新零售的三大核心逻辑：数据赋能，坪效革命，短路经济。

新零售：零售，真的有新旧之分吗？

从交易结构的角度看，零售，就是“信息流、资金流、物流”的万千组合。如何通过优化零售业的交易结构，找到新的商业机会，也就是所谓的：新零售。

“新”和“旧”是先和后的概念，不是好和坏，高和低的概念。新不一定会取代旧，但是，高效一定会取代低效。

到底怎样才能走向新零售？三个核心逻辑：数据赋能，坪效革命和短路经济。

1｜数据赋能：夫妻老婆店，有没有机会挑战零售巨头7-11？

新零售的第一大核心逻辑：数据赋能。

因为它掌握了数据：交易数据，信用数据，行为数据等等。用这些数据，做出更有效的决策，帮助传统零售提高效率，这就是“数据赋能”。

夫妻老婆店虽然有不少劣势，但它的物理位置，就在用户家门口，这是用钱买不来的资源。如果能利用阿里的优势，优化夫妻老婆店的交易结构，它们是不是就有可能比7-11更成功呢？

于是，“天猫小店”针对夫妻老婆店，推出了两项优化：

第一， 推出一站式进货平台“零售通”。

夫妻老婆店们可以在阿里的“零售通”上订货，然后由天猫统一配送。天猫用自己的信用和溢价能力，武装了这些小店，解决他们的进货价格和品质问题，优化了交易结构。

第二， 用“大数据”帮助小店选品上架。

举个例子。一个社区里，有很多居民养狗。因为7-11没卖过狗粮，所以它从来不知道这件事。但是，天猫是最大的电商平台啊，附近居民多半在天猫上买过狗粮，所以天猫就会知道，在这家店里卖狗粮，估计销量不错。

然后，天猫会告诉这个社区里的天猫小店，你应该多进点狗粮，甚至能具体到附近居民喜欢的品牌、规格等。狗粮好卖，库存周期就会缩短，资金效率就会提高，甚至比7-11更高，这家夫妻老婆店的交易结构，就被优化了。

这太厉害了。可是，为什么阿里能做到这一点？因为它掌握了数据：交易数据，信用数据，行为数据等等。用这些数据，做出更有效的决策，帮助传统零售提高效率，这就是“数据赋能”。

那么，数据除了赋能“信息流”，帮助精确了解用户的需求，还能赋能“资金流”，和“物流”吗？

当然可以。

苏宁和南京银行合作，推出了一个计划叫做“任性付”。他们根据苏宁多年的销售数据，分析消费者的信用水平，然后给出不同的“资金流”方案。您信用好，今天买的冰箱如果不想付钱，那就先拿回去用，30天以后再付。30天以后也不想付？也可以，那就每天付点利息吧。根据数据，赋能传统零售业的“资金流”，你想想看，苏宁“任性付”的本质，不就是一张信用卡吗？他可以根据更准确的消费数据，给更有信用的用户，更低的利率，抢夺银行的客户。

每年双十一，阿里会建议你先把要买的东西放到购物车。为什么？为了让你抢购时下手更快吗？有这个原因。

但更重要的是，根据购物车里的商品数据，阿里可以提前知道，双十一那天，中国人会买什么东西，送到哪里去。虽然不会100%准确，但是八九不离十。因此，“物流”就被数据赋能了。在双十一之前的两个星期，整个中国的物流系统就已经开始动起来了，货物被部署到离用户最近的仓库里，等着你来下单。

吴伯凡老师在“认知方法论”里提出一个很有趣的概念：盲维。有时，我们不是没看到一个点；有时，我们是没看到一整个维度。这就是盲维。对从传统线下成长起来的创业者、管理者、企业家们，数据，会不会就是你看待问题时所缺的那一整个“盲维”呢？

2｜坪效革命：互联网公司关注“人效”，线下零售关注“坪效”

新零售，就是更高效率的零售。通过线上线下的一切方法，优化交易结构，提高效率，突破“坪效极限”。

成功例子：盒马生鲜，小米线下体验店。

3｜短路经济：如何把出厂价1元钱，零售价3元钱的东西，卖到几毛钱？

过去，从产品到消费者，要经过一个漫长的过程：D，Design（设计）；M，Manufacture（制造）；S，Supply Chain（供应链）；B，Business（大卖场，超市，连锁店）；b，business（夫妻老婆店，地摊，个人销售者）；C，Consumer（消费者）。

“D-M-S-B-b-C”，每个环节都要加价。

短路经济，就是建立跨节点的直连，优化交易结构，提升商业效率。

名创优品，从制造商“M”，直连到连锁门店“B”，从而短路掉了供应链“S”，其中包括总代理、省级、市级代理和批发市场。所以，我们可以称这种短路经济为：M2B。

还能用“短路经济”，优化哪些交易结构呢？

我们在第142课讲的天猫小店，就是用“零售通”这种高效的供应链系统“S”，直接给夫妻老婆店“b”供货，短路掉了中间的批发商“B”。这种短路经济，就是S2b。

其实，这和做人是一样的。有旧，才有新；有好，才有更好。随着终生学习，我们每天都是新的自己，从不停止。做自己，更应该做更好的自己。

你还见过哪些用“短路经济”，优化交易结构的例子吗？