在日本，電子商務、全渠道、O2O等等，發(fā)展的歷史都不長。與美國和中國相比，日本電子商務的規(guī)模相對較小。根據日本外務省的統(tǒng)計，2013年日本電子商務的規(guī)模約為1400億美元(約為美國的50%)，而且增長率也比美中兩國低一些。在2011年～2013年間，美國電子商務的增幅約為13%，中國約為80%，而日本則為11.5%。
同樣，全渠道、O2O在日本零售業(yè)的發(fā)展時間更短，只是2011年才開始的事情，而且與電子商務的發(fā)展，以及日本通訊技術進步和智能手機快速普及狀況相對應。
1.日本零售業(yè)的全渠道發(fā)展歷程概況
從官方的統(tǒng)計資料上看，日本的網上零售業(yè)發(fā)展始于2000年。那時，全日本的互聯(lián)網普及率僅為30%，但到了2013年，這個數字已經增長為83%，增長速度較快。
在電商發(fā)展之初，電商僅作為日本實體店提升業(yè)績的補充手段，而且網店和實體店都是各自獨立運營，由此也引發(fā)了實體店和電商部門的企業(yè)內部競合狀態(tài)。
2004年，寶潔公司提出了“FMOT”概念(英文：FristMomentofTruth，意為當消費者第一眼看到貨架上的商品，3～7秒鐘才確定是否購買)，但在當時，日本的網店和實體店還沒有融合，也沒有O2O的概念。所以，顧客只能分別瀏覽網店或實體店的商品。
到了2006年，O2O概念開始在日本萌芽。從這一年開始，日本實體零售商開始實施網店與實體店的統(tǒng)一運營，以此達到企業(yè)內部商品管理的統(tǒng)一化。但在當時，顧客管理、供應鏈都還沒有實現(xiàn)線上與線下的融合。這樣，雖然實體零售商分別擁有了線上和線下的業(yè)務，但也還是分別經營。需要注意的是，2006年日本的零售業(yè)管理者們已經具有了O2O理念的雛形，并且開始進行相關的研發(fā)工作。
2008年，iPhone手機開始在日本銷售，智能設備也很快在日本消費者中普及開來，由此激發(fā)了信息傳輸技術的快速成熟和發(fā)展。但是iPhone進入日本后，使日本本土的信息技術受到沖擊，最后被淘汰。2008年9月15日，美國發(fā)生了波及全球的金融危機，日本的經濟和零售業(yè)都受到嚴重影響。
2010年，美國TrialPay的CEOAlexRampell提出了“O2O”的概念，但當時的想法是把訪問網站的顧客誘導到實體店去購買商品，即從線上到線下。
2011年，全美零售商聯(lián)盟(NRF)開始提出“全渠道”概念，這個概念主要是為了配合移動零售。同年，谷歌公司提出了“ZMOT”(英文：ZeroMomentofTruth，即零點接觸營銷術，含義就是要讓消費者在“尚未接觸”到商品之前，就已經通過網路向消費者進行營銷，從而讓消費者主動接收產品的正面信息，并影響其消費意向。)這時，日本零售商開始考慮實施全渠道、O2O，并考慮讓線上線下的業(yè)務和管理全面融合。
但是，2011年日本發(fā)生的大地震和核泄漏事件，使日本的供應鏈遭受了嚴重影響，給日本零售業(yè)也造成很大沖擊。由于經濟停滯，到2012年，日本的IT廠商和零售商開始對營銷更加重視。
2011～2012年是日本全渠道零售技術的研發(fā)年，到2013年部分產品開始上市，即從產品研發(fā)到研發(fā)完成用了2年時間。
2012年，日本智能手機普及率達到50%，日本零售企業(yè)開始開展全渠道的市場營銷工作。
整體來看，雖然日本的O2O、全渠道發(fā)展大約比美國晚2年，但到了2013年2月開始激增，這是零售商與IT企業(yè)共同合作產生的結果。
2.日本消費者的特性分析
由于日本國土狹小，地理上的間隔不大，所以，日本的市場非常不一樣，日本消費者的購買行為也很不同。
調查數據顯示，在日本，只有20%的顧客樂意單純在網上購物，而高達72%的顧客雖然也有網購，但仍需要去實體店確認商品;線上線下多渠道購物者的購買金額比單渠道顧客的購買金額高2倍。此外，網上下單、希望到實體店提貨的顧客比例高達70%。
此外，調查還顯示，日本消費者的O2O式購買方式表現(xiàn)明顯。約75%的顧客即使在實體店找到了喜歡的商品，也會去網上確認(線下-線上);72%的顧客即使在網上找到了喜歡的商品，也仍會去實體店去做確認或檢測(線上-線下)。
從這些數據可以看出，日本消費者對實體店依然抱有很高的期待。同時，由于日本國土狹小，城市之間的距離比中美兩國小得多，消費者到達的便利性更好。因此，實體店在日本零售業(yè)中占仍占有重要地位。也正因為此，在日本，專門從事線上零售的企業(yè)僅占20%，而同時開展線上和線下業(yè)務的零售企業(yè)占60%。
3.日本零售企業(yè)的全渠道案例
雖然日本零售企業(yè)開展全渠道的時間并不長，但已經涌現(xiàn)出一些先進的企業(yè)，他們的O2O模式也各不相同。
(1)資生堂模式：異業(yè)聯(lián)合
在日本，資生堂公司擁有大量的實體店，其中90%以上都是直營店。2012年他們開始做O2O。其模式的主要亮點是既有網上銷售，還有異業(yè)合作的網上銷售(即異業(yè)間的合作)，這樣的好處是能夠互相有導流的作用，因為單獨一家網站吸引客流非常不容易。
此外，資生堂的網上還有美容咨詢、在家美容檢測服務、直營網店和實體店導航等，以此與顧客間實現(xiàn)互動，最終實現(xiàn)O2O。
(2)永旺模式：資源共享
大家知道，作為一家非常知名的風險投資公司，軟銀在很多零售企業(yè)、互聯(lián)網公司都有投資，例如日本雅虎、永旺等，孫正義在日本擁有非常大的影響。
由于背后有資本上的聯(lián)系，因此，永旺的O2O采取了與雅虎合作的模式。顧客可以在雅虎的網站上下載優(yōu)惠券，然后在永旺實體店門口掃描出來后，就可以在永旺實體店使用。
這種“永旺+軟銀+雅虎”模式的亮點是：零售商可以通過這種方式收集到顧客數據，并通過雅虎引流到門店，從而使雅虎和永旺能共享顧客資源。
(3)NTT模式：技術先導
NTT是日本最大的電信運營商，它利用GPS技術，將顧客誘導+商品登記簽到做組合。
當顧客進門后看中某一種商品時，可以用手機掃描該商品，這時他就得到了商品積分。即使顧客這次沒有購買，但下次光顧再買時，這個積分還可以用。如果顧客第二次沒有回來，零售商也可以用第一次掃描留下的數據進行分析，這個顧客為什么不回來了，即分析他的購買行為。
這個模式與永旺模式的思路不同，著重點也不同。NTT模式的著重點是，只有當顧客真正拿到商品之后才給積分，而永旺模式是顧客進店后，還沒有和商品產生直接聯(lián)系就已經給了優(yōu)惠。
(4)東急百貨模式：庫存統(tǒng)一
東急百貨的O2O是從商品信息共享切入的。2012年東急百貨開始做庫存數據打通工作�，F(xiàn)在，他們的網店商品和庫存商品的信息已經打通，虛擬庫存、統(tǒng)一管理，并且做到可視化，每1.5小時庫存信息更新一次，實現(xiàn)了同一業(yè)態(tài)下的庫存數據打通。
(5)JR日本東京火車站模式：店內導航
日本東京火車站的商場都在地下，一共有200多家。如何找到顧客，并把他們“拉”到店內呢?
JR模式的做法是：當顧客在室外時，用GPS找到他們，再向他們推送優(yōu)惠券，當顧客來到室內時，就用AR做導航(實際上，AR有定位功能)，找到他們想要去的店鋪。目前，這個模式還在試驗中。
(6)優(yōu)衣庫模式：社交購物
2012年5月，優(yōu)衣庫的社交網站設立。它利用了“領先用戶”(即先行購買或使用了商品的顧客)對商品的評價，來引導、激發(fā)其他顧客產生跟隨購買。當其他顧客看到評價，如果評價好，就愿意去買。同時，廠商也通過這種方式了解到顧客的想法，從而有針對性地開發(fā)新產品。
他們的社交網站同時建在手機上和PC端，并且是獨立的社交網站，而不是在公司官網上開辟一個欄目，這樣能直接快速收集顧客建議。
(7)伊藤洋華堂、永旺、西友：網上超市
前文提到，在日本有70%的顧客喜歡門店自提。因此，顧客在伊藤洋華堂、永旺、西友和頂點的零售店都可以門店取貨。在這些企業(yè)內部，已經做到了門店和網上的統(tǒng)一化管理，但在具體細節(jié)上，每個企業(yè)的做法還有不同。
伊藤洋華堂、永旺和西友的門店和配送中心的庫存是統(tǒng)一管理的，生鮮商品由門店直接配送，常溫商品從物流中心配送，但頂點的做法則不同。因為頂點的門店較小，沒有足夠空間代客保管商品，所以門店庫存和網上庫存是分開管理。也就是說，頂點還沒有實現(xiàn)O2O。
4.日本零售企業(yè)的啟示
從日本零售企業(yè)的全渠道發(fā)展和實踐中，我們可以得到這樣的啟發(fā)：
(1)商圈的決定者不再是零售商，而是顧客
以前，商圈是零售商自己設定的，是從零售商視角來“看”顧客;但現(xiàn)在，商圈是由消費者根據自己的位置來決定的，是移動的商圈。因此，能被顧客“看到”的零售店才有機會。如果在消費者的“商圈”里沒有你的零售店，那么這個零售店就意味著被淘汰。這也是為什么，60%的日本零售商要做O2O的原因。
(2)用數據做營銷
要用大數據分析，找到新的需求后，再去進行精準營銷。在這方面，日本有一個很有意思的案例。
在不做數據分析之前，日本零售商只知道購買胸罩的顧客有男士，但并不知道有男士是在為自己購買胸罩，以為他們是在為女友或太太購買。但數據分析后發(fā)現(xiàn)，在購買胸罩的男性顧客中，有30%是為自己購買的，他們中年齡最小的20多歲，最大的70歲。他們不好意思去實體店購買，而更愿意在網上買。通過數據分析終于發(fā)現(xiàn)了這個大市場，零售商們就可以據此進行有針對性的開發(fā)。顯然，如果沒有數據分析，這是不可能做到的。
展望未來，大數據分析是最關鍵的。過去很多擁有數據的企業(yè)并沒有成功，其主要原因就是，零售企業(yè)對自己的KPI理解不到位，所以大數據的利用還不夠充分。所以，一定要明白自己需要什么數據，否則，即使有了大數據，仍然會失敗。
