数据如何为新零售赋能

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数据如何为新零售赋能关于新零售，阿里给出的定义是“以消费者体验为中心的，数据驱动的泛零售业态”，这里道出了两个关键点，一个是“以消

Answer 1

数据如何为新零售赋能
关于新零售，阿里给出的定义是“以消费者体验为中心的，数据驱动的泛零售业态”，这里道出了两个关键点，一个是“以消费者体验为中心”，另外一个是“数据驱动”。
笔者采访了多名从事数据、零售行业内人士，本文将立足新零售，浅谈数据是如何为其赋能?
数据的价值
互联网的本质在于用户经营、流量经营，而数据在这其中是最为基础的一环。
首先，数据的价值在于，可以驱动业务的增长。实际上不仅仅是在零售行业，每一个行业对于数据的应用，数据对于驱动业务本身起到至关重要的作用。
以盒马鲜生的第一家店金桥店为例，目前线上部分的销售额已经超过了50%，这样的营收模型对于传统零售商来讲是可遇不可求的。实际上这个结果并非一蹴而就。
其次，深入进行数据管理与挖掘，可以更好的服务用户。这里面包含了两个维度的用户，一是服务于企业内部，实现数字化管理。 二是在消费者层面，可以提供个性化、多元化的服务。
在传统零售行业，企业内部管理的效率非常低，总部统一下达任务往往要着急各个分店店长统一参会来传达。而数字化的好处在于，极大提高了信息同步的即时性。
而在消费者层面，掌握更多的消费行为数据以后，平台方可以借助这些开展商品的个性推荐以及精准营销。
此外，数据本身或者基于数据分析得到的结论是具有价值的。我们可以看到，越来越多的企业也在以数据的标签来标榜自己。比如滴滴出行、摩拜OFO等出行类工具，虽未上市，但估值都在数十亿、上百亿美金。如果单纯看其本身的业务模型来看，虽然可以实现盈利，但不足以支撑如此高的估值。
实际上更多的投资者看重的，是其出行数据背后，有着更大的商业价值。以零售行业，通过这些出行数据，可以做出更好的选址决策，基于人群的年龄、职业、喜好等画像分析，也可以帮助零售商在商品层面以及运营层面做出更好的策略。
由经验思维到数字化思维
上文有提到过，对于新零售业态，最核心的一个特征就是打通了线下和线上，这样带来的直接结果就是，新零售业态可以采集到的数据更多。
传统零售商在数据方面一直不够重视，一位在零售领域从事多年的高管曾这样表达：
“这些数据看上去并没有什么用处，特别是北上广一线城市，店面覆盖的3公里范围，人员流动性比较大，另外有些人的消费习惯你很难去改变。”
实际上这也是大部分传统零售人的思维，我们可以把它看作是经验思维，比如货架怎么摆放，商品怎么选择、动线怎么设计。但对于新零售业态，在数字化经营思路下，这些数据并非如想象中那么无迹可寻。
在传统零售店面，商品完全依赖供应链以及价格体系，促销活动做了很多，究竟是谁买的单却很难清楚，包括店面的消费动线设计也是完全以货为中心，消费者在厨具摊位买完咖啡壶，还要跑到食品区去购买咖啡。此外，诸如天气等社会公共信息等，其对于到店客流的影响也会十分显著，传统零售商仅仅通过销售数据是很难捕捉到消费者的行为变化，知其然并不知其所以然。
换做新零售，基于消费者为中心的业态，可以借助门店的wifi探针，蓝牙感知技术，可以自动识别他们的手机或者其他联网设备获得数据，可以在不惊扰客户的情况下，调取其资讯并快速提醒前台导购或服务人员。
消费者在哪些货架停留了多久、经历怎样的动线，这些数据对于店面的反向管理都起到至关重要的作用，直接影响了店面的仓储管理、买点捕捉硬件设备的位置。
下一站，人工智能?
2000年以前，互联网发展初期的数据，以结构化文本为主的粗颗粒度数据，以天为单位响应时间，数据结构也十分单一;
进入到2000年以后，互联网、web飞速发展，真正意义上的结构型数据开始出现，特别是随着社交媒体发展，多元化的数据包括文本、音频、视频，小颗粒度的数据呈现爆发式增长;
在2008年以后，移动互联网时代又将数据推向更高的维度，传感器、GPS等便携设备的出现，数据开始以秒为响应单位，数据量达到PB级别，这也催生了大数据生态圈Hadoop这种分布式处理的软件框架。
而随着更多的实体零售走向互联网产业升级，数据的体量将更加庞大，颗粒度也将更细小，更先进的算法逻辑，更强大的处理能力成为行业所需。
去年亚马逊推出Amazon Go，利用了机器视觉智能识别技术，让无人便利店成为大家津津乐道的话题。包括阿里近期即将初推出无人超市“淘咖啡”，透过其购物流程来看，也极有可能应用到该技术。
虽然这样的方案随着店铺规模扩大，系统的计算量将大幅飙升，对GPU提出巨大的挑战。但至少目前，在数据方面，零售的终极必将走向人工智能、机器学习这条路。

Answer 2

在新零售时代，数据成为驱动业务创新和提升竞争力的重要资源。通过有效地收集、分析和应用数据，企业可以更好地了解消费者需求，优化运营流程，提升整体效益。以下是数据为新零售赋能的几个关键方面：
一、精准营销与个性化服务
1. 精准营销：
通过大数据分析，企业可以深入了解消费者的行为模式、购买习惯和偏好。基于这些洞察，零售商可以进行更加精准的营销活动。例如，通过分析消费者的浏览记录和购买历史，推送个性化的产品推荐和优惠信息。这种精准营销不仅能够提高转化率，还能提升客户满意度和忠诚度。
2. 个性化服务：
数据使得企业能够为消费者提供更加个性化的服务体验。例如，利用大数据和人工智能技术，企业可以为每位消费者创建个性化的购物页面，展示符合其偏好的产品。此外，企业还可以根据消费者的需求，提供定制化的产品和服务，进一步增强用户体验。
二、供应链优化与智能化管理
1. 供应链优化：
数据在供应链管理中发挥着关键作用。通过对库存、物流、销售数据的实时监控和分析，企业可以优化库存管理，减少过剩库存和缺货现象。同时，数据还可以帮助企业预测市场需求，制定更为精准的采购计划，从而降低运营成本。
2. 智能化管理：
利用物联网和大数据技术，企业可以实现供应链的智能化管理。例如，通过传感器实时监测物流状态，企业能够更好地控制运输过程中的风险，确保商品按时、安全地送达。此外，智能化的仓储管理系统可以自动化处理订单，提高订单处理效率，缩短交货周期。
三、全渠道整合与无缝购物体验
1. 全渠道数据整合：
在新零售模式下，消费者的购物行为跨越了线上和线下多个渠道。通过整合来自电商平台、实体店、社交媒体等渠道的数据，企业可以全面了解消费者的购物路径和偏好。这种全渠道数据的整合使企业能够为消费者提供无缝的购物体验，无论是在实体店还是在线上，消费者都能享受到一致且流畅的服务。
2. 无缝购物体验：
数据为企业打造无缝的购物体验提供了基础。通过实时分析消费者的行为数据，企业可以动态调整产品展示、库存配置和营销策略，确保在消费者需要时提供最佳的服务。例如，消费者可以在线上下单并选择在实体店提货，或是在实体店体验后选择线上配送，所有这些操作背后都依赖于数据的支撑和整合。
四、消费者行为分析与需求预测
1. 消费者行为分析：
数据分析可以帮助企业深入挖掘消费者行为模式，了解他们的购物习惯、偏好和痛点。例如，企业可以分析消费者的浏览路径、点击频次和停留时间，判断他们对某些产品或服务的兴趣。这种行为分析有助于企业优化网站布局、提高用户体验，并针对性地进行营销推广。
2. 需求预测：
通过对历史数据和市场趋势的分析，企业可以预测未来的消费需求。例如，结合节假日、季节变化和市场活动的数据，企业能够提前做好库存准备和生产计划，避免因供需不平衡而导致的损失。需求预测不仅提高了企业的市场响应能力，还减少了运营风险。
五、数据驱动的决策支持与运营优化
1. 数据驱动的决策支持：
数据为企业的决策过程提供了强有力的支持。通过对销售数据、市场反馈和竞争对手的分析，企业管理层可以做出更加科学、准确的战略决策。例如，企业可以利用数据分析选择最佳的产品定价策略，确定最优的市场推广渠道，从而提升整体效益。
2. 运营优化：
数据分析还可以帮助企业优化运营流程。通过实时监控和数据分析，企业可以发现运营中的瓶颈和问题，及时进行调整和优化。例如，通过分析客户服务数据，企业可以发现常见问题和客户的痛点，改进服务流程，提高客户满意度。
六、提升客户关系管理与忠诚度
1. 客户关系管理（CRM）：
数据在客户关系管理中发挥着核心作用。企业通过CRM系统整合客户的购买历史、互动记录和反馈意见，为每位客户建立全面的档案。基于这些数据，企业可以为客户提供个性化的服务和产品推荐，增强客户粘性。
2. 提升客户忠诚度：
数据分析可以帮助企业设计和实施有效的忠诚度计划。例如，企业可以根据客户的购买频率、金额等数据，制定个性化的会员奖励政策，激励客户进行重复购买。此外，数据还可以帮助企业识别高价值客户，提供VIP服务，进一步提升客户的忠诚度。
结论
数据在新零售中的应用极大地提升了企业的运营效率和市场竞争力。通过精准营销、供应链优化、全渠道整合和智能化管理，数据为新零售赋能，推动了企业在数字经济时代的快速发展。同时，数据分析还为企业提供了强大的决策支持，帮助企业更好地理解消费者需求、优化运营流程、提升客户关系管理，最终实现更高的市场效益和客户满意度。在未来，随着数据技术的进一步发展，新零售将继续受益于数据的赋能，创造更多的商业机会和价值。