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风向丨李湛军:北发集团“新华书店+”布局“无人零售”新业态

2018-04-17 严肃活泼国际君 国际出版周报

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樊文丨记者

雒文佳丨编辑

网络丨图片




李湛军

北京发行集团董事长


2018年初,由北京发行集团旗下北发网打造的全国新华书店首家人工智能图书零售盒子——“新华书店+”24小时无人智慧书店开业。




作为北京市首家24小时无人智慧书店,“新华书店+”无人智慧书店无疑是传统出版发行企业在新经济时代背景下的一次创新尝试。


今天,国际君特别邀请北京发行集团董事长李湛军,请他就无人智慧书店的现状和未来发展分享真知灼见。



机器人24小时值守


记者:北京发行集团打造无人书店的背景和初衷是什么?“新华书店+”中的“+”是指什么?


李湛军:“新华书店+”中的“+”就是指除了图书零售之外的更多其他业态。


在“书店+”中,书店更多的是扮演一个平台的角色。以书店为平台,在此基础上延伸开来,发展更多的文化和生活业态。这就是“书店+”的核心理念。




记者:无人智慧书店是科技赋能行业的典型案例。但也因为过于依赖科技,无人书店可能会在无形中隔绝部分老年人群和某些特殊人群。针对这一问题,北京发行集团是如何考虑的?您认为,如何让更大范围的人群共享无人书店带来的便捷服务?

李湛军:无人智慧书店目前存在的“科技壁垒”只是暂时的。因为科技本身的价值在于将复杂程序简单化,而未来随着科技水平的发展,复杂的程序在技术赋能下只会越来越简单和便捷化。


当下之所以有“技术壁垒”存在,使得有部分人群无法享受科技带来的便捷,归根结底也是因为技术还尚未成熟完善。


具体到我们,目前无人智慧书店还是初期的2.0版,其3.0、4.0版本也已经在开发过程中,再以后还会有更多升级版本的无人智慧书店进行迭代


这些升级后的无人智慧书店必然是能够打破“壁垒”,会更加方便和适应各类人群共享科技成果。




记者:在您看来,传统出版发行企业尝试“无人零售”有何优势,又有何挑战? 


李湛军:我认为这其中有两个优势。


👉首先是软件优势。无人零售发展至今,作为销售业态来说已不是新生事物,无人超市、无人便利店都已经出现在人们的生活中。但图书的无人零售目前来看还较为少见。这是因为相比一般超市货物的无人零售,图书无人零售的实现难度相对较大。





一方面,书店的图书品种数要远大于一般超市。一般超市的商品品种大多不会超过三到五万个品种,但书店的图书品种往往多达几十万种。


另一方面,图书的个体商品情况较普通商品更复杂。超市的商品一般都比较规格化,便于实现规模化的商品信息智能化处理,但图书个体差异很大,开本大小、薄厚、纸张装订等不尽相同,且一本书常常有多个不同的版本。要把这些商品信息进行智能处理,难度会较一般商品大。


所以我个人理解,能销售图书的智能或智慧书店,也自然能够销售其他百货。但销售百货的智慧超市或便利店,想规模化地销售图书则不太可能,因为无人售书的软硬件技术比之普通无人零售更复杂,也更先进,一般无人超市公司无法立即上手设计。 目前,北京发行集团的无人智慧书店采用的软件系统有很大一部分为自主开发。


支付便捷 仅需20秒


👉其次是功能优势。


比起单纯的无人超市和便利店,无人智慧书店更受社区欢迎。无人智慧书店能为社区提供综合性服务,它既是书店也是超市,既能够提供文化服务,又能够提供物质服务。因此,无人智慧书店更容易走进社区。


挑战方面,目前我们的无人智慧书店面临的最大挑战是如何实现线上线下的整合。


无人智慧书店能否真正成功,不是看几十平方米的书店能卖多少书,而是如何通过无人智慧书店这一媒介将线上线下完整融合起来。


文创产品、饮料等商品


在此方面,我们目前还有三个地方需要加强。一是技术团队力量不足。目前我们做线上线下融合的技术团队力量不足,无法实现大规模的线上线下融合发展;二是配齐完整的商业链元素需要一个时间过程。无人智慧书店售书容易,但要想加载销售更多非图书商品,还需要时间。这一过程中,我们如何与生产商、供货商建立良好的合作从而形成一个完整的商业或产业链,也需要我们进一步实践和探索。三是管理团队建设,要想做到线上线下融合发展,我们还需要有一个专业高效的运营管理团队。


目前,我们企业中成长起来的管理干部或团队还远不能适应无人智慧书店规模化管理的需要。管理三五个或十来个这样的店问题不大,但若形成规模,形成一个产业链或营销链,显然我们现在的准备是不足的。未来,可能需要成立或聘请专业的高素质运营管理团队。



记者:无人零售发展的关键之一是数据的攫取,北京发行集团作为有着深厚积淀的出版发行企业,如何盘活已有的数据,集聚未来的数据,从而抢占“买书人大数据”的战略高地? 


李湛军:的确,大数据和大数据技术对于企业发展所起到的助推作用如今越发凸显。


运用大数据,企业能够精准判断潜在的市场和发展机遇,合理分配资金流,使得人力物力的作用最大化,在有限范围内产生最大的商业价值。


从目前来看,出版发行业的大数据运用尚不成熟。数据的攫取和收集虽然都已经有很大发展,但数据的盘活则还处在初级阶段。如何开发和利用好大数据的产业和商业开发价值,是我们需要更深入思考的问题。当然,也需要更多的大数据人才来支撑起大数据的高效开发。


记者:传统出版发行企业属于劳动密集型企业,而无人智慧书店则强调“无人化”。在这种情况下,有不少人担心无人书店的发展会使得从业人员“失业”,对此您如何看?北京发行集团在此方面是如何规划和考虑的?

李湛军:就我们自身而言,我们现在实际上还需要更多的员工。只不过这些员工从事的工作不是图书零售方面的,而是配合无人智慧书店业态形成的辅助工作。


例如,我们接下来还准备在无人智慧书店内引入精品蔬菜、鸡蛋等生鲜销售。这些生鲜产品的处理、加工、包装、配送等辅助性工作都需要人工来完成。


一旦无人智慧书店普及化,那么从事辅助工作的员工的需求就会增加。所以我认为“无人化”后不需担心“失业”问题,因为虽然零售人员确实相应减少,但其他“幕后”辅助性人工则需求量并不小。


就图书销售人员而言,“无人化”其实是对销售人员的职业技能和知识水平提出了更高要求,尤其是对从业人员能否熟练操作“无人化”的智能化软硬件提出更高要求。


因此在人力上,我认为“无人化”后真正需要思考的问题应该是人员的职能安排和职业技能转型问题。就北京发行集团自身而言,我们和其他转型期的传统行业一样,也面临人才和机构的调整和升级问题,一方面,“高精尖”人才还比较缺乏;另一方面,传统的图书销售人员也面临着新技能的学习和培训问题。



记者:目前,无人零售模式亟待解决的问题之一是“普及和复制”。对此,北京发行集团有何独到见解?如何让无人智慧书店从“样板间”实现“规模化”,最终形成书店集群化效应? 

李湛军:无人智慧书店实际上是最经济、最便利也最容易规模化普及和复制的。


一是因为无人智慧书店本身的面积、体积小,建设成本低;二是因为无人智慧书店的人工等运营成本低,便于推广和维护。


但是,无人智慧书店实现普及的真正难点在于打造完整的“书店+”业态。因为单一的图书销售是难以维系生存和发展的。


具体到我们,目前在我们的无人智慧书店中,除图书以外的其他商品业态还没有进入,整个“书店+”的产业链也因此尚未形成完整的服务业态。在这种情况下,如果一味追求短期、快速的大范围普及,反而会影响书店的品牌。


也正因为如此,我们在开设了第一家无人智慧书店后就开始放慢“脚步”,着力打造和完善“书店+”的产业链。一旦解决了这一问题,无人智慧书店的布局和推广才容易形成集群化效应。



同时,我们还在加紧建立成熟的经营管理团队。无人智慧书店作为新科技赋能实体书店的成果,需要的是具备有技术和懂管理的双重能力的跨界管理人才。


一旦有了成熟的团队,那么无人智慧书店的普及和后期运维问题就能够顺应解决。在目前,整个出版发行产业还特别缺乏这类跨界或融合多元业态方面的职业经理人,亟需加强这方面人才的培养和引进。 


记者:未来,北京发行集团在以无人智慧书店为代表的“新零售”业态方面还有哪些布局和规划?


李湛军:今后,我们将继续调整经营模式,积极开拓与图书主业相融合的多元业态,打造自主品牌产品,加快线上线下充分融合,建设以图书为主导的多元化经营的新局面。


为此,我们提出了多元化经营的“六化”指导思想:


一是“集约化”,要求统合集团所有员工、卖场、仓储物流、物业、品牌、经营渠道和平台等资源,实现资源共享,充分利用集团一切优势资源,提升多元化经营的效益和效率,实现优质高效运营;


二是“规模化”,要以规模化运营为目标,形成集零售、批发、连锁经营、配送、物流等于一体的产业链,从而逐步形成特色品牌优势,形成市场核心竞争优势;


三是“资源化”,多元化产品要实现产地货源专营化,通过一手优质的拳头产品,打造知名度和品牌化,并获得更大盈利空间;


四是“数据化”,要运用云平台智慧技术,跟踪用户访问或消费行为,做好数据的科学和应用分析,并将分析结果运用到生产、销售等各个环节中去,推进持续优化转换率工程,提升读者与我们书店或我们提供产品的黏度;


五是“智能化”,要将北新网的线上经营与集团实体店的线下经营有机结合,突出智能引领、自助体验、网络链结等科技元素,形成优势互补、资源联动;


六是“专业化”,是指要集中专门的人员和队伍,成立专门的机构,并调动专门的资源、物力和财力,专事运营此项工作。与此同时,要精心培育自主品牌,不断挖掘有市场竞争力的专属拳头产品,产品的引进和门槛设置标准也要实现“六化”,即大众化、品牌化、时尚化、畅销化、创意化和产业化。


对于未来,我充满信心。因为不同于一般的互联网电商平台,我们有实体书店销售网络和图书主业做支撑,能够拓展更多的发展空间。IP



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