011.1零售數(shù)據(jù)為王，企業(yè)擁抱數(shù)智，贏得數(shù)智競爭 1.2致勝數(shù)智零售，提煉數(shù)據(jù)價值，構(gòu)建競爭優(yōu)勢 2.2深析指標(biāo)，解惑零售數(shù)智差異點 3.1數(shù)智評估結(jié)果，定位零售行業(yè)現(xiàn)狀 3.2拆解一級指標(biāo)，明晰零售數(shù)智現(xiàn)狀 4.1行業(yè)企業(yè)建議：健全組織，定位瓶頸，合作共創(chuàng)，發(fā) 4.2技術(shù)廠商建議：了解需求，洞察趨勢，深耕場景，陪 附錄 技術(shù)能力”的零和博弈局面已很少見，取而代之的是“應(yīng)用是否零售商正重新定義客戶體驗，以提供實時、情境化的客戶旅程。消費零售商正重塑實體店作為全渠道客戶旅程支柱的角色，門店至產(chǎn)業(yè)生全渠道信息同步，庫存管理成為全渠道零售運營的支柱，以快速響應(yīng)人工智能通過數(shù)據(jù)平臺賦能，釋放更有效通過體驗設(shè)計及智能設(shè)備，實現(xiàn)沉浸式零售，創(chuàng)造與購物者互動的全新和增強方重新定義店員角色，為全渠道客戶旅程成功和創(chuàng)造長期價值。通過一體化智能平臺，提升員工的工作體驗，進而傳遞公司政策導(dǎo)向，接連出臺引導(dǎo)企業(yè)調(diào)準(zhǔn)戰(zhàn)略近年來，數(shù)據(jù)相關(guān)政策接連出臺，政策指向數(shù)據(jù)要素市場逐步規(guī)范，體系愈發(fā)清晰，數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)的過程變得更加規(guī)范。這為企業(yè)推進數(shù)據(jù)治理、挖掘數(shù)據(jù)價值提供了框架，指導(dǎo)企業(yè)調(diào)準(zhǔn)戰(zhàn)略，打通業(yè)務(wù)增長通道。索作用的意見》(簡稱“數(shù)據(jù)二十條”)2022月12日2021年12月《要素市場化配器綜合改革試點總2020年05月2019年10月2023年2月在密集出臺的政策法規(guī)和數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展等多重因素驅(qū)動下，零售行業(yè)相關(guān)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)應(yīng)用得到蓬勃發(fā)展，零售企業(yè)數(shù)智化進程持續(xù)加快，隨著數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)范的不斷完善、數(shù)據(jù)流通機制的日趨成熟，數(shù)據(jù)大環(huán)境呈現(xiàn)出向好的發(fā)展趨勢，為企業(yè)的數(shù)智化成長奠定了優(yōu)越的基礎(chǔ)。企業(yè)突圍，駕馭數(shù)據(jù)贏得未來數(shù)智競爭在數(shù)據(jù)主導(dǎo)的數(shù)字業(yè)務(wù)時代，零售企業(yè)須通過數(shù)智創(chuàng)新突圍，獲得數(shù)智競爭優(yōu)勢。差異化：在高度同質(zhì)化的紅海競爭環(huán)境，差異化已成為企業(yè)競爭的關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)支持消費者行為偏好的分析與聚焦，推動零售企業(yè)在產(chǎn)品、服務(wù)、區(qū)域、時間、配送等多環(huán)節(jié)構(gòu)建先人一步、優(yōu)人一步、快人一步的差異化優(yōu)勢。個性化：無論產(chǎn)品性能、成分含量、地區(qū)標(biāo)志，還是成本價格、文化喜好、品牌形象等要素，都造就了產(chǎn)品服務(wù)的個性化特征。數(shù)智消費者感知及需求精準(zhǔn)定位，將使企業(yè)從個性化的局部優(yōu)勢中獲得超額價值。鏈路化：數(shù)據(jù)智能將拉近供應(yīng)鏈各要素間的距離，促進產(chǎn)銷協(xié)同，提升履約效率。同時，數(shù)據(jù)智能使消費者的需求得到快速響應(yīng)，可助企業(yè)提升服務(wù)交付效率。鏈路效率已成為行業(yè)企業(yè)展開業(yè)務(wù)競爭的重要陣地。為建立差異化競爭優(yōu)勢，挖掘個性化價值，打通鏈路化協(xié)同，零售企業(yè)需從數(shù)據(jù)入手，建立豐富的元數(shù)據(jù)管理體系，規(guī)范數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，發(fā)揮數(shù)據(jù)價值力量。當(dāng)下，零售企業(yè)尚處于數(shù)智化爬坡階段，在數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的路上不斷探索，力求深挖業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)產(chǎn)品、服務(wù)、流程的數(shù)據(jù)驅(qū)動化，獲得零售數(shù)智競爭力。競爭提供資源與引擎?！皵?shù)”是數(shù)智業(yè)務(wù)資源。數(shù)據(jù)似海綿里的水，“水”的價值的利用程度，取決于：擠出了多少、有沒有經(jīng)過清洗過濾、如何被利用、周轉(zhuǎn)速度等。對數(shù)據(jù)的駕馭能力體現(xiàn)在“數(shù)據(jù)-信息-知識-智慧”的提煉過程。若業(yè)務(wù)渠道間數(shù)據(jù)隔閡、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)不及時、數(shù)據(jù)處理低效，或用戶數(shù)據(jù)不能得到深刻洞察、數(shù)據(jù)隱私安全難以保證，則不僅會影響企業(yè)的經(jīng)營效益及運營效率，還會逐步降低企業(yè)的市場競爭力。打造了高價值生態(tài)系統(tǒng)，提供定制打造了高價值生態(tài)系統(tǒng)，提供定制將數(shù)據(jù)“意義化”指導(dǎo)可即時獲取公司產(chǎn)數(shù)據(jù)品經(jīng)營及運營數(shù)據(jù)決策的準(zhǔn)度數(shù)據(jù)的價值知識智慧理企業(yè)互動理企業(yè)互動圖6“智”是數(shù)智業(yè)務(wù)的引擎推薦商店物聯(lián)網(wǎng)硬件設(shè)備增強現(xiàn)實/虛擬現(xiàn)實可穿戴設(shè)備語音移動集成和編排服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)互動開發(fā)人員服務(wù)互聯(lián)流程內(nèi)部服務(wù)外部服務(wù)連接流程人蘇來源：IDC《嬴在A|時代—-CIO如何做好數(shù)據(jù)治理》,2023行業(yè)企業(yè)深知推行平臺智能贏得數(shù)字零售競爭并非“一蹴而就”,需從組織及數(shù)據(jù)治理、數(shù)智運營效率、客戶體驗、打通產(chǎn)銷等多個維度著手提升。在沒有頂層規(guī)劃及衡量標(biāo)準(zhǔn)的前提下，企業(yè)往往選擇按業(yè)務(wù)優(yōu)先級單向提升，但在推行的過程中會根據(jù)IDC的研究結(jié)果分析，零售行業(yè)企業(yè)在進行數(shù)智化建設(shè)過程中，往往會出現(xiàn)組織動能不強導(dǎo)致落實艱難、數(shù)據(jù)治理能力不足難以支持業(yè)務(wù)數(shù)智、工具能力不足致使數(shù)據(jù)難以充分利用等問題。因此，零售行業(yè)企業(yè)在進行數(shù)智化建設(shè)過程中，需要做為此，基于IDC對數(shù)智零售的研究積累及趨勢洞察，結(jié)合瓴羊豐富的零售經(jīng)驗沉淀，模型旨在助力零售行業(yè)企業(yè)精確評估其數(shù)智化發(fā)展現(xiàn)狀，對比自身數(shù)智化水平與行業(yè)基線的各項差異，助力企業(yè)制定及調(diào)整未來數(shù)智化戰(zhàn)略，做最切實有效的數(shù)智化準(zhǔn)備。模型聚焦中國零售企業(yè)關(guān)注的成本、效率、渠道、服務(wù)及體驗五大方面。通過全方位提升客戶粘性、企業(yè)客戶體驗競爭力及市場份額，構(gòu)建沉通過全方位提升客戶粘性、企業(yè)客戶體驗競爭力及市場份額，構(gòu)建沉提升運營及決策效率及供銷周轉(zhuǎn)，實現(xiàn)產(chǎn)銷協(xié)同及履約數(shù)字化深度，數(shù)據(jù)的深度挖掘及決策精準(zhǔn)支持客戶服務(wù)設(shè)計與運營通過個性化客戶服務(wù)及智能支持，通過個性化客戶服務(wù)及智能支持，贏得客戶的信任并提升忠誠度，提渠道實現(xiàn)線上線下數(shù)據(jù)的互通，構(gòu)建“人+貨+店”的高效匹配互動，實現(xiàn)個性化推薦及渠道量及可對比。的改變，指標(biāo)體系應(yīng)該全面覆蓋數(shù)智化轉(zhuǎn)型的模型指標(biāo)體系評估維度，包含：初始探索、局部試點、全面提升、數(shù)智成熟及創(chuàng)新引領(lǐng)五個成熟度等級：企業(yè)可以參照各個成熟度等級的評估標(biāo)準(zhǔn)，定位自身發(fā)展階段，通過與行業(yè)平均水平的對比分析，深諳自身現(xiàn)狀，明確提升數(shù)智競爭力的關(guān)鍵要素，獲得跨越成熟度階段的關(guān)鍵建議。圖10“中國零售行業(yè)數(shù)智化成熟度評估模型”一級指標(biāo)數(shù)智組織動能數(shù)智組織動能企業(yè)數(shù)智化愿景、領(lǐng)袖、領(lǐng)導(dǎo)力數(shù)智資產(chǎn)建設(shè)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)平臺建設(shè)與應(yīng)用、數(shù)據(jù)整合與治理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)服務(wù)與業(yè)務(wù)化數(shù)智營銷體驗數(shù)智分析決策消費者數(shù)據(jù)價值挖掘及運營、媒體投放及推廣、購物渠道建設(shè)、客戶體驗設(shè)計與運營、客戶服務(wù)設(shè)計與運營數(shù)智供銷協(xié)同履約、產(chǎn)銷協(xié)同、貨品運營及新產(chǎn)品研發(fā)數(shù)智化決策管理體系、決策應(yīng)用、決策數(shù)據(jù)要素來源：IDC、瓴羊，2023 數(shù)智化愿景：指標(biāo)關(guān)注企業(yè)愿景與數(shù)據(jù)的“粘合程度”,即：企業(yè)是否有數(shù)智化愿景，運營是否基于數(shù)據(jù)，是否希望通過對數(shù)據(jù)的挖掘?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)決策，在供應(yīng)鏈、渠道、營銷、運營等環(huán)節(jié)是否實現(xiàn)了自動化。數(shù)智化領(lǐng)袖：指標(biāo)關(guān)注開展數(shù)智化工作的規(guī)模及難度，譬如由CEO帶頭的數(shù)智化工作，將使IT部門獲得最大程度的業(yè)務(wù)線支持及落實所需資源支持；反之，如帶頭人級別較低，所獲得的資源及權(quán)限也較低，落實的過程中阻力較大且反饋較難落實。不同的數(shù)智化成熟度不同的能力項不同，以數(shù)智化領(lǐng)袖指標(biāo)為例：CEO/COO帶領(lǐng)CXO落實2.2.2數(shù)智資產(chǎn)建設(shè)——鑄建數(shù)據(jù)底座穩(wěn)效企業(yè)數(shù)智化的重要基礎(chǔ)構(gòu)件就是數(shù)據(jù)資產(chǎn)，而數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)則源于一整套數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)平臺建設(shè)與應(yīng)用：指標(biāo)關(guān)注企業(yè)數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)程度及平臺能力情況。涵蓋企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)及數(shù)據(jù)處理能力。數(shù)據(jù)整合與治理：指標(biāo)關(guān)注數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)能力及數(shù)據(jù)治理能力。涵蓋數(shù)據(jù)治理規(guī)范、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)管理體系以及治理團隊狀態(tài)等。數(shù)據(jù)治理規(guī)范既包含行業(yè)通行規(guī)則、數(shù)據(jù)技術(shù)規(guī)范，又將企業(yè)自身的業(yè)務(wù)特點、信息化建設(shè)水平納入考慮，以構(gòu)建一個滿足企業(yè)現(xiàn)狀和未來發(fā)展趨勢要求的規(guī)范體系。數(shù)據(jù)分析與挖掘：指標(biāo)關(guān)注業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析能力及深度。涵蓋分析平臺功能及能力、分析人員、分析覆蓋業(yè)務(wù)程度等。數(shù)據(jù)服務(wù)與業(yè)務(wù)化：指標(biāo)關(guān)注數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化覆蓋及效率，即：業(yè)務(wù)應(yīng)用數(shù)據(jù)的敏捷及便利程度。涵蓋數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化規(guī)范建設(shè)、數(shù)據(jù)平臺服務(wù)現(xiàn)狀等。以數(shù)據(jù)整合與治理為例：數(shù)據(jù)治理深入業(yè)務(wù)流建立數(shù)智化決策分析體系離不開明確決策數(shù)據(jù)要素、構(gòu)建數(shù)據(jù)運營體系和不斷豐富決策應(yīng)用場景?；跀?shù)據(jù)建模、決策運營體系的搭建，輔助企業(yè)決策，或通過人工智能工具自動進行規(guī)范的業(yè)務(wù)決策，是體現(xiàn)數(shù)據(jù)治理價值的重要手段。決策管理體系：指標(biāo)關(guān)注企業(yè)的數(shù)據(jù)運營體系建設(shè)程度，即：數(shù)據(jù)能多大程度支持企業(yè)的決策鏈條。涵蓋：數(shù)據(jù)運營體系、覆蓋層級、反饋經(jīng)營結(jié)果現(xiàn)狀、定位管理問題或商業(yè)機會挖掘及動因洞察、運營落地策略、健康度診斷、異常警報等。決策應(yīng)用：指標(biāo)關(guān)注數(shù)據(jù)支持決策的應(yīng)用能力，即：業(yè)務(wù)的報表是否自動化，基于人經(jīng)驗的作用是否實現(xiàn)弱化。涵蓋：數(shù)據(jù)支撐運營的工具及報表、決策信息可視化、自動化程度、決策互動效率等。決策數(shù)據(jù)要素：指標(biāo)關(guān)注數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化效率及準(zhǔn)度，即：業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為指標(biāo)的流程是什么，轉(zhuǎn)化的效率有多高。涵蓋：數(shù)據(jù)源渠道、數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系、數(shù)據(jù)要素管理標(biāo)準(zhǔn)等。以決策應(yīng)用為例：化2.2.4數(shù)智營銷體驗——推動前端業(yè)務(wù)增效零售企業(yè)的營銷體驗貫穿于整個營銷過程，并與消費者數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺、數(shù)據(jù)質(zhì)量等建設(shè)情況息息相關(guān)。企業(yè)是否具有廣告投放轉(zhuǎn)化率工具、是否開辟了豐富全面的購物渠道以及與渠道之間的協(xié)同模式、如何讓渠道觸達消費者并對之進行管理、是否建立了會員庫并確立了會員經(jīng)營模式，所有這些內(nèi)容既關(guān)系到零售企業(yè)的運營體驗，也與客戶的消費體驗有直接影響。消費者數(shù)據(jù)價值挖掘：該指標(biāo)關(guān)注企業(yè)使用消費者數(shù)據(jù)的深度及能力。涵蓋：消費者數(shù)據(jù)化資產(chǎn)平臺(CDP)、消費者數(shù)據(jù)的質(zhì)量與數(shù)量沉淀、畫像維度及覆蓋、模型搭建，以及品牌私域+公域的數(shù)據(jù)融合應(yīng)用等。媒體投放和推廣：該指標(biāo)關(guān)注推廣投放的數(shù)據(jù)分析及策略能力。涵蓋：數(shù)字化投放、轉(zhuǎn)化率評估、數(shù)據(jù)和工具的使用等。購物渠道建設(shè)：該指標(biāo)關(guān)注企業(yè)渠道運營的數(shù)智化程度。涵蓋：多渠道交互模式、顧客“千人千面”、“人+貨+店”匹配關(guān)系等。消費者運營：該指標(biāo)關(guān)注消費者智能化運營的程度。涵蓋：消費者觸達通道、個性化營銷、營銷自動化工具策略、會員體系構(gòu)建等。體驗設(shè)計與運營：該指標(biāo)關(guān)注企業(yè)客戶體驗運營管理的深度。涵蓋：負責(zé)體驗的管理團隊、體驗數(shù)據(jù)分析、客戶聲音支持業(yè)務(wù)效率等?？蛻舴?wù)設(shè)計與運營：該指標(biāo)關(guān)注企業(yè)客服管理及數(shù)據(jù)應(yīng)用深度。涵蓋：客戶服務(wù)承接通道及工具能力、自動化咨詢服務(wù)及客服運營管理等。以體驗設(shè)計與運營為例：客服部門兜底客戶反題指標(biāo)成為公司二級指2.2.5數(shù)智供銷協(xié)同——貫穿供應(yīng)柔性智效供銷協(xié)同是零售企業(yè)的生命線，貫穿供應(yīng)商鏈和銷售渠道。通過利用數(shù)智化手段不斷細化數(shù)據(jù)顆粒度，企業(yè)可以通過產(chǎn)品、數(shù)量、時間、區(qū)域等各類數(shù)據(jù)共享和流程監(jiān)控，實現(xiàn)與供應(yīng)鏈企業(yè)的運營協(xié)同，以運營數(shù)據(jù)支撐貨品運營及新品研發(fā)。?數(shù)智化履約：該指標(biāo)關(guān)注多渠道交互及“一盤貨”能力。涵蓋：渠道交互模式、線上線下履約方式、渠道互通程度等。產(chǎn)銷協(xié)同：該指標(biāo)關(guān)注企業(yè)“產(chǎn)”與“銷”的互動效率。涵蓋：配補貨模式、配補貨自動化程度、產(chǎn)銷端智能決策建議生成等。貨品運營與新品研發(fā)：該指標(biāo)關(guān)注數(shù)據(jù)對產(chǎn)品研發(fā)的支持程度。涵蓋：數(shù)據(jù)支持研發(fā)、分析團隊及工具的支持度、工具對市場的預(yù)測等。以產(chǎn)銷協(xié)同為例：引領(lǐng)探索來源：中國零售行業(yè)數(shù)智化成熟度指標(biāo)體系(二級指標(biāo)部分內(nèi)容節(jié)選),2023數(shù)智化成熟度模型從數(shù)智化組織動能、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、分析決策、營銷體驗和供銷協(xié)同五大維度對企業(yè)進行有效評估，以幫助其全方位了解自身成熟度，助力零售企業(yè)邁向健康穩(wěn)定的數(shù)智發(fā)展軌道?；诔墒於仍u估模型，IDC研究組通過問卷調(diào)查、電話深度訪談等方式，對超過300家零售企業(yè)進行了專項調(diào)查，獲得了100份有效調(diào)研樣本結(jié)果，考察企業(yè)的數(shù)智化發(fā)展現(xiàn)狀及數(shù)智化水平。本次數(shù)智化調(diào)研中，各零售企業(yè)的總得分，與其整體數(shù)智成熟度發(fā)展階段相對應(yīng)(下圖):表1五大板塊評分及總評分數(shù)據(jù)平臺建設(shè)與應(yīng)用*統(tǒng)計截止至2023年6月19日調(diào)研結(jié)果中，通過模型一級指標(biāo)平均分觀測五個維度的表現(xiàn)，可見：數(shù)智組織動能、數(shù)智供銷協(xié)同兩個方面表現(xiàn)最好，處于全面提升、向數(shù)智成熟階段演進的階段，數(shù)智資產(chǎn)建設(shè)、數(shù)智營銷體驗還在不斷探索過程中，數(shù)智分析決策還存留進一零售企業(yè)的總體數(shù)智化水平基本走過了初始探索階段，大部分處于局部試點和全面提升階段，少部分企業(yè)正走向數(shù)智成熟階段。應(yīng)對策略四個維度闡述零售企業(yè)數(shù)智化一級指標(biāo)現(xiàn)狀，助力零圖13數(shù)智組織動能調(diào)研結(jié)果調(diào)研結(jié)果：本一級指標(biāo)整體呈正態(tài)分布，局部試點、全面提升及數(shù)智成熟三階段分布比例明顯。數(shù)智化愿景與數(shù)智化領(lǐng)袖的整體走勢是齊平的。反映問題：零售企業(yè)數(shù)智動能整體充足，但落實難度較大。一方面，企業(yè)數(shù)智愿景堅定，且29%已擁有大數(shù)據(jù)平臺，61%的企業(yè)正在積極布局數(shù)據(jù)智能；另一方面，數(shù)智化領(lǐng)袖停留在總監(jiān)級別居多，存在預(yù)算有限、高層級業(yè)務(wù)支持有限、業(yè)務(wù)線績效未與數(shù)字業(yè)務(wù)綁定等問題，進而導(dǎo)致企業(yè)愿景落實難度較大。企業(yè)訴求：保證數(shù)字愿景能在公司各個部門落地，使企業(yè)的“數(shù)智化血液”高效流動。讓最專業(yè)的數(shù)智業(yè)務(wù)高管更高效地與業(yè)務(wù)線互動，助力企業(yè)盡快獲得數(shù)智競爭優(yōu)勢。應(yīng)對策略：企業(yè)CEO應(yīng)提高數(shù)智化愿景至CXO層，將數(shù)智化工作與各業(yè)務(wù)線高層績效綁定。一方面，提升數(shù)智化部門的話語權(quán)，提高與其他CXO業(yè)務(wù)線的協(xié)作效率；另一方面，縮短數(shù)智化落實時間，降低數(shù)智化落實的市場機會成本。 的發(fā)展仍處于群雄割據(jù)的狀態(tài)，企業(yè)技術(shù)部門駕馭數(shù)據(jù)的流程與能力參差不最大化支持數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)創(chuàng)新。突圍數(shù)據(jù)的分析與挖掘能力，獲得零售競爭優(yōu) 調(diào)研結(jié)果：數(shù)智分析決策下，二級指標(biāo)數(shù)智成熟以上分布較低，被調(diào)研企業(yè)大多位于第二及第三階段。決策管理體系與決策應(yīng)用指標(biāo)分布呈一定的正態(tài)分布，但決策管理體系更集中于第三階段。決策數(shù)據(jù)要素分布明顯向第三階段以反映問題：首先，數(shù)據(jù)決策發(fā)展較為均勻，這說明企業(yè)數(shù)據(jù)分析決策主要是“向上打通”,即：服務(wù)高層決策者、做一定量的決策分解等；然而大多數(shù)企業(yè)不具備關(guān)鍵業(yè)務(wù)異常警報的能力，而這正是實現(xiàn)數(shù)據(jù)平臺智能化的關(guān)鍵。其次，數(shù)據(jù)要素近五成落后于局部試點階段，這說明企業(yè)的業(yè)務(wù)需求滿足程度較低，“向下打通”能力顯然不足；這種局面若持續(xù)下去，會導(dǎo)致高層數(shù)據(jù)及系統(tǒng)與底層管理人員產(chǎn)生割裂現(xiàn)象。再次，平臺智能已經(jīng)存在，但智能驗證指標(biāo)及標(biāo)簽推薦的情況鮮有出現(xiàn)，說明智能推薦功能并未被行業(yè)企業(yè)靈活使用，企業(yè)數(shù)據(jù)要素發(fā)展空間仍然很大。企業(yè)訴求：打通決策層至執(zhí)行層的數(shù)據(jù)覆蓋，使決策層可即時觀測執(zhí)行情況，使企業(yè)中層可獲取其所需的關(guān)鍵信息，從而避免人與人之間的信息低效傳遞及“三人成虎”現(xiàn)象的發(fā)生。完善企業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)簽的管理及決策場景的挖掘，使企業(yè)高層可實時了解經(jīng)營風(fēng)險，獲得及時調(diào)整決策的能力。應(yīng)對策略：著力數(shù)據(jù)運營覆蓋層級，通過數(shù)據(jù)平臺落實，實現(xiàn)戰(zhàn)略目標(biāo)的拆解及管理層的打通，使關(guān)鍵責(zé)任人能及時獲得決策信息，且能將執(zhí)行情況及時匯總至業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者，落實實時決策；為決策鏈路“減壓”,通過數(shù)智平臺降低對經(jīng)驗責(zé)任人的過渡依賴，進而提升決策落實及匯總效率，實現(xiàn)敏捷決策；重視數(shù)據(jù)標(biāo)簽要素的作用，推進業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)要素指標(biāo)化、標(biāo)簽化，做好標(biāo)簽交集的處理及標(biāo)簽的動態(tài)化，實現(xiàn)“人、貨、場”信息與企業(yè)運營深度綁定。 3.2.4提升數(shù)智營銷體驗，促進前端業(yè)務(wù)增效圖16數(shù)智營銷體驗調(diào)研結(jié)果一級指標(biāo)初始探索一級指標(biāo)初始探索數(shù)智營銷體驗局部試點全面提升數(shù)智成熟來源：IDC中國零售行業(yè)企業(yè)數(shù)智化成熟度調(diào)研，2023年6月，中國，N=100果分化明顯，擁有消費者數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺(CDP)的企業(yè)僅為26%(24%+2%),放及推廣上，零售企業(yè)已開啟數(shù)字化推廣工具的使用及內(nèi)容采買，然而投入計劃性不強，較為依賴外部平臺，尤其是傳統(tǒng)外部平臺，難以衡量轉(zhuǎn)化率，且智投工具對業(yè)務(wù)的支持并未得到充分發(fā)揮，主要還是依賴自然人。購物渠道建設(shè)呈明顯的分化，35%采用單一渠道(主要線下),37%采用“線上+線下”的多渠道運營且數(shù)據(jù)不互通，實現(xiàn)渠道打通、“千人千面”、“人貨場”高度匹配的企業(yè)僅有23%(22%+1%);而渠道的優(yōu)勢將直接影響企業(yè)創(chuàng)收能力，故行業(yè)企業(yè)仍處于艱苦跋涉期。消費者運營同樣處于分化狀態(tài)，45%企業(yè)的消費者觸達渠道單一且會員體系對用戶無感知，41%的企業(yè)多渠道體系割裂且無自動化營銷工具(MA)?？蛻趔w驗被所有高層領(lǐng)導(dǎo)所重視，然而體驗設(shè)計的落實情事”發(fā)現(xiàn)問題的占比近10%,手工匯總上報的比例高達42%(8%+34%)?？?40%+21%+1%),客戶獲取服務(wù)的覆蓋面較廣，但實現(xiàn)全面融合的企業(yè)比例仍然很低，僅占1%。企業(yè)訴求：真正落實企業(yè)客戶體驗提升，顯著提升消費者數(shù)據(jù)資產(chǎn)挖掘能力，媒體投放更有規(guī)劃且可見效果，提升渠道間互動效率，實現(xiàn)“人貨場”的高效信息協(xié)同，使客服獲得的消費者反饋與體驗運營深度綁定并可實時呈現(xiàn)。應(yīng)對策略：設(shè)立消費者數(shù)據(jù)運營的各階段性目標(biāo)，與企業(yè)高層愿景相結(jié)合，評估現(xiàn)有工具所具備的抓取客群標(biāo)簽及存儲信息的能力能否滿足未來業(yè)務(wù)的需要。結(jié)合當(dāng)下產(chǎn)品的主流畫像，考察數(shù)字投放渠道，并將投放集成到數(shù)據(jù)平臺中，強化ROI監(jiān)測的準(zhǔn)確性，進一步降低人工分析及操作成本。整合線上及線下渠道信息并推行會員一體化，加強客戶反饋渠道及線索提煉管理，實現(xiàn)客戶預(yù)期及體驗的數(shù)字化管理。為客戶洞察引入智能，對客戶洞察進行深層學(xué)習(xí)，實現(xiàn)基于客戶理性與感性的決策精準(zhǔn)分析，使客服反饋的客戶訴求更鮮活且具代表性，以直接支持營銷決策。3.2.5提升數(shù)智供銷協(xié)同，激活柔性供應(yīng)智效調(diào)研結(jié)果：數(shù)智化履約表現(xiàn)較好，產(chǎn)銷協(xié)同及數(shù)據(jù)支持產(chǎn)品研發(fā)整體呈正態(tài)分布，貨品運營與新品研發(fā)一項中，處于創(chuàng)新引領(lǐng)階段的企業(yè)超過10%。反映問題：數(shù)智化履約表現(xiàn)尚可，但未來有深陷紅海競爭的趨勢，從第三及第四階段的對比上看，企業(yè)占比存在較大差距，導(dǎo)致這一差距的主要原因在于：企業(yè)物理空間及物權(quán)是否有被打破，以及數(shù)據(jù)是否真正驅(qū)動了企業(yè)的全渠道運營。產(chǎn)銷協(xié)同是供應(yīng)鏈降本增效的主要立足點，然而高點僅落在第三階段，這意味著企業(yè)產(chǎn)銷協(xié)同效率有待提升，目前低效的主要原因來自于配補貨工具能力、組織制度、渠道對接及數(shù)據(jù)未能實時對接所導(dǎo)致的綜合限制；貨品運營及新品研發(fā)仍有近七成企業(yè)未步入第四階段，這意味著企業(yè)用于支持研發(fā)的數(shù)據(jù)不完整、分析挖掘能力有限或過渡依靠經(jīng)驗分析及舊有規(guī)則，限制了數(shù)據(jù)價值企業(yè)訴求：提升數(shù)智化履約能力至成熟階段及以上，真正意義上實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動運營，贏得效率至上的履約競爭。邁向產(chǎn)銷統(tǒng)一運營，實現(xiàn)配補貨的智能化，避免因效率不足影響商機與業(yè)務(wù)。用好自有數(shù)據(jù)，建立研發(fā)獲取客戶需求及研應(yīng)對策略：在渠道治理及渠道間展開互動，使其充分與數(shù)智平臺綁定，集約化供應(yīng)商管理，實現(xiàn)數(shù)智評估供應(yīng)商，避免渠道過度零散。通過提升數(shù)智能力，精準(zhǔn)預(yù)測生產(chǎn)負載，做好庫存及產(chǎn)能的統(tǒng)籌管理，提升“一盤貨”在“人貨場”的周轉(zhuǎn)效率，實現(xiàn)促銷活動的產(chǎn)銷高精度預(yù)測及活動中店鋪間配補貨的高效流轉(zhuǎn)。通過數(shù)智平臺，構(gòu)建全生命周期銷售及顧客數(shù)據(jù)的挖掘閉環(huán)，使數(shù)據(jù)及工具成為研發(fā)人員與顧客需求的紐帶，完善數(shù)據(jù)支持研發(fā)體系，提高數(shù)據(jù)的3.3深徹案例，解析零售數(shù)智新趨勢波司登創(chuàng)始于1976年，專注羽絨服領(lǐng)域47年，是國內(nèi)兼具大規(guī)模及先進生產(chǎn)設(shè)備的品牌羽絨服生產(chǎn)商，員工兩萬余人，全球用戶突破2億人，產(chǎn)品覆蓋中國、法國、美2020年4月，波司登開展數(shù)據(jù)中臺建設(shè)工作，推動企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級。數(shù)智系統(tǒng)打通了全渠道數(shù)據(jù)，以數(shù)據(jù)賦能消費者研究、商品企劃、商渠匹配、產(chǎn)銷協(xié)同、商品智能運營等業(yè)務(wù)場景，在拉動會員、訂單增長的同時，大幅提升了周轉(zhuǎn)效率，可需求：變革驅(qū)動數(shù)字業(yè)務(wù)，彈性增長邁向數(shù)智需求：變革驅(qū)動數(shù)字業(yè)務(wù)，彈性增長邁向數(shù)智波司登精確定位自身數(shù)字業(yè)務(wù)的提升需求，尋求通過對一方數(shù)據(jù)的深度挖掘，切實滿足客戶需求，實現(xiàn)深度產(chǎn)銷協(xié)同。方案：立足平臺數(shù)據(jù)智能，洞察需求打通產(chǎn)銷方案：立足平臺數(shù)據(jù)智能，洞察需求打通產(chǎn)銷沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)，從了解消費者開始為了實現(xiàn)以上數(shù)字業(yè)務(wù)的提升需求，瓴羊助力波司登整合了會員全域數(shù)據(jù)，構(gòu)建了會員標(biāo)簽體系，并以此為契機打通了分散在十余個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，沉淀形成了屬于波司登的一方數(shù)據(jù)資產(chǎn)。結(jié)合業(yè)務(wù)需求與數(shù)據(jù)洞察，助力波司登按自然屬性、商品偏好、消費習(xí)慣等客群屬性對會員進行洞察。以消費者指標(biāo)為基礎(chǔ)，波司登就能夠更全面、更準(zhǔn)確、更有針對性地了解消費者、服務(wù)消費者。圖19洞察數(shù)據(jù)，全鏈賦能在“對的店”遇見“對的商品”消費者在哪里，波司登就在哪里。實現(xiàn)所打通多級庫存數(shù)據(jù)，支持自動化提供調(diào)貨及庫存決策建議，實現(xiàn)了倉庫、門店調(diào)補貨100%自動化來源：公開資料，2023從導(dǎo)入期(新品上市)到成長期、成熟期，及最后的退市期，實現(xiàn)銷量預(yù)測貫穿精準(zhǔn)預(yù)測下多少單?什么時候下單?避免“生產(chǎn)多了可能囤積，生產(chǎn)少了可能缺貨不夠賣；下單早了有點浪費，下單晚了又508(雙11),迭代的速度也非?？?。首鋪準(zhǔn)確率提高了79%;從0到1建立了銷量預(yù)測的自動化體系，準(zhǔn)確率達70%且迭代仍在繼續(xù)；調(diào)補貨實現(xiàn)100%自動化，拉補效率提升60%;庫存售罄率提升10%。行業(yè)企業(yè)技術(shù)廠商行業(yè)企業(yè)技術(shù)廠商數(shù)智化是零售行業(yè)發(fā)展的必然階段。因此，平臺智能將成為零售業(yè)務(wù)創(chuàng)新的重要載體，不僅對行業(yè)企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展大有裨益，更為技術(shù)廠商的技術(shù)及服務(wù)創(chuàng)新帶來契圖20對于行業(yè)企業(yè)及技術(shù)廠商的發(fā)展建議健全數(shù)智化組織，提升數(shù)智建設(shè)戰(zhàn)略高度定位數(shù)智化瓶頸，明確未來數(shù)智發(fā)展目標(biāo)共創(chuàng)數(shù)智化合作，深耕業(yè)務(wù)新技術(shù)新場景自建數(shù)智化的實現(xiàn)周期難以滿足企業(yè)的市場競爭需求，且數(shù)智化對技術(shù)、產(chǎn)發(fā)展數(shù)智化平臺，強化數(shù)據(jù)支持業(yè)務(wù)變革通曉數(shù)智化需求，特別是企業(yè)側(cè)業(yè)務(wù)需求洞察數(shù)智化趨勢，精準(zhǔn)打造精品行業(yè)案例分領(lǐng)域數(shù)