數(shù)字產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究中心主席、北大光華學(xué)院副教授董小英女士在《跨越能力陷阱，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略對策》中提到，我們的運營體系比較僵化固化而且很陳舊，數(shù)字化水平很低的話，很多黑箱企業(yè)是看不到的，所以一旦危機來了（現(xiàn)在危機來的非�？欤髽I(yè)掉頭很慢，所以抗風險能力就會弱。消費類互聯(lián)網(wǎng)它姓“人”，它是以“人”為核心的，而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)姓“工”，它不能用消費類互聯(lián)網(wǎng)的玩法，傳統(tǒng)企業(yè)要實現(xiàn)全鏈路數(shù)字化，最少十年，特別是以數(shù)據(jù)做基礎(chǔ)，做主數(shù)據(jù)，原數(shù)據(jù)管理，企業(yè)越大復(fù)雜度越高，數(shù)據(jù)標準的建立難度越大，但是越重要。
因此——數(shù)字化是買不來的，特別在數(shù)據(jù)管理方面是最能反映企業(yè)管理基礎(chǔ)的，萬一企業(yè)的數(shù)據(jù)標準化出現(xiàn)問題，那整個系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)的可信度都會出問題。
買設(shè)備是容易的，但是企業(yè)將數(shù)據(jù)管好這是個真功夫。那么實體零售如何構(gòu)建數(shù)據(jù)管理體系，本文將重點介紹。
零售業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用存在的問題
1、數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性、完整性較差
零售行業(yè)一般不會擁有完整的數(shù)據(jù)整合系統(tǒng)，比如票務(wù)、餐飲、零售這些系統(tǒng)各自獨立，各個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)沒有辦法打通，形成一個個數(shù)據(jù)孤島，數(shù)據(jù)價值難以得到充分的發(fā)揮，因此很難得到統(tǒng)一、完整、直觀，并能從各個業(yè)務(wù)主題與維度展現(xiàn)運營活動的管理數(shù)據(jù)。
同時，在企業(yè)經(jīng)營管理、經(jīng)營決策、戰(zhàn)略決策、風險管控上，經(jīng)常出現(xiàn)信息數(shù)據(jù)依據(jù)不足、不準確，判斷困難的情況，如何有效進行數(shù)據(jù)整合以響應(yīng)企業(yè)運行效率，也是零售行業(yè)數(shù)據(jù)決策的實際需求。
2、數(shù)據(jù)響應(yīng)不及時
隨著零售業(yè)務(wù)系統(tǒng)的越來越多，收集的數(shù)據(jù)越來越細，使用系統(tǒng)的時間越來越長，數(shù)據(jù)量的增長越來越快，現(xiàn)有的系統(tǒng)已經(jīng)無法對數(shù)據(jù)量較大的數(shù)據(jù)進行快速響應(yīng)。
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)應(yīng)用模式中，業(yè)務(wù)部門需要將數(shù)據(jù)需求提交給IT處理，但IT的人力不能保證對分析需求的及時響應(yīng)，對一些報表的調(diào)整也十分困難。
3、缺少多維度的數(shù)據(jù)分析平臺
以顧客分析為例：零售主管不能掌握顧客消費軌跡，無法對顧客的消費進行引導(dǎo)經(jīng)營。同時，也無法掌握顧客群體屬性，導(dǎo)致缺少提升服務(wù)水平的重要參考項。
服務(wù)業(yè)市場化充分，競爭壓力相對較大，顧客對服務(wù)質(zhì)量的要求相對較高，缺少對會員的有效管理，無法掌握企業(yè)顧客群體屬性，企業(yè)難以走到消費者簽名，提供更出色的服務(wù)體驗。
4、零售行業(yè)需要一個完整的大數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)
針對數(shù)據(jù)決策分析過程中的數(shù)據(jù)處理，整個零售行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)的建立需要經(jīng)歷四個階段：源數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)抽取、ods數(shù)據(jù)庫ETL轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市、最終用戶界面。其中：
源數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)抽取
用戶需要采集的源頭數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)倉庫，本系統(tǒng)源數(shù)據(jù)庫為crm系統(tǒng)和其他原有應(yīng)用系統(tǒng)，以及一些可能的需要EXCEL導(dǎo)入的數(shù)據(jù)源。
ods數(shù)據(jù)庫(預(yù)處理數(shù)據(jù)庫)ETL轉(zhuǎn)換
用于存儲從源數(shù)據(jù)庫中獲取的數(shù)據(jù)，中間使用ETL工具進行數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、清洗、裝載，數(shù)據(jù)進入預(yù)處理數(shù)據(jù)庫對數(shù)據(jù)進行清洗和架構(gòu)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可用性。
數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市
對目標數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行多次整合加工，形成面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時間的數(shù)據(jù)集合，改數(shù)據(jù)庫可根據(jù)業(yè)務(wù)情況，有選擇的轉(zhuǎn)義成可識別的字段名稱，生成用戶前端用戶可直接拖拽使用的Cube文件數(shù)據(jù)。
前端頁面（最終用戶界面）
前端用戶根據(jù)業(yè)務(wù)包轉(zhuǎn)義名稱，直接拖拽數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計得到dashboard進行分析結(jié)果的展示。
構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型（以商品與會員分析為例）
零售企業(yè)搭建完數(shù)據(jù)應(yīng)用框架之后，就要進行數(shù)據(jù)分析模型的建立。
零售行業(yè)的數(shù)據(jù)分析工作，通過不斷梳理零售業(yè)務(wù)，我找到了零售行業(yè)關(guān)注的重點，分別是商品、門店、庫存、活動、會員等五個，然后構(gòu)建每一個場景的分析模型。
1、商品分析
商品分析應(yīng)該是零售行業(yè)最最關(guān)注的點，無論是領(lǐng)導(dǎo)或是業(yè)務(wù)人員，都會面對以下問題：
到底哪些商品能夠獲得消費者青睞，一路飄紅？哪些商品應(yīng)該淘汰？應(yīng)該淘汰的商品銷售額占比是多少？同一種商品的價格區(qū)間分布是怎樣？……
當用BI工具整合了多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)加工、清洗后，進行下面二個分析
ABC分析：根據(jù)商品對店面銷售的貢獻度及顧客對商品的本身的需求，按照70%，20%，10%將商品分為A，B，C分類，并進行分類數(shù)據(jù)分析，包括 SKU數(shù)量，銷售金額，庫存金額。
商品價格帶分析：商品價格帶分析是零售商在做市場研究時經(jīng)常使用的方法，通過分析同類商品不同價格帶的銷售額，銷量，掌握此類商品用戶的消費層次及數(shù)量，勾畫出超市對該商品的基本需求。從而超市采購再根據(jù)店面定位來選擇商品的采購層級及數(shù)量。
品牌效益分析：通過對各品牌對應(yīng)的銷售額，利潤，客單價，銷售成本率等指標的月度變化趨勢，進而評估該品牌的效益。
第二步，確定了分析方法之后，梳理出這個場景下的業(yè)務(wù)模塊、業(yè)務(wù)指標和分析維度，通過圖表工具建立起指標體系，商品分析的指標體系如下圖所示：
最后，通過圖表來展示上面三個分析結(jié)果，如下圖所示：
2、會員分析
對于零售行業(yè)來說，有效的客戶細分是深度分析客戶需求、應(yīng)對客戶需求變化的重要手段。通過合理、系統(tǒng)的客戶分析，企業(yè)可以知道不同的客戶有著什么樣的需求，分析客戶消費特征與商務(wù)效益的關(guān)系，使運營策略得到最優(yōu)的規(guī)劃；更為重要的是可以發(fā)現(xiàn)潛在客戶，從而進一步擴大商業(yè)規(guī)模，使企業(yè)得到快速的發(fā)展。
而在以往，沒有數(shù)據(jù)的支撐，想要了解以下問題往往是比較困難的：
消費者(會員)的特征分布是怎樣的？不同特征的會員又有著怎樣的消費偏好？怎樣才能有的放矢，針對的提出營銷手段？消費者(會員)的行為又是怎樣的？喜歡在哪些時間消費？在不同的時間喜歡購買的品牌又是否一樣？
為此，用圖表工具的多源數(shù)據(jù)整合功能，將crm、erp等系統(tǒng)的數(shù)據(jù)打通，建立完善的用戶畫像與用戶分類，然后針對不同類型的不同用戶，結(jié)合過去歷史數(shù)據(jù)形成的消費特征，進行差異化精細化的營銷動作。
接著進行會員分析的指標體系建立，如下所示：
數(shù)據(jù)能力構(gòu)建的核心價值與深遠意義
今天，以數(shù)據(jù)智能推進品牌建設(shè)，精準運營用戶，已經(jīng)是全球眾多品牌的“戰(zhàn)略標配”。數(shù)據(jù)越精準，企業(yè)產(chǎn)品開發(fā)的風險便越小，生產(chǎn)成本和損耗也會變得更低。同時，企業(yè)對消費者的感知也會更精確，營銷費用也比較低。而這些數(shù)據(jù)，靠傳統(tǒng)渠道是無法獲知的。
新零售體系下，要求傳統(tǒng)品牌商/零售商以消費者運營為核心，以數(shù)據(jù)為能源，實現(xiàn)全鏈路、全媒體、全數(shù)據(jù)、全渠道的智能化運營。從上圖的零售業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用金字塔模型中我們能看到，用戶唯一ID（用戶畫像），數(shù)據(jù)拉通能力是企業(yè)進行業(yè)務(wù)運營（成本，效率），用戶洞察與體驗優(yōu)化（體驗）的基石。
應(yīng)用場景數(shù)據(jù)化
無論是盒馬鮮生、超級物種、連咖啡，還是小米之家等，這些“新物種”無一不是基于消費者的場景化需求而出現(xiàn)的。電子小票、專屬導(dǎo)購客服、客戶到店數(shù)據(jù)采集也是諸多應(yīng)用場景的成功實踐。
定位到正確的場景，就是成功了一半。品牌商/零售商之所以要做UNI-ID，要建設(shè)數(shù)據(jù)中臺，要搭建智能應(yīng)用，其目的都是為了實現(xiàn)應(yīng)用場景的下沉。所以無論數(shù)據(jù)中臺搭建得多么強大，UNI-ID體系建設(shè)得多么完善，沒有應(yīng)用場景的支撐，數(shù)據(jù)就只是存儲著的0和1而已，沒有任何商業(yè)價值。
同時，有了成功的應(yīng)用場景，消費者才愿意與品牌商/零售商進行互動，有效的互動過程中，才能幫助企業(yè)拿到真實的用戶數(shù)據(jù)，反哺和優(yōu)化現(xiàn)有的“人-貨-場”數(shù)據(jù)資產(chǎn)，讓其發(fā)揮更高的價值。
應(yīng)用場景的規(guī)劃不是天馬行空式的，需要符合企業(yè)的戰(zhàn)略發(fā)展，滿足未來落地的實際需求。品牌商/零售商在面對行業(yè)中不斷涌現(xiàn)的“新玩法”，“新物種”時，總有一顆躍躍欲試的心，此時更要求決策者們冷靜的思考，根據(jù)實際的需求，現(xiàn)狀和數(shù)據(jù)能力判斷投入和產(chǎn)出。
長期的實踐讓我們對于這樣的規(guī)劃形成了一套獨有的探索-定義-驗證-規(guī)劃的方法。能夠幫助品牌商/零售商從戰(zhàn)略的角度出發(fā)，結(jié)合自身的業(yè)務(wù)現(xiàn)狀進行理性的調(diào)研和分析，通過發(fā)散-收斂的循環(huán)往復(fù)，勾勒出應(yīng)用場景的雛形。對數(shù)據(jù)的探索和關(guān)聯(lián)成為了數(shù)據(jù)化應(yīng)用場景的關(guān)鍵，這一過程中涉及諸如：內(nèi)部數(shù)據(jù)的勘查，外部數(shù)據(jù)的調(diào)研，數(shù)據(jù)成熟度分析，數(shù)據(jù)的場景化匹配等內(nèi)容。
下圖展示了一個應(yīng)用場景的規(guī)劃所涉及的內(nèi)容（參考）：
效益指數(shù)和緊迫性指數(shù)將決定著應(yīng)用場景列表中有哪些場景是需要優(yōu)先被測試模擬的。通過POC驗證高優(yōu)先級的應(yīng)用場景，便于對數(shù)據(jù)需求進行調(diào)整和優(yōu)化。通過創(chuàng)建-設(shè)計-定義-測試的閉環(huán)進行迭代后，最終形成了數(shù)據(jù)化后的應(yīng)用場景。
企業(yè)數(shù)據(jù)化管理發(fā)展方向
《數(shù)據(jù)化管理》作者黃成明在“零售業(yè)務(wù)場景中的數(shù)據(jù)驅(qū)動”中談到企業(yè)數(shù)據(jù)化管理的發(fā)展方向，在此用文字描述以饗讀者。
數(shù)據(jù)化管理首先是對數(shù)據(jù)的管理。
完善數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，把數(shù)據(jù)做大 、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，把數(shù)據(jù)做精、養(yǎng)成數(shù)據(jù)入庫的意識和機制。不夯實數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)驅(qū)動就是空中樓閣。
同一個數(shù)據(jù)，同一個標準，同時企業(yè)一般需要兩個關(guān)于數(shù)據(jù)運行的小組。
項目小組 1.規(guī)劃公司數(shù)據(jù)需求和框架 2.梳理并確定所有指標及定義 3.審議和發(fā)布指標口徑變化 4.評估各部門數(shù)據(jù)規(guī)范情況 5.學(xué)習(xí)借鑒其他公司管理經(jīng)驗。
專職助理 1.項目小組和各部門聯(lián)系紐帶 2.維護數(shù)據(jù)規(guī)范|培訓(xùn)數(shù)據(jù)員工 3.收集各部門數(shù)據(jù)和指標需求 4.監(jiān)督各部門數(shù)據(jù)規(guī)范使用 5.管理和抽查數(shù)據(jù)入口質(zhì)量
結(jié)語
零售業(yè)是一個數(shù)據(jù)密集的行業(yè)，商品、供應(yīng)鏈以及用戶挖掘等方面有極多的數(shù)據(jù)應(yīng)用。除了上文提到的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)應(yīng)用、和數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，品牌商和大型零售企業(yè)還需要關(guān)注數(shù)據(jù)治理，數(shù)據(jù)安全等多個新零售時代下的難題。關(guān)于數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全，接下來我們會深入探索。
簡言之：在傳統(tǒng)零售時代，從產(chǎn)品的規(guī)劃設(shè)計到送達消費者使用的整個供應(yīng)鏈中，我們依靠人力來做出聯(lián)動和商業(yè)決策，自然會流失很多的商機。也無法整體發(fā)掘我們?yōu)橄M者帶來的價值。
在智慧零售時代，品牌商/零售商端到端的轉(zhuǎn)型已迫在眉睫。在通過數(shù)字賦能優(yōu)化決策和轉(zhuǎn)型的過程中，數(shù)據(jù)令品牌能夠快速反應(yīng)，及時改進銷售策略、調(diào)整產(chǎn)品。數(shù)據(jù)能力決定了誰能把握新零售的機會，誰又將被歷史所淘汰。
大數(shù)據(jù)時代需要用數(shù)據(jù)賦能員工的商業(yè)洞察力。
寫在最后
精準數(shù)據(jù)體系的建設(shè)是一項任重而道遠的工程。只有擁有了精準的數(shù)據(jù)體系，運用合理的、科學(xué)的數(shù)據(jù)分析手段獲取的分析結(jié)果。而精準數(shù)據(jù)體系的建設(shè)，絕非一日一夕之功，需要在充分意識到數(shù)據(jù)分析為企業(yè)今后發(fā)展所帶來的巨大深遠價值意義的基礎(chǔ)上，將其視為一項長期的工作任務(wù)。通過各類可運作手段和多個相關(guān)部門的緊密配合，去將精準數(shù)據(jù)體系建設(shè)融于到日常的工作中去。
