十年前，我們還在談大數(shù)據(jù)的4V概念；而十年后的今天，大數(shù)據(jù)早已超越技術(shù)范疇，它已經(jīng)成為商業(yè)模式創(chuàng)新的重要驅(qū)動(dòng)力，并已成為很多領(lǐng)先企業(yè)的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略重點(diǎn)之一。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用落地快速深化，逐步走入數(shù)據(jù)智能時(shí)代。越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始關(guān)注大數(shù)據(jù)能夠如何驅(qū)動(dòng)商業(yè)模式創(chuàng)新，能夠帶來(lái)哪些新的利潤(rùn)點(diǎn)，能夠創(chuàng)造怎樣可量化的價(jià)值。

TalkingData咨詢部總經(jīng)理 劉翔

數(shù)據(jù)賦能下的零售業(yè)未來(lái)將往怎樣的方向發(fā)展？劉翔從客戶時(shí)間、近場(chǎng)觸點(diǎn)、生態(tài)場(chǎng)景三大方面進(jìn)行了總結(jié)。

以往行業(yè)更關(guān)注流量，無(wú)論是線上流量還是線下流量。而劉翔認(rèn)為，流量背后的本質(zhì)是客戶，而爭(zhēng)奪客戶的本質(zhì)其實(shí)是占據(jù)客戶的時(shí)間，如何引導(dǎo)并創(chuàng)造出更多的高頻場(chǎng)景是很多客戶非常關(guān)注的領(lǐng)域。近場(chǎng)觸點(diǎn)上，從覆蓋3-5公里商圈的超市和購(gòu)物中心，到覆蓋300米-500米的便利業(yè)態(tài)，到一步之遙的無(wú)人購(gòu)物貨架，到電梯的大屏，甚至到家庭客廳的智能電視，覆蓋渠道也將越來(lái)越多并進(jìn)行打通連接，實(shí)現(xiàn)立體式的觸達(dá)。而生態(tài)場(chǎng)景方面將走向高度融合，與客戶的交互不再區(qū)分單純的線上與線下。用數(shù)據(jù)去描摹人群、用數(shù)據(jù)去描述貨品、用數(shù)據(jù)去還原場(chǎng)景，進(jìn)而通過(guò)面向不同場(chǎng)景的數(shù)據(jù)模型產(chǎn)品可以重構(gòu)人、貨、場(chǎng)三者之間的關(guān)系，最終實(shí)現(xiàn)人、貨、場(chǎng)的數(shù)據(jù)化重構(gòu)。

現(xiàn)在越來(lái)越多企業(yè)把數(shù)據(jù)作為一種資產(chǎn)來(lái)看待。劉翔認(rèn)為，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理要像理財(cái)一樣，有明確的策略，去考慮如何多元化配置、如何持續(xù)增值。大數(shù)據(jù)時(shí)代，很多企業(yè)遇到的問(wèn)題不是數(shù)據(jù)太少，而是數(shù)據(jù)太多太雜，缺乏有效管理、運(yùn)營(yíng)并產(chǎn)生價(jià)值。而TalkingData在全閉環(huán)數(shù)字鏈路和數(shù)據(jù)中臺(tái)策略大腦的基礎(chǔ)上，基于為零售企業(yè)服務(wù)的豐富經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)出從數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、從數(shù)據(jù)資產(chǎn)到價(jià)值量化、通過(guò)數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值、通過(guò)數(shù)據(jù)閉環(huán)驗(yàn)證實(shí)現(xiàn)價(jià)值量化的解決方案，幫助企業(yè)通過(guò)數(shù)據(jù)中臺(tái)打通各項(xiàng)內(nèi)外部數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和建模，形成數(shù)據(jù)應(yīng)用來(lái)供業(yè)務(wù)部門使用，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可量化的商業(yè)價(jià)值。

劉翔通過(guò)幾個(gè)典型案例介紹了這一解決方案的具體實(shí)踐。其中，在與某餐飲企業(yè)的合作中，TalkingData基于數(shù)據(jù)中臺(tái)，結(jié)合該企業(yè)自有的產(chǎn)品物料、優(yōu)惠活動(dòng)、實(shí)時(shí)訂單、歷史銷售等數(shù)據(jù)以及節(jié)假日等數(shù)據(jù)，形成銷售預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)提前0.5小時(shí)預(yù)測(cè)該企業(yè)數(shù)千家門店細(xì)化到每個(gè)SKU單品的銷量，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升超過(guò)15%，同時(shí)也顯著提高了門店人員排班效率。而在與某知名服飾集團(tuán)的合作中，TalkingData幫助該企業(yè)整體搭建了數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)，基于數(shù)字化運(yùn)營(yíng)框架，形成營(yíng)銷數(shù)據(jù)閉環(huán)，在今年夏季的營(yíng)銷活動(dòng)中，圈選出90余個(gè)不同的人群，并和數(shù)十種權(quán)益、多渠道實(shí)現(xiàn)最優(yōu)組合，進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷觸達(dá)，實(shí)現(xiàn)了高達(dá)94倍的ROI效果。

“數(shù)據(jù)是驅(qū)動(dòng)而不是參考，試驗(yàn)不是發(fā)展策略之一，試驗(yàn)就是策略本身。”劉翔以亞馬遜CEO貝佐斯的這句話作為此次分享的結(jié)語(yǔ)。未來(lái)，數(shù)據(jù)不只是決策的參考，而將成為全面的驅(qū)動(dòng)力，驅(qū)動(dòng)企業(yè)整體數(shù)字化的轉(zhuǎn)型。

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