中国零售行业的强劲增长离不开数字化进程的推动。在新零售阶段，数字化创新应用成为零售行业应对挑战的利器之一。

一、技术和消费升级推动了零售走向新零售

云技术、大数据和物联网等技术升级构建了数字经济时代的基础设施，驱动着零售行业的发展。同时，中国人均收入和互联网用户群数量的增加，加剧了消费升级趋势，推动了新零售的发展。

然而，新零售也面临着一些挑战。首先，流量红利已见瓶颈，用户存量运营变得日益重要。零售企业需要重视线上渠道的销售和营销，并致力于满足用户需求。其次，随着新消费的兴起，如何借助DTC模式重塑品牌力成为一个难题。传统的营销手段逐渐失效，因此零售企业需加速数字化进程，与消费者进行对话。此外，行业竞争加剧，数据成为零售企业的核心竞争力。传统的野蛮生长时代已过去，数据驱动的盈利增长成为核心战略。然而，由于数字化进程缺乏整体规划，导致数据孤岛、业务分离、决策支持不足等问题。因此，用好数据、赋能发展是零售企业提升竞争力的必然选择。

大数据助力新零售降本、增效和提质。面对复杂的环境变化，新零售需要精准定位目标用户并优化经营策略，在提高质量和保持消费者满意度的同时，追求降低成本和提升效率。通过精准运营和优化供应链，零售企业可以降低品牌损耗和经营管理成本。精准运营利用数据驱动营销，降低开发成本。优化供应链通过数据预测分析实现供应链优化和数字化转型，降低成本并提高供应链的灵活性和响应速度。

因此，借助大数据分析平台，实现数据驱动的新零售转型升级，对于提升竞争力至关重要。通过建设数据中台和打通各信息管理系统，实现供应链的协同运营，零售企业能够实现全渠道零售，提高运营效率。

总之，数字化进程加速推动了中国零售行业的发展，新零售阶段，借助数字化创新应用成为应对挑战的利器。大数据的应用可以降低成本、提高效率和提升质量，助力零售企业实现转型升级。

二、降本增效

• (1) 激励员工，提高效率

为了提升零售企业的效率，首先需要着手提高内部效率。一个统一的数据平台可以简化内部工作流程，并及时反馈数据。通过建立有效的激励和指导体系，能够有效地提升员工的效率。通过对公司人员指标的分析，特别是销售人员和采购员的指标，可以考核员工绩效，提高员工积极性，并为合理利用人力资源提供科学依据。

以零售中常见的门店运营场景为例，可以利用商业智能来搭建门店管理体系，统一管理业绩、营销、门店形象、团队建设等方面。通过针对性的分析和促进，可以找出并解决门店管理问题，制定改善措施，并通过实时数据来监控措施的有效性和绩效目标的完成情况。不断改进和试错可以提升门店的管理水平和经营效率。

• (2) 优化业务，实现数字化闭环

渠道监控：通过核心KPI（关键绩效指标）来管理渠道，比如渠道数量、订货、提货、回款、毛利等数据。还可以将渠道区域分布、提货量、回款和提货排名等延伸至产品维度的订货情况和排名分析，以及区域到部门的下钻归因分析等。通过这些数据，可以及时了解不同渠道、区域和时间段的销售情况，迅速发现问题并制定策略。

促销管理：商业智能可以帮助实现数字化闭环的促销管理流程。从促销规划开始，选择促销商品并录入促销机制。然后进行预测，初步确定促销商品清单和价格，并进行销量预估与备货量计算。接下来是审批阶段，对预估和备货量进行审批，并最终确定促销单品和价格。备货阶段包括给供应商下采购订单和确定门店配货量。促销开始后，要跟踪促销效果，并据此调整供应商到货计划、大仓配货计划和店铺商品陈列。促销结束后，对促销效果进行分析，并归档分类促销数据。

• (3) 提供决策支持，指导方向

搭建一个敏捷反应和具有强大指导性的决策支持系统，可以帮助零售企业灵活应对市场变化。通过驾驶舱可以实时掌握关键指标如库存金额、周转率和供应链成本，为公司决策层降低成本和提高效率提供支持。

• (4) 提升商品竞争力

商品是零售企业的核心，通过数据支撑商品的管理和销售是至关重要的。通过商类分析销售数据和商品基础数据，可以产生以分析结构为主线的分析思路。通过对商品类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构和产地结构等的分析，可以指导企业调整商品结构，加强商品竞争能力和合理配置。

价格体系的优化也是零售企业在商品方面竞争力的一部分。商业智能在价格体系优化中起着关键作用，它可以监视库存水平、跟踪需求、制定销售策略并进行产品定价、选品分析等。

通过价格优化，零售商可以在商品层面提高市场竞争力。

• (5) 提升用户体验

消费场景、数据赋能和会员营销是用户体验的主要影响因素。零售企业可以借助大数据技术了解和预测客户，影响客户，并最终评估客户体验和留存。通过利用消费场景获取流量并提供优质体验，通过会员营销提供精准营销，零售企业可以提升用户体验感。在这个过程中，可以基于获取的数据进行终端建设和会员赋能，从而实现精准营销。

三、如何建设大数据分析平台，实现数据价值？

• 1. 识别需求并进行规划

第一步是清晰地了解业务分析的需求，但往往IT部门难以完全理解业务需求，而业务部门也难以将需求准确传达给IT部门。为了解决这个问题，可以通过提供原型图来明确方案，激发业务人员表达需求的欲望，并促使双方能够从相互理解的角度进行沟通。这样就能更好地满足企业的期望。

在规划过程中需要考虑三个层面：

- 应用层面：根据不同角色、场景、数据量和数据使用情况来规划应用层面。

- 实施路线规划：综合考虑系统规划、指标体系、数据模型和业务应用等维度，进行分阶段规划。

- 实施阶段规划：考虑企业长期发展战略、紧迫的业务需求、对公司决策的重要性、可能带来的经济效益、项目完成时间和难易程度以及源数据系统状况等因素进行规划。一般来说，可以先从现有的“小数据”应用入手，然后根据需求结合外部数据逐步扩大规模。

• 2. 定义指标体系

指标是反映企业生产运营状况的关键数据，为企业决策提供支持。零售企业应该系统地看待数据，定义一个合适的指标体系，并明确各业务线的关键指标。

常用的方法是指标分级，即通过将指标内容进行层级划分，自上而下地分析企业战略目标、组织和业务流程。分级主要包括T1、T2和T3三个层次。

- T1：公司战略层面指标，用于衡量公司整体目标达成情况，主要服务于公司战略决策层。

- T2：业务策略层面指标，反映策略结果并支持业务线或事业群，是T1指标的纵向路径拆解。

- T3：业务执行层面指标，用于定位T2指标的问题，通常也是业务过程中最多的指标。

根据不同职能部门的目标，可以确定具体的指标并选择合适的分析模型。在确定了底层数据并完成指标计算后，可以进行报表开发，并应用于后续的平台搭建中。

• 3. 建设数据中台

在零售企业的信息化建设中，会积累各种业务系统，例如ERP、CRM、POS等。同时，线上线下各种渠道也会带来大量碎片化的数据。为了实现智能化的数据分析，零售企业可以搭建数据中台来实时更新“进-销-存”数据，并将其与营销数据结合起来。此外，还可以通过统一的会员数据管理来构建全场景的消费者画像，以实现精准营销。

• 4. 可视化指导决策

为了让数据真正发挥作用，需要进行可视化分析，使数据能够直观地指导业务和决策。可视化分析报表的设计应根据前期搭建的指标体系，利用常见的可视化图表展示业务数据。

总结：

新零售行业在技术和战略的推动下快速发展，我们见证了许多新零售企业崛起和商业奇迹的诞生。面对这个变化迅速的时代，零售企业应该积极拥抱变革，应用数据和技术推动数字化转型，是降低成本提高效益和提升增长的必然选择。