传统连锁店问题众多，转型新零售已是趋势

连锁店是指众多小规模的、分散的、经营同类商品和服务的同一品牌的零售店,在总部的组织领导下，采取共同的经营方针、一致的营销行动，实行集中采购与分散销售的有机结合，通过规范化经营实现规模经济效益的联合，大环境下，传统连锁转型新零售已经是趋势。那么传统连锁店存在哪些问题?传统连锁店怎么转型新零售?

传统连锁店存在哪些问题？

传统连锁需具备三大关键：单店盈利模型，扩张模型，运营模型。单店盈利面临六大困惑。

1、低频消费

店内产品复购率低，因为店面缺乏创新力，没有激发消费需求，未形成消费习惯;

2、线上冲击

传统门店仅是时间的延续形成低价值的竞争优势;

3、成本攀升

房租成本上涨，增加了单店运营成本压力。若把握住新零售线上加线下的运营关键，就发现房租对门店运营影响力微弱。

4、坐等养店

即使是中高端产品，线下店面未与消费者进行积极互动，坐等销量，显然是不适合现代社会消费模式。

5、关系团购

依旧保持传统的关系团购，和互联网消费形式错节。

6、模式陈旧

传统的运营模式在市场适应的能力逐步下降，逐步被时代抛弃。

传统连锁店怎么转型新零售？

新零售连锁对连锁渠道有六大赋能：线上赋能、线下赋能、店内赋能、店外赋能、零售赋能和服务赋能。

1、线上赋能

借助线上系统化导流平台汇聚并捕捉长尾流量，通过微信公众号、APP、第三方平台、本地生活类媒体等形成线上传播矩阵，汇聚流量。

2、线下赋能

我们缺乏体验的门店只是连锁的2.0，比如传统的专卖店，仅仅只是一个卖货的场所而已，缺乏体验感，即视觉、听觉、触觉、味觉、体验感，五感体验。比如，利用VR技术可真实性的感受国外酒庄场景，包括产品生产的整个流程。店内有浪漫舒缓的音乐，营造红酒体验气氛，就如同茶叶店需要点檀香播放古典乐曲。

新连锁店迫切需要一种新的数据类型，整合渠道数据，改进现有的商业应用，以满足新的零售场景的需求。需要充分借助数据技术建立“联动粘性”。从供应链和流通链，到物流、供应、营销，再到整个财务流程的整合，数据能够不断优化。

数据技术在连锁经营中的应用是缩短循环周期，提高管理效率，建立连锁成本壁垒，加强精细化管理，优化供应链。另一方面，通过收集消费者行为，每一笔交易和客户数据都被沉淀。借助人工智能技术等大数据，消费者的认知、兴趣、购买，保持整个链数据，精准支持品牌战略，个性化营销。

根据以上内容可以了解到传统连锁店存在哪些问题，传统连锁店是怎么转型新零售。

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