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撰文/关山

毋庸置疑当前很多零售企业得都活得很艰难，一方面市场需求疲软，另一方面企业提供的产品和服务很难差异化，导致只能打价格战，企业生意增长缓慢乃至负增长，很多知名企业甚至黯然退出市场。

笔者一直从事零售数字化转型相关工作，有幸亲身参与不少国内外企业数字化项目，得出一个结论，即零售企业对数字化目标不是“为什么”的问题，而是“做什么具体怎么做”的问题。企业需要对数字化需求更加明确，当然对数字化产出及质量提出更高要求，高度关注价值变现、运营效率提升以及怎样实现业务高质量可持续的增长。

怎样寻找蓝海？

笔者曾经和一美妆数字化负责人讨论市场红海和蓝海的问题，现在美妆市场竞争激烈，怎样寻找市场的蓝海呢？大家发现尽管竞争激烈，但很多打法上还是局限于打价格战，市场上陷入“不促不销”的窘境。

通过讨论仍然还发现一些尚未挖掘的空间，如品牌积累了千万级消费者数据还未有效开发：

·品牌花大力气招募而来的会员注册后再无转化；

·很多老会员沉睡了流失了，而品牌实际做的动作有限；

·市场部和媒介部每年投放花了上亿也回流了大量投放数据，但在后链路却未实现有效收割；

·数据平台沉淀几百张报表，但不同角色业务找数据时，发现要么找不到要么不好用甚至不知道怎么用；

大家一致认为蓝海不仅是在红海的边上，而更应该在红海的上边，企业在组织协同上、跨平台协同上、跨渠道协同上等仍存在较大的红利，但这都是深水区；

怎么找到突破口？

那怎么破局呢？话题比较大，先抛开公司“政治”原因，本次先从业务视角切入谈谈个人一些思考。以终为始来看，企业最终还是关注“开源节流、降本提效”这八个字，而这背后是涉及的运营和经营效率的有效提升。

1、先说说人货匹配效率提升

零售企业业务经营一个很大目标是解决人与货的精准匹配的问题。这里面两个关键点，一是对于人和货的业务理解深度，二是两者基于何种载体按照什么样的规则更好实现匹配。

第一点关键是标签体系建设。聚焦人的旅程及货的周期关键节点梳理并搭建，基于标签的精准圈人及精准圈货，实现人找货或者货找人。很多品牌都会搭建上百个各种维度的标签；

第二点就是消费者洞察。要寻找关键 MOT 场景，找到消费者真正的痛点、痒点、爽点，再结合运营工具等载体进行商品 cross-sell或者 Up-sell，而这背后涉及到与消费者调研、数据洞察、AIGC等技术应用的有效结合了。

a、案例解析：以某新锐内衣品牌消费者调研为例，通过收集几百份问卷及KOC深度访谈分析。

策略发现：通过问卷数据回收及分析有以下发现

·该品牌女性买该bra品类时非常注重品牌、对价格不敏感；

·购买内裤时往往会买一打，且并不太关注品牌，对价格较敏感...

策略执行：这种洞察算是相对深入的洞察了，但是再往下怎么结合运营平台工具使用呢？这又涉及到调研与运营的结合了，而这是一线运营人员操盘时关心的问题。

会员营销过程中，针对 bra 单品营销时可以不再是发优惠券，可以把合适内裤作为赠品，一方面增加消费者整体的价值感知，另一方面降低营销费用提升 ROI；也可以针对之前购买低客单 bra 的客户，为其推荐高客单的单品做 upsell等等，这样营销更有针对性，转化效果也有明显提升；

2、再谈谈业务如何与数据结合

对于数据的重要性企业上下已逐步达成共识，越来越多企业把自己的战略方向之一定为数字化，从业务数据化到数据业务化的理念深入人心。

但接触很多头部企业下来发现，中间信息断层非常严重，很多数字化基建花大成本建设完后束之高阁用不起来，导致大家对数字化缺乏足够信心。一方面品牌内部有众多平台积累大量业务数据，但同时不同部门业务的需求及优先级各有不同，加上涉及众多系统平台及服务商协作，把业务与技术、系统、数据相结合的复杂度也越来越高。

通过什么样的抓手可以实现有效结合呢？

·业务目标与指标：基于业务目标层层拆解，细化 GMV、转化率、客单价等；

·业务场景与画像：运营的对象是消费者，消费场景有哪些，消费者行为有什么特点；

·数据标签与指标：再往下衡量消费者行为、画像背后的数据基础是标签和指标；而数据底层治理如数据对接、数据加工、数据建模、数据资产、数据安全等最终建设目标也相对清晰，大方向上路不会走偏。

可见基于业务目标及场景出发，借助标签和指标成为链接业务与数据的有效枢纽，寻找高价值进行小而美的专项突破，从小目标的实现出发，树立大家的信心，稳扎稳打。

b、案例解析：某零售企业借助潜客数据洞察及AB测试，找到最佳营销时机及沟通利益点，实现精准人群触达及销售增长。

核心问题：线下客流疲软、对潜客不了解、缺乏运营机制；

数据策略：借助数据分析洞察，总部人员建议针对*天内未转化潜客进行权益告知；导购人员建议针对**天内未转化潜客进行回访。

业务价值：潜客数据运营纳入日常运营体系中，当月销售提升7%以上，同时每月持续发挥价值；

3、信息在组织内高效的流通

信息在企业内部流通不畅这是老大难问题，除去组织上、利益上、安全上的因素外，我们看看还有哪些可以发挥大家的主观能动性，把当前局面再向前推进一步的有效方法及做法。

高层支持是非常需要的

争取领导们支持是很重要的，尤其在组织层级较多的企业非常重要。给领导汇报得学会一页纸让他们知道该项目价值意义，如可以带有数字的预估收益，这样更容易获得领导对项目的支持力度。有了领导自上而下支持，后续更需要一线人员自下而上相合，也能实现数字化有效落地。

工作坊式讨论是有益的

有条件企业可以请外部行业专家进行培训，很多企业内部也可以组织相关部门午餐会，或针对特定专题邀请利益相关方进行讨论拉通内部信息，尽可能提升共识，建立并完善各方配合的流程，不断让各部门间加深理解，提升配合的效率。

需求管理是要高度重视的

工作上有效开展的前提是需求，业务部门提出的需求是真正的需求吗？以过往经验来看只要与业务深入讨论，业务多需求往往会有变动。

深入来看业务需求描述上需要相对清晰地描写业务目标、衡量指标、预期收益、业务场景、输出成果物，这些往往需要 BA 或产品经理专业背景的同学介入了；技术评估上再相应评估技术架构、技术实现、测试场景等内容，前面科学合理评估后，需求会进行过滤及迭代，后续进行高效的内外流转讨论。

定期复盘沉淀是亟需的

复盘大家听多了，很多时候项目复盘会变成大家吐槽或诉苦的时机。有时核心人员流失很多项目会陷入停滞，导致先前做过的工作需要重新再做一遍，耗时耗力。现在很多企业普遍建立了知识资产管理，还有些企业开始做业务面知识萃取、提炼再内部宣传，还有些开始布局知识图谱类、营销策略中心类的项目，希望能在一定程度上沉淀更多资产。

c、案例解析：某品牌需求收集、分析、评估、内部流转、存档统一管理。

需求管理：需要采集业务方原始需求，描述当前需求现状（As is）、期望场景（To Be），业务价值、适应范围、上线时间等基础信息，后续业务经理进行业务逻辑设计，技术同学进行技术架构设计、接口开发等评估，管理层据此评估成本等都更有依据。

业务价值：业务原始需求不仅仅靠口头而是要落在纸上，很多需求会相对清晰；后续不同角色基于此需求进行分析、设计、评估，信息在企业内部流通会高效很多；文档本身可以存档作为公司知识资产。

结语

零售数字化之路漫漫，数字化带来很多效益，也带来很多问题，而要解决当前的问题则需要更深入的数字化才能解决。在市场相对不景气、充满寒意和不确定的时代里，企业数字化更需要把“指针”时刻指向自己，战前精于谋划及策略设计，战中完善内部流程及管理效率提升，战后不断复盘精进，找到并强化自己的核心竞争力方是致胜之道。