2020年中國「智能+ 便利店」業態圖譜發佈

產業智能化是指傳統產業，運用人工智能等新興技術，進行創新和效率提升所帶來的產出增量。“智能+”時代的到來，寓意著傳統企業將被重新賦能升級，從而加速產業智能化發展，推動新的經濟增長。易觀分析將持續關注各傳統產業智能+下的進程，並對其進行深入研究，助力企業智能化探索與落地。

此次發佈《2020年中國智能+便利店業態圖譜發佈》中研究的智能+便利店是指以人工智能、大數據、雲計算、物聯網等技術為支撐，基於相關平臺和軟件提供智能零售軟硬件技術賦能傳統便利店模式，構建具有數據採集智能零售終端、智能大數據運營體系、數字化供應鏈體系的智能便利店業態。便利店業態智能+能夠實現更加精準的消費需求定位、商品結構優化及運營效率提升。

分析背景：

根據中國連鎖經營協會的數據，過去三年國內實體零售增速放緩，但便利店表現優異。自新零售的概念提出，便利店一直走在數字化和智能化的道路上，便利店數字化也為智能化提供了數據基礎，智能+便利店成為投融資新風口，本分析內容以便利店業態智能化為分析對象。

易觀發現：

使用科技手段助力新零售是大勢所趨，便利店企業的智能化升級處於非常早期的探索階段，智能便利店通過智能終端對消費者進行多方面精準畫像，並通過智能大數據分析進行業務洞察，從而實現千店千面、智能補貨等。但目前囿於技術成熟度水平不夠、技術成本高等原因還處於單點探索階段，尚未有一個穩定的智能化形態和模式，多作為原有渠道的補充，尚未大規模鋪開。

易觀建議：

便利店應該充分利用零售科技更好的瞭解消費者和提升運轉效率，但“無人”不是智能便利店的目標，必須以消費者需求及提供更好的產品服務為出發點，而非盲目投資新的技術和商業模式。

▌智能+便利店業態發展背景及歷程

便利店在實體零售整體放緩的情況下表現搶眼

便利店作為一種零售形式，比商超百貨更接近消費者。便利店業態銷售增速在過去七年持續保持在9%的水平以上，成為市場佈局的重點。根據中國連鎖經營協會，2017年中國便利店銷售額達到1900億元，增速23%；門店數增至10.6萬家，增長13%，表現搶眼。

2010-2016年三種零售業態的銷售額增速

智能+便利店業態的形式在不斷演進和探索

在政策、資本、技術的助推下，便利店行業不斷探索智能+的形態。2017年無人貨架成為風口，無人貨架大部分由互聯網公司進行運營，在辦公室、學校、車站等較封閉場景搭建貨架，用戶通過微信、支付寶掃碼支付，從貨架拿取商品，但商品貨損率高，在運營一年後，大部分無人貨架項目都已暫停運營；2018年，無人貨櫃升級為智能貨櫃，以RFID、重力感應、視覺識別技術把貨損率降下來，同時使用智能技術賦能運營及補貨過程，但是智能貨櫃技術成本高、商品識別率不能達到百分百；智能+便利店業態的另外一種形態是以Amazon Go為代表具有實體門店的智能便利店，在國內如雲拿、簡24等初創公司也有佈局，集成了複合傳感器、生物識別、計算機視覺等多種技術，用戶刷臉進門、選購、刷臉出門，實現即拿即走無感支付，與無人貨架、智能貨櫃相比這類無人便利店更加名副其實，技術集成水平最高但成本也最高，短時間內難以大規模推廣，其能夠帶來多大的商業效益也有待時間驗證。

便利店業態智能化產業鏈及競爭圖譜

本部分將從智能便利店運行、市場主體、數據架構及供應商四個部分說明國內智能+便利店業態的產業鏈和競爭格局及現狀等。

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中國智能+便利店業態生態圖譜

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文末附高清版「便利店智能+ 圖譜」獲取方式

1 智能+便利店業態環節及運行流程

智能便利店以消費者需求為驅動力，藉助於互聯網技術、人工智能、物聯網、大數據技術等將傳統便利店升級為高度數字化和智能化的智慧零售門店，將線下場景數字化、消費畫像精準化，通過智能分析運營提升效率，為消費者提供智能便捷的購物體驗。

人：便利店相對商超百貨場景下，消費者停留時間短、即買即走，用戶以年輕群體為主，店面輻射範圍小，因此需要有相對準確的消費者畫像才能更好的滿足消費者需求、提高復購，智能+便利店一方面通過數字化會員體系實現會員管理和智能營銷，另外一方面通過智能貨架、智能攝像頭實現熱區分析、消費者行為識別和需求定位，通過計算機視覺的動態和靜態識別，提供智能結算服務。

貨：便利店門店面積一般不大，商品SKU有限，因此商品的選品至關重要，擺上架的商品必須是最受消費者歡迎的、最能滿足解決消費者即時需求同時利潤最高、最好賣銷量最高的產品，而如何選出這樣的商品品類、商品如何擺放以及保證供應迅速補貨十分重要，智能+便利店通過消費者數據、門店數據等實時更新及智能分析，深度挖掘消費者的需求實現智能選品，並對熱銷商品缺貨等提供預警智能補貨。

場：智能便利店門店本身作為一種銷售通道，目前智能化主要體現在終端設備升級，包括智能貨架、商品識別結算設備、智能攝像頭等，但是更為基礎和核心的選址目前並沒有智能化解決方案。

便利店智能化服務和運營：整個運行循環以消費者需求為中心，消費者在線下獲得便捷和智能的購物體驗，對於無人智能便利店，消費者通過會員註冊和人臉識別進入店內，通過人臉識別、商品識別和智能稱重等方式進行無感支付；便利店基於互聯網技術、人工智能技術、物聯網技術等來感知消費需求，優化店內商品組合及價格區間，智能通知補貨，預測消費趨勢並指導上游生產配送。

智能+便利店主體

各方巨頭入局智能便利店，傳統連鎖便利店也在智能化升級。便利店向智能化轉型升級的主體是傳統品牌連鎖店，智能便利店從誕生起就主打智能體驗並以此為賣點，智能化程度相較於傳統的品牌連鎖便利店高。最傳統的夫妻便利店目前以數字化為主要方向，如阿里巴巴和京東分別通過零售通和京東便利店計劃幫助線下小店獲取消費者洞察、供應鏈數字化等。

品牌連鎖便利店智能化：品牌連鎖便利店主要包括日系連鎖店和本土品牌連鎖店、石油店等。目前品牌連鎖店仍以數字化發展為主要發力方向，如打通線上線下會員體系，尤其是藉助互聯網提供O2O服務是其當下的戰略重點，如聯合本地服務平臺提供外賣、到家服務，或者是提供手機提前下單到門店自提服務等；連鎖便利店的智能化升級逐漸推進，主要是門店終端智能升級及運營體系智能優化，首先通過升級門店智能終端以人臉識別、商品識別、重力傳感等技術獲取線下消費數據，然後通過機器學習技術對線上線下獲取的大數據進行分析得出洞察。

品牌連鎖便利店把智能便利店及無人值守智能貨櫃作為現有門店渠道的補充去進行試點探索，並把其中得到的業務洞察用於改進商品選品、智能營銷等。如中國石化利用京東的智慧門店科技和智慧供應鏈升級自己的線下網點，中石化和京東合作的易捷京東智慧便利店落地安徽宿遷；711在臺灣開設了“X-Store”無人智能便利店，該店整合了國內外20多家廠商的人工智能技術；全家則大規模應用自動收銀機減少排隊提升體驗同時利用無人智能貨櫃更接近消費者就近提供服務。

智能便利店：主要包含具有實體門店的智能便利店和無人值守智能貨櫃，兩者形式不同但其利用的智能化技術手段一致，包括大數據分析、計算機視覺、物聯網傳感技術、生物識別技術等，智能貨櫃經歷了RFID技術貨櫃、計算機視覺靜態識別貨櫃、動態識別智能貨櫃，這些不同技術手段有各自的利弊且都成本較高，都還在不斷進化過程中。消費者註冊會員，通過掃碼或者人臉識別進入店內，拿到商品後，通過圖像識別及智能感應等方式進行商品識別和扣款。門店通過大量的動靜態識別、智能感應、智能攝像頭等採集線下消費行為數據，對線上線下數據打通，利用機器學習等技術得出業務洞察，給線下門店提供智能選品、品類組合優化、擺放、庫存優化方案，優化後吸引更多線下流量，形成閉環。

目前智能+便利店業態仍處於探索階段，從競爭格局上看，入局智能便利店的企業既有科技、電商、零售巨頭也包括大量初創企業，但仍以互聯網企業為主，智能便利店需要巨大的前期投入以及極高的後期技術維護成本，在智能+便利店業態商業模式未跑通的情況下，許多抗風險能力不高的智能貨櫃初創企業被淘汰出局。智能貨櫃形態目前多作為便利店企業現有門店的補充渠道和試點，如全家在地鐵站投放智能貨櫃；而擁有智能便利店軟硬件技術和解決方案的企業雖然自己也在開設線下店，但以面向B端為傳統便利店提供智能升級解決方案為主。

3 智能+便利店業態數據架構

智能+便利店大數據平臺的智能分析為門店智能運營提供業務洞察。智能+便利店數據架構包括：基礎數據層、大數據平臺層和智能應用層。

基礎數據層包括通過互聯網技術、人臉識別技術、物聯網技術等獲取的人、貨、場大數據，包括會員數據、門店數據、商品數據、供應商數據、物流數據等。

大數據平臺層的核心在於基於底層數據、線下業務場景和業務邏輯進行智能挖掘，通過機器學習建立智能分析模型並不斷調優，為智能便利店的運維提供多種業務洞察，如銷售分析、毛利分析、成本分析、預警分析等，並在此基礎上整合為不同的業務中心。

智能應用層主要包括智能營銷、智能門店和供應鏈。便利店根據用戶畫像和會員體系進行引流、推送等，增強用戶粘性和消費頻次，門店根據消費者需求、門店熱力圖分析、行為識別、智能價籤等進行智能選品、優化位置擺放和商品組合，為消費者提供智能便捷的購物體驗，具有圖像識別功能的攝像頭為便利店提供智能防盜防損等和商品識別等功能。

在便利店業態智能＋的數據運維繫統中，智能化的本質在於對大數據智能化分析，輔助便利店實現消費者層面千人千面精準營銷、門店層面千店千面經營，通過人工智能這一智能大腦瞭解消費者購物偏好和需求，瞭解門店應該補什麼貨怎麼進行商品組合等。

從智能+便利店業態的應用情況來看，大多數便利店的會員、門店和供應鏈等的數字化還在進行當中，各個部分的數據並沒有有機的整合起來、缺乏有效的智能分析預警，還沒有形成可以有效反哺運營的智能化體系。

4 智能+便利店供應商

智能+便利店技術及解決方案持續在實踐中完善，技術成熟度及綜合解決方案需要持續完善提升。

雲服務商為智能+便利店業態的整個產業鏈上企業的運營管理系統等提供底層的數據存儲、計算等服務。

供應鏈服務商為智能便利店提供商品貨源以及物流配送服務。進貨難、進貨貴是便利店供應鏈的一個痛點，傳統的B2B採購平臺也在向智能化方面升級，智慧採購平臺如“拼便宜”通過對上游供應商及下游便利店雙方數據的採集分析，從多個維度構建算法模型進行數據的智能匹配，幫助門店計算出最優的採購方案、優化物流庫存管理、實現倉貨協同，緩解進貨難進貨貴問題。物流服務商主要基於物聯網技術為智能便利店提供倉儲和物流配送服務。便利店的配送以小批量、多次為主，另外鮮食及冷凍食品對倉儲和配送的要求較高，物流服務商通過多種傳感技術等為便利店提供實時物流數據，實現配送路線優化、減少配送次數、成本降低等。

單一技術及設備服務商為智能+便利店提供智能貨架、圖像識別技術、傳感設備、ERP系統、大數據分析系統及智能支付等軟硬件系統等。計算機視覺能夠幫助智能便利店實現商品動靜態識別；電子價籤能夠實現線上線下一鍵價格同步等功能，方便執行促銷等活動。

AI+零售綜合方案供應商專注於智能+便利店軟硬件技術和設備的能力輸出，幫助傳統便利店升級成為智能便利店。由於智能便利店發展模式還不成熟，部分綜合解決方案供應商自身也在線下開設智能便利店，以完善並證明其智能零售系統的可行性。

5 便利店業態智能化展望

目前在便利店人、貨、場三方面，智能化的改造升級主要集中於人和貨兩方面，包括商品的智能選品、智能支付、智能識別、消費者需求精準捕捉、智能營銷等；但是針對場即門店本身的智能化尚未開始，如選址、面積、人員配比、店面裝修美化等方面仍然有賴於運營人員經驗的積累；另外，無人智能便利店和智能貨櫃很難售賣利潤率較高的鮮食，這也是一個需要智能化技術改進的方面。

總的來看，智能便利店是一種技術進步的新零售形態，尚處在發展初期，終端設備和技術投入等成本都比較高，無論從用戶體驗還是核心技術上都存在諸多待解決的問題，後期發展還有待市場進一步驗證。但毋庸置疑

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