2018年-ibm商业价值研究院_China_retail_analytic_22页_1mb

大数据助力中国零售业转型总结

核心内容

IBM商业价值研究院发布的《执行报告零售业》指出，大数据分析已成为中国零售行业转型升级的核心驱动力。尽管多数企业尚处于探索阶段，但领先企业已开始利用大数据应对具体的业务挑战，主要集中在智慧购物体验、智慧商品管理与供应链网络、以及智慧运营三个方面。

主要观点

• 大数据是未来零售业的核心竞争力：大数据分析与云计算、移动和社交化技术紧密融合，成为零售企业系统性升级的关键。
• 大数据应用处于初级阶段：目前，中国零售企业大数据分析多分散在各个业务部门，仅有不到1/3的企业设有独立的大数据分析部门。
• 数据分析能力不足是主要瓶颈：企业在数据获取、整合、分析及行动执行方面面临诸多挑战，如缺乏工具、数据质量不高、分析技能不足等。
• 未来发展方向分为三个层面：支持大数据运营、形成大数据产品、构建大数据平台，其中构建平台将成为部分零售商转型的重要方向。

关键信息

大数据应用的主要领域

1. 智慧的购物体验

   • 客户智能分析：识别顾客、分析行为。
   • 全渠道营销：基于位置的营销、精准营销。
   • 商业价值：360度客户视图、提升顾客留存与新增、降低获取成本、提高到店率与忠诚度。

2. 智慧的商品管理和供应链网络

   • 商品管理分析：组合、价格、布局优化。
   • 供应链优化：库存、物流、存储空间管理。
   • 商业价值：基于客户洞察的商品管理、及时供货、优化店面布局、提升运输效率与减少缺货。

3. 智慧的运营

   • 财务管理分析：控制成本、预测资产状况、提升财务透明度。
   • 人力管理分析：优化员工配置、提升生产率。
   • 防损/防偷盗管理：监控欺诈、货架安全、视频流分析。
   • 商业价值：提高销售效率、优化运营、减少偷盗损失。

大数据应用现状与挑战

• 现状：多数企业处于大数据探索和试点阶段，仅有少数企业开始利用大数据应对明确的业务挑战。
• 挑战：
  • 数据获取和整合：系统间数据不一致、传统架构限制。
  • 数据分析：缺乏工具、数据质量不高、技能不足。
  • 行动执行：缺乏将业务知识与数据分析结合的能力，对数据分析提升业务的理解不足。

企业对数据分析手段的期望

• 数据分析方法由浅入深，分为描述性、诊断性、预测性、规定性和认知性分析。
• 企业当前以描述性分析为主，未来将逐步向预测性、规定性和认知性分析发展。

企业未来大数据发展构想

1. 支持大数据运营：提升供应链与物流效率，支持领导决策。
2. 形成大数据产品：提供个性化服务、智能匹配等产品，如阿里巴巴的“聚石塔”和“淘宝指数”，百度的“百度司南”。
3. 构建大数据平台：打造企业生态，为平台上的企业提供服务，如阿里巴巴已形成较为完善的平台生态。

案例分析

美克家居

• 应用移动和大数据技术，提升客户到店体验。
• 设计顾问通过MobileFirst应用收集客户偏好，用于产品推荐和新品设计。
• 与Apple和IBM合作，实现无缝购物体验。

星巴克

• 推出“早安闹钟”、“Tweet-a-Coffee”等移动营销活动，提升客户互动。
• 通过云技术与大数据分析，优化产品配方、监控设备性能、提升运营效率。
• 移动端收入占比达16%，拥有1300万活跃用户，展现了移动和大数据结合的潜力。

台湾全联福利中心

• 打造智慧总部和门店，提升供应链预测与运营效率。
• 应用大数据分析完成客户体验地图，优化会员服务。
• 通过智慧运营系统，提升门店管理效率，满意度达95.2%。

结语

零售企业普遍认识到大数据分析的战略价值，需从智慧购物体验、智慧商品管理与供应链、智慧运营三方面进行战略规划与实施。同时，大数据需与云计算、移动和社交化技术协同，形成完整的生态系统，以推动零售业的持续创新与转型。

作者与致谢

• 作者：谢宏（IBM全球企业服务部副总裁/高级合伙人）、詹颖（IBM商业价值研究院咨询经理）
• 合作者：叶国晖（IBM全球企业服务部快消及零售行业合伙人）
• 致谢：Gary Davis、黄月金、杨帆、实习生董轩

参考资料

• 2015年IBM中国零售企业大数据问卷调研及客户深度访谈
• IBM商业价值研究院执行报告

更多信息

• IBM研究报告完整目录及订阅信息：ibm.com/ilibv
• 下载“IBM IBV”应用，获取更多报告内容。