大数据背景下新零售商业模式探究

摘 要：目前，大数据在生活中的应用愈发广泛，各个方面都被智能设备转化为数字，分析运用起来，大数据对销售领域的影响也特别大，通过大数据及其相关的技术和各种智能采集设备、物联网、人工智能的应用，很好地实现了对大数据的收集和运用，为传统商业数字化以及大数据精准营销起到了支柱作用，同时也为传统零售业的升级提供了新动力。在零售业方面，怎样加强线上和线下的创新应用和数据整合是重中之重。因此，本文对新零售的理念进行了剖析，从某些方面对大数据在新零售方面中的运用进行了分析。

关键词：大数据;新零售;商业模式

新零售和原始的电商平台不同，新零售讲究“人、场、货”的结合，企业依靠互联网这一平台，借助人工智能等新兴科技，转变和升级商品从生产到销售的一系列过程，从而达到重塑生态圈和业态结构的目的，并且将线上、线下及物流进行深度结合，打造以用户为中心的新商业模式。大数据时代的到来，使新零售这种商业模式的资源、技术、需求等受到了影响并且慢慢地发生了转变，企业急需构想新商业模式。大数据时代的降临，使得新零售销售模式的资源和需求等方面受到影响并且急需转变和升级，企业迫切需要开发新的商业模式。因此，文章立足于大数据，以其为出发点，综合考虑新零售特点，深入探讨大数据可能对零售行业产生的影响，以期能够帮助新零售更好地升级与发展。

一、传统单店零售模式的瓶颈

以往，零售模式一般都是通过扩张实体店的规模及数量来完成，在传统的销售模式中更重视实体店与消费之间的联系，所以好的店面对传统的销售模式来说更为重要。传统的销售模式下，通过大力宣传从而提高零售商的影响力、知名度，让更多的消费都能够走入到实体店中，然后通过实体店导购等，引导顾客消费。这种传统的销售模式最大的特点就是能让消费者有较强的体验感，消费者能通过使用真实地感觉到商品的用处。特别是对于一些要求较高、操作较为复杂的商品，能让消费者直观的了解商品。其次就是实体店所带来的面对面服务，这也是其他销售模式所替代不了的。消费者通过与导购面对面的交流，真实的了解商品，不仅能增强导购与消费者之间的情感交流，同时还能让消费都更好地体验销售模式所带来的服务。但由于计算机网络技术的不断发展，传统的单店零售模式受到了影响，工人工资、实体店租金持续提升，导致传统模式发展受到的阻碍，而由电商平台对传统销售模式所造成的冲击也是相当明显的。

二、新零售模式的提出

20世纪90年代开始，电商历经几十年的发展，正一步步走向成熟，同时也遇到了发展瓶颈。近些年来，线下许多的实体店陆续倒闭，出现了衰落的趋势，无论是线上零售还是线下零售，它们都承担着转型和升级的巨大压力，零售改革已是大势所趋，新零售这种模式渐渐地受到了各界的关注。为使零售业升级转型，国家制定了一系列的法规和政策，为零售业的转型与发展提供了强有力的保障，与此同时也为零售业规划了发展方向。现如今中国零售业存在着形势不明、效率不高的问题，在结构调整、形式变换等方面需要制定一些战略，要将线上零售与线下零售进行结合，这样才能产生新的新零售形式。零售行业从互联网中获得的红利正渐渐地消失，随着大数据的不断发展，新零售有了新的技术支持，新零售主要以互联网为依托，以云计算和大数据等为方式，转型并升级产品，从生产、运输到销售等多个环节，重塑业态的结构，使线上和线下零售有效结合，这是一种全新的发展模式。新零售的实质是推进线上和线下的一体化进程，使线上力量可以与线下实体之间互相产生合力，一步步从以价格为核心向以价值为中心的消费时代转变。

三、大数据背景下新零售模式的研究

（一）以大数据的价值主张为基础

一个企业宣扬其生产的产品和提供的服务可以为用户带来独特的价值，这就是一个企业的价值主张，价值主张是用户可以得到的所有利益之和。现如今消费正在升级，新零售倡导以客户为主，焦点聚焦在使客户能够体验到更好地服务，满足其享受服务的需要。新零售有着大量的顾客消费行为数据作为支撑，当深层次的挖掘这些数据时，就可以洞悉藏在海量数据背后的价值，要运用大数据对资源进行整合;其次，大数据的深入分析，可以帮助企业实现价值主张，通过对消费者数据整理分析的基础上，来对消费者的历史行为和偏好进行分析，对用户潜在的价值需求进行更深层的挖掘，以达到精准界定目标市场和顾客细分的目的，推进企业实现自身的价值主张。最后，大数据的实时预测与洞察能力能够很好的保障价值主张的实现。在瞬息万变的消费大环境下，零售商一定要运用好数据，通过数据来预测将来的消费趋势，根据信息产生的价值，预测客户在未来可能出现的购物新趋势，使零售商达到精准营销的目的，实现企业自身的价值主张。

（二）以大数据的价值创造为基础

一个企业为吸引消费者，引入资源辅助产业链运作，这就是价值创造。新零售价值创造在C2B 这一业务系统有着很明显的体现，换句话来说也是消费者在促进企业价值的生产，需多个利益主体参与到价值创造当中，与此同时还要借助大数据的手段，数据化企业交易活动，寻找新的价值创造方向。随着大数据技术不断成熟，它能够快速整合消费者数据，通过对数据进行深入分析，并將分析出的消费者需求及时传输给各个厂商，做到信息共享以及信息互通，预测出消费者可能会出现的新需求。适当运用大数据的实时洞察力以及预判力，将消费者过往的消费数据和以及分析出的消费者的喜好为参考，及时制定新的运营策略，从而创造出新的价值。举例来说，网易严选是中国最先应用 ODM（初始设计制造企业）的典范，网易严选为了全方面无死角地满足顾客的需求，不仅对海量的消费者数据进行了整理分析，还在深度剖析数据后，把顾客的消费需求一步一步转变为其更注重的商品情感风格与美学设计。新消费需求的出现，使网易严选快速地将信息价值共享和互通变成了可能，从根本上分析问题，提高了产品质量和产品价值。最后，根据消费者数据分析出消费者的新消费需求，并运用智慧预测与精准营销手段，来提升企业价值。

（三）基于大数据的价值传递

价值传递指的是企业运用自身的服务手段和营销模式将服务和产品送到顾客手中的过程。在物流链升级的现在，新零售价值传递主要基于大数据重新构建物流的供应链，从而达到提高供应链柔性的目的，可以将服务和商品更好地传递。大数据技术是一种快速分析数据与应用数据的能力，能够充分分析在产品的输送以及服务的过程中出现的顾客数据，从而使顾客的各方面需求得到满足，并且能够降低成本、提高效率、降低风险。因此，新零售企业急需提高综合运用大数据的能力，建立起一个适应现阶段需求的零售模式，来处理日渐增多的业务，同时要做到实时跟踪、不断监控，记录好价值传递所产生的数据。由于消费者的年龄、职业以及所在的地域不同，导致顾客的偏好和需求也存在差异，因此，为了更深层次的使用户与企业取得价值上的统一，就需要运用大数据进行预测、分析，从而使顾客传递给企业的需求更加精准。例如，京东的先进物流供应管理体系，运用的智慧物流系统就是以大数据处理为主，称为青龙系统，青龙系统能够做到从两个角度分析客户到企业的所有数据信息链，并对其进行深入整理与收集，青龍系统可以深入剖析线下消费者的数据，将新的消费者需求传输至仓库、门店等部门，从而根据数据和消费者的需求，按照性别、年龄、地域、职业等诸多因素分类消费者，从而更好地为顾客提供具有针对性的专业服务。在应对地域问题时，青龙系统采用线上和线下一起参与的分仓配送模式，从距离消费者最近的门店或仓库进行取货与发货，缩短消费者等待时间，在很大程度上改善了供应链的柔性，完全解决了配送最后一公里这一难题。

（四）以大数据的价值实现为基础

价值实现包括成本和盈利两大部分。在不提高成本的前提下，盈利越多就越能够帮助企业实现价值。在不降低盈利的前提条件下，成本越低就越能帮助企业实现价值。企业商业模式搭建过程中的最后一个关键要素，就是价值实现，它也是企业价值传递、创造与主张的最终体现。在价值传递、创造与主张当中，都体现了价值实现，这是因为这些要素的实现，都需要投入和产出。在新零售当中，大数据可以推动企业价值传递、创造与主张，进而可以得出大数据间接驱动着新零售价值实现这一结论。举例而言，价值主张当中，大数据参考C 端消费升级的需要，彻底做到了精准营销，这不仅仅解决了线上投入过多浪费成本的问题，也帮助企业降低了线下运营的成本、提升了盈利。价值创造当中，大数据技术使由B 端至 C 端数据的处理、分析和预测的整个过程成为可能，其能够立即将C端显现的未来消费趋势发送给每个利益主体，方便他们可以第一时间了解商品供应的进程，根据进程研发出适销对路的畅销品，并提供专业的服务，将成本降到最低，与此同时使C端的需求得到充分满足，使企业可以从中获取更多利润，实现自身价值。价值传递过程当中，要想有效提高供应链柔性，就需要合理应用大数据技术，还要能针对不同的消费者，提供准确的情感服务或者增值服务以及快递配送。在此之外，地域配送当中，实行门店与仓库融为一体的配送模式，可从根源上降低资源成本和仓库储存量，利于企业价值的实现。

结束语：

每一次的变革都需要技术的推动，零售业的每一次变革都得益于技术的推动，它伴随技术革命，不断发展并且得到的产物。互联网的发展给零售业带来了新渠道--电子商务，在互联网的前进过程中，其吸纳的云计算和大量的数据也造就了人工智能这一技术。新技术的逐渐成熟以及商业化的趋势越来越明显，这些都为新零售这一模式的产生奠定了坚实的基础，解决了传统零售在人、产品、消费场所等方面时间与空间上的约束，使新零售可运用新技术连通虚拟与现实，线上与线下之间的各个环节，使实体销售与电商独立的局面得到了改善。

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作者简介：宫海丽（1981-），女，汉族，研究生，讲师。研究方向：经济管理、职业教育。