大型零售品牌怎么分阶段做电商：DAISO 的 Shopify 案例

说明：本文基于 Shopify 官方案例与 DAISO 公开企业资料整理。文中时间线、门店数、SKU 和增长数字都采用各来源对应时间点的原始口径，不构成对其他品牌的增长承诺，也不适合被直接当成所有零售项目的通用预算模型。

先讲结论：这个案例的重点不是“换了 Shopify”，而是 DAISO 用分阶段方式把复杂零售业务收进同一套底座

如果只看一句话，DAISO 这个案例最值得学的不是“上了 Shopify Plus 之后涨了多少”，而是它的推进顺序：

• 先在 2020 年 8 月 30 日 上线法人向 B2B 站
• 再在 2021 年 4 月 30 日 上线面向消费者的 B2C 站
• 到 2021 年 9 月，因为订单和库存同步复杂度上升，升级到 Shopify Plus
• 到 2021 年 10 月，再把配送范围扩到日本全国

这条路径说明，大型零售品牌做电商，并不适合一开始就把所有渠道、所有流程、所有系统一次性堆上去。更稳的方式通常是：

• 先从供应链最容易承接的业务形态入手
• 再验证消费者侧需求
• 最后在业务量和复杂度上来之后，用更强的平台能力承接多仓、库存、结账和自动化

DAISO 不是直接跳进 DTC，而是先从 B2B 电商起步

按 Shopify 日本案例页 DAISO 導入事例 的公开时间线，DAISO 先上线的是法人向在线商店 DAISOオンラインショップ，时间是 2020 年 8 月 30 日。之后，面向消费者的 DAISOネットストア 才在 2021 年 4 月 30 日 上线，初期配送范围只覆盖关东，并在 2021 年 10 月 扩展到全国。

这条时间线很重要，因为它说明 DAISO 不是“品牌大，所以一开始就全量做 DTC”，而是先从更容易匹配既有仓储和履约能力的业务形态开始。

对大型零售企业来说，这种顺序通常更现实，原因很简单：

• B2B 更容易承接批量订单和既有供应链
• B2C 要面对更细碎的订单、结账和客服压力
• 全国配送一开，库存与运费逻辑会比区域试运营复杂很多

所以 DAISO 的案例，本质上不是“线下品牌开网店”，而是“先做业务分层，再做渠道扩张”。

它要解决的难点，不是有没有商城，而是门店、库存和履约已经复杂到必须统一管理

按同一篇 Shopify 日本案例，DAISO 在 2023 年 2 月末 的门店口径是：日本 4,139 家门店，海外 26 个国家和地区共 2,312 家门店。案例还写到，到 2023 年 8 月，DAISO 已经管理大约 7.6 万个 SKU。

这类业务规模下，问题已经不是“前台好不好看”，而是下面这些系统问题能不能同时成立：

• 多门店和多配送据点的库存能不能同步
• 不同地址、不同商品组合能不能正确分配发货地点
• 运费规则能不能根据地区、商品属性和配送条件自动计算
• B2B 和 B2C 两种业务能不能放在同一套底层里持续运营
• 内容渠道带来的流量，能不能直接进入可成交的商品链路

也就是说，DAISO 要升级的不是一个网站皮肤，而是零售运营底座。

Shopify Plus 在这个案例里解决的，主要是复杂度，不是面子

按 Shopify 日本案例，DAISO 在 2021 年 9 月 升级到 Shopify Plus。背景不是“企业版更高级”，而是 B2C 站上线后订单增长超出预期，原有数据处理和系统联动开始承压。

案例页给出的一个很直观的结果是：升级后，实体店库存数据的同步速度提升到了标准方案的 10 倍以上。

这说明 Shopify Plus 在这个案例里主要解决的是三个问题：

• 更高频、更复杂的数据同步
• 更贴近真实履约的结账和配送逻辑
• 更适合大规模零售运营的自动化能力

如果业务还停留在单仓、少量 SKU、规则简单的阶段，这些能力未必会立刻变成刚需；但一旦进入多仓、多门店、多订单类型并存的阶段，系统底座就会直接影响增长能不能接住。

DAISO 具体用了哪些能力

从 Shopify 官方案例看，DAISO 并不是只用了一个标准模板站，而是围绕自己的零售结构做了几类关键能力建设。

结账流程定制，用来匹配多据点库存和发货逻辑

案例提到，如果用户在购物车和结账阶段填写的地址不同，配送据点和库存分配目标就可能不一致。DAISO 对结账流程做了定制处理，去匹配自己的库存管理和微履约模式。

这件事的实务意义很大。因为对多仓零售来说，问题从来不是“用户能不能下单”，而是“下单之后后台能不能正确履约”。

自动运费计算，用来承接真实零售里的复杂规则

案例还提到，DAISO 结合 Script Editor 与后续 Shopify Functions 的能力，根据配送地址自动处理运费，并覆盖离岛、温区、大件商品等复杂规则。

这说明 DAISO 做的不是一个轻量型“全国统一运费”商城，而是把真实世界里的物流差异直接搬进了系统逻辑。

接入 YouTube Shopping，把内容流量直接接进成交链路

按 Shopify 日本案例，DAISO 在 2022 年 1 月 开设 YouTube 频道，之后在 2023 年 导入 YouTube Shopping。案例给出的结果是：导入后，YouTube 渠道销售额同比增长 350%。

这个点很关键，因为它说明 DAISO 并没有把内容平台只当成宣传口，而是把内容流量直接纳入销售渠道体系。对于今天做品牌零售的人来说，这种“内容即渠道”的思路，比单纯讨论投放更接近长期打法。

用 Shopify Flow 处理用户分层和库存提醒

案例还提到，DAISO 通过 Shopify Flow 做用户标签、邮件分群和库存减少提醒等自动化动作。

对一个 7.6 万 SKU、多配送据点并存的零售体系来说，这种自动化不是加分项，而是降低人工成本和操作错误率的基础设施。

怎么读这组增长数字，才不会把案例看歪

这篇案例里最容易被拿出来传播的数字有三组：

• B2C 电商销售额增长约 400%
• 流量增长 249%
• YouTube 渠道销售额同比增长 350%

这些数字都不是不能写，但必须连同口径一起写。

按 Shopify 日本案例页的说明：

• 400% 销售额增长，对比的是 2021 年 4 月至 12 月 与 2022 年 4 月至 12 月 的 B2C 电商销售额
• 249% 的流量增长，案例同时提到 2022 年 流量里有 72% 来自自然搜索
• YouTube 渠道增长，是在接入 YouTube Shopping 后看到的同比变化

所以更稳妥的理解方式是：

• 这些是官方案例页给出的项目结果，不是审计后的财报数字
• 增长不只来自平台本身，也和品牌认知、商品覆盖、全国配送扩张以及自然搜索流量释放有关
• 如果脱离时间区间、业务范围和渠道口径，只剩一个“增长 400%”，信息价值其实不高

门店数这类信息为什么不能乱抄一个总数

这类案例里，还有一个很常见的问题，就是把不同年份、不同统计范围的门店数混成一句“全球多少家店”。

Shopify 日本案例里给出的，是 2023 年 2 月末 的 DAISO 门店口径。DAISO 官方英文企业资料 Company Profile 2024 则使用了另一组更晚时间点的企业介绍数据。

这意味着，写这类案例时更稳的做法不是硬写一个固定总数，而是明确：

• 你引用的是哪个时间点
• 这个口径是否只算 DAISO，还是把其他品牌一起算进来
• 数字是案例页统计，还是企业资料页统计

不把口径写清楚，门店数这类信息很容易在转载过程中越写越失真。

这个案例对其他零售品牌真正有用的启发

如果把 DAISO 的案例翻成更适合实务判断的话，最值得带走的是这 4 点：

• 先做最容易承接的业务形态，不要一开始就把所有渠道同时上线
• 平台升级的触发点，不是“想不想上企业版”，而是库存、结账、配送和组织协同是否已经变复杂
• 内容渠道不要只拿来做曝光，能接到商品成交链路才更有价值
• 看案例时要先看时间线、口径和业务阶段，不要只抄一个增长百分比

对多数零售品牌来说，真正要学的不是“DAISO 用了什么名词”，而是它怎么一步步把线下能力、商品能力和线上流量收进同一套系统。

参考来源

• Shopify 日本案例：DAISO
• Shopify 英文案例：DAISO
• DAISO Company Profile 2024