----基于“新零售之轮”理论

陈世强  高红梅 浙江水利水电学院

摘要:近年来快时尚服装行业市场竞争日益激烈，自2019年2月初开始，“H&M”的净销售持续增长，这与“H&M”大力投资引进大数据和AI等技术是紧密相关的。在此基于中西正雄教授的“新零售理论”理论，对“H&M”引进大数据和AI的前后变化进行分析并对“H&M”进一步发展的方向进行探讨。

关键词:“新零售之轮”理论；“H&M”；大数据；AI

一、引言

随着快时尚服装行业竞争的愈发激烈，该行业知名品牌“H&M”的竞争力也开始持续走弱，效率低下的仓储及供应链系统已然成为发展的阻力。但自2018年2月初“H&M”引进大数据和AI系统后，净销售持续增长，为困境中的“H&M”提供了发展的契机。大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，AI则是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，两相结合能够发挥出“1+1>2”的效果。这两项技术在出现初期就快速辐射到了广泛的领域，如数据仓库、数据安全、数据分析等。

大数据和AI的应用正处于成长期到成熟期的发展阶段，相关理论及实践研究仍有很大的学术探讨空间。本文将以经济学中的“新零售之轮”理论为研究基础，以“H&M”为切入点，通过理论要素分析“H&M”发展现状，并指出其运用大数据和AI后仍存在的问题探讨其未来发展的方向。

二、“新零售之轮”理论概述

1996年日本学者中西正雄在《零售之圈真的在转吗》一文中提出了新"零售之圈"观点，对传统的"零售之圈"及"真空地带"理论重新进行论证。在这篇文章中，他详细阐述了由“零售价格”“零售服务水平”“技术边界线”和“等效用线”这四个基础要素所构成的基础理论框架--将技术革新与新零售产业紧紧联系到了一起。其中“零售价格”指技术边界线在不同等效用线上能换取最高“零售服务水平”所需的费用，“技术边界线”用于描述产业采用的管理、物流及信息技术的水平，“等效用线”则是消费者的效用需求水平。（图1：技术边界线与消费者效用函数）

中西正雄教授认为"真空地带"的形成并不是必然发生，随之提出业态变化的原动力是技术革新，他认为技术革新推动了技术边界线的移动，技术革新成为新业态变化的原动力。最后中西正雄提出了新"零售之圈"理论，他指出，仅仅是低价格低服务的组合不是新业态的特征，零售竞争导致的任何层次上的革新，才是产生新业态的根本动力。

二、“H&M”大数据和AI技术的引进

（一）“H&M”简介

“H&M”（Hennes&MauritzAB0）于1947年由尔林·派尔森（Erling Persson）在瑞典Vsters市创立。当时尔林·派尔森在瑞典的维斯特罗斯开设了自己的第一家服装店。1968年公司并购了销售狩猎装备和男士服装的“毛里斯·维德弗斯”（Mauritz Widforss）服装店，之后公司也开始销售男士服装。

“H&M”采购活动与市场导向相一致，并根据分布在世界各地的销售店提供的数据，比如气候差异以及消费者购物喜好等不断做出调整，使时尚流行的准确性得到最大优化。商品筹备时间从2～3周到6个月不等，主要由商品的属性决定。

（二）“H&M”对大数据和AI技术的引进

1.数据洞察。数据洞察有助于建立更灵活、更快速的供应链、促进趋势检测、管理库存和设定价格，避免不良产品周期。

2.个体商店库存定制。为了更好地让个体商店的库存满足当地客户的需求，H＆M使用了大数据和AI来分析退货、收据和会员卡数据，以定制每个商店的商品。这被称为本地化。

3.自动化仓库。为了让每个商店都有定制库存，并满足消费者对无障碍购物体验的需求，H＆M投资了自动化仓库，90％的欧洲市场将会完成“隔日达”配送服务。自动化仓库由算法和数据驱动，RFID技术提高了供应链的效率。

4.无冲突的客户体验。在商店中，客户可以通过算法来获取商品购买建议。该公司也致力于更好地整合在线和离线购物体验，客户可以查询他们在线上发现的商品是否可在附近的实体店中购买，也可以扫描店内标签，以确定该商品是否可以在其他门店或者线上购买。

5.定制时装。“H&M”推出了Data Dress，“能够监控您的活动和生活方式，然后为您定制设计并生产服装”。该软件通过 Google 内置的Snapshot API 监测用户的日常活动、生活方式和手机位置信息。只需要携带手机一周，这个软件就能理解用户的生活方式，并通过 Google 的技术，生成独一无二的定制服装，从服装材料到轮廓刺绣一切都可以进行定制。

三、“H&M”引进大数据和AI后的变化及依旧存在的问题

（一）技术引进前

“H&M”过去3年的股价已下跌56%，连续10个季度出现同店销售暴跌的局面，并且以低价出清40亿美元的库存，零售增长受阻。

2013年之后，“H&M”中国市场每年新开的门店数量在60～90家左右，但是单店收入一直在下滑（2015年除外），2017年门店数量同比增长14%，但销售额只有2%的增长。“H&M”欧洲美洲市场利润下降十分明显，2017年年度利润更是减少了14%。（数据来源：信息化观察网）

（二）技术引进后

2019年3月15日，“H&M”净销售从去年同期的461.81亿瑞典克朗增至510.15亿瑞典克朗，同比上涨10%，优于市场预期的8%，按当地汇率计算的增长率则缩窄至4%，较四季度的6%放缓，但已连续第三季取得增长。（数据来源：信息化观察网）

（三）H&M依旧存在的问题

“H&M”总部的200位分析师通过分析50亿则销售数据与购买模式来决定下个季度的商品，并考虑货币波动、原材料成本等因素，用算法来保证商品在到店时就有正确的定价。“H&M”拥有4,288（四千多）间门市，改变店铺的运行模式会带来巨大的成本和工作量，虽然具体的预算“H&M”并未公开，但我们可以设想这将是一个难以想象的艰巨工程。    

四、基于“新零售之轮”理论的分析

随着“H&M”一系列技术引进的行动，“H&M”服装销售额开始回升，股市市价也开始缓慢且持续的回暖。综上所述，不难看出“H&M”之所以取得巨大的改变，是因为该集团管理层采用了大数据和AI技术对其全球各地门店进行了改革，提升了顾客粘性，缓解了至关重要的库存问题，从根本上取得了市场竞争优势。按照新零售之轮理论分析，它在保持了零售价格的同时，大幅度加强了零售服务水平，相当于技术边界线向右侧平移；相对于原有的销售模式而言，“H&M”实现了以几乎相同的成本，提供了较之之前更好的服务。（图2：技术边界线与消费者效用函数）

在现有的情况下“H&M”今后必将会将希望寄托于技术革新带来的改变，它将会在稳定现有低成本和低价格的前提下，在对客户服务更加精准化和效率化的方向前进，同时将技术革新进行到底，将“销售商侧”市场转变为“消费者侧”市场。也就是说在销售价格几乎不变的情况下，使企业的向着“技术边界线”的右下方持续发展，变成低价格、高服务的更优型销售组合，以其低价格、高服务的优势进一步吸引顾客，扩大企业所在市场份额，挤压其余企业，获得更大的竞争优势。

中西正雄认为：任何时期，受当地管理技术水平、信息技术水平及物流技术水平等因素的限制，零售服务水平与零售价格水平的组合都具有一个限度。也就是说在没有革命性技术突破的情况下，越靠近“技术边界线”的公司就越占有优势。因此，正如本文讨论“H&M”引进大数据和AI技术的情况，若是“H&M”想要重新回到市场巨头的地位，就必须在在技术上取得比其他同行业公司技术更先进的革新。就像数据所说那样，这也必将是所有零售业公司发展的方向——聚焦于新技术的开发与引进，从技术层面压倒对手，这样企业才能获得更大的发展空间。

参考文献：

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[5]易倩.基于“新零售之轮”理论的盒马鲜生新零售模式研究[J].物流科技,2018（7）.