即将要进入的零售3.0阶段，是一个线上线下融合，业态跨界融合，生态资源融合，社区服务融合的共享经济阶段。零售新趋势表现在三个方面：第一，消费升级是消费者的升级，是驱动零售市场增长的核心动力；第二，新零售是人货场认知的迭进；第三，数字技术将成为价值创新的核心驱动力，零售价值链将重构。相对于传统链状生态，新一代的生态系统模式更加开放，协同与价值分享更充分，协同价值创造与开放创新进入新的发展阶段，零售价值链将重构。

　　数字化与未来零售

　　如何看待未来零售？未来零售“是更好的商品、更好的服务，更好的体验，更加美好的生活”。

　　第一是全面数字化带来的精准，无论是市场细分的颗粒度，还是商品和服务管理的颗粒度都会变得越来越精细。人与货，即供给和需求可以高度匹配，同时物联网发展让物与货、物与人、物与物，都可以连接起来。这样一来，零售的服务模式、管理模式和供应链都将继续发生深刻变化。

　　第二是大数据和机器学习形成的智能化，会让零售在保证服务质量不断提高的情况下，大步走向无人、少人和自动的进程。机器设备技术可以代替简单劳动，基于大数据的机器学习可以代替相对复杂的劳动。比如优惠券可以自动生成并精准分发，顾客的消费可以被一定程度预测等等。

　　第三就是以人为本的虚拟现实体验。代表着健康、快乐、情谊的物理空间和时间过程中的体验将会在实体与虚拟的融合中得到升华。

　　挖掘数据价值是数字化的根本

　　移动互联网全渠道时代，零售产业的生存与发展与数据息息相关。有些企业已经迈入大数据建设行列，成为大数据的先行者，转变和提升了零售的经营与管理，驱动着零售业向更加智能和高效发展；有些企业仍在行列之外张望，发展瓶颈愈发显现。数据时刻在产生，数据分析潜移默化在零售的每个环节当中，能够为产品经营决策提供依据，让生产更加有理有据，令营销更加有的放矢。拥抱大数据，是拥抱创新、竞争和生产力的下一个前沿。

　　数据在现代零售行业的发展与变迁过程中扮演着极为重要的角色。无论是沃尔玛为代表大型购物中心的成功，还是711为代表小型便利店的崛起，它们的核心共同点就是数据化水平很高。进入电子商务时代，数据的价值越发彰显。

　　传统的零售大企业、大品牌受到了巨大的挑战，消费者消费方式及意识形态的变化，以及来自一批新型商业企业的挑战使这些零售巨头压力空前，并已开始调整自己的业务与服务模式，积极迎接互联网与大数据技术；同时，不少适应不了新环境的零售企业被收购，或者退出了市场竞争的舞台。

　　多源化数据关联分析是重中之重

　　1、POS数据

　　POS数据为制定决策、销售管理、促销和市场活动以及制定客户忠诚度计划提供了基本依据。基于POS数据进行深度挖掘，可以主动跟踪客户买了什么，在哪儿买，以及什么时候买，实现对上千家商户和数万种品类商品销售状况的精准把握，不仅能很容易发现畅销品和滞销品，还能做到提前预测出商品销售将会达到什么水平，再根据预测结果指导运营。

　　随着竞争的激烈，零售商们迫切想知道购买这些商品的顾客属性是什么，他们为什么要购买这些商品，使用这些商品的感觉，以及使用后的评价。这也就意味着他们需要将不同来源的数据整合在一起，然后进行不同场景的分析。

　　将POS机、CRM、供应链以及社交数据整合在一起，以可视化方式将其分析结果直观呈现，零售商可以随时了解到商品是否正以正确的数量从适合的渠道出售给需要的人。通过POS数据共享作为一个整体为客户提供针对性体验。

　　2、供应链数据

　　借助库存定位和分类击败竞争对手，是零售商创建和维护客户忠诚度的一种常见方式。当人们进入你的商店，你的货架上是否有他们需要的东西，直接决定了他们是否会从陌生人变成你的客户，这一切开始于供应链数据。

　　虽然零售商大多能从供应链数据获益，但是很多零售商因为系统不灵活而无法很好的实现这些数据的价值，缺乏一个有效的工具将供应链数据与其他数据（诸如POS数据、会员卡数据、社交数据等）进行关联性分析，继而无法对销售进行精准预测，这就直接导致了库存成本居高不下，这将成为零售商的一个竞争弱点。

　　3、电子商务数据

　　网络是最“可追踪”的商业环境，零售商可以通过电子商务网站发现业务机会和获得数据分析带来的收益。网上提供的机会也扩展到线下实体店，当零售商将线上数据与店内数据结合在一起就获得了市场的360度视图。因此，电子商务数据更有助于创建一个跨渠道品牌。

　　现在更多的零售商正在努力创建全渠道品牌客户体验，对不同来源的数据进行关联性分析（如电商数据、POS数据、会员系统数据等），能够帮助零售商作出零售商能够做出更好的销售和促销决策。在大数据时代，那些受限于数据的及时性和完整性而无法有效进行跨渠道客户管理的零售商正在逐渐陷入经营困境。未来将属于那些能够灵活从跨渠道客户活动中产生见解，并能在每一次接触机会中将这些见解变成商业价值的零售商。

　　4、社交媒体数据

　　社交媒体正在创造着令人难以置信的消费者偏好数据。如果零售商能够借助强大的数据分析系统充分挖掘这些数据中隐含的趋势，并积极地去制定并执行商品销售和促销策略，他们将获得前所未有的发展机会。在社交数据中存在无限的商业机会，因为这些数据来自你未来的客户群。然而，许多零售商并没有意识到他们可以将这些数据组合成有价值的业务线或深度洞察。 通过数据分析可以帮助零售商收集、整合这些不同的非结构化数据，并形成直观的可视化报告，从而帮助零售商制定那些能够提高客户管理、产品管理和营销活动效率的决策，并高效执行。

　　需要注意的是，实现商品和品牌在社交领域的监控，并不局限于零售商自己的数据，零售商还可以整合外部数据，如热门话题、主题标签、搜索指数等，通过强大的数据分析工具将社交媒体数据与CRM数据、POS数据关联在一起进行分析，零售商将发现巨大的商业机会，以及建立起难以超越的竞争优势。

　　2018年3月21-23日，以“IT新技术、新服务赋能智慧零售崛起”为主题的第十一届中国商业信息化行业大会暨2018智慧零售与餐饮新技术高峰论坛将于武汉客厅·中国文化博览中心隆重召开，届时，行业大咖云集，深度聚焦零售业智能化管理与数字化运营等实战主题，共探新零售、新技术、新服务的发展之道，共推行业智能、智慧、融合、创新的发展之路！

　　其中技术展览会上将邀请行业新技术领先企业和实力品牌商，全面展示全渠道与O2O解决方案、新一代零售(餐饮)POS软硬件、智能POS及聚合支付、云POS与SAAS、大数据（数据分析和BI）、CRM（会员管理）、供应链与物流配送、自助服务、电子秤及称重、打印、扫描、RFID、电子价签、人工智能(AI)、数字标牌、移动营销、智能终端、无人店、自助收银、人脸识别等技术应用场景，让用户企业和各地服务商企业对智慧零售与餐饮、新零售、无人零售等最新解决方案进行更深入了解，找到适合自身发展的应用模式！了解更多详情可关注“智慧零售与餐饮”或点击以下链接http://mp.weixin.qq.com/s/ZVyM3sQMdh6AoS09ixxk-A。

　　数据分析赋能智慧零售

　　数字化转型是对传统营销或是商业关系进行重构的过程，重构之后的新型商业关系形态重新定义了企业、产品和用户的市场角色，也代表着具有市场竞争优势的全新价值创造模式。京东首席战略官廖建文曾表示：“联结是连接的进化和发展，是对企业-用户-产品等商业要素更强、更多交互性、更深入、更清晰、更多维度的连接。是在社交网络、移动互联、大数据的影响下，价值创造等基本连接路径不断增强繁衍，交织形成的商业模式网络。”“头疼治头，脚疼治脚”显然会被时代所淘汰，并不能解决企业在数字化转型中的痛点，反而还会让企业形成“孤岛效应”。企业应该更关注真正的技术创新，关注数字化的大数据对线下行业的变革，精确的数据分析，不可或缺。

　　1、大数据与精准营销：用户画像让商家读懂用户

　　零售业的核心是消费者，然而长久以来，零售业对消费者的了解只停留在订单统计分析层面，针对个体消费者的分析处于空白阶段，例如我们知道的经典的沃尔玛啤酒与尿不湿的案例，就是基于对大量用户整体购买行为的关联推荐，但是在满足个性化需求方面，则难以实现。

　　实现精准化营销的关键是准确识别目标客户，并清晰了解客户的需求、购买行为特征及消费者自身属性等影响消费者购买决策的因素。可以说用户画像技术是帮助企业准确识别和分析目标客户的有效工具，它往往能帮助企业将客户的属性、行为与购物偏好联结起来，用户画像所形成的用户角色是基于产品和市场构建出来的，形成的用户角色能够准确代表产品的主要受众和目标群体。

　　通过用户画像，挖掘出用户的购物习惯、兴趣和偏好等，针对用户的差异化比较，挖掘出每类用户特征，进而建立模型将不同客户的需求进行群分，并形成便签，把原本冷冰冰的数据复原成栩栩如生的用户形象，从而指导和驱动业务场景及运营，发现和把握蕴藏在细分海量用户中的巨大商机。

　　2、提供个性化的服务与商品推荐

　　基于大数据的商品推荐和服务是零售企业服务用户、提供价值的重要手段。一直以来，零售商都在设法将自己的商品推荐给消费者，例如，一些零售商会将畅销的商品摆放在货架显眼的位置，期望以此获得更高的销量，书店的畅销书专区就是基于这样的思路。然而，这样的推荐并不是个性化的，它背后的逻辑是由于之前买的人多，因此下一个进入书店的人买走这些书的可能性就更高，这样的分析逻辑是有违满足消费者个性化需求这个目标的。

　　网络零售商借助大数据分析，同样可以为顾客提供更为个性化的服务，当顾客进行线上咨询时，网店客服可以快速调取用户特征、偏好、网站行为、推荐结果等数据，为用户提供个性化的线上服务。基于大数据技术的个性化服务避免了传统导购方式对顾客造成的困扰，降低了买卖双方的沟通成本，并使顾客产生宾至如归的感觉。

　　3、大数据与用户忠诚度管理

　　提高客户的忠诚度，对商业企业提高市场份额和利润水平有着重要意义，关系到企业的生存和发展。如何提升自己的客户忠诚度，创造更多的营业利润是商业零售企业关注的焦点。除了要为用户提供满足其需求的商品和个性化的服务外，还需通过大数据技术听取用户的声音，并进行有效的客户忠诚度管理。

　　通过大数据分析技术，将用户进行不同级别的划分，识别出高忠诚度的用户，对于忠诚度较高的用户，企业应实时予以关注，并可采取一系列措施，尽力维持和提高这部分人的忠诚度。

　　4、提升用户洞察力，优化产品与服务

　　伴随互联网与自媒体时代的到来，人们有机会能够充分的表达自己的见解和主张，也更希望自己的意见能够获得认可，并得到反馈。对此商业零售企业纷纷通过建立社交媒体、收集网站购物评论与客户服务数据等多种方式来获取用户的声音。然而，爆炸式增长的信息量和非结构化的数据为企业的信息收集和分析带来了诸多不便。大数据改变了这一切，通过对海量异构数据的处理，并分析与业务相关的各方面感受和评价。通过大数据整合各类数据提升对用户的洞察力，这种方式比传统的用户调研方法覆盖面更广，获取的信息更为客观，让零售企业真正了解客户，以便更好的改进产品和服务。

　　5、MGI提出的大数据杠杆

　　MGI围绕市场，销售，运营，供应链，和新的商业这五大类模式提出16个杠杆。在市场方面：协同过滤为主的交叉销售；以定位为基础的市场营销；采用图像识别的店内行为分析；基于行为分析的客户微分割；基于社交媒体的客户意见分析；加强多渠道的统一客户体验。在销售方面：品类的优化分析；价格的优化分析，灵活的价格体系；优化线上线下店铺的布局和设计。在运营方面：实时动态的透明业绩；按需的劳动投入优化。在供应链方面：平衡化的库存管理；基于运筹学和地图导航等技术的配送和物流优化；供应商谈判的确定和对策；在新的商业模式方面：价格比较服务；基于网络的市场。

　　数据分析成功之要点

　　1、线上线下一体化

　　数据赋能新零售必须线上线下两手抓。线上需要数据分析，那线下就同样需要零售大数据分析工具。正如互联网大佬马云所说，只做电商是不行的。零售数据分析不分线上线下。然而，很多企业只重视线上的零售数据分析，忽略了线下的。

　　零售大数据分析工具洞察消费者需求，线上强调消费者行为数据，分析和预测消费者过去购买情况和未来购买趋势。线下经营将零售数据分析推进一步。在线下运营的环境下，运用互联网和数据技术，可以打破原有的沟通边界，实时获取消费者态度数据。

　　零售数据分析对于线上线下都重要，因为零售业的出路在于线上线下的成功融合。同样的，零售大数据分析工具也是不分线上线下的，所有数据一视同仁，重点在于数据的处理——收集、整理、分析，实现可预测、可指导，也就是“数据化管理”。

　　2、“阳春白雪”“下里巴人”一体化

　　过去，数据分析只是技术专家和IT人员的事情。他们分析大量数据，将报告呈递给企业决策者。但这些分析结果的时效性和相关性却无法保证，因为客户会改变，他们的品味和偏好随时都在发生变化。

　　根据麦肯锡全球研究院的报告，零售商在企业范围内推广数据分析，可使营业利润率提高60%以上。与其依赖和等待专家团队来提取数据中的有用信息，零售商应该为一线业务人员提供相应的技能培训，让他们也能够快速分析和利用数据。“数据孤岛”早已成为过去，如今数据的提取和分析也不再需要长时间的操作。随着自助分析功能的兴起，原本不具备高级分析技能的业务人员都可以利用简单、交互式的可视化分析技术成为数据专家，更好地了解自己的客户。

　　3、制度文化一体化

　　大数据项目失败的重要原因不是数据，也不是技术，而是人。如果没有形成一种以数据为导向的企业文化，并把数据分析结果与业务流程深入对接，则不可能促成一个大的数据项目。企业需要围绕以身作则、聘用数据人才、开放权限、进行数据驱动的绩效评估等方面创建以数据为导向的企业文化。

　　4、投资智能“零售”提升数据质量

　　只有更好地使用数据和技术，零售业才能掌握时刻变化的趋势。物联网( IoT)设备的数量预计将在2020年达到现在的三倍，商品的连接性已经成为消费者期待的一项重要功能。信标、Wifi传感器、射频识别(RFID)标签，甚至显示屏都可以用来跟踪购物者和商品的动向，以便从商品的销售活动中收集有关消费者行为的数据及见解。梅西在店内使用射频识别(RFID)标签，结果表明，自从商店里使用了这种标签，库存准确率从原来的63%提高到了95%。

　　天虹数字化转型与发展

　　顾客数字化、商品数字化、服务数字化、营销数字化、供应链数字化、经营管理数字化等已经在全方位改造天虹的零售经营和管理方式，也在让天虹的商业模式发生着改变，2018年，将继续发挥技术和资本这两大引擎的作用。天虹董事长高书林指出，现在天虹所有的新店都将开成可以胜任未来的数字化体验式新型门店。这既是天虹这几年业态升级之后的信心体现，也是团队这几年能量积累之后的喷薄之举。他表示，天虹已经拥有了更为科学精准的新店筹建工具和方法，从顾客画像到创利地图，从品类规划到主题编辑。“小天大脑实验室”即将在天虹数字化经营中心正式挂牌，它将引领天虹开始迈向机器学习的智能化时代，尽管是刚刚开始，但它将让天虹能更好走向科技时代的未来。

　　步步高数字化战略转型与发展

　　步步高2017—2019年核心战略是转型为一家由数据驱动，线上线下融合的新零售企业。

　　2017年构建了步步高的数字化蓝图，2018年是真正的数字化战略落地的一年。在记录数字脚印方面，无论是外部数据的搜索、APP还是停车、WIFI、场景互动的店内数据，还只是做了基础工作，这些基础工作需要整合、快速地迭代和不断地规划。未来将重构整合探索，建立统一支付入口，融合积分、电子券、预付卡、微信、支付宝等三方支付。线上交易方面，云猴精选以店为仓，通过线下3到5公里配送，试水0+0新体验。除了云猴精选APP，还通过与腾讯的合作，启动小程序模式进行交易互动。通过线上营销手段发券，线下门店使用扫码购、一码付节约顾客等待时间。2017年度过了萌芽阶段和愿景规划阶段。2018年，业务拓展、体系化运营及数据服务模式需要固化，数据业务将逐步地扩展到整个企业。

　　从经营商品到经营顾客，构建全新的数字化体验和数字化运营体系，是步步高2018年数字化战略2.0业务蓝图。数字化战略落地首先需要数字化顾客落地，其应用框架即ID关联、数据打通、连接生态、丰富场景。从潜在顾客转化到新顾客，从复购客户转化为忠诚客户，到顾客的流失，是数字化顾客生命周期运营，数字化供应链可以从顾客维度进行品类生命周期洞察。

　　2018年通过全面提速，将在数字化架构全面重构，数字化顾客全面落地，数字化商品重点突破，数字化运营全面布局。2018年步步高集团数字化会员目标，将在1—2月完成数字化会员整体目标进度的60%，6月30日完成100%。

　　星巴克数字化转型策略

　　星巴克在全球58个国家拥有24000家线下门店，拥有如此大规模却在2008年开始利润一路下滑，最多下降过69%。苦于无奈进行了数字化转型，在转型中对于线上线下相结合的营销，星巴克做足了“戏”。

　　第一，通过“我的星巴克点子”的形式与顾客形成互动，洞察消费者，了解消费者对于星巴克的建议与意见从而加以改进，打造出更贴合用户的产品。

　　第二，抓住社交媒体这个机会，推出“用星说”这种电子贺卡+电子礼品卡的形式增加用户粘性，同时为消费者营造了不同的体验场景。

　　第三，星巴克打造了线下用户场景营销“第三空间”与“第四空间”，此类线下场景服务，吸引并留住了大量的潜在用户。

　　数据显示，2017年星巴克的第一季度销售营收提高了20%，星巴克通过这一系列“连环拳”成功的走上了数字化之路，也上演了一场凤凰涅槃浴火重生的好戏。