经济足够发达、临街商业资源丰富、人口教育和收入水平更高、生活节奏较快、消费习惯更现代的城市，便利店才能有生存发展的土壤。
目前全中国最符合这些条件的城市或城市群非北京天津、江浙沪和珠三角地区莫属，其次则是长沙、武汉、成都、重庆等中西部新兴城市群。
未来便利店的战场将越来越聚焦于社区周边的服务支持，而便利店的形态也可能出现新的变化。
在传统线下零售越来越不景气的当下，便利店似乎成为了一股清流。根据贝恩公司和凯度消费者指数联合发布的《2016年中国购物者报告》，便利店在2015年实现了超过13%的增长，几乎是2014年增速的两倍。便利店一时间成为创投关注的一个热点，“奥德利便利店”、“全时”等新兴便利店品牌平地而起，甚至连做电商的京东也提出了在农村市场开百万便利店的计划。便利店如何能够成为未来中国零售市场的新蓝海呢？我们还是得从便利店的历史、运营和现状来分析。
以7-11为代表的现代零售便利店创造于美国，兴盛于日本和港台地区，并在上世纪90年代进入中国大陆。这样的便利店通常位于居民住宅区、学校、客流量大的繁华地区以及加油站，经营面积在50-150平米不等，最大不会超过500平米，经营品种多为食品、饮料，以即时消费、小容量、应急性为主，有收银台和收银系统，每天运营时间超过16小时甚至是24小时，大都是连锁经营。
经过了20多年的发展，中国的便利店逐渐分化出了两种类型：一种是以7-11、全家、奥德利、喜士多等为代表的中高端便利店，另一种则是以美宜佳、十足便利等本土便利店为代表的大众便利店。
这两种便利店最大的差异主要存在于经营模式和品类管理上。虽然目前这两类便利店都开放加盟，但是前者对于加盟的要求更严格，也会将自身成熟的经营模式完全移植到各加盟店中，供货渠道统一，物流冷链保障强大，标准化程度更高，对食品安全的要求也更高；而后者的管理则更松散，店主经营的自由度很高，店与店外观看似一样，但是走进去看到的产品陈列可能完全不同，这样的便利店更像是传统杂货店的升级，在标准化方面还有很大提升空间。
那么便利店在中国零售市场上发展的空间有多大呢？笔者分析如下：
首先，中国适合发展便利店的城市数量会越来越多。从发达国家的经验来看，人均GDP超过10000美金便利店就会进入爆发增长期，可以达到平均3000人拥有一家便利店的密度，中国目前很多省会城市或是经济活跃经济区的人均GDP已经达到，未来预计到2020年更多的城市可以达到10000美金，而目前便利店密度远没有达到这一数字，因此便利店发展有着很大的发展空间。
其次除了GDP这一因素以外，城市的临街店铺资源、消费者的生活习惯也十分重要。伴随国家经济结构调整，网络经济的快速发展，以及城市集约发展呈现，很多商铺资源会出现。而且随着90后00后的消费崛起，新生代更易于接受。
2016年中国城市便利店指数
数据来源：中国连锁经营协会。本次调查的城市共计36个，涵盖中国大陆除拉萨市以外的30个省会城市、直辖市，4个计划单列市和两个其他城市。指数的核心数据为连锁品牌化的便利店数量、便利店数量的增速、24小时便利店的比例及政策支持力度。
综上所述，只有经济够发达、临街商业资源丰富、人口教育和收入水平更高、生活节奏较快、消费习惯更现代的城市，便利店就会有生存发展发展的土壤。 放眼望去目前中国最符合这些条件的城市或城市群会越来越多。
市场虽然很大，但是进入的品牌也会越来越多，竞争也会越来越强。笔者认为，未来便利店的战场将越来越聚焦于社区周边的服务支持，而便利店的形态也可能出现新的变化。例如家乐福在上海试验的CarefourEasy，奥德利-新便利，从服务时间和贩卖的鲜食来看更像是24小时便利店，但是从店铺的面积、品类来看，则更像是社区超市，这也许是未来便利店升级的一个方向。
另一个方向则是接入更多的资源与服务，同时升级店内环境，让便利店成为人们在繁忙都市生活中值得驻足休憩的场所，而不仅仅是以往买完就走的模式，从而带来更多的流量和销量。例如拿上海全家和广州奥德利便利店为例：两则都在做门店服务上升级改造，除了进一步加强鲜食的地位之外，将就餐区进一步升级为迷你咖啡店，并伴随一系列市场活动提升店中店品牌的知名度。另外店内硬件上也增加了像充电口、扫码积分优惠区等人性化服务，同时还增加了现场线上下单第二天店内提货的服务，无形中扩张了自己的品类覆盖。对于便利店十分重要的饮料冰柜，也增加了更加智能化的识别屏幕，拉近了与年轻消费者的距离，并且可以进一步积累到更多的消费数据，为优化产品配置提供了数据支持。
各大便利店品牌越来越意识到标准化、规模化的重要性，同时资本的介入和本土零售人才的成长也让便利店有了升级的硬件和软件支持。
如果说便利店在中国发展的前20年是野蛮生长的话，接下来的5-10年则将进入竞争升级、优胜劣汰和资源整合的阶段。只有塑造差异化经营的方向，才能实现弯道超车的可能。
本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/f93c7c6e7ed184254b35eefdc8d376eeaeaa17da.html
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