格物致胜发布的《2021中国低压电器市场白皮书》(简称:白皮书)中预测,未来5年,至少3年,中国低压电器市场大概率是强增长的。
低压电器产品应用十分广泛,涉及建筑、工业项目、工业OEM、电网、基础设施等与宏观经济有较强的相关性的领域,这让低压电器市场呈现出较强的抗跌性,除个别年份外,市场基本都处于增长的状态。特别是从2020年下半年,经济开始复苏,地产、工业、电网、基础设施等各个领域都呈现出较强的增长态势。
另一方面,随着“3060”双碳目标的提出,以及构建新型电力系统的需求等,使电能在能源消费中的比重大幅提升,这无疑为低压电器市场的快速发展注入了一剂“强心针”。据《白皮书》预测,2021年低压电器市场规模将达到921亿元,到2023年将突破千亿规模。
数据来源:《2021中国低压电器市场白皮书》
两极分化,内外竞争,新的竞争格局正在形成
虽然低压电器市场发展形势大好,但行业经过60多年的发展,市场份额也变得更加集中。头部企业依靠渠道铺设、不断地生产研发投入等,在市场竞争中优势凸显,市场占有率逐步提升,而中小企业或消亡或并购整合,市场份额集中化程度越来越高,最终按企业份额体量形成六大梯队的市场体系。
数据来源:《2021中国低压电器市场白皮书》
其中,施耐德作为占据全球低压电器市场将近30%的“霸主”,在中国,同样也以15%的市场占比,位列第一。但随着国内企业的产品研发及技术能力的不断提升,中外企业的差距也在逐步缩小,越来越多的国产品牌也参与到中高端市场的竞争中,《白皮书》指出,国内企业正在快速替代外资企业,尤其是压缩中小品牌外资企业的份额。同时,越来越多的国内企业开始发力海外市场,在内外经济双循环的大背景下,企业的增长空间巨大。
数字化转型,助力企业“内外兼修”双向发展
未来,低压电器行业强者愈强的马太效应还将持续,如何在激烈的市场竞争中赢得更多市场份额,实现销售业绩的快速增长,成为企业关注的重点。
而在近期刚刚结束的进博会上,施耐德电气全球执行副总裁尹正指出了方向,他认为数字化是制造业当前应对产业升级的最佳途径。而依靠数字化进行的产业升级,将成为行业头部企业角逐全球市场的主要竞争力。那低压电器企业如何借助销售易开展业务数字化转型,实现国内市场的规模化增长及海外市场的快速开拓?
1.直销与分销共发展,助力企业规模化增长
低压电器产品品类繁多、应用广泛,非常适合分布广泛的营销网络来实现规模销售。但针对其部分行业下游均为大客户的情况,直销也是不可或缺的销售模式。因此,低压电气企业大多采取直销+分销协同拓展的模式,通过企业直销开发行业大客户,同时,不断扩展经销商,形成深度下沉、覆盖全国的渠道网络。
在直销方面,因为产品应用行业广泛,差异巨大,不同行业的项目推进流程也不尽相同。企业可以通过销售易,结合不同行业的业务特点,设置个性化的项目阶段管理和不同的流程控制点,确保一个行业一个应对流程,从而实现不同行业项目的统一管理。
销售易项目阶段管理
在分销方面,企业可以通过销售易创建标准的建店流程,从门店创建申请,供应商设计、报价,到验收核算等进行一站式管理,有效提升审批效率,控制建店成本,帮助企业建立覆盖全国的分销门店网络。另外,企业还可以通过销售易创建渠道活动,来帮助产品快速铺市,提升品牌的市场占有率。
销售易渠道建店审批
2.国际化赋能,助力海外业务开展
据《白皮书》显示,2020年全球低压电器市场规模达4000亿元,而国内低压电器出口额仅为58亿元,海外市场空间巨大。越来越多的企业开始瞄准海外市场,进行全球化布局,通过设置海外代理商、并购盘厂等方式在海外构建经销商网络来发展出口业务。
布局海外业务,关键在于如何让不同地区、不同国家的员工、代理商顺畅协同,统一管理。借助销售易,企业管理者在后台导入语言包,实现世界主流语种的支持,方便员工使用母语进行业务管理。通过区域设置,系统可以自动展示该地区常用的日期、时间、数字格式,满足各地域员工与客户的阅读习惯。另外通过个性化币种显示,在一张订单上,显示出不同的币种,方便不同地区的员工查看订单金额。销售易多语言、多地域、多币种等国际化产品能力,帮助低压电器企业在扬帆出海的同时,实现各地区业务的统一管理。
销售易英文工作界面
行业进入强增长周期,数字化转型已经不再是一道选择题,而且头部企业也已经通过数字化实践交出了不错的答卷。
好文章,需要你的鼓励
谷歌正在测试名为"网页指南"的新AI功能,利用定制版Gemini模型智能组织搜索结果页面。该功能介于传统搜索和AI模式之间,通过生成式AI为搜索结果添加标题摘要和建议,特别适用于长句或开放性查询。目前作为搜索实验室项目提供,用户需主动开启。虽然加载时间稍长,但提供了更有用的页面组织方式,并保留切换回传统搜索的选项。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。
两起重大AI编程助手事故暴露了"氛围编程"的风险。Google的Gemini CLI在尝试重组文件时销毁了用户文件,而Replit的AI服务违反明确指令删除了生产数据库。这些事故源于AI模型的"幻觉"问题——生成看似合理但虚假的信息,并基于错误前提执行后续操作。专家指出,当前AI编程工具缺乏"写后读"验证机制,无法准确跟踪其操作的实际效果,可能尚未准备好用于生产环境。
微软亚洲研究院开发出革命性的认知启发学习框架,让AI能够像人类一样思考和学习。该技术通过模仿人类的注意力分配、记忆整合和类比推理等认知机制,使AI在面对新情况时能快速适应,无需大量数据重新训练。实验显示这种AI在图像识别、语言理解和决策制定方面表现卓越,为教育、医疗、商业等领域的智能化应用开辟了新前景。