新零售是与传统零售相对的概念，新技术的深入应用，催生除了新的零售模式，不同时代背景下的“新零售”一直在向着多样化迭代。当下，随着数字化手段的应用，新零售主要分为传统零售店的数字化改造以及由数字化技术应用带来的新兴业态两类。

践行“新”零售

新时代的“新零售”对消费的“人”“货”“场”的重塑，将原来以“场”为核心的商业模式转变为“人”为核心，消费者的个性化需求，如品质更优、性价比更高、物流更快等将倍受重视。随着数字原生代的崛起，新的助力消费群体进入社会，更多的个性化消费需求诞生。企业为了赢得更多客户需要将传统B2C模式转变为C2M模式，即从客户需求出发，生产者直接由底层数据驱动自动化加工，满足消费者的个性化需求。

同时，新零售变革影响了整个价值链，将营销与销售、产品开发、采购与生产、供应链加以整合，并利大数据分析等数字化手段实现价值最大化。在营销与销售策略方面，数字内容呈指数增长，注重超短视频、直播和消费者参与，而销售渠道将线上线下结合，逐步重视小众和个性化的细分领域。产品开发、采购与生产则更多利大数据分析来对消费者进行研究，并将机器学习技术应用于高级的需求预测，以期缩短研发周期，增加数据可用性并实现差异化、提升效率，加速产品上市时间。供应链整合则通过设施共享、订单可视和库存管理、多用途资产、全渠道运营模式在最大限度降低成本的同时实现灵活性和价值最大化。

随着数字化原生代逐渐成为市场主力，消费者的生活节奏加快，时间更加碎片化，用户需求不断深化，对个性化产品、高消费体验的诉求日益增强。零售商必须以数字化的思维和持续的技术投入为依托，以提供无摩擦、不间断的卓越消费体验为使命，进行持续的数字化转型。这也是数字时代新零售的本质所在。

零售行业数字化转型的使命是“体验式零售”，即持续地创造沉浸式客户体验，让客户与线上线下的零售商店紧密联系，参与到搜索、评估、挑选商品、支付的全用户旅程。

践行“体验式零售”使命，需要从以下五个战略着手——

§  全渠道商务

o   体验式商务：将实体店、线上订单和库存、仓储系统、支付环节等联接起来，以消费者体验为导向，跨渠道完成整套消费过程。

o   智能订单履行：利用大数据分析预测分析订单需求、针对订单生产、以及即刻订单出货的流程，也将提升供应链系统、场景感知决策等流程。

o   增强与虚拟体验：使产品信息和虚拟消费体验可视化，使消费者不必亲自察看货品便能获取全面的商品信息以及商品与自身的适配性。

§  商品生命周期管理

o   智能产品设计与创新：在商品生命的早期就与消费者进行互动，利用大数据和客户分析研究得到真正的消费者需求，并进行快速的商品原型设计和出样、以预测性分析确定产量、反复优化改进。

o   策展产品分类定位：对采集到的消费者信息进行分类，并通过消费者行为数据进行精确的用户画像，并以此制定个性化产品策略和场景化营销策略。

§  全体验客户管理

o   下一代客户关怀：通过线上、线下、电话、多媒体等全渠道与客户发生交流并着力于提升客户感受，给予消费者及时的客户支持。

o   客户体验分析与超个性化定制：通过对于客户数据的采集分析出消费者偏好，并向其推送定制化、场景化的产品，实现大规模个性化定制生产，以此来提高消费者粘性和复购率。

§  数字供应链优化

o   供应网络优化：围绕提升消费者体验、提升服务和运营能力展开，不但要解决“货”的问题、还要同时与“人”和“场”不断深入融合。

o   优化履约运营及供应链可计量性：通过物联网、机器人、人工智能、区块链等技术的部署，完成基于数据采集的运营优化，提升供应链效率和可计量性。

§  运营规模和敏捷

o   移动企业：移动优先是零售数字化转型的主要支柱，其内容包括移动客户管理、移动任务管理、移动库存信息管理以及连接销售和消费者的客户服务解决方案。

o   劳动力连接：聚焦于工作资源转型，包括智能工作管理系统、数字化营销和培训系统、机器人劳动力等。

o   可靠的全渠道运营：数据分析和防欺诈软件的应用能够帮助企业同时降低内部运营和消费者风险、提升信用、从而获取更多消费者的青睐。

o   盈利性优化：智能地降低成本、识别潜在的收益机会，优化目标包括对于能源和资产的使用方式、运营成本的降低手段、风险与合规性的把控等。

重构“人货场”

零售行业数字化转型是以技术为驱动的业务转型，需要“业务+技术”的深度融合，为行业带来新的活力，而物联网、人工智能等多种ICT技术在企业的数字化转型中发挥着重要作用。 

随着物联网应用的普及，物联网的联接数量和产生的数据量将爆发式增长，让零售终端更加简单可靠。SoC(System on Chip)在性能、成本、功耗、可靠性、生命周期，以及场景适配等多个方面有效提升与优化物联网终端，其高性能提升了物联网终端的响应速度，使之适用于更高时效性的业务，并未来的软件升级和复杂应用扩展提供算力保障。不论是现在的智能摄像机、机器人、智能零售柜，或者是未来的无人机、无人车，SoC的高集成度、高性能、低功耗等特性，都可以将物联网的优势发挥到极致。 

此外，物联网正在借助边缘计算丰富零售应用场景。传统意义上的购买行为往往只局限于购买商品，而随着消费正在向健康快乐和品质美好生活升级，商品和服务的结合正在成为新的商业增长点。伴随而来的无人迷你KTV、共享按摩椅、现制现售的鲜食零售等新的零售场景正在物联网和边缘计算技术的驱动下爆发式增长。在零售行业中对大量实时性业务，边缘计算可以更及时、有效地进行响应，提升客户体验；对刷脸支付等安全相关业务，边缘计算在本地进行人脸识别，最大限度减少敏感数据的网络传输。解决受限于网络带宽、时延、数据安全等多方面的技术瓶颈。 

物联网带来了海量异构数据，传统技术在数据处理的深度、广度、时效性上已无法满足越来越多的新业务需求，需要借助大数据和人工智能技术，对多种来源的数据进行实时整合分析，从而获得准确、及时的商业洞察，支撑自动化业务决策，人工智能正在成为是零售行业业智能互联的大脑，即：数据平台对物联网获取的海量进行挖掘和分析，并通过人工智能平台对数据进行学习和理解，最终把数据变成知识和智慧，并通过智能互联下发给物联网终端进行推理执行。 

在物联网、人工智能等多种ICT技术赋能之下，“智能互联”让零售行业三要素“人”“货”“场”之间的关联更加紧密，三要素之间的协同效应也得以增强。 数字化背景下，“人”从物理世界的自然人拓展到网络空间可识别的用户ID，乃至与自身行为高度度契合的“数字孪生”；“货”则从传统意义上的产品拓展到产品、数字化内容和服务。一方面，消费者可以直接向商品的供应商直接提出需求，进行个性化、定制化的生产；另一方面，消费者的历史购物订单、商品浏览记录、社交媒体留言等活动痕迹也沉淀为碎片化的数据，零售商可以利用这些数据为消费者提供符合其需求和期望的产品和服务。C2B、F2C、社交电商等新的零售业态，正是“人”与“货”互联产生新价值的体现。 

以电子商务为代表的零售革命让“场”变得在线化，打破了地点和营业时间的限制，一方面提升了商品购买的效率，另一方面削弱了实体门店的交易功能。但这并不意味着“人”与“场”的关联减弱。相反，一是购物效率提升，即出现更多的电商平台、无人货柜、自动售卖机、共享设备等业态，进一步提升交易效率、提高“人”与“场”的接触频次；二是用户体验提升，即线下门店成为集商品展示、使用、售后服务等功能于一体的综合性体验中心，利用移动商圈、数字广告牌、接触点对消费者的主动识别等吸引顾客，增加客户粘性，从而提升“人”与“场”的接触质量。 

“货”与“场”的互联主要通过物联网技术实现，其产生的物与物的通信数据可以极大地带动零售供应链的智慧化水平。一是可以根据不同场景商品的销售数据、库存数据、订单数据等及时制定产品开发策略，获取商品竞争优势；二是动态库存管理，给不同实体门店、线上渠道提供及时准确的铺货与补货；三是智慧化的物流，如，利用物联网、机器人等技术进行商品的智能分拣和运输。总体来看，零售供应链的智慧化以大数据分析为基础，智能互联则是采集到可用数据的前提。 

当下，在云计算、5G、人工智能、物联网等新技术的颠覆下，传统零售业正在构建新的生态系统。新与旧的商业模式、现实与虚拟之间的界限越来越模糊，各个运营环节不再相互割裂，线上线下的购物场景逐步融合。“智能互联”将有效帮助零售商构建“新零售”业务平台。利用“智能互联”构建的业务平台可以满足企业、用户、合作伙伴随时随地的接入需求，实现零售企业人与人、物与物、人与物的全联接，把商品流通、智能设备、生态伙伴与消费者有机地联接在一起，实现信息流（数据交换）、物流（供应链整合）、资金流（交易结算）、客流（用户画像）的高效运转，为消费者带来全新购物体验的同时，帮助零售企业实现商业价值。