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大数据技术在新零售中的应用随着数字化时代的到来，零售行业也进入了新时代。
新零售是指融合了线上和线下多种渠道及各种数据技术的全渠道零售模式，是以数据为驱动的零售新模式。
其中，大数据技术的应用是新零售发展的重要支撑。
本文将重点阐述大数据技术在新零售中的应用。
一、大数据在新零售业务中的应用1. 用人工智能技术进行商品推荐在新零售的业务中，更加个性化的商品推荐已经成为了非常重要的一个环节。
在此过程中，使用大数据分析技术以及人工智能算法的帮助，在互联网和线下门店同步展示的情况下，将消费者的购买路径、兴趣偏好和历史购买数据等信息整合起来，并对这些信息进行分析和建模，从而进行精准的商品定位和个性化的商品推荐。
通过这种方式，企业在满足消费者需求的同时，也可以获得更加良好的商业效益。
2. 通过数据分析和挖掘实现供应链升级在新零售业务中，供应链的改进和优化一直是一个非常重要的议题。
通过应用大数据技术分析供应链中的数据，可以实现供应链升级，优化供应链的布局和合理的调整，发送正确的材料至可靠手段的位置，防止一些错误，节约资源，以及提高库存周转率。
3. 联动多渠道让新零售更加完善数据分析与大数据技术的辅助，可以让企业更好地把握不同渠道的顾客数据，获得更加灵活的渠道选择。
例如通过这些技术，可以对线下商店的活动当中进行会员消费推荐，根据用户的偏好和消费历史等因素，在线上进行推广，以取得更好的销售成果。
二、大数据技术对于新零售的发展的影响1. 更快的数据响应速度在新兴零售领域，快速响应数据越来越重要。
通过大数据技术的应用，企业可以更加快速得获取到市场数据，并通过数据分析得到趋势变化，从而更快地进行区域布局和产品调整等变动。
2. 提高了新零售的效率在数字化时代的背景下，数据技术对于企业的效率起到了非常重要的作用。
通过对数据的收集和分析，企业可以更好地识别市场需求的变化，进而能够更加精准地进行商品定位和推广。
这样可以使企业的效率得到提升，同时也能够降低成本和风险。
拥抱新零售如何为你的实体门店赋能
一、引言
新零售时代到来，移动互联网发展的持续推动，以及新的技术应用，
使得实体零售在新零售时代发挥着更重要的作用。
移动互联网电商的兴起，使得实体零售将有机会获得更多样的发展机遇，迄今为止，实体零售仍然
是现代零售的主力军。
而这种新零售模式的出现，为实体门店赋能提供了
新的思路和机遇。
二、实体门店赋能的思路
1、实现O2O转化
在新零售时代，企业应充分利用移动互联网技术，实现实体门店与移
动互联网门店的转化，使实体门店发挥O2O（即Online to Offline）的
转化作用，实现实体门店的增值服务。
(1)通过将实体门店与线上商城结合起来，实现实物流通的全面延伸，加强品牌推广，增加客户粘性；
(2)通过搭建品牌官网，建立品牌互动社区，开展社交渠道的线上活动，推动线上线下的融合，以实现零售业务的价格可视化和数据化智能分析；
(3)通过建立客户线上评价服务体系，提升品牌形象和客户体验，挖
掘客户满意程度，提升精准营销效果；
(4)通过搭建客户数据管理平台，建立行业个性化用户体系，实现精
细化运营，增强客户忠诚度。
2、开展智能服务
在新零售时代。
阿里巴巴的新零售战略阿里巴巴是中国知名的电子商务巨头，以其创新和前瞻性的新零售战略而闻名。
新零售战略是指通过整合线上线下的渠道，以数据驱动和技术赋能为基础，为消费者提供全面、个性化和便捷的购物体验。
在此文章中，我们将深入探讨阿里巴巴的新零售战略，包括其背景、关键要素以及对中国零售行业的影响。
一、背景介绍随着移动互联网和电子商务的迅猛发展，传统零售业面临着诸多挑战。
传统的线下零售商店面对成本高、效率低以及消费者需求多样化等问题。
阿里巴巴看准了这一机遇，提出了新零售战略，致力于将线上和线下的优势相结合，创造一个全新的购物模式。
二、关键要素1. 数据驱动阿里巴巴通过深度挖掘消费者的数据，包括购买历史、兴趣偏好、社交关系等，建立了强大的用户画像。
凭借这些数据，阿里巴巴能够实现个性化推荐、精准营销以及定制化服务，提高用户体验和购买效率。
2. 技术赋能阿里巴巴将尖端技术与新零售相结合，包括人工智能、大数据分析、无人零售等，不断创新和改进购物场景。
例如，阿里巴巴的无人超市“盒马鲜生”利用人脸识别和感应器技术，实现自动识别和结算，大大提高了购物效率。
3. 线上线下一体化阿里巴巴鼓励实体零售商与其合作，实现线上线下的一体化。
通过与大型商超、便利店和品牌零售商合作，阿里巴巴可以提供更多选择和便利，同时帮助实体零售商将线上业务进行扩展。
4. 供应链升级阿里巴巴通过整合供应链，增加了物流和库存的透明度，提高了商品销售和配送的效率。
通过与物流公司的合作，阿里巴巴可以提供快速和可靠的配送服务，实现更快的订单交付。
三、对中国零售行业的影响阿里巴巴的新零售战略对中国零售行业有着深远的影响。
首先，新零售战略改变了传统零售商的经营模式。
传统零售商纷纷开展线上业务，加强线下的数字化和智能化升级，以适应消费者的多元化需求。
传统与互联网相结合的模式为零售商带来了新的发展机遇。
其次，新零售战略拉动了中国消费者的购物需求。
通过提供个性化的推荐和定制化服务，阿里巴巴满足了消费者的个性化需求，提高了购物体验，激发了更多的消费潜力。
大数据技术在新零售时代中的应用和运用随着科技的不断发展，大数据技术已经逐渐成为了当下各行各业的热门话题。
在这些行业中，新零售无疑是其中最具代表性的一个。
新零售以其强大的数据技术为支撑，正在引领着整个零售业的变革。
今天，我们就来探讨一下大数据技术在新零售时代中的应用和运用。
一、大数据技术在新零售中的意义在单纯对比传统零售和新零售时，大数据技术的作用就显得尤为重要了。
传统零售所拥有的信息来自于过去的历史数据，而新零售则是以实时数据为基础，几乎是立刻就可以把商品的数据信息进行分析和营销。
这样，商户可以拥有一个更为精准的数据系统，从而能够洞悉用户行为的基础，更好地为用户提供服务，以及优化营销策略。
为什么新零售需要大数据技术？因为新零售的商家拥有了与顾客个人的对话机会，而大数据技术正是可以从对话的数据中获得信息，并使用这些信息来实时定位和响应客户的需求。
二、新零售中大数据应用的框架新零售中大数据应用的框架由以下三部分构成：1. 数据采集数据采集是新零售驱动的第一步，也是最核心的部分之一。
准确的数据采集是精确的分析和运营的关键所在。
商家可以通过多种方式获取顾客数据，例如通过购买记录、咨询记录、收藏记录、足迹记录，等等。
这些数据将被统计分析后保存，以便进行后续的订单管理和实现个性化推荐。
2. 数据处理数据处理是通过更新算法或人工智能等技术，从采集的数据中提取有价值的信息。
通过对数据的整理和分析，商家可以了解顾客的需求和行为习惯，从而更好地为顾客提供推荐产品和服务。
3. 数据营销数据营销通过使用数据推荐，展示出一系列的商品信息、优惠价格等，在顾客的购买行为中刺激他们进行一定程度的消费。
而这些数据分析的结果可以运用在广告投放上面，从而与各种广告受众联系起来。
广告投放是直接接触商品和服务受众，同时可以被定向到特定区域和目标人群。
三、大数据技术在新零售中的落地实现在以上的框架下，我们可以来举几个生动的例子：1. 车险公司的数据创新车险公司采用数据分析，可以更好地了解市场需求和消费者需求，帮助车主进行定价和做出正确的选择。
新零售-刘润序本书分享了三个研究逻辑，分别是人、货、场。
优化商品在人、货、场之间的有效传递方式，就是新零售。
第一个逻辑是“坪效革命”。
坪效是每一平方米场地产生的营业额，简单地说，就是如何高效地为顾客提供最优价值的货品，如何提高转化率、客单价、复购率。
第二个逻辑是“数据赋能”。
通过比较线上、线下孰优孰劣，研究如何利用线上、线下各自的优势来提升零售效率。
第三个逻辑是“短路经济”。
定倍率过高，就是因为中间环节太多，在传统零售模式下，要经过总代理、一级代理、二级代理等，才能进入商场，环节过多、效率过低。
短路经济，就是通过短路中间不必要的环节，从而提升效率。
新零售就是更高效率的零售。
第一章探寻新零售的本质1、零售，就是连接“人”与“货”的“场”（1）人即流量，研究“人”就是研究“流量经济”。
销售漏斗公式：销售额=流量×转化率×客单价×复购率（2）货：D（设计）-M（制造）-S（供应链）-B（大商场）-b（小商店）-C（消费者）如何不断提高物流速度、减小库存规模、缩短产销周期，从而降低交易成本。
（3）场：信息流+资金流+物流比如试衣服就获得了信息流，付款就是资金流，把衣服带回家就是物流。
2、什么是新零售新零售就是更高效率的零售。
效率是新零售的核心。
第二章数据赋能：线上、线下都不能代表新零售新零售就是：用大数据赋能，进行人、货、场的重构。
1、线下实体店不会永远做承受免费提供信息流代价的冤大头，在实体店试了衣服后到网上去买的情况，未来会有越来越多的“品牌体验店”。
开店的目的就是让消费者感知感觉，从而喜欢上我的产品，而不是销售。
2、信息流：高效性VS体验性互联网提供的信息流高效，但是也损失了体验性。
新零售的方向，必然是结合互联网信息流的高效性和线下信息流的体验性。
如小米之家线下体验店，线上线下同价。
3、资金流：便捷性VS可信性移动支付很便捷但是线下支付更可信。
因此就出现了第三方支付平台如支付宝，甚至让你先用后付钱的花呗、京东白条。
大数据分析在新零售中的应用随着互联网技术的不断发展，新零售已经迅速走进了我们的生活中，成为了划时代的商业模式。
而在新零售背景下，大数据分析的应用也变得越来越重要。
本文将探讨大数据在新零售中的应用，分析大数据对于新零售的推动作用和优势。
一、大数据在新零售中的应用在新零售中，大数据可以被广泛应用在各个环节，包括市场调研、产品开发、用户行为分析、推荐算法、营销策略等等。
其中，用户行为分析是大数据在新零售中的一个重要应用方向。
用户行为分析，顾名思义，就是对用户在新零售平台上的行为进行数据统计、分析和挖掘，从而挖掘出用户的需求和偏好。
通过对用户数据的提取和分析，新零售企业能够更好地把握客户的需求，调整产品设计、优化营销策略和提高用户体验。
二、大数据对新零售的推动作用1. 提高精准营销效果从传统的广告投放到基于用户数据的精准营销，大数据已经成为了新零售发展的重要推手。
通过对用户数据进行收集、分析和挖掘，企业可以更准确地预测用户需求，洞察客户行为，提供更精准的营销策略。
2. 优化产品设计对于新零售企业而言，产品设计是打通整个产业链的重要一环。
而通过大数据的分析和挖掘，企业可以更好地了解消费者的需求，调整和完善产品设计，进而提升产品质量与竞争力。
3. 实现供应链的优化新零售的最大优势之一就是打击了传统的供应链模式，构建了更高效的商业链，而大数据技术恰好可以让企业实现供应链的优化。
通过数据挖掘和分析，企业可以准确评估产品的需求量，从而降低库存风险，提高供应链效率。
4. 增强客户粘性新零售的市场竞争愈加激烈，因此增强客户粘性成为了企业的一大优化方向。
而在实现客户粘性方面，大数据分析再次大显身手。
根据客户行为分析结果，企业能够根据客户喜好和购买历史，提供个性化、定制化服务，增强客户的忠诚度，从而进一步巩固品牌地位。
三、大数据在新零售中的优势1. 信息准确新零售平台提供的活跃用户数据不仅更加准确，而且还更有指导意义，能够更好地为商家指导营销策略。
第1篇一、新零售市场规模持续扩大2023年，我国新零售市场规模持续扩大，线上线下融合趋势明显。
据相关数据显示，我国新零售市场规模已突破10万亿元，同比增长约20%。
其中，线上新零售市场规模占比超过60%，线下新零售市场规模占比约40%。
二、新零售技术创新不断涌现1. 人工智能：新零售行业在人工智能领域取得了显著成果，如人脸识别、智能导购、智能仓储等技术在零售领域的广泛应用，提高了零售效率，降低了运营成本。
2. 大数据：新零售企业通过大数据分析，精准把握消费者需求，实现精准营销和个性化推荐，提升消费者购物体验。
3. 云计算：云计算技术在零售领域的应用，为零售企业提供了强大的数据存储、计算和备份能力，助力企业实现数字化转型。
三、新零售模式不断创新1. 无人零售：无人零售模式在2023年得到了广泛应用，如无人便利店、无人货架等，满足了消费者对便捷购物的需求。
2. 社交电商：社交电商模式在2023年迅速崛起，借助社交平台传播商品信息，实现快速销售。
3. O2O模式：线上线下融合的O2O模式在2023年得到了进一步发展，线上线下互补，提升了消费者购物体验。
四、新零售产业链逐步完善1. 供应链：新零售企业通过优化供应链，实现商品快速流转，降低库存成本。
2. 物流：新零售企业加强物流体系建设，提高配送效率，降低物流成本。
3. 售后服务：新零售企业重视售后服务，提升消费者满意度，增强品牌竞争力。
五、新零售政策环境优化2023年，我国政府出台了一系列政策支持新零售行业发展，如降低电商企业税收、优化物流配送环境等，为新零售行业提供了良好的政策环境。
总之，2023年新零售行业取得了显著成果，为我国消费市场注入了新的活力。
展望未来，新零售行业将继续保持快速发展态势，为消费者带来更加美好的购物体验。
第2篇一、线上线下融合加速随着互联网技术的不断发展，线上线下融合已成为新零售行业的发展趋势。
2023年，各大电商平台纷纷加大线下布局力度，实体零售企业也积极拥抱线上渠道。
"小米新零售，如何做到20倍坪效？天猫小店，如何利用大数据助力线下零售？盒马鲜生，为什么坚持用App才能买单？新零售与数据赋能名创优品，实体小店在电商冲击下，如何拥抱春天？新零售的未来在何方？什么样的思维模式才可应对？新零售，不是商界大佬的专用名词，它就在我们生活触手可及的各个角落——小到便利店的酸奶，大到京东商城的冰箱，都蕴含着消费者、货物、经营场所三者共同作用的经济逻辑。
新零售，是互联网时代，我们每天都会接触到的时尚经济学。
新零售，也不是只有电商从业者才需要发掘的秘宝，而是所有跟销售有关的从业人员，都应该武装的新思维、新武器。
因为，在这个大数据时代，有交易的地方，就有新零售。
"章探寻新零售的本质第1节为什么会出现新零售// 003马云、雷军和刘强东的“不约而同”// 003王健林和马云的“亿元赌局”// 005第2节理解新零售前，先理解零售// 010零售，连接“人”与“货”的“场”// 010人：流量×转化率×客单价×复购率// 014货：D—M—S—B—b—C // 018场：信息流+资金流+物流// 021第3节什么是新零售// 025到底有没有新零售// 025新零售，就是更率的零售// 026章数据赋能：线上、线下都不能代表新零售第1节零售，从来没有“本质”的交易结构// 032“三流”如水，没有本来的样子// 033谁该为信息流买单// 037第2节信息流：性vs 体验性// 044互联网：信息流的高速公路// 044线下：无法取代的体验性// 047新零售：用数据为体验性插上效率的翅膀// 050第3节资金流：便携性vs 可信性// 056互联网：的便捷// 056线下：见面，还是更值得信任// 058新零售：用数据建立新的信用// 064第4节物流：跨度性vs 即得性// 069互联网：全世界的好东西，向你飞奔而来// 069线下：我马上想要，就要立刻拿到// 072新零售：大数据让“快”和“近”殊途同归// 075第5节天猫小店：大数据助力线下零售// 083千店千面，匹配社区消费群体// 085便利店，大体量“流量收集器”// 087第三章坪效革命：从“人”的角度理解新零售第1节销售漏斗公式// 093流量：一切与消费者的触点// 098转化率：提高转化率，找对社群很// 101客单价：更透析数据，更洞察用户// 103复购率：体现“忠诚度”// 107第2节小米新零售，如何做到20倍坪效// 111选址对标快时尚+ 低频变高频// 113爆品战略+ 大数据选品// 115提高连带率+ 增加体验感// 117强化品牌认知+ 打通全渠道// 119第3节盒马鲜生，被线下门店武装的生鲜电商// 122 想成大事，要顶层设计// 124现买现吃，打造极致体验// 127为什么用App才能买单// 12930分钟物流打造“盒区房”// 131坪效革命，来自完全不同的交易结构// 135第四章短路经济：环节越短，效率越高第1节商品供应链：人与货不必在商场相见// 141定倍率// 144短路经济// 148第2节Costco：M2B成就零售“优等生”// 151会员制引领Costco // 154低价格+高口碑，会员费反哺利润// 155第3节名创优品：M2b让实体小店拥抱春天// 160黄金地段的小生意// 161别人投资，自己管理// 162聚沙成塔的规模效应// 163第4节闲鱼、瓜子二手车：C2C打开万亿二手市场// 166用“鱼塘”构建C2C // 168二手车市场的“终极模式”// 174第5节天猫小店：S2b赋能传统夫妻店// 177给小卖店配备“现代化武器”// 179零售业之外，超多小b等待赋能// 181第6节海尔、必要、红领：链条反向模式走高质低价路线// 183 C2B：海尔的无灯工厂// 185反向> 定制：必要商城// 188C2M：红领15年的试验// 191第五章未来已来第1节变革时代的思维模式// 203进化思维：日心说不是本质，地心说更不是// 204本质思维：老司机未必懂车// 208系统思维：商业模式，利益相关者的交易结构// 212第2节新零售的未来// 217代表厂家，还是代表用户// 217为信息流付费，会成为趋势吗// 225无人商业模式，是昙花一现吗// 230搜集流量，脑洞打开了吗// 237后记// 241"刘润：润米咨询董事长，互联网转型专家，拥有26万+用户的私人商学院——“”专栏《刘润•5分钟商学院》创始人。
前微软战略合作总监，海尔、百度、恒基、中远等众多大企业的战略顾问。
工作、公益之外，爱好旅行，徒步戈壁，环骑青海湖，到达珠峰大本营，登上南极大陆，抵达北极点，探访进化岛，登顶非洲乞力马扎罗。
著有《2012，买张船票去南极》《人生，就是一场突如其来的旅行：从微软到北极点》《互联网+》《互联网+战略篇：传统企业，互联网在踢门》《趋势红利》《5分钟商学院》。
""在人人都能讲新零售的今天，我们为什么一定不能错过刘润的《新零售》？因为他是在“”拥有26万+学员的商业专栏主理人，因为他是一位态度中立的商业咨询顾问，这份可贵的中立角度，使得他对新零售的观察更客观翔实，更具有洞见。
——罗辑思维、App创始人罗振宇互联网造成“返祖现象”：传播，从硬广到口碑；品牌，从商品到人格；生产，从预制到定制；渠道，从集约到共享。
刘润告诉我们，这一切都是因为连接，新零售就是让我们用效率更高的方式，回到人与人沟通的本源。
——财经作家、“吴晓波频道”创始人吴晓波刘润对盒马鲜生模式的访谈和总结，触及了商业的本质。
其实，盒马鲜生的所有努力都是在告诉你：新零售，就是更率的零售。
推荐对新零售满怀好奇和疑问的创业者、管理者和企业家，从这本书中寻找你的答案。
——盒马鲜生创始人侯毅""天猫小店：大数据助力线下零售数据赋能零售，还有哪些方式？2017年8月28日，阿里巴巴旗下零售通宣布，家专注服务社区的天猫小店——维军超市在杭州正式运营。
在中国，有一种非常传统的商业模式叫“小卖部”，一般是开在小区附近的夫妻小店，销售的产品以烟酒糖茶油盐酱醋为主，为街坊邻居提供便利的同时，赚点小钱。
近几年，小卖部陆续受到大型商超、电商、连锁便利店的“排挤”，人们购物习惯的不断改变，让小卖部的日子越发不好过。
除了赚点零售差价外，有些小卖部不得不靠收取挂牌费赚钱，在牌匾上印品牌商标。
小卖部的波竞争对手是沃尔玛、家乐福等仓储型超市，这些外资超市进入中国后，拉低了很多消费品的价格，很多人习惯趁节假日集中去超市囤一大批日用品，从而抢走小卖部很大一批客源。
而电子商务的兴起，在一定程度上抢了大型商超的买卖。
新一代相对年轻的主流消费人群，消费行为越来越趋于随机和碎片化，年轻人很少有计划性地进行提前囤货，即使出于低价考虑，一次性大量囤货也会选择送货上门的网购渠道。
所以，相对来说，小卖部的供应链效率低，层层批发后，价格比超市、网上贵很多，在品质控制方面也没有大型超市做得好，商品质量参差不齐，品类也不全。
消费者不到迫不得已要购买一些急用的必需品，很少会光临小卖部。
“近”几乎是小卖部唯一的优势，然而，这个优势也逐渐被“集团军作战”的7—11、好邻居、全家等连锁便利店取代了。
首先，连锁便利店有品牌优势。
当一个连锁便利店在全国扩张到1 000家、2 000家，甚至上万家时，它就能实现统一的店面设计、管理，集中采购，把控品质，提供良好的购物环境及体验。
其次，连锁便利店打通了供应链，能做到一定程度上的选品优化。
假如某连锁便利店整个供应链体系有7 000个SKU（stock keeping unit，即库存量单位，可以简单地理解为商品的品种数），它可以根据店面所处位置，挑选700 个适合在这个地方销售的品种上架。
如果经过一段时间验证，发现销量不好，它可以在7 000个SKU中，再选出其他产品进一步优化。
此外，日资便利店提供的那些自主研发的鲜食产品（饭团、关东煮、盖饭等）的毛利率能达到40%~50%，也吸引了一大批年轻顾客。
所以，游兵散勇的小卖部，怎么和连锁便利店的集团军作战？小卖部连距离上的优势也几乎丧失了。
据报道，连锁便利店的渗透率，已从2015年的32%上升至2016年的38%。
阿里巴巴的天猫小店，能够帮到这些小卖部吗？千店千面，匹配社区消费群体天猫小店试图改造在消费者住所附近100~500米范围内的传统夫妻店。
家被阿里巴巴改造的“维军超市”，就是一个已经经营8年的传统夫妻店。
阿里巴巴是怎么做的呢？针对这些小卖部，阿里巴巴与许多优质供应商合作，推出一站式进货平台零售通，这些小店可以在零售通上订货，然后由天猫统一配送。
所以，步，阿里巴巴先帮这些小店打造出一个供应链体系。
这个供应链体系的规模，可能未必比7—11小。
然后，阿里巴巴依靠其强大的数据能力，对店铺周边的人群画像。
在这家天猫小店附近的居民，过去有没有在淘宝、天猫上买过东西？多半买过。
那么，阿里巴巴就可以根据这些消费数据来计算适合在这家店销售的商品。
这就是大数据选品。
其实，像7—11这样的连锁品牌也能够做到商品的本地优化，比如，在北方主卖面食，南方主卖大米。
但天猫小店的大数据选品更加，它会根据每个店铺的店面大小、老板年龄、资金状况，以及方圆一公里内消费群体构成，结合淘系数据，计算出什么样的商品适合这家超市和社区。
举个例子。
阿里巴巴发现，某个天猫小店附近不少居民以前在网上买过狗粮，那这家店附近的居民多半养宠物，于是，该天猫小店就会推荐店主卖宠物粮、宠物用品，甚至具体到社区居民喜欢的品牌和规格。
同理，如果小区居民中婴儿或小孩儿较多，就推荐店主卖奶粉、尿片以及儿童玩具等。
这一点是其他任何连锁便利店品牌都无法做到的事。
要知道，7—11是在有限的供应链体系里选品，而天猫小店则是在阿里巴巴的整个电商平台选品，SKU自然要多很多倍。
7—11不了解这个小区的消费者过去几年都买了哪些东西、每天都购买什么商品，阿里巴巴的大数据却清楚明白，能够做到更的匹配。
基于多年积累的零售数据，阿里巴巴发现，每个消费人群在不同类目中会有清晰的品牌和品质指向。
在仔细分析消费人群和消费商品后，不同于传统便利店加盟打造统一品牌，天猫小店可以做到意义上的“千店千面”。
便利店，大体量“流量收集器”天猫小店还会让便利店回归到便利店的本质——你家的二级库存。
一级库存，就是你家。
为了补足一级库存，你可以提前从几公里外的大型超市购买，也可以以较低的价格在网上购买，在家里备一些存货。
但是家里的面积毕竟有限，你不想在家里放太多东西。
于是，在存货突然用完，需要急用、快速补充的时候，就去附近的便利店买。
