今年黑天鹅事件带来的危机感像一股热浪，推动着许多曾在数智化转型十字路口张望的企业。数智化转型怎么做才对，已成为众多零售企业面临的“新转型焦虑”。那么，在当前零售领域，运营到底存在哪些痛点？如何直面痛点与困局？如何建设以数据中台为焦点的数字化建设，实现高效的营运、准确的营销？当前实体运营存在的问题1、同质化严重：品牌设计和定位同质化，企业对盛行趋势预测普遍依靠履历，设计理念不能满足消费者和市场需求。2.商品过剩、库存积压：对市场的需求信息和预测不符，造成生产端产能过剩、库存积压严重。

3.谋划模式粗放：普遍接纳传统订货模式，订货的数量依靠订货商对于市场的履历来判断，缺乏对门店数据准确收罗和智能分析能力，店肆治理相对粗放。4.治理系统割裂：几年下来，零售商上线了太多的前端系统，可是这些系统之间并没有相互连通。每个系统都是一座孤岛，数据和信息并没有实现共享，同时业务间无法举行有效协调，让特殊时期系统难于发挥效力。

5.数据混杂：在逐日的谋划中，系统都市发生许多数据，可它们就像一个个互不联系的烟囱，商品、订单、会员、库存等数据混杂和重合在每个系统中。其实这些数据本该用来为精致化、智能化运营做支撑，可现状是它们就这样被疏弃了。6.成本攀升：最头疼等问题成本攀升了。

一方面需要不停投入资金上线新系统，另一方面当前端业务需要举行更新时，不得差池组织架构和业务架构举行大调整，“不灵活性”一直在消耗企业的成本和时间。时机来自数字化的新资产，建设数字化中台成为关注的焦点当前腰部零售企业数字化转型最大的症结是，现有关闭固化的后端无法支撑前端的业务创新，前后进退失“据”、希望无“数”。

打破这些症结、逆境，腰部零售企业零售商需要借助中台这个“中枢神经”，对现IT架构和业务流程举行大幅革新，毗连前端和后端，在后台ERP、CRM、BI等系统稳定的基础上，将业务体系和组织体系全部实现在线化、数字化，从而让企业拥有一个灵活的大脑，支持前台对市场变化做出快速响应。2019年6月，浙江一家零售衣饰企业以智能补货系统为契机，导入了数据中台。其时，这家企业有200+直营门店，并准备在未来一年内开启加盟模式，预计扩张到4000家店。

而与门店国界扩张相对应的，是吃紧的人才资源、割裂的系统、滞后的治理。尔后应用了中台数据之下新的智能补货系统收罗了天气、区域、位置等外部数据，联合行业先进的补货履历，应用深度学习和算法模型，实现了：原本需要十多人协作完成的补货行为，机械仅在几分钟内完成了补货历程；原本需要依赖履历和人工判断的补货问题，系统自动根据毛利最优解决方案完成调理，实现了商品平均周售罄率达60%，区域间调拨次数降低30%以上。补货成本肉眼可看法降低，人效大大提升。

前台升级革新的背后，企业享受到了强大中台支持的红利。2020年5月，海内时尚女鞋企业卓诗尼以会员深度挖掘项目（CDP）为契机，落地了以数据中台为中心的数字化建设，从业务调研、数据收罗到测试验收等等，全程耗时约3个月。

数智化支撑下，业务有了新收获。交付后，CDP立刻投入使用，2个月后卓诗尼业务卖力人给出了一组数字：“此前，我们的票券、营销运动触达转化始终在1%左右。

CDP上线后，我们的营销触达转化率不停刷新历史记载，从3%到6%，甚至到了8%。”整个数据中台建设，卓诗尼完成了数据盘货、数据收罗、数据清洗等事情，夯实数据治理基础，建设基础设施（数据中台），并对企业数字化现状有所相识评估，以便建设恒久目的与实践路径。对于腰部零售企业的数字化转型实验而言，卓诗尼的行动为行业做了楷模。

飞鹤是我国首家营收过百亿的国产婴幼儿奶粉品牌，在全国拥有3000多家奶粉专卖店、加盟店，也算是一家腰部零售连锁店。十年来，飞鹤的各个业务线形成了多个品牌、品类，多套治理系统，积累了庞大的数据资产。

但这些数据在各自的平台运行，十分零星且呈不在线状态，疏散的数据无法整合到一起，数据的价值也无法充实发挥出来，如何将这些数据一体化、尺度化、资产化、价值化和服务化，成了飞鹤最迫在眉睫的事情。2019年1月，飞鹤数据中台正式开始搭建和开发，2020年元月，飞鹤以阿里云、ERP系统为双支撑的飞鹤数据中心全面上线。有了数据中台后，给飞鹤缔造什么价值？即“同源、敏捷、预知、倒推、双向”的十字精髓。1、同源即同一个数据源，每一个层级看到的业务状态是一样的，不会泛起“老板看到五彩缤纷、员工看到都是坑”的情景，使公司内部能够相识谋划的真实状况。

2、敏捷即快速、实时的数据出现，便于企业能够敏捷迅速地做出决议。治理层可以看到整个业务的变化曲线，从而可以敏捷地发现风险躲开，也可以敏捷地发现时机快速跟上去、跑已往。

3、预知即预测机缘及预警风险。数据的透明化，使企业既能发现并掌握先机，同时也可建设完善的风险管控体系。4、倒推即数据倒逼业务越发精进。

已往数据不那么透明时，业务部门在数据汇总汇报时可能会有一些不精准或者不规范的行为，但数据中台把一切都透明化，可以倒逼前端人员越发严格地完成关键指标的出现。5、双向即数据。中台从前端业务系统获取到数据，让数据焕发新的生机，最后再赋能给业务前端，形成双向闭环，从而让前端系统越发智慧地去探索新的业务模式。之前飞鹤治理层看业务，就像看一张360P的低清照片，模模糊糊，看不清局部，也看不清全貌。

现在，有了数据中台，飞鹤各方面业务就像酿成了一个3D高清的模型，可以上看下看、左看右看、仔细琢磨。数据中台一期上线后，最显着的一个提升就是，飞鹤奶粉的用户增长率和活跃度提高了。飞鹤的用户运营平台“星妈会”线上生意业务订单数据显示，订单量从2018年六七月份的一个月600笔，增长到今年同期一个月19万笔，最高增长了160倍。腰部零售企业需要什么样的中台?如何建？说至此，那什么是数据中台？数据中台是指通过数据技术，对海量数据举行收罗、盘算、bai存储、加工，同时统一尺度和口径。

数据中台把数据统一之后，会形成尺度数据，再举行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独占的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、淘汰烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。数据中台的目的是提升效能、数据化运营、更好支持业务生长和创新，是多领域、多BU、多系统的卖力协同。

中台是平台化的自然演进，这种演进带来“去中心化“的组织模式，突出对能力复用、协调控制的能力，以及业务创新的差异化构建能力。数据中台的焦点是Data API，起到毗连前台和后台的作用，通过API的方式提供数据服务，而不是像以往那样直接把数据库给到前台，让前台开发自行使用数据。那么发生DataAPI的历程，DataAPI怎么可以发生得更快，DATA API怎么可以越发清晰，DATA API的数据质量怎么可以更好，这些就是需要围绕数据中台去构建的能力。

当下数据中台可以形象归纳综合为「聚、管、服」。「聚」是实现全域数据的收罗，「管」是通过对数据的抽取、整合，将可以变现的数据资产治理起来。「服」是在数据资产的基础上，形成业务的模型、分析与洞察，为企业提供数据服务。最终实现业务数据化、数据业务化。

下图：数据中台是什么数据中台通过大数据和AI能力，为种种业务和场景提供智慧解决方案，业务前台、数据后台为数据中台提供数据源，数据中台经由数据加工、清洗后反哺业务前后台。数据中台3个焦点能力，一是统一：OneModel，建设统一数据构建及治理，沉淀数据资产及复用，淘汰数据获取及加工成本；二是共享：One ID技术买通及通过主数据治理，实现焦点商业要素随时可查的资产化，更好支撑业务决议。

；三是复用：One Service，所有的数据一定要可复用，通过复用提供统一的智能数据服务，支撑业务厘革，将之前人脑决议及高水平重复的问题，酿成盘算机或AI可实现的问题。已经有了数仓、数据平台，企业为什么还需建设数据中台？可更多地从ROI的角度思量这个问题。

数据中台的泛起，很大水平上是原来的大数据系统建设的ROI不如人意，企业投入了大量的物力、财力和人力建设了大数据平台，却发现并没有给企业带来应用价值，大数据平台更多的沦为「形象工程」，甚至发生了新的数据孤岛，更不用说实现数据能力的全局抽象、复用和共享了，而数据中台可以说是为此类大数据平台加了个「补丁」，其全局的数据堆栈、大数据协调共享等能力，真正解决了重复开发、数据尺度不统一、数据孤岛等问题，从而提高了数据价值实现效率和ROI。大多数零售企业有以下三大困惑：1、可能会对全域消费者画像发生困惑，传统的CRM系统不能承载海量的数据，无法实现视频结构化；2、在全域消费者画像之上如何实现智能洞察？3、在智能洞察之上如何服务私域和公域营销？而在「货」和「场」上也有困惑：「产销协同、供应链精致化治理、店货和货渠匹配」的困惑和「商圈洞察、智能洞察、智能触达」的困惑。下图：数据中台的业务诉求 而基于泛零售企业所提出的困惑，一些软件开发商划分在「人货场」上给出了相应的解决方案――「人货场」数智化应用。「人货场」数智化应用的底层是在零售领域基于指标和标签体系的分析洞察，同时离不开基于数据中台的全域数据资产治理体系。

以上这些的基础，是基于Data API提供大数据平台的建设，支撑整个数据资产的治理，在Data API之上承载了宁静化的整体解决方案。从应用出发到数据资产的沉淀、治理，底层数据中台建设、宁静的保障，以这一完整的解决方案来实现大部门泛零售企业应对数据中台的业务难题，为所有的泛零售企业提供「人货场」的数智化应用。在「人货匹配」上，改变了原有主顾与商品之间的关系，在合适的时间、合适的渠道推送合适的商品，实现精准化营销；「客渠匹配」上，通过数智化实现渠道赋能；「商渠匹配」上提升商品运营，实现运营最高效化。

下图：数据中台――人货场当前，在中台技术层面，应是一个名副其实的高性能、高可用的强大平台，能支撑10000W+日处置惩罚请求、100W+QPS岑岭值、10000W+日生意业务笔数、100+TB数据缓存等能力，能处置惩罚海量任务和数据分析，同时提供富厚的智能报表，而这些技术能力将为商家提供更强的数据支撑。大数据和AI能力实时洞察消费者行为、实时同步库存数据、实时监控全渠道销售，这些能力让零售商拥有更精准的市场洞察能力，营销决议、治理决议等等，一切都“有数可依”。现在零售企业最体贴的问题：数据中台如何落地？可自下而上看数据中台建设逻辑，一方数据（自有数据，包罗生意业务型数据、历程型数据）、二方数据（例如广告投放的回流数据）、三方数据（例如商圈数据）这三块典型的数据源，将沉淀在数据中台，Data API是数据中台的承载软件平台。然后举行数据怎么业务化，举行企业谋划赋能（提升洞察能力、问题分析能力）；消费者运营赋能（统一消费者数据分析体系，实现消费者资产治理与运营）；供应链赋能及商品治理赋能（产销协同、供应链洞察、渠道治理分析支撑，优化企业资源设置，实现精致化治理，降本增效）；营运赋能（提高渠道动销效能，拉量增收）。

在盘货业务后常可发现，大部门泛零售企业都有以下数据：平台电商、自建电商、全场景客服、微信民众号、POS、企业微信等，但沉淀都是生意业务型数据，缺乏行为数据的沉淀，用户洞察和消费者运营缺乏相关的数据和应用工具。因此重点是要围绕「人」有大量的全域数据，怎么把这些数据收集起来？怎么将数据中台落地呢？1、沉淀数据（一方、二方、三方）资产；2、基于指标和标签体系的消费者洞察；3、私域精致化营销；4、公域精致化营销。将收集起来的数据沉淀在Data API中，形成明细和维度的数据，通过One ID、One Model做算法应用，将消费者标签化、业务指标化，到达数据有效落地。

围绕「人」建设数据中台，最大的价值是通过数据洞察、运营发现、原因分析、计谋验证、计谋应用、效果跟踪完整的闭环实现了消费者精致化增长，实现数据中台最大价值。各系统为数据中台连续提供数据源，数据中台通过对数据举行加工盘算，凭据业务主题形成业务洞察场景。而业务数据化后，如何到达数据业务化？通过数据中台的数据洞察，为各项创新业务提供统一的数据入口与数据分析能力支持，数字重新回归到业务。举一个事例。

疫情期间，线下购物中心险些都关门停业，但母婴类的需求并不会淘汰，母婴品牌选择社群营销的方式应对疫情。而他们自己的Social CRM平台解决不了后端的事情，数据中台则可以。

通过消费者在官网上的分享、发帖内容，分析消费者群体的KOL，品牌商给予KOL相应福利，勉励其流传品牌提供的内容，也刺激其自身举行英华UGC内容的发生。然后生长社群KOL后援团，筛选KOL运营社群，给予KOL运营者相关权益，授权代运营社群，形制品牌社群矩阵，最后到达最佳社群促销效果。

现在不少母婴零售品牌线上线下消费场景越来越富厚，线上平台、社交圈、商圈、门店等都是商家的流量触点，但这些品牌往往很难把这些流量汇入到自己的流量池，实现对主顾二次触达，这正是为什么商家用心服务过的主顾一直在流失的原因所在。于是这家母婴零售提出了流量互联的理念，通过中台的技术能力，快速开发个性化前端应用，毗连各个场景的消费流量，为母婴户打造自己的流量池，从而实现精准触达、举行社群营销、异业营销，对主顾举行连续运营。其实，腰部零售企业对前端新应用、新的营销玩法是敏感的，特别是对一些年轻的团队而言，他们迫切的想用新的手段满足消费者需求，但因为缺乏灵活的后台能力经常陷入渺茫。

因此一个好的中台则能毗连前端和后台，而且可用微服务架构提供了强大的复用能力。在全渠道销售、多渠道推广、多端推广方面，都能资助企业快速开发个性化前端应用。重复开发、因新业务大调组织架构等问题不复存在，这样便可以让企业以少量成本和时间举行前端业务创新。

腰部零售企业数据中台建设“六步法”近年，「数据中台」炙手可热，阿里、、滴滴、华为等顶级玩家率先交出了自家数据中台的答卷，以傲人的结果告诉世人，为什么需要数据中台，如何依托数据中台先人一步、引领潮水。然而实力差距使然，无论数据中台能为企业带来的价值有何等诱人，腰部企业也难免在数字化转型的十字路口等候彷徨，想再等候一会儿。然现在年年头，疫情给市场、行业带来致命性的打击，不前进即是落伍，形势已容不得更多张望，更多犹豫。

腰部零售企业必须向头部企业学习，加速以数据中台为中心的数字化建设，提高线上运营效益，加速门店数字化落地。这里可以“六步法”来推广企业信息化，全面提升数智化水平。

1、诊痛点诊痛点是让企业看清现状，明确引入数据中台到底想优先解决什么业务问题。基于问题开展相关领域的业务调研及数据摸底。在充实相识企业痛点的基础上，对数据收罗、治理、存储、使用现状等举行诊断，并对企业痛点建设正确明白，方可为下一步实施提供充实的建议。

2、看数据看数据是帮快速定位企业数据资产现状、数据驱动业务能力、数据资产治理体系现状等，通过整体评估和分项评估，资助企业对数据现状建设正确认知，厘清差距，助企业建设从「存起来」到「用起来」全方位的数据生态。3、定场景定场景要资助企业对数据中台建设信心，让业务认同数据战略，需要经心选择合适的业务场景，通过提供数据建模理论、数据架构设计、应用架构设计等方法，快速资助企业确立业务赋能场景，让业务人员能够充实认识到数据的作用，从而主动地去推动中台场景化设计。4、理资产理资产是数据治理和建模的历程，对数据遵循分层理念举行数据梳理并根据垂直数据分析、公共数据抽取和萃取数据主题等多个层级次，通过差别条理之间的加工历程实现从数据向从数据资产的转化，为数字化建设和业务智能应用打造准确、完整、一致、宁静的良好数据情况，沉淀数据资产的价值。5、建应用建应用是让数据真正能够「用起来」，基于业务找到最优方法举行求解，确立数据应用主体功效。

基于前期计划的场景设计联合该业务领域的数据构建数据应用，让应用场景快速落地，从而资助企业快速实现应用创新，赋能业务。6、提价值提价值资助传统企业真正实现数据的业务价值：让企业治理者能看到数据给业务的改变，资助企业举行数据驱动的业务创新；给企业展现建设数据中台前后业务价值的差别；资助企业举行数字化转型投入的「成本-收益分析」，让企业切实感应到中台价值所在。

结语当下，全国零售第一阵营基本固化，第二、第三阵营的腰部企业如何逆风飞翔，已成为接下来演绎的重点。而在技术生长、消费习惯变化的历程中，整个线下也在履历着深刻的重塑与调整，现在，数字化、供应链以及提高生鲜占比已经成为零售行业生长的主要趋势。但“首要”、“焦点”还是数字化，而数字化的中心则当是“数据中台”。

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