數字技術賦能與“新零售”的創新機理

摘要：“新零售”是在數字技術驅動下，由消費者推動的第三次零售業革命，互聯網、社交網絡和物聯網將每一個消費者和零售系統實時連接起來。數字化時代的“新零售”，產品營銷與技術營銷共同推進；以數字技術為中心，滿足新的消費需求；一切互聯，零售商將線下導購線上化，形成電子商務產業、數字內容產業、網絡廣告產業和導購產業融合的商業模式。數字化時代沖擊了傳統營銷決策范式，使決策的領域、情景、主體、基本假設、基本方法和流程等均發生明顯變化，大數據營銷決策具有跨域型、人機式、寬假設和非線性的特點；在人工智能、云計算、生物識別、物聯網等核心技術發展與應用驅動下，零售行業產業鏈逐漸調整，生產和銷售打通、前臺與后臺合二為一的趨勢明顯；在數字化時代，數據是各行業的“原油”，計算能力是將數據“原油”轉化為動力的引擎，“新零售”的本質是數據技術驅動，消費升級、大數據賦能、人工智能技術的應用以及場景革命均會推動企業降低成本、提高服務效率和提升消費者體驗。

關鍵詞：數字技術賦能；“新零售”；營銷技術；產業鏈

中圖分類號：F710文獻標識碼：A文章編號：1007-8266（2020）12-0011-09

2020年初，新冠肺炎疫情暴發，人類生命健康安全面臨巨大威脅，各行業各企業均遭受不同程度的沖擊，其中線下門店受到的沖擊最大，波及服務行業的餐飲、零售、娛樂、教育等，甚至產業鏈中一些環節停擺，無論是直觀上，還是數據上，疫情造成的經濟損失和影響都是驚人的。

面對疫情，各行各業都在采取各種措施應對，其中最具代表性的是加大數字技術應用的力度，數字技術已經滲透到經濟生活的各個方面，數字技術的融入與產業數字化轉型帶來了巨大效益。數字化技術應用是零售業跨越重大疫情危機、向高質量發展的重要渠道。數字化情境下零售業大大緩解了物理性的時空局限，使消費者與零售商之間的交易空間無限延伸，營銷方式也實現了創新，縮短交易時間，滿足長尾化、瞬時化的消費新特征，最大化消費時空效用[ 1 ]。我國零售企業抓住機遇，利用數字技術賦能與數字傳播平臺，深化線上線下一體化發展，加快數字化轉型的步伐，力爭實現零售行業的轉型發展。

一、回顧“新零售”發展

在進入“新零售”階段之前，零售業已經開始嘗試網上零售，以互聯網為基礎，許多大型的電商平臺快速發展，網購市場的繁榮對傳統零售行業產生了巨大影響，實體零售商的經營陷入困境。然而全球互聯網零售交易規模增速從2013年的58.33%下滑至2017年的21.28%，短短4年增速大減過半[ 2 ]。正因為傳統電商的發展依附互聯網，對消費者而言缺失體驗感，無法滿足其更多個性化的需求。

在過去的幾十年里，全球零售行業發生了兩次較大的業態創新革命。第一次是由沃爾瑪創始人山姆·沃爾頓（Sam Walton）發動的“全球地面店互聯”零售革命，第二次零售革命是亞馬遜創始人杰夫·貝索斯（Jeff Bezos）發動的電商革命。目前，在數字技術驅動下，正在發生由消費者推動的第三次零售業革命，互聯網、社交網絡和物聯網將每一個消費者和零售系統實時連接起來。雖然業內對“新零售”還沒有形成一個權威的共識，但在零售業創新改革過程中大量運用新興技術是不可否認的。阿里巴巴集團董事局前主席馬云認為，“新零售”是一個線上和線下融合的概念，對零售業而言是一場商業業態的革命。真正推動零售行業實現線上線下一體化轉變，關鍵在于互聯網的線上數據信息與企業實體門店的交易終端形成合力，并促進價格消費向價值消費轉型。杜睿云、王寶義[ 3 ]認為，狹義上的“新零售”是線上線下與物流協同的典型商業模式，廣義上則是以消費者體驗為中心，強調渠道協同和效率提升的“數智化”“低熵化”以及“矩陣化”零售生態服務體系。汪旭暉[4]認為，數字經濟浪潮下，“新零售”展現了電商企業未來的發展方向，零售企業通過全渠道以及智慧化運營，將建立一個“全渠道+新技術+金融+物流+場景+社交”的生態圈。目前，零售行業正經歷著一場數字化的整體變革，數字技術是“新零售”行業轉型創新的核心驅動力，人工智能助力零售行業實現智能互聯，而物聯網正成為零售行業數字化轉型的重要賦能者[ 5 ]。

王曉娟[ 6 ]認為，“新零售”時代顧客的購物環節發生了很大的變化，零售企業商業模式創新的源泉在于顧客需求，企業在制定營銷戰略時應更多結合顧客價值主張，并利用技術實現商品流通過程以及關系網絡創新，構建渠道聯盟，促進零售業商業模式的轉變。王偉[ 7 ]結合具體案例剖析了“新零售”在“人、貨、場”三個方面的重構與變化。王淑翠等[ 8 ]從消費觀念轉變、傳統零售行業發展瓶頸、數字技術廣泛應用幾個方面論述“新零售”出現的原因，基于阿里巴巴和京東的典型“新零售”實踐案例分析，指出在“新零售”下消費關系、供應鏈系統和消費場景等都進行了重構，結合零售演化的核心和本質，未來“新零售”無論是從宏觀、中觀還是微觀角度看，都將會是一種新的業態。楊永芳等[ 9 ]認為，數字化轉型時期，構建以消費者為核心的大數據分析系統，明確線上線下功能性定位，構建一體化系統銷售渠道，打造線上線下同質與同價策略，推進零售行業與線上資金流、商流與信息流的融合，是“新零售”背景下零售業數字化轉型的主要路徑。王強、劉玉奇[ 10 ]通過對阿里巴巴、小米等的調研發現，“新零售”全產業鏈的數字化升級涉及供應鏈體系的整合、對消費者需求的響應速度以及全鏈路自動化設計等方面，阿里作為行業龍頭企業已經有能力為中小企業提供數據化、智能化的服務。付兵[ 11 ]從“新零售”的四要素（線上渠道、線下實體、數字技術和物流配送）及其邏輯內涵進行分析解構，認為“新零售”借助數字技術的推動，通過價格和體驗來融合與割裂不同的消費者群體，在遵循“新零售”商業邏輯的同時，仍要堅持以實體經濟為基礎。為滿足當下人們對“新零售”時效性與便利性的要求，貼近消費終端的社區型零售不斷發展，張煒等[ 12 ]主要研究了社區型“新零售”模式的特點及未來發展方向，認為深化線上線下融合（OMO）模式，利用大數據進行智能化管理可以協助社區建立不同類型的商業模式。

“新零售”中的物聯網更像是一個生態化的市場。從終端到中間連接，到電商平臺，再到商業應用，整個鏈條的運行需要依靠行業中合作伙伴的協同。物聯網產業賦能“新零售”，提供的不是一個產品，而是一個解決方案的平臺，需要零售行業生態中每一個元素參與構建，通過各自的業務和基礎設施協助合作伙伴。例如在新冠肺炎疫情期間，在物流不順暢的情況下，具有較好產業鏈管理能力的頭部企業能夠借助大平臺的口碑迅速擴大市場，用戶在疫情期間購買生活必需品需要依賴零售平臺，在這個過程中產生較強的用戶黏性，同時產業鏈生態中的其他企業也會受益于頭部企業的平臺，形成較為緊密的生態伙伴關系。在平臺上，服務提供商與終端廠商更多地關注自身的業務與終端性能，協同管理，合力簡化零售企業業務過程。可見，基于這種鏈接，企業之間甚至行業之間分工的界限越來越模糊，互聯互通已成為大勢所趨。

零售電商與導購平臺產業鏈縱向整合特征驗證了這種互聯互通的趨勢，通過產業鏈的縱向整合，零售電商將線下導購線上化，形成電子商務產業、數字內容產業、網絡廣告產業和導購產業融合的商業模式。零售電商平臺通過產業鏈的縱向整合，與導購平臺簽訂合約，借助其內容生態，保證消費需求的穩定性，從而減少市場變化帶來的不確定性，實現產業鏈整體交易成本的降低、協同效率的提高以及整合利潤的獲得。

三、數字技術賦能與“新零售”創新機理分析

（一）數字技術賦能營銷決策的轉變

數字化時代給企業以及學界帶來了各種各樣的挑戰，包括決策方式和研究方式的轉變。企業要從業務層面、數據層面、決策層面等全方位分析問題，數據層面分析演化趨勢，決策層面進行預判。數字化時代沖擊了傳統營銷決策范式，使決策的領域、情景、主體、基本假設、基本方法和流程等均發生了明顯變化。傳統管理決策范式是線性的，大數據時代的管理決策范式是非線性的，各環節之間都是有反饋的，很多情景可以根據數據進行測量，決策主體由人和智能系統組成，智能機器人已經可以自主決策，如客服機器人、財務機器人，這種現象被稱為人機混合式決策。營銷決策的轉變主要體現在流程的變化，傳統營銷漏斗理論將消費者人群進行層層過濾，是線性的，而當下流程的轉變體現在零售商和消費者之間交互活動的轉化，各環節交錯進行，有可能在任何一個階段產生轉移，此時的決策過程是非線性和迭代的，評價也成為長效評價，并形成對客戶全景式的洞察。大數據營銷決策范式具有跨域性、人機式、寬假設和非線性的特點，物理上分散、邏輯上集中，改變著決策模型和決策方式，這給零售企業的管理運營帶來了巨大的挑戰（參見圖2）。

（二）數字技術驅動“新零售”產業鏈上下游打通

在人工智能、云計算、生物識別、物聯網等核心技術發展與應用驅動下，零售行業產業鏈逐漸調整，數字化轉型步伐加快，生產和銷售打通、前臺與后臺合二為一的趨勢明顯。很多傳統零售企業后臺業務能力不足，無法跟上業務創新的速度，由于內部技術開發應用能力較弱，后端客戶服務和供應鏈能力不足，無法對前方銷售服務平臺積累的用戶洞察數據進行有效分析利用，不能做到決策快速響應和創新，部分零售企業的后臺部門之間業務與管理隔絕，數據驅動缺乏必要的環境，只能采用線下經銷模式，生產和銷售端的反饋相對較慢，品牌方與零售端缺乏數據的指引，容易導致因終端促銷不暢而積壓大量庫存的問題。顯而易見，一個打通的數據中臺和業務中臺能夠幫助實現業務在線化和數據運營在線化，滿足不斷快速變化的業務需求。如今，線上數據可視化使品牌方能夠及時將檢測到的用戶評價數據反饋給上游供應商，推動供應鏈改善。同時，品牌方在產量和庫存方面能做到更加柔性，而直播帶貨模式使品牌方在新產品推出時可獲得直播關鍵意見領袖（Key Opinion Leader，KOL）和核心用戶的體驗測試，并根據評測反饋進行生產決策，以小批量生產投放市場，利用數據模型分析銷售情況，調整產品款式，合理安排庫存。數據賦能直接體現為“人、貨、場”中場的效能提高，降低囤貨率[ 19 ]。

通過產業鏈上下游的打通，將上下游企業和部門整合到統一的平臺，企業和部門之間能夠快速了解互相的需求，及時做出相應調整。線上和線下、社區和商圈的零售領域全覆蓋能夠產生協同效應，降低整個產業鏈的管理成本、技術成本和商業風險，使供應鏈的韌性越來越強大（參見圖3）。

（三）數字技術賦能“新零售”產業發展模式變化

數據為各行各業發展提供了“原油”，而計算能力是將數據“原油”轉化為動力的引擎。“新零售”與傳統零售的根本區別在于前者是數據技術驅動，而后者是流程驅動。在企業到消費者（B2C）時代，以消費者為中心只是行業提出的未來愿景，隨著萬物互聯和全樣本數據運營的實現，消費者到企業（C2B）模式成為可能，消費者體驗為中心將貫徹到底成為現實。

“新零售”的發展變化，表面上是商業模式變化驅動“新零售”的發展，本質上更是數字技術創新驅動商業模式創新，進而推動“新零售”的發展。以盒馬生鮮為例，它作為一種新的業態，和傳統零售業態完全不同，從選址、選品到物流鏈、供應鏈完全由數字技術驅動。因此，數字技術才是真正的變革和創新的源泉。數字體驗普及，產業鏈前端需要更強的觸達力和感知力，將觸電進行數據化轉化是零售企業所必須具備的能力。消費者的訴求和購物方式已經發生變化，商業模式也在發生變化，了解、觸達消費者的方式也必須轉化升級。許多商業模式創新基于技術創新，技術創新為商業模式創新和運行提供了基礎和可能。例如阿里巴巴集團旗下的淘寶平臺推出多種數據業務，包括阿里信用貸款、淘寶數據魔方、天貓聚石塔平臺等，企業基于技術創新構建新的商業模式，進一步發揮數字技術應用的價值，創造更大的價值空間，帶來更多的價值回報。

此外，數字技術推動自動售貨更加智能化，為消費者提供全新的購物體驗，將智能售貨機與大數據、人工智能、人臉識別系統等新技術相結合，為用戶搭建全場景適配、全品類可售的大規模智能零售網絡。該零售網絡的每個智能售貨機都是距離用戶最近、基于場景化的微型超市。同時，智能售貨機作為線下終端載體，利用人機交互，能夠沉淀用戶標準化的“購買行為+交易”大數據，基于對消費者大數據的分析，實現對線下人、貨、場的深度設計，從而為消費者提供更佳的用戶體驗，并創造出更豐富的商業模式（參見圖4）。

四、案例分析

（一）阿里犀牛工廠——數字技術驅動柔性供應鏈生產

2020年9月16日，阿里巴巴旗下的犀牛智造平臺項目及其樣板工廠——犀牛智造工廠正式對外發布。犀牛智造是一個致力于為中小企業提供智能服務的數字化智能制造平臺，該平臺以數據為核心在智能技術支撐下利用淘寶天貓的線上數據為品牌商提供精準預測，實現規模化的按需生產，縮短交貨時間，降低庫存和成本，提高生產效率。犀牛工廠是利用該平臺打造的樣板工廠，主要從事服裝業經營，通過阿里巴巴電商平臺上留存的消費數據，為品牌商家提供消費趨勢預判，品牌商根據淘寶天貓的新銷售數據判斷是否需要追加生產或調整款式，降低風險，同時對傳統服裝供應鏈進行柔性化改造。

數字技術賦能犀牛工廠柔性供應鏈生產，打通上下游產業鏈。一條鏈打通，從生產到銷售，交易更加高效和人性化。犀牛智造意在把數字洞察應用在制造環節中，將客戶洞察和市場洞察與生產環節緊密聯系，真正做到產銷一體。犀牛工廠的核心競爭優勢在于“按需定制，小訂單100件起訂，最快7天交付”。它基于數字化的生產鏈路，進行集群化的擴張。在數字化時代，企業運營最大的問題不僅是成本，快速交接也是一個重要的能力。服裝行業規模足夠大，是消費品行業中前三大垂直行業之一，產品生命周期短，傳統的以產定銷商業模式不適用，易堆積庫存造成浪費，而犀牛工廠這種小批量生產、快速反應的柔性供應鏈，能夠最大程度降低試錯成本，減輕庫存壓力，增強企業供應鏈的韌性。在工廠內，工人的任務排期均數字化、可視化；在“貨”方面，在犀牛工廠，犀牛智能中央倉實現了智能采購和柔性供給，可全鏈路跟蹤生產、出入庫管理和配送自動化以及揀選智能化，資源利用率較行業平均提升了4倍；在“場”方面，使用類似于盒馬懸掛鏈的能導航的棋盤式吊掛，通過物聯網+人工智能技術，將吊掛衣架自動分配到空閑工位，有效解決傳統服裝工廠吊掛單向流轉容易擁堵的問題。

數字技術賦能犀牛工廠客對廠（C2M）商業模式的發展，以銷定產，更好滿足消費者需求。阿里的犀牛智造本質是向客戶端探索，在互聯網時代，客戶驅動是企業的立身之本，個性化需求驅動企業生產的核心是按照業務流程把產業鏈全部數據打通。犀牛工廠的經營模式本質是探索C2M模式，即消費者直達工廠，將客戶需求細分，向上游工廠反饋需求。犀牛工廠以消費需求為中心，通過云計算大數據打通供需兩側，基于對消費者電商平臺、社交平臺的數據洞察，給出銷售預測建議，讓廠家及時響應，“高頻上新、滾動補貨”，消除了傳統制造業批量化生產的弊端。阿里在2020年淘寶C2M戰略發布會上推出了以核心供給C2M商品的APP以及三大C2M戰略支柱，與以產定銷的傳統模式和網絡電商相比，C2M能夠省去庫存、總分銷和物流等環節的中間加價，讓價格更透明。犀牛工廠的這種模式強調制造業與消費者之間的直接銜接，最大的特點可以概括為：按照需求生產，消除庫存頑疾；跳過品牌商、代理商、最終銷售終端等渠道和中間環節，節省中間成本，有助于企業進一步開發下沉市場。

犀牛工廠建立的初衷是探索出數字化服裝工廠發展路徑并輸出給中小企業，將自己在數字化轉型過程中積累的能力對外輸出。對阿里巴巴來講，服裝類是最大的垂直銷售項目，犀牛工廠與1 000家服裝工廠合作，幫助這些工廠改造成“小單快反”的模式。特步攜手犀牛智造，依靠數字技術，協力推動服裝制造智能化、定制化和個性化，做到“一人一單一圖一制造”的極致定制化服務，更好滿足消費者需求。阿里巴巴參與傳統制造業改造，將“新制造”作為“五新”戰略的一部分，重構供需關系，構建端到端的價值鏈，打構智造生態體系。以阿里云的工業互聯網平臺為底層，通過整個價值鏈端到端的互聯互通，基于人工智能實現智能決策，通過物理的供應網絡、數字化工廠、快速響應協同執行，滿足消費者個性化需求。“新零售”倒逼“新制造”，這不是一個終點，也不是沒有改進空間，制造業鏈條的每一個環節牽一發而動全身。從設備廠商、原材料供應渠道、現場的管理模式等全部為規模化調整時，意味著整個產業鏈的重構，關鍵是其背后的指向：服務中小商家和創業者，加強供需兩端的匹配，這與“新零售”有相通之處。當然，該項目對供應鏈的組織能力、數據儲備以及處理能力等要求非常高，并不是所有行業都適合。如果能夠做到整個生產鏈條的優化，勢必會在行業內帶來爆炸性的變革。

（二）拼多多——數字技術驅動產業鏈打通

數字化驅動拼多多營銷方式的轉變。拼多多的拼單分享功能，會自動向用戶推薦添加通訊錄好友，通過該社交功能，用戶可以實時分享自己的交易動態，還可以關注好友的拼單信息，這或許是拼多多在自家平臺上對私域流量的首次嘗試。用戶擁有拼小圈二維碼，可在更大范圍內建立社交關系。這種社交屬性使電商平臺直接有了“圈子”，通過買家本身的好友圈，把某款商品的受眾范圍直接擴大，提高人們吸納信息的效率，乃至促成交易。

拼多多借助移動社交媒體和策略創意，其產品和品牌信息在移動社交網絡上口耳相傳，突破時空限制獲得快速傳播，其根本目標是切入人心、建立用戶鏈接，實現分享裂變；本質是有效放大和再現寄生在移動社交網絡上的口碑傳播。這種營銷技術充分利用了社交網絡的力量，借助騰訊QQ和微信龐大的流量推動作用，廣泛利用朋友、親屬之間互相分享的力量為其進行傳播，喚醒更多人的消費。另外，用戶在拼團過程中，大量建立拼團砍價的社群，不斷重復購買，形成了強大的循環生態。正是拼多多基于深度人性洞察，通過拼團的社交裂變以及游戲化運營來獲取用戶、留存用戶，短期內實現了瘋狂式的傳播（參見圖5）。

數字化時代需求重塑，拼多多推薦算法深入應用。消費者在淘寶和京東的購物過程中，九成是通過直接搜索，再根據銷量和評價選擇商品，可見傳統的電商是搜索式人找貨模式，但該模式忽視了部分不會主動網購的消費者需求。基于此，拼多多嘗試構建社交場景，實現貨找人的轉變，借助用戶之間相互引流的價值，簡化購物流程，提升購物體驗，利用智能推薦，依靠的是算法。拼多多借助微信生態圈改革數字匹配以及供應鏈創新，根據不斷更新的需求數據進行個性化匹配，與后方工廠達成協議，提高產銷效率。數字化時代需求重塑，消費者習慣從搜索轉向推薦，傳統的流量模式失效，拼團、砍價等建立在社交基礎上的電商模式崛起，需求側的微信拼團、供給側的供應鏈改造和平臺側的數據智能匹配，使拼多多如虎添翼。2019年拼多多的成交總額（GMV）為10 066億元，增速遠高于同行。從精準搜索到智能匹配和精準推薦，拼多多被認為是典型的“低端顛覆式創新”：利用數字技術升級滿足低端，進而推動供給側與需求側升級，重構供需生態。以數字技術驅動的互聯網消費，正在帶動電商、零售向更深的層次變革。

數字技術驅動產業鏈消費端到生產端的打通。在需求端，拼多多掌握了大量的用戶數據，并通過對消費者數據的分析形成用戶畫像，根據用戶畫像發現不同用戶的多種需求，可將這些需求信息對接后方工廠。拼多多更大的影響是平臺對供應鏈進行了端的改造，因為拼多多平臺具有少庫存保有單位（SKU）、短爆發、高訂單的特點，有助于工廠更好地安排生產周期和計劃，提高了對上游供應商的議價能力。在按需生產情況下，生產周期被縮短，成本得到進一步壓縮。此外，拼多多做到了在生產線上安裝攝像頭，平臺用戶可通過直播的方式看到生產線的運作，可彌補自營品牌知名度低、消費者信心不足的后發劣勢。在數字技術的驅動下，拼多多平臺首先幫助工廠發現市場和目標客戶，有助于工廠實現定制化生產，打開銷路的同時降低了工廠的生產成本。在銷售端，平臺提供流量，自營產品則免去了品牌溢價，利用低價格優勢吸引消費者。通過合作，平臺商參與到工廠生產計劃和產品營銷環節，利用其數據優勢彌補了工廠的不足，為工廠自營品牌的突圍創造更多可能性。以用戶數據為支撐的新生產計劃有的放矢地針對目標消費群體，可更精準地預判銷量規模并相應調整工廠產量，實現柔性生產。數字化的另一優勢在于提高生產決策效率，縮短決策周期。目前，這種平臺將用戶數據傳遞給工廠，讓工廠按需生產，再由平臺提供流量支持的方式，得到了各家平臺的力推，也是工廠數字化轉型不可錯過的機遇（參見圖6）。

五、結論

阿里犀牛工廠柔性生產供應鏈的打造與拼多多私域流量池運營案例的分析表明，云計算、物聯網、數字化、人工智能等新技術已經滲透到零售行業，為其創新提供了基礎，可對零售商品的生產、制造、流通、銷售過程進行全面的數字化改造，逐步實現線上、線下以及物流等各環節與數字技術的深度融合。

其一，數字化帶來了傳統營銷決策范式的改變。零售商與消費者之間的互動由線性的變為非線性的、迭代的。營銷是企業生存的關鍵，開源節流是企業剛需，營銷決策的效果和效率關系到企業的成長與盈利，優越的數據運營能力成為企業重要的競爭優勢，企業需要從傳統的以媒體側數據評估為主，向數據化、在線的、以企業側數據評估為主的全媒體營銷決策轉變，擁抱數字化，積極應變才是企業發展的核心要義。

其二，數字化帶來零售業上下游產業鏈的打通。總體看，我國零售市場已經從外延式增長逐漸轉入存量市場的爭奪，企業管理精益化、供應鏈優化等是零售企業獲得核心競爭優勢、實現未來可持續發展的基本保障。對“新零售”企業而言，必須實施全渠道策略，對線上線下進行全面數字化改造，實現中臺、后臺、線上、線下全貫通，協同零售生態圈，打造全面、智慧、開放的零售生態體系[ 20 ]。

其三，數字化驅動零售業發展模式的變化。數字化帶來了市場細分化以及商品和服務管理的精細化，供給和需求可以實現高度匹配，同時物聯網的發展讓人與物、物與貨連接，促使零售企業的服務模式、運營模式和后方供應鏈發生深刻變化；大數據和機器學習形成智能化，在保證服務質量不斷提高的情況下，零售業的無人化進程也逐步加快。

在“新零售”時代，必須創造便利于消費者找到合適商品的模式。消費不僅僅是為滿足顧客的物質需求，還包括情感訴求和審美需求。新技術的推廣和應用，有助于降低交易成本和企業運營成本。個人關系鏈的數量超過了產生合理商業的臨界值。無論市場如何變化，成本、效率、體驗是各行各業的根本。就零售業而言，消費升級、大數據賦能、人工智能技術的應用以及場景革命均會推動企業降低成本、提高服務效率和提升消費者體驗，其本質是不斷提升和創造客戶價值，維護客戶運營。

企業貫徹“新零售”思想和實施數字化營銷策略是一項艱巨的工程，不僅需要技術的應用和供應鏈的升級，更涉及市場營銷渠道、企業業務優化管理以及營銷信息化等方面，甚至還需要對企業現有的運營模式、盈利模式、商業模式等進行重構，必須投入大量的內外部資源。但可以預見的是，企業一旦成功構建起全方位的數字化運營體系，將有助于其長期穩定經營以及未來領先發展。

*上海理工大學管理學院研究生鐘坤對本文做出了較大貢獻，在此表示感謝。

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責任編輯：方程

Research on the Mechanism of Digital Technology Empowerment and New Retail Innovation

——Taking Ali Rhinoceros and Pinduoduo as the Examples

LAI Hong-bo

（School of Management，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200093，China）

Abstract：“New retail”is the third time revolution in the retail industry，which is promoted by consumers and driven by digital technology；and Internet，social network，and the Internet of Things （IOT） realize the real-time connection between every consumer and the retail system. With new retail in the digital era，product marketing and technological marketing are promoted jointly；taking digital technology as the center，new consumption demand could be satisfied；under the background of Internet of Everything，retailers will realize online to offline integration，and form the business pattern that integrating shopping guiding industry with such industries as e-commerce，digital content，and online advertising. The digital era has impact on traditional marketing decision-making paradigm，and brings changes in decision fields，scene，subject，fundamental assumption，basic method，and process；big data marketing decision- making has the characteristics of cross- region，man- machine，and nonlinearity；driven by the development and application of such core technologies as AI，cloud computing，biological recognition，and IOT，the industrial chain of retail industry has been gradually adjusted，and the trend of connected production and sale and the integrated front desk and back desk is becoming more obvious；in the digital era，data is the“crude oil”of all industries，and the capability for computing is the driving engine changing data“crude oil”into driving force；the essence of new retail is data- driven；and consumption upgrading，big data empowerment，the application of AI technology，and scene revolution will help enterprises to reduce costs，improve service efficiency，and perfect consumersexperience.

Key words：digital technology empowerment；new retail；marketing technology；industrial chain

收稿日期：2020-11-08

基金項目：2020年上海市哲學與社會科學一般項目基金“上海進一步推進人工智能與數字經濟發展的路徑與機制研究”（2020BJB010）

作者簡介：賴紅波（1971—），男，江西省鄱陽縣人，上海理工大學管理學院副教授，應用經濟學博士后，主要研究方向為企業發展與創新戰略。