Question

新零售是做什么的

Answer 1

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，依托大数据技术，使得零售商获得大量用户的精准数据，驱动“人”、“货”、“场”三者关系的重构。

而马云对新零售的定义是：线上线下和物流必须结合在一起，才能诞生真正的新零售。线下的企业必须走到线上去，线上的企业必须走到线下来，线上线下加上现代的物流结合在一起，才能真正创造出新的零售起来。这句话的理解难度就要低多了，线上线下结合销售，再配合现代物流，才能产生新零售。

我们举个实例：我们在京东、淘宝等网络购物平台购物，这个就是线上销售，而我们去沃尔玛、家乐福之类的商城购物，这个就是线下销售。而这两者结合销售，就是所谓新零售。沃尔玛作为世界性的连锁企业，以营业额计算的话，也是全球最大的公司，他主要涉足于零售业，但是长期以来，对沃尔玛产生巨大威胁的企业，不是家乐福，不是好市多。而是我们所熟知的互联网公司——亚马逊，电子商务对沃尔玛产生了巨大的冲击。而沃尔玛也开始布局线上购物领域，以沃尔玛中国为例，沃尔玛在京东上线了沃尔玛旗舰店，山姆会员店等等，同时沃尔玛战略投资达达-京东到家，构建同城配送物流，实现了线上线下现代物流的体系，正是新零售的未来形态。在过去的很长一段时间当中，大家都认为电子商务会是未来的趋势，线下实体店将会死亡。但是近些年，电子商务的发展形势趋近平缓，已经到了瓶颈期，线上购物终究还是缺少了一分线下购物的体验感。电商巨头纷纷转战线下，而实体行业也都开始触网，这似乎就是马云所说的新零售的雏形了。

当然了，新零售不是简单的线上加线下加物流，还涉及一些全渠道、大数据、人工智能、物联网等等的概念，但是简单的理解的话，就这么理解也可以。

Answer 2

• 产品销售与服务提供

• 全渠道销售：新零售整合多种销售渠道，包括线上电商平台、品牌官方网站、移动购物应用以及线下实体店、无人零售终端等。例如，消费者既可以在天猫、京东等电商平台购买产品，也可以在品牌的线下专卖店体验和购买。像苹果公司，消费者能够在苹果官网、Apple Store 应用程序下单，也可以前往苹果实体店亲自体验后再做购买决策，这种全渠道销售模式打破了传统零售渠道的界限，方便消费者随时随地购物。

• 个性化服务：通过收集和分析消费者数据，新零售可以提供更加个性化的服务。以服装零售为例，一些品牌会根据消费者的购买历史、浏览记录、身材尺码等信息，为消费者推荐合适的服装款式和搭配建议。例如，优衣库的线上平台会根据消费者之前购买的服装风格和颜色偏好，推送类似风格的新品或搭配好的服装套装，并且在店内，店员也可以利用这些数据为消费者提供更精准的购物建议。

• 消费者体验提升

• 场景化营销与体验：新零售致力于创造各种购物场景，提升消费者的购物体验。例如，在一些家居新零售店中，会打造出不同风格的家居场景，如北欧风、中式古典风等，让消费者能够更直观地感受到产品在家中的实际效果。盒马鲜生不仅是一个购买生鲜食品的地方，还设置了餐饮加工区域，消费者可以购买海鲜后直接在店内加工食用，这种将购物与餐饮场景相结合的方式，为消费者提供了更多的便利和新鲜感。

• 增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术应用：这些技术在新零售中被用于改善消费者体验。在家具和家装领域，消费者可以通过 AR 技术，在手机上看到家具在家中的虚拟摆放效果，帮助他们更好地做出购买决策。例如，宜家的一些应用程序允许消费者使用 AR 功能，将家具模型放置在自己家中的空间里，查看尺寸是否合适、风格是否匹配等。在一些高端品牌的线下体验店中，VR 技术可用于创造沉浸式的购物体验，如汽车品牌的体验店可以让消费者通过 VR 体验驾驶汽车的感觉，仿佛置身于真实的道路环境中。

• 供应链优化与整合

• 库存管理优化：新零售模式下，线上线下库存数据实时共享。这意味着企业可以更好地管理库存，减少库存积压和缺货现象。例如，苏宁易购的智慧零售体系，通过大数据和信息化系统，将线上线下库存打通。当线上接到一个订单，如果附近的线下门店有库存，就可以直接从门店发货，大大缩短了配送时间。同时，企业可以根据实时销售数据和库存情况，更精准地安排补货计划，提高资金的使用效率。

• 物流配送整合：新零售注重物流配送的效率和灵活性。一些企业采用众包物流、即时配送等模式。例如，达达等配送平台与众多新零售商家合作，提供即时配送服务。消费者在生鲜电商平台下单后，能够在短时间内收到新鲜的食材。此外，企业还会在物流配送过程中融入智能化技术，如智能仓储管理系统，通过机器人分拣、自动货架等技术，提高仓储和配送的效率。

• 数据收集与利用

• 消费者数据收集：新零售通过多种方式收集消费者数据，包括线上平台的浏览记录、购买行为、支付信息，线下店铺的消费记录、顾客行为观察等。例如，在超市的收银台，通过扫描消费者的会员码，记录购买的商品信息；在店内设置的摄像头和传感器可以分析消费者的行走路线、停留时间等行为数据。

• 数据分析与决策支持：收集到的数据会进行深度分析，用于企业的营销决策、产品开发、店铺布局等多个方面。例如，通过分析消费者的购买频率和商品关联购买情况，企业可以制定促销策略，如推出组合套餐。同时，根据消费者对不同区域店铺的访问量和购买量数据，企业可以合理调整店铺的布局和商品的陈列，以提高店铺的运营效率。

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