在开始正文之前，我们先来普及一个概念：“快消品”——快速消费品（FMCG，Fast Moving Consumer Goods）指使用寿命较短，消费速度较快的消费品。最普遍的如食品、个人卫生用品、烟草及酒类和饮料。通常依靠消费者高频次和重复的使用与消耗、通过规模的市场量来获得利润和价值实现。

渠道变革三驾马车：消费升级、恶性竞争、电商分流

众所周知，快消品在经历了数十年的发展，已经形成了线下渠道为主，线上渠道为辅的格局。以饮料行业来说，线下渠道类型繁多，如大卖场、连锁超市、百货商店、连锁便利、加油站、小卖亭书报摊、学校（机构）食堂、火车（飞机、客车等）交通站点、景点旅游区、娱乐场所、医院、餐饮店等等。线上渠道则有官网、综合电商、垂直电商等。线上和线下共同构成了快消品行业获利的渠道终端体系。

与耐消品相比，快消品购买过程和购买决策有着明显差别。首先，快消品单价低、易耗，对于消费者来说属于冲动购买产品，对周围众多人的建议不敏感，取决于消费者个人偏好、类似的产品不会经过多轮比较，产品的外包装、广告促销、价格、门店距离对销售起着重要的作用。快消品的功能属性决定了厂家重“销”轻“产”终端销售环节成为快消品整供应链中唯一获利环节，一旦遭遇消费需求升级、同质化竞争、业绩下滑等问题，势必会反噬生态链，蚕食利润。

Part1消费升级

社会经济的平稳发展、人均可支配收入的提升，在基本消费需求得到充分满足基础上，消费者需求将转变为对更高品质、更高层次、更广范围的追求。当下我国消费群体主要以80、90和00后为主，这部分新兴消费群体处于人生的黄金时期，受过高等教育，消费观念超前，是消费需求升级的参与者和助推者。消费目的上，消费者购物不再限于解决温饱，转向追求个人发展、身心健康、感情升华；消费内容上，消费支出从基础生活逐渐向绿色健康、智能商品、高端商品转变；消费方式上，前置消费和网上购物逐渐平常化；消费场景上，购物地点逐渐从实体转为线上，从PC端转向移动端。

Part2恶性竞争

快消品属于低技术含量、低进入门槛的行业，流水线量产，产品之间技术差异和功能差异不大，产品难以形成个性化优势，企业决胜市场通常采取价格策略，产品第一视觉和广告促销起着重要作用，消费者对产品的忠诚度低。近年来饮料企业纷纷布局功能饮料市场，市面上能买到的功能饮料，除了有老牌的红牛、农夫山泉的尖叫、娃哈哈的激活π维生素、达利乐虎、统一海之言、东鹏特饮等多达十余种。这些通过满足特定人群个性化需求而衍生的饮料，价格定位相近，产品成分、口味也大相径庭，除了少部分能对消费者产生一定印象，大部分的功能型饮料逐渐陷入恶性的同质化竞争之中。

Part3电商分流

近几年电商平台的兴起，以价格优势和跨区域交易带来的便利性，迅速瓜分了快消品传统零售市场份额。此外，电商巨头纷纷布局的电商造节、促销让利活动，如京东618、天猫双11等大型电商活动，刺激和吸引着大批的消费者转战线上。

大数据赋能渠道精细化运营

快消品行业属于由几个大品牌控制的寡头竞争市场，从消费者需求出发，随消费者需求快速转变的买方市场。新零售生态中，以互联网、大数据等为典型代表的数字化技术将虚拟与现实深度融合，传统快消品零售在物理空间和时间维度上将获得极大延展。消费者不再受区域、时段和店面等因素限制，快消品零售将发展成面向线上线下全渠道、全品类、全时段、全体验的新型零售模式。

快消品渠道通路三大属性：周转周期短，市场通路短而宽；依赖于人流。这三大属性决定快消品线下渠道一定要布局在人流量大，人口密度集中的地区。当门店租金和人力成本一路高涨的形势下，快消品行业的利润就会被严重压缩，只有实现基于大数据的渠道精细化运营，基于市场趋势的合理配置，更专业的分工、更高的渠道渗透率、更细致的用户服务才能提高渠道效率，提升利润空间。

用户画像：基于大数据进行用户画像描摹，并通过用户画像数据、用户行为和偏好数据，结合个性化推荐算法实现针对用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或者产品，真正的实现“投其所好”，实现推广资源效率和效果最大化。

用户细分：基于大数据找出更好的细分维度，对用户做更好区隔，辅助渠道人员做更加准确的用户细分，并洞察每个细分人群的兴趣爱好和消费倾向，对每类用户进行针对性的策划和运营活动。

产品精确定位：根据产品不同定位和卖点进行划分并建立产品库，对产品进行统一管理，做到有的放矢。例如，有些产品是用来吸引用户拉新的，有些产品是面向高端用户的，有些产品是防止用户流失的。

线上线下渠道融合：网络电商消除了现实世界中的部分阻力如价格信息的闭塞、区域限制等，线上的发展对线下造成一定冲击，包括一些传统零售店面的关店潮，但这并不代表线上会取代线下。购物过程中对商品的真实触感和体验是线上渠道所不能提供的服务。线上线下需要相互融合、取长补短。传统线下渠道拥有大量库存，线上渠道掌握大量用户数据，基于大数据技术，进行数据化管理，实现线上线下全域数据融合，通过对线上数据分析，变成对用户/人群的清晰感知，洞察用户偏好和潜在需求。

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