6年过去了,新零售该如何更进一步?

自2016年“新零售”概念提出以来，众多零售企业开始实施转型策略。零售业的演变表明，市场正从卖方主导转向买方主导，这一变化迫使传统零售商从以线下门店和商品为中心的模式，转变为更加以客户为中心的经营模式，并加强品类管理、优化供应链。六年后，新零售的探索仍在继续，有的企业因未能转型而被迫出售，而有的企业则找到了适合自己的发展道路。当前，新零售的发展进入了一个新阶段，如何利用大数据实现精细化运营、全面赋能各个环节，以解决成本降低和效率提升这一零售企业面临的根本问题，成为了关键。接下来，我们将从新零售的根本变化出发，探讨如何真正实现数据赋能。
**变什么？新零售的三大关键——人+货+场**
1. **“人”** —— 在传统零售中，经营模式以采销为主，简单而粗放，对消费者的关注不足。在新的供需关系下，将零售生态的源头——消费者作为核心，零售商需要挖掘数据价值，比如基于目标客群的特性和行为数据，整合品牌商数据，掌握不同消费群体的行为变化和趋势。
2. **“货”** —— 零售业的发展长期依赖于供应商，采购团队更多关注来自供应商的收费和返点，而非提升门店坪效和毛利率，导致品类管理和供应链专业能力的滞后。在新环境下，零售商想要改变在与供应商谈判和合作中的被动局面，需要建立一个统一管理的业绩考核分析体系，整合供应链能力。
3. **“场”** —— 传统零售以线下门店为主导，现在则是线上线下融合，多个场景融合；过去是以地理位置为中心的商业，现在是场景化的、以人为中心的商业。全渠道发展是大势所趋，通过大数据分析能力提升精细化运营，洞察目标客群消费场景，通过品类运作和创新促销活动等。
**零售大数据分析面临的问题**
- 零售企业内部存在严重的信息孤岛现象，不同业务部门的数据难以共享和深度分析。建立统一的BI数据分析平台可以打破信息孤岛，提升数据价值。
- 业务部门的主要任务是日常经营，对大数据的价值认知不足，同时对数据分析技术和工具了解不多，导致难以将业务理解和数据分析紧密结合。
- 许多企业的数据收集平台不完善，数据分析能力落后，商业报告仍依赖于简单的数据抓取和报表制作。
**如何变？敏捷BI助力新零售破局**
为了解决上述问题，可以将数据分析的主要模块分为用户、门店、商品、渠道四个方面，构建一套完善的零售数据应用体系。通过敏捷BI工具，可以实现：
1. **用户分析** —— 分析顾客群体的购买行为，洞察消费者购物行为和偏好，找到高价值客户的消费规律，实现精准营销，提升销售额。
2. **门店分析** —— 通过数据分析，门店客流追踪，进行周期分析、跨门店分析，结合POS营业额等销售数据，预测营运绩效，实现经营效益最大化。
3. **商品分析**