【新零售行业大数据信息化建设】
新零售行业的兴起，是由于传统零售业在面对电商平台的冲击时，逐渐显现出疲态。2016年，实体零售店铺的关闭潮与电商平台的飞速增长形成鲜明对比，显示出消费者购买行为的显著变化。在这种背景下，新零售模式应运而生，它将线上与线下零售相结合，借助大数据、云计算等先进信息技术，重新塑造零售业态。
【新零售大数据架构】
新零售大数据架构是支撑这一模式的关键。它主要包括以下几个部分：
1. 数据采集：通过线上线下多渠道收集消费者行为、交易、偏好等数据。
2. 数据整合：将分散的数据进行整合，构建全面的消费者画像。
3. 数据分析：运用大数据技术进行深度挖掘，发现消费者需求和市场趋势。
4. 决策支持：基于数据分析结果，为产品开发、库存管理、营销策略提供决策依据。
5. 实时反馈：通过云计算技术实现数据的实时处理和反馈，使商家能够迅速响应市场变化。
【平台特点及优势】
新零售平台的特点在于其融合性与智能化：
1. 融合线上线下：提供无缝购物体验，消费者可以在任何时间、任何地点进行购物。
2. 智能推荐：基于大数据分析，实现个性化推荐，提高转化率。
3. 高效物流：利用物流技术，实现快速配送，提升消费者满意度。
4. 全渠道营销：通过社交媒体、移动应用等多渠道触达消费者，扩大品牌影响力。
【平台应用及推广】
新零售平台的应用不仅限于销售，还包括客户服务、品牌推广等多个环节。通过数据分析，企业可以优化店铺布局，改善商品结构，提升客户满意度。同时，平台推广可以通过精准营销策略，吸引目标消费者，降低获客成本。
【平台盈利模式】
新零售平台的盈利模式主要包括：
1. 商品销售利润：通过高效运营和优化供应链，提高商品周转率，获得销售利润。
2. 广告收入：为品牌提供广告位，收取广告费用。
3. 数据服务：向第三方提供消费者洞察和市场分析报告，实现数据变现。
4. 会员服务：推出会员制度，提供增值服务，增加用户粘性。
【案例分析】
例如，阿里巴巴的盒马鲜生，它将实体店与线上商城紧密结合，通过大数据分析顾客购物习惯，实现商品即时配送。而京东则通过第四次零售革命，强调零售的本质是降低成本、提高效率、优化体验，推动线上线下深度融合。
总结来说，新零售行业大数据信息化建设旨在通过技术创新解决传统零售的痛点，如消费者洞察、精准营销、服务优化等，以适应新的消费趋势。通过大数据分析，企业能够更好地理解消费者，提升服务质量和效率，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。而这种模式的成功，依赖于数据驱动的决策、高效的供应链管理和创新的商业模式。
