伶俐货架-莫凡货架厂家批发(图)

新零售是如何席卷中国零售业的？

恐怕要归因于线上零售业和实体零售业两个主体的困境。

实体商超大而不强、销售遇冷，模式已经难有新的突*，同时超市纷纷闭店，整体环境不容乐观，甚至外资大卖场家乐福、麦德龙等已经开始寻求退出中国市场。这时，能够打通线量的新零售就仿佛一针，让实体商超看到了曙光。

与此同时，百货电商也在困境中摸索了很久。百货行业看似是互联网后一块儿地，很吸引人，但一波又一波的百货电商起来又倒下了，始终难以攻*仍然渗透率*低的百货市场。而盒马鲜生的新零售“操作”，带来了的线下流量，这正是电商所渴求的，因此仿佛抓到了救命稻草一般跟进。

但在风风火火了两年多之后，重新审视就会发现，很多都只是“看起来很美”。

首先，线下流量其实并没有理想中那样容易获得。在线下流量中，能够和“逛百货超市”重合的那一部分流量其实是相对较少的。换句话说，逛百货超市的高频人群，很大一部分是负责家庭食材采购、价格敏感、习惯现金支付的中老年人群。

而盒马鲜生这样的新零售卖场，一方面强调现选现做现吃，一方面强调手机下单、无现金支付，这些都和那部分高频消费人群并不匹配。这种模式对应的应是对品质要求高、习惯线上消费的中青年人群，而这部分人在百货消费方面频次会大大降低。

所以，深知这一点的经营者们在百货以外，还加入了女性*、电池等高频率消费商品，来吸引这部分人群到店，但是这又跟普通超市大卖场的功能相似，没有能够抓住年轻人常来消费的根本动力。

这一点也在超市系统得到了验证。永辉超市以“云超”业务板块为代表的传统商超业务，盈利表现仍然不错，“云超”业务是永辉超市深耕多年的主业，目前也仍是永辉超市的利润来源，而且填补了“云创”部分涉及的新零售业务如“*物种”带来的亏损。为了不拖累母公司，2019年永辉云创开始脱离永辉超市单独发展。

KKV的用户年龄集中在14-35岁，用户中85%是女性。

年轻人喜欢什么呢？天猫2019年颜值报告显示，口红是单品，消费者平均每人每年在天猫上购买3.3支口红；3亿*消费者中，有超过5000万的95后消费者在天猫上买化妆品。天猫国际2018进口彩妆趋势数据报告中显示，跨境*主要是年轻人的「战场」，在*消费市场里，90后占据半壁江山，且至今仍以90%的速度增长。在进口*中，面膜成为女性消费者热衷商品的口红紧随其后。

「王小波在他的书里写道，二十一岁是人一生的黄金时代。这个年龄段的年轻人有好多奢望，他们想爱，想吃，KKV就是这么一个想带给当下新消费主力更加丰富体验的生活空间。」KK馆副总裁Eva对新经济100人说。

KKV主打的饰品墙、面膜墙、口红墙，既有进口的品牌，又有亮眼的新潮国货，在商品品类上不断贴近年轻人的喜好。白T恤、牛仔裤、小白鞋，是出自KKV的DTC衣品，属于年轻人的百搭神器。进口零食、养生汤包、红酒墙、宠物用品、文具手帐等等，符合年轻人多元且碎片化的消费趋势。

年轻人接触新事物快，但喜新厌旧的速度也快，不同区域消费者的喜好也不同。Eva介绍到，供应链是KK馆投入一块。

为了更快更准地洞察到用户的喜好，除了参考线上跨境电商和线下进口渠道的数据，KKV将线下门店的商品管理、ERP、陈列、补货等所有环节的信息打通，总部的选品团队会对商品销售数据进行及时分析，开发新品和跟踪供应链。

新型国潮主力店KKV，正式推出不到半年，已在北京、广州、深圳、武汉等城市落地多家门店。KKV在购物中心刮起一阵“集装箱”的风潮，成为今年的现象级人气新物种。但在KKV诞生之初，业内人士普遍认为“看不懂”。

KKV大胆、另类的集装箱风格，有别于国内生活方式集合店“千篇一律”的原木、北欧清新风；陈列亦不按常理出牌，饰品墙直顶天花板，而普通门店传统货架普遍高度是1.4~1.5米。

就是这片被某饰品零售断言“不懂怎么卖饰品”的墙，在小红书、大众点评等社交媒体上刷屏，成了消费者争先恐后前来打卡的胜地。

过去小半年，伶俐货架，KKV将一个个不可能变成了可能，从广东快速走向，实现了从0到1，再到10的蜕变。如此*茧成蝶，正引来越多越多购物中心主动抛来橄榄枝

据赢商网观察，在KKV首店落地后，很长一段时间内，KKV似乎都专注在打磨单店模型。而势能爆发、加速扩张的节点，则出现在今年9月。

从接近KKV的消息人士透露，KKV在近两个月内已差不多落地近10家主力店（多为1000平方以上），卡位一二线城市。

上述人士表示，虽有不少购物中心主动开出优厚条件，包括租金优惠、进场装修补贴、品牌宣传资源等。但KKV并非“来者不拒”，而是保持门店选址的克制。

结合赢商大数据的信息显示，有了母品牌KK馆（主打进口品集合，4年开出200多家店）“探路”，KKV在北京、广州、杭州、武汉等地的10余家门店呈现出较为清晰的选址逻辑。

商业线级定义：城市商业的发达程度。

算法说明：根据城市购物中心规模、客流、连锁品牌开店数量及城市常住人口等数据对各城市数据进行聚类分析，实现城市商业线级的线性切割。