6月1日，格力“新零售”模式首次启动，线上直播联动格力线下3万家门店，创下了超65亿元的最高销售额和最长的直播时间。虽然后续渠道将如何发展尚需观察，但至少格力已经迈出“新零售”的第一步。
格力电器董事长董明珠曾明确表示不会放弃格力的线下渠道。今年4月以来的多次直播，比起卖货，更像是在为其线下门店和经销商寻找新出路。
作为世界上最重要的产业之一，零售业经历了150多年的发展，它也引领着生活方式和时尚潮流，其每一次变革都带来了相关产业和社会经济的巨大进步。
2016年以来的新零售，包括传统零售⻔店的数字化改造和由数字化技术应⽤带来的新兴业态，其本质是以数字化的思维和持续的技术投⼊为依托，为消费者提供不间断的优秀的消费体验。智能互联通过智能分析为⽤⼾提供实时个性化服务，是这种体验式零售落地的关键。
⼈⼯智能算法的不断进步，单位算⼒成本的不断降低，进⼀步地提升零售运营数据的分析的深度与时效性，通过对海量多源异构的数据进⾏实时分析，可以准确判断消费者⾏为，与客⼾实时互动，提供个性化、场景化的服务；同时为整体经营分析提供及时的数据洞察。
1. 全体验客⼾管理（Omni-Experience Customer Engagement）。通过线上、线下、电话、多媒体等全渠道与客户发生交流并着力于提升客户感受，给予消费者及时的客户支持。客户体验分析与超个性化定制：通过对于客户数据的采集分析出消费者偏好，并向其推送定制化、场景化的产品 ，实现大规模个性化定制生产，以此来提高消费者粘性和复购率。
2. 数字供应链优化（Digital Supply Chain Optimization）。在零售电商工作的人，通常都会和仓库打交道。而这也就意味着，一部分的商业信息其实是被分隔了的，“藏在了仓库里”。
通过物联网、机器人、人工智能、区块链等技术的部署，完成基于数据采集 的运营优化，提升供应链效率和可计量性，让决策者汇集并整合每个环节信息，同时有一个完整的动态零售报告，也能够帮助公司及时测量异常。
3. 客户行为分析和预测。为了给消费者提供更好的体验，从而帮助品牌在竞争中抢占市场，零售商和品牌现在通过人工智能的方式来了解和预测他们的用户：1） 通过智能摄像头进行人脸识别，判断客户的性别、年龄等信息， 为个性广告播放提供决策支持；2）分析客流的时间分布和年龄、性别构成，实现零售设施和店面运营的精细化评估；3）利用零售数据来预测客户需求，给客户提供从始至终一致的用户体验。
对客户数据的挖掘和分析，可以让公司更明确地了解哪些购买者正在购买哪些产品，并根据客户信息定制和客户需求紧密结合的广告，从而增强客户体验和用户的粘性。
电商巨头Amazon就通过对消费者在其网站上的活动进行分析，并针对在网站上消费者购买过的产品，进行了消费者体验优化，利用了大量信息调查和零售分析，准确了解客户需求后，在2016年第一季度，成功获得了290亿美元的收入。
4. 定向广告推送。整合线上广告渠道（网页、App等）与线下广告渠道（店内数字广 告牌、海报、商品目录等），统一设计广告投放策略，并根据不同 渠道、不同用户特点进行精准推送。
5. 智能备货与仓储。深度分析商品在不同地区、不同时期的销售数据，确定各类产品在 店面、前置仓库、主仓库的备货量。
6. 全自动零售购物体验。进店、选货、结算等全流程自动化。借助AI进行视频分析，识别客户 选择的最终选择商品、自动发起刷脸支付。实时的边缘数据处理，将物联网终端收集的数据进行实时的AI识别和计算，赋能更多的业务应用场景。
2017年，共有226个在新零售业内较有代表性的品牌，将它们的“第一家”落于上海，带来很多新零售体验，随后上海宣布推动打造“上海购物”的八大工程等举措，为新零售之城的建设提供了肥沃的成长土壤，上海也由此成为“新零售之都”。
自2018年以来，上海的新零售招聘职位占比一直位居全国城市之首，2020年一季度，北京、深圳、杭州、广州新零售的招聘需求分别位列二三四五。同时我们可以发现，四五线城市新零售人才招聘占比有所萎缩，新一线城市占比明显提升且在2020年一季度超越一线城市，可见新一线城市作为区域消费中心也是新零售产业重点布局所在地。若供应链问题得以解决，新零售或可杀回四五线城市，在广袤的低线市场获得新的增长。
在数字化转型的背景下，企业对于人才能力的要求也在需要适应数字化的发展趋势。同在企业内部，对于不同层级的人才所需提升的岗位能力各有侧重。
新零售企业数字化转型的中流砥柱是拥有技术能力的专业类员工。对于专业类岗位， 企业当前最关注，同时关注度提升最快 的能力是数据挖掘分析。零售企业在当 前环境中取胜的三个核心维度——数字化全渠道、数字化供应链网络和零售分析，三个核心维度的实现所需要的正是 拥有技术能力的专业类员工从生产端 到消费端的全链路数据挖掘分析能力的支持。
不仅是专业类技 术岗位，门店运营管理、品类管理等企 业中层管理者在进行决策时也越来越依 赖其数据敏感度和量化决策的能力。访客数、浏览量、转化率等指标的有效性，及其背后的商业判断，也在随着所处行业及企业自身发展的不同阶段而灵活调整，零售行业当前线上线下双向融合的业态，也对中层管理人员提出更高的期待。
当下新零售产业对传统零售的“赋能”已经逐步深化，结合今年以来“新基建”加速上马，当新零售彻底改变传统行业的设计、生产、制造和供应之时，它将迎来真正意义上的焕活与蝶变，新零售工作岗位也将大幅释放，给予广大求职者们以新的机遇。
职图充电团队也在思考如何为企业、为职场人士，提供更加“接地气”的干货。于是邀请到新零售行业中的一员Yuna，丝芙兰中国的商业智能分析师，来为大家分享商业智能在新零售下的应用场景。无论是正在新零售行业从事分析工作的职场人士、想要进入国内新零售行业的海归人士、亦或是零售品牌的老板，都可以来学习或者让团队员工来学习。
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Reference ：中国经济网，德勤中国，IDC
http://finance.eastmoney.com/a/20200518148912663089.html
《2019中国连锁零售业人才供需及新职业新岗位发展研究报告》
《智能互联，赋能零售新时代 》
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