随着移动支付和智能化购物设备的普及，传统零售也在寻求转型升级，融入更多的科技元素，逐步实现门店的数字化。但数据只有通过分析才能发现其中的含义只有把数据分析的结论应用到业务中才能产生价值。当然数据太小很难发现其中的规律，大数据才有分析价值。

新零售最核心的竞争力就是数据驱动，这是新零售相对传统零售最大的优势。传统零售通常数字化程度不高，数据不完整，而且数据是孤岛式的，没有实现很好的数据贯通。无人零售是新零售的典型代表，无人零售从出生开始就是数字化的，也就是实现了商品数字化、用户数字化、消费数字化等，如果不实现数字化，它就一天也无法运营，因为店里没有人，只能全靠数字化智能运营。孚利购无人智慧店（哇嗒智慧店）在大数据分析和大数据应用上进行了有益的探索，并产生了良好的效果。

传统零售一般是经验思维，比如货架怎么摆放，商品怎么选择、动线怎么设计，全凭经验。在传统零售店面，商品完全依赖供应链以及价格体系，促销活动做了很多，究竟是谁买的单都很难清楚，包括店面的消费动线设计也是完全以货为中心。传统零售商仅仅通过销售数据是很难捕捉到消费者的行为变化，知其然并不知其所以然。而新零售是数字化思维，基于消费者为中心，可以在不惊扰客户的情况下，获取其信息。消费者在哪些货架停留了多久、经历了怎样的动线，这些数据对于店面的管理都起到重要的作用，可以通过数据分析和应用可以优化店铺商品配置和货架陈列。

新零售最重要的不是大数据分析，而是大数据应用。通过大数据应用提高效率、优化服务和科学决策。大数据是一个持续改进的过程，不断指导业务调整、服务改进、技术升级和架构优化。新零售的大数据平台设计也非常重要，大数据平台架构的设计原则：数据对象统一； 数据质量控制（数据正确性、完整性、一致性、有效性）；数据和应用分离；数据异构；多样化数据共存；数据读写分离；数据即服务。

很多零售企业每天喊着数字化，其实还处于第一阶段，大数据的采集。数据的采集确实比较重要，要保证数据的正确性、完整性、一致性和有效性；但是最重要的还是数字化思维，要根据企业战略目标导出大数据业务战略，要明确大数据的用户和应用场景，要明确大数据分析的方法和目标，从而做好大数据的架构设计、实施和运维。新零售最关键的不是数据，而是数据分析的思想和方法。

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