2016 年 10 月，馬云在云棲大會上提出了“新零售”概念。在新零售時代，數字化轉型打通全產業鏈，零售行業全面數字化已成趨勢。

　　在過去的十多年間，零售業一直分為線上和線下兩個陣營。線上零售憑借價格低、庫存大等優勢逐步擴大其版圖，但在客戶的購買體驗上一直存在短板;線下零售面臨著大批客戶流失的沖擊，必須要進行升級變革來引導客戶“回流”。新零售時代的到來，讓兩個陣營從完全對立開始向逐漸融合進行轉變。

　　新零售對線上零售而言，是以消費者體驗為中心的數據驅動的泛零售業態;而對線下零售而言，則是對傳統模式的創新，立足于數字化、數據化、平臺化、智能化，對線下商店進行改造。不管是線上還是線下，新零售的核心都在于其基于數據進行的變革。

　　雖然目前零售行業在數據的產生上具有先天的優勢，但是由于大部分零售企業缺乏數字化經營意識和數字化經營工具，導致企業在數字化建設上無從下手，也無法讓數據成為資產并產生價值。零售行業的數字化轉型道路迫切需要找到有效的手段和工具來賦能。

　　一、行業背景

　　在當前的環境下，中國零售行業基于數字化轉型已做的工作大概可以分為以下幾個方面：

　　1、基礎化系統搭建

　　過去幾年，很多零售企業都建立了自己的財務、客戶、門店、營銷、采購、供應鏈以及服務等信息系統。

　　2、平臺化系統延伸

　　領先的零售商不僅已經實現內部系統的協同，而且開始打造貫通上下游和合作伙伴的數字化合作平臺，并可以為消費者提供與眾不同的數字化商品和服務。

　　3、數字化系統運營

　　在當下被數字化轉型熱潮裹挾前行的零售商，急需了解自身處在怎樣的競爭態勢中，以及未來需從哪個方向發力。

　　根據德勤《2017 中國零售企業數字化成熟度轉型評估報告》顯示：中國零售企業數字化建設大多處于起步與實踐階段，需要向優化和智慧階段提升。

　　基于行業的變化以及中國獨特的數字化環境，德勤總結出在新的市場環境中，零售商取勝所需要關注的三個核心維度：數字化全渠道、數字化供應鏈網絡以及零售分析。這三個維度通過強化消費者觸點，用數字化手段整合和優化供應鏈，并結合系統性的零售分析方法，來實現價值鏈的優化和協同。

　　其中，“零售分析”尤其重要。那些能夠靈活運用大數據分析了解消費者習慣，幫助企業決策、通過數字化供應鏈平臺深度把控上下游資源、以及實現線上線下全渠道數字化貫通的零售企業才更有勝出的機會。

　　二、 解決方案

　　根據中國零售行業數字化轉型的特殊階段和要求，并結合Smartbi所服務零售客戶的真實需求，Smartbi提出了針對零售行業數字化轉型的解決方案——構建基于數據驅動的零售經營分析平臺。

　　1、方案目標

　　通過零售經營分析平臺，盤活數據資產，引領管理走向創新化、精細化、數字化，持續提升管理、運營等各項能力，為數據資產不斷注入優質資源，從而形成良性閉環。

　　* 零售數字化發展目標

　　2、平臺規劃

　　該平臺方案涵蓋了Smartbi大數據分析套件功能規劃、應用層面規劃、實施路線規劃、實施階段規劃。

　　2.1 大數據分析套件規劃

　　2.2 應用層面規劃

　　根據不同業務體系的用戶角色，不同場景和不同的數據熱度&規模進行業務應用規劃。

　　用戶角色：決策中心、數據運營中心、業務管理人員、基層業務人員;

　　場景：大屏、PC、平板、手機;

　　數據：大數據、小數據;歷史數據、非及時數據、及時數據;交易數據、行為數據。

　　2.3 實施路線規劃

　　從系統規劃、數據模型、數據治理、業務應用等維度進行分階段規劃。

　　2.4 實施階段規劃

　　規劃依據主要考慮以下因素：

　　企業長期發展戰略;

　　業務需求的緊迫性;

　　對公司決策的重要性及可能帶來的經濟效益;

　　項目完成時間及難易程度;

　　源數據系統狀況;

　　替代做法的可靠性及難易程度。

　　先從綜合經營分析、數字化營銷、大會員中心，后數字化供應鏈、財務分析、人力資源。

　　先從已有內部“小數據”應用“做深做透”，再根據需求結合外部數據逐步“做大”。

　　3、分析主題&指標體系

　　從采購、營運、供應鏈、財務四大維度構建分析主題及指標體系。

　　3.1 基于分析的采購和銷售：

　　通過數據分析和客戶洞察制定更有針對性、利潤率更高的商品選品和定價規則;

　　根據消費者需求狀況和預測，制定店鋪位置、空間和庫存分配策略，以實現店鋪利潤最大化;

　　在不損害利潤率和盈利表現的前提下，基于庫存、過往銷售數據等預測降價促銷效果并制定促銷方案等。

　　3.2 基于分析的顧客洞察和營銷

　　建立數字化平臺，提升數據分析能力，通過數據建模及測試/學習，優化營銷組合以實現營銷投資回報率的最大化;

　　提升購物籃大小和轉化率以增加銷售;

　　基于顧客畫像進行個性化交叉銷售和向上銷售以最大化顧客生命周期價值和錢包份額;

　　基于企業戰略、顧客分群和特征，設計企業專屬的忠誠度計劃，發現顧客的多種需求，提供多種產品或服務來滿足顧客需求，提升顧客忠誠度。

　　3.3 基于分析的運營效率和效能提升

　　運用分析幫助零售商處理各類人力資源問題，包括員工招聘和人才挽留問題;

　　運用分析提高店鋪顧客轉化率和銷售業績;

　　運用分析根據客流量優化店鋪人員調動等。

　　4、數據分析&展現

　　企業報表：利用企業報表做業績分析時，最經典的 108 報表涵蓋銷售業績、庫存管理、商品狀態。

　　自助分析：自助化的數據訪問、探索、展現工具，不僅加快了數據化運營的效率，更為業務思考、業務拓展、管理創新提供了開放共享和交流互動的平臺。

　　分析報告：高效完成如定期的采購周報&月報、營運周報&月報、財務分析報告等報告類需求，分析結論及時提報。

　　移動協同：可集成App、微信、釘釘等移動應用，實現移動辦公，隨時隨地獲取數據、分享分析結果。

　　人工智能：語音識別、深度學習、人機多次交互、語義模型、自然語言理解、用戶使用偏好。

　　三、方案優勢

　　在短期內解決企業急需解決的業務問題，使企業的投資很快得到回報。

　　項目能夠較好地適應業務需求和行業發展戰略的變化。

　　減少資金和人員的壓力。

　　逐漸地為企業培養相關技術人才。

　　能夠及時發現問題，解決問題，降低整體項目失敗的概率。

　　四、方案價值

　　構建基于數據驅動的零售經營分析平臺，讓技術賦能業務變革與管理創新。

　　數字化對零售企業的影響，不僅僅是建立全渠道銷售，更是變革傳統經營和管理模式，打造數字化平臺和思維，實現運營效率和業績的雙提升。

　　1、建立零售經營分析平臺，在提升銷售方面，有如下價值：

　　了解企業自身的市場定位是否清晰，以便及時調整市場策略;

　　了解產品結構與目標客群是否匹配，以便及時優化產品結構;

　　了解企業自身的競爭優勢是否有效，以便及時強化競爭優勢。

　　2、建立零售經營分析平臺，在提升效率方面，有如下價值：

　　了解企業運營效率以及存在的差距，以便及時調整業務流程;

　　了解企業成本效率以及存在的差距，以便及時優化成本結構;

　　了解企業人力效率以及存在的差距，以便及時強化人員技能。

　　Smartbi的零售經營分析平臺從數據、平臺、應用層面，為零售企業提供一體化解決方案，驅動傳統零售企業利用數據分析工具構建數字化平臺，對數據化運營進行評估、對運營和決策指標進行分解，輔助數字化轉型策略，穩步推進零售行業數字化轉型，并構建零售行業可持續化發展的能力。