物流行業的整體利潤日趨攤薄;供應鏈已成為制造業、流通業持續發展的關卡；企業愿意尋找第三方物流供應鏈公司為他們提供整體解決方案等原因，都推動著物流往供應鏈方向的發展。
自馬云提出“新零售”概念后，各路資本、企業、機構或專家紛紛進行解讀或布局，雖然大家對于“新零售”的理解不盡相同，但是經過近兩三年來的實踐與討論，多數人比較認可“新零售”具有兩個核心三個重構的重要特征。
兩個核心：以消費者體驗為中心、以數字化為驅動力
無論是電子商務、O2O，還是無人店、自助售賣機，其背后的核心要素是不同環節的數字化，通過商品信息、選擇購買信息、支付信息、倉配信息、評價反饋信息等數據的串聯與分析，重塑產業價值鏈，實現從B2C到C2M的轉型。
在這一過程中，傳統的由內至外的供應鏈順序將被顛覆，企業的研發、生產、 營銷、物流等活動都將以消費者數據作為驅動力和決策依據， 要求企業對全價值鏈進行數字化的改造，包括對大數據、新技術、新平臺、新金融和新制造等的全面升級，重塑供應鏈各環節，實現供應鏈升級。在零售業態的革新、線上線下結合的背后，是消費及零售行業商業模式的再造、物流與供應鏈運營的革命，而這一切都離不開以消費者為中心和以數據化為驅動力這兩個核心理念。
三個重構：消費關系重構、供應鏈管理重構、銷售場景重構
消費關系重構即是“人”的重構，是商家與消費者關系的重構。在新零售時代，無論是在線上還是在線下，每一個消費者將變成可識別、可觸達、可洞察、可服務的點，企業與消費者之間將發生“化學反應”。企業通過各類技術或設備收集顧客的所有支付偏好、消費路徑、消費習慣、會員信息、儲值信息等數據，并加以整合分析，并據此為消費者提供更有效、體驗更好的服務或產品。
供應鏈管理重構即是“貨”的重構，主要是流通領域的重構。在數據化的基礎上，企業可以有效地集成和協同供應鏈條上的各個環節或節點，通過銷售預測、智能云倉等提前調配好準確的商品種類及數量，再通過倉配一體化的高效協同以最短的時間將商品送達消費者手中，實現高服務水平的同時使整體成本最小化。
銷售場景重構即是“場”的重構，是銷售終端通路的重構。與傳統銷售渠道不同，新零售的銷售場景更綜合化或者近場化；綜合化指在互動、體驗為主訴求的同時，將娛樂、藝術、人文、生活服務等多元素集成一體，形成新的生活商業綜合體；近場化指與消費者的距離更近，比如辦公室無人貨架、車載零食貨架，使銷售點與消費者的距離縮小到10米、甚至1米的距離，從而讓消費者能更快地獲取所需的商品。
對新供應鏈的理解
隨著現代物流發展的深入，國外物流業逐漸向供應鏈形態發展，寶供物流企業集團董事長劉武認為：物流行業的整體利潤日趨攤薄;供應鏈已成為制造業、流通業持續發展的關卡；企業愿意尋找第三方物流供應鏈公司為他們提供整體解決方案等原因，都推動著物流往供應鏈方向的發展。
對于供應鏈的需求主要有三點：
第一是快速、準確地感知消費者的需求
傳統零售業態中，由于層級較多、新技術設備缺失等原因，企業對于最終消費者需求的了解較少，呈碎片化且有較大的滯后性。而在新零售業態里，由于各環節多數已實現數據化且實時在線，加上大數據、AI等新技術的應用，幫助企業更快、更準地掌握消費者的真實需求，并用于指導供應鏈鏈條的優化升級。
第二是改造或整合流通渠道
隨著零售業態的豐富，如今企業不僅要管理傳統的分銷渠道體系，同時也要管理B2C電商、B2B批發分銷、O2O、自助售貨機、無人店等新興渠道。因此企業要考慮線上線下全渠道如何協同整合，如何減少不必要的重復備貨直至消滅庫存，如何在降低物流總成本的同時使商品更有效地觸達終端，如何打造扁平式供應鏈以更貼近消費者……而這些均需要通過流通渠道的改造或整合來實現。
第三是優化或升級生產方式
消費者的需求越來越個性化、碎片化、多元化，要讓消費者獲得更好地滿足與體驗，企業需要依托數據化，進行銷售預測，以銷定產，優化產品研發、設計及生產，實現柔性制造，以合理成本實現多品種、小批量生產。
供應鏈的升級突圍
要想實現新零售下供應鏈升級突圍，可以從以下三點入手：
首先是供應鏈的科技化：應用物流自動化及智能化技術來實現物流作業高效率、低成本，根據行業特點、業務特征恰當地應用RFID系統、貨到人分揀系統、揀選機器人、碼垛機器人、AGV、無人車等物流技術或設備，實現人機交互協同作業、自動化作業或智能化作業，以應對新零售時代小批量多頻次的作業特點，達到提質增效的目的。
其次是供應鏈的數據化：應用WMS（如C-WMS倉庫管理系統）、TMS、OMS等軟件，以及RFID、智能芯片、感應器等硬件，采集并匯總倉儲、運輸、配送、銷售等環節所產生的全部數據，做到實時在線且動態更新；并對這些數據進行處理與分析，挖掘出運營特點、規律、風險點等信息，從而更科學合理地進行管理決策與資源配置的。數據化供應鏈將有助于企業解決行業洞察、數據共享、銷售預測、網絡規劃、庫存優化等問題。
最后是供應鏈的協同化：依托云化信息系統、智能算法，利用歷史大數據、銷量預測，構建成本、時效、覆蓋范圍等多維度的運籌模型，協同倉儲、運輸、配送三環節，優化網絡布局；應用多倉融合解決方案，整合全渠道、多品類倉庫，科學合理地安排與調配庫存，智能預測補貨，實現庫存協同，加快庫存周轉，提高現貨率，提升整個供應鏈的效率。
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