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行業(yè)報告研究院:《大數(shù)據(jù)對零售行業(yè)影響調(diào)研報告》(全文)
發(fā)布時間:2017年12月19日 14:03:28

(電子商務(wù)研究中心訊)  一、大數(shù)據(jù)是轉(zhuǎn)型升級的核心競爭力

  對于中國的零售行業(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)項目的試點。

  IBM認(rèn)為,零售企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析是與云計算、移動和社交化緊密結(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)用在智慧的購物體驗、智慧的商品管理和供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò),以及智慧的運營三個領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)分析是零售企業(yè)向未來轉(zhuǎn)型升級的核心競爭力。

  大數(shù)據(jù)通過打造智慧的購物體驗,構(gòu)建智慧的商品管理和供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò),以及實現(xiàn)智慧的運營,來幫助零售企業(yè)實現(xiàn)價值。

  零售企業(yè)對未來如何利用大數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)的發(fā)展構(gòu)想可以分為三個層面

  第一層面是支持零售業(yè)運營

  零售企業(yè)可以通過對價值鏈上多方數(shù)據(jù)的分析挖掘,提高供應(yīng)鏈、物流等方面的運營效率,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

  即形成獨立的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品,采用免費、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

  即部分向平臺型企業(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,為平臺上的企業(yè)服務(wù),促進(jìn)共同的繁榮。我們認(rèn)為大數(shù)據(jù)主要通過以下三個方面幫助零售企業(yè)提升自我,創(chuàng)造價值。包括:打造智慧的購物體驗;構(gòu)建智慧的商品管理和供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò);以及實現(xiàn)智慧的運營;

  具體來說,零售企業(yè)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用可以歸納為如下幾個方面:在智慧的客戶體驗領(lǐng)域的全方位的顧客洞察、提升客戶服務(wù)、基于位置的營銷和服務(wù)、以及精準(zhǔn)營銷;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;

  以及在智慧的運營領(lǐng)域的財務(wù)管理、勞動力管理和防損/防偷盜管理。零售企業(yè)已經(jīng)充分意識到大數(shù)據(jù)分析對其未來業(yè)務(wù)發(fā)展的戰(zhàn)略意義,他們需要從這三個方面規(guī)劃戰(zhàn)略和實施步驟,將大數(shù)據(jù)分析作為向未來轉(zhuǎn)型升級的核心驅(qū)動力。

  二、中國零售大數(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)行概念討論和計劃。

  在少數(shù)已開展大數(shù)據(jù)項目的企業(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)營銷和客戶洞察

  從組織機構(gòu)來看,零售企業(yè)大數(shù)據(jù)分析還是較多的分散在各個部門業(yè)務(wù)中,只有不到1/3企業(yè)有獨立的部分負(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、運營部等。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)營銷、客戶洞察、商品優(yōu)化和供應(yīng)鏈完善等幾個方面

  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)營銷,如分類營銷、決策支持和營銷效果分析等。

  在分類營銷中,有些企業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行營銷需求挖掘、有些企業(yè)對營銷目標(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)行營銷活動的預(yù)測和分析,部分公司利用大數(shù)據(jù)分析為經(jīng)營評估等業(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)域間會員管理體系、建立大會員系統(tǒng),進(jìn)行針對性調(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、選品與陳列優(yōu)化、運營狀態(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,包括倉庫選址、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)營銷和實現(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)實施的大數(shù)據(jù)項目進(jìn)行對比發(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)營銷方面運用大數(shù)據(jù),基于需求預(yù)測及顧客特點進(jìn)行有針對性的營銷,提高成交率和客單價。

  37%的企業(yè)表示需要運用大數(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,降低過期損耗,同時優(yōu)化商品組合與陳列。

  零售企業(yè)對大數(shù)據(jù)分析整體整體表現(xiàn)的自我評價結(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)洞察采取行動三個階段。整體來看,中國零售企業(yè)對大數(shù)據(jù)分析各個階段的自我評價一般。

  在“獲取和整合數(shù)據(jù)”階段,只有36%的企業(yè)評價良好。在“數(shù)據(jù)分析”和“依據(jù)洞察采取行動”階段,評價良好的比例分別只有32%和24%??梢?,企業(yè)對自身的大數(shù)據(jù)分析和利用滿意度不高。即使在數(shù)據(jù)分析意識較強的企業(yè)中,對數(shù)據(jù)的利用也仍集中于初級階段。

  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)洞察采取行動方面,最大的挑戰(zhàn)來自于缺乏能將業(yè)務(wù)知識與數(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種類:描述性分析; 診斷性分析;預(yù)測性分析;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)測性分析是預(yù)測未來,指出什么可能發(fā)生;規(guī)定性分析是在分析過去和預(yù)測未來的基礎(chǔ)上對行為的指導(dǎo),即建議應(yīng)該采取什么行動。

  以上分析均為靜態(tài),而認(rèn)知性分析與之不同,認(rèn)知性分析就是通過交互式學(xué)習(xí)的方式,讓分析能力逐步成長、逐步提高認(rèn)知的過程。在這個瞬息萬變的大數(shù)據(jù)時代下,每天產(chǎn)生大量有價值的數(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)對自身目前以上五種程度的分析的應(yīng)用自評逐漸降低。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)計未來12-18個月不會有明顯變化;41%的企業(yè)目前進(jìn)行診斷性分析,并預(yù)計未來12-18個月會增加至65%;

  24%的企業(yè)目前進(jìn)行預(yù)測性分析,這一比例在未來12-18個月會增加至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12-18個月會增加至59%;24%的企業(yè)目前進(jìn)行認(rèn)知性分析,未來將提高至35%。 

  可以看出,零售企業(yè)希望在未來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)測性和規(guī)定性分析,并將嘗試認(rèn)知性分析。

  零售企業(yè)對未來大數(shù)據(jù)的構(gòu)想和規(guī)劃

  企業(yè)對未來如何利用大數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)的發(fā)展構(gòu)想可以分為三個層面

  第一層面是支持大數(shù)據(jù)的運營

  零售企業(yè)可以通過對價值鏈上多方數(shù)據(jù)的分析挖掘,提高供應(yīng)鏈,物流等方面的運營效率,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)部運營,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)通過對海量數(shù)據(jù)的整合和分析,形成獨立的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品,采用免費、出售或合作方式提供給內(nèi)外部客戶。零售企業(yè)通過對海量數(shù)據(jù)的整合和分析,形成獨立的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品,為企業(yè)和個人提供信息服務(wù)。

  零售商可以發(fā)展多種大數(shù)據(jù)產(chǎn)品,比如,對購物者的個性化需求分析,智能匹配(將顧客需求與供應(yīng)商資源進(jìn)行快速匹配)等。

  阿里巴巴近年來發(fā)布了包括“聚石塔”、“黃金策”、“淘寶指數(shù)”和“淘寶時光機”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”,為市場營銷人員提供更加真實、準(zhǔn)確、快速和低成本的消費者洞察。

  第三層面是構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺

  即部分向平臺型企業(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)將成為平臺型零售企業(yè)的核心競爭力,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)作為其核心競爭力。

  在調(diào)研中我們發(fā)現(xiàn),部分零售企業(yè)表達(dá)了對構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺的需求和想法,比如“集團(tuán)不同業(yè)務(wù)單元數(shù)據(jù)的整合”,“實現(xiàn)全面系統(tǒng)化管理”,“形成一個整體的對內(nèi)對外服務(wù)、平臺化的面向多行業(yè)的大格局”等。

  三、大數(shù)據(jù)幫助零售企業(yè)實現(xiàn)價值

  我們認(rèn)為大數(shù)據(jù)主要通過以下三個方面幫助零售企業(yè)提升自我,創(chuàng)造價值。包括:打造智慧的購物體驗;構(gòu)建智慧的商品管理和供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò);以及實現(xiàn)智慧的運營。

  零售企業(yè)在大數(shù)據(jù)分析具體的三大領(lǐng)域的具體運用

  具體來說,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)、基于位置的營銷和服務(wù)以及精準(zhǔn)營銷;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;在智慧的運營領(lǐng)域的財務(wù)管理、勞動力管理和防損/防偷盜管理。

  打造智慧購物體驗的戰(zhàn)略重點

  在利用大數(shù)據(jù)幫助打造智慧的購物體驗中,客戶智能分析和全渠道營銷是戰(zhàn)略重點。具體包括:

  A.客戶智能分析:顧客識別,顧客行為分析

  B.全渠道營銷:基于位置的營銷,精準(zhǔn)營銷,提升全渠道的購物體驗

  大數(shù)據(jù)為零售企業(yè)在打造智慧的購物體驗方面所帶來的商業(yè)價值主要包括以下幾個方面:

  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、購買率與忠誠度;

  減少活動與運營成本,提高投資回報。

  案例:星巴克利用以大數(shù)據(jù)分析為支撐的移動營銷與客戶深度互動

  從2012年開始,星巴克推出了一系列基于移動端和社交媒體的營銷活動。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小時內(nèi)到達(dá)星巴克門店,就有機會在購買咖啡飲品的同時,享受半價購買早餐新品的優(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送價值5美元的電子咖啡券。此前,星巴克在Facebook上推出過類似的服務(wù)。

  2015年5月,在線音樂訂閱服務(wù)Spotify宣布與星巴克成為長期合作伙伴,推出“音樂+咖啡”的服務(wù)。Spotify付費訂閱用戶將能夠通過聽音樂得到星星,在星巴克里兌換免費咖啡。星享卡會員則可以在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上還會開設(shè)一個星巴克專題,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)功能,消費者可以在應(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蘋果Passbook應(yīng)用添加到Apple Watch中,然后直接用來購買咖啡,整個過程都不必使用Apple Pay。

  此前設(shè)計公司Impekable還為星巴克制作過一款應(yīng)用,當(dāng)消費者找到星巴克后,可以直接在座位上用Apple Watch點單,以此減少人們尋找門店與等候咖啡的時間。

  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度。星巴克的Clover咖啡機會將數(shù)據(jù)上傳到云端,星巴克借此能夠跟蹤用戶的喜好,對制作咖啡的配方隨時進(jìn)行更新,也能方便工作人員對咖啡機的性能進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控。

  星巴克改變用戶被動接受的傳統(tǒng)營銷方式,其營銷深深把握住“用戶創(chuàng)造”的核心,讓用戶樂于運用星巴克提供的平臺動手創(chuàng)建自己的服務(wù),在這一過程中星巴克也獲得了用戶信息。當(dāng)營銷變得準(zhǔn)確有趣,消費者不僅更加容易接受,甚至?xí)栽竿茝V傳播。

  星巴克相信移動和數(shù)字平臺將驅(qū)動公司未來業(yè)務(wù)的發(fā)展,因此以“移動戰(zhàn)略”為方向,充分發(fā)揮移動端優(yōu)勢,將服務(wù)內(nèi)嵌于顧客日常需求,使服務(wù)隨時隨地唾手可得。在發(fā)展移動營銷的同時,星巴克利用云技術(shù)為支撐,收集和分析用戶數(shù)據(jù),加深消費者洞察。

  為優(yōu)化運營,提升服務(wù),降低運營成本和精準(zhǔn)營銷提供指導(dǎo)和依據(jù)。在美國的星巴克門店,有將近16%的收入來自手機客戶端,星巴克App有將近1300萬的活躍用戶。在渠道有限的情況下,星巴克通過社交媒體對大數(shù)據(jù)的解構(gòu)實現(xiàn)了精準(zhǔn)營銷。

  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

  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。具體包括:

  A.商品管理分析:組合優(yōu)化、價格優(yōu)化、布局和設(shè)計優(yōu)化

  B.全渠道營銷:庫存優(yōu)化、分銷和物流優(yōu)化、存儲空間管理

  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)方面所帶來的商業(yè)價值主要包括以下幾個方面:

  基于客戶洞察的商品管理和分類;

  及時為客戶供貨和交付;

  優(yōu)化店面布局,提高購買率;

  提升產(chǎn)品運輸、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、管理成本

  國內(nèi)一家領(lǐng)先的綜合零售商在拓展電商平臺方面充分利用大數(shù)據(jù)打開市場,并與上游供應(yīng)商協(xié)同聯(lián)動,實現(xiàn)了較好的效果。比如,在“她經(jīng)濟”背景下,女性用戶成為電商重要的收入來源。

  在爭取女性用戶的戰(zhàn)役中,為增強女性用戶粘性和活躍度,該零售商根據(jù)大數(shù)據(jù)測算選定了奶粉、紙品、衛(wèi)生巾作為拳頭產(chǎn)品,并依據(jù)預(yù)測的不同地區(qū)銷量來調(diào)整倉庫布局,依據(jù)不同地區(qū)客戶品牌使用習(xí)慣來調(diào)整倉庫備貨,最終實現(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)動協(xié)同。借助自身積累的會員資料、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。

  針對“她經(jīng)濟”的三大類產(chǎn)品促銷活動中,其新增女性用戶的數(shù)量達(dá)到580萬,且新增用戶多數(shù)是有著個性化、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)致的用戶體驗下降。

  實現(xiàn)智慧的運營

  在利用大數(shù)據(jù)幫助實現(xiàn)智慧運營中,財務(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。具體包括:

  A.財務(wù)管理分析:控制、欺詐、現(xiàn)金管理,資產(chǎn)管理的預(yù)測和條件,財務(wù)狀況的透明度和商店的盈利能力

  B.人力管理分析:勞動力管理和優(yōu)化,突出對關(guān)鍵員工和崗位變化管理的洞察

  C.止損和偷盜管理分析:員工/ 客戶欺詐檢查,基于貨物丟失的貨架安全警報,基于對視頻流分析的視頻監(jiān)控警報。

  大數(shù)據(jù)在幫助零售企業(yè)實現(xiàn)智慧的運營方面所帶來的商業(yè)價值主要包括以下幾個方面:

  提高員工生產(chǎn)率/每個渠道的銷售;

  有效地管理店內(nèi)零售業(yè)務(wù);

  不影響服務(wù)的前提下勞動力最優(yōu)平衡;

  減少偷盜。

  案例:臺灣全聯(lián)福利中心打造智慧的運營系統(tǒng)

  全聯(lián)福利中心(Pxmart)是臺灣大型零售業(yè)者之一,成立于1998年10月,前身是臺灣消費合作社全國聯(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)在全臺已有超過700間門市,成為全臺最大連鎖超市。

  為實現(xiàn)2020年營收2000億臺幣的目標(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,按計劃推動門店業(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),通過社交媒體,移動裝置,大數(shù)據(jù)分析,以及云計算來做到與客戶的個性化互動。

  同時,全聯(lián)還可以提供端到端的供應(yīng)鏈預(yù)測,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)營策略管理、營運監(jiān)控、事業(yè)盈虧管理及預(yù)警。全聯(lián)建立了整合的運營平臺,支持標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)循環(huán)、強化核心系統(tǒng)能力和有效的供應(yīng)鏈管理。

  全聯(lián)已經(jīng)推動的智慧的運營系統(tǒng)包括:新全聯(lián)官網(wǎng)開發(fā)導(dǎo)入上線,消費者與全聯(lián)門市信息即時互動,使?fàn)I銷活動更有效率,促進(jìn)顧客到店率并使門店服務(wù)更便捷。

  業(yè)績儀表板:提供高級儀表版,包含商品、營運、訪店、業(yè)績、商品、檔期等分析報表,讓經(jīng)理人員有效率的從單一平臺實時獲得每日業(yè)績分析情報。

  全聯(lián)信息服務(wù)中心:全體用戶適用,快速問題排除,知識累積與數(shù)據(jù)分享。

  全聯(lián)信息服務(wù)中心在2015年共處理44,835件訊問和請求,平均回應(yīng)時間18分鐘,支持自動解決問題,提高了門市運營效率,滿意度達(dá)到了95.2%。通過打造智慧的運營系統(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)的實現(xiàn)。

  通過會員大數(shù)據(jù)分析,全聯(lián)完成了2020客戶體驗地圖。該地圖以時間軸依序發(fā)展客戶與全聯(lián)的互動體驗,將科技融入顧客生活場景。在2015年以消費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,移動端占比達(dá)到70%,大大提高了移動營銷的曝光率,促進(jìn)了銷售增長。

  結(jié)語

  零售企業(yè)重視并認(rèn)可大數(shù)據(jù)分析對企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略意義。零售企業(yè)需要從打造智慧的購物體驗,構(gòu)建智慧的商品管理和供應(yīng)鏈管理,以及幫助實現(xiàn)智慧的運營這三個方面,規(guī)劃大數(shù)據(jù)分析的戰(zhàn)略和實施路徑。

  另外,大數(shù)據(jù)分析與云計算,移動和社交化是緊密結(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)向未來轉(zhuǎn)型升級的核心驅(qū)動力。(來源:行業(yè)報告研究院;編選:網(wǎng)經(jīng)社)

浙江網(wǎng)經(jīng)社信息科技公司擁有18年歷史,作為中國領(lǐng)先的數(shù)字經(jīng)濟新媒體、服務(wù)商,提供“媒體+智庫”、“會員+孵化”服務(wù);(1)面向電商平臺、頭部服務(wù)商等PR條線提供媒體傳播服務(wù);(2)面向各類企事業(yè)單位、政府部門、培訓(xùn)機構(gòu)、電商平臺等提供智庫服務(wù);(3)面向各類電商渠道方、品牌方、商家、供應(yīng)鏈公司等提供“千電萬商”生態(tài)圈服務(wù);(4)面向各類初創(chuàng)公司提供創(chuàng)業(yè)孵化器服務(wù)。

網(wǎng)經(jīng)社“電數(shù)寶”電商大數(shù)據(jù)庫(DATA.100EC.CN,免費注冊體驗全庫)基于電商行業(yè)18年沉淀,包含100+上市公司、新三板公司數(shù)據(jù),150+獨角獸、200+千里馬公司數(shù)據(jù),4000+起投融資數(shù)據(jù)以及10萬+互聯(lián)網(wǎng)APP數(shù)據(jù),全面覆蓋“頭部+腰部+長尾”電商,旨在通過數(shù)據(jù)可視化形式幫助了解電商行業(yè),挖掘行業(yè)市場潛力,助力企業(yè)決策,做電商人研究、決策的“好參謀”。

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