传统零售业已死？新零售的破局求变...... - 永洪社区

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传统零售困局

过去20年，零售业与零售消费者发生了翻天覆地的变化。随着电商等行业新星的加入，传统零售商及大型零售连锁的客流、销售、利润，普遍呈下跌趋势。虽然有房租、人员成本上涨、商品同质化等一系列原因，但从零售业发展来看，卖方市场向买方市场的转变，导致传统零售以线下门店为主导、商品为中心模式的瓶颈逐渐显现，这也迫使传统零售商纷纷向以顾客为中心的经营模式转变，并更加重视强化品类管理、优化供应链。

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零售行业演变趋势

虽然改变模式成为2017年零售商们的口号，但更多的还是停留在方案层面，没有真正落实与执行。在变革到来前，摆在传统零售商面前的问题不是要不要变，而是变什么和怎么变。

变什么？新零售的三大关键——人+货+场

“人”——传统零售经营以采销为主，模式简单粗放，对消费者关注不足。在新供需关系下，回归消费者这一零售生态本源成为核心。零售商要挖掘数据价值，如基于目标客群的特征和行踪数据，整合品牌商数据，掌握不同消费客户群的行为变化和趋势。

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“货”——零售业的发展客观原因造成零售供应链长期深度依赖供应商，采购团队把关注点放在了来自于供应商的收费和返点，而不是去经营及提升门店坪效和毛利率，从而导致零售行业在品类管理和供应链专业能力培养上长期滞后，并形成了地方管理团队各自为营的分散式管理局面。但在新环境下，零售商想打破在与供应商谈判和合作中被动局面，需要统一管理的业绩考核分析体系整合供应链能力。

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“场”——过去传统零售以线下门店为主导，现在是线上线下融合打通，多个场景融合；过去是以地理位置为中心的商业，现在是场景化的、以人为中心的商业。零售全渠道发展是大势所趋，通过大数据分析能力提升精细化运营，对目标客群消费场景洞察、通过品类运作配合创新促销活动等。

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零售大数据分析面临的问题

零售企业内部的信息孤岛现象严重：不同业务部门，如运营、商品、生产、财务等内部均有大量数据产生，但是各部门各自为政，不愿公开自己数据库的真实数据，因而数据的获取和深度分析难度较大，而通过建立统一的数据平台有望打破这种信息孤岛格局，继而让数据因分享产生价值。

业务部门主要任务是自己部门日常的经营，包括操作流程、考核指标、门店管理、人员管理等，对于大数据能给自己带来什么样的价值则认知程度不高，同时加上对于数据分析的技术和工具知之甚少，因此很难把自己对于本职业务的理解和数据分析做紧密的结合，转化为数据分析所需要的种种要求，导致IT团队、大数据团队很难深入理解业务，而最终IT部门交付的成果对业务带来的价值有限，而业务又提不出具体需求。

不少零售企业的整体性数据收集平台还不是很完善，数据提取、整合、可视化、探索分析等程度相对落后，定期的商业报告也还是通过抓取数据仓库里面的数据，组成固定格式的报表并用于简单分析。即便有的企业构建了自己的数据平台，虽然能够实时地呈现业务分析报告，也只是停留在报表的提供层面。

如何变？大数据分析助力新零售破局

永洪科技从自主研发的敏捷BI产品入手，一步步横向扩展，陆续推出了高性能计算引擎、自服务数据准备、深度分析等重要模块，构成了一站式数据分析平台。多年沉淀打磨平台的结果，客户都能以极低的门槛、极高的易用性、端到端完整的数据处理能力快速构建属于自己的数据应用。积累至今，永洪科技基于众多零售项目实践进行提炼，与客户、合作伙伴一起打造了数据应用体系以及零售数据分析解决方案。

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零售数据应用体系

用户分析

用户分析主要是对顾客群体的购买行为的分析。通过对用户的年龄、人均购买次数、购买总金额、消费地区、购买途径等数据进行分析，深入洞察消费者购物行为和偏好，寻找到高价值客户的消费规律，通过精准营销，提升销售额。

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用户分析

门店分析

实体门店仰赖营业额作为绩效指标，但对于营业额不佳的门店，却难以有更进一层的数字观察与改进。通过数据分析，进行门店客流追踪，不仅能根据日、周、月、年等做周期分析、跨门店分析，还能结合POS营业额等销售数据做整合分析，进而预测下一周期的营运绩效，助力零售商达到经营效益最大化。

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