新零售是伪命题还是真趋势？

1.2.1 数据

根据研究机构统计，预计2017年全球数据增量就达到14.6ZB（即14.6万亿GB），相当于全世界每人产生2TB（ 2048GB）以上的数据。据保守预计，接下来几年中，数据将始终保持每年50%的增长速度。而消费类数据无疑是极具“含金量”的数据，线下各类POS收银系统、线上各类商品数据、浏览数据、广告点击数据、订单数据、会员数据等等，以往只有BAT类企业才算大数据公司的情况现在已经改变，如今只要运营几年以上的零售公司一样累计上百万乃至千万级别的数据，这些数据对于单个企业而言已经形成宝贵数据资产，数据既揭示过去，又预测未来。

1.2.2 算法

以关联分析算法FP-Growth、Kaggle神器xgboost、自然语言处理算法NLP等为代表的机器学习算法使人脸识别、智能预测备货、智能选品、智能客服、智能分仓调拨成为可能。算法已经成为AI最高技术壁垒与核心竞争力，以BAT为代表企业网罗顶级算法人才并成立大数据专门机构开展各类业务场景下的大数据应用。

1.2.3 算力

面对浩如烟海的数据和错综复杂的算法逻辑，算力成为大数据企业“数据吞吐能力”的衡量标准，Hadoop生态的繁荣发展，利用廉价机器组成的大数据平台高速处理数据，使得大数据走向普罗大众，数据赋能商家成为现实，实时、高效、精准地输出分析报表，洞察行业商机，及时调整步伐，将数据资产应用到企业的运营、决策的方方面面，形成一个基于数据驱动决策的新局面。

二、新零售的“变”与“不变”

2.1 “不变”

新零售本质依然是零售，依然是以“交易”为最终目的！新零售较之于传统零售解决核心问题在于提升“交易效率”或者降低“交易成本”，而降本增效的实现需要凭借大数据发力，通过技术实现“人”、“货”的快速匹配，从而极大化提升交易效率或降低成本。例如，阿里“千人千面”技术，使得近几年双11平台流量小幅增长情况下，当天交易额依然维持40%以上高速增长。