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自動售貨機能掙到錢嗎?自動售貨機投資常見問題思考分析

2019/02/11

自動售貨機能掙到錢嗎?自動售貨機前景怎么樣?如果你想做自動售貨機,想了解自動售貨機到底能不能掙到錢,那么自動售貨機這個幾個問題,你必須思考!

福能達自動售貨機

(1)行業增速和天花板

參考數據:行業協會數據2016年19萬,2017年約40萬臺,18年60萬臺。業內人士估計,加上很多沒有統計到的新興業態預計全國70-80萬臺。近幾年平均增速80%左右。預計未來5-10年仍將保持80%的增速。參照日本從1970年100萬臺到1984年500萬臺,中間花了14年。

行業增速:國內由于資本和技術的加速,預計中國未來將依舊保持70-80%的增速,從100萬增長到500萬臺,5年內將實現,15年內將達到機器數量最高峰。

天花板預測:日本的機器人口密度是389臺/萬人,美國人口密度140臺/萬人,中國目前4臺/萬人。雖然日本和中國國情相似,但是由于日本人口密度遠大于中國,中國在城鎮化和人口密度上和美國有相似之處。因此參照美國機器密度預估未來還有30倍空間。再加上中國老齡化程度比美國嚴重,有可能行業發展速度會比美國更快,空間更大。按照140臺/萬人,按照未來中國13億人口,預計達到1820萬臺。年交易額可達近萬億。

(2)行業產業鏈分析

運營方的資源:點位資源、零售產品資源

硬件生產方資源:加工制造能力

軟件方資源:軟件研發能力和互聯網服務能力

由于三方所擁有的資源和團隊基因完全不同,因此該行業必然形成上下游分工,從而提高整體效率,降低成本。其中運營方需要的綜合資源最多,包括良好的零售品牌、供應鏈管理能力、點位資源、客戶服務能力。因此運營方資源有限的情況下會將部分外包,比如點位資源可以租用或者購買,零售食品可以采購,甚至當行業下游運營方到了一定數量規模之后,可能出現專業獨立的第三方進行補貨,而運營方只需要把握好品牌運營服務和多點位的管理。

硬件生產方:未來市場的產品競爭必然加劇,行業會經歷一定的洗牌,形成一定的集中度。但由于零售種類多樣,包括咖啡、果汁、生鮮。各種日用品、食品等。一個生產廠商的產品線無法滿足所有的零售物品,因此行業也無法形成壟斷,但特定機型未來會形成一定的市場集中。

軟件生產方:由于上下游都無法高度集中,而且基因不同,伴隨著行業規模和上下游的興起,必然出現第三方軟件服務提供商。但由于早期行業發展過程中,軟件在產業鏈中創造的價值較小,因此上下游的議價權都較弱。但其優勢是模式輕,標準化程度高,可以快速復制,如果兼容性做得好,未來軟件平臺上可以形成一定規模的運營商,和運營商共同發展。

(3)行業未來格局分析

在日本,飲料自動售貨機近243萬臺,占整體40%以上,而可口可樂獨家鋪設近100萬臺。未來中國可能類似,最大的運營商為零售品牌方。大型運營商未來要想直接觸達客戶,必然需要把控軟件端,或自己組建團隊開發,或第三方提供軟件服務。但由于一般零售品牌方自動售貨并非主營業務,一般不會輕易組建百人團隊進行開發。而且飲料、食品、生鮮、水果品牌多樣,不可能每家都自主開發一個軟件平臺。因此未來必然運營商和軟件服務提供商的格局為部分小比例運營商使用自主系統,大部門運營商、包括長尾市場的運營商使用第三方軟件系統。

與軟件類似,運營商如果運營產品比較標準化,有可能會向上游并購硬件廠商或者投資合作。類似友寶和易觸科技的關系,如果產品設計和制造壁壘較高,市場上沒有可以滿足需求的產品,有可能運營方需要自建團隊進行產品設計。但總體市場上依舊是小部分運營商會有自己的硬件生產體系,未來絕大多數會選擇于第三方合作。

而軟件和硬件廠商大概率未來會保持長久合作共贏關系。首先因為硬件廠商沒有必要花費巨大成本收購軟件方,因為提高軟件的使用體驗不會給公司硬件價值帶來大幅的增值。其次軟硬件方資金實力一般不會懸殊巨大,形成收購與被收購關系,同時基因差距巨大,也不會隨意收購。而軟件方一般偏向于開放式平臺,以數據運營增值服務為主,為運營商帶來價值的同時獲得收益。因此軟件方會選擇和多家硬件廠商和運營商捆綁合作,不會隨意專型向上游延展做硬件銷售或者向下游做運營。如果資金充足,可以收購小型硬件廠商提高收入規模,但是同樣會有模式變重的缺點。

(4)各方的收入來源分析

硬件廠商:硬件銷售收入。收入規??蛇_幾十億

運營方:自動售貨機運營帶來的商品銷售收入,收入規??蛇_百億級別。

軟件方:由于純軟件帶來的服務價值對于上下游都不明顯,因此早期不容易收費。但由于下游可能具有巨大的長尾市場,如果能做到SaaS模式每年收費,長期軟件收入會相當可觀。同時如果軟件方能夠足夠壟斷市場,服務好下游運營商,從運營商的增值收入上可以形成部分分成。如果把每個自動售貨機運營商看成一個小的淘寶商家,能夠形成一個統一的類似淘寶的會員入口,則想象空間更大。目前可設想的包括:客戶導流銷售分成、廣告收入、數據分析收入。其收入規模不好預測。

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