零售業跌入冰點如何自救？Smartbi為您揭秘數據運營“主戰場”

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2020年伊始，一場疫情肆虐了大江南北，全國人民被迫足不出戶，多個行業也被迫歇業，迎來了史上最冷清的春節。

但寒冬之下，并非沒有亮色。部分行業迎來了爆發的契機：以生鮮電商、即時配送為代表的新零售乘勢攻城掠地；在線醫療、在線教育、遠程辦公、宅娛樂等新型“宅經濟”全面“侵入”生活，重塑消費理念和消費模式。

未來，正加速而來。

疫情之下，大數據、云計算等底層技術與產業鏈、供應鏈的深度融合像一場預演，不斷刺激著新一代技術革命。數字化浪潮洶涌，新基建概念走紅。“數字化轉型”成為企業的不二選擇。

一、疫情之下，零售業是挑戰點也是機會點

1. 訂單爆發式增長，零售業“有單無力接”

隨著疫情的升溫，線下零售出現大面積囤貨現象，糧油食品、煙酒飲料、日用品等成為大眾的必選消費品，大型超市、社區生鮮、新零售超市、便利店等零售業受疫情影響程度小，商品架秒空，一天內要補貨十幾次，銷售更是翻了幾十倍。盒馬在疫情期間線上單量更是恐怖式翻了數百倍，線上客戶增加97%，消費頻率增加15%。

但是，由于部分零售店未進行數字化運營，不具備完善供應鏈體系，沒有在疫情前做好準備，大型商超在疫情中期銷售額反而大幅下降15%。盒馬最大產能的限購也只能在凌晨的3-5分鐘約滿，叮咚買菜/每日優鮮同樣出現大面積售罄。面對爆發式的增長大家都沒提前準備好，造成了“有單無力接”的困局！

2. 消費習慣改變帶來市場需求升級

今年開春，新零售強勢反彈。85后--95后消費人群崛起，支付方式發生革命性改變，移動支付成為主流，社交媒體購物意愿強，對于零售商提供的數字化新服務體驗意愿強，同時對服務體驗的需求不斷提升。疫情作為“一個強迫性的外力”刺激了用戶在線購物，也倒逼傳統零售業態加速數字化運營，創新消費方式，提升服務標準。

隨著消費者的聚焦點和消費習慣的改變，市場出現一片危險又充滿機遇的藍海，轉型線上、數字化運營對傳統零售業而言充滿誘惑。企業要抓住一時的流量，更要長線布局零售場景，細分客群，升級產品，整合全渠道，精準營銷，真正做到千人千面。

二、行業面臨洗牌，數據運營在零售業的價值凸顯

疫情的來臨毫無疑問對零售業是一次地毯式洗牌，中小型腰部尾部企業供應鏈斷裂，產能出清，大型巨頭企業整合資源加速發展，“強者愈強，弱者愈弱”的馬太效應成為一個普遍規律。

而現階段零售企業面臨著內部和外部多重壓力，如何提供更好的產品和服務，怎樣提升消費者體驗和優化業務流程是零售企業在轉型期面臨的主要問題。零售企業需要以洞察用戶為抓手，驅動企業經營各環節降本提效，同時以數據為依托，盤活全量數據，支持業務創新。

1、數據賦能，輔助渡劫

零售業作為勞動密集型企業，在后端的履約過程中，除了確保商品貨物充足以外，還需確保人員充足。企業可以通過BI產品快速拖拉拽，生成調查問卷了解員工的身體狀況和復工情況，并在后端即時監控員工的狀態，分配勞動力，補充勞動力。

2、轉為危機，化險為夷

此次疫情推動消費者進入移動互聯的新世代，用戶重度在線化和深度數字化，成為共通認知。消費者的注意力分配、渠道切換、需求釋放、互動能力等數據都發生了變化面對數量龐大的潛在消費者，我們要及時通過數據分析，將真正的消費者識別出來、定義出來并數字化出來，精細化分層，及時跟進線上渠道，形成客戶畫像，深度分析如何觸達客戶。根據客戶的忠誠度、貢獻度，跟蹤客戶情況并激活客戶。

3、轉戰線上，引流線下

零售企業可利用原有品牌資源發展線上業務，從品牌資源、客戶資源、門店資源、供應鏈資源、運營資源等5個方面尋求線上線下協同，以在線零售業務作為新的渠道支持線下業務。這樣一來，線上線下渠道可以充分共享已有客戶資源，提供更多增值服務，滿足移動互聯時代用戶對渠道的多樣化訴求，同時將線上線下的會員體系進行對接，提供融合的服務體驗，進行個性化跟進。

4、數據監控，保障供應

數字化供應鏈將成為零售業的主流，通過數據和算法決策對不同應用場景中產生的海量數據進行數字建模，以提供更加精準的鋪貨、補貨、調貨決策。通過供應方式的決策（供應時間、數量、周期），使得庫存既可以最大化滿足用戶需求，又能將庫存周轉時間控制在一定范圍內，降低企業庫存風險。

三、零售行業如何搭建數據模型，進行數據運營？

1、BI產品輕松助力門店管理

利用Smartbi數據分析軟件可以輕松進行門店綜合評測，掌握門店營銷情況。另外Smartbi還增加了百度地圖模塊，可以將自己店鋪的位置信息標注在百度地圖，同時獲取百度的POI數據，或者其他渠道購買數據，導入到BI中，標注在地圖中，輔助選址、分析競爭對手情況。

2、商品分析實現利益最大化

不同的商品決定了不同商店的命運。商品在賣場中不是孤立的，不同商品在銷售中會形成相互關聯關系。根據商品之間的關聯關系進行商品位分配，將大數據做小，進行精細化分析，根據商品的PI值，購物籃系數，再將商品進行關聯促銷，實現利益最大化。

3、細分客戶群體，實現精準化運營

在制定營銷策略時，我們應針對不同的客戶推行不同的策略，實現精準化運營，以期獲取最大的轉化率。RMF分析可以通過客戶分類，對客戶群體進行細分，區別出低價值客戶、高價值客戶，對不同的客戶群體開展不同的個性化服務，將有限的資源合理地分配給不同價值的客戶，實現效益最大化。

而利用Smartbi這款BI工具可以為營銷活動提供靈活的技術支撐，分析客戶消費特征與商務效益的關系，使運營策略得到最優的規劃；更為重要的是可以發現潛在客戶，從而進一步擴大商業規模，使企業得到快速的發展。

4、財務管理驅動企業發展

財務管理作為企業數據的重要一部分，系統性地提升運營、產品、營銷、供應鏈等場景的預判以及決策能力。從而提升整個企業的數據化運營和精細化管理能力，增強多品牌全渠道的快速響應與中央管控能力。

5、人員分析促進產品價值最大化

因為門店端需要提供有溫度的服務，沒時間去消化數據，所以對于門店端的數據應用應該是越簡單越好，最好能夠直接告訴業務人員該怎么做。

Smartbi不僅操作簡單、分析靈活、而且響應速度快、能夠實現自助分析。讓業務人員可以有更多的時間專注業務場景本身，促進產品價值最大化。

17年前，非典爆發，低滲透產業驟然加速，線上交易崛起，成就了阿里巴巴、京東等電商航母；17年后，零售業同樣可以充滿期待。未來時代的零售巨頭將在這場疫情中經受洗禮，涅槃新生。

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