新型零售

1. 新型零售业态是什么

新型零售业态是与传统百货店相对的商业经营形式，如超市、便利店、购物中心、仓储式商场、无店铺销售等。 “业态”一词本是一个日文汉字，是指零售业的营业形态。这一词于80年代初传入中国，被引申为零售业的经营形态和类型。按业态研究零售业，有取代传统行业分类的趋势。

2. 新零售时代下如何构建新型供应链

新零售时代下的供应链不仅仅是供应链。在新零售中，所有的一切围绕着消费者的需求，商品、价格、消费者、竞争对手等信息瞬息万变，各个职能必须高度协同同时去服务于消费者，而不是之前的“纵向一体”模式，是“全位一体”，供应链成为了“供应链＋营销＋大数据”，这也要求供应链职能要强化自己的群体意识，将联合协同运营的思维方式形成自觉的思维方式。
新零售时代下的供应链是数据和技术驱动的。新零售时代下的供应链不再仅仅靠人、流程、硬件设施等要素的简单堆彻和叠加，而是要实现供应链的数字化和技术化的变革，让供应链变得更加具有智慧和全能。
新零售时代下的供应链是消费者驱动的。新零售时代下的供应链的初心始终还是没有改变，只不过在真正以消费者为中心，真诚为消费者服务的要求下，供应链所面临的挑战更大了，构建新零售时代下的供应链就要朝着智慧化、数字化、可视化、集成化、技术化发展，并且超出了传统供应链的范畴。这所有的一切都是以打造优秀的客户体验为始，并以打造更加优秀的客户体验为终。

3. 1.传统农村零售的概念与特点 2.新型农村零售的概念与特点

传统零售商业模式的特征
零售是指向终端消费者或社会团体出售生活用品或服务的全部商业活动。商业模式是指将资源转换成经济价值的全过程，是企业与企业、企业与渠道、企业与客户等交易关系和连接方式的统称。传统零售商业模式是指通过实体店“大批量买入、小批量卖出”，向终端消费者或社会团体销售商品，赚取中间差价的商业模式。从此定义可以看出，传统零售商业模式具备以下几个特征：
1、通过实体店售货
实体店是指有租用或购买实体物理空间、陈列货物，售卖给消费者的零售商家。实体店的种类包括：小卖铺、便利店、超市、专卖店、购物中心、综合商业体等，实体店因消费者的消费能力、消费习惯等不断演进、发展。美国零售专家拉尔夫·豪尔的“手风琴理论”指出：就像手风琴在演奏时不断地被张开和合起，零售组织也与时俱进地改进其经营范围。即由初期的综合零售转型成专业零售，再由此上升成更高级的综合零售，循环往复，不断完善。梳理零售业的整个发展历程，可知不同时期有其特定的主导型经营方法。具体表现是：单一商号商品逐步趋向专业化，而后再由专业化趋向商品多元化。根据“手风琴理论”，传统零售业大致经历了五个时期：杂货店、专业/专卖、百货店、超市/便利店、购物中心等。无论是那个时期，传统零售主要商业模式均是采取租赁或购入场地，将大批量购入货品进行有序陈列，向终端消费者或社会团体小批量销售货品。
2、大批量买入，小批量卖出
传统零售企业基本不涉及产品的研发、设计、生产、物流等，其主要商业行为包括：根据市场销售反馈，采取大批量买入货品，将货品进行有序陈列，并适当运用折扣、赠品等促销活动吸引消费者，最终将大批量买入的货品小批量卖给消费者。“大批量买入”的集中采购模式，可以与生产商或渠道商进行价格谈判，争取到价格优势，从而提高自身竞争力；同时，消费者一般是零散购买，没有谈判优势。
3、收入层级单一
传统零售企业的商业活动可以简单的概括为“采购、陈列、促销、销售、服务”，在此过程中，基本没有对商品进行任何的增值活动，无法赚取任何增值服务费用。从杂货店、专业/专卖、百货店、超市/便利店、购物中心，传统零售商的主要盈利来源依然是“低价买入、高价卖出”的中间差价。
新零售商业模式的特征
新零售是阿里巴巴董事局主席马云在云栖大会上提出，马云说“未来的十年、二十年，没有电子商务这一说，只有新零售”。从此以后，“新零售”这个概念在中国被广泛引用，但至今未能有一个统一的定义。后来阿里研究院经过深入调查研究后给“新零售”的定义是：以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态。也有人认为，“新零售”就是利用互联网技术，将线上、线下有效结合的零售业态。本人给新零售的定义是：新零售是指“以消费者需求为中心，利用新科技技术优化整个产业价值链，融合并不断提升用户的线上线下购物和服务体验”的新的零售商业态。由此定义可见新零售的以下特征：
1、以消费者为中心
传统零售往往采取的是“大批量采购，小批量或零散卖出”的商业模式，这种规模化的采购很难做到以消费者为中心。零售商往往会根据产品利差、产品出货速度、甚至是厂家强制要求采购等方式采购产品制造商规模化生产的产品，没有办法满足消费者日趋个性化的需求。而新零售利用大数据等科技手段，可以快速收集用户基础数据、用户行为数据和用户交易数据等，对这些大数据进行整理、分析，可以快速获取用户的真实需求，然后将这些需求反馈给生产商，快速改进产品的外观、性能等。新零售产品设计、生产者与消费的距离更近，新零售不再是传统零售“生产商-经销商-零售商-用户”的商业流程，新零售是“用户-生产商”的商业逻辑。
2、以科技为基础
在国家政策的引导下，科技与产业的结合速度越来越快。最近几年，科技推进传统零售向新零售转型升级的速度越来越强劲、越来越快速。具体表现有以下几个方面：
第一，人工智能，随着人工智能的发展，在新零售领域的应用场景越来越丰富，现在已经投入使用的有“无人仓储、无人售货、无人驾驶、无人送货”，可以大大提高零售业的效率；
第二，虚拟现实/增强现实，已使用场景包括“线上虚拟试穿、线下增强现实体验、虚拟现实购物社交”等，可以大大提高消费者的购物体验；
第三，大数据，大数据可以根据消费者历史消费数据、其他相似爱好消费者消费数据、其他网站浏览数据等，对消费者进行精准推送，在不打扰消费者的情况下，即时准确的满足消费需求；
第四，传感器，通过可穿戴设备，获取用户的身体基础数据和行为数据，比如心率、步数等，使零售更加满足个性化需求等；
第五，互联网金融，零售企业利用互联网技术，通过消费者以往线上消费行为快速判断其信用度，发放消费贷款，比如京东白条、花呗等，大大提高消费信贷的效率、降低了贷款的风险。随着科技的发展，会有越来越多的科技运用于零售业，进一步快速推动传统零售向新零售的转型。
3、线上线下的有机融合
随着互联网技术的发展和消费者线上消费习惯的养成，传统零售的“实体店售货”模式已受到巨大冲击，甚至出现一些实体店关门歇业的现象。传统零售只是简单的做个网页、APP（应用商店）、小程序、公众号等等，不能满足消费者线上线下购物、体验和服务的需求。根据戴夫。麦克卢尔的“AARRR增长黑客模型”----即获客、激活、留存、变现和推荐，真正的新零售是线上线下的有机融合、是用户购物旅途的全流程融合：
第一，获客即获取新客户，传统零售的新客户获取渠道单一----实体店，而新零售除了线下实体店、线下发布会、打折促销等专场活动外，还可以通过线上公众号等运营获取新客户；
第二，激活即激发新用户才生我们想要的行为，比如注册、购买等，传统零售实体店的激活主要是试用、赠券等方式，新零售除了传统零售试用、赠券等方式，可以利用在线粉丝活动，比如线上抢购、“撒娇式买单”等方式将新用户激活；
第三，留存即将新用户留下来变成忠实用户，传统零售实体店的留存办法主要是积分、会员制等，新零售除了传统零售的积分、会员制等方法外，还可以采取电子会员、异业联盟、会员社交等方式让用户留存下来；
第四，变现即让忠诚客户产生更大的商业价值，传统零售一般采取的方式有捆绑销售、低价促销等方式，新零售除了捆绑销售等方式意外，还可以采取增加增值服务收费等，比如专业领域知识讲解、消费信贷等；
第五，推荐即某一消费者推荐给其他消费者，传统零售主要利用的是口碑推荐，新零售当然要继续利用口碑营销，同时可以利用线上社交转发、自媒体转发等渠道产生病毒营销的效应。
综上所述，传统零售商业模式已经不能满足消费者日益增长的对美好生活的需求了，传统零售商业模式到了必须向新零售商业模式转型升级的时候了。
摘自网络

4. 什么是新型零售业态

传统的零售业态有：百货商店、杂货店、超市等
新型的零售业态有：便利店、专卖店、购物中心、仓储式商场、电子商务等。
希望这个答案能令你满意。

5. 哪个新型零售品牌比较好呢

新新零售品牌的种类还是很丰富的，你可以先去市场上做一个调查看看哪些新产品比较受，欢迎，然后再做进一步的考虑。

6. 银行的互联网思维转型，新型零售银行是未来的趋势吗

作为银行人，感觉互联网对银行的影响挺大的。现在各行业都在提互联网思维，银行也不例外。互联网思维就是要改变过去的获客思路，用新的思维开拓客户。
我觉得首先要找到事情的本质，在用新技术来实现。比如，支付方式的改变，以前是现金，现在是二维码。
建行已经退出了刷脸支付，无感支付。这也是银行业在移动支付领域的反击。如果银行再去推二维码支付，怎么也干不过微信和支付宝了。但是换一种技术，换一个思路，就有机会淘汰他们。
新型零售是大势所趋，以后可能绝大多数的产品都要通过线上来实现。通过人脸识别，虹膜识别等多种技术形式来识别客户身份，改善客户体验。

7. 如何运用新型科技实现零售银行转型

作为全球银行业最亲密的合作伙伴之一，IBM[微博]公司一直在为世界各地的各种类型的银行提供从提供端到端的业务咨询和系统集成服务。本期年终策划，《零售银行》再次邀请到IBM大中华区相关专家撰文，来为大家解读大数据在银行业的具体应用方案。
人民币(6.2278, 0.0193, 0.31%)的国际化、利率的逐步市场化、方兴未艾的互联网金融和客户对金融产品和服务体验日益提高的期望，对所有的商业银行都是“危”与“机”并存的“新常态”。这些新趋势和新事物意味着不容忽视的挑战，也蕴藏着巨大的潜在机会，如果抓住了这轮转型的契机，银行就能占得未来持续发展的先机。
针对中国银行业的创新转型，IBM在今年的北京国际金融展上对国内银行业的发展提出了以下四点建议：1.以人为本，刷新移动互联新体验；2.数据为先，洞察客户业务新需求；3.系统为实，让核心能力支撑创新；4.风控为要，让企业安全尽在掌握。从以上4点建议中不难发现数据在银行的经营和发展中扮演着越来越重要的核心地位。因为归根到底，银行业就是一个跟数字和风险打交道的行业，不管是客户体验的提升还是金融风险的管控，都需要有强大的数据分析能力的支撑和保驾护航。这也是过去数年来，大数据分析（Big Data Analytics）日渐成为各家银行重点关注焦点的原因。
银行研究和使用大数据，实质就是要弄清楚银行应该如何获取和处理日益增多的数据，驱动产品和服务的创新，利用分析创造业务和客户价值。本文就将针对大数据在银行业的使用，介绍IBM在全球和中国的大数据分析实践经验和实施案例，以帮助从事零售银行的朋友们开阔思路、更好的利用大数据，打造"以客户为中心"的新一代零售银行。
数据已经成为21世纪全新的自然资源，全球范围内数据产生的数量、种类及速度都在以爆炸性方式增长。而银行天然拥有的海量客户信息为银行进行大数据分析，挖掘客户洞察，发现全新商业机会提供了重要基础。利用大数据分析，银行可以在两大领域实现创新与突破。首先，基于银行现有数据的再利用，借助大数据新的思维和手段，银行可以挖掘隐含的客户社交属性、位置信息、行为信息、账户关系网络等信息。先进的大数据分析技术，能够显著改善银行业务洞察的精确性，从而建立起全面的业务数据洞察力。通过对这些信息的掌握，可以使得银行更精确对客户的完整画像进行描，从而挖掘新的业务机遇。此外，应用大数据分析，银行可以与第三方合作伙伴建立广泛的业务联系，打造跨行业联盟，实现资源整合和优势互补，建立更加完整的大数据客户视图。
目前，IBM已经帮助花旗银行、新加坡星展银行、澳新银行以及众多国内银行成功利用大数据分析技术，为银行业务发展灌注了新的创新能力。IBM根据近几年来在全球各地帮助银行业客户的近千个大数据项目的落地实施经验，总结出了如下图所示的银行业大数据分析应用的典型场景。大数据分析在银行业的落地，我们认为主要应该关注以下三个领域：
1. 客户和市场洞察
2. 运营洞察与优化
3. 风险和欺诈洞察
一、客户和市场洞察，是指银行充分利用能获得的各种行内和行外的大数据，增加对银行客户的了解，做好客户的细分，最终的目标是做到所谓的360度客户视图，全方位的了解客户的交易历史和他们在各渠道上的行为，在合适的时间点、在合适的接触渠道上做好产品和服务的推荐，实现精准营销，提升客户体验。在引入大数据理念和实践后，银行的客户数据主要分为以下三类：静态交易数据、动态行为数据和外部社交数据。如何利用好以上三类数据进行客户分析是目前零售银行从业者最关心的大数据分析的使用场景，也是近年IBM在大数据领域投资最多，经验最为丰富的领域。
案例：IBM帮助一家股份制商业银行的电子银行部门建立下一代大数据客户分析平台，基于IBM领先的大数据分析软件和硬件，结合IBM中国研究院多年积累的大数据分析模型和算法，整合海量的结构化和非结构化数据，为该银行提供客户全景视图、客户细分、精准营销、产品推荐等业务场景的分析服务，有效帮助该银行获取新客户、维系老客户、提升现有客户的价值。
二、运营洞察与优化，关注的是银行运营效率和各种系统的安全管控问题。通过对各业务和IT系统的各种运行数据、日志文件的收集、关联和分析，银行就能提升对系统运行状态和效率的洞察，及时了解、定位和解决各类系统不可避免都会出现的问题和故障，以及面对日益严峻的各种网络和系统安全威胁。
案例：某国有大行的传统监控体系主要关注于底层IT组件异常事件告警和主要性能指标的集中展示，无法从交易运行的全局视角快速呈现业务可用性及IT异常的影响，造成监控结果与客户业务体验存在较大差距。日常系统运维中发生的交易异常往往需要跨部门、跨平台进行协作，以明晰各个部门之间的责任范围、有针对性的对不同平台进行排查，造成问题诊断耗时耗力，难以快速定位问题所在，严重影响客户体验和满意度。该行采用IBM实时大数据软件，结合IBM对业务的理解和开发服务，实现了端到端的交易监控方案。项目实施后，该行做到了从服务器组件级粗粒度监控到业务交易精细化监控的全面管理，实现以交易路径为主线的端到端应用监控，通过对交易全路径和中间环节的响应时间和交易量等KPI指标的监控，实现主动式预警，主动探测用户体验，先于用户发现问题达到预警的效益。
三、风险和欺诈洞察，主要是指利用大数据分析技术帮助银行的风险管理和合规内控部门，做好全面风险管理。这可以涵盖信用风险、市场风险、操作风险、反欺诈反洗钱等方方面面的工作。特别是在大数据分析技术引人之后，银行可能将对风险和欺诈的管控从之前业界普遍实施的事后调查、报告，有效地扩展到事中的实时监控、可疑交易的及时阻断，甚至能做到事前的预测预警。
案例：MoneyGram International是一家在全球190个国家拥有23万个网点的跨国支付服务公司，和所有类似的金融服务公司一样，MoneyGram面临着金融欺诈的风险和严厉的监管压力。通过和IBM合作实施大数据反欺诈解决方案之后，该公司对欺诈交易的识别和阻断能力提升了40％，一年之内就帮其客户杜绝了近千笔欺诈交易，挽回了近4千万美元的经济损失，与欺诈相关的投诉也相应下降了72％。
下面分享给大家的是IBM商业价值研究院最新发布的白皮书《分析：价值蓝图 — 将大数据和分析洞察转变为切实的业务成果》中的最新研究成果。该白皮书研究分析了全球业界领先企业如何将分析功能融入整个企业的方方面面，推动智慧的决策，支持更快的行动并且优化业务成果。有意充分利用大数据分析能力的中国银行业者可以从中吸取全球先进理念和经验。
在该研究中，IBM调研了70多个国家或地区的900多位业务和IT高层主管。通过研究发现了如下图中所示的 9 大支持因素，可以帮助企业从各种来源中不断增加的数据获得洞察，通过分析这些数据在企业各个层面采取行动，从而创造出非凡的价值。这9大因素代表了能够最有效区分领先者与其他受访者的差异化能力。结果表明，领先者实现9大要素的方式基本类似，即利用分析创造价值。
虽然了解这9大要素中的每个要素如何影响价值创造很有帮助，但是考虑每个要素适合业务日常运营的哪些方面也至关重要。IBM认为，这需要战略、技术和组织架构之间的相互配合。分析实施战略必须支持企业最重要的业务目标；所使用的技术必须支持分析战略；而企业的文化必须与时俱进，以使相关人员可以根据战略使用技术来采取正确的行动。这三个关键因素必须相互配合，才能为企业创造切实的价值，通过分析结果结出丰硕的业务果实。

回到零售银行业，正如以上分享的大数据分析实施案例和研究报告给出的建议，我需要再次强调的是，虽然大数据中毋庸置疑的潜藏着惊人的价值和无限的可能性，但是大数据要在零售银行业落地开花，真正产生业务价值，并不是一件特别容易和可以立竿见影的事情。知易行难，大数据分析需要银行的各级领导、业务条线、科技部门等相关方的通力合作才可能成为现实。

8. 新型零售，加盟哪个品牌好

科太优品就可以呀，不仅可以帮助消费者实现“自购省钱，分享赚钱”。而且所有产品从自主生产到销售渠道，再到仓储物流，都有完整的自主供应链体系