自动售货机能挣到钱吗?自动售货机投资常见问题思考分析

2019/02/11

自动售货机能挣到钱吗?自动售货机前景怎么样?如果你想做自动售货机,想了解自动售货机到底能不能挣到钱,那么自动售货机这个几个问题,你必须思考!

福能达自动售货机

(1)行业增速和天花板

参考数据:行业协会数据2016年19万,2017年约40万台,18年60万台。业内人士估计,加上很多没有统计到的新兴业态预计全国70-80万台。近几年平均增速80%左右。预计未来5-10年仍将保持80%的增速。参照日本从1970年100万台到1984年500万台,中间花了14年。

行业增速:国内由于资本和技术的加速,预计中国未来将依旧保持70-80%的增速,从100万增长到500万台,5年内将实现,15年内将达到机器数量最高峰。

天花板预测:日本的机器人口密度是389台/万人,美国人口密度140台/万人,中国目前4台/万人。虽然日本和中国国情相似,但是由于日本人口密度远大于中国,中国在城镇化和人口密度上和美国有相似之处。因此参照美国机器密度预估未来还有30倍空间。再加上中国老龄化程度比美国严重,有可能行业发展速度会比美国更快,空间更大。按照140台/万人,按照未来中国13亿人口,预计达到1820万台。年交易额可达近万亿。

(2)行业产业链分析

运营方的资源:点位资源、零售产品资源

硬件生产方资源:加工制造能力

软件方资源:软件研发能力和互联网服务能力

由于三方所拥有的资源和团队基因完全不同,因此该行业必然形成上下游分工,从而提高整体效率,降低成本。其中运营方需要的综合资源最多,包括良好的零售品牌、供应链管理能力、点位资源、客户服务能力。因此运营方资源有限的情况下会将部分外包,比如点位资源可以租用或者购买,零售食品可以采购,甚至当行业下游运营方到了一定数量规模之后,可能出现专业独立的第三方进行补货,而运营方只需要把握好品牌运营服务和多点位的管理。

硬件生产方:未来市场的产品竞争必然加剧,行业会经历一定的洗牌,形成一定的集中度。但由于零售种类多样,包括咖啡、果汁、生鲜。各种日用品、食品等。一个生产厂商的产品线无法满足所有的零售物品,因此行业也无法形成垄断,但特定机型未来会形成一定的市场集中。

软件生产方:由于上下游都无法高度集中,而且基因不同,伴随着行业规模和上下游的兴起,必然出现第三方软件服务提供商。但由于早期行业发展过程中,软件在产业链中创造的价值较小,因此上下游的议价权都较弱。但其优势是模式轻,标准化程度高,可以快速复制,如果兼容性做得好,未来软件平台上可以形成一定规模的运营商,和运营商共同发展。

(3)行业未来格局分析

在日本,饮料自动售货机近243万台,占整体40%以上,而可口可乐独家铺设近100万台。未来中国可能类似,最大的运营商为零售品牌方。大型运营商未来要想直接触达客户,必然需要把控软件端,或自己组建团队开发,或第三方提供软件服务。但由于一般零售品牌方自动售货并非主营业务,一般不会轻易组建百人团队进行开发。而且饮料、食品、生鲜、水果品牌多样,不可能每家都自主开发一个软件平台。因此未来必然运营商和软件服务提供商的格局为部分小比例运营商使用自主系统,大部门运营商、包括长尾市场的运营商使用第三方软件系统。

与软件类似,运营商如果运营产品比较标准化,有可能会向上游并购硬件厂商或者投资合作。类似友宝和易触科技的关系,如果产品设计和制造壁垒较高,市场上没有可以满足需求的产品,有可能运营方需要自建团队进行产品设计。但总体市场上依旧是小部分运营商会有自己的硬件生产体系,未来绝大多数会选择于第三方合作。

而软件和硬件厂商大概率未来会保持长久合作共赢关系。首先因为硬件厂商没有必要花费巨大成本收购软件方,因为提高软件的使用体验不会给公司硬件价值带来大幅的增值。其次软硬件方资金实力一般不会悬殊巨大,形成收购与被收购关系,同时基因差距巨大,也不会随意收购。而软件方一般偏向于开放式平台,以数据运营增值服务为主,为运营商带来价值的同时获得收益。因此软件方会选择和多家硬件厂商和运营商捆绑合作,不会随意专型向上游延展做硬件销售或者向下游做运营。如果资金充足,可以收购小型硬件厂商提高收入规模,但是同样会有模式变重的缺点。

(4)各方的收入来源分析

硬件厂商:硬件销售收入。收入规模可达几十亿

运营方:自动售货机运营带来的商品销售收入,收入规模可达百亿级别。

软件方:由于纯软件带来的服务价值对于上下游都不明显,因此早期不容易收费。但由于下游可能具有巨大的长尾市场,如果能做到SaaS模式每年收费,长期软件收入会相当可观。同时如果软件方能够足够垄断市场,服务好下游运营商,从运营商的增值收入上可以形成部分分成。如果把每个自动售货机运营商看成一个小的淘宝商家,能够形成一个统一的类似淘宝的会员入口,则想象空间更大。目前可设想的包括:客户导流销售分成、广告收入、数据分析收入。其收入规模不好预测。

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