经销商转型数字化与数据运用的难点与机会!

我们处于一个好的时代,我们还会处于一个更好的时代。我想把这句话送给所有零售业同行们。
新零售,万物互联,大数据……几乎所有的新事物、新理念、新概念都会或多或少的与零售业发生关系。这其中,大数据更是早于新零售被提出来,并吸引了越来越多人的关注。
最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
而在这场数字化转型过程中,零售业更是充当了先行军、主力军的角色,那么在数字化转型,数据运用中有哪些值得我们思考的共通问题呢?在此谈一谈个人浅见,期待起到抛砖引玉的作用。

数字化的核心是什么?

对于这个问题,每个人的解读角度不同,可能得到的答案不同。如同零售的本质一样,数字化依然是围绕着两个词在进行:消费者、效率。
如何更好的解决消费痛点,满足消费者需求,这是零售业数字化的出发点。过去我们要了解消费者需求,了解消费者痛点,最早的时候靠人工,靠各种问卷,靠各种反馈等等,这种方式,并不是纯粹理性的,甚至作业者的感性、个人喜好决定了整个结果。
而现在,数据化时代,几乎达到了一切皆可量化的地步,这种进步,让我们对于消费者有了更广泛,更深层次的了解,甚至通过数据,消费者自身没有感受到的点也被挖掘了出来,这也就直接造成了很多引领、引导消费者的新模式出现。
持续优化提升经营者的效率,是新零售的核心点之一,也是数字化转型的核心点之一。以商超、便利店等零售平台为例,大数据、数字化大幅度提升了其门店、商品、运营、营销等多版块的效率与质量,从而可以更高效的为消费者服务。

数字化转型的关键点 

我接触过的几个连锁零售企业,对于数字化转型、大数据都是持有极大的热情,而且都做了各种系统、信息、场景、商品、支付、服务等多个环节与板块的尝试,有成功,有失败,也都在探索一条适合企业自身的数字化体系。
个人认为对于数字化转型,有两点是最关键的:适用、实用
随着各种解决方案的越来越丰富,对于不少的企业来讲,需要做的问答题越来越少,选择题越来越多,而选择大于努力这句话,对于企业,永远适用。
每个企业的自身状况不同,发展阶段不同,对于大部分企业来讲,适合自己的才是最好的,这也是为什么很多企业会量身打造体系,而不是直接生搬硬套现有的模式体系,哪怕是再先进的模式。
自己在细分行业里处于何种地位,发展规划是什么,最急需解决的问题是什么……这些企业自身的问题,决定了在数字化转型的过程当中,要做什么,做多少,怎么做。
简单聊了聊数字化转型的问题,我们再来看看另一个问题,也是数字化中的重要一环:如何更好的运用数据。

数据运用的难点 

对于零售企业来讲,数据运用基本上分为三部分:数据收集,数据分析,数据运用。在这个过程中有哪些难点呢?

统一性
这个问题,很多企业遇到过,特别在关联部门作业时,如何保持数据口径统一,标准统一,认知统一?即使是同一个数据库,同一个系统出来,在使用过程中,由于认知、角度不同,还是会存在差异。
有效性
信息越来越丰富,数据越来越庞大,给了我们更多选择的同时,也带来了一个问题,哪些对我们是有效的,哪些是对我们现阶段有效的,哪些是对我们目前要解决的问题时有效的?

有用性
数据最终是为了解决问题,但很多时候,数据分析完了,没有了下文,或者,依据数据做出了方案,没有落地,再或者,落地了,没有解决问题,甚至有人对此产生了怀疑,认为是在浪费时间。

如何更好运用数据? 

保持数据的真实、完整性
我遇到过部门或者个人过滤到对于自身不利的信息、数据,如果不能保持数据的真实、完整,后续的所有动作都是无效的。
因此,企业应建立完善的机制,来避免对于最初数据的人为偏向性过滤,当然,对于非人为因素的缺失,也应该依据具体情况来进行优化、完善。

伤其十指不如断其一指
首先,任何数据都不可能反应企业的所有问题;其次,泛泛分析只会看到表面现象,看不到更深层次的东西;第三,数据、数据分析的多少与解决问题并无实质性关系。
在数据分析这件事上,分析透,研究透一个点,远远优于分析出一堆问题点,一堆看似可行的方案。
中国有句老话:伤其十指不如断其一指。这句话同样适用于数据运用,特别是在初期阶段。

良好的数据机制
我们每天都会看各种数据,也会定期做出分析,方案,对于数据分析合理性,方案可行性应该有完善的机制,对于方案的执行,反馈,改进等更应该有完善的追踪机制,长期以往,才能形成良好的数据习惯。

完善的数据管理
所有的执行不力,根源都出在管理问题。
假如我们在数据收集,数据分析,数据运用上总是出问题,做了很长时间依然没有形成统一的认知、完整的机制,那一定是在数据管理上出现了问题。
做好结果定义,才能真正做好数据管理。文章开头的话再次送给所有人:我们处于一个好的时代,我们还会处于一个更好的时代。
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