传统企业进军电子商务水有多深.docx

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传统企业进军电子商务水有多深

传统企业进军电子商务水有多深

1、电子商务成为社会零售的新兴业态

（1）国外电子商务发展已类同百货业态

1、美国电子商务已接近百货业态

美国是电子商务发展最早的国家，目前美国电子商务增长趋势仍非常明显，已接近百货业态。

高盛分析师Kham认为，在美国电子商务还有很大的发展空间，电子商务在美国已经开始进入主流经济。

在美国B2C零售商交易额排行榜上，除了亚马逊（Amazon）之外其它全是传统企业，在亚马逊的带动下，美国第一大连锁企业沃尔玛集团，第二大连锁企业西尔斯集团都已经开展的网上零售业务。

2、日本电子商务跟进美国也已接近百货业态

日本发展电子商务方面紧跟美国，目前日本电子商务发展呈现平稳上升趋势，其发展也已接近百货业态。

许多日本知名企业如夏普、7-11、东芝等，在利用传统方式吸引众多消费者的同时，也纷纷开始利用网络资源，通过电子商务，切实提高了企业经营、库存管理、客户管理和网上采购等效率。

在这些企业带动下，越来越多的企业开展了电子商务业务。

3、韩国电子商务已超过百货业态

更近的邻国韩国，电子商务的发展极为迅速，目前韩国电子商务规模已经超过百货。

在韩国，传统渠道与网上渠道并行的购物网站比纯粹的互联网购物的增长速度更快。

大量的传统企业都做了电子商务网站，排在前十的包含了最著名的百货商场集团乐天、新世界和爱静等，网上购物成为韩国第二大商品流通渠道。

（二）超市业态发展是中国电子商务发展的范本

1、超市业态既不是洪水猛兽，也不曾弱不禁风，是中国社会零售的重要组成部分

零售业的业态演变，经历了从集市，到百货，然后超市，再到连锁，最后到现在的电子商务的历程。

这个历程中，超市作为一种经营业态诞生于20世纪30年代的美国。

这种新业态的出现，对传统百货造成冲击。

在我国，1983年第一家超级市场在北京市海淀区开业，开业之初人们只是抱着好奇的态度看看，但随后国内的超市如雨后春笋般涌现。

几年后，一批世界级大型超市如家乐福、沃尔玛等相继进入中国，与此同时，各地纷纷出现区域性的单体或连锁超市，如上海华联、武汉中百超市等。

从此，超市的发展也进入快速发展轨道，也成为人们生活中不可或缺的部分。

事实证明，其发展过程既不是洪水猛兽，也不是弱不禁风的，而是逐渐成长为一个全新的、强大的业态。

而在那个时期敢于做超市的个人或企业，则成为抓住零售发展机遇的一批。

2、电子商务业态也不是洪水猛兽，更不会弱不禁风

电子商务是伴随于上世纪90年代中期的互联网的快速普及和移动技术的突飞猛进出现的。

不到20年的时间，电子商务即以全天候、全地域的优势，打破了实体零售业“渠道为王”、“地段决胜”的定律。

顾客不分国界，购物不分昼夜，大量分流了传统零售业的客户，其透明的信息以及愈演愈烈的价格战，也在不断地冲击着传统零售业的价格体系，从而导致传统零售业对于销售渠道和价格体系的反思及变革。

越来越多的实体店开始触网，通过线上、线下并举的经营战略，并成功实现了转型。

3、现阶段是电子商务发展的机遇拐点

作为一个全新的业态，电子商务不仅在一定程度上改变了人类的生活方式，也动摇了具有百年历史的传统商业模式，给传统实体零售市场带来了极大冲击，引发了传统零售业新一轮的变革。

尽管传统零售商的电子商务的起步均晚于纯粹的网络零售企业，但先天优势可以使传统零售商在电子商务中迅速占据重要地位，并从中获利。

经历稳步发展阶段后，现在我国每5个城市人口中至少有1个人在网络购物，而且比例呈增长趋势，目前将进入迅猛发展的阶段，可以说传统零售业现在能否开展电商，将决定企业未来发展的生死。

二、传统企业进军电子商务到底水有多深

（一）传统企业做电商淹死的机率有多大？

先来看看传统企业进军电子商务的成功率有多大。

志欣合众网络科技有限公司研究中心通过长期观察分析中国零售行业100强及中国品牌价值排名前100名的企业试水电子商务的情况，统计得出以下数据：

（二）传统企业做电商水有多深？

再看看传统企业做电商到底花多少钱是合适的。

参考《中华人民共和国中小企业促进法》和《国务院关于进一步促进中小企业发展的若干意见》对不同规模企业的界定，志欣合众核心团队根据多年来辅助传统企业经营电商的经验，分析总结不同规模企业的电商投资额及目标销售额，如下图所示：

（三）传统企业做电商水有多急？

传统企业做电商，成功与否不完全靠资金投入，还需思考以下三个方面是否具备条件：

1、团队和专业人力资源

电子商务的发展，对人才的需求面临着前所未有的挑战，电子商务对企业人力资源管理也将产生重要影响。

在电子商务已经成为当今企业无法回避的商务模式的情况下，企业要成功发展电子商务，解决人才瓶颈是关键环节之一，特别是高层复合型管理人才。

因此，企业做好人力资源管理战略，开发、吸引并留住各类电子商务人才，是一项迫在眉睫的任务。

（1）行业发展迅速，电子商务人力资源总缺口巨大。

有专家预测，未来10年，中国电子商务专业人才缺口至少在200万，这一数字还不包括整个电子商务生态链的诸多岗位人才需求。

（2）培养培训体系乏力，实战能力严重欠缺，远不足支撑人才需求。

作为主力培养渠道的大学教育，几乎每所大学都开设了电子商务专业，但在培养过程中，没有电子商务实践方面的直接或间接经验，经常是纸上谈兵，完全无法学以致用。

笔者曾经招聘过一个国内名校毕业的电子商务博士，讲起来口若悬河，但实际做起来却连最基本的常识都没有。

（3）作为辅助渠道的职业教育，也因为缺乏教学体系和教学实践的积累，无法真正承担相关培养工作，特别是中层及以上的电子商务人才更是如此。

全国范围内，规模化开展电子商务培训的只有淘宝，培训主要集中在底端操作方面，且大部分是用于淘宝自身体系，对缓解社会的供需矛盾起不到决定性作用。

2、领导和资源提供者的思维模式

（1）领导者必须换思维，历史的成功经验是创新的障碍

电子商务的运营与传统行业的运营方式有本质的区别。

传统多一点，还是新思维多一点，两者之间的平衡，决定了电子商务成功的机率。

电子商务注重更客户数据的积累、新销售渠道的开发以及不间断的优质客户服务，同时更注重网络营销和客户体验。

传统企业的管理者与决策者并不了解这些理念，就谈不上在企业运营过程中运用这些现代企业经营理念管理和运营企业、服务客户。

（2）回归经销

目前，电商企业普遍采用“单品管理”模式对自营平台内的商品进行管控，但传统百货店则多采取联营模式，这就导致绝大多数百货店旗下的电商平台难以线上线下协同发展。

“单品管理”需要占用零售商更多资金流、管理数百万SKU，这对中国百货行业是一个很大的挑战。

如果实现单品管理，对中国零售行业来说就是最大的突破，因为要做电商必须要做到单品管理，做到线上线下才可以一体化。

（3）网购者也许是火星人

线上客群与线下客群有一定程度上的重合，但又表现出各自鲜明的特性，与线下购物习惯有极大差距。

线上客群的年龄段主要集中在18-40岁的中青年人，以白领阶层和学生为主，这群人的特征在于工作忙碌、休息时间零散等因素导致实体购物时间较少，因此较为重视网购渠道。

他们的购买决定因素主要来自该网站或商品本身的口碑评论，其次是促销因素。

他们的生活习惯主张简单、快捷，期望一站式购物到位。

而且在网上消费时目标不明确，渴望被引导。

（4）单品为王，PSC策略致胜

电子商务不是表面上大家看到的通过互联网销售商品那么简单，在商品策略上，需要经过海量的数据收集，并确定正确的模型，通过运算、筛选、验证的过程：

第一，要确定商品筛选机制，从商品属性、商品纬度、市场销售、行业未来和领导企业等五大层级逐级筛选；第二，进行全网数据收集，采集各大网络平台相关品类的商品信息量、销售单品数、销售额、成交数量等数据；为避免互联网各平台的数据结构及参数不一致导致的差异，针对各种类型网站的使用不同结构的采集系统开展数据采集作业；第三，数据环境拟转将上述属性不一、参数各异的海量数据，调整并模拟到同一数据环境下，动态匹配各维度之后，使之尽可能真实的反应出同一条件下的各商品品类的优劣程度，提供可信的参考依据；第四，区域加权配额样本采集和数据规模，将依据社会经济统计数据及CNNIC公布的年度最新网民数据进行配比加权，从而更加符合宏观消费环境；第五，通过合作研究机构数据分享及修正合作研究机构统计分析数据，再次进行修正，从而更加符合市场环境。

通过PSC策略才获得最佳的产品，从而为客群和经营定位，以及选品、定价、陈列和促销等日常运营，提供科学决策工具和数据参考，看该商品是否适合网上销售，以及如何经营价格段，并采取怎样的价格策略。

（5）营销到客户心里

传统传媒多是硬性广告的购置型手段，电子商务也同样可以使用此方式，但疯狂的硬性广告究竟能带来几分回报，艾瑞数据显示，凡客诚品有3.4%，京东的成交转换率仅仅1.9%。

大多数电商平台都无法承受日“烧”斗金的推广方式。

另一方面我们要看到，电子商务不再是传统平台的购置型模式，它是一个更好的交互平台，通过这种交互手段能采用生成型的营销方式。

生成型方式可以根据营销过程中的消费者有效信息作为参数，形成营销内容，或决定营销方式的控制转移。

这种方式能及时把握市场走向，与用户需求和心理更为相符。

（6）实体流水无痕，电商风过留香

传统企业对于进店顾客是谁、有什么购物习惯、将要买什么商品等一系列行为都无法进行定义或预测，而电子商务则不同，当用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户，电子商务网站对数据利用和数据处理能力要求较高，将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，对于这些用户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析，估计每位用户的价值，针对每位用户的扩展营销的可能性。

通过客户的购买行为分析，如RFM模型，会员聚类，会员的生命周期分析，活跃度分析，采用这些精准的分析对运营起到辅助作用。