重构用户关系的方法论
互联网在几十年的发展过程中，累积了一个庞大的无形资产——数据。每一位用户上网的同时，必定会沉淀数据，他们在网络上的行为轨迹、喜好兴趣、购物记录，甚至包含时间、空间的数据，全都被记录下来。有些企业洞察先机，率先透过这些数据了解客户，通过对数据的整理、分析、挖掘，及时把握客户需求开展精准营销，甚至还进一步地透过建立数据模型，去预测整个行业变化，预测未来的消费倾向。
数据驱动企业经营，其实就是C to B的思维。透过对客户数据的洞察，重新教会我们：在互联网时代，企业应该如何做到市场分析精细化、营销精准化、服务差异化、产品个性化、全面提升整体的品牌价值。这就是数据驱动带给企业升级与转型的机会。
零售的本质是什么？就是如何最有效地让“人”和“货”发生连接。在过去的数千年里，充当了连接器的是“场”，从小场到大场，从线下的场到线上的场，通过技术革命，促进“场”的形态的变化和效率的升级，也驱动零售的商业模式从1.0发展到如今的4.0。但无论技术怎么升级，运用怎么有效，场的效率发挥到极致，人和货的连接还是存在并且需要一个场。我想，是不是有可能在未来的某种零售模式中，场消失了，人和货直接产生连接，这不就是回归到零售的本质，而且最直接最高效了吗？如果“场”消失了，充当连接器的，只有“人”。于是，零售模式就变为“人—人—货”或“货—人—人”，“人—人”互联的用户关系必将成为零售的核心。
有且只有这种开放、透明和人人互联的方式，才是解决流量黑洞的终极密码。“member gets member”，通过用户获取用户，太妙了，我用“人联网”这个词去定义这种“人—人”互联的网络，用“自零售”这个概念去描述“member gets member”的状态。当“get”这个动作发生的时候，用户既是消费者，也是销售者，自己就完成了零售的行为，他就是“自零售人”。因此，人联网是一个基础、一个生态，自零售是在这个生态中产生零售的最优方式和策略，而数据分析，是完成建构生态的高速公路。
我可以很负责任地说，通过自零售，就可以实现跳出“漏斗型”宿命。运用自零售，第一步，相当于是在漏斗型图案的某个阶段，直接把两条斜线拉成直线，这就是沉淀下来的自零售人，也有人称为超级用户；(6)第二步，还会在直线的下端直接开出两条向外的斜线，等于是通过人人互联的方式，把更多的新用户转化进来，最终形成一个“倒漏斗型”的模式，对接原来的漏斗型，其整体形象有点像滴滤式咖啡的V60咖啡杯，两头开口，互相打通。
“V60咖啡杯”——自零售的漏斗模型
在这本书里，我试图用亲身的实践和思考，不仅基于理论和概念，来勾勒人联网和自零售的新模式，还希望能够回到实践中去检验，利用小数据(7)（用户数据）战略的思维，指导企业去实现用户关系的重构，去实践自零售。我们在此对全书的篇章结构作简单介绍，方便读者朋友们选择阅读。
全书共分零售进化论、小数据思维、伍厘米理论和走进零售新时代，共四个部分十三个章节，具体谋篇布局如下：
第一篇 零售进化论
我们从历史的视角，审视零售业的沿革和商业模式的迭代。从远古时期的物物交换开始，零售的产生和发展就与技术变革和信任息息相关。如今我们迎来了前所未有的机会，用数据去驱动商业模式的改造和用户关系的再造，实现“零售理想国”。
第一章，零售进化论。我们首先从零售业的历史沿革提炼发展规律，零售业作为一个古老的行业，每一次的技术革命，或者是让交易成本降低，或者是让零售效率或消费体验提升，最终都会带来零售的模式创新。从工业革命开始到互联网再到移动互联网，宏观上看，商业模式从零售1.0升级到零售4.0，即新零售。我们认为，千百年来，零售的本质从未发生过改变。
第二章，新零售竞速。新零售的根本模式，是在物联网技术的基础之上，通过各种创新技术的运用改变消费场景，提升消费体验。商超巨头纷纷触网、互联网巨头纷纷下沉，基于万物互联的新零售，究竟能带给我们什么样的惊喜呢？我们可以大开脑洞，拭目以待。然而，说到底，新零售是资本和巨头的游戏场，那么普通创业者和小规模企业该如何参与呢？
第三章，零售5.0模式：自零售。互联网让“世界是平的”，物联网实现“万物互联”，人联网则期待“连接一切”。人们逐渐通过彼此时间、地点和观点的智能化匹配，建立起一种基于社交需求的分享机制。当商品与服务的消费与体验等信息也在这个网络上被分享和传播的时候，自零售就出现了。我们认为，自零售是最好的零售方式。
第二篇 小数据思维
数据，是资产，更是财富。面对全新的世界，我们一定要拥有数据思维。大数据容易让人迷失方向，但跟企业自身相关，跟用户相关的小数据才是我们应该关注的重点。
第四章，大数据与小数据。每一个企业家，都应该尽快从大数据思维切换到小数据思维中来，完成从“Big Data，Think Small”（大数据，想得少）到“Small Data，Think Big”（小数据，想得多）的转型过程。
第五章，我们所处的全新世界。我们正处于一个前所未见的全新商业世界：所有人都已经拥有了全新的时空观念，新媒体、自媒体大量出现，构建了一个全新的信息传播方式，使得去中心化的人际关系间的裂变式传播成为可能，人们逐渐拥有了碎片化的购物体验，这些都将对零售的进化和变革产生巨大的冲击和影响。
第六章，用户关系与价值连接。我们通过对“依赖—信赖—认识—陌生”这样的用户关系进行分析，把用户群体细分为员工（含超级用户）、客户、会员、粉丝四类，每一层关系所匹配的用户权益和营销方法都有所不同，用户关系的进阶过程是：粉丝—会员—客户—员工。
第三篇 伍厘米理论
为了确保用户数据战略的有效实施，我们提出了一个用户数据分析的“5CM”理论（或称“伍厘米理论”）Five“Customer Management”。说是理论，其实是方法论，更是一种基于营销实务的做法，对于传统营销模型的迭代和升级，从用户数据的角度，把品牌营销和用户关系进行颠覆性重构。
第七章，实战：伍厘米理论。“伍厘米理论”是一种数据思维，就像曾经的互联网思维一样，无论是否要参与新零售变革与转型，无论是否要做自零售，伍厘米理论都是零售行业从业者必备的思考方式之一。本章对伍厘米理论进行概念介绍，后续章节依次展开。
第八章，用户数据管理（1CM）。利用相应的信息技术以及互联网技术来协调企业与顾客间在销售、营销和服务上的交互，通过这个系统去改善企业与客户之间的关系，首先要在内部建立全业务数据平台，实现数据整合，作为用户数据研究和分析的基础。
第九章，精准营销（2CM）。“无数据，不营销。”精准营销，重点在于“精”“准”二字，“精”是把用户的数据画像搞清楚，把需求摸透彻，“准”是所有的营销动作，都是跟用户需求相关，是有针对性和个性化的。精而不准、准而不精，都算不上是真正的精准营销。
第十章，需求挖掘（3CM）。用户需求一般可以分为两种，一种是用户说出来的、明显的，另一种是用户没有说出来的，甚至用户自己都无法清晰描述的。我们要做的，是需求挖掘和主动出击，不仅仅是发现用户的显性需求，还要通过数据分析以及与用户的实时互动，引导和触发用户的隐性需求。
第十一章，品牌洞察（4CM）。移动互联时代来临，新的社会化媒体推平了一切，传播速度大爆发，信息的扩散半径得以百倍、千倍地增长。产品或服务好不好，企业自己说了不算，用户说了才算，口碑效应重新变得无比重要，用户说了什么，成为每一个企业必须认真面对的问题。
第十二章，布局自零售（5CM）。如果一个品牌能够让用户去替你说好话，这是营销上的极大成功，如果能够让用户帮你去推荐和销售，那简直是所有品牌商梦寐以求的场景了。自零售的模式，必将开创一个新的时代。
第四篇 走进零售新时代
第十三章，走进零售新时代。去中心化的网状结构已经形成，移动互联网赋予用户自由选择、自由发声的权利，权利的天平已经向用户一端倾斜。快则五年，慢则十年，技术革命带来的零售进化将在新零售阶段走到极致，新零售的下一步，只能以人为本，从人际关系中迭代，一系列新的场景、新的物种、新的思维都将快速出现，掀起又一轮的零售革命。
当然，囿于“伍厘米”的实践案例不多，自零售的实践案例更少，本书只能从理论上、思维上抛砖引玉，肯定有很多不成熟的地方，期待让更多的人来一起思考，一起实践。不过，中国是零售模式最大的试验场，我们作为观察者和实践者，将持续在这个研究领域深耕和沉淀。
2018年的今天，改革开放已经走了40个年头，有人说，中国的制度红利、人口红利消失了，我要说，对于零售而言，对于消费而言，人口红利的爆发才刚刚开始。若基于人人互联的自零售逐步实现，当手机等移动设备和智能终端成为每一个人的“智能器官”时，每一个人都将变成一个独立的零售载体，每一个人都有可能成为自零售人，而这将会对未来的商业、未来的零售产生怎样的冲击、促进和改变呢，让我们拭目以待。
(1)购物中心，以大型零售业为主体，众多专业店为辅助业态和多功能商业服务设施形成的聚合体。
(2)是以人为核心，以互联网为工具，强调人的实时互动与体验，融合虚拟现实的网络。本书作者周宏明于2012年首次把人联网概念运用于“互联网＋零售”研究。
(3)又称“公民媒体”或“个人媒体”，是指私人化、平民化、普泛化、自主化的传播者，以现代化、电子化的手段，向不特定的大多数或者特定的单个人传递规范性及非规范性信息的新媒体的总称。
(4)本书作者周宏明于2015年在绿瘦数据战略部署会议上首次提出。
(5)2004年，中国经济年度人物颁奖现场，马云在领奖时说，阿里巴巴之所以现在能做到拿着望远镜也找不到对手的地步，是因为在互联网最痛苦的时候，阿里巴巴还能跪着生，始终没有放弃寻找。
(6)在“超级用户思维”中，用户会完成四个阶段的筛选和进化：用户—付费用户—超级用户—裂变用户。具体地，普通用户：接受无权限限制的产品和服务交付；付费用户：完成对产品和服务的交易行为；超级用户：完成信任转化，加入会员体系，形成有绑定期的产品或服务交付逻辑；裂变用户：成为品牌的口碑放大者和连接新用户的渠道。
(7)小数据（small data），或称个体资料，是指需要新的应用方式才能体现出具有高价值的个体的、高效率的、个性化的信息资产。本书特指与用户相关的数据。