#淘书团# “沈从文小说全集”系列7卷，国内知名沈从文研究专家凌宇主编，囊括迄今收集到的沈从文先生所有小说作品。全集共12卷，本次团购为其中7卷，包括《鸭子·蜜柑·入伍后》《阿丽思中国游记》《公寓中·梓里集·采蕨》《神巫之爱·一个天才的通信》《旧梦·石子船·龙朱》《虎雏·阿黑小史》《新与旧·长河》，所收入的已发表作品集或单行本，尽可能采用zui早发表的文本或初版文本，编校中极大程度保持作品发表时的风貌，是一套值得阅读和珍藏的经典文集。定价188元，现团购价56元，全国包快递！https://t.cn/Et6sHPZ
#淘书团#《沈从文小说全集》全12卷，国内知名沈从文研究专家凌宇主编，囊括迄今收集到的沈从文先生所有小说作品，从《鸭子》《蜜柑》《阿丽思中国游记》到《篁君日记》《采蕨》《神巫之爱》，再到《石子船》《虎雏》《如蕤》《边城》《八骏图》……翻开这套书，就走进了一个完整的沈从文小说世界。国家一级美术师李晨等插图，编校中极大程度保持作品发表时的风貌，是一套值得阅读和珍藏的经典文集。定价310元，现团购价96元，全国包快递！
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【阿里云：新零售市场 如何迎接智能化变革？】#阿里巴巴# #新零售# #人工智能#
自2016年新零售概念兴起，距今已有一年多时间，以新零售号称的各种新兴业态层出不穷，从新型商超、VR美妆、无人便利店到淘品牌体验店等等。
对于实体零售而言，如何迎接智能化变革？里面涉及哪些重要的认知变化和方法论上的抉择？面对新零售的未来，核心的关注点是什么？
1.“新零售”现象背后需要商业逻辑支撑
马云在2016年底提出了“新零售”概念，在2017年一整年，也出现了很多所谓的新零售现象。比如电商品牌设立线下体验店，无人零售，比如粉丝经济、网红经济，网红和明星在小红书、微博上种草，然后在电商收割，比如门店里的AR穿衣镜，等等，很多新的现象出现。
面对这些现象，我们可以多问一句，它们背后有着怎样的商业逻辑，有没有一个逻辑可以支撑这个模式长远的发展。因为没有商业逻辑的技术创新，不是真正的技术创新。
比如说无人售货机业态的发展，从整个产业链和供需关系复盘，可以从支撑无人售货机的科技，以及它绑定的商业逻辑思考。利用科技与逻辑这种思考模式，对一个业态能否长时间可持续发展，可能会有更明确的判断。
2.新零售的本质：数据驱动的人、货、场重构
从人层面说，关键词是数字化解析。通过大数据，对人进行解析，了解他的需求和体验；之后根据所了解的内容，做分类的识别和触达，从而提高转化率，增加消费者对品牌的信任度。
从货层面说，关键词是数字化支撑。利用数据进行选品，从而达到柔性、精准对供应。此外就是对物流效率的提高。
从场层面说，关键词是数字化沉淀。比如在交互场景实现商品数字化，交易场景实现支付自动化，交付场景实现服务升维。
在这个重构过程中，最重要的就是数据的全向流通和闭环。只有把以上的关键环节都设法实现了数字化，人货场的重构才能成立。
实体零售智能变革
1.智能变革的背景
科技普及率在未来五年的增长，是促使实体零售发生智能变革的第一个重要背景。
现在云计算和云储存已经比较普及，传感器、自动识别等科技发展也很先进；预测分析等技术在未来几年会保持几乎每年30%增长。这些技术的普及，是我们做数据沉淀和数据解读的基础，新型的业态就是在此发展起来的。
比如，云计算是从最前端到最后端打通数据的底座。如果所有信息都储存在一个云平台上，数据的共享和不同商业间数据的打通，就会变得很容易。
中国商品零售增速趋缓，网络占比不断上升，是促使实体零售智能变革发生的第二个重要背景。
中国百家大型零售企业，在过去几年它们营收额的增速显著下降，而网上零售占比不断上升。这对实体零售，尤其是零售通路是双重的打击。最近几年，电商的增速也呈现出下降的趋势。所以在2016年最低点的时候，阿里提出要做新零售。
可以说，线上线下都对新零售有需求。同时，新零售也不是线上抢线下的流量。而是在消费升级的大背景下，怎样用新方法，加速业态升级和业务增长。
2.什么是智能变革：数据为本，AI驱动的运营决策重构
我们给实体零售的智能变革的定义是数据为本，AI驱动的运营决策重构。
数据是基础。现在我们做决策更多的是凭经验，未来我们要发展到凭数据。AI驱动指随着这种前沿科技的成熟，要用智能化的方式，将数据真正的含义解读出来。在此基础上，将运营决策的流程与数据驱动的方式匹配。
在进行智能变革跃升的途中，我们认为第一步或者说最重要的一步，是先让消费者关系重构，增强消费者对品牌的认知，最佳优化他们的体验。
第二个重要的方面是，对于商家而言，怎样实现运营效率的提升。比如利用数字化和智能化的方式，管理库存，进行选址等。
在消费者和商家两方面都达到最优时，就要思考如何实现需求与供给之间的精确匹配。我认为在数据智能和网络协同的基础上，才能实现真正意义上的柔性供给，实现个人需求与商品供给间精准的匹配。
3.重构消费者关系：如何捕获消费者心智？
当前有几个趋势，或者说现象，第一个是行业的边界模糊化、IP属性凸显。举个例子，小米。小米的平效是非常高的，有26到27万。而一个普通零售店的平效约为3到4万。通过做品牌的延伸和拓展，小米将一个低频的行为变成了高频的行为。
这是一个启发，在提供商品时，不见得一定要把品类的边界明显化，或者可以先以明显化的手段树立一个强认知，之后进行外延。例如盒马鲜生，建立了以吃为中心的体系后，再延伸到便利店。
面对当前行业边界模糊化的现状，或者说消费者需求可以在不同的品类间进行跃升这样的形态，我们要思考如何定义最终提供给客户的东西，这需要我们更深度地理解消费者，以他们的需求为本源，拓展商业边界。
第二个是品牌反射弧明显化。品牌成了首层过滤网，缺乏粉丝收集与粉丝运营的品牌加速淘汰。
随着消费升级和消费主题年龄层次变化，品牌的反射弧更加明显。例如，70后会比较关注性价比，80后会关注能否免费得到某些东西，90后、00后则会觉得付费得到的才是好的东西。
自2016年新零售概念兴起，距今已有一年多时间，以新零售号称的各种新兴业态层出不穷，从新型商超、VR美妆、无人便利店到淘品牌体验店等等。
对于实体零售而言，如何迎接智能化变革？里面涉及哪些重要的认知变化和方法论上的抉择？面对新零售的未来，核心的关注点是什么？
1.“新零售”现象背后需要商业逻辑支撑
马云在2016年底提出了“新零售”概念，在2017年一整年，也出现了很多所谓的新零售现象。比如电商品牌设立线下体验店，无人零售，比如粉丝经济、网红经济，网红和明星在小红书、微博上种草，然后在电商收割，比如门店里的AR穿衣镜，等等，很多新的现象出现。
面对这些现象，我们可以多问一句，它们背后有着怎样的商业逻辑，有没有一个逻辑可以支撑这个模式长远的发展。因为没有商业逻辑的技术创新，不是真正的技术创新。
比如说无人售货机业态的发展，从整个产业链和供需关系复盘，可以从支撑无人售货机的科技，以及它绑定的商业逻辑思考。利用科技与逻辑这种思考模式，对一个业态能否长时间可持续发展，可能会有更明确的判断。
2.新零售的本质：数据驱动的人、货、场重构
从人层面说，关键词是数字化解析。通过大数据，对人进行解析，了解他的需求和体验；之后根据所了解的内容，做分类的识别和触达，从而提高转化率，增加消费者对品牌的信任度。
从货层面说，关键词是数字化支撑。利用数据进行选品，从而达到柔性、精准对供应。此外就是对物流效率的提高。
从场层面说，关键词是数字化沉淀。比如在交互场景实现商品数字化，交易场景实现支付自动化，交付场景实现服务升维。
在这个重构过程中，最重要的就是数据的全向流通和闭环。只有把以上的关键环节都设法实现了数字化，人货场的重构才能成立。
实体零售智能变革
1.智能变革的背景
科技普及率在未来五年的增长，是促使实体零售发生智能变革的第一个重要背景。
现在云计算和云储存已经比较普及，传感器、自动识别等科技发展也很先进；预测分析等技术在未来几年会保持几乎每年30%增长。这些技术的普及，是我们做数据沉淀和数据解读的基础，新型的业态就是在此发展起来的。
比如，云计算是从最前端到最后端打通数据的底座。如果所有信息都储存在一个云平台上，数据的共享和不同商业间数据的打通，就会变得很容易。
中国商品零售增速趋缓，网络占比不断上升，是促使实体零售智能变革发生的第二个重要背景。
中国百家大型零售企业，在过去几年它们营收额的增速显著下降，而网上零售占比不断上升。这对实体零售，尤其是零售通路是双重的打击。最近几年，电商的增速也呈现出下降的趋势。所以在2016年最低点的时候，阿里提出要做新零售。
可以说，线上线下都对新零售有需求。同时，新零售也不是线上抢线下的流量。而是在消费升级的大背景下，怎样用新方法，加速业态升级和业务增长。
2.什么是智能变革：数据为本，AI驱动的运营决策重构
我们给实体零售的智能变革的定义是数据为本，AI驱动的运营决策重构。
数据是基础。现在我们做决策更多的是凭经验，未来我们要发展到凭数据。AI驱动指随着这种前沿科技的成熟，要用智能化的方式，将数据真正的含义解读出来。在此基础上，将运营决策的流程与数据驱动的方式匹配。
在进行智能变革跃升的途中，我们认为第一步或者说最重要的一步，是先让消费者关系重构，增强消费者对品牌的认知，最佳优化他们的体验。
第二个重要的方面是，对于商家而言，怎样实现运营效率的提升。比如利用数字化和智能化的方式，管理库存，进行选址等。
在消费者和商家两方面都达到最优时，就要思考如何实现需求与供给之间的精确匹配。我认为在数据智能和网络协同的基础上，才能实现真正意义上的柔性供给，实现个人需求与商品供给间精准的匹配。
3.重构消费者关系：如何捕获消费者心智？
当前有几个趋势，或者说现象，第一个是行业的边界模糊化、IP属性凸显。举个例子，小米。小米的平效是非常高的，有26到27万。而一个普通零售店的平效约为3到4万。通过做品牌的延伸和拓展，小米将一个低频的行为变成了高频的行为。
这是一个启发，在提供商品时，不见得一定要把品类的边界明显化，或者可以先以明显化的手段树立一个强认知，之后进行外延。例如盒马鲜生，建立了以吃为中心的体系后，再延伸到便利店。
面对当前行业边界模糊化的现状，或者说消费者需求可以在不同的品类间进行跃升这样的形态，我们要思考如何定义最终提供给客户的东西，这需要我们更深度地理解消费者，以他们的需求为本源，拓展商业边界。
第二个是品牌反射弧明显化。品牌成了首层过滤网，缺乏粉丝收集与粉丝运营的品牌加速淘汰。
随着消费升级和消费主题年龄层次变化，品牌的反射弧更加明显。例如，70后会比较关注性价比，80后会关注能否免费得到某些东西，90后、00后则会觉得付费得到的才是好的东西。
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