我用一句话总结一下。不要看任何高深莫测的书和陈述。事实上，新零售的一个非常简单的概念是使用大数据来智能地转变零售的各个方面。
只要记住这个概念。
我来详细解释一下。
大数据转换就是利用大数据所体现的东西来转换每一个环节。例如，我们过去经常问顾客你认为我们的品味如何。现在我们不需要大数据直接告诉你他们喜欢什么不喜欢什么，这还是客观的。你可以根据这个来改造你的产品，你可以提前知道他们可能会喜欢或者不喜欢什么。
除了第一次，整个环节都是开放数据提现的，这样就可以知道多少人可以做多少份我喜欢的，买多少原料，准备多少费用，提前收多少钱。这是一种基于数据的预测和引导，是客观反映的。
这只是一个方面。还有很多是无法一一展开的。多关注我会有一些后续的介绍。我是程潇。
另外，智能转型是以大数据为基础，用科技开发智能而不是人工，形成闭环服务，可以延伸到消费者生活的每一个部分来服务。例如，餐馆使用智能机器人做饭、配菜、包装和送货。
其实就是用大数据让你提前知道该做什么不该做什么，从而节约成本和成本。另一方面，它用智能代替人力来降低成本，节约成本。
整个过程快捷、高效、成本低、服务好、利润高。
就是这个意思。
取代“电商与实体”，未来10年是新零售的时代
当电商流量红利消失，实体店客流枯竭，零售商该何去何从？
马云在2016年给出了答案。他说：未来不会有纯电商，也不会有纯实体店。零售商要想生存，就必须线上线下开放，打造新的零售模式。
大家一定听说过新零售，但是怎么布局落地呢？未来10年，一定要学会这3款！
一个
在新的零售模式中，人们的货场是最常被提及的。未来所有的业务都需要以人为本，根据人的需求为人提供商品，然后搭建不同的场景，连接人，实现交付。
目前从box horse、锐信等新零售项目可以看出，用户无论何时去线下店铺都会被邀请下载app，以获取用户，也就是数据。
通过用户的数据，我们可以分析以人为本的用户需求，进而优化供给结构，根据需求提供更多的产品和服务。
其次，无论是咖啡还是生鲜产品，都需要通过实体店提供体验场景。
所以像瑞星、博马，必须先布局线下线路，以实体店为入口，通过app与用户建立实时连接，再借助线上配送模式，满足懒人的家居消费需求。
作为传统实体店，上述模式也可以解决。然而，这不仅仅是创建一个小程序和开发一个应用程序的问题。而是要改变商业思维，弱化实体店的卖货功能，增加提供的功能。
因为，如果人们单纯购买一种商品，可以通过在线、社区、私域流量、直播门户来实现，就不需要去你的店铺消费了。
因此，我们必须抓住人们消费升级的需求，通过体验店为消费者提供生产技术、企业文化和解决方案。
而且用户可以转化为会员，实体店可以作为会员见面的场景。
2
上面说的新零售模式，就是以线下为中心开办体验店，然后在线下店的基础上实现线下和线上的融合。
新零售模式的另一个商业逻辑是先在线圈人，再线下开体验店，为粉丝提供社交场所和体验场景。
以小米为例，在初期挖掘了1000个手机爱好者后，它将能够在竞争激烈的手机市场脱颖而出，最终成为500强企业，这与以人为本的商业逻辑有关。
小米拥有1000名发烧友，不断根据用户需求打磨产品，让用户参与产品设计，打造以用户为中心的手机品牌，在手机的基础上连接大量用户，打造小米生态和小米电商。
但不管小米有多少粉丝和用户，营销能力和电商系统有多强大，小米要想更进一步，还是要关注线下体验店。
所以小米在2011年下半年开始推广小米之家，目的是为粉丝提供体验场景，提供米粉交流的场所，同时也作为取件点和售后服务点。
未来只有线上线下融合，才能服务用户，也就是粉丝，更进一步。
对于线上的名人产品，电商公司，或者粉丝数量较多的个人品牌，可以借鉴小米的商业逻辑，先线上圈人，再线下开体验店，很好的服务用户和粉丝。
三
最后一种新的零售模式属于在互联网平台上授权实体店的逻辑。比如杭州马的猫店，宿迁东的小董店都是一样的。
为什么要通过互联网赋予实体店权力，创造新的零售模式？
做实体生意的时候经常会有这样的对话：开店赚的钱怎么办？有货。货物呢？我卖了。钱呢？有货。
在传统商业模式中，便利店、情侣店、小超市最大的困惑就是商品积压。
要解决这个问题，首先要改变供给结构，根据市场需求和产品来购销商品
因此，借助云计算、大数据和赋能传统实体店，互联网平台可以实现数字化运营，获取业务数据，从而实现供需准确匹配。
当然，除了宿迁东和杭州马，只要能为实体店提供赋权，就有机会抓住新的红利。
目前，各行各业都需要进行新的零售转型，只要能够为个体户提供品牌授权、软件和供应链支持，就可以扩大自己的品牌知名度和竞争力。
比如我们是连锁企业或者s2b2c互联网平台，可以直接赋予个体户权力，为他们提供品牌推广溢价能力，为他们提供saas软件、信息软件、数据中间平台，实现数字化转型。
同时，还可以利用供应链和数据的优势，改变个体户的供给结构，提高整体运营效率。
零售业拿不准顾客喜好？看看这家企业如何借“大数据”的东风
数据的价值是预先预测的，而不是事后分析的。准确的预测模型使得营销人员无需猜测，从而大大提高了购买率。
任何生意都有诀窍，但零售业成功的方法总是只有一个：打通人、货、店的三角关系，让东西自由流动，人顺畅流动，但这个问题一直没有解决。几百年来，零售行业变化缓慢，人流、物流、资金流的演变有限。直到数据信息流的出现，才颠覆了零售业运营的百年老规矩，“猜想”才被搁置。
经营店铺就像治国。它需要同时处理内部事务和外交系统：在内部，需要管理各种各样的产品，掌握库存和维护客户关系；对外，需要下订单，联系很多供应商配送。促进门店企业蓬勃发展的必要条件是建立高效的运营机制，实时调度和控制各个环节，保证日常资金流、物流、人流、信息流的顺畅运行。
看似复杂的多条关系线，说穿了要处理的就是“人物店”之间的关系，人——物，物——店，人——店，这3条双向关系线，决定了一家零售店的生存命脉。
消费者想买什么商品？货物送到商店了吗？人们选择去哪个商店购物？这些问题曾经是很棒的问题。据统计，美国零售业每年因为人、货、店的断点而损失700亿美元。有什么问题，打破了零售业“人-物-店”的流程？
答案是“猜”,总是“猜测”顾客想要什么和需要什么，这已经成为零售业最大的致命缺陷。
在商店里，常见的情况是顾客没有办法买到他们想要的商品。原因有三：一是他们没有在第一时间准确推荐适合客户的产品；第二，商店货架上的商品不适合该地区的消费者；第三，没有时间来弥补货物的短缺。这是因为商家“猜测”错误，导致推荐错误、产品选择错误、备货不足；久而久之，顾客对店铺失去信心，就会转向其他店铺或品牌购买。
从现在起，别再猜了，因为顾客想买什么，已经通过数字全告诉你了，人、物、店的断点，就用大数据连接。
主客易位：从品牌中心到顾客中心
为什么不再猜一次？数据有什么变化？
从供应链最实际的成本来看，最大的利基在于降低库存，信息顺畅流动。一旦采购和物流可以自动化，库存周转率自然会增加，随着“及时交货”新标准的建立，企业可以节省存储成本，实现利润最大化。
最低库存意味着采购和配送必须更加灵活。供应商在数据中心获得商品流通动态信息、各分公司销售统计、各仓库调配情况、销售预测等数据后，可作为安排生产、供货、发货的依据，实现少量的实时配送。
“及时供货”不再是天方夜谭，追根溯源真正的原因是准确掌握顾客喜好。
胜利
当企业和品牌已经知道数据的力量时，他们都聚焦于“会员数据”，这是数据应用的最佳起点，也是最有潜力的数据矿产。客户体验和反馈不仅可以纠正产品，还可以实现生产和销售的平衡。
黛安芬是一家在台湾省经营了47年的外国内衣品牌，已经建立了从制造、零售到服务的一站式业务。如何从单一渠道发展到多渠道，甚至发展到今天的全渠道营销计划？我的老朋友、黛安芬公司的总经理康向太找到了答案。他说：“主客易位，客户是唯一答案！”
以前因为性能导向，从单通道扩展到多通道，从百货柜台扩展到街边店铺。想法很简单，“让商品有更多机会接触客户”。随着电子商务的兴起，多渠道的时代已经开始，同时渠道销售混乱。o2o的线上销售被视为另一种销售渠道，而不是战略性的全渠道商业思维(详见下图)。
全渠道和多渠道最大的区别在于价值核心，前者以客户为中心，后者以品牌为中心。换句话说，整个渠道得以实现，来自以顾客为中心的虚实数据整合，作为延伸到未来销售的利基点，但多元渠道只是品牌发展策略的浅层思考，并没有产生太多的长期价值。
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零售业正在从单一渠道、多渠道、多渠道向全渠道战略转变。商业思维已经从“让商品有更多的机会接触客户”转变为战略性的全渠道商业思维。全渠道和多渠道最大的区别在于价值核心。前者以客户为中心，后者以品牌为中心。全渠道是以客户为中心的虚拟和真实数据的集成。作为一个延伸到未来销售的小众点，多渠道只是品牌发展战略渠道的一种粗浅的思考，并没有产生太大的长期价值
所有与消费者相连的关系线都是创新的源泉，是创造新品牌价值的动力。“创新就是创造价格”，我的老朋友康说。构建这些关系的桥梁是大数据。
但是，万事开头难，数据的使用也是如此。光有数据是不够的，要把数据整理好。我发现黛安芬在面对海量会员数据时遇到的第一个问题就是“堵”，就像很多品牌让pos系统承担会员机制和分红计算一样，像一盆各种数据的大杂烩，却找不到有价值的数据，这也是所有品牌在面对数据应用时最头疼的问题。
pos系统的出现降低了订单和库存管理依赖人力的运营成本。每天积累的每一笔交易记录和实时库存盘点都成了零售业的帮手。现在的pos系统面临着过载的问题。解决问题的第一步是整理数据，分配最完美的数据比例，把数据大杂烩变成美味的鸡尾酒。
在数据分析中，这个基本步骤叫做数据集成，秘诀就是“以人为本”，把数据收集在一起。比如会员卡号，身份证号，车牌号放在一起。怎么才能判断他们是同一个人？如果你不知道是同一个人，你根本做不了任何决定，只会浪费营销资源。
因此我们开始做平台分流，让数据单纯化，等同于练好基本功，价值随之源源不断地产生，成为精准预测模型的基础。
数据最大的价值是协助决策，而不是事后分析，“精准推荐”成为大数据改变零售业的核心功能。
通过直观的消费记录，销售人员可以从系统中查询过去的客户消费记录。假设一个顾客买了10条内裤，其中5条是黑色的。所以，今天她来店里的时候，你就开始猜她想买的11号内衣是什么颜色了。继续推荐黑色？还是选择另一种颜色系统？
一个想法和另一个想法之间的决定是销售人员的“猜测”，猜测推荐最新的黑色款式，或者根据消费者的年龄来判断推荐。当你发现消费者只有一次试穿的机会时，似乎风险太大了。
从顾客走进商店的那一刻起，当消费者只有一次的试穿机会时，你的任务就是如何让消费者在走进试衣间的时候，手里拿的至少有一件是对的。就能够定制顾客的专属购物清单。数据平台提供了一套“好的预测”，可以大大提高客户提包的概率。
以黛安芬2015年6月推出的“站起来贴合”活动为例，客户提供的身体诊断、服装搭配烦恼、生活状态、最关心的内衣状况等主观数据，以及销售记录的交叉核对，开发出了针对每个人的内衣推荐模型。
一对一营销是最好的服务。数据整合改变了企业的营销方式，包括平台上的分工、专业分工、角色分工，我们将使用下一步。"
推荐”已经成为数据支撑的销售模式。以前是销售人员的经验值判断，是人做出来的。现在人的因素减少了，经验不是靠人积累的，完全靠消费者的行为来做推荐。未来的销售人员不再仅仅是销售人员，而是可以利用专业的数据进行预测，推荐具有人情味和互动性的产品，升级成为顾问。
人、物、店的断点，就用大数据连接
商场竞争每分每秒都在发生，竞争优势在于谁能在计算出大量消费者数据后，尽快对消费者的需求做出最合适的回应。准确的大数据代表速度，也代表决策效率和质量的提高。
“盈利”绝对是企业管理的共同目标，其背后的动力来自于服务流程的改变，数据的力量体现在运营流程的优化上。推荐式的“商品预测”就是最好的服务体验，回归到数据的价值是为了做事前预测，而不只是事后分析。
大数据分析不是冷冰冰的工具，而是以人为中心的全球思维。每个品牌就像站在一条势均力敌的拔河线上。一方面是品牌发展的理想愿景，另一方面是现实的业绩考验。在这种拉动关系中，客户成为平衡点(详见下图)。
钻石客户关系管理
企业在发展品牌理想与追求绩效的同时，顾客是最佳平衡点。,因此，一切以客户为中心发展起来的关系线都是企业长期发展的保证。以上图为例，客户对场地、销售人员、商品满意才会买单。
什么是新零售模式（举例说明新零售适合开什么店）
社会的不断进步给人们带来了很多新奇的概念和便捷的生活环境，如vr、人工智能、在线名人直播、新鲜电商、新零售等等。它们给大众带来了娱乐和便利，但对企业来说却是机遇和挑战。马云是一个很好的概念创造者。距离2016年杭州云起会议已经过去两年多了。什么是新零售？新零售未来趋势如何？
什么是新零售？
举个简单的例子，国内原有的商业模式，简单传统到“一筛一秤一盘一锅”。随着新零售的到来，打破了原有的面貌，开始洗牌，升级线下物流和服务。
下班后，人们打开手机应用程序购买今天的配料，等到骑手带着配料来到门口。这种现象在泗溪市的年轻人中已经很普遍了。
在新零售提出之前，传统零售已经从渠道运营到线上线下再到数字经济向这个方向更新和迭代。所以在一定程度上意味着新零售的出现是必然的。新零售其实是将线下、物流、服务的原有优势与线上用户流、资金流、数据、技术完美融合。
新零售未来趋势如何？
新零售注重资源整合，企业在做资源整合的同时，要注意你是被别人整合的。所以会有两种情况：
核心零售业建立在别人的平台上；
核心零售业建立在自己的全渠道运输系统上。
其中，核心零售行业要注意，供应链系统和生产供应链系统如果建立在自己的全渠道运输系统中，是否需要依赖别人的资源。所有这些都会影响新零售业务的成功。
做新零售还是有困难的，线上线下结合的商业模式对大多数企业来说并不陌生。就社区新零售而言，新鲜食材种类繁多，不同地区产品的多样化和差异化确实有点困难。需要在行业内建立坚实的竞争壁垒，需要对品牌进行个性化，不能轻易被竞争对手复制，不可替代。在运营管理体系上，要做到线上线下统一，在员工管理上采取创造性的管理模式，将员工从原来的岗位执行者转变为具有一定分配权、人权和决策权的企业家。
阿里作为新零售理念提出的地方，在新零售商方面做得很好。其中，在盒马鲜活生命的运营中，控制线下的零售资源通过阿里拥有的强大的供应体系和数控网络进行管理。
近日，阿里入股蒙牛“天仙北”，为新零售填充瓷砖。
社区新零售出现才不到三年，未来还有很大的发展空间。电子商务的表现形式也发生了很大的变化，电子商务对传统零售的冲击被人们抱怨已经基本成为历史。把原来的线上线下冲突变成相互促进融合。
