在新零售概念还没有被提出之前，有不少企业已经朝着这个方向开始做了，新零售经过这几年的发展，已经突破概念范畴，成为零售行业的整体趋势。那么新零售五大趋势分别是什么?新零售怎么更好地用好数据?下面是易族智汇javashop为您编辑整理的，欢迎阅读，仅供参考。

新零售五大趋势分别是什么？

　　1、门店即手机

　　在新一轮零售升级中，最大的改变将来自门店的智能化。除了逐渐成为标配的人脸识别，店内导航，未来店内还将搭载更多的人工智能技术，比如智能购物车，动态货架与智能商品识别。被数字和智能技术武装的门店，在提供传统感官体验的同时，更像一部手机里的网上商城。

　　2、智能一切，购物新入口

　　手机是消费者数字生活的中心，但这一切正在悄悄发生改变。智能设备制造企业与零售商正在试图改变消费者，尤其年轻一代的手机使用习惯。

　　3、智慧供应链

　　人工智能对零售业的改变正在从前端客户交互延伸到后端的技术设施。深度加载智能硬件、大数据，人工智能的供应链将推动零售系统向互联化，自动化，智能化，可塑化的进一步发展，并支持企业提供更好的客户体验，提升运营效率，裂变出新的运营思路与模式。

　　4、整合零售，经济共同体

　　在数据融合与万物互联的世界，客户，产品/服务，企业，行业，生态圈的边界正在消失。从一家独大到合作共赢生态圈将上下游，包括品牌商、渠道商、零售商以及其他的合作伙伴的所有数据共享，将组织边界、业务边界和流程/产品边界打通，向着自助化、智能化发展，形成全新的商业基础设施，与消费者产生全新的链接和互动。

　　5、服务延伸重新定义零售

　　领先的零售企业以产品为载体，数据为媒介，正在从销售产品转向更多考虑产品使用价值的最大化，转向从满足客户可见需求到发现客户潜在需求，并从中发现商机。从产品到服务，从销售到全生命周期关怀，零售商的服务边界不断延伸，服务经济个性经济等新的零售模式将彻底改写零售的概念。

新零售怎么更好地用好数据？

　　一、数据打通：打破数据孤岛，建设数据中台

　　数据中台的建设，起到的是一个承上启下的作用。往下承接各类数据源中的数据，基于各业务部门报表需求，对业务数据进行有机整合，实现统一管理，打破零售企业由于多系统导致的数据孤岛;往上则为前台基于数据的定制化提供了强大的支撑，也帮助业务中台基于数据反馈做持续的演进。

　　二、数据应用：基于“人货场”，提升数据分析能力

　　1、人---洞察用户

　　用户画像：用户画像即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，进而对用户或产品特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。

　　用户来源：对于用户来源的分析，能够让引流以及维护用户的预算的分配更加有的放矢。分析不同渠道来源的“数量”和“支付转化率”，找出“支付转化率”比较高的渠道来源并想办法提高，不仅可以提高“访客数”还可以提高整体的“支付转化率”。这时利用数据分析工具能为不同渠道的表现提供总览，并给出目标转化率。

　　用户留存：研究显示，用户留存率提升5%就能带来25%到95%的利润。购买频率、留存期、顾客生命周期价值、单次转化费用等，都是可以用来参考分析用户留存的数据指标。

　　2、货---优化产品

　　对于产品的分析，可以从两个维度来进行：销售表现和购物行为。销售表现包括各个商品带来的收入，至少购买过一次的用户数，平均订单价格、数量，退款数目等等。购物行为，我们可以依据更多和商品有关的数据，比如购买人数、访问量等，来对用户购物行为进行分析。

　　3、场---精准营销

　　对零售企业而言，流量已进入存量时代，营销渠道分散且复杂，更需要卖家依据数字化营销提高推广的RIO，通过数据分析，加强线上营销的精准，拓展线下营销场景，利用数据智能完成全场景全链路的布局，以达到高效转化与品效相结合。

　　根据以上内容可以了解到新零售五大趋势分别是什么，新零售怎么更好地用好数据，想了解更多详情，可以持续关注易族智汇javashop。

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