联商网消息：8月2日，观远数据2019智能决策峰会在上海举行，本次峰会由国内零售智能分析领域的领先企业观远数据主办。

峰会上，400+来自连锁零售、快消品牌、鞋服箱包、购物中心、新经济消费等国内外知名零售企业高层领导共聚一堂，深入探讨零售各细分业态的转型痛点与创新实践，共谋零售数据智能的未来发展。

Lily女装CIO刘峰带来主题为《数据智能赋能品牌精细化运营》的演讲，刘峰认为近几年整个市场环境发生了很大变化，主要体现在：整个消费渠道越来越碎片化；线下运营成本越来越高；主流消费者越来越要求个性化。而市场环境的变化，倒逼Lily整体的运营逻辑、商业逻辑发生变化。

以下为刘峰演讲摘要：

大家上午好，首先自我介绍一下，我叫刘峰，来自于Lily商务时装，今天很高兴、很荣幸受到观远数据邀请给大家做分享。我看今天在座的男士比较多，可能对Lily这个品牌可能不太了解，我再简单介绍一下Lily。我们是上海本土品牌，很多人会以为我们Lily是挺有欧洲范儿的品牌，我们是2000年创立于上海，经过十几年的发展，目前在中国有900多家门店，在海外也有60多家门店。Lily的服装定位，主要是为职场女性提供年轻、时尚、有力度的产品。

今天我的分享内容主要从以下几个方面给大家分享一下自己的心得体会。第一块是为什么要做数据驱动运营，第二个我们对服装行业做数据驱动运营的要点我们自己的理解，第三点是Lily在做数据赋能业务方面的一些具体的实践。

市场环境倒逼商业逻辑

首先为什么要做数据运营呢？第一个跟大家分享的观点，整个市场环境发生了很大的变化。尤其是在近几年整个市场的变化非常复杂，主要体现几个方面。

第一个整个消费渠道越来越碎片化，大家知道在中国和国外市场不一样，我们电商的渠道特别发达，有传统的电商渠道像天猫、京东、唯品会，现在又新兴了一些渠道，刚才苏凯总提到的直播电商、抖音、快手等等，另外还有品牌方自己运营的官方渠道，比如说微信的商城，官网等等。所以现在渠道的碎片化非常厉害。

现在消费者购买的行为也发生了很大的变化，不像传统的购买方式，可能到店看中衣服，试好衣服拿了就走。现在的消费者的购买渠道是跨渠道模式，有可能是在店里面看好一件衣服试衣，最终可能没有成交，回家以后打开微信商城上购买，也有可能通过比价之后在天猫上购买更便宜，有可能跑到天猫上购买。所以购买行为不是完全的单渠道模式，也有可能在网上通过导购的推送，通过浏览网站，通过一些内容看到我们的新产品很感兴趣，但是购买不是在线上完成，有可能到线下想试一下衣服穿穿看看效果然后再去购买。所以整个购买行为越来越复杂，呈现跨渠道的趋势。

第二个变化是线下运营成本越来越高，一个是线下实体的租金，大家知道租金年年在上涨，虽然整个经济增速在下滑，但是我们的租金在上涨，人力成本在上涨。这对我们之前传统的粗放式的管理模式带来很大的挑战。所以现在必须要通过管理来要效益，通过管理提升效率降低成本。这里面压力最大的是加盟商、代理商，因为传统的代理加盟的模式是靠商品差价购买，但现在商品的加价率越来越低受到电商的冲击，现在价格越来越透明化，随着电商的兴起，整个交易也越来越跨区域。传统的代理加盟模式越来越难以去发展，这就需要对我们整个管理经济化提出更高的要求。这里我们看到一个趋势，我们称为单店管理模式。传统的品牌的连锁加盟模式比较粗放，我把货卖给代理商、加盟商就不管了，卖的好不好卖的怎么样都是它的事情，之前生意好做都没有问题。现在生意越来越难做，线下成本越来越高，这样玩下去代理商是没有利润可以赚，这时候我们会有一个概念叫做品牌的直营化管理，所谓品牌直营化管理不是说所有的店都是我来开直营店，而是说通过对代理商做赋能，帮助代理商看应该订什么样的货比较合适，然后最终哪些货有可能缺货要去做补货，然后卖的不好的货想办法帮它怎么消化。把代理商、加盟商的店当成直营化的店帮助他进行管理，这是一个趋势。

第三点我们看到的变化，消费者的变化。现在我们主流消费者已经是90后了，90后的消费者特点更加个性化、数字化和社交化，它的需求不像之前大众化时尚商品可以满足大家的要求，越来越要求个性化。基于这样我们有一个概念叫做千店一面到千店千面，因为每个消费者的需求不一样，所在的商圈不一样，我们在这个商圈就要铺类型不一样的货。进一步来讲将来的运营模式可能是单客户的管理，这里面就有消费者运营的概念，我们将来重点从门店运营转到具体的每个消费者的运营，这对我们整个的管理难度、管理的颗粒度越来越细。这些没有数据的支撑，没有工具的支撑，单纯靠人力是完全无法实现的。

市场环境的变化，倒逼我们整体的运营逻辑、商业逻辑要发生变化。传统的商业逻辑是“货场人”，我们之前是先去根据流行趋势设计一单货，货做好之后找合适的场，去找一些好的商场和好的购物中心卖给消费者。所以在传统的模式里面最核心的大家可以看到是“场”，所以之前有一句话是渠道为王，谁掌握了最好的场，谁掌握了最好的渠道就可以赢家通吃。现在整个场是碎片化的状态，消费者购买一件商品是跨渠道的行为，不是一个场单独完成的，这里面整个运营的核心我们现在要以人为核心，这就是引出了刚才说的，我们整体的运营模式变成单客户运营的模式。现在运营模式是“人货场”，从这个维度来去看。这里也是回归了我们讲了几十年以客户为中心这种商业模式真正的实践。

在“人货场”的模式，我们一切要从消费者的需求出发，去设计研发适合消费者的产品，然后再去找到合适的购买节点，卖给合适的货。在这里的场概念已经发生了变化，场已经不是单纯的交易场所，场已经变成了场景，所以将来在场景化的营销和销售是我们的核心点。

刚才讲了从商业的模式和运营逻辑都发生了变化，这些对我们整体的运营逻辑和运营系统的要求提升了很大的要求。这些年我们也一直在做一些尝试，也和一些厂商做了合作。我们这里也要特别感谢一下观远数据，正是因为像观远数据这样的公司出现帮助我们把整体系统的难点，系统的一些难度降低，帮助我们去建立模型，通过算法来应用，真正的去把设想的优化的逻辑算法真正实现。

数字化运营核心在于数据和算法

接下来主要分享一下Lily自己在数据化运营方面的实践，在2014年的时候Lily在推动整个公司数字化的转型，当时和管理层和老板主要达成了几点共识。

第一个IT不是后台部门，IT必须要和业务融合，是一个战略型部门。在公司数字化转型过程中是起到推手的重要作用。另外从整个数字化的路径来看，我们当时制定了三步走的路径，第一阶段我们叫做全渠道转型，第二阶段是商品和柔性供应链这套体系的建设，第三阶段是通过数据驱动运营，当时分成这三阶段的战略。在这三阶段战略过程中我们规划路径规划实施了很多项目，从项目的实施过程中我们有几点体会，也想给大家分享一下。

第一点，在做数据驱动运营这套体系建设过程中，一个要点我们认为一定要有闭环，所谓的闭环就是我们要从业务中来到业务中去，形成从数据采集、数据资产化到数据洞察，一直到运营赋能，形成一个闭环。所有做的事情必须要与业务场景，这是我们认为的核心要点。

第二点，大家知道对零售业来说，刚才也说了最核心的就是“人货场”，这三者之间如何匹配。所以我们整体的数据驱动运营体系，我们认为核心也是要以“人货场”三者之间的匹配为核心搭建。这些年我们也实施了很多项目，接下来我也想从“人货场”三个维度分别讲一些我们做的事情，给大家做一下参考。这就是刚才提到的陆续这些年规划的部分的项目，从客户画像到精准营销，到店铺的数字化，一直到商品的数字化，还有供应链模型的建立等等。

第一个分享的做的关于人方面的项目，就是所谓的数字化营销的闭环的体系建立。做营销传统的模式是比较粗放的，比如说从CM系统里面通过RFM的模型筛选人群，给客户去发短信、发邮件提供一个Offer，这个阶段我们叫做千人一券，这个效果会好吗？每个人发的Offer虽然会做一些分群，但是消费者接受到的Offer是一样的，这样子对消费者这边不起到帮助，反而会觉得有骚扰的作用。后来我们借助模型我们现在做到千人千券，所谓千人千券是把每一个消费者都看成一个独立的个体，我们去通过模型研究他的购买行为，大概在什么时间节点可能会购买我们什么衣服，在这时候我们精准推送一张券或者其他的Offer给他，这时候的营销效果就会比之前要好很多，ROI会高很多。

第二个分享的是关于货方面我们做的事情，这就是我们整个商品进化体系的建立，关于商品进化在国内尤其是服装行业，这一块来讲是比较弱的。从前天开始我们也是通过数据和模型的方式，对我们商品整个计划体系的每个场景进行了分析，建立了模型，通过模型提供数据来告诉我们的运营同事。

这一块分成几块，第一个在季前通过模型和算法跑出来我们这一届整个商品的品类结构，它的宽度和深度。因为在季前我们是没有SKU信息的，我们不是快消品，我们是服装，服装的特点每一季都是全新的产品。但是我们可以通过系统模型跑出来每家店合适的品类结构应该是什么样的，每个品类的宽度是多少，深度是多少，应该是多少量，这些以前都是靠人工，靠员工的经验去计算的，现在我们完全是通过模型和算法进行测算。

第二个在订货会的时候，我们推过系统模型测算出这一季商品的铺货量，每家店首铺量是多少，库存的留仓量是多少，给供应商首批订单应该下多少，这些完全也是通过模型+算法跑出来的。

第三个我们通过在季中的销售预测，通过算法模型做销售预测做自动补货，这一切之前也是靠商品同事非常辛苦每周去做大量的Excel表格才能算出来，而且算的数据也不一定准。现在我们完全是通过模型，通过算法做自动的补货。包括目前还在尝试打折的计划。

服装品牌来讲降价是简单粗暴的方式，比方说上市前面两个月正价，季中的时候打8折，季末的时候打5折，是简单粗暴的方式，不管商品是畅销品还是滞销品。现在通过模型计算尤其是滞销的产品测算它什么时间节点就开始打折了，不是等到季末快下市的时候再做打折，这些都是我们通过算法模型在货的方面的应用。

第三个在场方面的应用，场方面的应用主要分成几块。

一块是我们对现在整个店铺的数字化，这个数字化不是为了数字化而数字化，而是为了提升整个店铺的运营效率。对于服装行业来讲有一个店铺的盈利公式，客流×进店率×试衣率×转化率×客单价，这是店铺的盈利指标。通过店铺的数字化把客流和进店率数据采集之后，我们形成每家门店盈利模型的分析，当我们每家店长看到分析的时候，我们会看出来比如说这家店销售业绩不好，到底是哪方面出的问题呢，是客流出了问题还是进店率出了问题，还是转化率出了问题，通过这些问题我们才能抓运营，比如说进店率出了问题是不是我们的陈列不好，我们店铺的装修有问题，我们都是和业务形成闭环，真正能去提升店铺的运营效率。

以上主要从“人货场”维度简单介绍一下Lily这几年在数字化运营方面做的一些实践，数字化运营核心就在于数据和算法，这也是正对应观远数据所强调的BI+AI，所以这也是当初我们为什么选择观远数据作为合作伙伴的原因。所以在后续我们也希望和观远数据一起能进入更深入的合作，真正把Lily数据平台、数据驱动运行体系进一步完善，真正的建立起来。

（来源：联商网 上海报道）