刘润的《新零售：低价高效的数据赋能之路》是一本科普读物，它将现有关于新零售的资料做了一次汇总，并基于「人-货-场」的理论模型梳理了清晰的商业逻辑。

新零售就是更高效率的零售。过去的失败经历告诉我们，传统零售业沿用产品思维+用户思维的打法缺失灵了，这说明零售业面临的是结构性问题——零售业的效率太低下。

理解新零售，先理解零售。零售就是连接人与货之间的场。

• 人：人即流量，销售漏斗4件事：流量、转化、客单、复购；
• 货：供应链，即：D设计 - M制造 - S代理 - B商场 - b微商 - C消费者
• 场：信息流（逛）+资金流（买）+物流（运）三者的万千组合。

新技术的诞生，将创造新的场组合，例如：希尔斯利用铁路创造了“邮购”，沃尔玛利用汽车创造了“大型超市”。

总结而言，新零售就是更高效率的零售，即：

• 用数据赋能，提升场的效率；
• 用坪效革命，提升人的效率；
• 用短路经济，提升货的效率。

场：数据赋能

传统零售下的“场组合”：用商品差价，补贴信息流成本。

新零售如何解决：

1. 品牌体验店：线下体验，线上买单；
2. 数据赋能：选址、配货、信用。

新零售下的场组合：

• 信息流：大数据精准配货，使传统体验性+互联网高效性结合；线上线下同价，不必比价；
• 资金流：大数据信用系统，使传统可行性+互联网便捷性结合，促进交易；
• 物流：传统即得性+互联网跨度性，大数据配送（预测式购物）+物流更快。

案例：天猫小店

天猫小店在一定程度上充当了“品牌体验店”相同的角色，是离消费者最近的流量收集器，引导消费者到线上长远经营；另一方面，大数据赋能，可以做到千店千面，精准匹配社区消费群体。

人：坪效革命

重新考虑销售漏斗：

• 流量：一切与消费者的触点；
• 转化：找到社群很重要；
• 客单：大数据精准推荐；
• 复购：用会员制挖掘终身价值。

案例：小米新零售

• 流量：选址对标新零售+低频变高频
• 转化：爆品策略+大数据选品
• 客单：提高连带率+增加体验感
• 复购：强化品牌认知+打通全渠道

货：短路经济

思路一：缩短环节

案例1：Costco（M2B）

• 超低SKU+会员制：超低SKU意味着爆款、大包装、低成本，会员制保持了用户忠诚度，分别成就了低价格+高口碑，形成强大的议价能力。
• 直接从制造商（M）采购，最有效率地陈列在卖场（B）里，去掉了代理环节（B），极大提升了链条效率。

案例2：名创优品（M2b）

• 采用介于直营和加盟之间的开店模式——直管，即：别人投资，自己管理。从而迅速聚集起1000多家小b的议价能力。
• 直接找到制造商（M）进行大规模采购，一次性付款，将常规出厂价降低一半。

思路2：链条反向

案例3：必要商城（C2M）

按需生产，没有库销比，先有订单再生产，最大限度地解决库存问题。

案例4：红领集团（C2M）

通过反向定制，取消中间环节，做到零库存。