作者：彭昭（物联网智库创始人云和资本合伙人）
物联网智库 原创
导读
在疫情的反复发酵之下，有一个曾经遇冷的领域似乎迎来了新的转机，那就是无人零售。这次是AIoT智能货柜，让无人零售再次站在了风口浪尖。今天这篇文章，我们一起来探讨新一轮的无人零售与此前有何不同？为什么这次无人零售的发展，AIoT智能货柜起到了举足轻重的作用？
全文字数：3700字，写作用时：300分钟，阅读时间：12分钟物女皇：To B的尽头是DTC
这是我在【物女心经】专栏写的第269篇文章。
2022年即将过去，不仅时令进入冬季，经济世界也正是凛凛寒冬。虽然寒冬带来了体感上的寒意，却也是蕴育生机的季节，有没有一些行业在寒冬中默默生长呢？
答案是肯定的。
比如宠物消费市场。根据《2022年中国宠物行业趋势洞察白皮书》的数据显示，2022年中国宠物实体市场规模达1158亿，核心宠物猫狗规模将达1.2亿只，宠物家庭渗透率将在2022年达20%，宠物行业多渠道消费越发普遍。
随着市场规模和养宠人群的增长，宠物用品行业迎来了多种多样的消费新需求，比如自动饮水机、自动投喂器、自动逗猫棒…智能加持的各种黑科技装备，让喵星人、汪星人爱上了地球。
另一个显性增长的领域是养老市场。1965~1973年期间诞生了我国人口基数最大的一代婴儿潮，约有2.6亿人，到2022年这个群体逐步迈入老年。据估计，到2050年，六分之一的人将超过65岁，这将是整个人口的16%左右。
中国社会养老场景大约是90%居家，剩下的10%里还有大部分被养老社区消化，只有小部分在养老院。面对居家养老与专业看护人员数据差异悬殊，供需矛盾明显的问题，很多企业将AIoT用于老年人护理，帮助医疗保健和护理人员更好的满足用户需求，使得这些老人即使在独居的时候，也能够得到健康状况监护。
在疫情的反复发酵之下，还有一个曾经遇冷的领域似乎迎来了新的转机，那就是无人零售。这次是AIoT智能货柜，让无人零售再次站在了风口浪尖。
今天这篇文章，我们一起来探讨新一轮的无人零售与此前有何不同？为什么这次无人零售的发展，AIoT智能货柜起到了举足轻重的作用？像做APP一样做饮料
无人零售渠道对于饮料企业乃至整个快消品企业而言都不算新鲜事，毕竟相关“卷王”企业们在市场数十年摸爬滚打，对消费场景的挖掘也是深入到极致。早在数年前，农夫山泉、娃哈哈，甚至伊利和蒙牛都有对无人零售业务有过投入。
但是这一波的无人零售风潮，与之前有着明显不同。
这次带动无人零售的主角，不仅仅是品牌商，还包括品牌商背后的零售新思维。
以曾推出过数款爆品的元气森林为例，在渠道上，过去软饮靠的是线下渠道，通过经销商实现销售，是典型的To B行业。而现在的新消费讲究的是全渠道的运营能力，并建立DTC--Directto Consumer模式贴近目标用户。
自媒体“深响”发布过一篇文章，标题为《揭秘元气森林成功学：精确计算爆红，像做APP一样做饮料》，将元气森林对数据的运用进行了概括。
元气森林高度重视数据反馈，并依托高效的反馈和纠错机制以及资金优势，迅速迭代产品、开拓市场。
相比传统消费品公司，元气森林非常“互联网”，它更像个“APP工厂”。
在互联网行业，数据是指导决策的重要指标，APP后台是各种细分数据和相对比例，而数据的广度和颗粒度、数据的更新频率，都对产品的运营决策有着相当大的影响。
消费行业的品牌商虽然也看重数据，但跟线上的数据看板相比，线下的零售数据通常分散在百货商场、中小商超甚至小区的夫妻店，归集起来难度很大。而在零售链路里，品牌方只是把产品给到经销商，想及时知道产品在渠道终端的真实销售情况更是困难。
为了解决线下数据获取难题，目前品牌商的做法是购买市场监测和数据分析公司的数据服务，依据月度或季度的报告来制定下一步策略。但对每天实时监控数据的互联网人来说，这样的反馈实在是太慢了。
而元气森林是不多见的极其注重数据反馈的消费品玩家，在自建数字化团队的同时，也积极引入外部的数据服务。
和互联网行业的“APP工厂”打法异曲同工，数据导向在元气森林的产品思路里体现为：做对了就集中资源力推，如果反馈低于预期，就得赶快做出改动，或者干脆完全撤回。
由于元气森林能更高频、及时地了解行业数据，对“爆品”和市场的判断也能先人一步，从而更准确地把握推广时机和铺货力度。AIoT智能终端化身DTC操作系统
从产品创意的诞生，到市场反馈测试，再到产品质量的投入，具备零售新思维的企业都带着很强的互联网基因。
和传统货柜相比，AIoT智能货柜具有明显的“互联网基因”，从而与零售新思维形成了很好的呼应与配合。
AIoT智能货柜的互联网基因体现于，它可以精准识别SKU陈列，以及实时监测动销数据，并根据不同据点的消费者偏好来更新SKU、调整布局等，进而优化销售。
采用带有AI图像识别技术加IoT技术的智能冰柜，品牌商可以很快掌握销售反馈数据，从而更及时地指导整个供应链管理甚至是新品研发。
在零售这个行业，传统冰柜以及零售货架的陈列空置率超过8%。通过AI识别技术对冰柜内的陈列、空置率、饱和度、纯净度等各项指标进行数字化管理之后，AIoT智能冰柜和货架的空置率基本控制在2%，相当于销售额的1%。
在AIoT智能货柜中，每卖出一瓶产品，销售数据就会实时呈现给后台，能很快检验出产品陈列是否合格、是否有空缺，提醒业务补货。智能冰柜还能根据算法推荐产品的最佳陈列顺序，帮助店主及时调整冰柜陈列。
在文章《华为成立智能汽车BU，阿里36亿投千方科技，巨头进军V2X“殊途不同归”》中，我曾经分析过，无论是电商的分销和中转渠道，还是云平台，都可以看作是某种程度上的操作系统。
如果我们从互联网基因的观察点出发，看待AIoT智能终端的视角也可以自成一体。这种渐渐遍布于各处的AIoT智能柜，正在形成一个新型平台，源源不断的为零售新贵们提供DTC用户数据分析和决策。
AIoT智能货柜承担了上图中黄色的中间层平台作用，有几个关键特征：
- 建设的过程中，蕴含巨大的固定成本，但建成后将大大受益于规模经济。
- 虽然投入巨大，但是构建中间层的成本仍旧是合理的。因为它首先为内部业务提供支持，还可以将现有的能力“原封不动”的提供给外部开发团队使用。
- 外部团队仅需要较少的投资就可以享受中间层的资源，同时帮助品牌商扩大了市场份额，实现双赢。
所谓成功的商人，比的就是谁能够率先利用信息差而谋得利益，而AIoT智能货柜作为操作系统恰恰提供了关键信息和数据。
用结果说话，元气森林取得的成效是显著的。
在2019年元气森林还是以线上销售为主，线下冰柜投放很少，全年的销售额在10亿左右；2020年累计投放冰柜不到1万台，全年销售额27亿左右；2022年投放的智能冰柜预计超过10万台，全年销售额预计接近100亿。
通过这款AIoT智能零售终端，元气森林对零售渠道进行了全环境的数字化管理。投入AIoT智能冰柜之后，元气森林等企业能清楚的掌握：陈列是否合格？主推的产品排面有没有达到占比要求？冰箱中有没有竞品的产品？铺了哪些货？铺了多少等等……
数字化管理极大的提高了供应链和渠道管理效率。
根据公开数据，2022年3月元气森林投入智能冰柜之后的卖力，获得了非常大幅的提升。相对无冰柜的卖力平均增长118%，实现翻倍。另外，元气森林也对比传统冰柜做了半年的统计，单柜销量平均提升74%，增长效率提升472%。利用信息差实现“快速退出”
依托AIoT智能终端这个操作系统，品牌商占领市场的往往是那个意识到产品的“爆品”潜质，并以最快的速度把产品传递给消费者的玩家，而未必是产品的原始开发者。
如果不执著于产品的原始开发，不执拗于品牌自持，那么我们可以把眼光从元气森林扩展到挑战者资本。
提到挑战者资本，大家可能不熟悉，这是一家由元气森林的创始人唐彬森成立的投资机构。
所谓“挑战者”，既是在挑战行业，也是在协助其他想挑战行业的创业者。如今，挑战者资本已累计投资了拉面说、熊猫精酿、王小卤、王辣辣酸辣粉、酷滋、马记永、活力28、好望水、宠物家、盘子女人坊等100+新消费领域创业公司，管理规模约100亿人民币。
AIoT智能货柜不仅可以销售饮料，还可以提供饮料与零食的组合，也就是销售“挑战者”的广泛已投产品，并提供一手信息。
某种意义上讲，做新产品是最容易的，但识别新产品的成功与失败，快速地选择追击or退出是最难的。依靠AIoT智能货柜的数据作为触点之一，产品留存或退出的决策反射弧很短。
传统企业会花一年的时间，去研发几十种产品，最终孕育出一个成形产品。在接受纷享销客的访谈中，元气森林CIO黄晓枫直言：“元气森林决策比传统公司更快，是因为我们更倾向于用市场，而不是理论来判断一个产品的去留。”
从技术的角度上讲，与传统冰柜最大区别在于，AIoT智能冰柜可以通过识别从冰柜中拿取，还是拿出来以后又放回这些动作，来判断这个产品是否离开了冰柜，进而推断出它的销量。它不仅是卖货的触点，也是测试的触点。
从机制的角度上讲，元气森林并不是由产品单方面来决定去留，而是综合销售、供应链以及产品，共同基于数据讨论出来的结果。
公开资料显示，元气森林SKU研发速度和研发规模是同行的数倍，但只有5%的SKU上市，“沉没”比重高达95%。写在最后
如何在不确定中寻找确定性？
-如何聚焦当下、稳住底盘？-如何胸怀远方、升维战略？-如何重塑组织、激发能量？-如何带领团队、穿越低谷？
AIoT智能货柜的普及只是沧海一粟，不只元气森林，总有一些人能够发现潜藏机会，砥砺前行。
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参考资料：1.揭秘元气森林成功学：精确计算爆红，像做APP一样做饮料，作者：深响，来源：钛媒体2.华为成立智能汽车BU，阿里36亿投千方科技，巨头进军V2X“殊途不同归”，作者：彭昭，来源：物联网智库3.10万智能冰柜，元气森林的“数字元气”，来源：阿里云4.纷享销客罗旭对话元气森林黄晓枫：零售数字化的终点不是创新，而是数据，来源：纷享销客CRM
