企业如何实现数字化转型?智慧新零售数据中台解决方案介绍

零售企业在现在移动互联网盛行的年代，再继续用传统零售的思路很难实现业绩增长，甚至导致企业经营出现问题，因为现在线上流量加大，线下流量遭受到了非常大的打击，特别是在近两年的疫情环境下表现的更加明显，所以这就导致零售企业必将向新零售方向转型，实现数字化，加强线上线下的结合，通过直观的数据去分析，从而给企业带来跟的利润，那么如何实现数字化转型呢?下面滴普科技就来跟大家详细的聊一聊智慧新零售数据中台解决方案，希望能够帮助到大家!

一、什么是数字化转型?

数字化转型信息化是一个相对早期的概念。信息化的概念起源于20世纪60年代的日本，首先是由日本学者梅棹忠夫(Tadao Umesao)提出来的，而后被译成英文传播到西方，西方社会普遍使用“信息社会”和“信息化”的概念是20世纪70年代后期才开始的。

“百度百科”上的“信息化”词条中，将信息化定义为：

代表了一种信息技术被高度应用，信息资源被高度共享，从而使得人的智能潜力以及社会物质资源潜力被充分发挥，个人行为、组织决策和社会运行趋于合理化的理想状态。同时信息化也是IT产业发展与IT在社会经济各部门扩散的基础之上的，不断运用IT改造传统的经济、社会结构从而通往如前所述的理想状态的一段持续的过程。

既然信息技术是生产力，生产力就会决定生产关系，生产力的发展也必然推动生产关系的进步，上述定义也包含了这层意思。而这个定义已经很接近中各方当前对数字化的核心共同理解：通过数字化技术重塑组织关系和生产方式。

美国学者尼葛洛庞帝在其1996年出版的《数字化生存》(Being Digital)一书中提到对未来的畅想：人类生存于一个虚拟的、数字化的生存活动空间，在这个空间里人们应用数字、信息等技术从事信息传播、交流、学习、工作等活动。

尽管当时该书颇具科幻色彩，尼葛洛·庞帝也被称为“未来学家”，但时至今日，该书中的很多描述已经成为现实，而我们今天高谈阔论的企业数字化转型，也只是这个“预言”中的一部分——人在数字化环境下的工作。

广义上的数字化，强调的是数字技术对商业的重塑，信息技术能力(更高级和流行的叫法应该是数字技术能力)不再只是单纯的解决企业的降本增效问题，而应该成为赋能企业商业模式创新和突破的核心力量。

通过对上述各类理解的综合，不难看出，从实现层面来讲，我们看到的对“数字化”的理解依然是“信息化”的延续，而并非一个全新概念。数字化是要在整合信息化的基础上，提升企业对数据的处理能力，从而进一步的增加企业的效能。

二、什么是数据化转型?

数字化转型就是利用数字化技术(如大数据、云计算、人工智能等)来推动企业组织转变业务模式，组织架构，企业文化等的变革措施，如衍生出的智能制造、智慧门店、智慧城市等概念。

数字化转型是个和大数据一样，是个有点大有点虚的概念，映射到直接落地，相对接地气的概念就是数据化管理，也是当下很多企业正在实施的措施。

诸如企业的财务、销售、市场等业务自身就带有强烈的数据分析需求，领导也厌倦了查看一沓沓报表，更希望看到结论化的数据。如果说运用到个人或是某一个问题的叫数据分析，那么投入到企业的业务层面用于辅助管理产生效益的则可称为数据化管理。

回顾若干年前，企业做信息化总结起来就是实施ERP系统，财务系统，人力资源系统，客户关系管理(CRM)系统等等。这些信息化的项目有一个共同特点，就是把企业的组织架构，业务流程，运营模式等通过软件系统的形式固化下来，这样企业相关的员工，物料，设备，资金等要素就围绕固化好的软件系统运转。

如果企业管理人员发现现有软件系统不适用现在的业务，就会实施流程变革等措施来优化现有的软件系统，所以信息化更多的是支持业务。

企业实施信息化后，企业相关的人，物料，设备，资金等要素就围绕固化好的软件系统运转，但是这些要素在企业日常运营过程中实际运行情况是怎样的，企业并不十分清楚。

企业并没有一个系统能实时抓取并可视化企业日常运营全景，比如客户购买企业的产品和服务后的使用情况、市场的变化情况、工厂流水线的运行情况、供应链的运转情况等。如果需要这些数据，大都需要通过人力来统计，做各种报表，费时费力，且不一定能保证数据的准确性。

数字(据)化转型就是要通过收集企业日常运营的数据，客户使用产品服务的数据，市场行业，趋势等等数据，形成企业日常运营的全景图，反映到产品研发、服务流程改善、精准营销、销售模式升级、优化库存等业务的改进上来。

三、什么是智慧新零售

随着数字化技术的普及和消费者需求的升级，零售也开始转向智能。智慧零售就是运用互联网、物联网、大数据、人工智能等技术优化商品和用户和支付之间的关系，给予顾客更快、更好、更方便的购物体验。

新零售也可以叫智慧零售，是以在线支付、互联网、RFID射频识别技术、大数据、人工智能等为实现手段，整合生产企业、商贸企业、物流企业的一种全新的物联网零售模式。主要有线上和线下两种方式，线上以现在或新的电商为重点，线下主要有无人售货柜，无人零售店等。主要的技术在于移动互联网，RFID射频识别技术，智能手机大量普及以及技术革新。

四、怎么通过数据中台将数字化与新零售相结合

智慧零售时代下，零售行业凸显诸多“瓶颈”。具体体现在：新型的渠道在持续地增长，消费者消费习惯变化难以掌握;品牌生长的空间不断被压缩，精细化运作是大趋势，如何提高商品的二次销售率和转化率，企业们需要利用互联网营销思维进行深入应用，构建新的商业模式。

智慧零售时代离不开互联网，离不开大数据平台，离不开数据中台的支持。他们都是链接工具，是实现人与人、人与信息、人与物的高效链接工具。数据中台与新零售的组合，作为一个有意思的实践话题，我们抛去浮华，仅仅从实际操作和应用的不同阶段，来进行一下分析和探讨。

(一)数据中台的数据类型

站在新零售的角度，数据中台的数据包括以下几种类型：

1 . 过程节点型数据

所谓过程节点型数据，主要是指在新零售业务的实施过程中，针对企业内部供应链、管理等方面节点型工作的数据指标，如库存周转率、进货周期。

2.流动型数据

所谓流动型数据，主要是指和企业内部业务运行和管理的各个节点没有直接的必然联系，但却又能造成间接影响的数据指标，如客流量、用户注册量等。

3.未来预判型数据

在数据中台里面，还有一类数据，我们可以称之为未来数据，这些数据主要是指根据现有的过程节点型数据和流动型数据，从不同纬度找到不同数据指标间的关联关系，进而形成一定数据关系模型，对未来的业务情况进行预判。‍

(二)新零售对于数据中台的需求‍

新零售作为一种信息化、触网化的零售销售型，其对于数据中台的需求，还要从零售行业的本质、服务化和信息化等三个方面进行探求：

1、市场行业的数据需求

行业的动态、市场的竞争以及用户的研究，都是企业发展的重点，新零售相比而言，这些需求更加旺盛和迫切;在新零售的前段流程和环节中，通过设置相关环节、措施、节点和服务内容，通过数据中台可以更加实时便捷地收集行业的动态数据、行业发展的趋势和和市场的变化，同时通过数据中台系统可以对各类数据进行深入的分析和研究，其得到的观点和视野将远不同于过去传统的媒体或者第三方的报告。

其次，在新零售的市场营销环节，可以通过数据中台更加方便地获取相关用户的数据，并进行一系列的加工分析，如标签、建模等，更加精准和高效。

2、企业内部管理的数据需求

从零售企业传统的管理而言，无论是内部的运行效率还是组织的管理与调配，过去都是依靠管理层及管理层人员的经验和水平，由于管理层人员能力的参差不齐，各企业内部的管理水平差距很大，这些都直接反映在企业在业务管理、各部门衔接配合、业务节点把控、库存等方方面面。而在新零售业态中，由于信息化程度的不断加深，企业内部各个环节和人员都不同程度进行了触网化，正是这些触网化的存在，将过去很多手工原始的信息通过数据的形式，在数据中台进行了全面的汇总与收集。这样所形成的局面，是一种突破性的举措和数据的海量需求。

过去传统的进销存表单、传统备货计划，都将被数据中台这条智慧总线所打破，按照新零售企业内部神经网络图的形式，进行综合的汇总、分析和关联，并将所需的海量数据在数据中台进行汇总，这也使得企业内部的管理可以摆脱较重的人员水平因素的制约，使得企业内部管理工作简单化、透明化，管理及决策也更加精准和高效，企业才能更好驾驭新零售业态。

3、服务提升需求

新零售不仅仅是简单的零售与互联网的结合，还包括更多服务层面的提升。是通过数据以及数据中台，在顾客消费升级、文化理念内涵以及增值服务等多个方面进行提升。这些层面的提升，其原动力不是简单的人为赋能或者上下游间的服务增值，企业可以通过数据中台，对用户人群进行更加精准的360画像，这种画像有别于过去简单的用户属性、消费金额和商品类型，更多的是对用户在消费上升趋势和走向进行分类和判别，同时将这种产出通过服务和文化理念上的内涵赋能进行包装，进而满足和引导消费者消费升级的内在需求。这种结合往往是很难直观的看到或者摸到，企业经营者很难通过自己的主观来进行判断和把握。数据中台对于新零售而言，恰恰可以把过去长期无法有效解决的用户消费升级问题，进行有效的抓取、分析和呈现并通过服务的提升和增值的方式来进行满足。

4、创新需求

对于新零售而言，如何在零售业态及服务上进行行之有效的创新，一直也是大家都在摸索的。数据中台的出现，对于新零售而言在创新的方面带来了一丝更大的曙光。

数据中台可以在以下方面帮助新零售业的创新：

1)通过数据间的关联关系进行组合和优化带来的创新

2)通过数据对于用户和未来趋势进行把握的创新

3)在营销方式、服务提升等层面的创新

4)对于创新尝试的风险有效监控

5、入驻商户的需求

新零售企业很多并不仅仅是自己在店面上的直营，更多的场地也是出租给第三方商户进行经营的，这些商户往往信息化程度不高，也谈不上更多的触网概念。对于第三方商户而言，在现实的环境中，新零售企业的信息化和触网往往与其关系不大，往往都是无外乎的宣传和曝光而已。这些对于商户而言起到的作用往往也是聊胜于无，其销量和客流仍然没有突破传统的店铺位置和地理位置概念。数据中台的出现，对于新零售而言，其意义不仅仅是对于自身的。应该更广的包括商户的需求，这种需求主要集中在以下几个方面。

(1)数据信息的交联

将第三方商户的数据信息通过提供系统或者接口的方式也纳入到数据中台中来，丰富数据中台的数据量和来源;

(2)为第三方商户提供新零售生态内的数据支持服务，帮助商户进行经营与市场营销决策;

6、新零售企业在数据中台实践过程的问题

从新零售企业在数据中台实践过程来看，在技术、管理和需求这三个层面往往容易出现以下几类问题：

(1)数据获取难

站在新零售的角度，因为涉及到上面讲过的一些对数据中台的使用需求和实际利益价值，故而企业希望能够最大程度地获取到流程节点数据以及用户的更佳详实的个人信息数据，但是站在用户的角度除去目前较为普遍的个人信息安全泄露风险外(相信大家都有过被骚扰电话打过的经历)，用户对于提供个人详细信息给商家的行为本身没有需求和价值回报，这也是数据中台在新零售领域的使用中较为普遍的问题。

针对这个问题，如果解决不好，不仅仅是数据中台这个巧媳妇在新零售领域中难为无米之炊的问题，而且还会对新零售的经营和形态产生直接的影响。我们除去目前普遍的免费wifi服务外(免费wifi服务除了用户手机号或者微信关注外也很难获取到了用户的其他个人信息)，还应该在数据中台系统建设本身和观念思路上有所必要的突破和创新。

比如，我们可以通过和微信等互联网服务商等企业进行BD合作，打通系统接口，以便方便的获取到用户在第三方软件注册时所填写的信息资料。

还可以，根据用户在新零售中的行为和路径，根据系统自动的对用户进行标签化和定义化，从用户行为和路径的角度自我采集和判定用户的其他属性和信息等，在新零售领域数据获取难的另外一个维度—流程节点的数据，这里面主要是涉及到企业内部和供应链管理的触网和信息化，以及相关数据定型及定义，这些也都是需要新零售业态中的数据中台在范围、理念和意识上的创新与突破。

(2)数据中台的投入与产出

相信很多新零售企业的管理者会发现，随着新零售业态的不断发展和扩大，企业内人员组成也发生了很多变化，除去看到一线服务人员和效率的节省与提升外，信息技术人员的比重近些年来呈现越来越多的趋势。这种新的人员变化趋势某种侧面上是对于新零售企业成本结构、成本产出理念和管理观点上都提出了很大的挑战。毕竟现在一个信息化技术人员的成本可以抵得上好几个传统的线下服务人员的成本。在新零售中的数据中台建设更是如此，企业采取外包的形式去建设，存在成本报价高、维护不及时和信息数据泄露风险;自身招聘去建设，又存在着技术人员需求量大，价值产出不明显等问题。

这些问题的核心还是对于数据中台本身在新零售的认识和理解的偏差造成的。

数据中台在新零售业态总发挥的作用是枢纽、大脑和神经中枢。这些工作往往不是一日建成的，需要新零售企业长期持续的投入和不断优化完善才能最终发挥更大的价值。如果仅仅是重视短期利益或者尝试性的建设，那么就应该对其有着较为清晰的短期价值认知。

(3)数据中台在新零售业态中价值发挥受限

有些新零售企业在数据中台的建设上确实狠下功夫，也确实起到了些不错的效果，但是长期来看这些效果的价值并不明显，或者对于新零售在业态和形式上的演进并没有起到决定性的作用。造成这种情况的原因是多方面的，数据中台作为新零售的有机组成部分，其系统使用、结果应用和决策往往受到了人的很大因素影响，一方面是受到人的自身理念、思想和意识的影响，另外一方面和企业内部的企业文化、看待创新、创新尝试以及既得利益人员有关。在很多大企业内内部创新虽然是口号性的话题，但是面对创新要么是没有勇气投入去尝试，要么是只许成功不许失败。以上种种，都为数据中台在新零售里面的进一步使用和产出的应用化造成不同程度的阻碍和困扰。‍‍

(三)数据中台在新零售中的应用与展望

谈到数据中台在新零售中的应用与展望，我们站在企业不同发展阶段的需求角度去阐释：

1、对于成熟性的新零售大型企业

数据中台在未来的商业化服务更多会以AI人工智能的角色出现，在企业经营决策、用户购买决策影响和无人化服务方面扮演更多的角色;

2、对于发展中的中等规模企业

数据中台将更多地为企业开拓更大市场份额，为场内商户提供增值服务等方面进行发挥更大的作用;

3、对于中小创业新零售企业

数据中台将会在用户精准定位、人群细分和精准营销等方面帮助中小企业在初期迅速完成自身定位和自身商业价值的验证。‍‍

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