“十一”黄金周的消费账单新鲜出炉，7天假期中出游、酒店、门票、外卖等众多消费再创记录，在这样的消费韧性之下，人们对于一个月后“双十一”的战况预测也更加积极与乐观，不仅是因为中国拥有14亿消费者和日渐壮大的中产阶级、是全球最大的电商市场，更是因为市场感受到了数字技术的进步与其带来的行业效率的提升……

新零售的市场现状

有数据显示，与其他主要经济体相比，中国消费者的购物行为采用“移动优先”模式，在日常生活中融入新科技的可能性更高。事实上，手机是网购的首选技术，每周至少网购一次的中国受访者当中，55%使用手机，而30%使用电脑，31%使用平板电脑。另外，相当大比例的中国受访者已经拥有或计划购买智能设备，例如智能家庭娱乐设备、智能可穿戴设备和智能家电。中国消费者追求智能科技带来的无缝、便捷生活方式，比较敢于大胆尝试，保持开放心态。

数字化技术正在“宠坏”当今的消费者，各大品牌和零售商另一方面则热衷于用这些技术为顾客带来更好的体验，而熟悉数字化技术的中国消费者对数字化服务也抱有更加开放的态度，如，中国消费者并不排斥互联网金融。随着移动支付为生活带来便捷，中国内地金融科技方兴未艾，金融服务更加便于使用，同时降低金融服务成本，从而提振消费。如，京东白条、支付宝花呗等，

电商平台、零售企业，以及金融服务等传统行业内的中国企业不断创新，涌现出全新的新经营模式，企业在努力持续扩大产品供应的过程中保持领先优势，这一趋势为创新以及推行颠覆式经营模式打下非常坚实的基础。

与此同时中国消费者的行为也正在改变并会随之调整，“消费升级”与“消费降级”的同时出现显示了这一现实。一方面，中国低线城市成为消费增长的新动力，他们受惠于相对较低的住房成本，有效释放了更多非必需消费品的消费潜力，出现了三四线城市的消费增长率赶超一线城市的现象，低线城市的总支出就是这样迅速地推动着中国整体消费增长。另一方面，在消费升级的总趋势中的某些经济板块中出现的“消费降级”现象，即消费者更加成熟、更加留心价格，更加重视价值和功能。

在复杂的情况下，零售市场逐渐成熟，发展为更理性的、更注重体验的价值驱动型模式，这要求零售战略作出相应的改变。温和、较慢地增长成为“新常态”，促使行业参与者回归基本面，重新聚焦企业零售本质，如，丰富前端体验和优化后端运营等。

随着目前所有经济和市场力量正在重塑新零售领域，品牌和零售商正试图在巩固现有能力和为实现新零售而进行战略投资之间找到平衡。

聚焦前端体验和运营效率

为确保业务的长期可持续性，品牌与零售商正在寻找内生增长的机会，而非通过并购实现快速扩张，他们更加注重成本管理和盈利能力，更加优先考虑的是为优化现金流而进行卓越运营、产品设计和库存管理，其中不乏品牌与零售商追求更具防御性的整合战略的例子。如，通过剥离非核心业务、简化库存管理、重新定位产品吸引年轻消费者等。

面对国内消费者看重购物体验的事实，品牌与零售商在部署新零售解决方案过程中，更加突出其竞争优势，专注于将创新与战略相结合，优先考虑提升质量而非增加销量。这种方法使得企业既能够参与新零售革命，同时也能采取更安全，更务实的战略定位。重点放在以顾客为中心的解决方案上，以组织核心能力为支持、并以对消费者行为洞察为依归。

新零售的发展趋向聚焦前端体验和运营效率。

在销售渠道、市场营销等前端体验环节，顾客重视简单高效的购物体验，其核心要点是线上线下的无缝衔接。数字技术的整合是解决消费者痛点的关键，为提供更好的体验并赢得顾客忠诚度，品牌现在就要为变革做好准备。如，各大品牌正在推进差异化渠道、跨界活动、专柜以及有针对性的数字营销等策略。同时，仅凭出色的前端不足以在今天的新零售战场上取得成功，顾客在购买过程中会挑剔地评估每个小细节。因此，品牌与零售商密切关注其运营效率在各个方面的表现，从开发产品和建立高效供应链，再到显著提高其采购和生产表现。

随着数字化技术逐渐渗透到消费者生活的方方面面，消费者希望重新定义购物体验，实现零阻力的购买过程以及实体和数字的互动。零售商应更加重视一系列非价格属性，这些属性合在一起，能够带来独特的新零售体验。如，移动和非接触式支付、移动结账、自助扫描器以及产品知识的获得。由于消费者变得越来越精明、越来越难以取悦，因此更加鼓励企业在规划消费者购买过程中筛选出对体验时刻起推动作用的关键顾客接触点以及因素，这将使企业能够识别和投资于有助推动可衡量体验回报率结果的顾客购买过程中的某些环节。建立全面的体验回报率策略模型将有助企业探索顾客体验、深入了解对顾客需求、从而快速实现价值。

随着新零售经济扎根，无论是通过投资新技术还是改进现有能力和运营模式的方式，都只能保证品牌与零售商在短期竞争中保持领先地位，而长期的成功则需取决于灵活应用数字化技术，或者通过采用新兴技术（如，人工智能需求预测，店内物联网传感器）不断创新的意愿。在数据爆炸的时代，品牌比以往任何时候都更加迫切需要利用大数据分析获取消费者洞察并完善零售业的传统重要元素（店铺、商品和消费者）以及这些元素之间的动态关系，从而创造新的消费场景并提供卓越的顾客体验。同样重要的是，要以尊重的态度处理顾客数据并为换取顾客数据而提供价值。