互联网技术的更新迭代，让人们的生活发生了巨大的改变，相较于传统的销售模式，如今比较流行的销售模式已经转化为新零售。新零售相较于传统的零售更加具有个性和特点，通过电商互联网的结合，让消费者能够得到更好品质的产品以及服务，同时还能够采用更加优质的供应链。
由于缺少了中间商环节的利润，商家不仅能够降低成本，还可以将整个供应链持续优化。但国内目前的新零售营业模式同样也面临着挑战，在业务上来说需要完成线上与线下的深度结合，需要大量的数据贯穿整个经营链来形成完整体系。
新零售模式能有效提高顾客转化率
新零售销售模式能够给消费者提供更好的消费体验，各种各样高端的技术能方便人们的生活，提高顾客的复购率。例如可以利用实时场景推送的引导方式，来满足消费者的种种场景需求，给正在加班的职场人推送夜宵优惠，给在外旅游的消费者推送当地优惠的门票等等。
精准的实时场景推送，能让消费者打开软件的频率提高30%个点左右。同时，场景识别也可以让更多消费者，在线下场景就能够得到想要的服务，加入消费者与之相关的因素进行关联推荐，也能够起到非常好的转化效果。
新零售模式最大的优势就是可以利用互联网巨大的流量，向商家提供精准的获客能力，并且还能做到根据效果进行跟踪。商家也可以通过各个软件的内部销售渠道，精准挖掘更多的潜在顾客，收集线上的特征，总结顾客画像，给类似顾客发送线下体验优惠券。
这不仅可以引导用户到线下专卖柜购买，同时也能将转化率提高到%左右，整个过程都可以做好转化率以及运营成本控制。
互联网技术能够让商家在开店的同时，洞察服务范围内所有的潜在顾客以及现有的会员数量。通过对这些人数的排序，可以让商家安排数量不同的人员到小区中派发传单，引导小区的人下载该应用完成交易，只要交易数据比较多，就能够计算每一个小区的渗透率。
通过这种手段，不仅可以持续且有目标的进行更新迭代，同时当渗透率达到稳定增长以后，就可以停止对该地区的推广，大大降低营销成本。同时线下做广告也可以利用定向投放的方式，根据不同的标签来选择定向人群，计算每一个广告位需要的人群，帮助商家更好的进行投放广告。
经营过程智能化可预测商家发展趋势
合理地运用新零售技术，也能够实时看到每一个门店的客流量统计。根据不同时段的客流量进行客流结构重组和客户画像，根据每一类客户和每次购买东西的种类更好的进货，将每个渠道的转化结果都达到最好。
通过一段时间的沉淀，可以设计出一套比较标准的经营实践方案，包括会员关系维稳和品类优化以及拉新用户策略等等，能让每一个门店的经营模式不再简单地依赖于店长的经验。新营销模式的经营过程智能化，可以帮助商家根据已经开店的数据，预测未来一段时间的客户数量，帮助预测的销售额，更好的盈利。
由于不同城市的消费者对于商品的偏好不太一样，而新零售模式之下的选品好坏直接关系到整体营收。因此，也可以利用不同服务区内消费者的偏好，来构建基本的需求模型以及系统，有针对性的选择合作商渠道，及时做到自动补货和选品，为该区域的消费者提供最符合用户需求的商品。
这一个环节在线上销售平台中是非常重要的。当顾客在线上下单后，选用新零售模式的平台，就会根据顾客的订单进行门店选择以及配送，这也是商家的成本构成之一。
大数据无法识别用户线下行为
通过大数据强大的挖掘能力，商家也有一定能力利用这巨大的数据来构建合适的机器模型，挖掘更加有价值的用户信息，并且对未来的发展趋势作出预测。但大数据的基础是线上业务的数字化，通过互联网的优势，将每个用户的个人行为以及商品的详细信息呈现在消费者眼前。
然而目前面临的挑战就是，线下的信息并没有商家想象中的那么理想，由于互联网可以对消费者的消费路径进行识别，甚至可以细化在到某个业务停留了多长的时间。
但是互联网对于用户线下的行为就难以识别，准确率差了很多，由于门店交易的数字的话，往往需要借助各方面业务的力量。因此当新零售门店没有现金支付时，才可以做到与线上同水平的数字变化。
新零售模式的电商智能化最大的特点就在于可以将购物模式变得比较个性，使消费者能够以最小的决策成本获得理想中的商品。但是新零售的这种智能化也需要做到各个环节吻合以及匹配，包括在供应链上的需求，都需要一定的数据和算法累积。
从宏观上来看，新零售当中消费者货物和场景的不同属性以及他们之间的关联，大多数都与逻辑上的数据建设一致。不过由于数据的不同和特殊性，挖掘的方式也有所不一样。每一个消费者几乎都暴露在大数据之下，新零售模式就是通过对大数据的用户统计和分析，才得出这样的结论。
根据不同的群体进行有针对性的销售，同时也能够降低商家的成本把握品控，改变消费者的购物方式，根据消费者的消费路线以及偏好模型，在各个不同的场景产生精准的需求预测。
不仅可以给消费者提供更好的服务体验，同时也能让他们以最小的成本买到心仪的商品，而新零售模式也可以运用预测和统筹学来构建完整的机器优化算法，面向不同的应用场景，建立一个智能化模型。