近日，举办了一场名为“数字时代，零售商如何在运营中找到突破口”的在线活动。现场直播中，网易数字零售解决方案专家周道明对零售企业的数字化转型趋势、分析企业数据决策的精细运营要素、如何细化门店运营等三个方面进行了专业解读，为零售行业的精细数据管理提供了新思路。2020年以后，许多中国零售企业将面临压力和挣扎，每年面临零售市场放缓、跨境竞争对手、日益挑剔的消费者以及突然出现的新冠热潮。然而，在黑暗的阴影下，也有一个亮点。它是一群数字化转型先驱，专注于四个方面：消费者参与度、员工赋权、智能供应链和智能商店。数字化转型的先驱们强调了企业技术能力的重要性。今天的讨论将围绕这些重要的方面展开。传统零售企业的共同痛点是以下几种情况：客户想在何时何地购买？你买了什么？你还会再来吗？企业应该如何做好准备？什么是明智的决策？这些问题都困扰着企业。在新零售大背景下，新技术在零售行业的应用不断升级，为零售企业提供了新的选择。在数字化建设的帮助下，许多传统零售企业开始走上数字化转型之路。零售业数字化的本质

在上述痛点的基础上，总结了零售企业数字化建设的本质。即通过多个仓库（数据中间表）进行聚合、清理、转换和连接，通过数据看板形成业务侧易于理解的信息，再加上自动化的AI算法引擎，反过来促进业务侧采购和仓储的高效运行，形成有效的闭环。在此过程中，数据细化企业的管理工作，将数字化沉淀能力转化为业务赋能尤为重要。影响零售企业数据决策细化的五个关键因素

零售企业需要满足五个要素：数据文化、数据组织、数据思维、数据运营和数据平台。其中，数据思维是前提，数据操作和数据平台是基础。数据思维主要针对店面前台销售人员，那么如何提高销售人员的数据思维呢？请看下面的图表：

首先，提高业务人员对数据的敏感性，并学会用数据描述问题，例如特定季度的转化率下降。在数据思维中，我们可以描述为“转换率持续下降，比上周下降了70%”。其次，业务人员必须能够理解指标背后与业务相关的计算逻辑，掌握比较分析和可追溯性思维等数据分析方法，并具备识别数据问题的能力。数据操作的基本工作是制定标准和管理操作。也就是说，确定统一的标准，并有效地到达执行层。更重要的目标是数据价值的体现和企业数据文化的培育。

对于零售企业来说，数据开发平台的建设就是数据中间平台和BI的建设。其中，中间平台主要由以下几个主要模块组成：数据仓库建模、数据开发、API服务和数据操作。商业智能用于实现可视化，并在业务人员中培养数据意识和数据文化。

大数据技术如何准确推动零售业的增长接下来，我们将讨论如何通过大数据技术实现零售店的新突破。要回答这个问题，我们首先需要了解如何分解零售企业的核心战略指标。其中，影响门店业绩增长的三个关键因素是畅销商品的库存、商圈的流量以及门店能否吸引顾客。要做到这三点，就需要解决的问题包括选址、获取客户、防止畅销产品缺货以及确保商店管理。它涉及数据执行级别，即智能位置，消费者操作（商店收购），智能补充和商店损益分析。

传统的零售网站依赖于人工统计，及时性差，准确性差，洞察力不正确，无法沉淀成标准化的体验。大数据选址可以帮助企业准确识别目标客户群，实现企业客户群定位与商圈客户群的准确匹配，提高门店选址的准确性和效率。

依托网易集团多年积累的庞大消费者数据资产，网易数字粉丝可以通过两次数据碰撞帮助企业丰富消费者形象，通过企业内部业务专家通过问卷调查，收集出与企业经营战略相一致的关键选址决定因素。最后，根据潜在POI点附近的人口特征和选址决定因素权重进行综合评估和评分，最终得出符合企业经营战略的最佳门店选址POI列表。

门店收购计划：千家营销推广除了选址问题外，门店收购也是零售企业精细化运营的重要组成部分。如你所知，零售业的本质是洞察消费者，并提供与之相匹配的产品和服务。如何通过消费者平台更好地了解消费者？

首先，通过大数据平台实现数据采集和处理、清理和数据标注，然后基于客户标签和数据洞察力来强化门店，获取新客户、转化粉丝、管理营销场景、分层客户群等，最终从公有领域运营转变为私有领域运营。我们认为，有必要促进再购买。其次，使用ID映射，可以快速构建一个消费者的肖像，形成一个全面的数据洞察，ID映射在网易的内部使用过程中已经非常成熟，在网易的严格选择下实现了良好的验证。因此，消费者运营平台通过营销自动化模块，可以准确地对外交付和数千个地区的营销推广。他们是如何运作的？从会员的消费历程出发，可以构建企业运营模式。具体来说，从早期的门店公众号、评论、店海报等草渠道，吸引顾客到门店或在平台上下单。当顾客到达商店时，我们会执行自动营销。例如，消费者的礼貌，自动激励政策如二半新人。顾客离开商店后，我们会定期进行有针对性的触摸，通过社区、短信、微信等方式将顾客带回商店。并通过会员权利和人群分类，提高顾客的再购率。

以自动化营销的应用场景为例，通过消费者运营平台，零售企业自己的小程序或APP可以根据用户的订单间隔自动提醒用户，引导客户离开外卖平台进入私有域名渠道。此外，运营平台还根据用户的各种行为习惯制定营销计划，如用户是习惯于在工作日去店，还是习惯于中午或下午去店，并提供优惠券过期提醒、14天未消费提醒等。结合生日积分使用提醒等场景，以达到客户，促进客户重新购买。门店智能补货计划：有效减少亏损报告，避免错过销售机会，解决客户获取问题，看看门店如何通过门店智能补货，最大限度地减少浪费和折扣损失，最大限度地提高销售额。

我们知道，如果商店里的产品能满足顾客的需求，就能带来销售。如果店内没有顾客想要的商品，销售机会的损失，特别是易腐食品等短期保险产品，就会造成浪费损失。我们如何通过门店的智能补充，找到机会和浪费损失的最佳解决方案，从而提高门店的销售额？

网易数码粉丝推出的门店智能充值解决方案，基于数据中心，可实现区域温度变化数据、降雨量、营销日及节假日、门店及产品数据等多点触控数据访问。通过数据中心人工智能机器学习平台提供的各种算法模型，可以准确预测商店的补货情况。此外，通过提供API数据服务，该服务可与商店的业务系统协同工作，实现业务系统库存自动化，实现从数据到行动建议的闭环。在这一解决方案具体落地的过程中，一般会根据商品的保质期、运输周期等业务约束对商品进行分组，并根据分组类型创建不同的预测模型。例如，现场加工产品（时间水平预测模型）、短期保修产品（日水平预测模型）和长期保修产品（区间预测模型）针对不同群体的商品，根据销售预测设计了多种补货策略，最后用算法计算出不同补货策略的商业价值，选择最佳补货策略。在测试推广的最后阶段，选择旗舰店和主要功能店进行试点测试和推广，并在同类店的人工和机器并行测试的基础上验证方案的实施效果。店铺精准管理：强化自动智能诊断

最后，提出了一个单一商店的盈亏平衡分析模型。我们认为，单一商店的复杂运营的核心需求将反映在我们如何澄清商店的会计核算上。为了合理地制定整体销售目标和经营策略，需要计算不同季节、促销期、不同经营范围、不同店铺类型的店铺每月盈亏平衡销售额。如果是当前损失的表现，则应深入研究固定成本和可变成本的详细构成，一般而言应侧重于可变成本的合理性。例如，在便利店行业，我们需要考虑浪费金额的合理性。如果丢弃的物品数量很大，你应该首先考虑这些物品是畅销还是未售出。如果未售出，反映出店订单的不合理性，不动的商品仍在重要订单上，很容易随时改变订单策略。

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