传统零售形式下的数据化，更多是源于对数据的搜集、整理、剖析、完成可预测、可指导，也就是我们常说的数据化管理。
传统零售商业形式的每一个供给链细节都离不开数据的支撑。特别是以消费者驱动的供给链形式为主流的今天，品牌零售解决方案用数字解读顾客需求成为品牌和竞争的中心，用数字化的方式量化消费者、商品、实体店的概念，量化运营管理是必行之路。
品牌零售解决方案在店铺的运营层面，会员的消费数据能够用来统计历史销售状况，依据权重比，推算每天、每周、每月、每年的销售预测，高效智能地指导销售。商品的销售记载能够辨别不同区域、不同门店、不同货架、不同商品，依据数据剖析，数据建模，数据预测，能够完成智能配补货，进步了商品的周转率，同时也降低库存和运输本钱。
当然，在互联网时期，数据不再仅仅只是销售预测、智能配补货。品牌零售解决方案在云计算、大数据的背景下，零售企业整合大数据、移动互联网技术、RFID技术，搭建智能业务场景，树立企业智能化的信息管理系统。
为了协助企业树立数据化的运营理念和商业组织方式，在消费者被量化的同时，商品和服务也能够被量化，改动传统的消费驱动消费者的形式，完成消费者驱动消费，催生出了零售新形式C2B，C2M的革新，完成零售供给链的重塑。
数据化重塑零售供给链，完成品牌零售解决方案。
新零售，重在进步消费者的用户体验，无时无刻地为消费者提供超出希冀的“内容”。
目前主流的电商公司，其实质都是零售公司+数据公司，整合线上线下，经过数据赋能线下零售商。经过对会员数据停止标签化、可视化处置，应用大数据抵消费者实行精准营销，以期给予消费者大的惊喜。智慧零售解决方案同时对供给链经过大数据销售、进货预测。数据在整个移动互联网中把消费者完好地串联起来，将消费者数字化，完成网站互联，完成按需分配，搭建无处不在的消费场景。
商业元素数据化，重构消费者、商品、实体店，内生零售形态、产生新零售物种、C2B消费……品牌零售解决方案将要推翻传统零售的形式，而新零售和传统零售的最基本区别是什么——“数据化”。
品牌零售解决方案驱动的新零售，使消费者、商品、实体店完整被量化、数据化，依据大数据，理解消费者的个性化需求，理解市场的迫切需求，及时调整产品战略。满足市场多样的、消费者个性化的需求，重构供给链和消费场景。
在新零售的形式下，经过大数据衔接消费者和品牌，把传统的消费者、商品、实体店形式全部搬到数据的层面，停止场景重构，使消费者不拘泥于场景，不拘泥于触点，完成消费者和企业品牌点对点的交互，满足无处不在的消费场景。
