调查显示，“新零售”的转型持有现代观点，认为“新零售”不仅包括“人”和“产品”，还包括作为关键部分的“场景”。网络零售商为应对重大挑战而开展新零售业务。新模式预期将提升销售额、利润、市场份额和客户群并最终实现可持续发展。我们提供了一个解决方案：数据治理和大数据分析，涵盖用户、门店、库存和渠道。该框架建立在真实的客户体验之上，可以协助您开发新的零售模式。
过去20年，零售业与客户行为发生了翻天覆地的变化。随着电商等行业新星的加入，传统零售商的销售、利润、市场份额和客流普遍呈下跌趋势。新零售的要点是“人、货、场（景）”，其本质就是通过数据分析，抓住消费者和渠道，精准营销；利用新技术手段，提高供应链的效率。在新零售中，数据至关重要。安永对此的解决方案是数据治理加大数据分析，以实现新零售转型。数据治理可以帮助客户完善数据质量，建立数据标准，为数据分析与进一步的数据利用建立稳固基础。而大数据分析，包括客户价值挖掘，线索评级，以及自然语言处理与图像识别等新技术的运用能够帮助客户准确定位潜在客户，实现精准营销，提高转化率，加快转化进程，提升客户体验。
传统零售行业面临困境
鉴于传统零售业中遇到的上述难题，以及线上零售商在高销量、低支出和精准营销方面的巨大优势，线下零售商不禁产生疑问，即传统经营模式是否过时。
长期以来，中国快速消费品市场增长缓慢。始于2011年的市场疲软持续至2017年。尽管2017年第二季度显示销售略有提升，但上半年的整体销售额比2016年同期仅增长2%，主要原因在于销量下降0.3%，但平均售价略微提高2.3%。单独来看，线下销售的情况更糟，由于销量下降1.1%、平均售价仅增长1.4%，2017年上半年线下销售额增速仅为0.4%，1 迫使各品牌利用创新和新技术来提高市场份额和品牌渗透率。
新零售模式
从零售业发展来看，卖方市场向买方市场的转变，导致传统零售以线下门店销售为主导、降价促销为战略的经营模式的瓶颈逐渐显现，这也迫使传统零售商纷纷向以顾客为中心的经营模式转变，并更加重视强化品类管理、优化供应链，通过引入新技术，来提高经营效率，增加客户忠诚度。
新零售到底是什么样的呢?
在2016年10月13日联商网宣布新零售时表示：传统零售经营模式，以企业效率为中心，新零售的经营模式，以用户体验为中心。2017年3月9日，阿里研究院发布了新零售研究报告。他们给新零售的定义是：新零售是以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态。并认为零售的本质是无时无刻地始终为消费者提供超出期望的“内容”。结合多数新零售案例，百度经验总结了新零售的五大特征：
1.全渠道
2.数字化及智能化
3.新型店铺，功能更多，客户体验更加丰富
4.线上订单超过线下订单
5.去库存
新零售的关键
虽然有很多不同的做法，但零售最终还是要回到三个字“人，货，场(景)”，在走向新零售的过程中整个商业生态中各个合作伙伴（包括品牌商、渠道商、零售商、物流商、商业地产商）必须积极采取变革。
“人”——传统零售经营以采销为主，对消费者关注不足。在新供需关系下，回归消费者这一零售生态本源成为核心。零售商要挖掘数据价值，如基于目标客群的特征和行踪数据，掌握不同消费客户群的行为变化和趋势。
“货”——零售业的发展客观上造成零售供应链长期深度依赖供应商，采购团队把关注点放在了来自于供应商的收费和返点，而不是去经营及提升门店坪效和毛利率，从而导致零售行业在品类管理和供应链专业能力培养上长期滞后，并形成了地方管理团队各自为营的分散式管理局面。但在新环境下，零售商想打破在与供应商谈判和合作中的被动局面，需要重建业绩考核分析体系，整合供应链能力。
“场”——过去传统零售以线下门店为主导，现在是线上线下融合打通；过去是以地理位置为中心的商业，现在是场景化的、以客户为中心的商业。零售全渠道发展是大势所趋，通过大数据分析能力提升精细化运营，对目标客群消费场景洞察、通过品类运作配合创新促销活动等。
零售的本质就是通过数据分析，抓住消费者和渠道，精准营销；利用新技术手段，提高供应链的效率。从这点来说，数据分析在零售企业中是非常重要的。
然而，零售企业内部的信息孤岛现象严重：不同业务部门，如运营、商品、生产、财务等内部均有大量数据产生，但是各部门各自为政，不愿公开自己数据库的真实数据，因而数据的获取和整合难度较大，而通过建立统一的数据平台有望打破这种信息孤岛格局，继而让数据因分享产生价值。