信息化时代基于大数据分析的新零售模式及综合策略探析

李 艳（淮南职业技术学院）

随着移动互联技术的深入发展，大数据分析技术与各行业领域的融合会更加紧密。由于大数据分析的核心理念与新零售的概念高度契合，而基于大数据分析的新零售模式，将是我国零售行业改革与发展的必然趋势。因此，信息化时代背景下，明确新零售模式在大数据分析技术的影响下，营销、物流等模块的改变，判断新零售模式的发展趋势，深入探析大数据分析与新零售模式的内在联系，探索推动新零售模式发展与完善的有效策略，对于我国零售行业的改革与发展，具有极为重要的意义。

■ 大数据分析技术对新零售模式的影响

（一）使新零售发展动力更充足

大数据分析技术的不断进步，为新零售模式的发展提供了源源不断的驱动力，具体表现为以下四个阶段：（1）POS阶段，即POS系统在零售店铺中得到应用和普及，店主能够通过此系统获得基础的零售数据，并基于此系统建立店铺会员机制；（2）移动技术阶段，即在经营过程中，通过移动端APP和主流社交媒体收集有效的消费者信息和零售数据；（3）人机互联阶段，即借助大数据分析技术、特定传感器、移动终端等技术、设备，实现应用场景定位，从而完善消费者的线下应用场景，实现人机实时互联；（4）物联网阶段，即基于LoRT技术（远程无线技术）搭建新零售物联网，利用物联网将零售相关信息实时推送给相关系统及用户终端，使得消费者始终处于智能设备访问范围内，从而完成零售数据的采集，促进新零售模式的不断优化[1]。

（二）使新零售营销手段更丰富

该影响有两方面体现：（1）产品营销层面，商家可以基于大数据分析，准确把握消费者的需求取向和市场行情，在此基础上采用以首单优惠、线上团购为主的移动端营销手段，精准吸引目标客户，从而显著提升产品营销的效率；（2）营销技术层面，在大数据、LBS（移动位置服务）等技术的支持下，零售商户实现地理位置营销、物流服务共享、海量SKU扩充、店铺统计分析等技术性运营手段，获得精准的客流画像，从而结合消费者习惯、价值取向、服务需求等数据信息，进行产品服务调整优化以及个性化营销，帮助零售企业实现智能化运营。

（三）使新零售物流服务更高效

信息化时代背景下，大数据分析及云计算技术被广泛应用于新零售模式的整个供应链中，使得物流服务更加高效：（1）以大数据分析技术为支撑的“物流云”概念逐渐替代传统的物流运输概念，实现物流信息的开放共享。零售企业能够根据物流平台，全面掌握畅销商品、客户购买习惯等数据信息，进而充分发挥物流及仓储整体分布优势，实施科学的补货、调货措施以及更具灵活性的库存部署；（2）基于“物流云”项目，零售商户能够准确把握供应链物流全局，构建高效的供应链计划系统，从而实现渠道优化、库存计划、需求预测、设备管理、资源配置的整体性统筹与决策，全面提升物流服务的时效性。

■ 大数据视域下新零售模式发展趋势分析

（一）消费者成为新零售的中心

市场经济背景下，零售市场的销售渠道和产品形式愈发丰富，使得以商品、渠道为中心的传统零售模式逐渐转变为以消费者为中心的新零售模式。零售企业想要在市场中立足与发展，必须要以消费者的实际需求为中心，确保零售内容、零售形式、服务体验更加符合消费者的心理期望。

（二）流量成为新零售的核心

新零售模式是信息技术驱动效率提升下，具备双向流量的服务性零售模式，可见“流量”是新零售模式的核心要素。在新零售模式的形成过程中，零售企业会根据客户流量将商品分为高频商品和低频商品两种类型。对于低频商品而言，因流量逐渐下降，实体零售门店不得不逐渐减少其在卖场中的份额，而借助价格和渠道层面的优势，这些商品会在线上零售平台中快速占领市场份额。对于高频商品而言，因其自身特性，能够持续吸引消费人群、确保流量，因此成为新零售模式下，零售企业关注的焦点。可见，在新零售模式未来发展过程中，消费者资源和流量的竞争将愈发凸显，抢占流量将成为发展的核心。

（三）需求场景成为新零售的目标

大数据、人工智能、移动支付等网络信息技术的不断成熟，使得传统的线下零售模式逐渐转变为更加精准化的线上服务与线下体验相结合的新零售模式。京东云、苏宁零售云、阿里云等零售大数据平台的搭建，促进了零售企业与互联网企业的深度合作。借助互联网企业云平台提供的大数据分析报告，零售企业能够围绕消费者需求进行精准化、全面化的零售网络布局，准确定义消费场景，打造出以需求场景为目标的新零售模式。此模式有效打破了消费者与零售门店间的数据壁垒，进一步完善了线下体验到线上服务的零售闭环，使得新零售模式更具实效性。

（四）社群经济成为新零售的路径

信息化时代背景下，品牌力和商品力对零售营销的影响力逐渐弱化，社会群体对零售营销的影响力逐渐凸显。网络时代背景下，社群影响是消费者大量购买某件商品的重要诱导因素。从云集微店到韩都衣舍、从电商直播到网络带货，社群性零售模式迅速发展，复购率、交易额增长、社群数量等大数据分析结果，无不显示出社群经济的强大力量。网络信息时代，每个消费者都置身于商品三维选择体系中，可以基于位置的便利性选择商品，可以基于价格的优惠性选择商品，还可以基于社群的影响力选择商品。因此，关注社群经济，将是新零售模式发展的重要路径[2]。

■ 大数据分析下新零售模式发展的综合策略

（一）新零售模式构建策略

大数据分析视域下，零售企业能够便捷地收集和整合客户的消费信息，并通过线上线下相结合的方式，为消费者带来更舒适的消费体验感。在未来，新零售模式会在大数据分析技术的基础上，结合云平台、云计算的前沿科技，向产品、社交、娱乐、服务一体化的消费服务模式发展。具体措施为：（1）注重社区消费服务，促进线下模式发展。即基于大数据分析，准确把握城市中不同社区居民的消费习惯和产品需求，在此基础上对线下店铺的商品类别、营销手段、库存计划进行针对性优化和调整，并依托线上营销和服务的支持，为线下社区型门店导流，提高线下门店的销售额，推动线下零售模式的发展。（2）注重个性化营销，促进线上模式发展。即在大数据分析的基础上，充分利用各种类型的O2O平台、APP、电商平台，增强客户对企业的粘性，增进销售人员与消费者间的交流与沟通，在了解客户消费需求、服务需求的基础上，针对不同消费者提供个性化的营销服务。（3）重视社群模式，促进线上线下混合零售模式的发展。即重视社群经济，依托大数据分析，了解消费者所属社群特征以及该社群最具影响力人物，在此基础上，为消费者推送他们近期高度关注或影响力人物推荐的商品信息以及优惠活动，借助社群影响力，促进消费行为的达成。

（二）新零售模式发展思路

新零售模式发展思路包含：（1）基于大数据分析技术，促进零售企业间的合作，特别是线上企业与线下企业间的合作，构建更全面、更系统的零售模式，从而使双方市场竞争力得到同步提升，进而达到拓展市场、整合资源的效果。（2）基于大数据分析技术，构建信息化物流配送体系，在降低零售企业物流配送成本的同时，提高商品配送效率和物流服务质量，从而给予消费者更好的物流服务体验，实现企业市场竞争力的提升，以及消费者对新零售模式的认可。（3）基于大数据分析技术，实现商品信息的公开化和透明化，如注明农产品的产地、种植方式、食品安全等级等，从而营造出公平、公正的零售业市场环境，增强消费者对新零售模式的认可度和信任的，从而促进行业的发展。

综上所述，信息化时代背景下，大数据分析技术的发展为零售行业发展提供了充足的动力，推动了个性化零售营销手段的产生与发展，提高了物流配送服务的效率和质量。基于大数据分析的技术支持，零售模式也呈现出以消费者为中心、以需求场景为目标、以流量为核心要素、以社群经济为路径的发展趋势。因此，零售企业想要与时俱进，在激烈的市场竞争中更好地生存和发展，就应准确把握新零售模式的构建策略和发展思路，及时对营销模式和经营理念进行更新，以适应信息化时代的发展特征。