在互联网的冲击下，一时间实体店似乎哀鸿遍野，频频关店成了一个“新常态”。然而表面风光的电商，日子也并不好过。甚至在某种程度上，电商漂亮的销售流水背后，却是用一种“杀敌一千，自损八百”的方式在绑架利益各方。
可以说，当下的实体店和电商都走到了一个关口，都需要要寻求新的解决方案。作为中国电商界的领头羊，马云在2016年下半年提出“新零售”的概念，试图解决实体与电商都面临的困境。
之后，“新零售”一度成为线上电商和线下实体从业人员热议的核心商业词汇。尽管马云提出了这个概念，但，他对于具体含义和内容并没有多过多的解释，而是把这项工作交给了他身后的“翰林院”——阿里研究院。2017年3月，在上海举办的“2017中国电商与零售创新国际峰会”上，阿里研究院正式发布了“新零售研究报告”，对外界关心的新零售概念和方法论首次进行了系统化的解读。
不过这份报告并没有带来多少惊喜，对新零售未来如何做也几乎没有涉及。对于电商和实体店的商家而言，新零售不能还停留在概念层面，而是需要进入实质性的操作阶段。任何商业的进化都是在寻求一种新的解决方案，新零售就是实体和电商困境的解决方案。
当零售从“旧”走向“新”的时候，到底发生了什么呢？
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过去，当我们去实体商店买东西时，上个月去了一次跟今天又去一次，店家跟我们熟悉程度本质上没有差别。如果碰巧是同一个店员接待，而且这个店员记忆力不错的话，对方也许会说这人很面熟。除此外，商家并不不知道你的任何个人信息，不知道家里住址，更不知道你还在哪些地方买过哪些商品，你的品牌偏好是什么。
这个时候的零售，每个顾客就犹如是散落在商家眼里的“路人甲”，走过去了也就过去了，也许永远都不会再发生任何联系。
电子商务和信息技术兴起后，这种情况发生巨大的变化。
在电商时代，就算只是买一双袜子，实际上都是有带着“账号”进行消费的。消费者所有的消费都会在“账号”体系下进行记录，从而形成长期的“消费档案”。这个档案会记录下消费者历史消费的商品种类、价格、频次、转换等等数据。此外，因为要涉及商品快递，家里地址、电话号码等相对私密的个人信息也全都记录在册了。如果再打通非交易数据，把社交、行为习惯等数据加入尽力，那么可供商家进行多种分析和应用的数据就会相当丰富和全面。
数据的丰富性、全面性、及时性和可得性为电商和实体进入新零售时代打好了基础。但这并不意味着就是新零售，因为这个时候的电商和实体店还是分离的，电商是电商，实体是实体，各自干着自己的事情。尽管实体知道电商对其造成了巨大的威胁，电商也知道实体还是他们不可或缺的重要基础，但是在思维上二者还是存在很明显的对立情绪，还是分离思维。2016年底，宗庆后和马云的对撕已经向外界传递了这样的意思。
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新零售时代，实体和电商将把这种对立的关系转化为融合关系。通过数据，商家将把把线上线下打通，建立起立体的“用户数据体系”，实现以账户为跟踪标签的数据收集，最终提供非常个性化和智能化的零售体验。
在数据技术的支撑下，当你走进一家实体商店，店员马上可以自动识别身份，并且可以根据你在网络上的消费和行为数据自动做好分析，提前为你做好个性化的准备。尽管你可能是第一次走进这个商店，但是商家对你实际上已经非常熟悉了。说得吓人一点，这种熟悉的程度可能超过你本人对自己的了解。
此时你会发现，不管是在线上还是线下，顾客不再是“路人甲”，而是一个个存在消费档案里的“数据源”。这个数据源的任何一个线上线下的消费都会被记录下来，成为给你提供个性化商品信息推送、智能化服务的数据分析基础。
在新零售时代，商家可以通过“账号消费档案”分析来判断顾客的喜好、频次、时间分布等等信息，据此提供高度个性化的零售解决方案。故而，个性化一词在新零售时代有重要的意义。
个性化消费其实并不是个新词，早已被很多企业视为营销重点，但是操作上一直难以实现。数据收集与分析技术应用加速了实现个性化消费的可能性，例如现在越来越多的新闻客户端会通过分析用户的阅读记录、浏览历史来为用户及时推送他们喜欢的新闻类型。如果你浏览了某个明星的新闻，系统可能会判断你喜欢该明星，便会经常把该明星的新闻推荐给你。
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传统技术条件下，个性化消费实现的成本很高。但随着互联网技术的快速应用，一方面消费者可以通过互联网快速找到众多商家，另一方面互联网的“长尾效应”使得商家可以打破地域的限制，实现空间规模与成本的快速降低。
通过消费者的“账户”跟踪、了解消费者是商家在新零售时代的一项基本要求。通过收集、处理消费者的搜索、浏览记录，商家能够分析消费者的偏好所在，从而了解消费者的真实需求，这比传统的市场调研既准确又及时。
早期要弄懂消费者行为，需要通过传统的调查问卷、焦点小组访谈、个体访问、店面观察等定性、定量调查方式。进入新零售时代，反映消费者行为轨迹的数据在网络上大量沉淀，数据量化指标被大量采集。
今天买家和卖家之间的新零售关系表现为：买家在买东西的时候，实际上是在向卖家汇报自己的种种数据，包括消费者自己都没有意识到的数据。现在越来越多的网站要求用户注册、填写个人信息，这既是为了管理的需要，也是一种获取用户信息的方式。
根据2017年6月1日开始施行的《中华人民共和国网络安全法》要求，以BAT（百度、阿里、腾讯）为首的网互联将逐渐实行实名制。这个做法从国家网络安全的角度自有一番深意，但是从消费者洞察角度，又等于将精准的个人数据跟踪推进了一个层次。
尽管以前有“客户关系管理”的概念，但是与新零售时代线上线上立体式的数据跟踪、分析，并由此带来的精准顾客洞察相比，已经不可同日而语了。可以说，在新零售时代，商家比消费者更了解自己。
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在过去，如果你被问到几天前买了什么？你或许能回答上来。但是如果问你半年前甚至一年前呢？恐怕记性再好的人也难以准确回答了。但是在新零售时代，由于可以通过顾客“账户”关联到各种历史消费数据、线上线下数据，那么那些被遗忘的、忽略的，甚至是不经意的消费记录都可以被还原。
除了还原，商家还可以据此进行数据关联，从而进行各种推断和预测。新零售既然是打通了线上线下的数据，那么数据的关联性也将是这个时代一个重要的特征。
一个用户购买商品的完整流程：关注、查询、判断、购买、售后等，都可以关联起来。通过各种数据的关联性，可以综合推知该消费者消费行为的真正用途，还可以推知真正的家庭状况和偏好，以洞察用户真实需求。
另外更为重要的是，作为“数据源”顾客账户现在很多都是通过社交账号相关联的。这样一来，数据的关联性就会更强，消费者洞察就可以更具多样性和精准性。商家可以把对消费者数据的采集和行为分析逐步扩展至更多数据源，结合购物网站、其他网站浏览信息、社交媒体平台信息、移动终端、搜索引擎等多个平台去接触消费者，挖掘数据，从而进行更精准的评估和分析。
作为全球电商巨头的亚马逊凭借着巨大的消费数据优势，正在线下局部并进行“预判发货”的试验，也就是在用户还没有下单且即将下单之前，系统已经自动将货物配送到消费者家的周边。一旦下单，商品便可以迅速达到消费者的手上。
大数据要实现真正的分析价值，光数据多是没有用的，还有数据的关联多，否则就很容易造成误判。比如学校食堂如果根据一个女生近期在食堂的消费少了很多，就判断该女生家庭遇到了困难，那就会闹笑话。而要看看食堂外的其他关联数据，看看她是否减肥了，看看她是否在用男朋友的饭卡等等。
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由于各种数据的关联性，新零售时代商家便可以精确定位代表消费者的“账户”，以“账户”为单位来进行商业活动，将企业资源集中于对商家有高价值的客户上。当消费者想要购买某一产品时，一般都会通过各种渠道了解该产品的信息，这包括了搜索、社交媒体、官网等。这些消费者的信息会被存放在一个数据库中，商家通过关联数据分析形成潜在消费者的商机列表。
根据“账户”进行各类数据分析，推测顾客的个人偏好，找出潜在消费者，这是在新零售时代商家开展商业活动的非常重要的一步。
举例来说，如果你经常购买一些玩偶玩具（不管是在线上还是线下），那么商家就可以根据玩具购买的情况替你打上“有孩子”的标签，甚至还可以判断出孩子大概的年龄，贴上例如“有3-6岁的孩子”的标签。根据玩具档次价格，还可以填上“高收入家庭”这样更为具体的标签等等。所有的标签聚在一次，就成了你的账户定位，由此就大致构成了一个精致的“用户画像”。
交互设计之父Alan Cooper最早提出了用户画像（Persona）的概念，认为“用户画像是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型”。通过对客户多方面的信息的了解，将多种信息集合在一起就形成了独特的用户画像。
有了用户画像，商家就可以据此进行有效的用户决策。依然以上面的假设为例，如果某公司想推出一款面向3-6岁儿童的高端玩具，通过用户画像进行分析，发现该玩具的定位跟某账户定位比较重合，那么这类产品信息就会精准推送到这些用户面前。
不管电商还是实体店而言，通过用户画像可以相对精准了解了一个账户后面的顾客，提出的营销活动内容就会有很强的针对性。在传统零售时代，一个顾客进门，店员顶多就是有礼貌的微笑，然后就开始介绍产品、了解偏好。但是由于新零售建立的账户体系，顾客一进门，智能设备就可以呈现出完整的顾客信息，店员的问候方式、推荐方式等就会非常符合顾客的“胃口”，增强顾客的体验感。
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在消费者购买完商品后，理论上商家都应该在事后了解他们的反馈，以期改进产品和服务。但在传统零售时代，消费者买完东西可能就消失在人海了，商家再去寻找已经非常难。有了线上线下打通的数据系统后，情况会变得非常不一样。商家可以通过“账户”了解消费者的评价及购后行为，包括在社交网络的吐槽，甚至品牌转换等等，完成零售全过程的跟踪。
新零售时代线下线上将被打通，尤其是线下也将接入数据体系。基于数据的新零售，交易不是一次性的，而是接入到整个个人的消费记录中。在新零售时代，线上线下因为数据的打通，个性化、智能化的消费体验将重塑零售业，展现各种全新的购物场景。
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