數字賦能催生酒類業態的進化 為酒類零售帶來大變革

開欄語：線上購物、在線外賣、無感支付等數字化消費場景正在潛移默化地改變著我們的生活方式;信息化、數字化轉型正在加速推動全行業實現變革……數字經濟不僅是商業模式的重大革命、經濟高質量發展的新引擎，更是人民美好生活的重要實現路徑。

酒，不僅流傳在古往今來的詩句當中，更傳承在中國千年文化當中。酒類渠道是美酒與消費者間連接的橋梁。而如今，隨著科技進步與發展，數字化賦予酒類渠道以更加新穎的方式牽起美酒與消費者的手。

作為垂直酒類渠道代表企業，1919酒類直供(以下簡稱“1919”)借力數字化推出酒類零售新方式——1919快喝無人酒柜。同時，酒水瓶身附溯源二維碼更是將數字化直面展現給消費者，讓消費者不再擔心購入假酒。

北京酒類流通行業協會秘書長程萬松指出，數字技術進步正在從移動互聯向智能物聯轉變。5G時代將實現人工智能物聯網的普及，而到6G時代將使人工智能物聯網升級加速，智能物聯將會給酒類電商的進化提供新的技術支持。智能物聯的應用場景，智能物聯衍生的酒柜、酒具等智能硬件將會陸續出現。對于酒類渠道而言，“風口”將不再是某一個，而是多個。

賦能新零售

恍然間，隨時隨地喝到想喝的酒已經成為人們稀松平常的生活。各式各樣的酒水客戶端、多樣選擇的酒水外賣甚至在午夜的街邊會有閃爍著明亮燈光的無人酒柜……酒類渠道借數字化滲透到了消費者生活的各個場景。

而這背后，是數字化在賦能酒類渠道的更新。北京商報記者了解到，今年6月，1919成立創新業務板塊，開拓無人零售、好耍酒吧等創新業態，其中的無人零售正是1919快喝無人酒柜。

酒類渠道布局新零售發生在酒類新零售用戶規模逐漸擴大的背景之下。iiMedia Research數據顯示，近年來我國酒類新零售用戶規模呈現波動增長趨勢，預計到2021年，我國酒類新零售用戶規模將達到5.36億人。

北京商報記者查閱1919半年報獲悉，無人零售項目將深入到餐廳、酒店、社區等多個酒類消費購買場景，服務半徑被擴大、服務時間得以延長，滿足消費者24小時即取即飲用酒的需求。預計未來3-5年內創新業務將成為促進公司發展新增長點。

數據顯示，前三季度1919實現營收39.17億元，同比增長39.71%。其中，三季度實現營收10.90億元，較上年同期增長19.24%。

程萬松指出，數字技術的進步應用于社會生活必然帶來新興消費需求，進而倒逼商業渠道變革乃至制造領域。酒類渠道同樣如此。酒類正式進入電商至今已經10年，數字技術的進步也在不斷催生業態的進化。

溯源更安全

隨著科技的發展，二維碼成為生活中隨處可見的事物。健康寶信息登記、關注公眾號、查看商品信息……二維碼被深度運用到生活中的點點滴滴。在防偽溯源層面，二維碼的加入對于酒類渠道銷售來說如虎添翼。

一瓶酒對應一個專屬二維碼，消費者掃描瓶身二維碼即可了解到這瓶酒的產品來源、經銷商信息，店員掃描瓶身二維碼即可對相應產品進行管理及安排物流配送。小小的二維碼在很大程度上防止了假冒偽劣產品的混入。

《2020年中國酒類新零售用戶行為研究》中顯示，對于在各種酒類渠道中購買酒類產品時最關注的問題，60.8%與58.0%消費者表示主要顧慮產品質量保障與正品保障問題。針對這一問題，溯源二維碼則給予消費者在酒類渠道平臺購買產品十足的安全感。

據悉，1919自2011年便已經啟動溯源二維碼的應用。北京商報記者登錄壹玖壹玖酒類直供官網注意到，在品質保障一欄中，除溯源二維碼外，還加入了防偽封口、動態加密、實時監控等新型防偽、商品保真手段。

老酒VS新瓶

千年的酒文化與數字化相碰撞，是歷史與未來的攜手。

過去復雜、不便捷的購酒方式，到如今酒類渠道客戶端、相應電商平臺、直播、直營店、無人酒柜……多樣化平臺滿足了消費者多樣的買酒需求。從過去消費者對酒水質量常持懷疑態度，到如今酒水瓶身的防偽溯源碼給予消費者滿滿的安全感，數字化賦能酒類渠道發生改變。

《2020年白酒行業數字化發展洞察報告》顯示，“80后”、“90后”了解白酒相關信息的線上渠道覆蓋率分別達到64%、74%，線上渠道對白酒用戶的購買決策影響力也在不斷擴大。

時間的腳步從未停止，科技發展的腳步更是不曾停下。下一個酒類渠道的風口會是什么?“隨著數字技術進步，智能物聯將給酒類電商進化提供新的技術支持，未來，風口將不再是某一個，而是多個。”程萬松補充說道。

白酒營銷專家晉育峰表示，數字零售革命為傳統酒類零售帶來了巨大變革。最核心的地方在于打破時空障礙，重構人、貨、場關系。人，線上線下兩條行為軌跡，都將被大數據記錄，并以技術手段精準識別，構建圈層，精準營銷。貨，新技術完整地記錄了商品溯源和流動軌跡，既是商品，也能加載內容，成了擁有全新功能的媒介。場，各級各類消費場景以數字化被記錄和識別。人、貨、場的關系，從過去的時空隔離到現在的時空伴隨，構成了完整的閉環，并且始終被記錄、識別、累積、沉淀、清洗、歸類，最終形成大數據下的規律性趨勢。

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