零售这个词是既古老又新颖 ，它是一个古老的行业，其历史可以追溯到公元前17世纪的商朝，那时就出现了集市；而后从19世纪中叶开始，以西方国家为首，零售业又相继经历了百货商店、连锁商店、超市三次重要的变革；到了2016年，新零售(智慧零售)横空出世，为这个古老的行业又注入了新鲜的血液。

到底什么是新零售？零售有新旧之分吗？ 在回答这些问题前，我们先来看下零售是什么？

零售，是一系列商业模式的统称，通过某种“交易结构”，让商品和消费者之间建立连接，这里面涉及到3个非常重要的元素：人、货、场。

它其实是把最终买到商品的“人”（消费者）和“货”（商品）连接在一起的“场”（商店、便利店等消费场景），起到中间桥梁的作用。

绝大部分零售商的目标是为了盈利，而盈收利润主要是由销售额和成本差值构成。 其中，销售额可以用下面的公式来粗略表示：

这里“流量”就是上面所谓的“人”，它和最终总销售额成正比。这也是为什么传统的线下零售商想占领好位置的原因，它可以带来更多的流量。

但是，像“转化率”和“复购率”这两个数据，受技术的限制，在以前是很难精准统计到的。

从“货”到“场”再到“人”的过程，需要整个商品供应链来支撑。

零售商在里面起到非常重要的作用，对接品牌商和消费者，核心围绕效率、成本、体验不断优化。

回到刚才的问题， 什么是新零售呢？ 业界目前比较认同的解释是： 以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态。

本质其实并没有改变，还是围绕着人、货、场三个要素，不断优化成本、效率和体验。而变化的是随着技术的提升，可以通过数据赋能等去完成以前做不到的事情，减低成本，打通线上和线下，提升效率和体验。

新零售的出现

早在原始社会，商品的交易主要是通过物物交换。经常就会出现双方要交换的物品不是各自想要的，慢慢地有交易需求的人会在 固定的地点和时间聚集在一起 ，这样的人多了，总会找到自己想要交换的物品，不行还可以通过多次交换得到， 这就是早期集市的雏形。

渐渐地，有一些比较有价值的，大家普遍都有需求的物品就作为了一般等价物，也就是最早的货币。它又促进了商品的流通，使市场更加高效繁荣。

集市是商业地产的雏形 ，连接着商品和需要商品的人。随着商业地产的发展，1852年后第一家百货商场出现了。 它打破了“前店后厂”的小作坊运作模式。 它为供应链上游的生产端提供了批量生产的可能性，通过规模效应来降低成本；同时，对于供应链下游的消费者，它集中式陈列了涵盖生活各方面的商品，按照品类、货架、店铺、楼层结构化布局，减少购物奔波，提升购物的效率和体验。

到现在很多城市还保留着百货商场这样的经典零售业态。

1859年后 连锁商店 开始登上舞台， 它建立了统一化管理和规模化运营的体系，减低了成本，提高了门店运营的效率。 而且，通过多位置分布，可以触达到更多的消费者，让他们购物更加便捷，也为城市街区注入了活力。

到了1930年左右， 超级市场（超市） 出现了，受第二次工业革命的影响， 它革命性地引入了现代化收银系统、订货系统、核算系统等，通过更加量化的手段进一步提高了商品的流通速度和周转效率。

到了本世纪， 随着新技术进一步普及 （如：移动互联网、大数据、云计算、物流技术等）， 移动互联网的网民覆盖率已达到一定规模，线上购物习惯也已被各大电商平台烧钱教育完毕；而零售行业也面临着重要的转折时刻，一方面国民的消费数据还在不断增长；另一方面，实体零售发展放缓，早期的人口红利，野蛮扩张的时代已经过去，市场被线上蚕食了一部分，急需寻找新的增长动力。

在这一系列背景的共同作用下，新零售出现了。 相较于单纯的线上电商或者线下实体门店，新零售更加强调线上与线下的结合。线上有高效的服务，线下有可触摸的商品，更丰富的感官体验是线上所不能比拟的。

新零售的变化

这两年不少大厂开始进军布局新零售，通过它们的一些案例， 我总结了个人认为新零售较于旧零售比较重要的3个变化，分别来展开聊下。

2.1 线下流量数据化

这个是新零售最重要的一环，是技术提升所带来的一个重要变化。 我们上面其实也提到，在以前零售商是很难精确统计到用户的转化率和复购率；而且，当品牌商做广告营销时，也无法知道到底多少消费者因为营销活动而到店消费了，更无从精确计算RoI。

所以，拿不到商品的交易支付数据和用户数据就无法进一步做精细化运营。不能给到零售商和品牌方精准的数据反馈，无法形成「有效」的供销闭环。

阿里旗下的盒马生鲜在一开始就坚持用盒马APP来结算，此举当初遭到很多人质疑，他们内部高层是这样回应的：

这个结算方式的坚持，是因为我们觉得如果没有掌握这些流量，其实是无法与消费者形成强联系的，也无法了解他们的信息和偏好，也就意味着无法为他们定制相关的推送，或是APP的定制化。

结算支付是数据信息获取的源头，需要把握住这个关口。

腾讯的智慧零售也是类似的一套打法，通过微信支付、小程序、公众号、微信广告、腾讯云，把人、货、场串起来，把支付及消费者数据展现给零售商和品牌商，让整个链条更「有效」。

2.2 精细化运营

有了数据后，就可以开始做精细化运营，同样可以用AARRR模型来分析， 详见之前的文章 。

就拿用户分层精细化运营来说，有了数据后，可以绘制出用户画像，进一步可以把用户按不同的纬度来分组，差异化运营。

目标是希望尽可能多的用户转化为交易会员；尽可能多的沉默和流失会员可以再次活跃；已经活跃的会员可以达到更高的留存（复购），提高交易频次。

当制定好某个时间段的具体目标数字后，需要拆解出相应的提升手段。这里的提升手段需要结合不同平台来制定。

例如，盒马APP的提升手段可能和其他APP类似，需要在APP内部来实现，自主性比较强。典型的手段有：个性化push策略、优惠促销活动、算法推荐商品等。

如果零售商平台是小程序的话，手段就是微信生态里的一些营销工具，如：

• 针对指定人群的朋友圈广告、公众号广告精准推荐
• 领取微信优惠券、立减券、红包、会员等，可以实现千人千价（大家对于价格的敏感度不一样）
• 甚至还可以利用微信的社交属性，分享优惠券和小程序促进新增和留存
• ...

虽然小程序的运营手段受限于微信的能力，但是相较于APP越来越贵的流量获取成本来说，还是有不少优势。现在肯德基、麦当劳、优衣库等一些知名的零售商也在积极拥抱小程序。

2.3 供应链变革

供应链贯穿品牌商、零售商和消费者三者之间，想要提升消费者的购物体验，就要求供应链要更加高效，而且这也会降低品牌商和零售商的成本。

现在的零售普遍存在定倍率的概念，它是指商品的零售价除以成本得到的倍数，是衡量商业效率的重要指标。 目前服装业的定倍率在5-10倍，化妆品更高，在20-50倍。

这个因为传统的供应链里需要有中间商赚差价。 消费者无法直接买到工厂里的成品，工厂也不知道卖给谁，所以，就需要各级代理、经销商来协助。不同商品的特征导致中间商付出的努力程度不同，所以定倍率也各不相同。

慢慢地，有些零售商（B）想要降低成本，推出自营的商品。它们自己去找源头的制造商（M）进货，省掉中间商，缩短了供应链，提高了效率。这种模式叫M2B，美国的Costco就是这个模式。它们的商品售价可以做到非常低，用户口碑很好，主要靠会员费来盈利。

现在消费者的话语权越来越大，零售商和品牌商不断追求更极致的用户体验，以带来更高的销售额；而且技术也在不断升级， 一种新的供应链模式——C2M诞生了。

它正好和之前的供应链方向相反，消费者（C）可以个性化定制商品需求，下单给零售商（B），然后品牌商工厂（M）按照消费者的需求开始生产。

它有一个革命性的意义——消灭了库存。 这个原本是旧零售的一个顽疾，因为在原有的供应链里，零售商层层反馈到制造商的生产数据会被不断放大，逐渐失真，最终导致供应链库存的积压。

现在是C2M是按单生产，库存积压的问题就不再存在，这也是供应链的一个变革方向之一，比较适合个性化的商品售卖。

以上是个人的一些思考和总结。

作者：林正，公众号：一派人，美图公司产品经理，市场经济学爱好者。