デジタル時代の伝統小売業の存亡状況：潘東来と永輝の「突破戦」は業界にどんな教訓を与えたのか？

店舗の調整は、もはや単なる改装のアップグレードではなく、消費者のニーズを中心に「人・商品・場所」の関係を再構築する体系的な変更です。本稿では、パンドンライやヨンフイなどの小売大手の「突破戦」を分析し、組織管理の遺伝子組み換え、サプライチェーンの緊密な連携、デジタル体験のシナリオ革命、収益モデルの再構築を通じて、小売企業が伝統的な小売からデジタル小売への驚くべき変革をどのように達成できるかを深く探ります。

2004年以降、小売業界では店舗調整がトレンドとなってきましたが、店舗調整はもはや単なる「改装・グレードアップ」ではありません。本質的には、消費者のニーズを中心に据え、「人・モノ・場所」の関係を再構築し、組織管理、サプライチェーン連携、デジタル機能など、チェーン全体の体系的な変化を推進します。次のケースを見てみましょう。

「午前3時15分、スーパーマーケットのパイロット店舗のAI棚監視システムが突然赤信号警告を発しました。バナナ陳列エリアの成熟曲線が5時間以内に閾値を超えます！」

システムは、ディープラーニングモデルによる皮むきの斑点、柔らかさ、硬さのリアルタイム分析に基づいて、割引プランの自動生成、即時配達員の派遣、3キロ以内の会員への「バナナシェイクパッケージ」の期間限定クーポンのプッシュという3段階の緊急対応を同時に発動しました。アルゴリズムが主導するこの「バナナ電撃戦」により、日の出前に期限切れ在庫の87％の消化が完了しました。

これはデジタル時代に実際に起こった事例です。上記のケースは単なる技術的な変化ではなく、より重要なのは組織的な変化です。

インターネットと伝統産業の「デジタルトランスフォーメーション」を自ら体験した実務家として、私は小売業の改革は古い車両にテスラモーターを取り付けることではなく、路線全体の根底にあるロジックを再構築することだと考えています。インターネット企業でO2Oプロジェクトに取り組んでいた頃、伝統的な業界の企業と取引することが多かったことを覚えています。当時、私たちは「XX の伝統的な企業には DNA に BAT が欠けている」と冗談を言っていました。今振り返ってみると、この「遺伝的欠陥」は本質的にピラミッド型組織とフラットな意思決定の不一致であり、つまり組織が後進的であることを意味します。

1. 行き詰まりを打破する鍵：組織管理、「コントロール」から「エンパワーメント」への遺伝子組み換え

小売業界全体が現在、「人間の脳による経験主導」から「インテリジェントなデータ主導」への移行期にあります。小売企業がデジタル時代をうまく乗り切りたいのであれば、AI アルゴリズムを活用して組織の効率を高め、従来の小売業の遺伝子を変革する必要があります。

1.1 従業員のモチベーションと能力向上

Pangdonglai の成功は、従業員の幸福がサービス品質の根底にあるロジックであることを証明しています。純利益の50％を従業員配当に充て、給与は業界平均より30％高く、労働時間は8時間に短縮されている。

永輝がこのモデルに従って店舗を調整した後、従業員のサービスに対する取り組みは大幅に改善され、初日の顧客数は 25,000 人を超えました。この「パートナーシップ思考」は、従来のツリー型組織を破壊し、従業員を執行者から利益共同体へと変革します。

1.2 アジャイル組織構造調整

コンビニエンスストアのデジタル化プロジェクトに参加しました。 「業務変革＋経営変革＋組織変革」の3本柱のアプローチにより、10万人の従業員と3万店舗をカバーするデジタルコラボレーションプラットフォームを構築し、エンドツーエンドのクローズドループプロセス管理を実現しました。

さらに、Hema NBはディスカウントへの転換の過程で、「本部-地域-店舗」の3レベルの連携メカニズムを採用し、ドリアン千段ケーキの価格戦争中にサプライチェーンをリアルタイムで調整するなど、市場の変化に迅速に対応しました。

1.3 組織に統合されたAI機能とテクノロジー

技術の浸透≠ITツールの積み重ね。世界的に有名なコンビニエンスストアのAI補充システムは、物流の応答時間を10時間に短縮できます。このシステムの核となるのは、アルゴリズムの複雑さではなく、2,000 店舗の店長の経験を動的な経験要素に変換することです。

AIは、ChatGPTやDeepSeekなどの大規模モデルに基づき、400万件以上の実際のケースを通じて、「北半球の冬のホットドリンクの陳列面積を15％増やす必要がある」といった優れた地域限定のビジネス体験を理解することができます。

1.4 AIの機能がビジネスシナリオに役立つ

世界的に有名なコンビニエンス ストアでは、AI システムを使用して優秀な店長の能力を AI インテリジェント エンティティにカプセル化し、新入社員が 5 年勤務のベテラン社員に匹敵する意思決定レベルに到達できるようにしています。これが遺伝子組み換えのメスです。

上記はすべて私が個人的に関わった事例です。

2. サプライチェーン：「ゼロサムゲーム」から「共生ネットワーク」へ

2.1 サプライヤー間の緊密な連携によるハードディスカウントモデル

アルディは、自社製品の 90% 以上を所有するという戦略を通じて、直接調達とコスト管理を実現しています。 1リットルの100％オレンジジュースの価格はわずか9.9元で、サムズクラブの同品質の製品の価格のわずか87％です。

HEMAは「割引専用チャネル」を通じて賞味期限が近い商品の流通効率を最適化し、ロス率を8%から1.2%に削減し、マンゴーケーキの1日あたりの売上を26倍に増加させました。

上記のモデルでは、サプライヤーとの柔軟なサプライ チェーンの構築、さらにはデータ予測モデルの共有も必要です。

2.2 地域サプライチェーンのレジリエンスの構築

Bubugaoは湖南市場で「地元農家からの直接供給＋中央厨房での調理済み食事」モデルを実施し、生鮮食品のロス率を40％削減し、PangdonglaiとのSKU重複を90％以上増加させました。

コストコは「世界的な製品選択 + 地域のカスタマイズ」戦略を採用し、規模の経済を確保しながら地域のニーズを満たしています。例えば、深セン店では中国南部の食生活の嗜好に合わせた新鮮な魚介類のコーナーを導入した。

ヘマの「データ裸ストリーキング」実験

リアルタイムの販売ヒートマップを主要サプライヤーに公開し、AI 予測システムへのアクセスも可能にしました。ある菓子工場では、地域の味覚の違いに合わせて甘さを調整し、地域の再購入率が 90% 増加しました。生鮮食品業者は「売れ残り注意報」により、事前に調理済みの料理に切り替え、ロス率は15％から2％に減少した。コスト：生産コストの AI 監査を受け入れる必要があり、データの透明性のためにサプライヤーの 17% が協力を中止しました。

パンドンライ「共同研究開発」賭博協定

サプライヤーと独占製品開発軍事注文を締結：初年度のチャネル料金は無料ですが、製法特許は共有する必要があります。売上高3000万以上の場合は5％の還元、3000万未満の場合は研究開発費を補填します。実績：自社ブランドの割合は35％に達し、顧客平均価格は競合他社より42％高くなりました。

3. デジタルエクスペリエンス：「ツールの応用」から「シナリオ革命」へ

3.1 オムニチャネル統合インテリジェントサービス

コンビニエンスストアがデジタル店員とAI接客サービス「小佳」を導入し、大規模モデルを通じて24時間多言語サービスを実現した。応答時間はわずか14秒でした。 SKU の最適化後、顧客の平均支出額が 15% 増加しました。

「オンライン速達+オフライン体験店舗」モデルを通じて、サムズクラブのオンライン注文は30％以上を占め、その前方倉庫ネットワークは47都市をカバーしています。

3.2 データ駆動型精密演算

永輝の改装店舗はデジタルツールを活用して消費者行動を分析し、SKUの入れ替え率は60％～70％に達し、輸入品の割合は20％に増加し、焼き菓子の売上は前年比520％増加した。

HEMA はスマート棚を通じて在庫をリアルタイムで監視し、在庫切れ率を 3% 未満に削減し、新鮮なオンライン SKU の割合を 40% にまで低減しました。

4. 収益モデルの再構築：「価格差依存」から「価値共有」へ

従来のビジネス環境では、企業の利益モデルは、製品やサービスの売買価格の差に大きく依存しています。

このモデルは古くなっています。消費者の商品に対する需要は、もはや単なる実用的なものではありません。ユーザーが商品を購入するチャネル、商品情報を入手するメディア、商品購入の意思決定要因など、これまでの店頭販売モデルとはまったく異なります。ユーザーに必要なのは、単純な売買関係ではなく共感です。

「価値共有」では、より持続可能で相互に有益な開発を実現するために、サプライチェーン、顧客、その他の関係者のあらゆるリンクと価値を創造し共有する必要があります。いくつかの事例を見てみましょう。

4.1 会員制度と階層型運営

コストコは年間258元の利用料を課すことで高価値ユーザーを選別し、SKUを3,000に減らしているが、単一店舗の1平方メートル当たりの売上高は従来のスーパーマーケットの4倍である。

サムズクラブは「会員価格＋限定商品」の組み合わせを開始しました。例えば、メンバーズマークの卵黄チップスは年間販売数が1億個を超え、再購入率は65%です。

このモデルでは、企業とサプライヤーが協力して製品の強みを磨くことが求められます。

4.2 利益分配メカニズムの革新

アルディはサプライヤーと長期協力契約を締結し、物流コストの20%削減分をパートナーに還元し、安定した利益連鎖を形成している。パン・ドンライは「日替わり＋週替わり」の仕組みを通じてサプライヤーと販売データを共有し、商品回転率を業界平均の60％を大きく上回る95％にまで高めた。

5. 根底にあるロジック: ユーザーの操作は「ネギを切る」ことではなく「作物を植える」ことである

オリエンタルセレクションの事例は、ユーザープールが臨界点（通常は数百万DAU）を超えて蓄積されると、たとえ否定的な世論に遭遇したとしても、基本ベースは「新規追加+維持」の二輪駆動によって依然として安定性を維持できることを証明しています。

しかし、本当の強みは、ユーザーの価値を単一の取引から生涯にわたるサービスにアップグレードすることにあります。これについては以前の記事で何度も共有しているので、ここでは繰り返しません。

6. 付録：成長戦略を段階的に分解する：成長モデルの実践的共有

6.1 新規参入時代：「交通幻想」を打ち破るコンバージョン設計

正確なリーチ

• アクティブアプリユーザー → プッシュ＋サイト内メッセージの組み合わせ（開封率37%増加）
• ミニプログラムユーザー → テンプレートメッセージ + ソーシャル分裂（コンバージョンコストが52％削減）
• 第三者転用ユーザー→SMS+AI発信（認証率28%増加）

低閾値フック

• 9.9元のトライアルパッケージ+39元以上の注文で送料無料（初回注文のコンバージョン率が63％増加）
• 新規のお客様限定の「段階的割引」（2 回目の注文で 20% オフ、3 回目の注文で 30% オフ）

事例：ある生鮮食品プラットフォームは、「新規ユーザーが1元で卵を購入+翌日配達」という組み合わせにより、最初の1か月で新規ユーザーの維持率が78%を達成しました。これは業界平均の45%を大幅に上回っています。

6.2 成長段階: 店舗内フルフィルメントの「黄金の72時間ルール」

履行リマインダー

• 注文から5分以内に確認QRコードを送信（注文損失を15％削減）
• フルフィルメントの 3 時間前に LBS プッシュをトリガー (店舗訪問率が 41% 増加)

シーンバインディング

• 「ステーキを買うとワインデカンタが無料になる」（関連購入により顧客の支出が32%増加）
• 「週末親子パン教室＋食品パッケージの先行販売」（再購入サイクルを14日間に短縮）データ分析：ユーザーが3回のフルフィルメントを完了すると、LTV（ユーザー生涯価値）が初回注文ユーザーの6.2倍に達します。

6.3 成熟度: 「取引関係」から「感情アカウント」へ

階層型操作

• 一般会員 → 月間消費リストインセンティブ（TOP10%のユーザーがGMVの52%を占めます）
• 富裕層ユーザー → 専属バトラー1V1サービス（ARPU値290%増加）

メモリポイント製造

• 誕生日に無料のカスタムケーキデコレーションサービス（NPSが38ポイント増加）
• ペット会員カードはペットの誕生日に紐づけられています（関連カテゴリーの再購入率は89％）

直感に反する: 成熟ユーザーの運用コストは新規ユーザーよりも 64% 低くなりますが、利益への貢献は 81% に達します。

6.4 損失期間: リコールは「嫌がらせ」ではなく「信頼の再構築」

早期警告メカニズム

• 15日間消費しないとWeChat Enterprise限定クーポンが発動します（傍受成功率61%）
• ユーザーが 30 日間ログインしていない場合はフォローアップ コールを開始します (ユーザーを呼び戻すコストは、新規ユーザーを引き付けるコストよりも 53% 低くなります)

感情的なカード

• 「旧友へのお返しギフトパック」（手書きのサンキューカード＋新商品お試しパック付き）
• 「見逃した人気商品リスト」H5（クリック率が業界平均の2.7倍を上回った）

痛みと苦しみから学んだ教訓: ある美容ブランドはかつて大量のクーポン回収を実施しましたが、その結果、ユーザーの 23% が永久に失われました。割引の強さよりも正確さのほうが重要です。

6.5 ユーザーケアの「ピークエンドルール」の適用

ピークエクスペリエンス

• 雨の日に「ジンジャーティー無料」をプッシュ通知（当日の来店率が19％増加）
• 「非接触型ショッピングガイド」は流行期間中に開始されました（好感度74％増加）

最終価値設計

• チェックアウト時にシードブラインドボックスを無料でプレゼント（ソーシャルシェア率が56%増加）
• ホテルを出た後にサービス評価+抽選のチャンスを誘発（ネガティブなレビュー阻止率82％）

上記は私の個人的な意見ですが、皆様にとって貴重な参考になれば幸いです。