2018年新零售發展趨勢，新零售這個概念已經提出來有兩年時間了，不少企業也已經在新零售的道路上發展了兩年多，那么即將進入的2018年新零售又有哪些發展趨勢呢？

眾所周知，自馬云在“2016云棲大會”上提出“新零售”概念以來，圍繞新零售和消費升級的一系列內容成為了當下最受熱議的商業話題之一。新零售，這個看似抽象的概念，如今正以前所未有的速度向前發展著，從京東耗資百萬新設立的便利店，到小米創始人雷軍宣布小米未來3-5年內重心是做線下零售店，人們對新零售的關注度日益攀升。那么，到底什么是新零售？它到底是如何演變的呢？

新零售主要朝著四個方向演進

一、消費者訴求優化

消費者的訴求始終是零售發展的目標，企業需要去創建一個以顧客為中心的閉環，滿足顧客需求，實現銷售目標。在當下零售業變革的過程中，企業和用戶的訴求均發生了一定變化，從企業的視角來看，企業的訴求是更豐富的產品展示和交互手段，更多樣化的客流入口和規模，更低成本、更高效的運營模式；從顧客的視角來看，用戶的訴求是更好的消費體驗，更方便的信息獲取方式，更便捷的服務。

在現階段的風口上，無人便利店，無人貨架概念相當火熱。無人零售店是以改善用戶體驗為核心，重點不是有人或無人，而是技術革新所提升的用戶體驗。曾一手主導Amazon Go無人商店的華人科學家任小楓表示：“亞馬遜做無人商店的出發點并不是為了節省人力成本，而主要是為了用戶體驗，節省排隊時間，讓大家更方便地購物。TakeGo創始人陳海波認為，最好的購物就像在家里拿東西，最好的結算就是忘掉結算。深度學習，卷積神經網絡等AI技術很好的運用，實現掃手開門，拿了就走，讓購物體驗達到極致。

二、供應鏈優化

物流和供應鏈公司正在紛紛投資并轉型人工智能（AI）解決方案，無論是小型企業和大型企業都在進行機器學習、機器人技術等方面的創新，用以應對最迫切的難題，這是因為，物流的崩潰勢必會導致供應鏈的斷裂，尋求其他方式來管理庫存、預測價格以及簡化操作是一項需要隨時準備著的工作。

供應鏈需求中，價格預測是最大業務挑戰。在運輸行業，價格會隨著季節、月份甚至每天的不同時段、卡車行駛車道等等，都會有波動，因此價格預測成了最大的業務挑戰。用深度學習技術實現預測價格的機器學習模型，用來檢查貨運定價歷史數據，并綜合天氣、交通、社會經濟挑戰等因素，最終估算出公平的交易價格是比較理想的。

運輸過程中的意外如何應對上，收集大量的信息源，分析過去中斷造成的影響，并訓練AI學習人類制定應急計劃的能力，使之能自動化的糾正失誤，最終能被訓練成自動處理事務。

三、全渠道融合

商品+服務”、“線上+線下”、“零售+體驗”等融合發展的迅猛勢頭。傳統商業與網絡零售相得益彰、相互滲透，線下網點渠道資源、商品品牌和服務優勢與互聯網、大數據等電商新技術新應用相結合，全渠道融合發展新零售。

近年來，傳統零售企業與電商“化敵為友”，電商+店商開始融合聯姻，合作步伐明顯加快。自2014年初，阿里巴巴集團以53.7億港元入股銀泰商業集團，成為其單一最大股東后，2015年8月，阿里巴巴又以283億元人民幣戰略投資蘇寧云商集團，成為第二大股東；同年8月，京東入股永輝超市，占股10%。今年6月，阿里和蘇寧圍繞“品牌商、零售商、消費者”，宣布“三體貫通”戰略，推動戰略合作升級。

無人零售，連鎖便利店、智能售貨柜、辦公室貨架、自動售貨機、SPA（自有直營品牌）、盒馬模式也大批量誕生，銷售渠道多元化。

四、運營模式升級

大數據和人工智能時代，必將用人工智能技術實現數據驅動的零售運營模式。

運營模式必須通過線上平臺、線下數字化智能設備等實現全渠道信息共享，唯一定位消費者個人，從交付端、服務端及商品端等方面打造消費體驗。

以淘咖啡，TakeGo為代表的人工智能零售終端，用人工智能技術構建用戶消費數據平臺，用戶畫像、店內熱力圖等，分析消費行為，形成一套具有深度學習、智能算法的新零售管理平臺，通過數據分析快速調整商品結構，通過用戶畫像所形成的大數據也可以運用到金融，醫療等多個行業內，實現多行業聯動。

業內人士分析認為，隨著經濟的深入發展，消費體驗的不斷升級，需求個性化、服務產品化和場景體驗化有望成為新零售模式的核心要素。對于消費者而言，新零售所呈現的專業性、安全性和便捷性是吸引他們參與購物的主要動力；而對于商家、加盟者來說，新零售首先打破了傳統的商業價值模型，不論是交易價值、服務價值，還是它所沉淀下來的使用價值，商家利用人工智能、大數據技術，讓新零售模式能在激烈的市場競爭中搶占獲利先機，并取得長足發展。

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