​“新零售”这个概念诞生至今已有5年，但对于其具体的定义，行业内仍然有许多争议。有人认为“新零售”是对传统零售模式的颠覆；也有人认为“新零售”就是将线上和线下相结合。不论如何，在这个不断变化的行业中，新零售企业只有通过数据和技术的运用才能更好地为消费者提供服务。

1、提高数据获取能力

传统零售企业的数据来源比较单一，往往是依靠人工进行数据采集。而在新零售企业中，通过各种智能设备和技术的应用，可以对消费者进行数据采集，通过后台系统对消费者进行数据分析，了解消费者的兴趣爱好和购买习惯，并提供有针对性的产品。

 

例如，在某连锁超市的门店中，通过智能称重秤来收集数据；通过智能摄像头来记录商品陈列位置、消费者行为、购买习惯等信息；通过智能电子标签来识别消费者购买偏好，为精准营销提供数据支持。此外，还与互联网巨头进行合作，为其提供大数据技术支持。

企业只有不断提升自身的数据获取能力和技术能力，才能更好地为消费者提供服务。

2、为消费者提供个性化服务

消费者的需求在不断地变化，如果企业不能及时地了解到消费者的需求，那么企业就不能为消费者提供个性化服务。新零售企业通过大数据能够实时掌握消费者的需求，从而及时为消费者提供个性化的服务。例如，某品牌的奶茶店在顾客进店前可以通过数据了解到顾客的口味偏好、经济能力等信息，从而为顾客推荐适合的奶茶，吸引更多的顾客。这样一来，不仅可以提升消费者满意度，还能够提高企业的利润。

 

3、实现精准营销

对于零售企业而言，要想更好地进行营销，实现精准营销是必不可少的。而通过使用数据技术，能够让企业获得大量的客户数据，并根据这些数据对客户进行分类，从而让企业更好地了解用户的需求。此外，还能通过对这些数据进行分析，从而更好地了解用户的消费行为和习惯，再通过有针对性的营销方式来满足用户的需求。

另外，对客户数据进行分析还能帮助企业进行营销策略的制定。通过对这些数据的分析和筛选，企业能够更好地了解到哪些产品更适合什么样的消费群体，哪些消费群体更具有购买能力。并且可以根据这些信息来制定相应的营销策略来提高产品的销售量。

 

4、建立数据资产管理系统

随着线上线下融合发展，消费者在渠道上的选择越来越多，企业需要对渠道进行重新梳理，从消费者的角度出发，对渠道进行整合，以更好地为消费者提供服务。

传统零售企业缺乏数据资产管理系统，往往会面临以下几种问题：

（1）数据信息分散、不完整。

（2）数据重复记录、错误记录。

（3）数据无法关联到业务流程中。

（4）业务人员无法了解数据的全貌。

针对以上问题，企业需要建立一个完整的数据资产管理系统，对数据进行整合和分析，并建立自己的数据仓库。通过这一系统，企业可以将不同渠道的信息进行统一管理和分析，让业务人员了解到渠道背后的一切信息。