线性资本与「甲子光年」邀请了5类行业探索者进行了一场深度脑暴

近日，线性资本与「甲子光年」联合举办了一场“新零售”面壁者联盟闭门沙龙，邀请了来自传统零售公司、为零售行业赋能的创业公司、互联网巨头、投资机构、学术科研机构的5类行业探索者，共同进行了一场深度脑暴。

参会嘉宾包括可口可乐大中华区及韩国区CIO张杰、怡和集团主席许立庆、玛氏中国数字化创新技术选型负责人于龙、腾讯智慧零售负责人李有祥、京东首席战略官廖建文、曾鸣书院联合创始人张笑凡、线性资本创始合伙人王淮、高瓴资本toB负责人黄立明、观远数据创始人兼CEO苏春园、中科视拓CEO刘昕等。

在长达5小时的探讨中，大家分享了最一手的实践经验，吐槽与脑洞齐飞，所有人卸下了“商业互吹”，开展了一场真诚的“批评与自我批评”，其核心议题如下：

到底什么是新零售？

谁为新零售付费？

做定制没增长，做标准没收入，两难如何解决？

技术能力是越强越好吗？

新零售的路径选择？

到底什么是新零售？
新零售是什么？不同背景的新零售实践者，回答各不相同。

阿里巴巴是新零售概念的提出者，由阿里前参谋长曾鸣创立的曾鸣书院联合创始人张笑凡认为，一个产品、服务或方案，只有真正提升了核心业务环节的效率，才称得上新零售。

在他看来，现场分享中，一个为家居行业提供AI、AR营销工具的产品就不是典型的新零售：“不能说把餐厅的菜单换成iPad点餐就是新餐饮；同样，把家具城的画册换成VR、三维动画也不叫新零售。”

阿里巴巴CEO张勇也曾多次在公开场合表示，不能狭义地将新零售理解为线上、线下的互动和融合，他认为“围绕着人、货、场中所有商业元素的重构，是今天走向新零售一个非常重要的标志”。

而来自传统零售企业的参会者，不太在意概念，他们对新零售的评判标准很简单，看效果。

“零售本质上没有新、旧之分。”这是许多参会传统零售商的看法——只要能降交易成本、提升效率、优化顾客体验，就是好的。但如果达不到这三点，即使有再多AI技术加持，本质也还是旧零售。

与各类零售商客户磨合近3年的科技公司也对新零售有独特理解。

致力于打通零售各环节数据，为零售企业构建决策辅助的观远数据CEO苏春园认为，未来，最重要的是人、货、场之外的第四个要素——决策大脑。

通过AI+BI（商业智能），数据智能能从三方面对零售店进行革新：一是将过去基于历史数据对销售问题的事后描述，革新为对商品销售情况的实时监测，及时调整销售策略；二是将商品销量预测模式，从基于经验的预测，革新为基于数据的预测，提升预测精准性；三是连通原来分散在各个环节的数据，从而进行全局问题诊断。

为零售企业提供AIoT+Data数字化解决方案的帷幄Whale，则侧重于线上、线下的协同一体化，将原来只存在于线上的个性化推荐、商品比较等功能，搬到线下场景，最终为快消品牌方和零售门店提升营销效率和销售转化率。

没有真正的传统行业，只有真正过时的做法。

——中国宝洁校友会会长，洋奕品牌资产管理公司董事长黄勇

谁为新零售付费？
沙龙现场，很多创业公司提出自己面临着这样的问题：公司用AI帮客户提高了一些单点环节的效率，但由于没有产生明显的营收效果，客户的付费意愿低。

这个问题本质上是谁在付费的问题。科技公司为传统零售企业解决不同问题，对应着不同的付费部门，大体可以分为三类:

一类是解决零售企业内部的IT基础设施问题，对应的付费部门是IT部；

一类是解决零售企业的业务增长和运营等具体业务问题，对应的付费部门是市场部；

还有一类是用技术重塑业务流程，为零售企业改造神经系统，对应的付费方可能是零售公司成立的专项部门，甚至是子公司，如玛氏中国就专门成立了“中国数字化创新中心”。

因此，创业公司应该思考清楚，自己为客户解决的到底是什么问题，是解决基础设施问题？还是解决业务问题？还是改造“神经系统”？进而找到每一个业务在零售企业内部最合适的对接人。

谁能帮我解决问题，我就为谁付费。

——玛氏中国数字化创新技术选型负责人于龙

做定制没增长，做标准没收入，两难如何解决？
“做产品没收入，做服务没增长，两个都做投资人说你不聚焦。这是创业公司普遍面临的问题。”沙龙现场，甲子光年创始人&CEO张一甲提出了自己看到的一个普遍现象。

是满足客户的定制化服务需求？还是做产品，打造自己的增长引擎？To B创业初期，这是每个科技公司无法避开的选择。如神策数据做私有化部署，最开始被投资人批判为开历史的倒车。

对此，现场不同的参与方难得形成了共识：To B一定会经历从做服务到做产品的变革，需要先靠服务稳定业务，再沉淀为可复制的标准化产品，最终打造自己的增长引擎。

与美国市场的B端客户已构建了完善的IT基础设施不同，中国很多B端企业还处在刀耕火种的原始时代，尚未完成信息化。面对这样的局面，做科技服务，就应该先以定制化为信息化补课，同时在此过程中沉淀自己的产品能力，先开一遍历史的倒车，再从头开回来。

线性资本的投资理念也与此契合，王淮坦言，在投资时，线性会看解决方案中，产品化的成分有多少。他们不会投放弃产品化，一味满足客户定制化需求的公司，因为“定制化可能会诞生一家靠服务挣钱的公司，但永远不会诞生一家伟大的、能够改造整个行业的产品化公司”。

定制化可能会诞生一家靠服务挣钱的公司，但永远不会诞生一家伟大的、能够改造整个行业的产品化公司。

——线性资本创始合伙人王淮

AI+新零售虽然很热闹，说实话真的是非常之难。但如果你们回头看一下智能制造领域，IT水平落后，都还在不会用微信发文字，只会发语音的原始时代，这时你就知道做新零售还是很幸福的。

——曾鸣书院朱雨晨

技术能力是越强越好吗？
“我最痛恨科技公司拿炫酷的技术来误导我们业务部门”，可口可乐大中华及韩国区CIO 张杰讲述到，可口可乐经常会有业务部门人员参加完某AI大会后引进某项炫酷技术，但他发现这并不解决实际问题，“我在公司常常扮演一个灭火器，让业务部门冷静一下。”

这背后反应的普遍现象是，很多业务问题，并不一定需要AI技术来解决。

一个用简单技术解决实际问题的案例是，在集装箱的运输中，一件货物缺失就会导致整批货物无法运输。以往货物的检查都是靠人力，在运用了RFID（射频识别）+图像识别技术后，则能通过RFID电子标签对每件货物精准追踪，大大提高了货物运输效率。

科技公司从业者也有相似观点：“我们可以先找到我们要达成的目标在哪里，然后用各种各样的方法去尝试，可能是AI，可能是IoT，也可能是数据技术，不要一味地迷信AI。”帷幄创始人叶生晅谈到。

技术能力不是越强越好，关键是物尽其用，适得其所。

我最痛恨拿炫酷技术，但不解决实际问题的科技公司来误导我们的业务部门，VR也好，AI、BI也好，你可以用很炫酷的名字去包装，但最终还是要回归到如何解决业务问题上。

——可口可乐大中华区及韩国区CIO张杰

新零售的路径选择？
在到达新零售未来的路径上，不同背景的参与方提出了不同建议。

曾鸣书院联合创始人张笑凡认为，AI绝对是未来方向，但现在，AI在业务中的应用还在摸索期。“所以重要的是如何判断眼下的节奏和路径，以什么角色切入，实际上就是找到技术和场景的契合点。”

他认为作为场景方的零售企业，在采用新技术时，有三种可选路径：自己成立新部门、子公司做新零售，找科技公司提供服务，直接购买工具。

而科技公司的路会比较困难，有两条，一是与已有场景结合，比如可从拉新、营销等数据基础较好的环节切入；二是创造新场景，比如直接做大的服务平台或寻找新的增量场景。

怡和集团主席许立庆从客户体验的角度，谈到了他看好的科技公司的发展路径：从解决单点问题入手，不断叠加单点能力以达到最终效果，不要一上来就提一体化的解决方案。

线性资本创始合伙人王淮建议用实地试错心态做新零售。他认为不管场景多复杂，如果没有到实际场景中去碰撞、博弈，就不会得到好效果。“可能所做的80%都是无用功，但如果没有这些无用功，也无法得到那20%的有效结果。就像我们投十个项目，最后真能成功的也就两三个。一个可以努力的方向是，怎么把这80%的尝试过程变得简单，成本变得更低。”

AI绝对是人类未来的方向，但现在AI的价值还不大，AI的时机还没到来。所以重要的是如何判断眼下的节奏和路径，以什么角色切入。实际上就是找到技术和场景的契合点。

——曾鸣书院联合创始人张笑凡

结语
从提出至今，新零售革命已轰轰烈烈地进行了三年，但近来盒马鲜生关店、永辉超级物种亏损，给新零售蒙上了一层阴影。

千百年来，从最原始的物物交换，到杂货铺、夫妻店，到后来逐渐演变出百货商场、超级市场、便利店、电商，零售业的更迭本就是一个漫长过程，要在与每个人生活息息相关的零售业里掀起真正的新变革，行业还需要更多时间、空间和耐心。