關于新零售，阿里給出的定義是“以消費者體驗為中心的，數據驅動的泛零售業(yè)態(tài)”，這里道出了兩個關鍵點，一個是“以消費者體驗為中心”，另外一個是“數據驅動”。

　　筆者采訪了多名從事數據、零售行業(yè)內人士，本文將立足新零售，淺談數據是如何為其賦能?

　　數據的價值

　　互聯(lián)網的本質在于用戶經營、流量經營，而數據在這其中是最為基礎的一環(huán)。

　　首先，數據的價值在于，可以驅動業(yè)務的增長。實際上不僅僅是在零售行業(yè)，每一個行業(yè)對于數據的應用，數據對于驅動業(yè)務本身起到至關重要的作用。

　　以盒馬鮮生的第一家店金橋店為例，目前線上部分的銷售額已經超過了50%，這樣的營收模型對于傳統(tǒng)零售商來講是可遇不可求的。實際上這個結果并非一蹴而就。

　　其次，深入進行數據管理與挖掘，可以更好的服務用戶。這里面包含了兩個維度的用戶，一是服務于企業(yè)內部，實現(xiàn)數字化管理。 二是在消費者層面，可以提供個性化、多元化的服務。

　　在傳統(tǒng)零售行業(yè)，企業(yè)內部管理的效率非常低，總部統(tǒng)一下達任務往往要著急各個分店店長統(tǒng)一參會來傳達。而數字化的好處在于，極大提高了信息同步的即時性。

　　而在消費者層面，掌握更多的消費行為數據以后，平臺方可以借助這些開展商品的個性推薦以及精準營銷。

　　此外，數據本身或者基于數據分析得到的結論是具有價值的。我們可以看到，越來越多的企業(yè)也在以數據的標簽來標榜自己。比如滴滴出行、摩拜OFO等出行類工具，雖未上市，但估值都在數十億、上百億美金。如果單純看其本身的業(yè)務模型來看，雖然可以實現(xiàn)盈利，但不足以支撐如此高的估值。

　　實際上更多的投資者看重的，是其出行數據背后，有著更大的商業(yè)價值。以零售行業(yè)，通過這些出行數據，可以做出更好的選址決策，基于人群的年齡、職業(yè)、喜好等畫像分析，也可以幫助零售商在商品層面以及運營層面做出更好的策略。

　　由經驗思維到數字化思維

　　上文有提到過，對于新零售業(yè)態(tài)，最核心的一個特征就是打通了線下和線上，這樣帶來的直接結果就是，新零售業(yè)態(tài)可以采集到的數據更多。

　　傳統(tǒng)零售商在數據方面一直不夠重視，一位在零售領域從事多年的高管曾這樣表達：

　　“這些數據看上去并沒有什么用處，特別是北上廣一線城市，店面覆蓋的3公里范圍，人員流動性比較大，另外有些人的消費習慣你很難去改變。”

　　實際上這也是大部分傳統(tǒng)零售人的思維，我們可以把它看作是經驗思維，比如貨架怎么擺放，商品怎么選擇、動線怎么設計。但對于新零售業(yè)態(tài)，在數字化經營思路下，這些數據并非如想象中那么無跡可尋。

　　在傳統(tǒng)零售店面，商品完全依賴供應鏈以及價格體系，促銷活動做了很多，究竟是誰買的單卻很難清楚，包括店面的消費動線設計也是完全以貨為中心，消費者在廚具攤位買完咖啡壺，還要跑到食品區(qū)去購買咖啡。此外，諸如天氣等社會公共信息等，其對于到店客流的影響也會十分顯著，傳統(tǒng)零售商僅僅通過銷售數據是很難捕捉到消費者的行為變化，知其然并不知其所以然。

　　換做新零售，基于消費者為中心的業(yè)態(tài)，可以借助門店的wifi探針，藍牙感知技術，可以自動識別他們的手機或者其他聯(lián)網設備獲得數據，可以在不驚擾客戶的情況下，調取其資訊并快速提醒前臺導購或服務人員。

　　消費者在哪些貨架停留了多久、經歷怎樣的動線，這些數據對于店面的反向管理都起到至關重要的作用，直接影響了店面的倉儲管理、買點捕捉硬件設備的位置。

　　下一站，人工智能?

　　2000年以前，互聯(lián)網發(fā)展初期的數據，以結構化文本為主的粗顆粒度數據，以天為單位響應時間，數據結構也十分單一;

　　進入到2000年以后，互聯(lián)網、web飛速發(fā)展，真正意義上的結構型數據開始出現(xiàn)，特別是隨著社交媒體發(fā)展，多元化的數據包括文本、音頻、視頻，小顆粒度的數據呈現(xiàn)爆發(fā)式增長;

　　在2008年以后，移動互聯(lián)網時代又將數據推向更高的維度，傳感器、GPS等便攜設備的出現(xiàn)，數據開始以秒為響應單位，數據量達到PB級別，這也催生了大數據生態(tài)圈Hadoop這種分布式處理的軟件框架。

　　而隨著更多的實體零售走向互聯(lián)網產業(yè)升級，數據的體量將更加龐大，顆粒度也將更細小，更先進的算法邏輯，更強大的處理能力成為行業(yè)所需。

　　去年亞馬遜推出Amazon Go，利用了機器視覺智能識別技術，讓無人便利店成為大家津津樂道的話題。包括阿里近期即將初推出無人超市“淘咖啡”，透過其購物流程來看，也極有可能應用到該技術。

　　雖然這樣的方案隨著店鋪規(guī)模擴大，系統(tǒng)的計算量將大幅飆升，對GPU提出巨大的挑戰(zhàn)。但至少目前，在數據方面，零售的終極必將走向人工智能、機器學習這條路。

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