什麼是新零售？
從商品的銷售環節看，新零售主要有以下四個特點：
一、以消費者為中心，一切能接觸消費者的地方都有可能成為流量入口。
今天我們正處於一個商品嚴重過剩，信息媒體大爆炸，流量獲取越來越難的時代，這時候零售關注的核心開始從商品轉向消費者。
以商品為中心，商家關注重點的是怎樣找到更有競爭力的商品並把它們銷售出去，商品銷售出去則意味著商家與消費者的關係結束了，商家盼著消費者以後不要再聯繫，因為再聯繫可能是產品出現問題需要售後了。
以消費者為中心，消費者買下商品意味著商家與消費者的關係才剛剛開始，商家盼望著與消費者永久保持聯繫。
以消費者為中心的新零售邏輯是：
商家通過打造爆款產品或提供有價值的內容來聚攏一幫具有共同需求、共同愛好和價值觀的消費者，然後想辦法留住他們，保持他們的活躍度，圍繞著這個群體的共同需求，持續提供給他們喜歡的願意購買的產品，最好還能讓他們樂於把產品介紹給自己的親朋好友。
隨著流量價格的持續攀升，維護一個老客戶的成本遠低於開發一個新客戶，所以提升復購率，挖掘消費者的終生價值是當下零售的制勝關鍵。
前面我們說了網際網路公司之所以發起「新零售」，最主要的原因是線上流量太貴了。那去哪裡弄來更便宜的流量呢？答案是線下。
「以消費者為中心」本質就是經營流量，在流量爭奪日益慘烈的今天，一切能接觸消費者的地方都有可能成為流量入口。
二、線上線下由互博走向互相融合，互相促進。
無論是站在滿足客戶需求，還是站在商家獲取客戶和流量的角度，線上+線下的全渠道零售布局成為商家們的必然選擇。
傳統品牌商拓展線上業務幾乎都會面臨線上線下互搏的難題：
同款商品如果線上比線下便宜，消費者在線下看了商品後就跑到線上去購買了，損害了線下零售商的利益；反之呢，如果線上沒有價格優勢，線上業務就很難開展。於是很多品牌商的做法是單獨開發了線上專供款，但這樣不僅增加了成本和風險，還因為線上線下商品割裂而有損消費體驗。
新零售如何解決線上線下互搏的難題？
新零售以提升消費體驗為目的，實行線上線下同款同價。
為什麼能做到同款同價？
線下門店受其所在地理位置的人流量和有限的商品展示貨架的限制，其營收天花板顯而易見。
如何突破線下門店營收的天花板？採用線上、線下和現代物流結合的方式，主動出擊。既然顧客不想到店，那我就把商品送過去；既然店裡展示不了那麼多商品，那我就把倉庫里的商品全部展示在網絡上。
舉例：華潤萬家超市通過與京東到家合作，抓住了那些懶得到店或不想排隊付款的顧客，顧客只需在網上下單，坐在家裡等京東快遞員把東西送上門。
再舉例：叮噹快藥、京東健康、永輝超級物種，連鎖都採用手機APP下單 → 門店前置倉配貨 → 3公里30分鐘送達的模式，有數據顯示，網上營業額已經超過了線下到店的營業額。
與電商零售不同，線下門店的線上業務主要針對的是以門店為中心幾公里範圍內的顧客，訂單都是從門店或者門店倉庫發貨的，一般30分鐘或1個小時就能把貨物送到顧客手中，相比電商行業平均1到2天的快遞送達時間，給到顧客的體驗好的太多。
在電商的衝擊下，眾多線下零售店搖搖欲墜，舉步維艱，甚至出現一些連鎖品牌的關店潮。與之相反，線上品牌轉戰線下卻是一片火熱，三隻松鼠、韓都衣舍、茵曼、膜法世家等等曾經的「淘品牌」紛紛在線下開起了實體店。
線上品牌開實體店主要出於這幾點考慮：1、往線上導流，試水新零售；2、通過讓消費者體驗產品來強化消費者對產品及品牌的認知；3、解決一些線上難以解決的售後問題；4、通過實體店來開展服務業務，比如皮膚護理和衣服定製等；5、實體店裝修得好的話本身就是一個很好的廣告招牌。
所以，真正的新零售必定是線上、線下和現代物流的無縫結合，這種結合必定產生1+1>2的效果。
三、智慧門店——用人工智慧技術提升門店運營效率。
相比電商，線下零售最欠缺的就是數據化的運營能力。
想像一下這樣一個消費場景：
顧客走進超市，推著購物車，輾轉不同的商品之間，拿起放下反覆對比，中間還諮詢了導購人員，選了一堆商品放進購物車，到收銀台前準備結帳的時候又想了想，只從購物車裡挑了幾樣來結帳，收銀員確認顧客的會員身份，列印了購物清單小票，顧客付款帶走商品。
整個購物流程下來，超市只有在最後的結帳環節才獲得顧客的會員身份、買了哪些東西、購物時間等少樣數據。
如果差不多的消費場景發生在線上，電商網站能獲得更多數據，比如：顧客看了哪些商品，某件商品看了多久，問了導購(客服)哪些問題，把哪些商品放入了購物車，放入購物車的商品哪些沒有結帳，購買的商品最後送到了哪裡，商品使用後有哪些反饋等等。
電商零售比線下零售運營效率高，其中一個最大的原因是電商有著天然的獲取數據的能力。
有了大數據，運營者能夠更全面地了解消費者，做到精準營銷，能夠細化經營指標，快速獲得經營反饋，發現經營中更深層的問題。更重要的，基於客觀數據的分析，運營者能夠最大限度地避免因為一些先入為主的觀念的影響而做出方向性誤判。
那線下零售有沒有可能用電商的數據運營邏輯來提升效率呢？
由於線下門店的商品陳列和消費者行為發生在物理空間裡，線下門店想收集數據似乎沒那麼容易。雖然有些門店依靠人工手記的方法也能收集到一些數據，但是效率非常低下且能獲得的數據量非常有限，發揮不了大數據的效用。
直到2016年前後，隨著人工智慧技術開始應用於線下零售，自動化大規模地收集門店數據變得可行，出現了智慧門店。
智慧門店以人臉識別和行為分析技術為核心，可以統計每天進店人數、性別和大致年齡，幫助運營者了解消費者屬性；可以統計分析店內顧客的行為動作和行動軌跡，優化門店商品的陳列布局。比如，上海的一些vivo手機店就通過人工智慧技術來統計分析顧客在店內的行動軌跡和熱點分布圖，得知哪些機型更受歡迎，及時做出運營調整並反饋品牌總部。
每一張「登陸門店」的人臉好比一個資料庫索引，基於這個索引，門店系統能把它識別到的消費者行為進行標準化記錄，比如進店離店時間、在哪些商品前駐留、體驗了哪些商品，把哪些商品放入了購物車、最後只購買了哪些商品等等；基於這個索引，顧客一進門，系統自動把可以對導購員公開的顧客信息發送到導購員手機，導購員提前了解顧客偏好有助於提升成單率。
傳統門店對會員的識別往往依賴老店員的記憶，這樣的壞處是老店員一旦離職，都會對門店銷售造成不同程度影響，智慧門店則沒有這種擔憂。
毫無疑問，通過人工智慧技術收集門店顧客數據，用數據驅動門店效率提升，是未來線下零售發展的大勢所趨。
四、用網際網路大數據為線下零售賦能。
前面說的智慧門店其實是靠自己長時間積累的數據來為門店賦能，要更好的提升零售效率，你還需要藉助網際網路大數據。
如何藉助網際網路大數據為線下門店賦能，我從三個方面舉幾個例子：
1、大數據選址。
2、大數據選品。
阿里巴巴通過把傳統夫妻小店、社區小店改造成天貓小店，天貓小店的數量已經突破萬家，門店雖多卻能做到千店千面，這得益於「零售通」平台上的淘系大數據推薦，因為淘系大數據掌握著小店周邊人群的網購數據，通過分析他們的購物數據和習慣，可以估算出每家小店最佳的進貨品類和進貨量。
3、大數據推薦。
相信你聽說過超市把啤酒放在嬰兒紙尿布旁邊來賣的故事，利用電商大數據，類似啤酒和紙尿布的組合會更多，例如，亞馬遜實體書店利用線上銷售數據得知「購買了這本書的人還購買了哪些書」來做搭配推薦。
反過來，線下的數據同樣可以作用於線上，比如，女孩子們到實體店買衣服的時候總要搭配試穿，利用人工智慧技術將這些顧客搭配試穿的數據收集起來，可以給到線上顧客更好的搭配推薦。
工欲善其事必先利其器，大數據就是新零售最厲害的武器，在與傳統零售的競爭中必將戰無不利。
3結語
以上我們從商品銷售環節的角度，主要聊了以消費者為核心、線上線下結合、智慧門店和大數據賦能四個關鍵的新零售特點，新零售對傳統零售的改造還體現在商品的供應和生產環節，比如縮短商品從製造到消費者的供應鏈，利用C2M（消費者到製造商）反向供應鏈來定製生產從而消滅商品庫存等等，這些以後我們再細聊。
來到2019年，新零售主要指的是這樣一類新型零售：依託網際網路，利用人工智慧、大數據、物聯網等技術，結合現代物流，對商品的生產、供應和銷售環節進行升級改造，全面提升零售效率和消費者體驗。
新零售本質上代表的是一種更高效率的零售，從傳統零售到新零售的探索就是一個持續優化提升零售效率的過程，零售效率的提升可以依靠硬體技術的進步來獲得，也可以依靠轉變運營思維和方法來獲得。
「新零售」不是突然出現的，只是一個名字叫馬雲的人第一次把它放在了聚光燈之下才引起了廣泛關注，說新零售是風口不如說新零售是趨勢，風口來得快去得也快，趨勢如緩緩向前滾動的巨輪不可阻擋。