猎云网|能否帮助小e微店跑赢智能货柜赛道？，6000个优质网店( 二 )
在网点渠道的布局上 ， 小e微店发挥腾讯、字节跳动、滴滴等巨型大型企业的品牌传播效益 ， 结合线下地推、线上新媒体、社群裂变等多种营销推广方式 ， 同时依托蒙牛、伊利、康师傅等品牌供应链建设优势 ， 坚持优质网点的市场布局 ， 保障智能货柜能够覆盖足够多的人流和订单消费 ， 提高新优质网点的二次品牌传播效应 。
在场景延伸上 ， 小e微店以ToB服务向C端延伸 ， 通过用户周边写字楼、园区等封闭式场景即时使用习惯的培养 ， 在智能货柜成本和耗损量都同步降低的条件下 ， 逐步向机场交通枢纽、城市中心、景区、学校等更多C端用户聚集场景延伸 ， 不断扩展设备点位 。
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在技术应用上 ， 充分发挥腾讯人脸识别的技术赋能优势 ， 小e微店整合视觉识别+重力感应技术 ， 保证用户即时购买过程时长为2-3秒 ， 商品识别的正确率达到99.9%；
同时通过线上下营销+数据算法 ， 实时进行用户行为和交易行为数据分析 ， 从而不断优化产品品类和用户消费体验 。 目前小e微店智能货柜单柜支持26货道的商品陈列 ， 且每月不低于5%的商品淘汰更新率 。
运营是智慧货柜成败的关键 ， 因此要求企业重点关注运营效率和成本 。 小e微店依托人脸识别的技术优势 ， 通过采集优质网点商品和用户消费行为等多维数据 ， 不断训练自身的数据算法模型 ， 实现算法计算下的销售收入、运营成本、仓库成本的规则优化 ， 同时能够对货柜商品进行实时监控和自动补货 ， 从而达到降低运营成本 。
荣光向猎云网说到 ， 无人零售行业耗损率普遍在10%左右 ， 小e微店通过数据模型优化可以维持耗损在5%左右 ， 但那只是2000多点位的数据 ， 随着规模点位的不断增加 ， 数据模型也要同步不断优化 。
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目前 ， 小e微店运营的优质网店数量有6000个 ， 智能货柜已在全国7个城市投入3000台设备运营；累积购买用户近300万 ， 其中月活50万 ， 平均客单价为6-8元；月均订单量有200万 ， 月交易额达到1500万 ， 其中单网点月GMV多达4000元 。
生态共生 ， 与2000万线下商户门店的精准营销
据网上数据显示 ， 2017年无人零售商店交易额预计达389.4亿元 ， 未来五年无人零售商店将会迎来发展红利期 ， 2020年预计增长率可达281.3% ， 至2022年市场交易额将超1.8万亿元 。
且从市场保有量和增长率看 ， 无人售货机市场处于稳步增长阶段 ， 预计2022年售货机市场需求量将达到149万台 ， 而目前不到50万台 ， 缺口巨大 。
智慧零售和传统并不是竞争关系 ， 而是互相结合补充 ， 通过智慧货柜赋能传统门店、品牌商 ， 多方共同满足用户的不同场景需求 。
荣光说到 ， 大部分传统线下门店 ， 晚上10点就准时关门 ， 而智能货柜赋能下的店+柜结合 ， 不仅能让消费者有更便捷的购物体验 ， 满足夜间无人即时消费需求；同时延长销售时间 ， 丰富销售方式和增加门店收入 ， 为商家实现数字化运营提供最有力的帮助 。
他同时补充到 ， 虽然中国有很多大型商超和连锁便利店 ， 但即时性购物并没有那么方便 ， 消费者对即时购物设备需求大 。 无人零售提倡的是代替有人零售从而降低人力成本 ， 但短期内局限于算法和设备的发展成熟过程 ， 成本并不会降低得特别明显 ， 但长期规模化效应会得到优化 。
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在生态角色中 ， 小e微店的自身定位并不是零售 ， 而是希望以零售为切入点 ， 覆盖各个场景用户 ， 不断优化和完善智能设备服务 ， 最终成为一家精准营销数据型科技公司 。 通过对设备终端的数据采集和挖掘分析 ， 实现数据对供应链和生产企业提供便捷购物体验支撑 ， 最终达到精准营销的广告投放、营销活动等服务 。
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