曾鸣:新零售的未来 | 干货

简介: 曾鸣是阿里巴巴集团学术委员会主席、湖畔大学教育长。阿里人喜欢叫他“曾教授”。

10月14日,在2017云栖大会的“阿里巴巴新零售峰会”,曾鸣分享了他对未来新零售发展趋势的思考:

image


谈新零售,需要理解新零售的四个背景

首先,去年马总提出“五新”(新零售、新制造、新金融、新能源、新技术),新零售仅是其中之一。

如果单独思考新零售,很可能会走偏,因为零售只是商业的一个环节,而互联网给广告、零售、物流等行业带去冲击及变革后,下一步影响最大的领域将是营销和品牌,乃至整个供应链。

所以,只有把新零售、新制造、新金融等放在一起看,才能理解新零售到底会发生什么变化。

其次,新零售本质是新技术驱动,数据成了未来最重要的生产资料,算法成了未来最重要的流水线,这是最根本的生产力变化。新零售的本质离不开数据、算法、人工智能这些最前沿的技术。

然后,过去一年,线上线下一体化谈得很多,但真正值得探索的是线上线下基于什么样的理念,用什么样的方法实现一体化。

最后,由于中产阶级的崛起,经济的发展,我们处在了消费升级的历史进程中,而消费升级让新零售的尝试和创新有了更大的空间和机会。消费升级带来的新的增量,会让创新容易得多。

我认为,在这四个大背景下理解新零售,可以看到它其实是对工业时代传统的、垂直的、封闭的、串联的、线性的供应链结构做一次彻底的打散和重组,会形成未来网状的社会化合作的全新方式。


“智能商业”将是企业未来的生存方式

当下,全世界最有价值的7家公司,全都是智能商业的企业。


image

未来将是智能商业的时代,而商业智能化会建立在两个非常核心的机制之上。一个叫网络协同,即传统的线性结构在被重组成开放的网状协同。另一个是数据智能,即通过算法对海量数据进行处理,完成机器决策。比如,淘宝实现了千人千面的呈现,它不太可能基于人工,而是完全基于智能机器的推荐。

我认为,智能商业将是企业未来全新的生存方式,网络协同和数据智能是新商业文明DNA的双螺旋。新零售、新制造、新金融,都必须具备这样的DNA才能发展起来。

所以新零售的每一个环节,都要完成网络化和智能化,这个过程有先有后,有的可能要三年,有的可能要五年,甚至更长。任何在新零售领域创新的企业,都必须有这样的基因。

我们现在面临的是一个范式的大变革,是一场商业升维的竞争,大家拼的是未来的这张大图。

现在发生的一切都仅仅是开始,符合未来的趋势比现阶段取得局部性胜利重要得多。


新零售的五个未来

具体讲一下,我所看到的新零售的未来,会有哪些基本特征。

第一,以企业为中心的商业模式将走向以消费者为中心,未来一切都将以客户为中心,客户驱动。工业时代,C2B、客户中心只是一个口号,现在已经是大家正在追求的最高境界。

第二,智能会成为运营的基本原则。未来,不再有所谓的刚需,需求是动态的,会在互动的过程中被持续的挖掘,持续的满足,持续的涌现。

第三,互动会是未来发展的关键。所有新零售的创新,其实都应该是在提高实时互动的可能性、丰富度和效率。因为互动的加强,其实就是协同网络不断扩张的过程,这个非常非常重要。

所以,我们需要的不仅仅是全渠道,线上线下一体化,同时,社群建设会是未来最最重要的营销和品牌的载体。这一点,在过去两年网红经济的创新中我们已看得非常清楚。

同时,更重要的是供应链重构,支持按需订购,支持多品种、小批量、快速反应,网络协同的最终目标是实现以前从来没有实现过的共赢,也就是个性化、快速、低成本和丰富度。

第四,动态的优化会是数据智能不断升级的过程,即基于算法的自动高速迭代,而不再是人脑的低效学习。这一点在AlphaGO过去一年多的高速演变中也能看到。

第五,谁先实现DNA双螺旋,谁先实现新商业的升维,谁就能让后来者、竞争对手难以追赶,因为数据智能的、持续的自我优化是一个加速度优化的过程。

image


我们怎么办?

我们怎么办?我们有四个努力方向。

第一,尽可能往客户驱动转移,越贴近用户越好。

第二,所有业务环节尽可能在线,不是广告在线,不是在天猫上开旗舰店,是最核心的业务流程在线,而且不需要人为干预,就是我讲的机器决策。未来,数据不是为了支持人的决策,数据就是决策,机器自动完成。

只有达到这样一个自动化决策过程,才能形成活数据闭环,才能让所谓的人工智能在快速反馈的闭环中自我学习,自我加强。

第三,实现活数据闭环,我没有用大数据,而是另创一个概念,就是想强调真正有价值的数据不在于量大,而在于业务流程在线上形成真实的数据沉淀,时时的处理和反馈,这样活数据才是有价值的数据。

第四,实现机器决策,这是我今天讲的最核心的内容,关于活数据、智能商业完整的描述可以在曾鸣书院或湖畔大学的APP里查看。


Vision(视野)决定未来

讲一个心得,我和马总配合这么多年,我发现,马总提出一个新概念时,他的思考维度往往是十年、二十年,甚至更长。

新零售提出以前,我们计划开一个战略研讨会,马总让我准备一下,我说好啊,我把未来十年的发展趋势做一个思考。马总就纠正说,今年要讨论的是未来三十年会发生什么。

其实,重要的不是概念本身,而是概念指引的方向。

即使在阿里巴巴内部,我们对于新概念的理解、执行、落地,往往都需要在三年甚至五年的实践后才能找到感觉。云计算、菜鸟,都是如此。

所以,不能简单的从几次讲演,网上的资料,来试图理解马云讲的新零售到底是什么,他在不同场合,不同时间讲的都是从某一个角度对未来大图的思考。

这是怎样一种思考呢?以看得见未来的自动驾驶为例,当自动驾驶的汽车开始在路上跑得时候,工作生活、城市规划,甚至零售方式都会发生根本性变化。

在大变化的未来指引下,今天能看到的小小的雏形,小小的萌芽是什么,找到那个萌芽,比阶段性的所谓某一些效率的突破要重要的多。所以,如果你的模式不够新,你今天再热闹也是过渡期的喧嚣。

新零售肯定是一个风口,但风口往往跟长期价值没有直接关系,跟风甚至容易跌得很惨。现在我们看到的都是短的风口,承载力非常有限,我们要真正去感受、去创造的是新零售真正起飞的那一天,你如何成为中间的一个玩家?

这20年,我的感受是Vision决定未来。

想要一般的成功,可以跟风,想要大的成功,特别是在时代剧变的时候想要成功,必须有真正的Vision,因为战略是建立在Vision之上的,而它是对未来前瞻性的判断。

马云不断地看三十年也许只能看清楚十年,而因为看清楚了十年,也许就能在三年的发展过程中比别人更快地调整,更快地适应真正的变化。

Vision本身并不神秘,只要坚持多看多想,比大部分人走得远一点,谁都没有对未来的水晶球,自我突破和快速学习的能力同样重要,创业不管多艰苦,抬头看路的能力是非常重要的。

来源:阿里味儿
原文链接

相关文章
|
Java Linux 数据安全/隐私保护
华为云计算FusionCompute虚拟化平台的安装与设置
华为云计算FusionCompute虚拟化平台的安装与设置
1917 0
华为云计算FusionCompute虚拟化平台的安装与设置
|
7月前
|
存储 缓存 监控
JVM 运行时数据区全解:从底层原理到 OOM 根因定位全链路实战
JVM运行时数据区是Java内存管理的核心,分为线程私有区域(程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈)和线程共享区域(堆、方法区)。不同区域有明确的OOM触发规则:堆内存不足引发Java heap space异常,元空间不足导致Metaspace异常,直接内存溢出表现为Direct buffer memory错误。排查OOM需结合异常类型、堆dump、GC日志等现场数据,使用MAT等工具分析内存泄漏点。
772 1
|
3月前
|
JSON 安全 Java
[024][Web模块]基于 AntiSamy 的 Spring Boot XSS 防护实践:从过滤器到反序列化的多层防御
本文介绍基于OWASP AntiSamy的Spring Boot XSS多层防护方案:通过Servlet过滤器清洗表单/查询参数,结合Jackson反序列化器净化JSON数据,实现非侵入、全覆盖的输入清洗,业务代码零修改。(239字)
419 2
|
5月前
|
SQL 数据库管理 索引
别再滥用IN子查询了!用JOIN改写,从8秒到0.4秒(附优化步骤)
本文揭秘SQL子查询性能陷阱:IN慢因临时表+全量扫描;推荐JOIN改写——利用索引、避免磁盘IO。实测500万订单下,JOIN比IN快20倍!附三步改写法与NULL避坑指南。
|
7月前
|
Java 容器 JavaScript
从"代码跑不通"到"答辩演示丝滑流畅":毕设部署避坑完全指南
毕设答辩“最后一公里”常因部署失败翻车!本文提供本地一键、云服务器、Docker三种部署方案,重点推荐智码方舟AI生成器——10分钟获取配置完备的部署文档+脚本,规避90%环境问题,助你稳过答辩。
|
10月前
|
域名解析 弹性计算 网络协议
阿里云国际站服务器独立ip有什么好处?独立ip怎么搭建?
阿里云国际站服务器独立ip有什么好处?独立ip怎么搭建?
1139 4
|
9月前
|
人工智能 自然语言处理 监控
2026年适合电商的BI产品推荐,让数据成为核心竞争力
2026年,电商竞争进入“微秒级决策”时代。瓴羊Quick BI凭借AI原生架构、电商专属基因与智能小Q助手,实现自然语言交互、自动洞察与预测分析,助力企业提升转化率、库存效率与营销ROI,让每位业务人员都成为数据分析师。(239字)
|
存储 前端开发 数据可视化
百炼+魔笔,极速开发端到端的大模型应用
随着大模型技术的不断进步,应用创新呈现出蓬勃发展的势头。开发者在基于百炼完成智能体开发后往往还需要解决应用正式生产上线相关的一系列工程性问题,本文介绍如何通过百炼 + 多端低代码开发平台魔笔的云产品组合的方式快速构建一个端到端的大模型应用,为AI创新加码提速。
|
SQL 运维 druid
深度分析:Apache Doris及其在大数据处理中的应用
Apache Doris是一款开源的高性能实时分析数据库,设计用于低延迟SQL查询和实时数据处理,适合大规模实时分析场景。与Apache Druid、ClickHouse和Greenplum相比,Doris在易用性和实时性上有优势,但其他产品在特定领域如高吞吐、SQL支持或数据处理有特长。选型要考虑查询性能、实时性、SQL需求和运维成本。Doris适用于实时数据分析、BI报表、数据中台和物联网数据处理。使用时注意资源配置、数据模型设计、监控调优和导入策略。
|
存储 监控 安全
oss安全性保障
阿里云OSS提供多层安全保障,包括数据加密(服务器端SSE-KMS和客户端加密)、访问控制(身份验证、ACL、签名URL和防盗链)、DDoS防护、沙箱机制、合规性认证和日志审计。此外,还支持WORM策略确保数据不可篡改及版本控制以恢复误删数据。通过这些措施,OSS确保用户数据的机密性、完整性和可用性,满足不同业务的安全和合规需求。
1079 2