新零售的数据悖论与长尾悖论

李晓华

新零售是当下零售业的投资热点，也普遍被认为是零售业的发展趋势。新零售具有新技术驱动、数据为核心、线上与线下融合等特征。线上电商平台在推动线下实体门店数字化改造的同时，也产生了数据悖论和长尾悖论。电商平台可以通过控制线下实体门店规模、扩大数据来源、综合运用多种技术赋能等方法加以应对。

在2016年10月的云栖大会上，马云提出“五新”概念，即新零售、新制造、新金融、新技术、新能源，并提出，“纯电商时代很快会结束，未来的十年、二十年，没有电子商务这一说，只有新零售这一说，也就是说线上线下和物流必须结合在一起，才能诞生真正的新零售”。随后，其他互联网电商巨头也纷纷跟进，提出自己的新零售概念，如京东的“无界零售”，腾讯和苏宁的“智慧零售”。 亚马逊2015年11月在美国西雅图开设了第一家线下实体书店，2016年12月又推出没有收银员的实体便利店Amazon Go;国内电商巨头阿里巴巴入股大润发、银泰百货、欧尚、三江购物、新华都、联华超市，推出自己的新零售实体生鲜超市盒马鲜生;国内电商排名第二的京东则入股永辉超市、1号店，开设京选空间、京东便利店及生鲜超市7Fresh [15] 。可以说，尽管定义不同、理解不同，但业界不约而同地将新零售看作零售业的发展方向。那么，新零售的主要特征是什么？其发展在理论上存在什么问题？这是本文将要探讨的主题。

一、新零售的三个特征

尽管业界对“新零售”的概念界定不同、实践各异，学术界对什么是“新零售”也莫衷一是，但大家对“新零售”所具备的一些基本特征却具有共识。例如，杜睿云和蒋侃 [16-17] 、李剑 [18] 对新零售的定义中，突出了运用大数据、人工智能等技术，对线上服务、线下体验及现代物流进行深度融合，以大数据为驱动等特征。

第一，新零售是由新兴技术驱动。新零售之所以在2016年被提出，很重要的原因是由于支撑新零售的主要技术已经成熟。早在2012年，英国《经济学家》杂志提出“第三次工业革命”的概念，此后，以云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等为代表的新科技快速成熟并进入产业化应用阶段。这些新技术给零售业插上了高科技的翅膀，使传统零售业重现生机。以亚马逊2018年1月22日在美国开设的首家无人便利店Amazon Go为例，在该店购物不用在柜台结账，拿完就走，主要原因就是其采用了Amazon Rekognition识别技术，通过遍布店内的摄像头、重力传感器、红外传感器、蓝牙发射模块等多种传感器，以及后台强大的计算机视觉、深度学习等人工智能技术，随时监控、捕捉顾客的动作，自动检测商品何时从货架取下或重新放回，并在顾客的购物清单中进行动态调整。

第二，数据是新零售的核心。新零售是由电商巨头提出并推动的，传统实体零售业处于被动接受、应对、整合或改造的状态。其重要原因在于电商平台掌握着海量数据并拥有应用数据的能力。实际上，传统商业也非常重视数据，根据人流监测数据进行选址，根据门店周边的居民购买力和消费习惯采购商品，根据销售情况进行商品的动态调整，根据用户在商场中的购物习惯布置货架空间，根据会员的消费特征、习惯进行定向精准促销。但总体上来说，尽管行业领先企业已经把传统意义上数据处理的方法发挥到极致，但线下实体商业收集和处理数据的能力仍非常有限。以选址为例，实体商业企业往往只能选择特定时间段采集人流信息，由于采样数量小，难免会造成较大的误差。相比之下，电商企业的用户规模和销售额超过绝大多数传统商业企业，淘宝、天猫的销售额已经超过最大的实体零售商沃尔玛。电商企业天然带有数据基因，由于在业务的开展过程中需要将数据用于检索、竞价排名、供应链组织、物流查询等商业活动，因而积累了大量用户购买商品的数据。平台越大、存在时间越长，积累的数据就越多。而且在支撑业务发展的过程中，线上电商平台形成了强大的云计算、大数据、人工智能技术，具有以较低的成本深度挖掘利用这些数据价值的能力。利用这些数据，电商平台企业可以分析某一城市、某一街道乃至某一个小区居民的人口统计信息、收入水平、购买习惯，可以发现哪些商品是特定区域最暢销的。当进入线下实体商业时，就可以根据门店所处位置，利用线上数据对用户进行画像，指导线下门店的商品采购;或直接把线上畅销的商品转入线下实体门店销售。可以说，电商企业的数据资源和技术可以为实体门店赋能，提高实体门店从选址到采购再到客户服务的全方位经营效率和用户体验，使数据在实体门店中的作用上升到一个更高的层次。当互联网公司进入线下零售领域后，凭借其数据资源和数据分析优势，已经明显领先于传统的实体商业企业。因此，许多实体商业企业纷纷投靠到互联网公司旗下。

第三，新零售打通了线上与线下。电子商务是作为实体商业的挑战者出现，也是最早出现的互联网商业模式之一。在新零售提出之前的很长一段时期，虽然电子商务不断蚕食实体门店的份额，但电商公司与实体商业却是泾渭分明，仅有少数实体商业企业（如苏宁云商）主动触网，推动互联网转型，而电商平台企业鲜有涉足线下零售。电商平台企业提出新零售并不是心血来潮、简单地进入传统实体商业领域，而是将自己线上形成的资源和能力用于线下实体门店，实现线上与线下数据的互通、互用和用户的共享。从互联网公司的角度看，新零售可以利用线上的数据来优化线下零售的选址、进货等流程，提高传统零售业的商品周转率和毛利率。而线下实体门店也成为线上平台重要的补充。传统零售商企业具有较大规模的仓储设施，与供应商经过多年合作、建立起密切的联系，实体门店往往选择在人流较为密集的地点，虽然辐射半径小但也意味着可以更快捷专注地服务目标用户。因此，在电商平台企业入股实体零售商业后，一方面，实体商业的仓储设施和门店资源可以作为在线电商平台自营的配货基地、体验场所，让消费者更好地体验商品特征，实现商品更快速地送达消费者，从而带动电商平台自营业务的增长;另一方面，实体商业也可以在互联网公司的帮助下开设在线销售系统，使线上订单成为新的增长点。

二、新零售的两个悖论

互联网公司在用线上优势颠覆线下传统零售模式的同时，也对自己的线上业务产生了否定之否定，概括为两个悖论：新零售的数据悖论和新零售的长尾悖论。

（一）新零售的数据悖论

电子商务与实体门店的一个显著不同在于消费者在购买决策中所处地位的差异。由于实体门店销售空间的有限性，消费者在某个商场只能被动地选择商场提供的有限商品。即使通过扩大购物半径，消费者可以有更多的选择，但依然被局限于零售商采购的有限商品，且仍然处于被动选择的地位。在网络购物中，用户通常通过搜索引擎搜索需要的商品，并在搜索结果中进行比较、筛选、下单。虽然用户也常常被广告、直播等引流，搜索引擎也存在竞价排名，但由于电子商务打破了产品销售半径的限制，消费者仍然可以在全国乃至全球近乎无限供应的商品中做出自主选择。线上电商的购买数据来源于消费者自发的消费行为，因而能够更准确地反映消费者的消费习惯和需求变化等特征或趋势。

然而，新零售实体门店的商品采购数据很大程度上依赖于电商企业的线上数据，这意味着线下门店的商品购买数据仍然来自于企业的有意识供给，这与传统的实体商业模式相比并没有发生本质的改变。在比较成熟的市场特别是城市市场，由于消费者购买力提升有限，社会商品零售总额增长缓慢，门店购物规模的扩大实际上意味着线上购买力向线下的转移，线上购物减少的结果就是线上自发形成的数据量减少。在线下新零售实体门店数量不多、总体销售额不大时，对线上平台的零售数据影响尚不明显;但随着新零售实体门店销售规模的扩大，就会造成线上自发“提供”数据的消费者数量减少，进而使电商平台依据这些数据对实体门店周边消费者购买特性的分析和商品采购出现较大偏差。特别是电商用户与线下门店用户很可能会出现分化，线下门店的顾客重视便捷、商品品质，对价格不敏感;线上用户则更喜爱电商购物，追求性价比。近几年主打极致性价比的拼多多作为又一个新崛起的电商平台就说明了消费者的严重分化。在这种情况下，在线下门店发展之后，线上购物的用户与线下购物的用户可能会发生深度分化，线上数据越来越难以准确反映线下的需求，线下门店的商品采购也就只能被迫越来越回归到基于门店销售数据分析的传统模式。

由电商平台发起并推动的新零售本来是依托于电商平台的数据优势，但新零售的发展却反过来削弱可以用于指导线下门店商品采购的线上数据的质量。

（二）新零售的长尾悖论

对于同类商品而言，总有一些商品更受欢迎、销量更大，而大多数商品的需求量很低、市场份额很小。如果以商品的销售量为纵轴、商品种类为横轴，可以画出一条凹向坐标原点的曲线。靠近原点的少数商品销量高，构成曲线的“头部”;离原点越远，商品的销量越少，构成曲线的“尾部”。由于尾部商品的销量更多，在图形上类似于一个长长的尾巴，所以也被成为“长尾” [19] 。

在传统的线下实体商业中，门店的面积及货架空间有限，不可能让所有产品上架，零售商为提高商品的周转率，进而提高利润和资金回报率，就会优先选择销售那些最畅销、高周转和高毛利的产品。即使在这些最畅销商品中，“20/80”定律也在发挥着作用：20%的商品贡献了80%的销售额和利润。在工业革命之后特别是人类社会总体上告别短缺之后，每个细分品类都有众多的生产厂家和品牌，每个品牌又有多种规格，因而实体门店空间的有限性意味着大部分长尾端的商品很难与消费者见面，更遑论实现从商品到货币的惊险一跃。

互联网和电子商务的出现使销量很小的长尾端利基商品也能够实现自身的价值。随着信息技术的发展，音乐、影视、文学作品都呈现数字化特征，脱离了CD、DVD、图书杂志等物质载体，以近乎于零的成本在互联网空间存储、展示。消费者可以非常便捷地通过互联网实现搜索、试用、购买、交付、使用的全过程。对于实体商品来说，当通信网络、交易平台等基础设施建设完成后，在电商平台上每增加一个商品展示的边际成本同样可以近似为零，因而企业可以把自家的所有商品都在网店里展示出来。尽管每一家电商平台在线销售的商品仍然有限，但无数家网店入驻电商平台就可以实现几乎所有商品的在线展示。例如，沃尔玛最大实体门店的SKU（库存量单位）也只有15万，而据京东披露的信息，2013年其SKU就达到4 020万。物联网技术的发展和电子商务的出现打破了实体零售门店场地和货架空间的限制，长尾商品依然能够被用户发现和购买。

尽管喜欢长尾商品的用户所占比重很低，长尾商品的购买率远远低于头部商品，但与实体门店只能辐射有限的地域范围和消费者不同，电子商务打破了地理空间的限制，极大地拓展了市场空间，全国乃至全世界的消费者都可以购买某个长尾商品。聚沙成塔、集腋成裘，由于电商的总用户规模大，这些分散的小众需求集合起来，仍然可以形成对单个企业来说比较可观的销量，专业化销售长尾商品的电商依然可以达到实现盈利的销量规模。也就是说，电子商务的出现打破了“20/80”规则和长尾理论的束缚，使长尾部分也能够创造价值。

然而，当电商平台发展新零售开设实体门店时，仍然受到营业面积和货架空间的限制，因而同样只能销售有限数量的商品。为了提高门店的商品周转率和利润率，企业会优先选择那些畅销商品。电商平台会利用线上积累的数据，发现并采购、销售那些周转率高、销量大、毛利润率高的产品。由于有线上数据的精确指导，新零售门店销售的商品更加符合所在区域的用户需求，因而周转更快、库存更低，盈利状况较传统零售企业的门店有显著的提高。从另一方面来看，互联网电商平台因打破长尾理论而发展壮大，但当发展新零售时，又恰恰强化了线下零售的长尾问题。

三、结论与应对建议

互联网公司用线上大数据强化了线下实体门店的商品“头部”特征，虽然产生了长尾悖论，但并不会对其经营业绩产生明显的负面影响，消费者对长尾端的消费需求依然可以通过在线购物加以解决。但是，数据悖论的存在会降低线上所获得数据的质量，从而降低数据在线下的应用价值。针对这一问题，电商平台发展新零售可以从以下三个方面做出应对：

第一，控制线下实体门店的规模。数据悖论之所以发生，是因为线下销量的增长减少了线上的销量，从而造成线上数据减少，稀释了数据质量。因此，电商平台如果将线下实体门店控制在相對线上销量比较小的比重范围，就能够使线上数据仍然得以保持较高的质量。

第二，扩大数据的来源。电商平台主要基于分区域的直接商品销售数据指导线下门店的采购，未来可以进一步深度挖掘其他数据与消费者商品购买决策的关系。例如，利用购买金额、品类、档次等数据，勾画出不同类型的消费者对某类产品的需求特征，如健康、环保、舒适、名牌、高性价比等，并基于这些特征拓展新的商品来源。此外，电商平台大多具有跨界经营的特征，如在社交、新闻、在线视频、外卖、支付等多个领域都有布局。这些数据可以与零售业的数据打通，刻画出特定区域更为全面、精准的消费者画像，为线下实体门店选址、采购、促销等方面提供决策支持。

第三，综合运用各种信息技术为实体门店赋能。数据是新零售的核心特征，但电商平台赋能线下实体门店不仅依靠线上获得的数据，包括大数据和人工智能等利用数据的能力、完善的配送网络、高效的供应链，以及与上游供应商的密切联系、新型营销媒介手段、先进的支付手段等，都可用来帮助线下实体门店提高运行效率。