傳統零售形式下的數據化，更多是源于對數據的搜集、整理、剖析、完成可預測、可指導，也就是我們常說的數據化管理。

傳統零售商業形式的每一個供給鏈細節都離不開數據的支撐。特別是以消費者驅動的供給鏈形式為主流的今天，品牌零售解決方案用數字解讀顧客需求成為品牌和競爭的中心，用數字化的方式量化消費者、商品、實體店的概念，量化運營管理是必行之路。

品牌零售解決方案在店鋪的運營層面，會員的消費數據能夠用來統計歷史銷售狀況，依據權重比，推算每天、每周、每月、每年的銷售預測，高效智能地指導銷售。商品的銷售記載能夠辨別不同區域、不同門店、不同貨架、不同商品，依據數據剖析，數據建模，數據預測，能夠完成智能配補貨，進步了商品的周轉率，同時也降低庫存和運輸本錢。

當然，在互聯網時期，數據不再僅僅只是銷售預測、智能配補貨。品牌零售解決方案在云計算、大數據的背景下，零售企業整合大數據、移動互聯網技術、RFID技術，搭建智能業務場景，樹立企業智能化的信息管理系統。

為了協助企業樹立數據化的運營理念和商業組織方式，在消費者被量化的同時，商品和服務也能夠被量化，改動傳統的消費驅動消費者的形式，完成消費者驅動消費，催生出了零售新形式C2B，C2M的革新，完成零售供給鏈的重塑。

數據化重塑零售供給鏈，完成品牌零售解決方案。

新零售，重在進步消費者的用戶體驗，無時無刻地為消費者提供超出希冀的“內容”。

目前主流的電商公司，其實質都是零售公司+數據公司，整合線上線下，經過數據賦能線下零售商。經過對會員數據停止標簽化、可視化處置，應用大數據抵消費者實行精準營銷，以期給予消費者最大的驚喜。智慧零售解決方案同時對供給鏈經過大數據銷售、進貨預測。數據在整個移動互聯網中把消費者完好地串聯起來，將消費者數字化，完成網站互聯，完成按需分配，搭建無處不在的消費場景。

商業元素數據化，重構消費者、商品、實體店，內生零售形態、產生新零售物種、C2B消費……品牌零售解決方案將要推翻傳統零售的形式，而新零售和傳統零售的最基本區別是什么——“數據化”。

品牌零售解決方案驅動的新零售，使消費者、商品、實體店完整被量化、數據化，依據大數據，理解消費者的個性化需求，理解市場的迫切需求，及時調整產品戰略。滿足市場多樣的、消費者個性化的需求，重構供給鏈和消費場景。

在新零售的形式下，經過大數據銜接消費者和品牌，把傳統的消費者、商品、實體店形式全部搬到數據的層面，停止場景重構，使消費者不拘泥于場景，不拘泥于觸點，完成消費者和企業品牌點對點的交互，滿足無處不在的消費場景。