2017年5月26日，阿里巴巴集團向易果生鮮收購聯華超市18%的內資股股權，成為聯華超市第二大股東。受此消息影響，聯華超市29號收漲24.44%。在A股市場上零售板塊全線大漲，其中三江購物、百聯股份、紅旗連鎖、華聯綜超漲停。某知名一級市場投資人深夜忍不住吐槽說新零售在馬BABA、媒體、投資人各取所需的共振下，迅速爛了大街，據說市場上至少一半的創業公司和FA在爭分奪秒的包裝出各種新零售標簽的公司，爭先恐后的推出市場。

但我們也愿意換個角度看問題。新零售之所以受到如此歡迎，很大程度上是由于它找到了一條建立在線上與線下兩端的新發展模式。在這樣一種模式中，移動互聯網時代建立起來的流量優勢和技術優勢依然能夠發揮效用，同時在移動互聯網時代被逼到墻角的線下門店同樣能夠發揮自身優勢獲得新生的機會。不過無論如何，隨著新零售試點店的不斷探索和進化，新零售的第一步已經邁出，馬云口中的新零售時代的帷幕正慢慢揭開。

萬變不離其宗。我們認為零售業其實不論新舊，核心都是人、貨、場三要素。在電商出現之前，傳統的線下零售還處于初級階段，只強調零售的“場”而忽略了“人”和“貨”，就是一切都圍繞著場所經營，重心并不在經營商品和經營消費者上，而新零售的“能量”要賦在“人”和“貨”上。

我們堅定的認為，在人工智能時代通過實時數據利用智能算法為不同應用場景提供商業決策性方案的創業者，將會更好的實現零售業人、貨、場三要素的互動，為用戶提供全新的體驗，真正發揮“線上+線下+數據”的整體優勢，這也是星河融快始終看好的賽道，我們非常愿意與真正嚴肅認真的創業者、投資人一起探討這一趨勢性機會。

今天我們也特意邀請到了我們的老朋友高寧與你一起坐下來談談他對于新時代零售企業建立護城河的看法，希望對你有所啟發。

前不久硅谷頂尖風投Greylock的合伙人Jerry Chen(先后投資過Cloudera、Docker、Rhumbix等公司)發表了一篇題為《The New Moats(新“護城河”)》的文章，描述了在新舊競爭的壁壘更迭時，他眼中的技術驅動型公司在如何修建新的護城河。對于變革中的中國零售行業，依賴人海戰術和經驗主義已經成為過去，通過人工智能、大數據將人、貨、場三要素充分交互才能構建起新的壁壘。今天我將從Jerry提到的智能系統層切入，談一談我對新零售時代下，技術驅動型企業的發展機遇在哪里。

第一、什么是智能系統層?

如今，通過“規模經濟”和“網絡效應”等傳統方式構建護城河的科技巨頭們已經完成了對交互系統層面(System of Engagement，即網頁、移動和通訊端入口)和記錄系統層面(System of Records，即管理消費者的CRM，管理公司員工的HCM，管理核心數據的ERP和其他IT服務管理系統等)兩個層面的壟斷。

云計算大數據時代的到來讓這兩個層面間誕生出一個中間層——智能系統層(System of intelligence)，而它正是新一代企業構建新護城河的切入口。

所謂的智能系統層是能夠跨平臺地獲取并整合底層一切信息和數據源，結合不斷演進的人工智能及云計算能力，為上層的客戶交互提供更精準的推薦，更人性化的體驗，和更實時的建議。

未來的護城河之戰將從“如何獲取數據源”轉為“如何更好地利用數據”。

機器學習技術將會最大幅度地提高系統智能化程度，因為它身在中間層，系統會不斷地獲得海量的實時數據，其模型便能夠不斷地得到訓練，同時做出實時的反饋和輸出，這是一個持續優化的過程。

如果企業能將產品在具備一定行業屬性的領域里(例如金融、安防、醫療、工業等)盡快落地并實現商業化，產品內核同時會在服務案例客戶的過程中積累更多數據，那么不但產品性能和商業模式能進一步得到完善，傳統的“規模經濟”和“網絡效應”等特性也會因為客戶的累積和口碑相傳而逐漸顯現，最終構建新一代的“護城河”。

第二、中國零售業的入口才剛剛被打開

近幾年互聯網圍繞流量、渠道及內容對傳統行業帶來了巨大變革，而人工智能、機器學習、大數據等技術之所以到現在被推至“風口”，關鍵原因之一同樣是找到了與傳統行業結合的入口，例如汽車駕駛、金融、醫療等等。而對于在中國已經突破30萬億的中國消費品零售市場來說，這個入口才剛剛被打開。

(圖源：《零售技術Retail Tech，打造新零售》研究報告，長城證券)

毫無疑問，如今在連接消費者的交互層面的入口已逐漸被各大B2C平臺壟斷，但從觸發交易的門店商家即小B端，再往上延伸到他們的內部系統，供銷環節的協同，直至與最上游供應商構成的整條供應鏈，無論是內部信息化還是外部的協同紐帶都處于非常初級的階段。

據國家統計局顯示，中國電商的平均滲透率在2016年達到15.5%，因此還有將近28萬億的消費來自于線下零售業態，以便利店、超市、百貨店、購物中心等為代表的線下經營場所在抵御電商沖擊的過程中，也逐漸意識到自身與消費者交互方式和內部運營管理上的粗放和落后，他們迫切希望通過技術而不是依賴人海戰術和經驗主義去變革，實現降本增效，占得線下高地。

目前來看，中國零售行業在交互和技術層面呈現以下幾個特征：

線上與線下，門店與平臺等多方面全渠道連通的底層技術逐漸成熟，具有一定品牌的連鎖門店逐漸重視運用各種手段建立與消費者全新的交互場景

面對多渠道的訂單，對時效性越發敏感的消費者，這對商家訂單處理，倉儲及供應鏈管理能力和內部信息化建設提出了全新要求，而自身知識和技術的薄弱使業務發展陷入瓶頸

行業普遍現象為渠道管理方式傳統，中間層級繁多，如今電商平臺的沖擊讓傳統渠道的日子雪上加霜。渠道的價值固然必要，但品牌與經銷商，經銷商與批發零售等各層級的關系，如何在整條供應鏈上求同存異，共同創造最大價值也是各方正在尋找的出路

最后，如今在最終決策和執行包括營銷、定價、采購、備料、生產等各環節上，商家很大程度上仍然依賴人和過往經驗。而經驗往往帶來的是低效和誤差。

如今，中國的線上零售之所以被幾大電商平臺壟斷，核心在于三處“護城河”的鞏固：低成本的獲客(形成流量基礎)，高效的供應鏈(內外部系統化)及快捷的交付(優化交互體驗)。

同樣，線下零售的核心也在于“人、貨、場”，而我們退一步，一切圍繞著消費者、商品和場景等信息和數據，都應該首先被系統化地保留，其次被準確地解讀，最后才被智能地應用。

零售行業向新零售的變革核心原因是：云計算和物聯網等技術提供廉價可用的硬件基礎，大數據和人工智能等技術提供可靠高效的軟件基礎，共同顛覆零售行業的商業形態，將傳統零售的所有環節如供應鏈、營銷等與線上平臺一同構建數據閉環，以消費者體驗為核心，重構線上、線下的“人、貨、場”三要素，真正發揮“線上+線下+數據”的整體優勢，為零售商打造了更全面的競爭力。

當然不得不承認，電商的到來對線下零售來說是一場如“溫水煮青蛙”似的災難。越來越多的傳統零售商逐步開始布局線上與線上，搭建全渠道的銷售及物流網絡。為了實現商品的高速流轉和準時送達消費者，零售商需要更精準進行品類管理、庫存管理、供應鏈管理以及與供應商實時的協同管理。

第三、RSi的借鑒意義

在2003年成立的一家美國公司Retail Solutions(RSi)，很早便開始為零售商及供應商提供數據管理、商業智能分析和基于POS數據的應用等零售大數據解決方案，促進零供間數據共享及運營協作。

成立初期，正逢沃爾瑪要求其全部供應商必須為他們的商品植入載有獨特商品碼的電子標簽，RSi從提供基于射頻識別(RFID)也就是電子標簽的數據采集及分析應用等服務入手，幫助零售商和供應商更好地了解商品流向和銷售情況，更好地促進銷售。

隨著其主要客戶沃爾瑪結束了對RFID的部署，RSi轉而專注對企業需求信息存儲庫(Demand SignalRepository)和零售商的POS終端數據的分析。通過對零售商需求數據的整理和清洗，結合POS終端數據，幫助供應商更好地了解零售商商品的庫存和備貨狀況，同理幫助零售商更好地了解在店貨架和銷售情況，以便雙方更好地進行數據共享、聯合促銷、補貨優化等一系列協同。最終，RSi形成了三大解決方案：

如今，RSi已經與全球超過200家零售商合作，包括沃爾瑪、Safeway、Walgreens、Food Lion等，并將零售商的數據實時與供應商共享，大至寶潔、拜耳、卡夫食品和聯合利華等國際性快消品牌商，小至美國國內區域性供應商都通過RSi的SaaS平臺實時了解下游零售商的庫存和貨架等信息，幫助供應商針對性地指定并執行補貨及巡店計劃，同時通過銷售情況捕捉消費趨勢。

RSi在2005年被VeriSign收購，并在2008年進入中國市場，為沃爾瑪、華潤萬家、金佰利等客戶提供線上線下數據整合分析和零售數據協同的解決方案。

如果將RSi三大解決方案和Jerry分享的“三層系統”結合起來，當交互和數據記錄層面建設逐漸完善后，零售行業同樣需要且一定會誕生一個平臺級的智能中間層，它能通過一個超過人腦上萬億倍的速度獲取信息和數據，實時進行測算和分析，無論在交互層面與消費者的互動，還是在記錄層面與供應鏈各環節的協同上，幫助零售商和其供應商的內外部決策提出建議并且實時持續地進行優化。

第四、我們看好的未來方向

因此，結合中國零售行業的上述現狀與對應的系統層，我們認為這里面還蘊藏著大量適合技術驅動型企業發展的機會，我們將持續關注并尋找以下幾個方向的優秀企業：

為傳統渠道與終端提供信息化升級和數據析取：尤其腰部企業對信息化需求十分強烈，同時自身也缺乏完整的包括訂單、商品、庫存等信息的統一記錄及相關數據分析工具。

幫助零售商實現全渠道搭建與精準營銷：針對連鎖性零售業態，整合其線上渠道與線下門店的會員檔案和交易行為等信息，促進個性化營銷活動并進行實時效果評估。

打通供應鏈各環節，推動零供協同：根據中國零售業態的特征，需要建立從終端到批發商、再由經銷商至最上游供應商的完整鏈條，而因為每個節點間都是多對多的供銷關系，未來將可能誕生一個網狀結構的企業間協同共享的生態型平臺。

AI驅動的智能系統正在為創業公司帶來巨大的機遇。我們也始終看好基于實時數據與智能算法，為不同應用場景提供商業智能和決策性方案的創業公司。我們認為從對數據的采集及規律性分析再到提供決策性方案，這是對數據的進一步挖掘和利用，從而幫助技術型企業率先觸及智能中間層，在數據層面形成良性循環，從而獲得大量數據用于訓練產品，使模型變得更好，產品也變得更好，最終提供給每一個客戶量身定制的服務，而這將是未來企業建立“護城河”的關鍵。