近日，線性資本與「甲子光年」聯合舉辦了一場“新零售”面壁者聯盟閉門沙龍，邀請了來自傳統零售公司、為零售行業賦能的創業公司、互聯網巨頭、投資機構、學術科研機構的5類行業探索者，共同進行了一場深度腦暴。

參會嘉賓包括可口可樂大中華區及韓國區CIO張杰、怡和集團主席許立慶、瑪氏中國數字化創新技術選型負責人于龍、騰訊智慧零售負責人李有祥、京東首席戰略官廖建文、曾鳴書院聯合創始人張笑凡、線性資本創始合伙人王淮、高瓴資本toB負責人黃立明、觀遠數據創始人兼CEO蘇春園、中科視拓CEO劉昕等。

在長達5小時的探討中，大家分享了最一手的實踐經驗，吐槽與腦洞齊飛，所有人卸下了“商業互吹”，開展了一場真誠的“批評與自我批評”，其核心議題如下：

到底什么是新零售？

誰為新零售付費？

做定制沒增長，做標準沒收入，兩難如何解決？

技術能力是越強越好嗎？

新零售的路徑選擇？

到底什么是新零售？
新零售是什么？不同背景的新零售實踐者，回答各不相同。

阿里巴巴是新零售概念的提出者，由阿里前參謀長曾鳴創立的曾鳴書院聯合創始人張笑凡認為，一個產品、服務或方案，只有真正提升了核心業務環節的效率，才稱得上新零售。

在他看來，現場分享中，一個為家居行業提供AI、AR營銷工具的產品就不是典型的新零售：“不能說把餐廳的菜單換成iPad點餐就是新餐飲；同樣，把家具城的畫冊換成VR、三維動畫也不叫新零售。”

阿里巴巴CEO張勇也曾多次在公開場合表示，不能狹義地將新零售理解為線上、線下的互動和融合，他認為“圍繞著人、貨、場中所有商業元素的重構，是今天走向新零售一個非常重要的標志”。

而來自傳統零售企業的參會者，不太在意概念，他們對新零售的評判標準很簡單，看效果。

“零售本質上沒有新、舊之分。”這是許多參會傳統零售商的看法——只要能降交易成本、提升效率、優化顧客體驗，就是好的。但如果達不到這三點，即使有再多AI技術加持，本質也還是舊零售。

與各類零售商客戶磨合近3年的科技公司也對新零售有獨特理解。

致力于打通零售各環節數據，為零售企業構建決策輔助的觀遠數據CEO蘇春園認為，未來，最重要的是人、貨、場之外的第四個要素——決策大腦。

通過AI+BI（商業智能），數據智能能從三方面對零售店進行革新：一是將過去基于歷史數據對銷售問題的事后描述，革新為對商品銷售情況的實時監測，及時調整銷售策略；二是將商品銷量預測模式，從基于經驗的預測，革新為基于數據的預測，提升預測精準性；三是連通原來分散在各個環節的數據，從而進行全局問題診斷。

為零售企業提供AIoT+Data數字化解決方案的帷幄Whale，則側重于線上、線下的協同一體化，將原來只存在于線上的個性化推薦、商品比較等功能，搬到線下場景，最終為快消品牌方和零售門店提升營銷效率和銷售轉化率。

沒有真正的傳統行業，只有真正過時的做法。

——中國寶潔校友會會長，洋奕品牌資產管理公司董事長黃勇

誰為新零售付費？
沙龍現場，很多創業公司提出自己面臨著這樣的問題：公司用AI幫客戶提高了一些單點環節的效率，但由于沒有產生明顯的營收效果，客戶的付費意愿低。

這個問題本質上是誰在付費的問題。科技公司為傳統零售企業解決不同問題，對應著不同的付費部門，大體可以分為三類:

一類是解決零售企業內部的IT基礎設施問題，對應的付費部門是IT部；

一類是解決零售企業的業務增長和運營等具體業務問題，對應的付費部門是市場部；

還有一類是用技術重塑業務流程，為零售企業改造神經系統，對應的付費方可能是零售公司成立的專項部門，甚至是子公司，如瑪氏中國就專門成立了“中國數字化創新中心”。

因此，創業公司應該思考清楚，自己為客戶解決的到底是什么問題，是解決基礎設施問題？還是解決業務問題？還是改造“神經系統”？進而找到每一個業務在零售企業內部最合適的對接人。

誰能幫我解決問題，我就為誰付費。

——瑪氏中國數字化創新技術選型負責人于龍

做定制沒增長，做標準沒收入，兩難如何解決？
“做產品沒收入，做服務沒增長，兩個都做投資人說你不聚焦。這是創業公司普遍面臨的問題。”沙龍現場，甲子光年創始人&CEO張一甲提出了自己看到的一個普遍現象。

是滿足客戶的定制化服務需求？還是做產品，打造自己的增長引擎？To B創業初期，這是每個科技公司無法避開的選擇。如神策數據做私有化部署，最開始被投資人批判為開歷史的倒車。

對此，現場不同的參與方難得形成了共識：To B一定會經歷從做服務到做產品的變革，需要先靠服務穩定業務，再沉淀為可復制的標準化產品，最終打造自己的增長引擎。

與美國市場的B端客戶已構建了完善的IT基礎設施不同，中國很多B端企業還處在刀耕火種的原始時代，尚未完成信息化。面對這樣的局面，做科技服務，就應該先以定制化為信息化補課，同時在此過程中沉淀自己的產品能力，先開一遍歷史的倒車，再從頭開回來。

線性資本的投資理念也與此契合，王淮坦言，在投資時，線性會看解決方案中，產品化的成分有多少。他們不會投放棄產品化，一味滿足客戶定制化需求的公司，因為“定制化可能會誕生一家靠服務掙錢的公司，但永遠不會誕生一家偉大的、能夠改造整個行業的產品化公司”。

定制化可能會誕生一家靠服務掙錢的公司，但永遠不會誕生一家偉大的、能夠改造整個行業的產品化公司。

——線性資本創始合伙人王淮

AI+新零售雖然很熱鬧，說實話真的是非常之難。但如果你們回頭看一下智能制造領域，IT水平落后，都還在不會用微信發文字，只會發語音的原始時代，這時你就知道做新零售還是很幸福的。

——曾鳴書院朱雨晨

技術能力是越強越好嗎？
“我最痛恨科技公司拿炫酷的技術來誤導我們業務部門”，可口可樂大中華及韓國區CIO 張杰講述到，可口可樂經常會有業務部門人員參加完某AI大會后引進某項炫酷技術，但他發現這并不解決實際問題，“我在公司常常扮演一個滅火器，讓業務部門冷靜一下。”

這背后反應的普遍現象是，很多業務問題，并不一定需要AI技術來解決。

一個用簡單技術解決實際問題的案例是，在集裝箱的運輸中，一件貨物缺失就會導致整批貨物無法運輸。以往貨物的檢查都是靠人力，在運用了RFID（射頻識別）+圖像識別技術后，則能通過RFID電子標簽對每件貨物精準追蹤，大大提高了貨物運輸效率。

科技公司從業者也有相似觀點：“我們可以先找到我們要達成的目標在哪里，然后用各種各樣的方法去嘗試，可能是AI，可能是IoT，也可能是數據技術，不要一味地迷信AI。”帷幄創始人葉生晅談到。

技術能力不是越強越好，關鍵是物盡其用，適得其所。

我最痛恨拿炫酷技術，但不解決實際問題的科技公司來誤導我們的業務部門，VR也好，AI、BI也好，你可以用很炫酷的名字去包裝，但最終還是要回歸到如何解決業務問題上。

——可口可樂大中華區及韓國區CIO張杰

新零售的路徑選擇？
在到達新零售未來的路徑上，不同背景的參與方提出了不同建議。

曾鳴書院聯合創始人張笑凡認為，AI絕對是未來方向，但現在，AI在業務中的應用還在摸索期。“所以重要的是如何判斷眼下的節奏和路徑，以什么角色切入，實際上就是找到技術和場景的契合點。”

他認為作為場景方的零售企業，在采用新技術時，有三種可選路徑：自己成立新部門、子公司做新零售，找科技公司提供服務，直接購買工具。

而科技公司的路會比較困難，有兩條，一是與已有場景結合，比如可從拉新、營銷等數據基礎較好的環節切入；二是創造新場景，比如直接做大的服務平臺或尋找新的增量場景。

怡和集團主席許立慶從客戶體驗的角度，談到了他看好的科技公司的發展路徑：從解決單點問題入手，不斷疊加單點能力以達到最終效果，不要一上來就提一體化的解決方案。

線性資本創始合伙人王淮建議用實地試錯心態做新零售。他認為不管場景多復雜，如果沒有到實際場景中去碰撞、博弈，就不會得到好效果。“可能所做的80%都是無用功，但如果沒有這些無用功，也無法得到那20%的有效結果。就像我們投十個項目，最后真能成功的也就兩三個。一個可以努力的方向是，怎么把這80%的嘗試過程變得簡單，成本變得更低。”

AI絕對是人類未來的方向，但現在AI的價值還不大，AI的時機還沒到來。所以重要的是如何判斷眼下的節奏和路徑，以什么角色切入。實際上就是找到技術和場景的契合點。

——曾鳴書院聯合創始人張笑凡

結語
從提出至今，新零售革命已轟轟烈烈地進行了三年，但近來盒馬鮮生關店、永輝超級物種虧損，給新零售蒙上了一層陰影。

千百年來，從最原始的物物交換，到雜貨鋪、夫妻店，到后來逐漸演變出百貨商場、超級市場、便利店、電商，零售業的更迭本就是一個漫長過程，要在與每個人生活息息相關的零售業里掀起真正的新變革，行業還需要更多時間、空間和耐心。