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安永大中华区零售和消费品业季刊总结（2018年4月）

核心内容

本期刊物围绕中国农业和消费品行业的新商业模式，以及新零售转型中的技术应用展开讨论。文章指出，随着“新常态+”和“一带一路”倡议的推进，中国企业的商业模式正经历深刻的变革。同时，新零售模式强调以消费者为中心，通过数据分析和新技术提升客户体验与运营效率。

主要观点

1. 中国农业与消费品市场的融合机遇

• 农业和消费品行业之间的供需缺口持续扩大，预计到2020年将达到5亿吨。
• 需求端：消费者转向高营养、高价值产品，如高档肉类、乳制品和海鲜，增长速度高达50%至200%。
• 供给端：耕地面积减少、农业人口下降、成本高企导致国内供应不足。
• 大型企业与创新企业正积极布局农业领域，以满足国内市场需求并创造价值。

2. 新商业模式：多样化与国际化

• “走出去，引进来”：通过收购海外优质农业资产，满足中国消费者需求并实现市场价值。

  • 成功案例：某大型综合企业集团通过产品定位和高效物流，在海外农业资产中取得良好回报。
  • 某房地产公司通过战略投资海外农业用地，成功打造符合中国消费者需求的农业价值链。

• “自主创立并在海外推广”：将中国国内农业资产与技术转化为可复制的商业模式，并推广至海外市场。

  • 成功案例：华北环保集团通过创新温室技术，成功在沙漠地区开展农业项目，并与澳大利亚等国家合作。

关键信息

3. 新零售模式的定义与特征

• 新零售核心：以消费者体验为中心的数据驱动零售模式。
• 五大特征：
  1. 全渠道
  2. 数字化及智能化
  3. 新型店铺，功能更多，客户体验更丰富
  4. 线上订单超过线下订单
  5. 去库存

4. 传统零售业面临的挑战

• 线下零售增长乏力，2017年上半年线下销售额增速仅为0.4%。
• 传统零售模式依赖降价促销，缺乏对消费者行为的深入洞察。
• 品类管理和供应链能力不足，导致经营效率低下。

5. 安永对新零售的建议

• 数据治理 + 大数据分析：提升数据质量和分析能力，是实现新零售转型的关键。

• 数据治理：

  • 整理数据来源，建立数据标准。
  • 通过IT系统数据映射、质量分析，制定整改方案。
  • 构建统一的数据治理框架，保障数据资产的准确性和一致性。

• 大数据分析：

  • 构建数据仓库或大数据平台。
  • 利用数据分析优化销售预测、库存管理、客户分类与精准营销。
  • 通过用户、门店、商品、渠道等多维度分析，实现经营效率与效益最大化。

6. 客户价值挖掘与精准营销

• 通过RFM模型或C3模型对客户进行分类，制定差异化营销策略。
• 构建营销大数据平台，实现客户标签化、线索评级、个性化推荐等。
• 利用线上渠道、电商平台和互联网媒体，尽早锁定潜在客户，提升转化率。

7. 新技术在零售中的应用

• 自然语言处理（NLP）：用于客户沟通、情绪分析和个性化推荐。
• 图像识别：用于商品识别、客户行为分析和库存管理。
• 增强现实（AR）：提升客户体验，增加互动性。
• 人工智能（AI）：通过深度学习、神经网络等技术，实现对消费者行为的精准预测和分析。

结论

中国农业与消费品行业的融合正在创造新的商业模式与商业机会，而新零售的兴起则推动了零售业向以消费者为中心的转型。安永建议企业通过数据治理和大数据分析提升运营效率与客户体验，同时借助新技术手段实现精准营销与客户洞察。未来，随着技术的不断进步和市场环境的变化，这些创新模式有望在零售和农业领域带来可持续的增长与价值创造。