服务化新零售，其核心概念在于数字生活空间的构建给企业、商业环境带来的变革。
我们先给大家一个通用的模型，大家可以根据这个模型，来判断服务化新零售的基本逻辑。
我们从上到下来解释这张图。
实时的规模化的个性需求
这是所有事情的起点，也是所有事情的终点，这其实是人类最核心的需求状态。而随着科技的不断进步，我们会越来越接近可以完全满足人们这种需求的状态。
用户界面
我们不称之为终端，不称之为渠道，原因在于其形态过于多样化，而且有的时候我们几乎看不出这是在销售还是在讨论，又或者是在生活。这个价值交付的过程深深嵌入我们的日常生活，无法被清晰地分割出来，不存在一方向另一方传递价值、交付价值的情况，也没有一个明确的方向。在这里，唯一可识别的就是交付的过程，我们找到了用户的需求，把我们的服务交付给用户，那么这个进行交付的地方，就是我们说的用户界面。再次强调，这可能不是一个具体的地方，而是掺杂着交付空间、交付机会、交付方式、交付场景的多种意义的统称。
比如我们使用苹果手机，苹果所交付的价值就有很多种类，有实物的手机硬件，有手机带来的具体但却是非实物的功能和解决方案，还有手机给用户带来的精神上的、情感上的价值。这些价值的交付不是在同一个维度当中的，但都属于这个企业、这个品牌所交付的价值。
用户获得了多重的体验，而作为服务者的企业，也在体验这种交付过程。随着数字化的不断深入，这种体验在用户界面中的表现还包含着各种信息的多方向传递和交换。生活者——也就是用户——和服务者的信息交换，生活者之间的信息交换，服务者的服务系统中各个环节、个体的信息交换，这些都将体现在这个界面当中，并综合影响着这个界面的运转机制、运转效率。
这是服务化新零售中最前端，也是最表象的一个环节，是我们能够通过现象清晰观察到的一个环节。
服务链
在服务化新零售的系统中，其实不存在孤立的产品和服务，产品和服务一定是互相交织形成一条链，才能综合解决生活者的各种需求。而其中的每一个个体产品和服务，也会在整条服务链中找到自己的位置，并通过服务链体现价值。
围绕着服务链，有两大后台系统，分别是大数据和智能生产（或称柔性生产）系统。
大数据是服务化新零售的所有活动的指导机制和线索。一切活动的方针、具体的执行方案的制定都应该在大数据的指导下完成，否则就做不到既个性化又规模化，而且精准快速地解决用户的需求。
智能生产则是具体创造价值的过程，是在大数据指导下创造价值，并最终传递到界面、交付给用户的核心创造环节。在服务化新零售当中，也只有智能生产即柔性生产才有可能快速而又精准地满足用户的需求。(www.daowen.com)
这里要特别说明一下的是，完全的大数据在这个时代还并不存在，包含世界上的所有人、所有机器、商业、经济，甚至是环境、生物、气候等在内的完全数字化、动态化的大数据，在短时间内还不太会出现。我们再次强调，如果需要驱动服务化新零售，那么，在服务化新零售中的大数据，至少需要包含三种类型。
第一，订单类数据。这部分数据最容易获得，阿里巴巴、京东等电商平台这些年所积累的订单数据，以及各种零售企业的订单数据、快递公司所掌握的订单数据、支付机构所掌握的订单数据，都是我们可用的数据。这一部分数据比较直接地反映了用户的购买习惯、购买频次，以及购买力等传统营销当中所需的大部分事实依据。但对于服务化新零售，这部分数据还是不够的。
第二，资讯类数据。我们都知道，目前的大数据技术是对个体化的用户做标签画像，描述这是一个什么样的用户。而单从订单当中，是无法完整以及立体地了解一个用户的喜好、性格、习惯的。但是资讯类数据却可以做到这一点。我们所说的资讯类数据，是指新闻、社交、视频等平台积累的有关用户的阅读习惯、观影喜好以及人际关系、话题等各种他们在实际接触信息咨讯时所积累下来的标签和数据。这部分数据目前是极为分散，极不成体系的，却是我们所需要和必须用来构建个体化人群画像的关键。有了这些数据和画像，我们才能对我们的个体用户进行描述和判断，进行预测和推演，才能够知道他们喜欢什么、可能还喜欢什么、他们的喜好未来会怎么变化。
第三，生活类数据。比如，高德地图记录了路况信息，有可能也记录了我们的运动坐标轨迹（只是臆测，并没有证据显示高德地图记录了我们的坐标轨迹）。这些数据能够非常真实地反映我们实际的生活习惯、工作情况、收入结构、家庭关系，并能在各种真实的应用场景中找到具体的精准的用户。这部分数据目前大都掌握在一些生活服务类应用和企业手中，比如移动运营商、导航应用、订餐应用等等。
需要注意的是，目前生活类数据的合法入口其实并不多见，很多企业即便掌握了这些生活类数据，也会因为隐私问题无法公开，无法对其进行商用。但有一个产品例外，这就是智能音箱。我们曾经判断智能电视将是生活类数据的合法入口，但事实上，我们看到智能音箱可能将替代智能电视变成这一类数据的入口和整合中心。小米的智能家居系统能够探测居家环境的温度、湿度、空气质量、水质、光线等，现如今已经进入千家万户，同时一些智能化控制设备，也随着智能家居进入了我们的生活。而整合这些系统的中央平台，就是小米自己推出的智能音箱——小爱音箱。随着小爱音箱在人工智能上的不断进步，以及和其他数据、服务的不断对接，其应用场景将越来越多，以至于我们为了获得它给予我们的便利生活，允许也愿意它获取自己的一些生活类数据。这就给整个服务化新零售的数据系统提供了一个美好的未来。
最后，围绕着大数据和智能生产，企业要重构管理方式，以满足实时变化的用户需求，并重构生产方式和流程，以适应智能生产快速、动态的要求。
在实际操作当中，对于企业，我们其实可以看到大数据、需求提炼、柔性生产、仓储、物流、促销信息推送、销售渠道、配送、用户反馈这九个环节在影响和控制着企业的服务化新零售工作。
一个企业，如果需要建立自己的服务化新零售系统，就要根据上面这九个模块来综合建设。
我们在本书的第二章提到的完全的服务化、模块的服务化、阶段的服务化，即是建立在这个模型的基础之上的。企业可以根据自身的特征和优势，以这些模块为线索，逐步建立整条服务链。企业在哪里具有更大的优势，就先着重去建立完善那一个模块的服务化体系。在现在这种分秒必争、寸土必争的环境中，初期就大而全的可能性基本不存在，在一个又大又全但是基础薄弱的系统中，企业也很难正常运转、保持盈利。在投入大却无法良好运转且无法盈利的情况下，企业是无法长期坚持的。
所以我们强烈推荐初期步入服务化新零售的企业可以以模块化的方式逐步建立自己的新零售服务链。在服务链尚没有完全建成的阶段，可以将模块的具体功能作为产品和服务发挥作用，产生效益，并在运转过程当中逐步完善。这才是一条切合实际的成功之路。
在这里我们还是要不厌其烦地重申和强调，不论你的新零售从哪个模块开始建立，都一定不要忽略大数据这个核心的、根本性的模块。在建立和运转自己模块的同时，一定要不遗余力地去积累数据，建设自己的大数据系统，完善数据的管理、挖掘、应用机制。这才是在服务化新零售领域当中最值钱、最核心，也是最不可或缺的部分。
【注释】
[1]官批，指北京官园商品批发市场；动批，指北京动物园批发市场，它们均是我国早期建设的小商品批发零售市场。
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
