品牌营销视角下新零售企业战略转型路径探析

摘 要：随着科技的飞速发展和消费者需求的不断升级，新零售在商业领域逐渐崭露头角。品牌营销作为推动企业与消费者积极互动的重要手段，在新零售领域发挥着关键作用。如何在品牌营销的引领下，实现新零售企业的战略转型，成为当前企业面临的重要问题。基于此，本文将从品牌营销的应用价值、战略转型的驱动因素和新零售企业战略转型路径等方面分析，以期为新零售企业在竞争激烈的市场中取得更好的竞争优势提供有益的理论和实践参考。

关键词：品牌营销；新零售企业；用户体验

数字时代的到来，带来了信息获取的便利、消费者需求的多样性和即时性的增强。消费者不再满足于简单的产品购买，更追求与品牌之间建立深层次的情感连接，并期待个性化、智能化的购物体验。在此背景下，新零售企业需要更加敏锐地捕捉市场脉搏，精准洞察消费者需求，并通过品牌营销打造独特的品牌形象，以提高品牌的知名度和美誉度。

一、品牌营销在新零售企业中的应用价值

在数字化时代下，新零售企业面临日益激烈的市场竞争和不断变化的消费者行为。在此背景下，品牌营销成为新零售企业取得市场份额、建立品牌形象、与消费者建立深层次关系的关键策略。品牌营销在新零售企业中的应用价值不仅体现在产品推广和销售增长上，更包括了塑造品牌形象、提升品牌忠诚度、增强消费者体验等多个层面。

首先，品牌营销在新零售企业中的主要应用价值是塑造独特的品牌形象。在激烈的市场竞争中，企业需要通过品牌区分自身与竞争对手，树立独特的企业形象。通过巧妙的品牌设计、标志性的品牌色彩和独特的品牌故事，新零售企业能够在消费者心中留下深刻印象，建立与众不同的品牌形象，这样的品牌塑造有助于提高品牌的辨识度，使消费者在众多选择中更容易记住和选择特定品牌的产品或服务。

其次，品牌营销在新零售企业中的应用价值体现在提升品牌忠诚度方面。建立强大的品牌不仅是一次性的任务，更需要通过持续而有深度的品牌营销活动巩固和强化。通过在广告、社交媒体、线上线下渠道等多个平台展开一系列连贯的品牌营销活动，企业能够更好地与消费者建立情感连接，增强品牌的吸引力和亲和力，这种情感连接使消费者更愿意选择并持续购买特定品牌的产品或服务，形成品牌忠诚度，为企业稳定客户群体和提升市场份额奠定了基础。

再次，品牌营销在新零售企业中的应用还在于提升产品或服务的附加值。在同质化产品充斥市场的情况下，品牌成为新零售企业吸引消费者的独特标志。通过品牌营销，企业可以将品牌产品或服务赋予更多的故事、文化和情感内涵，使其超越功能性属性，具备更高的附加值，这不仅提高了产品或服务的溢价空间，还使消费者在购买决策中更加注重品牌的影响力和情感连接，为企业创造更有利可图的市场地位。

最后，品牌营销在新零售企业中的应用还涵盖了提升消费者体验的作用。随着消费者对购物体验要求的不断提高，品牌营销需要关注如何通过品牌建设和传播，为消费者创造更加愉悦、个性化的购物体验。通过巧妙的品牌定位和传播，新零售企业可以引导消费者在购物过程中感受到品牌带来的情感共鸣、专属待遇以及与品牌相关的社交体验，这种个性化、情感化的消费体验有助于深度植入品牌在消费者心中的印记，提高购物的满意度和愿意再次购买的可能性。

二、新零售企业战略转型的驱动因素

新零售企业战略转型的驱动因素是多方面的，其中包括政治因素、经济因素和技术因素，这些因素相互交织，共同推动着新零售行业的发展和升级。

在政治因素的推动下，我国政府通过一系列的政策引导和支持，加速了新零售企业的战略转型。党的十九大报告中提出，推动互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合，为新零售的发展指明了方向。各主要地级市政府与电商龙头企业展开战略合作，推动新零售在全国范围内蔓延。以杭州为例，政府发布关于推进新零售发展的意见，通过亿元专项发展资金支持传统零售企业向新零售升级，构建国家级新零售示范城市，这些政策的出台为新零售企业提供了有力支持，使其在转型过程中能够更加顺利地融入市场，推动了新零售产业的繁荣发展。

在经济因素的影响下，新零售企业面临市场竞争的压力和消费者需求的变化。随着信息化和数字化技术的高速发展，网络用户和网购用户的体量趋于饱和，人口红利逐渐减弱，使传统电商的成本优势和价格优势逐渐被实体零售行业迎头赶上。为了应对这一挑战，新零售企业开始寻求差异化和聚焦的竞争战略，提升顾客感知价值。因此，政府支持的政策和市场环境的变化为零售企业创造了新的盈利增长点，推动了新零售企业的战略调整。

技术因素是新零售企业战略转型中最关键的驱动因素之一。新兴技术的高速发展为新零售提供了强劲引擎，包括大数据、云计算、人工智能、物联网和虚拟现实等，这些技术贯穿整个新零售产业链，从制造环节到流通渠道再到零售终端，实现了数字化、智能化、个性化的全面提升。新零售企业通过运用这些技术，实现对供应链和消费者的实时监测、数据采集、分析及反馈，从而优化运营状况，提升服务质量。在物流环节，人工智能算法的应用实现了自动化仓储和智能化配送，提高了效率，降低了成本。同时，新零售企业通过将线上线下深度融合，实现对新零售全渠道与全流程的实时监测，为零售终端和供应链的业务决策提供了科学化支持。

三、品牌营销视角下新零售企业战略转型路径

1.以消费者为中心，提升用户体验

品牌营销视角下，以消费者为中心、提升用户体验是新零售企业战略转型中的核心路径。在当今竞争日益激烈的市场环境中，消费者对商品品质和购物体验的要求越来越高，因此，将消费者置于企业经营的核心位置，通过创新品牌营销策略，积极打造令人难忘的购物体验，已经成为企业成功的不二选择。

以消费者为中心意味着要深刻理解消费者的需求和期望，从而在品牌营销中实现更加精准的定位和个性化的服务。在新零售企业中，通过大数据分析和人工智能技术，可以实时追踪和分析消费者的购物行为、喜好、需求等信息，为企业提供更全面和深入的消费者洞察，这种深度了解消费者的模式不仅有助于企业更加精准地推出符合市场需求的产品，也能够在品牌传播中有效地与消费者情感共鸣，建立更加深厚的品牌关系。同时，应关注消费者的购物体验，使其在购物过程中感受到更多便利和愉悦。新零售企业可以通过线上线下融合的方式，构建多渠道购物场景，为消费者提供更加灵活和便捷的购物选择。例如，线上购物可以随时随地进行，而线下门店则可以提供实物体验和面对面服务。通过这样的多渠道融合，企业可以打破传统线上线下的界限，实现更加全面和立体的购物体验，满足消费者多样化的购物需求。在这过程中，可以创造独特的购物场景，使消费者在购物过程中感受到与众不同的感觉和体验。品牌营销可以通过艺术、文化等元素的注入，打破传统商业空间的单调性，使其更具有个性化和情感化。例如，北京三里屯太古里成功打造了最潮流、最吸引消费者的商圈，通过艺术与百货相结合，创造了独特的文化氛围，吸引了大量的消费者，这种通过融入文化元素，创造独特购物场景的做法，使品牌在激烈的市场竞争中脱颖而出，塑造了独特的品牌形象。又如，盒马鲜生通过App和线下门店的结合，提供生鲜食品和餐饮服务，并通过智能传送带等技术强化购物体验，这种智能化的品牌营销活动，不仅提高了购物的效率，更为消费者创造了更加智能、便捷的购物体验。

2.数据驱动，实现精细化运营

在品牌营销视角下，数据驱动已经成为新零售企业战略转型中不可或缺的一环。通过有效的数据采集、整合、分析和应用，企业能够更加深入地了解消费者需求，实现精准化运营，提升品牌在市场中的竞争力。

首先，数据采集与整合是数据驱动的第一步。新零售企业可以通过多渠道，如线上平台、线下门店、社交媒体等，收集大量的消费者行为数据、购物偏好等信息。通过将这些数据进行整合，构建完整的消费者画像，基于此，企业可以全面了解消费者的特征，从而制定品牌营销策略。例如，通过分析线上平台的购物记录和线下门店的实时销售数据，企业可以了解到消费者的购物轨迹、热门商品以及购物的高峰时段，以便为后续的精细化运营提供基础数据支持。同时，数据整合还可以跨足不同渠道，实现全渠道数据汇聚。通过建立全渠道数据整合平台，企业可以将线上线下的数据无缝对接，形成全方位的数据视图，这使企业能够更好地把握不同渠道下的消费者行为，形成更全面的市场洞察。例如，某位消费者在线上浏览了家居用品类商品，但在实体店中没有购买，通过数据整合，企业可以针对该消费者进行个性化的促销推送，提高购买转化率。

其次，数据分析与挖掘是数据驱动的核心环节。通过先进的数据分析工具和算法，企业可以从海量数据中挖掘有价值的信息，发现隐藏在数据背后的规律和趋势。例如，通过对消费者购物行为的数据分析，企业可以发现不同用户群体的偏好，优化商品推荐策略。同时，通过对销售数据的深度挖掘，企业可以及时调整库存和供应链，避免过度或不足的库存现象，降低运营成本。同时，通过分析不同地域、不同年龄段、不同消费群体的数据，企业可以更好地了解目标市场的特点，制定更精准的市场营销策略。例如，某家新零售企业通过对不同城市的消费者购物习惯数据进行分析，发现大城市的消费者更偏好高端产品，于是可以调整该城市的商品结构和宣传策略，更好地满足当地市场需求。

最后，最重要的是，数据驱动的决策与执行是数据价值的最终体现。通过将数据驱动的分析结果转化为实际的决策和行动，企业才能真正实现精细化运营。例如，通过数据分析得知某款商品在特定时间段销售额较高，企业可以调整促销时段，提高商品曝光率。或者通过数据挖掘得知某个渠道的推广效果较好，企业可以加大对该渠道的投入，这种基于数据的决策和执行使企业更加敏锐地洞察市场变化，灵活地应对竞争挑战。

3.多方合作，构建新的零售业态

在品牌营销视角下，多方合作成为新零售企业战略转型中的关键举措。通过与内外部合作伙伴展开通力合作，构建开放型战略平台，可以重新配置资源，重构产业链和价值链，实现互利共赢，从而孵化新的零售业态，提高整个行业的流通效率。

多方合作的核心理念是构建“零售+产业生态”，这意味着零售企业要以消费者为核心，积极与内部员工、上游供应商、下游商家以及渠道内多方合作伙伴实现通力合作。在这过程中，零售商不再是单一的中介商，而是通过重新配置要素资源，引领产业链的重构，以消费者为核心构建新的零售业态。例如阿里巴巴通过整合消费端、供应商端和物流端，形成了全方位的零售生态系统，推动新零售发展。在整合消费端方面，阿里巴巴通过收购饿了么，投资美团、陌陌、虾米网等方式，将零售与餐饮、娱乐等多个消费场景进行有机融合，这不仅拓展了消费者的购物体验，也提高了用户的黏性。通过多方合作，阿里巴巴将不同领域的消费场景进行整合，形成了多元化的消费生态，使消费者在一个平台上能够满足多方面需求；在整合供应商端方面，阿里巴巴通过淘工厂等平台，解决了传统零售中找工厂难、新品开发难等问题。通过与供应商的深度合作，零售企业能够更加灵活地调整供应链，推动新品的研发和上线，这种多方合作的模式不仅提高了供应链效率，也为零售企业带来了更多创新机会，使其能够更好地满足市场需求；在整合物流端方面，阿里巴巴通过整合三通一达、顺丰等物流公司，构建了菜鸟网络，实现了零售物流的全渠道整合，这使零售企业能够更加灵活地进行仓储和配送，提高了商品的流通效率。通过与物流合作，零售企业可以实现快速、准确的配送服务，提升了消费者的购物体验。

在多方合作的过程中，可以实现各方资源的有机融合，这不仅包括与行业内的企业合作，还包括与科技公司、金融机构等的合作。通过多方合作，零售企业可以引入更多的创新技术，例如人工智能、大数据等，提升品牌的数字化水平，更好地满足消费者的个性化需求。

4.优化管理，提高运营效率

在品牌营销视角下，新零售企业战略转型的成功不仅依赖于市场拓展和消费者体验的提升，同时也需要通过优化管理，提高运营效率，以确保企业在激烈竞争中保持持续的竞争力。在这过程中，新零售企业可以借助先进的技术和管理手段，不断升级供应链、信息化系统，构建智能化的运营体系。

首先，新零售企业可以通过构建云仓解决方案实现供应链优化。在云仓解决方案中，新零售企业可以以区域为中心，建立共享云仓模式，这意味着在不同地区的仓库资源可以进行共享，从而优化库存管理和配送效率。通过采购优化和库存共享机制，企业可以更灵活地应对市场需求的波动，减少库存积压和物流成本。例如，阿里巴巴的“新零售之城”项目即通过建设智能化仓储系统，实现了库存的智能管理和共享，为新零售企业提供了更高效的供应链服务。

其次，新零售企业可以通过优化平台系统提高整体运营效率，包括对合同平台系统和自动采购系统的优化升级。通过标准化和自动化的采购流程，企业能够更迅速地响应市场变化，提高采购效率，降低采购成本。例如，京东通过引入先进的采购系统和供应链管理系统，实现了商品的快速上架和库存的有效管理，提高了整体运营效率。

再次，引入智能机器人也是提高运营效率的重要举措。在新零售企业的仓储和配送环节，AGV（自动导引车）智能机器人的应用可以实现自动化的货物拣选和搬运，提高了配送效率，这种智能机器人的引入不仅降低了人力成本，还减少了操作失误，提高了整体作业效率。例如，淘宝在其智能物流仓库中使用了AGV，实现了仓储和物流的智能化管理，为消费者提供了更快捷的配送服务。

最后，加强信息化建设也是优化管理、提高运营效率的关键一环。新零售企业可以通过推进信息技术的升级，着力于标准化和自动化的基础设施建设，包括对企业内部各个系统的集成，实现信息的共享和流通。通过建设统一的信息平台，企业能够更好地进行数据分析和业务决策，提高决策的准确性和迅速性。例如，苏宁通过不断推进信息化建设，建立了完善的数据管理体系，实现了对销售、库存、物流等方面的实时监控和分析，提高了运营效率。此外，在优化管理的过程中，新零售企业需要注重人才培养，提升员工的技术和管理水平。通过培训和引进优秀人才，企业可以更好地应对复杂多变的市场环境，推动企业不断创新发展。

四、结语

综上所述，品牌营销视角下的新零售企业战略转型路径不仅关乎企业自身的生存和发展，更是对整个零售行业的颠覆性创新。在科技与市场的共谋下，新零售企业正不断突破传统经营的界限，迎来了更广阔的发展空间。通过以消费者为中心、数据驱动、多方合作、优化管理等战略路径，将使新零售企业在未来的市场竞争中脱颖而出，赢得更多消费者的青睐。

参考文献：

[1]吴静.X公司新零售战略转型研究[D].济南：山东财经大学，2021.

[2]韩晋.基于新零售模式下零售企业的战略转型思考[J].中国外资，2020（16）：9-10.

[3]林炜.试论传统零售如何在新零售之下转型[J].价值工程，2020（18）：22-23.

[4]李娟，李亚楠.基于新零售模式下零售企业的战略转型[J].大众投资指南，2019（20）：22+24.

[5]柯春媛.传统零售企业发展战略转型与路径选择[J].商业经济研究，2019（11）：116-119.