(電子商務(wù)研究中心訊) 一、大數(shù)據(jù)是轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心競(jìng)爭(zhēng)力
對(duì)于中國(guó)的零售行業(yè)，特別是線下傳統(tǒng)零售行業(yè)，大數(shù)據(jù)分析還處于剛剛起步的階段。企業(yè)已經(jīng)認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)的重要性，多數(shù)企業(yè)正在著手進(jìn)行大數(shù)據(jù)探索以及相關(guān)項(xiàng)目的試點(diǎn)。
IBM認(rèn)為，零售企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析是與云計(jì)算、移動(dòng)和社交化緊密結(jié)合的系統(tǒng)工程，需要從戰(zhàn)略層面系統(tǒng)規(guī)劃。
零售大數(shù)據(jù)分析主要應(yīng)用在智慧的購(gòu)物體驗(yàn)、智慧的商品管理和供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)，以及智慧的運(yùn)營(yíng)三個(gè)領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)分析是零售企業(yè)向未來(lái)轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
大數(shù)據(jù)通過(guò)打造智慧的購(gòu)物體驗(yàn)，構(gòu)建智慧的商品管理和供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)，以及實(shí)現(xiàn)智慧的運(yùn)營(yíng)，來(lái)幫助零售企業(yè)實(shí)現(xiàn)價(jià)值。
零售企業(yè)對(duì)未來(lái)如何利用大數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)的發(fā)展構(gòu)想可以分為三個(gè)層面
第一層面是支持零售業(yè)運(yùn)營(yíng)
零售企業(yè)可以通過(guò)對(duì)價(jià)值鏈上多方數(shù)據(jù)的分析挖掘，提高供應(yīng)鏈、物流等方面的運(yùn)營(yíng)效率，并利用大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果支持領(lǐng)導(dǎo)層決策。
第二層面是形成大數(shù)據(jù)產(chǎn)品
即形成獨(dú)立的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，采用免費(fèi)、出售或合作方式提供給內(nèi)外部客戶。
第三層面是構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)
即部分向平臺(tái)型企業(yè)轉(zhuǎn)型的零售商將利用大數(shù)據(jù)搭建企業(yè)生態(tài)平臺(tái)，為平臺(tái)上的企業(yè)服務(wù)，促進(jìn)共同的繁榮。我們認(rèn)為大數(shù)據(jù)主要通過(guò)以下三個(gè)方面幫助零售企業(yè)提升自我，創(chuàng)造價(jià)值。包括：打造智慧的購(gòu)物體驗(yàn)；構(gòu)建智慧的商品管理和供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)；以及實(shí)現(xiàn)智慧的運(yùn)營(yíng)；
具體來(lái)說(shuō)，零售企業(yè)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用可以歸納為如下幾個(gè)方面：在智慧的客戶體驗(yàn)領(lǐng)域的全方位的顧客洞察、提升客戶服務(wù)、基于位置的營(yíng)銷和服務(wù)、以及精準(zhǔn)營(yíng)銷；在智慧的商品管理和供應(yīng)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的供應(yīng)鏈優(yōu)化和商品優(yōu)化；
以及在智慧的運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域的財(cái)務(wù)管理、勞動(dòng)力管理和防損/防偷盜管理。零售企業(yè)已經(jīng)充分意識(shí)到大數(shù)據(jù)分析對(duì)其未來(lái)業(yè)務(wù)發(fā)展的戰(zhàn)略意義，他們需要從這三個(gè)方面規(guī)劃戰(zhàn)略和實(shí)施步驟，將大數(shù)據(jù)分析作為向未來(lái)轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心驅(qū)動(dòng)力。
二、中國(guó)零售大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)
我們的調(diào)研結(jié)果表明，中國(guó)零售行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析處于剛剛起步的階段，相當(dāng)一部分企業(yè)還未開始考慮使用大數(shù)據(jù)分析，或僅僅進(jìn)行概念討論和計(jì)劃。
在少數(shù)已開展大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的企業(yè)中，應(yīng)用范圍、方式也處于早期狀態(tài)，大數(shù)據(jù)的實(shí)踐剛剛起步。然而，也一部分領(lǐng)先的零售企業(yè)已經(jīng)在利用大數(shù)據(jù)應(yīng)對(duì)明確的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。
零售企業(yè)目前主要利用大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷和客戶洞察
從組織機(jī)構(gòu)來(lái)看，零售企業(yè)大數(shù)據(jù)分析還是較多的分散在各個(gè)部門業(yè)務(wù)中，只有不到1/3企業(yè)有獨(dú)立的部分負(fù)責(zé)整體的大數(shù)據(jù)分析。
調(diào)查發(fā)現(xiàn)，有35%的零售企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析工作分散在不同部門完成，如客戶關(guān)系部、銷售部、運(yùn)營(yíng)部等。各部門根據(jù)掌握的數(shù)據(jù)和自身需求進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)分析，不設(shè)立統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)分析部門。另外有26%的零售企業(yè)，數(shù)據(jù)分析主要由信息和IT部門配合業(yè)務(wù)部門完成。
信息和IT部門根據(jù)業(yè)務(wù)部門的需求負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的抓取、過(guò)濾等前期工作，業(yè)務(wù)部門進(jìn)行具體的分析。在被訪企業(yè)中，只有30%設(shè)置設(shè)置職能專一的部門全面負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)分析工作。
在已經(jīng)開展大數(shù)據(jù)分析的零售企業(yè)中，分析主要集中在精準(zhǔn)營(yíng)銷、客戶洞察、商品優(yōu)化和供應(yīng)鏈完善等幾個(gè)方面
在已經(jīng)開展大數(shù)據(jù)分析的零售企業(yè)中，有接近半數(shù)的企業(yè)利用分析進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷，如分類營(yíng)銷、決策支持和營(yíng)銷效果分析等。
在分類營(yíng)銷中，有些企業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行營(yíng)銷需求挖掘、有些企業(yè)對(duì)營(yíng)銷目標(biāo)進(jìn)行分類和貼標(biāo)簽，后期根據(jù)標(biāo)簽篩選特定顧客進(jìn)行營(yíng)銷，還有的企業(yè)根據(jù)大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行O2O促銷。
在決策支持中，部分公司進(jìn)行營(yíng)銷活動(dòng)的預(yù)測(cè)和分析，部分公司利用大數(shù)據(jù)分析為經(jīng)營(yíng)評(píng)估等業(yè)務(wù)提供可視化的數(shù)據(jù)支持。41%的企業(yè)利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行顧客洞察，如打通不同區(qū)域間會(huì)員管理體系、建立大會(huì)員系統(tǒng)，進(jìn)行針對(duì)性調(diào)研，將線上線下數(shù)據(jù)相結(jié)合，利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行顧客形象分析等。
另有24%的企業(yè)利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行商品優(yōu)化，包括訂單預(yù)測(cè)、選品與陳列優(yōu)化、運(yùn)營(yíng)狀態(tài)分析等方面。18%的企業(yè)利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行供應(yīng)鏈完善，包括倉(cāng)庫(kù)選址、產(chǎn)品追溯和統(tǒng)一管理等。
現(xiàn)階段，零售企業(yè)表示最需要利用大數(shù)據(jù)提升客戶洞察，開展精準(zhǔn)營(yíng)銷和實(shí)現(xiàn)商品優(yōu)化。將企業(yè)最需要利用大數(shù)據(jù)提升的業(yè)務(wù)與已經(jīng)實(shí)施的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn)，提升客戶洞察是零售企業(yè)最需要進(jìn)一步利用大數(shù)據(jù)提升的領(lǐng)域。
在調(diào)查中，74%的企業(yè)表示最需要利用大數(shù)據(jù)幫助解決的業(yè)務(wù)問題是準(zhǔn)確理解客戶行為和消費(fèi)習(xí)慣，進(jìn)行全面的顧客洞察。42%的企業(yè)表示需要在精準(zhǔn)營(yíng)銷方面運(yùn)用大數(shù)據(jù)，基于需求預(yù)測(cè)及顧客特點(diǎn)進(jìn)行有針對(duì)性的營(yíng)銷，提高成交率和客單價(jià)。
37%的企業(yè)表示需要運(yùn)用大數(shù)據(jù)幫助解決商品優(yōu)化問題，找出暢銷、滯銷款商品，提高售罄率，降低過(guò)期損耗，同時(shí)優(yōu)化商品組合與陳列。
零售企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)分析整體整體表現(xiàn)的自我評(píng)價(jià)結(jié)果一般，特別是在數(shù)據(jù)分析和基于數(shù)據(jù)洞察采取行動(dòng)方面
完整的大數(shù)據(jù)生命周期包括數(shù)據(jù)獲取和整合、數(shù)據(jù)分析和根據(jù)數(shù)據(jù)洞察采取行動(dòng)三個(gè)階段。整體來(lái)看，中國(guó)零售企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)分析各個(gè)階段的自我評(píng)價(jià)一般。
在“獲取和整合數(shù)據(jù)”階段，只有36%的企業(yè)評(píng)價(jià)良好。在“數(shù)據(jù)分析”和“依據(jù)洞察采取行動(dòng)”階段，評(píng)價(jià)良好的比例分別只有32%和24%?？梢?，企業(yè)對(duì)自身的大數(shù)據(jù)分析和利用滿意度不高。即使在數(shù)據(jù)分析意識(shí)較強(qiáng)的企業(yè)中，對(duì)數(shù)據(jù)的利用也仍集中于初級(jí)階段。
在數(shù)據(jù)獲取和整合階段，企業(yè)面臨的問題主要是來(lái)自多源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)不一致、傳統(tǒng)信息架構(gòu)阻礙數(shù)據(jù)收集和難以整合內(nèi)部數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)分析方面，缺乏軟硬件工具、數(shù)據(jù)可信性和缺乏必要的分析技能是企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。
在依據(jù)數(shù)據(jù)洞察采取行動(dòng)方面，最大的挑戰(zhàn)來(lái)自于缺乏能將業(yè)務(wù)知識(shí)與數(shù)據(jù)分析相結(jié)合的技能與人才，以及企業(yè)普遍缺乏對(duì)利用分析提升業(yè)務(wù)的理解。
零售企業(yè)希望分析手段方面更加深化和多樣性
數(shù)據(jù)分析方法，按照由淺至深的程度可以分為以下五個(gè)種類：描述性分析； 診斷性分析；預(yù)測(cè)性分析；規(guī)定性分析；認(rèn)知性分析。
描述性分析就是從歷史交易數(shù)據(jù)中分析過(guò)去，反映出已經(jīng)和正在發(fā)生什么；診斷性分析就是了解發(fā)生的原因，分析為什么發(fā)生；預(yù)測(cè)性分析是預(yù)測(cè)未來(lái)，指出什么可能發(fā)生；規(guī)定性分析是在分析過(guò)去和預(yù)測(cè)未來(lái)的基礎(chǔ)上對(duì)行為的指導(dǎo)，即建議應(yīng)該采取什么行動(dòng)。
以上分析均為靜態(tài)，而認(rèn)知性分析與之不同，認(rèn)知性分析就是通過(guò)交互式學(xué)習(xí)的方式，讓分析能力逐步成長(zhǎng)、逐步提高認(rèn)知的過(guò)程。在這個(gè)瞬息萬(wàn)變的大數(shù)據(jù)時(shí)代下，每天產(chǎn)生大量有價(jià)值的數(shù)據(jù)資源，數(shù)據(jù)分析也跨入認(rèn)知分析的新階段。
調(diào)研發(fā)現(xiàn)，零售企業(yè)對(duì)自身目前以上五種程度的分析的應(yīng)用自評(píng)逐漸降低。在所有進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的企業(yè)中，71%的企業(yè)進(jìn)行描述性分析，其預(yù)計(jì)未來(lái)12-18個(gè)月不會(huì)有明顯變化；41%的企業(yè)目前進(jìn)行診斷性分析，并預(yù)計(jì)未來(lái)12-18個(gè)月會(huì)增加至65%；
24%的企業(yè)目前進(jìn)行預(yù)測(cè)性分析，這一比例在未來(lái)12-18個(gè)月會(huì)增加至63%；百分之29%的企業(yè)目前進(jìn)行規(guī)定性分析，這一比例在未來(lái)12-18個(gè)月會(huì)增加至59%；24%的企業(yè)目前進(jìn)行認(rèn)知性分析，未來(lái)將提高至35%。
可以看出，零售企業(yè)希望在未來(lái)使用更多樣化和更先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析方法，特別是診斷性、預(yù)測(cè)性和規(guī)定性分析，并將嘗試認(rèn)知性分析。
零售企業(yè)對(duì)未來(lái)大數(shù)據(jù)的構(gòu)想和規(guī)劃
企業(yè)對(duì)未來(lái)如何利用大數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)的發(fā)展構(gòu)想可以分為三個(gè)層面
第一層面是支持大數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)
零售企業(yè)可以通過(guò)對(duì)價(jià)值鏈上多方數(shù)據(jù)的分析挖掘，提高供應(yīng)鏈，物流等方面的運(yùn)營(yíng)效率，并利用大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果支持領(lǐng)導(dǎo)層決策。部分零售企業(yè)已經(jīng)或多或少地利用數(shù)據(jù)幫助提升內(nèi)部運(yùn)營(yíng)，比如利用大數(shù)據(jù)收集分析，尋找更好的商品，提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，更全面地滿足客戶需求。
第二層面是形成大數(shù)據(jù)產(chǎn)品
零售企業(yè)通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的整合和分析，形成獨(dú)立的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，采用免費(fèi)、出售或合作方式提供給內(nèi)外部客戶。零售企業(yè)通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的整合和分析，形成獨(dú)立的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，為企業(yè)和個(gè)人提供信息服務(wù)。
零售商可以發(fā)展多種大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，比如，對(duì)購(gòu)物者的個(gè)性化需求分析，智能匹配(將顧客需求與供應(yīng)商資源進(jìn)行快速匹配)等。
阿里巴巴近年來(lái)發(fā)布了包括“聚石塔”、“黃金策”、“淘寶指數(shù)”和“淘寶時(shí)光機(jī)”在內(nèi)的多款大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，提供店鋪數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)備份、加速訂單處理、消費(fèi)者行為研究等多方面的大數(shù)據(jù)服務(wù)。百度也正式發(fā)布了“百度司南”，為市場(chǎng)營(yíng)銷人員提供更加真實(shí)、準(zhǔn)確、快速和低成本的消費(fèi)者洞察。
第三層面是構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)
即部分向平臺(tái)型企業(yè)轉(zhuǎn)型的零售商可能利用大數(shù)據(jù)搭建企業(yè)生態(tài)，為平臺(tái)上的企業(yè)服務(wù)，促進(jìn)共同的繁榮。大數(shù)據(jù)將成為平臺(tái)型零售企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，數(shù)據(jù)的質(zhì)量，如一致性、精細(xì)化程度等將成為關(guān)鍵。
中國(guó)的傳統(tǒng)零售企業(yè)目前還沒有出現(xiàn)搭建了完整企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)并構(gòu)建了大數(shù)據(jù)平臺(tái)的企業(yè)。網(wǎng)絡(luò)零售商如阿里巴巴已經(jīng)形成了這樣的企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，并正將大數(shù)據(jù)作為其核心競(jìng)爭(zhēng)力。
在調(diào)研中我們發(fā)現(xiàn)，部分零售企業(yè)表達(dá)了對(duì)構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)的需求和想法，比如“集團(tuán)不同業(yè)務(wù)單元數(shù)據(jù)的整合”，“實(shí)現(xiàn)全面系統(tǒng)化管理”，“形成一個(gè)整體的對(duì)內(nèi)對(duì)外服務(wù)、平臺(tái)化的面向多行業(yè)的大格局”等。
三、大數(shù)據(jù)幫助零售企業(yè)實(shí)現(xiàn)價(jià)值
我們認(rèn)為大數(shù)據(jù)主要通過(guò)以下三個(gè)方面幫助零售企業(yè)提升自我，創(chuàng)造價(jià)值。包括：打造智慧的購(gòu)物體驗(yàn)；構(gòu)建智慧的商品管理和供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)；以及實(shí)現(xiàn)智慧的運(yùn)營(yíng)。
零售企業(yè)在大數(shù)據(jù)分析具體的三大領(lǐng)域的具體運(yùn)用
具體來(lái)說(shuō)，在零售企業(yè)，大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用可以歸納為如下方面：在智慧的客戶體驗(yàn)領(lǐng)域的全方位的顧客洞察、提升客戶服務(wù)、基于位置的營(yíng)銷和服務(wù)以及精準(zhǔn)營(yíng)銷；在智慧的商品管理和供應(yīng)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的供應(yīng)鏈優(yōu)化和商品優(yōu)化；在智慧的運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域的財(cái)務(wù)管理、勞動(dòng)力管理和防損/防偷盜管理。
打造智慧購(gòu)物體驗(yàn)的戰(zhàn)略重點(diǎn)
在利用大數(shù)據(jù)幫助打造智慧的購(gòu)物體驗(yàn)中，客戶智能分析和全渠道營(yíng)銷是戰(zhàn)略重點(diǎn)。具體包括：
A.客戶智能分析：顧客識(shí)別，顧客行為分析
B.全渠道營(yíng)銷：基于位置的營(yíng)銷，精準(zhǔn)營(yíng)銷，提升全渠道的購(gòu)物體驗(yàn)
大數(shù)據(jù)為零售企業(yè)在打造智慧的購(gòu)物體驗(yàn)方面所帶來(lái)的商業(yè)價(jià)值主要包括以下幾個(gè)方面：
360度顧客視圖與細(xì)分；
增加顧客留存、新增顧客、降低顧客獲取成本；
提高到店率、購(gòu)買率與忠誠(chéng)度；
減少活動(dòng)與運(yùn)營(yíng)成本，提高投資回報(bào)。
案例：星巴克利用以大數(shù)據(jù)分析為支撐的移動(dòng)營(yíng)銷與客戶深度互動(dòng)
從2012年開始，星巴克推出了一系列基于移動(dòng)端和社交媒體的營(yíng)銷活動(dòng)。比如，2012年，星巴克早餐上市，為配合早餐推廣星巴克推出“早安鬧鐘”App，使用該App的顧客在鬧鐘響起后的1小時(shí)內(nèi)到達(dá)星巴克門店，就有機(jī)會(huì)在購(gòu)買咖啡飲品的同時(shí)，享受半價(jià)購(gòu)買早餐新品的優(yōu)惠。
2013年，星巴克推出“Tweet-a-Coffee”，將自己的星巴克賬戶與Twitter賬戶綁定，就可以向自己的朋友贈(zèng)送價(jià)值5美元的電子咖啡券。此前，星巴克在Facebook上推出過(guò)類似的服務(wù)。
2015年5月，在線音樂訂閱服務(wù)Spotify宣布與星巴克成為長(zhǎng)期合作伙伴，推出“音樂+咖啡”的服務(wù)。Spotify付費(fèi)訂閱用戶將能夠通過(guò)聽音樂得到星星，在星巴克里兌換免費(fèi)咖啡。星享卡會(huì)員則可以在Spotify上表達(dá)自己的音樂意見，從而影響星巴克門店的歌單曲目。
在Spotify上還會(huì)開設(shè)一個(gè)星巴克專題，收錄類似“20年中星巴克最受歡迎的音樂”等歌單。星巴克在其iPhone應(yīng)用上增加“order”(訂購(gòu))功能，消費(fèi)者可以在應(yīng)用內(nèi)完成預(yù)定和支付，然后到店提取即可。在北美地區(qū)的星巴克門店，用戶可以將星享卡的二維碼通過(guò)蘋果Passbook應(yīng)用添加到Apple Watch中，然后直接用來(lái)購(gòu)買咖啡，整個(gè)過(guò)程都不必使用Apple Pay。
此前設(shè)計(jì)公司Impekable還為星巴克制作過(guò)一款應(yīng)用，當(dāng)消費(fèi)者找到星巴克后，可以直接在座位上用Apple Watch點(diǎn)單，以此減少人們尋找門店與等候咖啡的時(shí)間。
星巴克還推出了“大數(shù)據(jù)咖啡杯”，在一些咖啡杯中裝上傳感器，收集?？秃瓤Х人俣鹊葦?shù)據(jù)，從而為喝咖啡較慢顧客提供保溫效果好的杯子，提高其滿意度和忠誠(chéng)度。星巴克的Clover咖啡機(jī)會(huì)將數(shù)據(jù)上傳到云端，星巴克借此能夠跟蹤用戶的喜好，對(duì)制作咖啡的配方隨時(shí)進(jìn)行更新，也能方便工作人員對(duì)咖啡機(jī)的性能進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控。
星巴克改變用戶被動(dòng)接受的傳統(tǒng)營(yíng)銷方式，其營(yíng)銷深深把握住“用戶創(chuàng)造”的核心，讓用戶樂于運(yùn)用星巴克提供的平臺(tái)動(dòng)手創(chuàng)建自己的服務(wù)，在這一過(guò)程中星巴克也獲得了用戶信息。當(dāng)營(yíng)銷變得準(zhǔn)確有趣，消費(fèi)者不僅更加容易接受，甚至?xí)栽竿茝V傳播。
星巴克相信移動(dòng)和數(shù)字平臺(tái)將驅(qū)動(dòng)公司未來(lái)業(yè)務(wù)的發(fā)展，因此以“移動(dòng)戰(zhàn)略”為方向，充分發(fā)揮移動(dòng)端優(yōu)勢(shì)，將服務(wù)內(nèi)嵌于顧客日常需求，使服務(wù)隨時(shí)隨地唾手可得。在發(fā)展移動(dòng)營(yíng)銷的同時(shí)，星巴克利用云技術(shù)為支撐，收集和分析用戶數(shù)據(jù)，加深消費(fèi)者洞察。
為優(yōu)化運(yùn)營(yíng)，提升服務(wù)，降低運(yùn)營(yíng)成本和精準(zhǔn)營(yíng)銷提供指導(dǎo)和依據(jù)。在美國(guó)的星巴克門店，有將近16%的收入來(lái)自手機(jī)客戶端，星巴克App有將近1300萬(wàn)的活躍用戶。在渠道有限的情況下，星巴克通過(guò)社交媒體對(duì)大數(shù)據(jù)的解構(gòu)實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)營(yíng)銷。
構(gòu)建智慧的商品管理和供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的戰(zhàn)略重點(diǎn)
在利用大數(shù)據(jù)幫助構(gòu)建智慧的商品管理和供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中，商品管理分析和供應(yīng)鏈優(yōu)化是戰(zhàn)略重點(diǎn)。具體包括：
A.商品管理分析：組合優(yōu)化、價(jià)格優(yōu)化、布局和設(shè)計(jì)優(yōu)化
B.全渠道營(yíng)銷：庫(kù)存優(yōu)化、分銷和物流優(yōu)化、存儲(chǔ)空間管理
大數(shù)據(jù)為零售企業(yè)在構(gòu)建智慧的商品管理和供應(yīng)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)方面所帶來(lái)的商業(yè)價(jià)值主要包括以下幾個(gè)方面：
基于客戶洞察的商品管理和分類；
及時(shí)為客戶供貨和交付；
優(yōu)化店面布局，提高購(gòu)買率；
提升產(chǎn)品運(yùn)輸、降低缺貨。
案例：某領(lǐng)先綜合零售商充分利用大數(shù)據(jù)節(jié)約存儲(chǔ)、管理成本
國(guó)內(nèi)一家領(lǐng)先的綜合零售商在拓展電商平臺(tái)方面充分利用大數(shù)據(jù)打開市場(chǎng)，并與上游供應(yīng)商協(xié)同聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)了較好的效果。比如，在“她經(jīng)濟(jì)”背景下，女性用戶成為電商重要的收入來(lái)源。
在爭(zhēng)取女性用戶的戰(zhàn)役中，為增強(qiáng)女性用戶粘性和活躍度，該零售商根據(jù)大數(shù)據(jù)測(cè)算選定了奶粉、紙品、衛(wèi)生巾作為拳頭產(chǎn)品，并依據(jù)預(yù)測(cè)的不同地區(qū)銷量來(lái)調(diào)整倉(cāng)庫(kù)布局，依據(jù)不同地區(qū)客戶品牌使用習(xí)慣來(lái)調(diào)整倉(cāng)庫(kù)備貨，最終實(shí)現(xiàn)了良好的效果。
該綜合零售商還將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于和上游供應(yīng)商的聯(lián)動(dòng)協(xié)同。借助自身積累的會(huì)員資料、訪問流量、訂單信息等大數(shù)據(jù)，進(jìn)行深入挖掘，與廠商一起研究用戶需求，向上游供應(yīng)商進(jìn)行產(chǎn)品的定制。在大數(shù)據(jù)的幫助下，該零售商針對(duì)目標(biāo)客戶的選品準(zhǔn)確，經(jīng)大數(shù)據(jù)分析后選擇的產(chǎn)品銷售額大幅增長(zhǎng)。
針對(duì)“她經(jīng)濟(jì)”的三大類產(chǎn)品促銷活動(dòng)中，其新增女性用戶的數(shù)量達(dá)到580萬(wàn)，且新增用戶多數(shù)是有著個(gè)性化、精準(zhǔn)化標(biāo)簽的優(yōu)質(zhì)用戶。此外，該綜合零售商供應(yīng)鏈鋪貨邏輯得到優(yōu)化，效率提高，減少了因備貨問題導(dǎo)致的用戶體驗(yàn)下降。
實(shí)現(xiàn)智慧的運(yùn)營(yíng)
在利用大數(shù)據(jù)幫助實(shí)現(xiàn)智慧運(yùn)營(yíng)中，財(cái)務(wù)管理分析、人力管理分析以及止損和偷盜管理分析是戰(zhàn)略重點(diǎn)。具體包括：
A.財(cái)務(wù)管理分析：控制、欺詐、現(xiàn)金管理，資產(chǎn)管理的預(yù)測(cè)和條件，財(cái)務(wù)狀況的透明度和商店的盈利能力
B.人力管理分析：勞動(dòng)力管理和優(yōu)化，突出對(duì)關(guān)鍵員工和崗位變化管理的洞察
C.止損和偷盜管理分析：?jiǎn)T工/ 客戶欺詐檢查，基于貨物丟失的貨架安全警報(bào)，基于對(duì)視頻流分析的視頻監(jiān)控警報(bào)。
大數(shù)據(jù)在幫助零售企業(yè)實(shí)現(xiàn)智慧的運(yùn)營(yíng)方面所帶來(lái)的商業(yè)價(jià)值主要包括以下幾個(gè)方面：
提高員工生產(chǎn)率/每個(gè)渠道的銷售；
有效地管理店內(nèi)零售業(yè)務(wù)；
不影響服務(wù)的前提下勞動(dòng)力最優(yōu)平衡；
減少偷盜。
案例：臺(tái)灣全聯(lián)福利中心打造智慧的運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)
全聯(lián)福利中心(Pxmart)是臺(tái)灣大型零售業(yè)者之一，成立于1998年10月，前身是臺(tái)灣消費(fèi)合作社全國(guó)聯(lián)合社(全聯(lián)社)。全聯(lián)福利中心從66家干貨門市開始發(fā)展到美妝、生鮮，現(xiàn)在全臺(tái)已有超過(guò)700間門市，成為全臺(tái)最大連鎖超市。
為實(shí)現(xiàn)2020年?duì)I收2000億臺(tái)幣的目標(biāo)，全聯(lián)規(guī)劃了信息發(fā)展藍(lán)圖，提出打造智慧的總部，以快速高效的支持門店業(yè)務(wù)，以及打造智慧的門店，按計(jì)劃推動(dòng)門店業(yè)務(wù)快速高效的發(fā)展。全聯(lián)應(yīng)用新技術(shù)創(chuàng)新科技服務(wù)，通過(guò)社交媒體，移動(dòng)裝置，大數(shù)據(jù)分析，以及云計(jì)算來(lái)做到與客戶的個(gè)性化互動(dòng)。
同時(shí)，全聯(lián)還可以提供端到端的供應(yīng)鏈預(yù)測(cè)，提升供應(yīng)鏈整體效率。初期全聯(lián)進(jìn)行了信息架構(gòu)的整合，建立涵蓋業(yè)務(wù)循環(huán)的信息整合架構(gòu)。
在該信息系統(tǒng)的支持下，全聯(lián)可以進(jìn)行經(jīng)營(yíng)策略管理、營(yíng)運(yùn)監(jiān)控、事業(yè)盈虧管理及預(yù)警。全聯(lián)建立了整合的運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，支持標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)循環(huán)、強(qiáng)化核心系統(tǒng)能力和有效的供應(yīng)鏈管理。
全聯(lián)已經(jīng)推動(dòng)的智慧的運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)包括：新全聯(lián)官網(wǎng)開發(fā)導(dǎo)入上線，消費(fèi)者與全聯(lián)門市信息即時(shí)互動(dòng)，使?fàn)I銷活動(dòng)更有效率，促進(jìn)顧客到店率并使門店服務(wù)更便捷。
業(yè)績(jī)儀表板：提供高級(jí)儀表版，包含商品、營(yíng)運(yùn)、訪店、業(yè)績(jī)、商品、檔期等分析報(bào)表，讓經(jīng)理人員有效率的從單一平臺(tái)實(shí)時(shí)獲得每日業(yè)績(jī)分析情報(bào)。
全聯(lián)信息服務(wù)中心：全體用戶適用，快速問題排除，知識(shí)累積與數(shù)據(jù)分享。
全聯(lián)信息服務(wù)中心在2015年共處理44,835件訊問和請(qǐng)求，平均回應(yīng)時(shí)間18分鐘，支持自動(dòng)解決問題，提高了門市運(yùn)營(yíng)效率，滿意度達(dá)到了95.2%。通過(guò)打造智慧的運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析，全聯(lián)提高了顧客和門店的管理能力，有效的支持了戰(zhàn)略目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。
通過(guò)會(huì)員大數(shù)據(jù)分析，全聯(lián)完成了2020客戶體驗(yàn)地圖。該地圖以時(shí)間軸依序發(fā)展客戶與全聯(lián)的互動(dòng)體驗(yàn)，將科技融入顧客生活場(chǎng)景。在2015年以消費(fèi)者為中心的全新官網(wǎng)上線，成功吸引了25-44歲的新客戶群。該官網(wǎng)的瀏覽率增加7倍，移動(dòng)端占比達(dá)到70%，大大提高了移動(dòng)營(yíng)銷的曝光率，促進(jìn)了銷售增長(zhǎng)。
結(jié)語(yǔ)
零售企業(yè)重視并認(rèn)可大數(shù)據(jù)分析對(duì)企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略意義。零售企業(yè)需要從打造智慧的購(gòu)物體驗(yàn)，構(gòu)建智慧的商品管理和供應(yīng)鏈管理，以及幫助實(shí)現(xiàn)智慧的運(yùn)營(yíng)這三個(gè)方面，規(guī)劃大數(shù)據(jù)分析的戰(zhàn)略和實(shí)施路徑。
另外，大數(shù)據(jù)分析與云計(jì)算，移動(dòng)和社交化是緊密結(jié)合，互相依托的。零售企業(yè)需要全面規(guī)劃面向未來(lái)的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，將大數(shù)據(jù)分析作為助力零售企業(yè)向未來(lái)轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心驅(qū)動(dòng)力。（來(lái)源：行業(yè)報(bào)告研究院；編選：網(wǎng)經(jīng)社）
