理论教育 区块链驱动未来应用-区块链+未来应用

区块链驱动未来应用-区块链+未来应用

时间:2023-11-19 理论教育 版权反馈
【摘要】:“区块链+新零售”不仅仅是新经济的风口,也不是简单的联姻关系,而是一种必然。相关调查也表明,无论是专业人士还是普通消费者,均认为区块链技术将在未来产生重大影响,而受影响力度最大的行业,就是零售。“区块链+新零售”,不单单是商誉的重塑,数据的重构,而是通过移动互联网拉近了商家与消费者之间的距离,更清晰地掌握消费数据,了解消费者的喜好、行为和消费趋势,对企业和商家组织生产和货源有直接性的数据驱动作用。

区块链驱动未来应用-区块链+未来应用

新零售,即企业以互联网为依托,通过运用大数据、人工智能等先进技术手段,对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造,进而重塑业态结构与生态圈,并对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式。可以说新零售的目标就是如何提高效率,让消费者获得更好的体验。新零售与区块链的结合,正是新零售日后发展与突破的方向。

随着互联网时代打通了线上线下的营销活动,让商家与消费不但缩短距离,购买商品的便捷性也大大提升。能让新零售业态持续不断发展的根基是“信任”,只有解决信任问题才有成交。

区块链技术正是为了信任而诞生的,随着数字金融等新兴业态的发展和完善,会催生出新一轮的零售革命。新零售概念下,销售的不再是单纯的商品,而是服务,服务一个个具体的人,是真正的以人为本。

“区块链+新零售”不仅仅是新经济的风口,也不是简单的联姻关系,而是一种必然。相关调查也表明,无论是专业人士还是普通消费者,均认为区块链技术将在未来产生重大影响,而受影响力度最大的行业,就是零售。我们知道,新零售一定离不开互联网,它是前提。先前,电商时代到来曾一度引发线上商业的繁荣,但如今传统电商无论是流量增长,还是存量客户的转化,都面临“瓶颈”。诸如区块链、云计算、大数据、人工智能等技术的出现,在一定程度上破解了这些“瓶颈”,为其发展注入了蓬勃的新活力。具体到区块链技术在电子商务方面的创新应用,具体表现在以下方面:

第一,营销环境需要改善。由于电商之间竞争激烈,信誉是电子商务营销必不可少的手段之一。但是,在虚拟网络中信誉的真实性很难保证。除了一大部分用户担心商家的报复,一般都会给予较好的等级评定的情况外,有些商家会通过赠送额外商品或小额返现的方式,博取违背买家意愿的评语。而少数恶意的卖家甚至会通过大量注册虚假客户或者盗用客户信息,在自家网店内进行信誉评定。另外,对于商品推荐也常有虚假信息泛滥。种种因素导致的信息不准确已经使电子商务营销逐渐趋于形式化,营销环境不得不改善。运用区块链技术,可以对现有的信誉系统和推荐系统的不足之处进行优化,保证系统数据的准确性,并提高系统的实用性。用户的消费体验数据存储在区块链上,防篡改,可追溯;并且去中心化的结构使每个节点具有了自治能力,为用户的如实评价创造了环境。

第二,实现交易的去中心化。比如微信、QQ等就是去中心化的商务模式。但由于失去了中心化第三方的信誉保证,真正做到不受中心化兼管很难付诸实施。而区块链可以推进相应变革,实现完全的自由贸易,不会产生交易成本,也没有人能审查交易双方及交易过程,消费者因此不用担心个人信息被泄露和滥用,商家也不用再担心自己的客户源受控于第三方。加之整个交易过程公开透明,全程都记录在区块链上,一旦有用户发现非法交易或者售卖假货,马上向执法部门举报,由相关部门进行惩罚。(www.daowen.com)

第三,在线支付系统得以升级。区块链支付的出现撼动了中心化支付模式,相对于网银支付和第三方支付来说,实现了去中心化会具有更高效的支付体验。它能让参与者分享实时账本,并采用去信任的共识机制验证交易的真实性,由于不需要中心机构进行审核,因此节约了大量的交易成本。最重要的是,区块链支付是建立在点对点网络之上的,可以实现全天候支付及跨境支付,其透明性及防篡改性也能有效减少或防止国际商业贸易中的欺诈行为。

第四,区块链技术具有溯源功能。比如京东,利用区块链技术将不同商品流通的参与主体的供应链和区块链存储系统相连接。其中包括原产地、生产商、渠道商、零售商、品牌商和消费者,使每一个参与者信息在区块链的系统中可查可看。尤其是在食品行业,以牛肉为例,通过所购买牛肉的唯一溯源编码,消费者清楚地了解所购牛肉的真伪、全程追溯信息,极大提升信任。

第五,区块链能够将零售行业交易数据碎片化、交易节点多样化、交易网络复杂化进行整合,区块链技术具备多个交易主体的共识机制、分布式数据存储、点对点传输和加密算法等多项基础技术,天然适用于零售供应链的端到端信息管理,为消费者保驾护航。

“区块链+新零售”,不单单是商誉的重塑,数据的重构,而是通过移动互联网拉近了商家与消费者之间的距离,更清晰地掌握消费数据,了解消费者的喜好、行为和消费趋势,对企业和商家组织生产和货源有直接性的数据驱动作用。

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