按照上面的过程推演下去的话，未来一定会迎来一个连物体传送（量子物理学里说过这个事儿）都可以通过互联网完成的时代。到那个时候，数字生活空间就是完整的了，没有了时间和空间的阻碍，一切将变得实时、零成本、无限个性化。

但就像上文提到的，这个事情在目前还不行，还需要一些时间。所以我们此刻说的数字生活空间其实是一个不完整的数字生活空间，是一个正在构建中的数字生活空间。在已经完成构建的空间当中，我们经常会受到那些没有完成的部分的牵绊，效率瞬间低下来，比如物流、库存、农产品的种植、工业生产，这些事情此时此刻是无解的，我们只能翘首期盼完整的数字生活空间早日到来。

或者还有一种情况，就是你的商业模式恰巧在已建成的数字生活空间当中，那确实是极好的。

基于这个状态，我们设想出了服务化新零售有可能出现的几种模式。

完全服务化模式

完全服务化模式即所有业务流程都在完整的数字生活空间中。在这种模式下，新零售可以是理想化的，以大数据来判定实时变化的规模化的个性需求，再利用人工智能、柔性生产、程序生产等方式进行规模化个性化生产，并利用精准渠道将这种产品或服务推送给用户。可以说，这是一种非常完美的数字服务化商业模式。

这个类型的企业或者业务在信息服务领域是有的，比如今日头条，但对于其他类型的业务参考意义并不是特别大。

今日头条可以根据用户的浏览习惯积累大数据，并且把每一个用户进行标签化，可以说，用户用得越多，标签就越准确，今日头条对用户的了解就越准确，对用户的需求也就抓得越准确。从理论上讲，它能够通过用户的浏览习惯、在页面上的停留时间、用户的定位等数据，来判断用户什么时间、什么情景下需要看什么新闻和信息。

今日头条所提供的产品，就是网络中所有内容的精准推送。这些内容通过关键词以及语义分析，也会形成一些标签，而当这些标签和用户的标签匹配的时候，今日头条平台就会将其推送给相应的用户，这其实是一种实时的个性化生产。

在产品或服务价值的交付上，今日头条直接把这些信息内容通过平台，以不同账号推送不同内容的形式，精准地推送给用户。

所以，完全服务化模式无非三步：洞察或预测动态、个性化需求；实时的规模化个性化生产；实时的精准化交付。

这在新闻领域目前貌似是可行的，但换一个领域就不得而知了。比如在服装、餐饮、零食等领域，需求信息这种大数据的来源是个问题，在工业基础上进行实时的规模化个性化生产是个问题，如何实现精准交付更是个问题。

在信息服务之外的其他领域，我们还没有发现成熟和完整的案例，至少在可见范围内没有。不论你提供的是什么样的产品或者服务，最终其实都会变成服务，而且是个性化的服务。你所遇到的最大挑战，就是要想方设法把这种个性化的服务进行规模化复制，以便获取利润。

为了方便理解，我们来模拟一个家居用品生产商的服务化新零售方式。

同样，一切要从获取个性化需求开始。假设你和阿里巴巴、京东、腾讯、今日头条等平台一样获取了大数据API（应用程序编程接口），你有一个庞大而高效的数据处理团队，也有运算能力足够的硬件设备（超级计算机天河Ⅱ号之类的），你根据用户手机号码之类的线索把这些数据进行汇总和交叉，便会得到基于每一个用户的个性化需求特征，并可以将之标签化（千万不要忽略，这个数据是动态的，每秒钟都会变）。然后你发现，在北京天坛附近有很多人都有购买家居商品的需求，但需求又各不相同。其中有一个年轻女性，貌似很喜欢各种奇形怪状的马克杯。你为了提升用户的决策速度，更有倾向性地引导这个用户做决策（比如将其引导至利润高、库存大的产品或服务），就通过相关平台向她推送广告，告诉她，她喜欢的小猪佩奇喝豆汁形状的马克杯现在有优惠。而后她便顺利下单了。

这时候你需要判断你的生产流程是不是全是线上的，是不是可以做到程序化生产。假设可以，你的个性化需求运算结果会直接用物联网的方式给智能化柔性生产线（比如3D打印矩阵工厂）下单，于是生产线开始实时制造这款马克杯，并快速完成生产、质检、包装、订单复核等流程，之后转交给交付系统。请注意，不要把这个所谓的矩阵工厂理解为在某个工业开发区占地几十亩、有厂房、有设备、门口挂着国旗、有保安看门的工厂。这种依靠物联网方式搭建的生产矩阵，很有可能就在你家旁边商业楼的地下二层，这是一种分布式的矩阵，只在互联网和数字生活空间中是聚合在一起的，在线下的三维空间中，它很有可能是分散的。为什么？因为要考虑物流配送。目前所有的物流系统都无法真正满足实时化交付，所以分布式的生产线或者仓库对于提高效率是必不可少的。生产线或者仓库应该如何分布？这还是大数据说了算。

接着，北京天坛西里小区这个人订购的小猪佩奇喝豆汁形状的马克杯被生产出来了。由于生产线就在天坛东里小区地下室，所以你通过线上自动下单的方式，叫个闪送服务，不到20分钟，马克杯就送到用户手中了。

最后，你把这个个体的流程复制大约14亿次，就是在我国境内的服务化新零售了。如果是全球的，那就复制大约70亿次。

可以看到，要形成完整的服务化新零售链条，我们还有很多基础建设工作要做，有许多流程需要重建，这不是一日之功，也不是靠一家企业就能完成的。

模块服务化模式

在不完整的数字生活空间中，业务流程有一部分是服务化的，而另一部分则延续工业化模式，这两个部分互相交错，分不开，在短时间内也无法完全服务化。我们可以把整条业务链变得尽可能个性化兼顾规模化，我们说这种新零售是在传统流程的某个环节中有限度的服务化。

比如阿里巴巴在新零售领域尝试的盒马鲜生。由于后面我们有专门章节解释这一类型的新零售，所以在这里并不多说。大家要注意的是，那其实只能算是模块服务化模式。(www.daowen.com)

接触过盒马鲜生的同志们都应该有感觉，它并没有我们想象的那般智能和“懂”我们。你可以把盒马鲜生的线下店理解成一个利用支付宝结算的综合超市。有人说，不对，那里面还卖饭，像个大排档，而超市没有大排档，我们可以在盒马鲜生里把饭给吃了，不用到门口结账。难道新零售仅限于把原本在超市外面的大排档搬到超市里面，还撤掉收银台么？显然不是。

这事不能怪侯毅，更不能怪马云。原本可以因为阿里巴巴庞大的订单数据而变得无比“懂”我们的盒马鲜生，没有发挥出它应有的力量。因为它对数据“知道”了，就仅仅是“知道”了，并不能实质性地做什么，而海鲜的养殖、蔬菜水果的种植、大部分菜品的制作，都不能和它的后台“大脑”相匹配，你叫它如何真正“懂”你呢？

“大脑”知道用户在未来6个小时想吃“榴莲炖澳洲龙虾钳”，可偏偏这时候仓库里没有榴莲或者没有龙虾，盒马鲜生是没法给用户变出来的。或者你非得说，这两样东西盒马鲜生一般都有，不会断货，那咱换一个。北京西城白塔寺附近有个人想吃“麻豆腐炒印尼黑果”，来吧，盒马鲜生，你“懂”一下试试？

当然，这仅仅是举例子，不是抬杠，也不是说盒马鲜生做得不好。恰恰相反，盒马鲜生正是在技术允许的范围内创造各种可能。由于受到各种技术的限制，我们还很难在每个领域都做到完全的数字服务化。我们有大数据，但没有柔性生产；我们有柔性生产，但没有精准物流；我们有精准物流，但没有实时的精准信息推送……

前文讲了，数字服务化的达成方式主要有三种：一对一的个性化服务、多对多的规模化个性化服务、一对多的数字规模化个性化服务。我们可以把数字服务化进行拆分和模块化，看看新零售中，有哪些环节和模块是可以被服务化的，哪些不行，哪些日后可以。

下面有一个表，方便大家理解和记忆。

续表

续表

续表

综上所述，大家可以看到服务化新零售都包括哪些内容、哪些模块，而你的企业能在什么样的地方、以什么样的方式、以什么样的程度做到服务化呢？

坦白讲，截止到本书截稿时，我们还没有看到有哪个企业或行业能够做到完全服务化的新零售。我们可以依照现有的科技和商业规则，实时洞察最新的技术并积极应用，逐步在各个模块上进行服务化新零售的革新和尝试。

阶段服务化模式

沿着前面的表格来看，传统工业模式的业务结构在向新零售改革的时候，往往会遇到很多限制。有一些限制使整个模块无法做到服务化，但也有另外的情况，比如可以在某些模块做到服务化，但是无法做到极致。这就是阶段服务化，即阶段性完成每一个模块的服务化变革。

拿大数据来说，我们有完整的全人类的大数据固然好，但问题是我们没有，而且短期之内都不太可能有。如果此时我们手里有3500万用户的数据，能不能先用着呢？总聊胜于无吧？

对于数据重要性的认识，良品铺子公司的表现可圈可点，这在本书案例部分会有详细说明。

良品铺子在早期就开始有意收集和积累各种数据。利用这些数据，良品铺子可以开发、改进新品，可以精准投放广告，可以在精准渠道销售产品。仔细观察就会发现，这种精准其实还是类型化或者标签化的，确实比工业时代的人群细分精准和详细得多，但比起我们所说的数字生活空间中，针对个体需求的、动态变化的洞察和柔性生产，还是有很大提升空间的。

这是技术发展的必经过程。即便这样，如果我们掌握了几千万用户的动态数据，依然能够在这个市场当中占据不小的先机。

在阶段性的新零售模式中，从今天开始积累数据，绝对不晚，绝对有用，绝对会有看得见的进步。

当我们看到了服务化新零售的几种完整以及不完整的形态，各位读者应该对号入座。马云说的没错，未来没有电商，只有新零售。因为电商只是在网络上，而随着数字生活空间逐步完善，它深入我们生活的每个角落，线上、线下会被打通成一个完整的空间，我们的商业活动、生产活动，甚至农业、畜牧业中的各类种植与养殖活动，都会在数字生活空间当中进行。这是新零售真正的战场所在。不进入这个市场，就只能等着落后甚至被淘汰了。

不可否认，由于科学技术发展的限制，在某些环境和领域中，传统的农业模式和工业模式还是根深蒂固、牢不可破，我们有时候也会觉得新零售革命离我们挺远，一切还都处于科幻状态。但其实，新零售以及你认为科幻的一切，就发生在我们的身边，已经发生了或正在发生着。