文 | 帆软数据应用研究院水手哥
本文出自：知乎专栏《帆软数据应用研究院》——数据干货&资讯集中地
什么是新零售？
在2016年10月的阿里云栖大会上，马云在演讲中第一次提出了“新零售”概念，“新零售”立时炙手可热，引发街谈巷议。但是“新零售”只停留在望文生义的阶段，并没有谁能够给出准确的定义和解释，无论媒体人还是业内专家，都是自己解读、自己发挥。
马云挖的这个坑，终于在今年3月份被阿里研究院填平了，阿里研究院正式发布了《新零售研究报告》，对新零售的概念和方法论进行了系统的解读。阿里研究院副院长杨健表示，新零售的核心是重构，产生全新的商业业态，不是简单现有的零售场景和业态的相加。
报告指出，“新零售就是以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态”，核心价值是最大程度提升全社会流通零售业的运转效率。报告还归纳，新零售具备三大特征，一是以心为本，消费者体验为中心，重构人货场；二是零售二重性，完全数据化；三是零售物种大爆发，催生更多服务形态。
新零售和传统零售的区别
阿里研究院这样描述了新零售在2017年～2020年的场景：商业元素数据化、重构人货场、内生零售形态、产生新零售物种、C2B生产等，并认为2046的远景将实现“任何时间、任何空间、任何主题、任何内容”。从这些描述中，我们可以总结出新零售和传统零售的本质区别：数据化、去中间化、个性化和全场景化。
一、数据化
新零售业态中，“人货场”这三要素将被完全数据化。比如传统实体零售商，并不能有效收集、监控消费者行为，用户多是匿名的，比如某个忠实用户已经产生了1000次点购买行为，零售商也不知道他是谁，甚至也关心他是谁。对于同时开展电商业务的零售商，他们的线上和线下的数据通常是割裂开的，也造成绝大部分顾客的消费行为数据严重缺失，更不用提用户画像的构建了。
二、去中间化
传统零售业的商品从工厂到用户手中，隔着非常多的环节，批发、分销、物流等都增加了非常多的成本，所以B2C的模式将会成为未来主流模式，也是新零售的一种常态。同时，传统零售业在发展过程中以商业地产租金、联营扣点方式赚取高额利润的方式将不可持续，最终零售业的利润还将回归到商品和服务的增值中，而不是信息差利润。
三、个性化
随着新零售的提出，红领西服迅速成为市场焦点，因为他是个性化定制的典型案例。传统零售行业一般都是批量生产，所以无法或者很难识别消费者多变、多样的需求，他们的步伐总比市场慢半拍。新零售不再如此，为了制造个性化，他们必须关注市场、关注消费者需求，及时调整产品策略。
四、全场景化
新零售模式下，消费场景无处不在，应用数字化技术实现实体、虚拟的深度结合，将传统零售的人、货、场在空间和时间维度上得到最大延伸，消费者不再受区域、时段、店面的限制，商品的内容也不受形式、种类和数量的限制，消费者的体验和商品交付的形式不受物理形态的制约。
传统零售商该怎么办？
站在互联网＋和大数据时代的双重风口，传统零售商该怎么办呢？阿里研究院给了新零售的知识框架，如下图所示，分为后台、中台、前台三大块，后台是基础设施，包含硬件和软件系统，为中台的运营和前台的服务提供技术支持。中台则强调运营管理，如何追踪市场动态，确定生产策略，精细化营销策略，以及如何优化流通链条，关注企业运营。前台则强调用户所感所受，如何让消费者体验高质量的服务和体验。
实现从传统模式到新零售模式下的转变，关键是大数据，传统零售商需要从原有到商品驱动销售转化为数据驱动销售，将数据视为企业的重要资产并且利用，在去中间化、个性化以及识别用户应用大数据做支撑。
一、要有定力
新零售是美好的愿景，或者大势所趋，但并不是每个企业都适用的，绝对不可以为了新零售而新零售，毕竟经营模式只是为了更好的盈利，是为企业服务的，马云提出新零售也是为了给广大零售企业一条再发展的出路。所以，企业必须要有定力，敢于取舍，比如B2C模式。
二、要有系统的思维
要有系统的思维，实质是围绕企业战略，分解战略目标，确定重点事务，然后分目标、分策略的系统实现。CIO们必须要认清企业需要自己做什么，是希望自己成为可信任的运营者，还是变革驱动者，抑或是业务的共同创建者。比如想追踪多渠道化的客户，系统化的方法是需要整理、总结所有客户与企业之间的接触点，在建立统一客户视图的过程中，还需要注意从优先级高的客户或客户群开始做客户唤醒和商品推荐。
三、要多从业内汲取养分
新零售是一种形态，还未成型，大家都在摸着石头试探水深，还没有几家过河的企业。笔者接触过不少零售企业，他们对新零售的概念甚至都不统一，更不用讲如何晋级了。幸好现在是知识共享时代，多听，多看，多学，多从业内汲取养分十分重要，5月18日有一场“2017年中国零售行业IT价值峰会”，大家可以参加，或许别人不经意的几句话，或者几页PPT展示，就能带来你无穷的灵感。
四、尽快行动
数据是资产，早收集早受益。消费者数据是数据的核心，零售企业应该尽早构建围绕消费者的数据采集和分析系统，无论线上电商还是线下实体，数据化运营永远都是真理。获取数据时，要应用系统化思维，做到有舍有得，充分应用二八理论，可以设计流程和埋点，可以购买第三方数据如淘宝数据。而建设分析系统时，指标和分析维度是关键，一般指标包含用户画像指标、流量指标、交易指标、商品指标等。