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美妝實體轉型

圖文 更新时间:2024-12-23 12:28:34

美妝零售巨頭ULTA BEAUTY是絲芙蘭在北美市場最大的競争對手,美國市場份額一度超越絲芙蘭成為第一。截至 2019 年 8 月,公司在美國擁有1213 家門店,會員數量超 3180 萬,2019年銷售額約為67.17億美元。ULTA的優勢主要體現在選址、品類、用戶體驗和數字化運營等方面。

不少從業者期待着“ULTA超越絲芙蘭”的故事有一天在國内發生。比起被稱作“中國版絲芙蘭”,近期完成Pre-A輪融資的線下美妝集合店「NOISY Beauty」更想成長為“中國版Ulta Beauty”, 或美妝領域的“茑屋”。

國内美妝渠道正進入變革期,近一兩年還出現了THE COLORIST和WOW COLOUR等新崛起的線下美妝集合店。在「NOISY Beauty」創始人麥子看來,國内美妝零售市場仍非常分散,全國大概有超過二十萬家“夫妻老婆店”存在,發展空間很大。“大家在模式上其實都大差不差,差異在經營思路和打法上。”

做線下美妝零售,從下沉市場開始

ULTA在發展前期将店鋪選址在租金低、客流量大的郊區,以避開市中心的激烈競争和高成本投入,這也是其迅速擴張的原因之一。「NOISY Beauty」則選擇從下沉市場切入,2018年成立至今已在廣東、江西等地開出20多家門店,2019年銷售額超過2000萬。零售的邏輯是快速複制,二三線城市的租金比一線城市低很多,麥子說幾乎所有門店在疫情前都已回本,其中一家回本隻用了5天。

另一方面,下沉城市美妝零售渠道更加分散,除了屈臣氏,還沒有更多知名品牌跑出來,競争沒那麼激烈。團隊曾在地級市做過一份調研,發現80%的調研對象都知道屈臣氏,隻有約10%的調研對象知道絲芙蘭,麥子笑稱「NOISY Beauty」在這些地域的知名度跟絲芙蘭差不多。

「NOISY Beauty」店面多集中在大型購物中心,聚焦年輕群體,和夫妻老婆店不構成直接競争。“二、三線城市年輕人雖然消費能力比一線城市低一些,但消費觀念一樣時髦,網上購物頻繁,我們把新潮優質的産品送到消費者面前,且線上線下同價,大家在小紅書種完草可以去線下店拔個草”, 麥子解釋說, “這裡年輕人空閑時間更多,平時逛一逛沖動消費,我們其實會吃到這波紅利。”

美妝實體轉型(從下沉市場切入美妝零售)1

品類上織一張“足夠大的網”,服務上聚焦“人與人的連接”

THE COLORIST和WOW COLOUR在品類上以彩妝産品為主,都去掉了線下傳統導購環節,隻在需要時提供服務。

相比起來,彩妝産品在「NOISY Beauty」的占比并不高,大約在40%-45%之間,小于護膚産品占比。除了彩妝産品利潤率較低的原因,麥子介紹說非大牌護膚品在線上的競争力很難超過歐萊雅、雅詩蘭黛等國際巨頭,但在線下則有可能通過性價比獲得均等機會。消費者有試用需求,配方、包裝和味道等特征也可以通過現場試用、BA介紹等凸顯出來。

另外,線下流量并不精準,商場裡有價格敏感型用戶,也有土豪型用戶。「NOISY Beauty」要在商品結構上織一張足夠大的網,這點和ULTA BEAUTY的打法類似。目前店SKU豐富度和庫存量都很高,産品價格從29.9到幾百元不等,已入駐超過240個國内外品牌,其中新國貨熱門品牌如橘朵、Hedone、素士等占比不斷增加,價位最貴的是後和菲洛嘉,單店最高SKU超過5000個。

服務方面,「NOISY Beauty」關注用戶體驗和人與人的連接。團隊像日本茑屋學習“探索式體驗”和“遊樂園邏輯”,打造 “Joy & Surprise”的購物氛圍,讓消費者不購買産品也能從頭試用到尾,并通過店員産生信任和喜歡的關系。麥子介紹說,人與貨的連接天貓這類線上模式已經做的非常好了,沒必要線下再做一遍,拼效率很難拼得過天貓。

「NOISY Beauty」在面積150平方米的店鋪配置約5名工作人員,在客戶需要時提供服務。公司為導購設置有溝通類的培訓和演練,并提供一套有效服務消費者的解決方案。店内還定期組織美妝類活動,為消費者提供新儀器試用等免費服務。并将CRM的數據分給核心導購,維護老客群。目前,運營一年以上的店鋪每月老顧客複購率約為90%。

美妝實體轉型(從下沉市場切入美妝零售)2

在鋪店之前,把數字化系統做好

在成為投資人前,麥子從事技術相關工作多年,先後在華為和SAP等公司就職,有服務大型企業經驗。這段工作經曆讓麥子認識到,公司成長到一定規模後再引入數字化系統代價非常高。ERP對零售商來說是水滴石穿的過程,前期雖然投入很大,但随着規模擴大,系統發揮的作用會越來越強。

目前「NOISY Beauty」總部團隊僅有9人,高度依靠數字系統和新現代管理方式。團隊在落地第一家門店前先研發了一套ERP系統,投入到IT方面的資金曾一度超過門店。系統能夠通過數據和模型,對庫存、銷售和陳列位更改等業務做出預測。

用陳列預測舉例,店内陳列基本處于天天需要更改的狀态,系統為每家門店儲存3-6個月的數據,并計算出陳列方式和銷售額的關系,找到自身客群消費能力和喜好商品的特點,店員再根據系統完整調整過程。麥子介紹說,雖然前期系統會出現預測錯誤的情況,但随着數據的積累和錯誤修正,預測效率将越來越高。

「NOISY Beauty」已完成由真格基金領投,複星銳正跟投的Pre-A輪融資,本輪融資将主要用于用戶服務團隊、培訓團隊和市場等團隊的擴建。如果疫情好轉,擴張順利,團隊希望在2021年底開出300家門店。

此處插播一條招聘小廣播:

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