数据谈零售：爆抢三小时被迫暂停营业，Costco 为啥这么火？

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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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