%以上,而且鲜食和熟食是7-11毛利最高的商品种类。
三.运营成本
无人便利店能节约收银环节的人力成本,而营销、补货、整理、清洁等工作仍然需要人来做。当然了,这些工作也可以让物流人员来做,不过难保物流人员不会要求加工资。此外,无人便利店内的硬件设施成本高昂(AmazonGo用了上百个摄像头),货损率高,同样后期还需要专门的IT人员维护设备,所以说能否节约人力成本,还很难说。
四.数据采集
无人便利店由于采用了一整套计算机视觉系统,可以全方位采集消费者数据,包括停留时长、热区、行动轨迹等。传统便利店虽然没有这些数据,但实际上拿来做运营分析的数据也挺多,比如畅销商品分析、滞销商品分析、坪效、客单价、周转、毛利率等。只不过传统便利店这些数据都是基于消费者整个群体的,而无人便利店却可以精确到个人(基于身份识别)。这样说来是否传统便利店+人脸识别就行了呢?此外线下的这些数据很难像线上那样做到大数据杀熟和千人千面,毕竟便利店的商品是不会随着消费者个体随意变化的。