新型零售

1. 新型零售業態是什麼

新型零售業態是與傳統百貨店相對的商業經營形式，如超市、便利店、購物中心、倉儲式商場、無店鋪銷售等。 「業態」一詞本是一個日文漢字，是指零售業的營業形態。這一詞於80年代初傳入中國，被引申為零售業的經營形態和類型。按業態研究零售業，有取代傳統行業分類的趨勢。

2. 新零售時代下如何構建新型供應鏈

新零售時代下的供應鏈不僅僅是供應鏈。在新零售中，所有的一切圍繞著消費者的需求，商品、價格、消費者、競爭對手等信息瞬息萬變，各個職能必須高度協同同時去服務於消費者，而不是之前的「縱向一體」模式，是「全位一體」，供應鏈成為了「供應鏈＋營銷＋大數據」，這也要求供應鏈職能要強化自己的群體意識，將聯合協同運營的思維方式形成自覺的思維方式。
新零售時代下的供應鏈是數據和技術驅動的。新零售時代下的供應鏈不再僅僅靠人、流程、硬體設施等要素的簡單堆徹和疊加，而是要實現供應鏈的數字化和技術化的變革，讓供應鏈變得更加具有智慧和全能。
新零售時代下的供應鏈是消費者驅動的。新零售時代下的供應鏈的初心始終還是沒有改變，只不過在真正以消費者為中心，真誠為消費者服務的要求下，供應鏈所面臨的挑戰更大了，構建新零售時代下的供應鏈就要朝著智慧化、數字化、可視化、集成化、技術化發展，並且超出了傳統供應鏈的范疇。這所有的一切都是以打造優秀的客戶體驗為始，並以打造更加優秀的客戶體驗為終。

3. 1.傳統農村零售的概念與特點 2.新型農村零售的概念與特點

傳統零售商業模式的特徵
零售是指向終端消費者或社會團體出售生活用品或服務的全部商業活動。商業模式是指將資源轉換成經濟價值的全過程，是企業與企業、企業與渠道、企業與客戶等交易關系和連接方式的統稱。傳統零售商業模式是指通過實體店「大批量買入、小批量賣出」，向終端消費者或社會團體銷售商品，賺取中間差價的商業模式。從此定義可以看出，傳統零售商業模式具備以下幾個特徵：
1、通過實體店售貨
實體店是指有租用或購買實體物理空間、陳列貨物，售賣給消費者的零售商家。實體店的種類包括：小賣鋪、便利店、超市、專賣店、購物中心、綜合商業體等，實體店因消費者的消費能力、消費習慣等不斷演進、發展。美國零售專家拉爾夫·豪爾的「手風琴理論」指出：就像手風琴在演奏時不斷地被張開和合起，零售組織也與時俱進地改進其經營范圍。即由初期的綜合零售轉型成專業零售，再由此上升成更高級的綜合零售，循環往復，不斷完善。梳理零售業的整個發展歷程，可知不同時期有其特定的主導型經營方法。具體表現是：單一商號商品逐步趨向專業化，而後再由專業化趨向商品多元化。根據「手風琴理論」，傳統零售業大致經歷了五個時期：雜貨店、專業/專賣、百貨店、超市/便利店、購物中心等。無論是那個時期，傳統零售主要商業模式均是採取租賃或購入場地，將大批量購入貨品進行有序陳列，向終端消費者或社會團體小批量銷售貨品。
2、大批量買入，小批量賣出
傳統零售企業基本不涉及產品的研發、設計、生產、物流等，其主要商業行為包括：根據市場銷售反饋，採取大批量買入貨品，將貨品進行有序陳列，並適當運用折扣、贈品等促銷活動吸引消費者，最終將大批量買入的貨品小批量賣給消費者。「大批量買入」的集中采購模式，可以與生產商或渠道商進行價格談判，爭取到價格優勢，從而提高自身競爭力；同時，消費者一般是零散購買，沒有談判優勢。
3、收入層級單一
傳統零售企業的商業活動可以簡單的概括為「采購、陳列、促銷、銷售、服務」，在此過程中，基本沒有對商品進行任何的增值活動，無法賺取任何增值服務費用。從雜貨店、專業/專賣、百貨店、超市/便利店、購物中心，傳統零售商的主要盈利來源依然是「低價買入、高價賣出」的中間差價。
新零售商業模式的特徵
新零售是阿里巴巴董事局主席馬雲在雲棲大會上提出，馬雲說「未來的十年、二十年，沒有電子商務這一說，只有新零售」。從此以後，「新零售」這個概念在中國被廣泛引用，但至今未能有一個統一的定義。後來阿里研究院經過深入調查研究後給「新零售」的定義是：以消費者體驗為中心的數據驅動的泛零售形態。也有人認為，「新零售」就是利用互聯網技術，將線上、線下有效結合的零售業態。本人給新零售的定義是：新零售是指「以消費者需求為中心，利用新科技技術優化整個產業價值鏈，融合並不斷提升用戶的線上線下購物和服務體驗」的新的零售商業態。由此定義可見新零售的以下特徵：
1、以消費者為中心
傳統零售往往採取的是「大批量采購，小批量或零散賣出」的商業模式，這種規模化的采購很難做到以消費者為中心。零售商往往會根據產品利差、產品出貨速度、甚至是廠家強制要求采購等方式采購產品製造商規模化生產的產品，沒有辦法滿足消費者日趨個性化的需求。而新零售利用大數據等科技手段，可以快速收集用戶基礎數據、用戶行為數據和用戶交易數據等，對這些大數據進行整理、分析，可以快速獲取用戶的真實需求，然後將這些需求反饋給生產商，快速改進產品的外觀、性能等。新零售產品設計、生產者與消費的距離更近，新零售不再是傳統零售「生產商-經銷商-零售商-用戶」的商業流程，新零售是「用戶-生產商」的商業邏輯。
2、以科技為基礎
在國家政策的引導下，科技與產業的結合速度越來越快。最近幾年，科技推進傳統零售向新零售轉型升級的速度越來越強勁、越來越快速。具體表現有以下幾個方面：
第一，人工智慧，隨著人工智慧的發展，在新零售領域的應用場景越來越豐富，現在已經投入使用的有「無人倉儲、無人售貨、無人駕駛、無人送貨」，可以大大提高零售業的效率；
第二，虛擬現實/增強現實，已使用場景包括「線上虛擬試穿、線下增強現實體驗、虛擬現實購物社交」等，可以大大提高消費者的購物體驗；
第三，大數據，大數據可以根據消費者歷史消費數據、其他相似愛好消費者消費數據、其他網站瀏覽數據等，對消費者進行精準推送，在不打擾消費者的情況下，即時准確的滿足消費需求；
第四，感測器，通過可穿戴設備，獲取用戶的身體基礎數據和行為數據，比如心率、步數等，使零售更加滿足個性化需求等；
第五，互聯網金融，零售企業利用互聯網技術，通過消費者以往線上消費行為快速判斷其信用度，發放消費貸款，比如京東白條、花唄等，大大提高消費信貸的效率、降低了貸款的風險。隨著科技的發展，會有越來越多的科技運用於零售業，進一步快速推動傳統零售向新零售的轉型。
3、線上線下的有機融合
隨著互聯網技術的發展和消費者線上消費習慣的養成，傳統零售的「實體店售貨」模式已受到巨大沖擊，甚至出現一些實體店關門歇業的現象。傳統零售只是簡單的做個網頁、APP（應用商店）、小程序、公眾號等等，不能滿足消費者線上線下購物、體驗和服務的需求。根據戴夫。麥克盧爾的「AARRR增長黑客模型」----即獲客、激活、留存、變現和推薦，真正的新零售是線上線下的有機融合、是用戶購物旅途的全流程融合：
第一，獲客即獲取新客戶，傳統零售的新客戶獲取渠道單一----實體店，而新零售除了線下實體店、線下發布會、打折促銷等專場活動外，還可以通過線上公眾號等運營獲取新客戶；
第二，激活即激發新用戶才生我們想要的行為，比如注冊、購買等，傳統零售實體店的激活主要是試用、贈券等方式，新零售除了傳統零售試用、贈券等方式，可以利用在線粉絲活動，比如線上搶購、「撒嬌式買單」等方式將新用戶激活；
第三，留存即將新用戶留下來變成忠實用戶，傳統零售實體店的留存辦法主要是積分、會員制等，新零售除了傳統零售的積分、會員制等方法外，還可以採取電子會員、異業聯盟、會員社交等方式讓用戶留存下來；
第四，變現即讓忠誠客戶產生更大的商業價值，傳統零售一般採取的方式有捆綁銷售、低價促銷等方式，新零售除了捆綁銷售等方式意外，還可以採取增加增值服務收費等，比如專業領域知識講解、消費信貸等；
第五，推薦即某一消費者推薦給其他消費者，傳統零售主要利用的是口碑推薦，新零售當然要繼續利用口碑營銷，同時可以利用線上社交轉發、自媒體轉發等渠道產生病毒營銷的效應。
綜上所述，傳統零售商業模式已經不能滿足消費者日益增長的對美好生活的需求了，傳統零售商業模式到了必須向新零售商業模式轉型升級的時候了。
摘自網路

4. 什麼是新型零售業態

傳統的零售業態有：百貨商店、雜貨店、超市等
新型的零售業態有：便利店、專賣店、購物中心、倉儲式商場、電子商務等。
希望這個答案能令你滿意。

5. 哪個新型零售品牌比較好呢

新新零售品牌的種類還是很豐富的，你可以先去市場上做一個調查看看哪些新產品比較受，歡迎，然後再做進一步的考慮。

6. 銀行的互聯網思維轉型，新型零售銀行是未來的趨勢嗎

作為銀行人，感覺互聯網對銀行的影響挺大的。現在各行業都在提互聯網思維，銀行也不例外。互聯網思維就是要改變過去的獲客思路，用新的思維開拓客戶。
我覺得首先要找到事情的本質，在用新技術來實現。比如，支付方式的改變，以前是現金，現在是二維碼。
建行已經退出了刷臉支付，無感支付。這也是銀行業在移動支付領域的反擊。如果銀行再去推二維碼支付，怎麼也干不過微信和支付寶了。但是換一種技術，換一個思路，就有機會淘汰他們。
新型零售是大勢所趨，以後可能絕大多數的產品都要通過線上來實現。通過人臉識別，虹膜識別等多種技術形式來識別客戶身份，改善客戶體驗。

7. 如何運用新型科技實現零售銀行轉型

作為全球銀行業最親密的合作夥伴之一，IBM[微博]公司一直在為世界各地的各種類型的銀行提供從提供端到端的業務咨詢和系統集成服務。本期年終策劃，《零售銀行》再次邀請到IBM大中華區相關專家撰文，來為大家解讀大數據在銀行業的具體應用方案。
人民幣(6.2278, 0.0193, 0.31%)的國際化、利率的逐步市場化、方興未艾的互聯網金融和客戶對金融產品和服務體驗日益提高的期望，對所有的商業銀行都是「危」與「機」並存的「新常態」。這些新趨勢和新事物意味著不容忽視的挑戰，也蘊藏著巨大的潛在機會，如果抓住了這輪轉型的契機，銀行就能佔得未來持續發展的先機。
針對中國銀行業的創新轉型，IBM在今年的北京國際金融展上對國內銀行業的發展提出了以下四點建議：1.以人為本，刷新移動互聯新體驗；2.數據為先，洞察客戶業務新需求；3.系統為實，讓核心能力支撐創新；4.風控為要，讓企業安全盡在掌握。從以上4點建議中不難發現數據在銀行的經營和發展中扮演著越來越重要的核心地位。因為歸根到底，銀行業就是一個跟數字和風險打交道的行業，不管是客戶體驗的提升還是金融風險的管控，都需要有強大的數據分析能力的支撐和保駕護航。這也是過去數年來，大數據分析（Big Data Analytics）日漸成為各家銀行重點關注焦點的原因。
銀行研究和使用大數據，實質就是要弄清楚銀行應該如何獲取和處理日益增多的數據，驅動產品和服務的創新，利用分析創造業務和客戶價值。本文就將針對大數據在銀行業的使用，介紹IBM在全球和中國的大數據分析實踐經驗和實施案例，以幫助從事零售銀行的朋友們開闊思路、更好的利用大數據，打造"以客戶為中心"的新一代零售銀行。
數據已經成為21世紀全新的自然資源，全球范圍內數據產生的數量、種類及速度都在以爆炸性方式增長。而銀行天然擁有的海量客戶信息為銀行進行大數據分析，挖掘客戶洞察，發現全新商業機會提供了重要基礎。利用大數據分析，銀行可以在兩大領域實現創新與突破。首先，基於銀行現有數據的再利用，藉助大數據新的思維和手段，銀行可以挖掘隱含的客戶社交屬性、位置信息、行為信息、賬戶關系網路等信息。先進的大數據分析技術，能夠顯著改善銀行業務洞察的精確性，從而建立起全面的業務數據洞察力。通過對這些信息的掌握，可以使得銀行更精確對客戶的完整畫像進行描，從而挖掘新的業務機遇。此外，應用大數據分析，銀行可以與第三方合作夥伴建立廣泛的業務聯系，打造跨行業聯盟，實現資源整合和優勢互補，建立更加完整的大數據客戶視圖。
目前，IBM已經幫助花旗銀行、新加坡星展銀行、澳新銀行以及眾多國內銀行成功利用大數據分析技術，為銀行業務發展灌注了新的創新能力。IBM根據近幾年來在全球各地幫助銀行業客戶的近千個大數據項目的落地實施經驗，總結出了如下圖所示的銀行業大數據分析應用的典型場景。大數據分析在銀行業的落地，我們認為主要應該關注以下三個領域：
1. 客戶和市場洞察
2. 運營洞察與優化
3. 風險和欺詐洞察
一、客戶和市場洞察，是指銀行充分利用能獲得的各種行內和行外的大數據，增加對銀行客戶的了解，做好客戶的細分，最終的目標是做到所謂的360度客戶視圖，全方位的了解客戶的交易歷史和他們在各渠道上的行為，在合適的時間點、在合適的接觸渠道上做好產品和服務的推薦，實現精準營銷，提升客戶體驗。在引入大數據理念和實踐後，銀行的客戶數據主要分為以下三類：靜態交易數據、動態行為數據和外部社交數據。如何利用好以上三類數據進行客戶分析是目前零售銀行從業者最關心的大數據分析的使用場景，也是近年IBM在大數據領域投資最多，經驗最為豐富的領域。
案例：IBM幫助一家股份制商業銀行的電子銀行部門建立下一代大數據客戶分析平台，基於IBM領先的大數據分析軟體和硬體，結合IBM中國研究院多年積累的大數據分析模型和演算法，整合海量的結構化和非結構化數據，為該銀行提供客戶全景視圖、客戶細分、精準營銷、產品推薦等業務場景的分析服務，有效幫助該銀行獲取新客戶、維系老客戶、提升現有客戶的價值。
二、運營洞察與優化，關注的是銀行運營效率和各種系統的安全管控問題。通過對各業務和IT系統的各種運行數據、日誌文件的收集、關聯和分析，銀行就能提升對系統運行狀態和效率的洞察，及時了解、定位和解決各類系統不可避免都會出現的問題和故障，以及面對日益嚴峻的各種網路和系統安全威脅。
案例：某國有大行的傳統監控體系主要關注於底層IT組件異常事件告警和主要性能指標的集中展示，無法從交易運行的全局視角快速呈現業務可用性及IT異常的影響，造成監控結果與客戶業務體驗存在較大差距。日常系統運維中發生的交易異常往往需要跨部門、跨平台進行協作，以明晰各個部門之間的責任范圍、有針對性的對不同平台進行排查，造成問題診斷耗時耗力，難以快速定位問題所在，嚴重影響客戶體驗和滿意度。該行採用IBM實時大數據軟體，結合IBM對業務的理解和開發服務，實現了端到端的交易監控方案。項目實施後，該行做到了從伺服器組件級粗粒度監控到業務交易精細化監控的全面管理，實現以交易路徑為主線的端到端應用監控，通過對交易全路徑和中間環節的響應時間和交易量等KPI指標的監控，實現主動式預警，主動探測用戶體驗，先於用戶發現問題達到預警的效益。
三、風險和欺詐洞察，主要是指利用大數據分析技術幫助銀行的風險管理和合規內控部門，做好全面風險管理。這可以涵蓋信用風險、市場風險、操作風險、反欺詐反洗錢等方方面面的工作。特別是在大數據分析技術引人之後，銀行可能將對風險和欺詐的管控從之前業界普遍實施的事後調查、報告，有效地擴展到事中的實時監控、可疑交易的及時阻斷，甚至能做到事前的預測預警。
案例：MoneyGram International是一家在全球190個國家擁有23萬個網點的跨國支付服務公司，和所有類似的金融服務公司一樣，MoneyGram面臨著金融欺詐的風險和嚴厲的監管壓力。通過和IBM合作實施大數據反欺詐解決方案之後，該公司對欺詐交易的識別和阻斷能力提升了40％，一年之內就幫其客戶杜絕了近千筆欺詐交易，挽回了近4千萬美元的經濟損失，與欺詐相關的投訴也相應下降了72％。
下面分享給大家的是IBM商業價值研究院最新發布的白皮書《分析：價值藍圖 — 將大數據和分析洞察轉變為切實的業務成果》中的最新研究成果。該白皮書研究分析了全球業界領先企業如何將分析功能融入整個企業的方方面面，推動智慧的決策，支持更快的行動並且優化業務成果。有意充分利用大數據分析能力的中國銀行業者可以從中吸取全球先進理念和經驗。
在該研究中，IBM調研了70多個國家或地區的900多位業務和IT高層主管。通過研究發現了如下圖中所示的 9 大支持因素，可以幫助企業從各種來源中不斷增加的數據獲得洞察，通過分析這些數據在企業各個層面採取行動，從而創造出非凡的價值。這9大因素代表了能夠最有效區分領先者與其他受訪者的差異化能力。結果表明，領先者實現9大要素的方式基本類似，即利用分析創造價值。
雖然了解這9大要素中的每個要素如何影響價值創造很有幫助，但是考慮每個要素適合業務日常運營的哪些方面也至關重要。IBM認為，這需要戰略、技術和組織架構之間的相互配合。分析實施戰略必須支持企業最重要的業務目標；所使用的技術必須支持分析戰略；而企業的文化必須與時俱進，以使相關人員可以根據戰略使用技術來採取正確的行動。這三個關鍵因素必須相互配合，才能為企業創造切實的價值，通過分析結果結出豐碩的業務果實。

回到零售銀行業，正如以上分享的大數據分析實施案例和研究報告給出的建議，我需要再次強調的是，雖然大數據中毋庸置疑的潛藏著驚人的價值和無限的可能性，但是大數據要在零售銀行業落地開花，真正產生業務價值，並不是一件特別容易和可以立竿見影的事情。知易行難，大數據分析需要銀行的各級領導、業務條線、科技部門等相關方的通力合作才可能成為現實。

8. 新型零售，加盟哪個品牌好

科太優品就可以呀，不僅可以幫助消費者實現「自購省錢，分享賺錢」。而且所有產品從自主生產到銷售渠道，再到倉儲物流，都有完整的自主供應鏈體系