2017-大数据助力中国零售业转型_23页_1mb

大数据助力中国零售业转型总结

核心内容

本文档分析了2015年中国零售行业在大数据应用方面的现状、挑战及未来发展方向。通过IBM商业价值研究院与ECR中国的联合调研，揭示了零售企业在大数据分析方面的实践水平、组织结构、技术应用及战略构想。文档强调了大数据作为零售行业转型升级核心竞争力的重要性，并提出企业应从三个层面推进大数据应用：支持大数据运营、形成大数据产品、构建大数据平台。

主要观点

• 大数据是零售转型的核心驱动力：大数据分析在智慧购物体验、商品管理和供应链网络、智慧运营三大领域为企业创造价值。
• 应用现状：中国零售企业大数据分析尚处于初级阶段，多数企业仅在精准营销、客户洞察、商品优化和供应链管理方面有所尝试。
• 组织结构分散：仅有不到1/3的企业设立独立的大数据分析部门，多数企业将数据分析工作分散在各个业务部门中。
• 技术挑战：企业在数据获取、整合、分析及行动方面面临诸多困难，如数据不一致、缺乏分析工具和技能、数据可信度低等。
• 未来发展方向：企业希望提升数据分析的深度和广度，采用更高级的分析方法，如预测性、规定性和认知性分析。

关键信息

一、大数据应用的三大领域

1. 智慧的购物体验

   • 客户智能分析：顾客识别、行为分析。
   • 全渠道营销：基于位置的营销、精准营销。
   • 商业价值：提升顾客留存、降低获取成本、提高忠诚度与到店率。

2. 智慧的商品管理和供应链网络

   • 商品管理分析：组合优化、价格优化、布局优化。
   • 供应链优化：库存管理、物流优化、存储空间管理。
   • 商业价值：提高产品运输效率、降低缺货率、优化选品与陈列。

3. 智慧的运营

   • 财务管理分析：控制成本、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：基于视频流分析的监控系统。
   • 商业价值：提升门店运营效率、减少偷盗损失。

二、零售企业大数据应用现状

• 应用范围：主要集中在精准营销、客户洞察、商品优化和供应链完善。
• 自我评价：企业对大数据分析的整体表现评价一般，尤其在数据分析和行动转化方面。
• 数据获取与整合：面临数据不一致、系统集成困难、数据质量不高等问题。
• 分析能力：缺乏合适的工具、分析技能和数据可得性。

三、未来大数据发展构想

1. 支持大数据运营：通过数据挖掘优化供应链和物流效率，支持管理层决策。
2. 形成大数据产品：开发独立的大数据产品，提供给内外部客户，如个性化推荐、智能匹配等。
3. 构建大数据平台：打造企业生态平台，实现数据整合与共享，推动平台型企业的发展。

案例分析

案例一：美克家居

• 应用移动和大数据技术，打造智慧购物体验。
• 通过MobileFirst解决方案，设计顾问可实时获取客户资料，提供个性化服务。
• 提升客户体验与忠诚度，优化产品推荐与定价策略。

案例二：星巴克

• 推出移动营销与社交媒体结合的策略，如“早安闹钟”App、“Tweet-a-Coffee”等。
• 利用大数据分析用户行为，优化产品配方和运营效率。
• 实现精准营销，提升客户参与度与满意度，移动App带来显著收入增长。

案例三：台湾全联福利中心

• 打造智慧总部和门店系统，提升运营效率。
• 通过会员数据分析，制定客户体验地图，优化营销策略。
• 信息服务中心高效处理客户问题，提升满意度与运营效率。

挑战与建议

• 挑战：
  • 数据获取与整合难度大，缺乏统一的数据平台。
  • 缺乏分析工具与技能，数据可信度不足。
  • 企业缺乏将数据分析结果转化为实际业务行动的能力。
• 建议：
  • 建立统一的大数据分析部门，提升组织协同。
  • 引入先进的分析工具与技术，提升数据处理能力。
  • 加强员工数据分析培训，提升数据驱动决策能力。

结语

零售企业需将大数据分析作为战略核心，从智慧购物体验、商品管理、智慧运营三方面推进转型。同时，大数据与云计算、移动和社交化技术紧密结合，是未来零售业发展的关键。

作者与合作者

• 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（IBM商业价值研究院全球零售行业主管）
• 黄月金（IBM台湾全球企业服务部合伙人）
• 杨帆（IBM全球企业服务部高级咨询经理）
• 董轩（IBM实习生，参与研究与分析）

更多信息

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