無(wú)論是品牌商還是渠道商，零售企業(yè)對(duì)零售數(shù)字化及數(shù)據(jù)智能應(yīng)用的認(rèn)知和實(shí)踐都在不斷進(jìn)化。

零售行業(yè)的數(shù)據(jù)智能應(yīng)用已不僅停留在營(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)層面。面對(duì)消費(fèi)者日漸提升的個(gè)性化消費(fèi)需求，不少零售企業(yè)已經(jīng)在探索“C2M”，基于對(duì)終端消費(fèi)者的數(shù)據(jù)挖掘，反推至產(chǎn)業(yè)鏈上游的供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、原材料采購(gòu)。數(shù)字化、智能化正在深入零售產(chǎn)業(yè)鏈條的更多環(huán)節(jié)。

面對(duì)這樣的數(shù)據(jù)智能應(yīng)用挑戰(zhàn)，為了能將精力更加集中在自身的核心業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)上，越來(lái)越多的零售企業(yè)正在開放地引入數(shù)據(jù)智能技術(shù)專業(yè)合作伙伴，幫助他們將自身的最佳實(shí)踐實(shí)現(xiàn)技術(shù)落地。

近期，愛(ài)分析對(duì)百分點(diǎn)公司首席數(shù)據(jù)科學(xué)家杜曉夢(mèng)博士進(jìn)行了訪談，對(duì)于傳統(tǒng)零售行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)據(jù)智能的發(fā)展，以及行業(yè)實(shí)踐案例進(jìn)行了深度交流。

深挖內(nèi)部數(shù)據(jù)價(jià)值

零售企業(yè)數(shù)字化向上游延伸

愛(ài)分析：近年來(lái)，零售行業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程經(jīng)歷了哪些發(fā)展變化的分水嶺？

杜曉夢(mèng)：倒退到五年以前，很多零售企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的概念就是收集外部數(shù)據(jù)，或者是做很多互聯(lián)網(wǎng)投放引流。

再進(jìn)一步發(fā)展，零售企業(yè)開始意識(shí)到外部數(shù)據(jù)也不見得有很大的價(jià)值，還是要采集更多的內(nèi)部數(shù)據(jù)。所以，近三到五年的時(shí)間，企業(yè)主要在修煉內(nèi)功，做信息化建設(shè)、內(nèi)部數(shù)據(jù)系統(tǒng)的拉通、數(shù)據(jù)價(jià)值的提升。這個(gè)階段，數(shù)據(jù)通常會(huì)先應(yīng)用在更能直接看到效果的領(lǐng)域，所以大部分的大數(shù)據(jù)建設(shè)都是支持營(yíng)銷和運(yùn)營(yíng)的。

到最近一兩年，很多企業(yè)在營(yíng)銷側(cè)和銷售運(yùn)營(yíng)側(cè)已經(jīng)做得比較好了，這方面的技術(shù)也比較趨同，服務(wù)商的能力也是類似的。再加上流量入口非常壟斷，所以這方面沒(méi)有特別多新的東西出來(lái)。因此，很多零售企業(yè)都把目光放到更上游，看采購(gòu)、生產(chǎn)有沒(méi)有能利用數(shù)據(jù)做驅(qū)動(dòng)的事情。

當(dāng)然，這對(duì)企業(yè)的要求比較高，涉及的投資額、對(duì)原有系統(tǒng)的改動(dòng)也會(huì)比較大。所以很多企業(yè)在考慮做這個(gè)事情，但是比較慎重，遲遲沒(méi)有動(dòng)，我覺(jué)得這會(huì)是未來(lái)的一個(gè)方向。

愛(ài)分析：從百分點(diǎn)公司的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，零售企業(yè)在數(shù)字化方面的投入力度如何？

杜曉夢(mèng)：普遍來(lái)看，品牌的投入度要高于做“場(chǎng)”的零售渠道商的投入度。

零售企業(yè)挺愿意在基礎(chǔ)設(shè)施上做投入的，比如智能硬件的搭建，品牌商和購(gòu)物中心這樣的渠道商都在做，包括多媒體屏、人臉識(shí)別、電子價(jià)簽等等這些硬件投入。整合了更多的數(shù)據(jù)，才能讓我們這樣的服務(wù)商進(jìn)行更多的分析。

另外一些品牌商在做智能工廠和智能生產(chǎn)線排期的時(shí)候，還會(huì)涉及到流水線的改造。這方面動(dòng)作就會(huì)比較大了，目前大家都比較慎重。

零售渠道將更多元

應(yīng)用場(chǎng)景將更協(xié)同

愛(ài)分析：如今線上流量基本上處于一種壟斷局面，品牌商怎么做自己可掌控的消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)？

杜曉夢(mèng)：我認(rèn)為未來(lái)信息獲取的渠道和營(yíng)銷的通路一定是越來(lái)越多，越來(lái)越碎片化的。比如現(xiàn)在我們說(shuō)騰訊和淘系是兩個(gè)比較大的入口，但是它不妨礙我們可以做抖音、微信、微博，可以建立一些私域流量，做微信群運(yùn)營(yíng)等等。

所以，未來(lái)營(yíng)銷側(cè)或者流量運(yùn)營(yíng)、會(huì)員運(yùn)營(yíng)是可以通過(guò)多通路和多層次去實(shí)現(xiàn)的，電商、微商的綁定也不會(huì)特別大。我們看到新的渠道，包括直播的興起，其實(shí)都是好事情，它讓企業(yè)可選擇的營(yíng)銷渠道和會(huì)員運(yùn)營(yíng)的方式方法更加多元化。

技術(shù)的突破是一方面，另外一方面是消費(fèi)者也會(huì)出現(xiàn)分層化。有些人就是會(huì)到天貓店去買，有些人就是去微商，有些人愿意在微信群擁有貼身服務(wù)。所以把不同需求取向的消費(fèi)者維護(hù)好，也是零售企業(yè)需要考慮的事情。

未來(lái)零售營(yíng)銷會(huì)碎片化和多元化，所以零售企業(yè)要做很好的技術(shù)拉通和數(shù)據(jù)拉通。比如你是一個(gè)品牌商，你的售賣渠道一定是多元的，營(yíng)銷渠道也一定是多元的，如何多元的數(shù)據(jù)拉通，形成一個(gè)統(tǒng)一的消費(fèi)者視角？比如你可以做積分通兌，讓消費(fèi)者在任何一個(gè)平臺(tái)上的積分可以用在任何一個(gè)平臺(tái)上，他的體驗(yàn)一定會(huì)很好，這是需要企業(yè)利用技術(shù)和數(shù)據(jù)去解決的問(wèn)題。

另外一個(gè)就是調(diào)控和內(nèi)容控制，在不同的渠道會(huì)有不同的團(tuán)隊(duì)去負(fù)責(zé)，這些渠道有可能形成同時(shí)向一個(gè)消費(fèi)者發(fā)送消息的可能性。怎樣做到合理的頻次控制，不對(duì)消費(fèi)者形成打擾？各個(gè)渠道的內(nèi)容和方式方法是否是一致的，比如你在一個(gè)渠道強(qiáng)調(diào)了品牌高大上，另一個(gè)渠道馬上做促銷，是否會(huì)讓消費(fèi)者感覺(jué)到認(rèn)知失調(diào)？這是企業(yè)在未來(lái)營(yíng)銷渠道多元化上需要考慮的重點(diǎn)問(wèn)題。

愛(ài)分析：現(xiàn)階段零售企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用主要是某些業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，未來(lái)如何走向全鏈路智能？

杜曉夢(mèng)：這兩個(gè)場(chǎng)景是大多數(shù)，還有一些內(nèi)部經(jīng)營(yíng)的，比如BI、財(cái)務(wù)層面的應(yīng)用?，F(xiàn)在大部分企業(yè)還是偏獨(dú)立地去解決這些業(yè)務(wù)場(chǎng)景和問(wèn)題，我們認(rèn)為未來(lái)會(huì)形成協(xié)同和整合。

比如營(yíng)銷側(cè)怎么與生產(chǎn)側(cè)協(xié)同起來(lái)。我們現(xiàn)在看到很多零售企業(yè)已經(jīng)在做C2M，基于消費(fèi)者的訂單反推生產(chǎn)，根據(jù)不同門店消費(fèi)者的情況以及這個(gè)門店的庫(kù)存去規(guī)劃柔性生產(chǎn)，企業(yè)是從消費(fèi)者的角度去考慮生產(chǎn)，就能把供應(yīng)鏈和營(yíng)銷結(jié)合起來(lái)。所以內(nèi)部運(yùn)營(yíng)、財(cái)務(wù)等等任何一個(gè)環(huán)節(jié)跟不上，都有可能對(duì)企業(yè)的效率產(chǎn)生巨大的損失。

我們說(shuō)全鏈路智能，它的基礎(chǔ)就是各個(gè)鏈條上的每一個(gè)環(huán)節(jié)都做到智能，然后協(xié)同起來(lái)，才是一件很自然的事。

愛(ài)分析：零售企業(yè)該怎么做線下數(shù)據(jù)采集或數(shù)據(jù)補(bǔ)充？

杜曉夢(mèng)：首先，我們不會(huì)給客戶補(bǔ)充個(gè)人層面的數(shù)據(jù)，如果客戶需要一些群體用戶分析或一些行業(yè)的分析等等，我們是可以提供服務(wù)的。

在做線下數(shù)據(jù)整合的時(shí)候，我們通常是建議客戶更好地利用一線員工以及激發(fā)消費(fèi)者自主地去做數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)。

舉個(gè)例子，零售店其實(shí)有很多一線銷售員。比如百麗，在全國(guó)有2萬(wàn)個(gè)門店，每個(gè)門店里有4個(gè)銷售人員，如果把這8萬(wàn)人賦能好了，他們就可以收集很多線下的信息。再比如便利店的POS機(jī)，它把一個(gè)標(biāo)簽系統(tǒng)內(nèi)置到POS機(jī)里面。每個(gè)人結(jié)賬的時(shí)候，一線員工會(huì)看你一眼，然后打上你是男是女，是什么樣的年齡等等這些標(biāo)簽。再比如一些電器公司，在送貨上門安裝的時(shí)候，都會(huì)要求員工收集一些消費(fèi)者家庭的數(shù)據(jù)。這些都是很好的數(shù)據(jù)采集方式，讓一線員工變得更加智能，是未來(lái)線下零售一個(gè)很好的數(shù)據(jù)抓手。

另外就是如何激勵(lì)消費(fèi)者有動(dòng)力把數(shù)據(jù)補(bǔ)齊。比如洋河的酒一瓶一碼，每次掃碼都可以驗(yàn)真。通過(guò)防偽驗(yàn)真方式把會(huì)員吸引到線上的洋河之家，我們?cè)偻ㄟ^(guò)一系列的積分、優(yōu)惠券、社交裂變等方式，鼓勵(lì)消費(fèi)者把自己的標(biāo)簽和數(shù)據(jù)補(bǔ)齊，這也是很好的采集方法。這些都屬于比較合理、合法、合規(guī)的數(shù)據(jù)收集。

愛(ài)分析：數(shù)據(jù)資產(chǎn)化后，中層的數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`過(guò)程中，零售場(chǎng)景的數(shù)據(jù)挖掘復(fù)雜度和其他行業(yè)相比是怎樣的？

杜曉夢(mèng)：我們認(rèn)為零售數(shù)據(jù)還是比較結(jié)構(gòu)化的，可解釋性也比較強(qiáng)。從量級(jí)上來(lái)說(shuō)，也不如安防、交通場(chǎng)景那么大量級(jí)，所以分析的難度不是特別大。但是把數(shù)據(jù)分析完之后怎么去應(yīng)用是比較難的。

而且，因?yàn)榱闶坌袠I(yè)數(shù)據(jù)是與人相關(guān)的，所以數(shù)據(jù)模型的有效時(shí)間比較短，不像工業(yè)或設(shè)備的數(shù)據(jù)挖掘，它們的數(shù)據(jù)模型一旦形成，是幾年內(nèi)不會(huì)變化的。零售行業(yè)的變化性比較強(qiáng)，比如一個(gè)商場(chǎng)的客群定位，做了客群的分群模型，可能三年之后，這個(gè)區(qū)域方圓3到5公里的人群變了，就要重新去做數(shù)據(jù)模型的迭代和優(yōu)化。所以零售場(chǎng)景的數(shù)據(jù)挖掘不是說(shuō)有多復(fù)雜，而是變化速度比較快。要持續(xù)關(guān)注數(shù)據(jù)有哪些變化，是不是產(chǎn)生了新的數(shù)據(jù)源沒(méi)有捕捉到。（注：文章始發(fā)于微信公眾號(hào)“數(shù)字化實(shí)踐評(píng)論”，轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。）