11月14日，阿里研究院与北京大学光华管理学院首次联合举办了首届“看中国”高峰论潭。会上，阿里巴巴集团副总裁、阿里研究院院长高红冰发布《2017新零售在路上——20个先行者的探索》报告。
报告认为，2017年双11，是人类商业史上最大规模的社会大协同。新零售的诞生，是数字经济加速的产业实践。互联网+消费，成为拉动新零售诞生的沃土。重构人货场的新零售扑面而来，8大关键词阶段性总结了2017年新零售先行者的实践要点。
下文为阿里研究院院长高红冰现场演讲整理：
今天我给大家的报告的话题是：2017年新零售20位先行者最佳实践，去年云栖大会阿里巴巴提出“五新”——新零售、新制造、新金融、新技术和新能源。新零售变成五新之一，也要把五新联系起来一起讨论。新零售不是孤立的，需要联系起来看，在那之后研究院发表过一篇报告，叫《新零售的研究报告》，那份报告提出了新零售的基本框架。
今年双11来临的时候，正值新零售概念提出一年，我们的商业先行者们做了大量的实践，我们对这些先行者进行了跟踪、调研、访谈以及初步的一些抽象和总结，接下来把这些结论汇报给大家。
首先我们看看刚过去的“双11”，大家已经都非常清楚1682亿的交易额。但是这次“双11”所代表的现象，我认为可以总结为几个很重要的关键词。
全社会化大协同
技术、商业、数据、智能化在“双11”这天体现得淋漓尽致。这是一次全社会化的大协同，不光是卖家，还有买家、消费者、服务商，甚至政府机构都参与其中。参与协同的人数以及商业主体如此之多，是人类商业史上最大规模的一次互动和共振。
这次大协同带来1682亿的交易中，头三分钟无线端交易比例达到97%，说明大家基本上是用手机进行购买，全天的数据是90% ，这说明移动互联变成商业场景主要的载体，连百货公司都跑到了手机上，新零售的真正场景，正在被无线化以及数据化所体现。
大家可以看到更多体现技术实力的数字，包括交易的创建峰值达到32.5万笔/秒，支付峰值25.6万笔/秒，跟去年相比是翻倍，在巨型交易规模面前，付款以及交易的创建等后台系统，都需要强大的云计算和大数据的支撑，海量的帐户同时下单没有出现系统崩塌，说明双11背后的技术水平达到了世界顶峰，当然这个记录未来还会不断被刷新，新零售驱动因素中，技术扮演着极其重要的角色，是未来新零售发展的主要发动机。
为什么新零售的发展会那么快速，这一年中会发生那么大的变化？其实它不是一个孤立的现象，这跟中国数字经济或者全球数字经济紧密相关。
新零售与数字经济
现在全球已经有34亿的网民，技术上已经进入到人工智能时代，淘宝和天猫大量利用人工智能和机器智能让消费者获得更好体验，商家提供更好的服务。资本市场也在重新看待这一场新的数字革命，十年前，资本市场中前10家公司大多数还是传统的公司，其中石油公司占比最多，只有一家是信息科技公司；十年后，TOP10中有七家是互联网科技公司，三家是传统公司，而且还处在后面三位，将来他们有可能还会被后面的独角兽挤下去。
未来一年或者两年，TOP10的公司可能全都是互联网科技公司，全球的市场正发生重大变化，因此新零售不是单一的现象，而是由全球数字经济这个厚重的土壤所支撑，爆发出来的产业实践。
聚焦到中国来看，过去几年中，中国数字经济出现了飞跃式发展。
2013年，网络零售达到1.85万亿的交易额，第一次超过美国的电商交易规模，这是一个突破。
到了2014年，中国的物流包裹数第一次超过美国，又是一个跳跃。
2015年，“双11”的交易额达到912亿，超过前一年美国五天感恩节的网络成交总额。
2016年，阿里巴巴零售平台上的交易额超过沃尔玛全球，一次又一次刷新看似不可能的记录。
我们还可以看到，余额宝、共享单车爆发式增长也是全球任何国家没有的现象，共享单车开始输出到欧洲，出现了印度版的“支付宝”——Paytm，泰国版的“淘宝”，中国式创新变成了全球模式，许多国家都在学习。
所以，透过上述“双11”等经济现象，我们可以看出，中国数字经济飞跃式发展体现出的全球影响力。
中国在数字经济高速发展的背后，有两大驱动力——网民总数和网络零售的增长。网络零售渗透率的人口占比越来越高，巨大的互联网用户群体和网络零售的交易规模，让我们可以借助巨大的规模优势进行创新，因为场景很重要，当你有这个巨大场景，很多创新是由市场驱动发展而不是计划发展。
BCG的研究报告表明，上述两项数据在全球均超过包括美国、欧洲在内的任何一国的规模，因此，中国具有很好的创新场景，成为最好的训练创新之地。
新商业基础设施
如果说新零售的产生不是偶然的，我们可以看到几个变化：技术变化；零售业自我蜕变、转型；数字消费者崛起，尤其是大量的90后消费者涌现，他们用帐号、手机、数据来消费。这三个因素混合在一起，今天在中国乃至全球演变出了新商业基础设施。
我们认为将云计算和大数据，基于数据形成信用体系、智能化的交易网络、交易创建付款送货、信用体系，沉淀成新商业基础设施，这个基础设施支撑着整个新零售的创新和发展。
新零售不是在钢筋水泥房间里面创新，而是完全开放、重新分工的一套体系化创新，它会带来整个社会资源的重构，新的物种不断产生，所以不去拥抱变化的传统零售业者肯定会被边缘化，这是我们看到的总体变化趋势。
这个变化趋势之后，中国的消费力量变成巨大的发动机，如果说前十年中国经济增长靠外贸出口，世界工厂的驱动的话，那最近5-7年，中国国内庞大的消费阶层，尤其是互联网连接到农村市场、三四五线城市的消费者以及年轻人一代的消费者，整个国家的消费活力就被挖掘出来，这个巨大消费潜力推动着新零售的发展和制造业的变革，以及经济高速的增长。
新零售里面还有几个非常重要的特点，由于新的消费者崛起，零售业态跟消费者狂热拥抱，驱动了批发和制造端的变革，所以现在不是中国制造而是中国创造。
基于互联网的生产制造，是中国工业4.0的必由之路，由消费端的互联网化带来的制造端的互联网化，是中国制造业的出路。
今天新的制造不再是过去传统的制造，也不是简单的智能制造，而是由消费者的数据洞察所驱动的。消费端提供的需求与制造端的供给很好的匹配，减少了当中的摩擦。
提高效率是全社会化新经济共享、共振的过程。促使整个经济进入一种“新计划经济”，但这个计划经济不是大家以前讨论的苏东国家的计划经济，而是在微观层面上企业量级的、生态系统量级的、多对多的协同，靠数据连接达到完美匹配，驱动更好的消费体验和更好的生产制造，消费的互联网跟产业的互联网进行连接和协同，将会使中国经济迸发出巨大的发展活力。
从零售业的内部来看，人场货已经发生了变化，过去是场货人，百货公司找个好地方，消费者就到百货的场景来。今天消费者无所不在，所以要追着消费者搭建场景，提供货物，人场货发生了重构，基于消费者的洞察重新搭建新的体系，这是行业分工带来必然的趋势。
新零售先行者关键词
新零售扑面而来，我们总结2017年的8个关键词。
从消费者端来看，体验被重新塑造。人们体验不管是新的智能条件下，还是在场景下都会发生新的变化。
品牌和营销被重新塑造，品牌不再靠电视广告推给消费者，而是在消费者的认知当中，由数据的洞察重新塑造。传统的品牌要到线上找到消费者，线上也在产生新的零售品牌和制造品牌，所以品牌在重新打造，供应链在重新打造，制造业被重新定义，渠道发生了革命性的变化，新的物种崛起，零售业在升级转型，跨境电商由中国创造带来全新的中国方案。
重塑体验。人货场重新变化，不管是新的智慧门店还是新的互动体验，都跟过去完全不同，应用新的技术重新给消费者带来体验已经变成很新的存在。
品牌和营销被重新塑造。比如，家居企业林氏木业杰出的表现就证明了这一点。它利用品牌数据银行实现全域营销，实现消费者资产的激活和增值，更好地实现品牌和消费者之间的互动，实现品牌和营销的更大价值。
供应链的重构。我们可以看到品牌商、制造商在重新构造自己的供应链，并不是依托原来的传统构造，而是出现新的现象。传统的供应链，还有纯电商的供应链进一步打碎揉进变成新的供应链，这个供应链既供线上又供线下，同步提供仓配送服务，实现线上线下一盘货，这些全新的变化大大提升了供应链的效率。
重新定义制造。像美的用数据重新配置自己的生产制造资源，创造出了爆品洗碗机。像鄂尔多斯打通产业链来创建新的生产制造方式，总的来讲，他们基于前端的零售和消费数据来重构自己的供货、库存、生产制造，带来了全新的变化。
渠道变革。像维军超市升级为天猫小店，零售通作为智能分销平台，渠道一端有品牌商、经销商，另一端有几百万的小店，这些小店正在加入新的数据化的天猫所引领的零售体系，所以这些渠道的变化本身，利用数据和智能化快速实现转型升级，获得差异化优势。
新物种崛起。我们看到碎片化的人货场驱动着新的物种的出现，盒马鲜生成为新当网红，无人店、新型无人售货机、无人口红售卖机等都在创造碎片化的消费。
传统零售转型升级。传统的零售业在转型升级的过程中，银泰百货已经引领，在核心业务在线化、数据化选品、消费者一体化运营以及体验升级方面都有不少的探索，在这次“双11”中表现突出。有很多创新都是非常有意思的现象。
跨境电商中国方案。跨境电商今天也变成中国方案，不光是中国品牌出海，同时国外品牌进入中国，今天都变成了新的现象。大家无法想象，像Costco这样的美国零售企业会在天猫开店，通过天猫上消费者的数据进行选品，如今准备进入线下开店，因为它通过大数据了解到哪些地方的人购买它的商品多，就在那个地方选址，利用大数据选址是他们的一个做法。
我们回头可以看看历史上的零售业创新企业，从沃尔玛、7-11、Zara到eBay、亚马逊，他们曾经都是先行者。今天时代在变，业态在变，我相信新零售先行者们会不断刷新过去创新的奇迹，更多有潜力的零售从业者会在创新大潮中涌现，我们接下来还会看到更多的惊喜。
今天探索新零售可能是少数人的事情，未来会变成大多数人的事情。
原文发布时间为：2017-11-18
