关于新零售，阿里给出的定义是“以消费者体验为中心的，数据驱动的泛零售业态”，这里道出了两个关键点，一个是“以消费者体验为中心”，另外一个是“数据驱动”。

当我们回顾零售业的传统竞争格局，仍以商品同质化、价格大战、成本领先为导向，但新一轮的技术革命正为零售商带来新思路：关注顾客体验，提高回头率与转化率，强调服务增值等新的盈利点，这一思路正在不断颠覆传统竞争格局，也必然彻底打破现有的局势。

作为零售企业，需要高度重视自己的和跨界伙伴的大数据资产，并加以充分利用，包括CRM顾客数据、社交媒体粉丝数据、供应商数据、企业运营数据、行业数据、天气数据等。企业需要逐步整合、不断扩大、有效积累并结构化大数据资产，通过数据分析不断挖掘大数据资产的价值，转化为用户价值、企业价值和社会价值。

因此，零售产业可以充分结合“大数据智慧体系”的特点进行四大角度的大数据创新性应用，分享数据经济时代的成果。

一：细分顾客群体

零售业是是一个由供应链组成的系统，之间涉及到从采购在销售的各个环节，对于企业的客户群体进行一个细分，才能瞄准特定的群体进行差异性的营销计划。

云存储的海量数据和大数据的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能，让企业可以对每个群体量体裁衣般地采用针对性的营销策略。

二：产品模拟测试

新研发的产品或者新包装的产品投入市场，进行实境的模拟，根据已经建立的数据模型进行测试，基于大数据分析技术成果上的实境模拟，可以很快的发掘出消费者新的需求，提高产品的投入回报率。

三：管理客户关系

客户管理应用的目的是根据客户的属性（包括自然属性和行为属性），从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。

四：个性化精准推荐

利用数据挖掘技术，通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后根据用户喜好，据此提供有针对性的产品/服务和量身定制的建议，推荐各类精准营销内容，从而提高客户的参与程度。

所以，大数据对于新零售模式来说，它的作用是不可或缺的，特别在这个信息时代，如果不能及时获取到有用的信息，不能对数据进行深层次分析，那么就会跟不上时代的脚步，更加难以适应市场的变化。

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