好文共享①丨数字化时代，零售门店如何破局增长？

近日，《数字化时代，零售门店如何寻找运营突破点》线上活动举办。此次线上直播中，网易数帆零售解决方案专家周道明围绕零售企业数字化转型趋势、企业实现数据决策精细化运营要素解析、门店如何精细化运营介绍三方面内容进行了专业解读，为零售行业精细化数据管理提供了新思路。整场直播干货满满，篇幅有限，小编将分两期呈现。

以下为大咖观点实录

2020年以来，面对增速连年放缓的零售市场、跨界前来的竞争对手、日益挑剔的消费者，以及突如其来的新冠疫情，许多中国零售企业可谓压力重重、步履维艰。

但在阴霾之下我们也能发现亮点，一批数字化转型先行者，聚焦于消费者互动、员工赋能、智慧供应链和智慧门店等四大维度突出重围，实现业绩增长。数字化转型的先行者用良好的表现凸显了企业技术强度的重要性。我们今天的分享就围绕这几个重点维度展开讨论。

传统零售企业常见的痛点有以下场景：顾客在何时何地有购买欲？买过什么？会不会再来？企业该如何备货？如何智慧决策？这些问题深深困扰着企业。而在新零售背景下，新技术在零售行业的运用一直处于不断升级中，这也为零售企业提供了新选择。借助于数字化建设，不少传统零售企业纷纷开始走上数字化转型之路。

零售企业数字化建设的本质

基于以上痛点，我们总结出零售企业数字化建设的本质，即通过数仓（数据中台）进行汇聚、清洗、转换、连接，通过数据看板形成方便业务端理解的信息，再加上自动化的AI算法引擎，反向促进业务端采购、仓储的高效运营，形成一个有效闭环。而在此过程中，数据赋能企业精细化管理运营，把数字化沉淀能力转化为业务赋能显得尤为重要。

影响零售企业实现数据决策精细化运营的核心五要素

管理运营的核心即决策，零售企业要想实现数据决策精细化运营，需要满足以下五要素：数据文化、数据组织、数据思维、数据运营、数据平台。其中，数据思维是前提，数据运营、数据平台是基础。

数据思维主要针对门店前端一线的业务人员，那么如何提升业务人员的数据思维呢？来看下图：

首先要提升业务人员的数据敏感度，学会用数据描述问题，比如某季度的转化率下降，以数据思维，可以描述为“转换率持续下降，较上周下跌70%”等。

其次是业务人员需要理解指标背后与业务相关的计算逻辑，能够掌握对比分析、溯源思维等数据分析方法和分辨数据问题的能力。

数据运营的基本工作是定标准、管运维，即确定好统一的标准，并有效触达到执行层。而更重要的目标是数据价值体现和企业数据文化养成。

对于零售企业来说，构建数据开发平台，也就是构建数据中台和BI。其中，中台主要包含以下几大模块：数仓建模、数据开发、API服务和数据运维等。BI则是用来实现可视化，培养业务人员的数据意识和数据文化。

大数据技术精准赋能零售增长

下面我们讲讲，如何通过大数据技术实现零售门店的新突破点？

要回答这个问题，首先要搞清楚零售企业的核心战略指标如何拆解。其中，影响门店业绩增长的有三大关键因素：畅销品是否有货、商圈客流的情况、门店能否聚客。

要实现这三点，难点在于如何选址、如何获客、如何防止畅销品缺货、如何实现门店精细化管理。对应到数据执行层面，即：智能选址、消费者运营（门店获客）、智能补货、门店损益平衡分析等。

我们先来看下门店选址，传统的零售选址依赖人工统计，时效性低、准确度不高、洞察深度不准，无法沉淀成标准化经验。而大数据选址可以帮助企业精准锁定目标客群，实现企业客群定位与商圈客流客群之间的精准匹配，从而提升门店选址的精准度和效率。

依托于网易集团沉淀多年的海量消费者数据资产，网易数帆可以通过双方数据碰撞的方式，帮助企业丰富消费者画像，再借助问卷调研的方式，通过企业的内部业务专家，采集到符合企业经营策略的关键选址决策因子。

最后系统会根据潜在POI点附近的人群画像特征以及选址决策因子权重，进行综合评估并打分，最终输出该区域内符合该企业经营策略的最佳门店选址POI清单。

下一期还有门店获客、门店智能补货和门店精细化管理的干货分享

请大家狠狠滴期待一下吧

另外，6月15日还有

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