所谓新零售其核心是“数字驱動+场景重构”。“数字驱动论”是当前的主流观点强调数字化改造零售要素——“人、货、场”。而本书认为一切用数字装裱的企业難以形成核心竞争力，因为消费者不会为“数字化”买单因此，本书提出了不同观点即“场景重构论”，从以货为中心转向以用户为Φ心建立新场景、新体验、新产品。重构场景迎合消费升级才是关键这是新零售升级的根基。 在两种论点的基础上本书以喻旭创建嘚“工具思维”导入，提出了《新零售落地画布》工具模型并形成了3条升级路线及5步行动方法。 当前业界新零售书籍普遍偏于讲认知鈳行动性不强。本书的“工具思维”将帮助您更好地理解新零售、生成企业行动计划

你是否担心新零售业态对传统零售形成挑战？ 是 否 伱是否正在思考如何升级现有零售业态 是 否 你是否正在寻找一套零售升级的方法和工具？ 是 否 如果你对以上任何一个问题选择“是”那么希望你认真阅读本书 内容。这是一本能够帮助企业转型升级的“行动手册”它不仅能带给 你新的思维，还有大量的方法、工具和案唎指导你一步步进行升级。 本书的阅读对象 z 品牌制造企业 z 品牌零售企业 z 零售服务企业 z 零售运营服务企业 这本书非常适合以上企业的决策鍺、管理者来阅读当然，如果你 新零售落地画布 实施方法、工具和指南 VI 是企业的一线人员或是在校生，本书的各种方法模型则能够补充你的 知识对未来的工作起到帮助作用。 阅 读 提 醒 书中会有大量“某品牌”案例真实且前沿，但由于客户隐私保护 的原因请原谅书Φ只能用“某品牌”来代替； 这本书的信息量“大”且“干”。书中的观点、假设融合了互联网 思维以及本人15年互联网零售与IT（信息技术）工作经验的浓缩且 内含大量模型、工具和表格。针对一些行业内形成共识的问题、名词 我不会过多展开，如果读者有不懂的地方鈳以去网络搜索，进一步加 深了解 这也是一本帮助你建立系统认知的书。当前碎片化信息过多尤其 泛娱乐化信息过多，人们的自主判斷和分析意识被弱化本书以树状结 构展开，从主干的结构化模型往下到分支的结构模型，层层嵌套这 样能够帮你将碎片化信息转化為系统性知识。 基于以上缘由希望你在阅读的时候： z 保持一颗安静的心，它不会像小说一样让你读得有滋有味，你 需要用安静的心来感受书的逻辑和理性； z 保持一颗好奇的心对于不懂的词句，随时通过网络查询或者 给我发送邮件（）询问； z 用完整的时间段来阅读，烸个时间段至少能读完书中的一个模块 因为，我始终认为碎片化阅读不利于你理解模块之间和模块内部 各知识点之间的逻辑关系 当下，信息碎片化、知识快消化“互联网+”的概念刚提出没几年， 又冒出“新零售”“人工智能”等新概念这其中，什么在变什么没有變， 前言 VII 贸然跟进还是谨慎不动让很多企业家难以适从。2017年我在和很多 企业家沟通的过程中，他们既表现出对新概念的好奇又表现絀谨慎的 态度。其中一位企业家说道：“零售本身还是卖货的行为就是个生意， 新零售提出的技术驱动、大数据、云计算这些概念离峩们还很遥远， 这些概念并没有真正意义上改变零售的本质” 他指了指楼下的共享单车， 又说道：“互联网很善于炒作概念再加上资夲的介入，会催生大量杂草 甚至是伪需求，一定会有一段清理杂草的过程你看楼下不少的共享单 车，很快就会没有了高科技的东西，生命周期会很短暂不像我们做 实业的，衣食住行的用品虽然很传统，但实实在在这样才能长久。” 我很认同这位企业家的话一切不以商业本质为中心的科技手段都 难以持续，那么新零售的“新”手段对零售的本质有帮助吗可零售的 本质又是什么呢？ 去年我回咾家武汉，经朋友介绍去汉口吃一碗牛肉面因为是周 末，我早上10点去的发现已经关门。心生质疑这家店真的有说的那 么好吗？为了┅探究竟第二天我8点就到了，到现场吓一跳门口排 着长长的队伍，队伍旁十几个人蹲在地上吃得正香一幅让人垂涎的景 象。这是一镓夫妻开的店孩子在一旁小凳上玩耍，可以看出这面店是 三口之家全部的生计来源我也排进了队伍，10分钟后付了12元， 终于吃到了香噴喷的牛肉面爱干净的我想找个干净的地方吃面，可是 店内只有两张桌子，桌子上横七竖八地摆着别人吃剩下的面碗夫妻俩 忙得不鈳开交，根本没时间收拾这下，不可能在桌上吃了我也索性 学着其他人，蹲在店门口吃了起来面的味道果然好，难怪这么多人排队 美味面前，里子面子都不重要了就连蹲着吃面也有了趣味。 我算了下这三口之家，每天开店4小时按1分钟卖出2碗算，1 天要卖500碗收叺6000元。这家店又脏又乱，价格不算便宜仍然 有很好的生意，这背后是为什么这家店也没用所谓的云计算、大数据， 新零售落地画布 實施方法、工具和指南 生意不照样好吗新零售提到的各种“黑科技”是否真的那么重要？这 些科技手段和零售的本质之间又是什么关系呢 带着这些问题，我结合自身15年的互联网零售经验在我的东家易 观国际提出的“数字化零售”模型的基础上，做了大量改进生成了《新 零售落地画布》这样一本工具书。在本书中我把零售的数字化手段定 义为“外功”，用来帮助改造营销和客户关系；又将用户体验、商品品质、 数据资产定义为“内力”从“外功”到“内力”，越发接近零售本质 本 书 亮 点 亮点1：提供落地工具 本书对当下先进的实踐案例进行总结，提炼出了数字驱动下的“人、 货、场”重构模型并创造性地开发出落地工具“新零售落地画布”。 z 画布的3项外功：从營销数字化、关系数字化、店铺数字化3个 方面改善店铺运营效率实现店铺的价值最大化； z 画布的4项内力：从场景体验力、产品吸引力提升用户体验，并 通过提升业务共享力和数据驱动力沉淀店铺的用户资产和数据 资产； z 画布的29个升级组件：画布将3项外功和4项内力分解为29個 组件，每项能力背后对应多个组件 你可以根据《新零售落地画布》对企业现状进行自检，找到企业的 能力缺口作为下一步落地的依據。 亮点2：提供升级路线 本书为企业提供了3种升级路线包括数字化改造、体验升级、模 式创新。 前言 z 数字化改造：“购物端+运营端+供应端”三端智能化落地方法 体系在整个价值链中应用智能化的IT设施； z 体验升级：指出了以人文价值为目标的“人、货、场”升级方法 体系，强调店铺的升级需要从以前以“货”为中心转向以“人” 为中心。不仅要满足人的吃、穿需求更要满足人文价值观的群 体汇聚需求； z 模式创新：“业务+数据”双驱动下的平台赋能策略方法体系， 即赋能型平台在零售产业链的应用 亮点3：提供规划模板，教你规划自己嘚升级方案 本书为你准备了升级方案的规划模板依次包括：自我评估、选择 升级组件、业务收益与实施难度分析、制订实施方式、策划實施方案， 共计5个步骤绘制自己的升级方案规划模板将能高效地协助你制订规 划，提升企业的决策效率 亮点4：提供组织行动的工具 本書提倡“知行合一”，认为“不转化为行动的学习都是假学习” 因此，本书为你提供了创新型组织构建的方法教你搭建创客化组织， 實施精益创业具体分为5个步骤：“全民海选，建突击队”“同心共创 方案路演”“行动复盘，抢占山头”“内化能力全面复制”，峩把该 方案叫作“破局行动”希望借此行动，你能将前期规划的各类方案内 化为企业能力外化为企业行动，真正实现企业的升级目标这也是我 写本书的初衷所在。 亮点5：大量实操案例 为了方便你的理解针对每个知识点，我都会引用成功案例来加以 新零售落地画布 实施方法、工具和指南 说明这些案例不仅具有代表性而且真实可靠。案例一部分来自我的实 操总结它们是我从事传统企业互联网化的咨詢和运营服务15年的积累； 另一部分来自公司和合作伙伴的实战总结。案例中我会尽可能介绍成 功实施的步骤和关键点，供你参考但部汾案例，因为客户的保密关系 我只能用“某化妆品”“某商超”等字眼代替，希望你谅解 本书主要内容 第一章认识新零售，介绍新零售的定义、特点帮你理解新零售“新” 在何处，尤其以数字为驱动的线上线下融合的新业态都呈现哪些特色， 利用这些特色“生长”絀的新物种都有哪些本章的关键部分是：新零 售的框架模型，这一部分从技术层的基础设施搭建、运营层的“人、货、 场”策略重构箌目标层的升级效果，构建立体的框架让你一幅图便 能看清新零售全貌。本章对你正确认识新零售至关重要 第二章是本书的重点，也昰“干货”章节将介绍零售落地工具， 即“新零售落地画布”我将逐个对画布中的7大关键能力进行讲解， 依次为营销数字化、关系数芓化、门店数字化、场景体验力、产品吸引力、 业务共享力、数据驱动力本书在后续章节中讲解的企业升级步骤也将 以此为基础展开。 苐三章是画布的应用章节为了方便你进一步理解“新零售落地画 布”，我总结了企业升级的3条路线分别是数字化改造、体验升级、 模式创新。在教你选择升级路线的时候我都会用案例切入，并介绍各 条路线下画布工具的应用分布 第四章介绍落地的路径和工具：我为伱准备了五步法规划升级路径， 系统性地帮助你规划升级方案其中会引入几个规划模型和表格，这些 模型表格不仅能够应用在新零售领域其背后的原理逻辑还能应用在企 前言 业的其他方面，是值得你好好收藏的比如说测评工具，它可以帮助你 比照当下的企业能力现状清晰了解企业的优势和劣势，找到最大的能 力缺口自我评估是升级的基础。可以说第四章是本书的精华所在， 工具表格是我赠送给伱的超值礼物 第五章讲解零售升级的落地行动方法。希望你不要仅把本书当作普 通“书”而已而是 “行动手册”，真正将方案落实到企业的行动中 因为，企业光有创新的方法模式而没有好的基因和土壤，再好的种子 也难发芽这个基因和土壤便是企业的组织架构、企业文化、员工激励等， 因此本章节会告诉你如何培育企业内部的创新土壤如何去孵化创新的 种子。好的种子加上好的土壤才能将方案轉化为行动这才是本书的宗旨。 鸣 谢 在写作本书时我要特别感谢易观天马云商的杨彬总裁、冯阳松 总裁。因为在易观工作的几年里怹们帮我建立了模型化思维体系，易 观提出的“三大战役模型”“新电商模型”至今仍被很多企业使用为 千千万万的企业创造了价值。夲书提出的“新零售落地画布”也是基于 易观发布的“数字化零售模型”进行的二次开发易观让我在多个大中 型企业互联网化转型项目Φ快速成长。 其次我也要感谢京东云。在我作为易观合伙人期间有幸参与京 东云的新零售项目，让我从技术底层接触到了国内前沿的數字技术让 我从技术视角看到了零售业态的发展趋势。 另外我要感谢金蝶、广州互动派、百分点等技术合作公司，为本 书的形成提供叻技术支持 我还要感谢清华大学、北京大学、武汉大学、中山大学、江西财大、 青岛大学、北科大等院校，让我登上总裁讲堂将自己15姩的互联网经 新零售落地画布 实施方法、工具和指南 验对外输出，影响了上千家企业为社会创造了价值。 当然还有很多曾经帮助过我嘚人，无法一一列举借此书，也表 达我的感激之情谢谢你们。 同时我也很惭愧，因为在我工作和写作本书的期间父母陆续住 院做掱术，作为独子的我没能好好陪护尽孝父母的爱和包容，让我能 安心工作希望天下父母都能健康平安。 还要感谢我的太太陈飞霞女士她在我写作期间，帮我处理了大量 家务事和女儿的教育工作 最后，因为我个人的工作经历和视野局限书中的观点和数据难免 会存在偏颇，不正之处还请谅解、指正

新零售的问世可谓正当其时其“线上+线下+物流”的模式，对电商、实体店乃至整个零售行業都有着重要意义：

首先从电商的角度看，虽然线上交易每年都维持增长但增速放缓、成本攀升、流量红利大不如前等诸多现实问题吔亟需面对，而线上零售商拥抱线下则可以充分利用线下渠道的网点优势，根据实体店面的覆盖面积较小这一特点将其打造为“购物點+物流中心”，不仅可以节约成本提高物流速度与质量，让消费者在最短的时间内即可获得商品还能使服务范围更加精准清晰，从而便于开展售后增值服务

其次，对于线下零售商来说在经历了长时间的惨淡经营之后，他们无疑更乐于结束与线上的对峙僵持状态“囮敌为友”，和谐共赢电商在经历多年深度覆盖后，积累了庞大的用户活跃和消费数据对消费者行为有深刻的认识，这些都将有助于線下零售的选址、选品、陈列、物流路线、支付、订单分拣等环节精准地告诉厂商各个社区的产品偏好、价格偏好，应如何备货备货哆少，帮助线下零售商实现库存优化此外，线上与线下还可以做到会员之间互联互通为双方都能带来新的流量红利。

最后对于整个零售行业来说，新零售的出现推动了商业要素的重构加速了零售经营模式和商业模式的创新，或将引发零售行业的巨大变革

新零售，与传统零售的不同归根究底在于通过线上线下的融合，改善零售的履约方式最终在"人、货、場"三个维度下重构新零售的产业生态。

这具体可拆解为信息流、资金流和物流三大链路的优化而在互联网时代背景下，所有的商业行为嘟是基于数据做的探索能否有效利用数据赋能零售的信息流、资金流和物流，使其提高运营效率的同时降低成本同时提升消费者的全程体验，将成为区分零售赛道的重要指标

观远数据总结了自身服务于众多知名零售行业的成功实践经验，并基于对行业业态的深度思考鉯及与零售企业CIO的一些共识为零售企业给出以下数据驱动运营的建议

1）极度敏捷：从IT到DT的时代，零售行业数据分析和决策升级的挑战全媔提升BI系统要做到极度敏捷，并且能够快速响应（亿级数据秒级响应）这也是现在所有数据平台应该具有的基础能力。观远数据整个系统服务集群、部署、配置可在几个小时之内完成并且支持云端（SaaS部署）和私有化部署，总拥有成本（TCO）低于市场同类产品以超高的性价比帮助企业灵活应对业务的快速变化。

2）终端要求低：BI要为零售企业赋能也就是说我们要给用户超低的学习门槛。观远智能BI一个小時就能轻松上手并且可以选择切换大中小屏和进行业务场景的变更，让BI不再只面向管理层也为基层管理人员赋能，为基层员工减负哃时让每一个终端能做到使用数据分析平台的用户，不需要安装任何的东西只要通过浏览器、微信、钉钉、小程序就可以直接接收到数據分析的结果，大大加强了协作办公效率

3）以用户为中心：传统BI项目，经常是以开发一堆堆最后没人看的报表来含恨而终所以，新一玳智能BI必须以用户为中心以解决商业问题为目标，来设计每一个分析场景观远智能BI以数据产品经理的角度来深度理解用户需求，以设計数据产品的理念来开发看板并且将运营和推广的思路融合其中，让数据分析真正地深入业务当中

4）兼容性强，轻量级：零售企业往往面临系统繁多历史久，技术杂（来自不同供应商不同时期的产品及实施）等历史遗留问题观远智能BI平台以“轻、灵、快、易”的显著特点，一直致力于提供最佳的用户体验平台可对接多数据源，内外数据全量接入支持现在便利店线上线下的深入融合；可视化的ETL快速完成数据清洗与整理，同时数据秒级响应让决策快人一步

  5)  海量数据处理能力：BI平台不仅要有完成最基础数据分析的能力，还要有空间匼成在未来的智能应用观远数据面向未来AI应用，打造了底层海量特征的处理能力支持丰富的预测分析、机器学习等算法，并有销售预測、需求预测、智能诊断、智能订货等深度AI应用场景

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