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何夕:泛零售企业如何构建核心数智化能力 | 数智泛零售01课回顾

原创 数据分析 作者:StartDT 时间:2020-09-01 17:32:28 0 删除 编辑

大数据零售的时代背景

大数据驱动的零售,简称大数据零售。

大数据零售是泛零售行业所面临问题的理论基础,泛零售行业的数字化转型背后有很多信息技术和驱动力。社会化网络(SNS)、电子商务(Ecommerce)、移动化(Mobile)、推荐引擎(Recommendation Engine)所有的技术都在做一件事情,就是把所有跟消费以外的跟人相关的因素,通过数据和算法的方式还原到「人」,让「人」成为衡量一切交易的尺度。

当我们讲到「人货场」时,其实我们讲得更多的是「货」和「场」,「以客户为中心」, 此处的「客户」更多是种理念,而不是真正能被识别的个体。

如何在合适的时间、合适的地点向合适的人推荐合适的产品?这是所有泛零售企业将会面临的主要挑战。这是思考大数据零售的起点。

什么是大数据零售(BDDR)?

随着电子商务的兴起,最初整个零售所产生的变化是突破线上的数字世界,把人定时定点的单点连接变成多点沟通;有限货架、单向流动转向无限货架、个性化配送体验;定时定点的场所重复体验转向无穷多的线上场景的个性化体验。线上的传播大大突破了原有人货场的局限,技术手段进化线下的物理世界,进入大数据驱动的时代。 时代给企业提出了高要求:在不断变化的市场中提升企业自身的能力,从单纯的突破线上数字世界,再用线上数据的能力,支撑和进化线下的物理世界,最终实现传播生产、服务管理的全价值链融合。

(中国零售正在面临五大数智化转型挑战 )

零售行业数字化转型的未来,将以互联网为依托,构筑企业的数据中台战略,用大数据和互联网技术重塑「人货场」关系,助力零售企业数字化转型,实现企业的降本增效。大数据的核心特征在于使用人群的广泛性,不管是一线员工还是用户,都应该而且可以享受到大数据带来的能力和服务体验的提升。我们把这样的未来称为大数据零售(Big-data-driven Retail)。

BDDR的核心是建立清晰有效的数据战略

·如何面向未来建立合适的企业数据战略?

·如何建立企业数据中台基础设施?

·如何建设企业数据资产管理体系?

·如何让数据资产增值和变成业务价值?

·企业是否做好了相关的准备?会员资产如何持续增长?如何转变为业务价值?

面对以上这些问题, 从数据视角来看,企业普遍缺乏数据视角和数据资产管理经验。很多情况下大部分企业(哪怕已开展电子商务的企业)在数据资产管理这一块都是空的。我们谈到数据的时候,更多的是讲数据中台的基础设施,这里需要考虑2个问题:1、企业是否真的有上数据中台的需求?2、如果要上数据中台,需要用什么技术、什么方式来建设?

从狭义上来说,数据中台只是一套大规模数据生产的基础设施,它解决了数据「管」起来的需求,但是更重要的是数据如何用起来?数据用起来就需要数据资产管理体系。背后折射的最大认知上的问题是,过去对于技术的理解其实是IT工具解决业务问题,很多时候很多公司会出现面对数据中台、CDP等工具时,会出现为了上数据中台而上数据中台的情况,这只在技术上解决了数据「存通用」的问题,但有无支撑到业务、有无驱动业务人员更好地使用数据做决策是不一定的。 数据是从企业内部长出来的。在数据的管起来和用起来之间形成一定的闭环,不断迭代自身的能力,才能在公司内部真正长出数据使用的能力。从数据战略的角度,大部分的数据强并不是技术强,而是组织强、部门强。

我们建议如果建立数据战略一定是 「以用带通,以通促用」,首先看前端的业务需求,再看需采集哪些数据、治理哪些数据、分析和应用哪些数据,在此基础上拉动数据打通,解决组织设计问题,完善技术架构,进而带动业务更好地应用数据,对数据产生信心。 在过去的两年内,我们做了许多大数据咨询实践。核心是帮助企业定义问题、明确策略。

大数据咨询和其他咨询的最大差异点在于:我们并不认为数据咨询需要一上来就调业务目标与组织,去重构整个流程。而是帮助我们正确理解现状,厘清业务目标、战略目标、组织设计、技术能力、数据能力之前的差距。从业务出发,带动整个数据能力的建设。

基于数据中台建立一方数据驱动力

面临着五大数智化转型挑战的大数据零售同时也需要具备五大能力。

泛会员域:在会员域建立会员的策略,传播运营的能力,能对客户进行分群,从公域将消费者转化成会员,通过会员的持续运营,实现会员的持续增长;

商品域、供应链域:通过数据的方式实现大规模精细化人货场的匹配,满足消费者海量个性化的需求,向后拉通供应链,提升供应链端的效能。

零售场域:通过相关的店货匹配精准地进行人和场景之间的匹配和连接,帮助线下的零售场所做更好的分析与洞察,指导运营汰换、招商引资等。

组织效能域:通过算法实现门店的智能排班, 实现智能人效,一年帮助某鞋服企业减少人力1300人,减少近亿费用。

如何转变呢?

(从流程驱动走向数据驱动)

过去的核心驱动力来自「人+系统+流程」,能力建设在流程上,角色使用系统产生相应行动,得出相应结果。 而现在则可以通过数据中台整合一方、二方、三方的数据,向上形成相应的标签体系,做商品的预测、退补货的模型,反哺一方的业务, 真正实现数据驱动,推动企业前行。


建设企业数据中台和数据资产管理体系

以阿里巴巴为标杆,通过企业内部数据信息的整合与外部数据信息的拓展和引入,强化数据支撑能力,依托专业团队挖掘数据价值,用大数据来驱动业务运营,最终实现面向市场的应用开拓。


基于明星需求探索数据产品化路径

在具体实施上,我们将协助企业挖掘出一些明星需求,基于这些明星需求,我们确定了数据赋能的突破口,有效降低企业数智化转型的风险,实现了数据战略从策略端到行动端「端到端的落地」,并有利于持续探索数据产品化的路径。


基于One ID构建用户数据资产

从CDP的核心功能(打通所有一二方的数据、形成标签、圈人)来看,都是构建在One ID的基础上,可综合管理客户的旅程。需打通所有的业务系统,进行数据治理,把原始数据通过建平台、立规范的方式转化成实际可用的数据资产,并通过场景使用的方式提升一方的数据分析和策略指导的能力。


像经营人力资产一样经营数据资产

在组织变革上,我们推荐像像经营人力资产一样经营数据资产,人力资源里有HRBP,HR三支柱模型强调的是问题的迁移,过去我们做的是建设系统、建设工具,用IT工具解决业务问题,今天的思维更多的是怎么处理数据在组织内外部流通的问题,会涉及到共享服务中心(关注通用能力建设)、专家中心(关注业务抽象和解决方案)、ITBP(关注业务的技术架构和应用)。

比如:过去所有的目标由业务提出,由IT执行,但所有的执行只是系统建设。从能力建设的角度,IT和业务需进行分工,IT要做通用能力的建设,由ITBP拉通业务建设;在业务上需提升自身的数据进行决策的能力。




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