数据谈零售:爆抢三小时被迫暂停营业,Costco 为啥这么火?

published: 2023-01-02

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2019 年 8 月 27 日,全球第二大超市巨头 Costco 登陆上海。结果,仅营业三个多小时,就因超负载的人流和严重的交通拥堵,不得不暂停营业。

一时间,几乎所有人,都被这条新闻霸屏。紧接着,各种讨论接踵而至,有质疑中国老百姓经济能力的,有对比中国新零售盒马鲜生的。更有甚者,公然炫耀成功抢购后变现获利的,热闹无比。

作为一枚数据人,我的第一反应是:为什么。在电子商务如此发达的中国,Costco 为什么会让见过大世面的上海人都为之疯狂呢?

我希望可以用数据来探索真相。于是,我查看了很多相关的仪表板和资料,慢慢解开了心中疑惑。


更优质的商品,更优惠的价格

Costco 是一间什么样的超市?听闻在美国市场上,商业巨头沃尔玛居然都惧它三分。归结起来两个字:便宜。作为一间所有商品毛利控制在 15% 之下的零售商,并没有放松对入场商品品质的严格管控。无疑,Costco 便是人们心中那种“高性价比”的超市典范。

Costco 上海店开业当天,国酒茅台、MCM、Burberry、爱马仕等商品以低于市场 20%左右的价格,一开门便被抢售一空。

那么,如此低价售卖商品,Costco 能赚到钱么?


多元服务:一站式购物好处多

如果你去过 Costco,可能会发现,它和普通超市有一些不同。它不单单是一个卖场,除了售卖商品之外,它还会提供餐饮、停车加油及其他顾客需要的服务。这种模式有点像 IKEA,宜家每年从自有餐厅所获得的可观利润,已不是什么秘密。

低价,是 Costco 的核心价值。从下图中,可以直观地看出 Costco 的价值主张以消费者为核心,保质保量的同时,价格更走心。

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那么,靠微薄的商品售卖利润,以及衍生服务所获取的利润,就是 Costco 成为全球零售商超的佼佼者的秘诀吗?当然不是,巨大成功还要归功于它的商业模式:会员制。


会员制模式,Costco 的稳定营收

走进 Costco 的第一步是办理会员。这个中国人并不陌生,因为大部分人都知道山姆和麦德龙。它们几乎是中产阶级最常去的卖场,优质精选的产品、舒适的购物环境、宽敞的停车场、品牌特供的品类和包装,让人流连忘返。

然而,为什么 Costco 会引发抢购?究其原因,还是价格,太便宜了!

在优质产品+优惠价格的大力吸引下,办理会员卡与缴纳年费对于广大消费者和来说并非高门槛。因为,所有顾客都相信:只要多来几次,自己终究能通过购买低价商品,把会员费赚回来。

>>> 关于 Costco 的会员费说明

在美国,普通会员卡和高级会员卡的年费分别为 60 美元(按目前汇率计算约 430 元人民币)、120 美元,而上海门店的会员费为 299 元人民币,在 8 月 26 日之前申办还可优惠 100 元,仅需 199 元,相比国外会员费低了不少。

而对在全球拥有超过 750 家门店的 Costco 来说,会员费才是其真正的营收来源。从下图的 Costco Wholesale 2017-2018 财政数据中,可看出 Costco 会员制运营模式所创造的销售额神话。

Costco 17-18年季度销售额曲线持续走高

Costco 宣布,第四季度同店销售额(不包括汽油)同比增长 7.8%,而 2017 年第四季度的销售额本身也包括了 5.4% 的竞争对手。2018 年,净销售额增长 9.7%,达到 1384 亿美元。


积极的国际战略:Costco 下一步的扩张目标?

在过去的五年里,Costco 的增长速度大大超过了在美国本土最大的竞争对手,如沃尔玛、山姆会员店和 Target。

2019 年暑期美国零售商超营业额增长对比

随着美国本土市场的日渐成熟,Costco 目前的国际战略非常积极,重点放在尚未开发的亚洲市场。

除在日本、韩国、中国已开设部分门店外,Costco 还将目光投向了世界第二人口大国——印度。印度作为亚洲一个相对未开发的地区,拥有大量的人口,Costco 可以在印度大力推行会员制模式。

同时,印度飞速发展的 GDP、发展潜力巨大的优质低价商品市场与低成本的年轻化劳动力,为 Costco 落地提供了绝佳条件。

1965-2014 年印度 GDP 增速趋势

2014 年印度人口构成

Costco 对于印度市场的扩张目标规划


结语:Costco 商业模式有何新启示?

在中国零售企业不断探索如何追求更多商品差价和利润时,以 Costco 为代表的新商业模式,显然赢得了很多追求品质生活的“性价比”达人。

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此时,我又有了新的疑问:

  • Costco 登陆中国,会给本土零售市场带来怎样的冲击?

  • Costco 低价会员模式,在本土会不会水土不服?

  • Costco 的出现,会如何影响本土的电商市场?

期待更多相关的数据分析,可以给我们更多的启示。也欢迎对这个话题感兴趣的数据粉,共同探讨、互通有无!



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