摘要：這種數據化不僅僅是用戶畫像的數據化，同時也是經營理念和商業組織形式的數據化思維，在人被以比特計量的同時，商品也同樣比特化。

兩會期間，關于工匠精神、中國質造的概念又一次被提及，并被放在了極為重要的位置，而這一波「質造」、創業創新背后的驅動力則是在過去一年多時間中同樣被熱炒的人工智能。

暫且不論當一個科技概念被寫入政府工作報告之后，還會有多久的生命周期，畢竟很多時候這就如同街邊買菜大媽也告訴你股市是牛市一樣。但隨著新一波技術浪潮的到來，不僅僅是互聯網行業，傳統行業同樣也正在被改造和升級。而這其中橋接在互聯網與零售行業之間的電商同樣也是最先感知到這種變化的行業之一。

進入2016年以來，電商的說法正在被淡化，取而代之的則是「新零售」，從目前的媒體報道來看，新零售這一概念最早提出于2016年10月阿里云棲大會上馬云的演講，在馬云看來，「未來10年、20年，將沒有電子商務這一說法，只有新零售」。

電商時代之前的零售創新更多的是商業模式和管理方式上的創新，比如7-11、沃爾瑪、阿爾迪等，他們無一不是通過改造后端供應鏈，優化前端店鋪組織、呈現形態，通過運營提升服務水平從而提高零售的坪效。

電商則是零售與互聯網技術的結合，由于將零售線上化，從供應鏈到自營或平臺上的賣家，再到最后的支付方式和物流交付，零售行業的組織方式被互聯網所革新，盡管這其中線上部分的變革僅僅是前端的獲客運營，以及在線化的支付形式，但這已經足以帶來牽一發而動全身的巨大影響。

電商依靠互聯網和移動互聯網帶來的兩撥流量紅利迅速提升了其在社會零售總額中的占比，直至去年線上零售交易金額超過4萬億，占全國33.2萬億人民幣的社會零售總額12%。但很顯然，第一輪電商浪潮雖然造就了阿里、京東這樣的綜合性平臺，以及唯品會、聚美優品、當當網、貝貝網、蘑菇街等垂直領域的電商巨頭，但從模式的本質來看，如今大多數的電商平臺與10年前并無太大差異，在改變的更多的是由運營和物流供應鏈等基礎設施提升帶來的體驗優化。

而隨著流量紅利時代的結束，我們看到越來越多的后起之秀更多的是在前端獲客方式上努力創新，從蘑菇街、聚美、貝貝網這樣聚焦于某個垂直人群，再到拼多多這樣挖掘微信社交流量紅利的模式，創新者在電商面前似乎都很難找到更好的破局點。直到人工智能和日益數據化的電商生態在技術和數據積累到一定程度之后，才出現了如今這一輪所謂的新零售。

新零售的核心是零售與數據的結合，而非簡單的零售線上化（當然零售線上化也并不簡單，從亞馬遜、8848開始，我們足足走了20多年）。阿里研究院在其《新零售研究報告》中將以心為本、零售二重性和零售五種大爆發歸納為新零售的三大特征，而這三點都是圍繞零售的數據化展開的。

隨著用戶數據的日益完善，如今不僅僅是在線上購物，即便是我們在Shopping Mall這樣的線下場所購物，依靠傳感器和智能手機定位，消費者的畫像依然可以被清晰描述，這也使得零售經營者能夠更理解用戶隨時隨地的需求，從而提供更精準的推薦與服務。

這種數據化不僅僅是用戶畫像的數據化，同時也是經營理念和商業組織形式的數據化思維，在人被以比特計量的同時，商品也同樣比特化，甚至過去只能在線下進行的諸多服務，比如英語教學、音樂教學、興趣愛好培養等也可以被線上商品化，這直接帶來的將是經營者運營思維的轉變，以及零售價值鏈的重塑。

在新零售的背后，人工智能同樣也在改造供應鏈和倉儲物流，以標品的圖書管理為例，在過去大型電商的圖書的采銷需要處理幾十萬SKU，而隨著數據化水平的提高和人工智能的應用，機器可以極大程度上代替人工完成這類標品的采購、入倉、補貨、運營等環節。

高盛預測，到2025年，人工智能在零售業每年將節省540億美元成本開支，并帶來410億美元的新收入。物理學家霍金對人工智能的看法則更為激進，他曾警示道，「人工智能和日益發展的自動化將大量取代中產階級工作……從某種程度上將，這就是破壞性創新，沖擊不可避免。的確，破壞性技術的發展速度往往會超過用戶需求的增長速度，這也是克萊頓·克里斯坦森代表作《創新者的窘境》中的核心觀點之一。技術發展很多時候并非由用戶需求驅動的，反而是由于新技術的產生和應用，刺激和帶來了新需求的增長。或許在貝佐斯眼中，由于缺少破壞性技術元素，小米努力要開的1000家線下店并非真正的新零售。

根據亞馬遜公布的計劃，其將在西雅圖嘗試建立名為Amazon Go的新型商店，顧客可以進入商店挑選商品并直接拿走，唯一需要做的就是登錄Amazon Go的App進行簽到，依托于射頻標簽技術，亞馬遜會在顧客離開商店時自動結算。盡管美國商業工會曾有成員抗辯，「自行結賬系統實際上更慢、更低小，需要投入更高的監控成本」，但這似乎并不能阻擋Facebook上年輕人對這一新型商店期待的熱情。

而在國內，阿里、京東們也早已推進新技術在各個領域的儲備和應用，最直接被影響的就是后端的供應鏈和物流環節。

零售學中有一個概念叫「牛鞭效應」，指的是從零售商訂貨開始，經過多級分銷商傳遞到品牌商的過程中，每增加一個層級，其粗放樂觀的銷售預估，導致的產能過剩和產品滯銷現象則越嚴重，最終庫存將整個零售鏈條的各級拖垮。

隨著數據化和人工智能技術的應用，從銷售數據的預測到實際銷售數據的分析，供應鏈的每個環節變得更加精準，甚至向C2B模式靠攏，這其中造成的銷售預估誤差越來越小，銷售鏈條的環節也被不斷縮短。

在物流倉儲環節，京東和阿里都已經發布了其無人倉儲系統，甚至推出了同亞馬遜如出一轍的無人機送貨計劃，倉儲物流的自動化直接帶來的結果將是這一原本電商最重的環節效率提高，成本優化，進而創造更大的利潤空間。除了巨頭，垂直領域的電商平臺同樣也有著自己的新技術應用方式，甚至有時因為他們更聚焦某個特定群體或場景，從而能夠獲取更豐富的數據和更精準的用戶畫像。

以母嬰領域的第一名貝貝網為例，其擁有中國最大的媽媽人群用戶（7000萬），月活超過1100萬，日活達到300多萬。并可以基于其購買數據和瀏覽行為提煉出多維度的用戶特征，進而進行定制化的商品推送，人群的聚焦帶來的是算法模型訓練難度的降低和最終效果的提升。

特定人群的精準數據幫助像貝貝網這樣的垂直領域電商平臺更容易建立其壁壘，因為面對這一人群，垂直電商反而更能夠實現阿里研究院所說「以心為本」，為用戶提供個性化、精細化的運營服務。

有報道稱，張良倫這位被徐新看做“有劉強東影子”的CEO，已經為貝貝網儲備了超過50人的大數據團隊，并組建了供內部使用私有云。大數據應用于智能推薦、用戶畫像、采購、倉儲供應鏈將極大的提升運營和供應鏈效率。而智能關聯推薦、語音客服機器人在用戶體驗的提升上帶來明顯的提升。人工智能、大數據等新技術已經深入到貝貝網的各個業務場景。

隨著語音識別、圖像識別，以及自然語言理解技術的深入發展，以圖搜商品、基于聊天機器人的購物助手、智能客服都有望成為基礎性技術，被每一個像貝貝網這樣的垂直電商平臺所應用，而不是被巨頭所壟斷。

但對于最初應用新技術的經營者而言，也往往更能夠利用新技術的紅利，只是這種事情在歷史上并不常發生在近乎于壟斷者的巨頭身上，往往是跟隨者以及創業者把握住了這樣的機會。

當初互聯網時代阿里、京東也是用同樣的邏輯沖擊甚至顛覆了沃爾瑪、國美、蘇寧這樣的傳統零售商，這一次的新零售會有什么不同么？