【新浪财经】高瓴资本张磊详谈如何改造百丽:店员不再是卖货的
发布时间:2018-01-19 浏览次数:13422次

2018年1月11日,上海交通大学上海高级金融学院主办的2018高金新年论坛隆重举行。本次论坛聚焦“2018中国金融改革及金融科技发展前景”,展望金融行业的发展大趋势。本次论坛由高金党委书记朱启贵主持,高金学术委员会主席王江致欢迎辞、高金执行院长、金融学教授张春、中国社会科学院学部委员李扬、中国社会科学院学部委员余永定、高瓴资本创始人张磊等分别发表主题演讲。1月12日,新浪财经对此做出了报道。

高瓴资本张磊详谈如何改造百丽:店员不再是卖货的

“虽然科技1.0创造了很多首富,但我认为这不是解决中国发展问题的关键。中国发展问题的关键是,让更多已经被留在后面的人搭上科技的便车,做有尊严的工作不是靠收入再分配能够解决的,是我们要用科技、用资本作为杠杆。”高瓴资本创始人兼首席执行官张磊说道。

亚洲最大的私募股权投资基金创始人;名下公司管理400亿美元的资产;投资过摩拜单车、美团等;以170亿元人民币身价登上2017年胡润富豪榜……张磊身上的这些标签都让人对他充满了好奇。

中国人民大学毕业的张磊,再度到耶鲁大学深造,其于2008年回国创办了高瓴资本。他最常谈及投资人的三个哲学即“守正用奇”、“弱水三千,但取一瓢”、“桃李不言、下自成蹊”。今日,他在上海交通大学上海高级金融学院主办的2018高金新年论坛上分享了他的2018年投资展望。

“科技创新怎么从1.0演变到2.0,而2.0的演变怎么赋能传统行业?”这是张磊提出的投资命题。据他回顾,以BAT为例,所有科技创新1.0的特点核心词是“连接”。

“百度是连接人与信息,腾讯是连接人与人,阿里巴巴、京东商城是连接人与商品,我们投资的滴滴打车、摩拜单车、美团是连接人与服务。”张磊表示,这些属于商业模式的创新,不是真正应用科技的发明,也不是真正让科技跟传统企业结合。

他认为,科技创新2.0的真正主题是传统行业——这不是“互联网+”,而应该是“+互联网”。“传统行业的特点跟1.0的区别是什么呢?1.0在社会造成的结果是赢家通吃,这个过程中,很多行业都出现了一将功成万骨枯的阶段,出现了一个成功的企业,背后很多很多的传统企业都消失掉了。”张磊这样说道。

他提出,科技创新2.0时期,希望创新更有普惠精神,创新能够使更多人搭上科技的便车。以自身为例,历史上投资了大量高科技企业的高瓴资本,这些年投资了大量消费企业——江小白(白酒)、良品铺子(零食)、孩子王(妈妈的圈子)、公牛插线板、Peets咖啡以及最为人乐道的“鞋王”百丽。

以良品铺子为例,在张磊的投资下,他们大量通过数据驱动搭建了全渠道会员体系,今年短期内,在有限的几个城市中做到60亿元的销售额。而Peets咖啡,据其介绍,这是用一种网红平台的形式,把最好的咖啡带入进去。咖啡制作的过程完全展开,把喝咖啡这件事当作不是卖一杯咖啡,而是卖一种体验。截至如今,Peets咖啡上海店已经是全球所有店单店收入最高的店。

而百丽的这笔收购,是2017年香港最大并购案,也是当前张磊最受瞩目的一笔投资。作为曾经的“一代鞋王”,百丽辉煌历史与7月退市形成鲜明对比。在曾经的鞋王走下坡的时候,张磊成为了百丽的新任控股股东。

“过去五年,每年百丽销售额是下降的,十几万员工在电商和互联网的冲击下也没有找到方向。在这个过程中,我们收购了以后,第一步是改变人的思考方式,不要再想它是传统企业。”张磊称。

高瓴资本的调查显示,百丽有3亿到4亿的用户,每天进店的人数400万到600万。这个数据是什么概念呢?按互联网语言这个数据是DAU,上述 DAU的量级也是全中国前十大电商之一,每天试穿的人数有60万到100万,每天购买的人数30万到50万,复购率25%。张磊表示,他们从这样漏斗的模型重新回顾公司的发展,思考怎么能够把效率提升。

“百货商场里,三分之一以上鞋柜百丽集团拥有很大市场占有率。那么问题出在哪里呢?第一大家不去百货商场了,虽然你做的很好,但消费者离你的渠道远离。第二,在电商中大量更便宜的产品或者假货引起的各方面冲击。”张磊分析,第一步,开发很多终端赋能工具,从实时的数据中看到每一间店做什么,收集整个商圈人流,把库存协调人员管理系统都带到公司里面。

张磊举例,以前百丽的20000家店订货的时候,都是店长决定哪些货,这个货到底能不能卖,卖得好还是卖得不好,大家都不知道,存货的调整过程是很痛苦的。不过,他们现在有大量的数据分析——为什么一双鞋放在店里30天都没有人试穿?那么这双鞋不适合放在店里;为什么一款高跟鞋在店里一天被试穿30次,但只有一次购买?因为发现这双鞋做得很漂亮,但穿起来不舒服。

张磊还提出,未来百丽的店长、店员不再是”卖货“而是时尚顾问,他们会开发相应的工具包,将店铺运营数据全程扫描,来借此分析店铺的运营潜力,同时通过分析历史数据,看到不同季节、不同时期、不同周边环境中对销售带来的影响。


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