未来零售数字化白皮书-数字化驱动价值回归

1、 HYPERLINK / 未来零售数字化白皮书 HYPERLINK / 数字化驱动价值回归前言随着物联网、大数据、5G和人工智能等新兴技术的高速发展，科技驱动对零售企业的经营模式与理念产生新的挑战。传统的生产关系、供需渠道、经营模式渐渐难以适应消费者新需求。以消费者为中心的万物互联产生了海量数据，如何有效采集、管理以及使用这些数据，如何通过数据重构人货场关系，如何通过数据驱动业务增长成为摆在零售行业经营者桌面的重点话题。为了帮助企业迎接新环境的挑战，华为和安永联合发布本白皮书，从消费者与渠道、商品与品牌、门店与服务、数据与使能多个维度深度探索消费者全生命周期服务提质增效，构建新的竞争体系，回归

2、客户服务价值本源。目录后疫情时代零售行业概览线下零售仍占据市场主导地位，拓展全渠道成为零售企业发展共识消费者普遍认为，体验对消费决策至关重要个性化、多样化的消费者需求带来供应链的改变很多企业都在数字化转型，但取得突破的较少数字化驱动零售全方位增长品牌价值体验是用户核心消费动机营销数字化帮助营销效率倍增商品数字化孕育超级产品的诞生空间数字化助力未来超级门店建设超级导购与超级服务打造全链路数字化消费体验的解决方案回归客户本源的战略愿景重塑围绕客户价值建立完善的体验数字化管理体系建立面向未来的数字化商品体系扎根消费者营销，夯实深度运营基础通过数字化门店突破运营时空壁垒，探索数字场建设与呈现建设企业级

3、的全域数据综合治理体系基于云基础设施建设数据治理体系的数据底座协同生态合作生态，全方位加速数字化转型5华 为 x 安 永数字化驱动价值回归01后疫情时代 零售行业概览线下零售仍然占据市场主导地位移动互联网灵活的消费者触达手段，丰富了消费者的购买渠道，也帮助品牌全方位感知消费者，促使线上零售总额持续增长。社会消费零售品销售总额统计显示，近年来线上零售的增速逐步 放缓，线下零售在真实体验、即时满足等方面具有特殊的优势等原因，占比仍然占据市场主导 地位。虽然我国网购电商规模增速已呈现放缓趋势，但以新中产及新生代人群为代表的消费群体已经养成网购习惯，随着疫情防控常态化，拓展线上渠道触点对于零售企业而言

4、势在必行。新消费群体对购物渠道的偏好37%48.00%15.00%网购 实体店两者兼有数据显示，约一半的消费者会选择同时在线上线下了解、消费品牌和产品。消费者的购物旅程 早已不局限在单一渠道。所以我们观察到“建设全渠道”被大多数零售企业列为未来发展的重点。1200002015-2021年中国实物商品网上零售额及增速（单位：万亿元人民币，%）10804235.00%2021年我国实物商品网上零售额10.8万亿元人民币，占社会消费品零售总额的比重为 24.5%，而线下实体店消费品零售额33.3万10000031.60%28%26.20%8523925.40%9759030.00%14.80%025

5、.00%亿元人民币，占比75.5%800006000040000200003242341944548067019824.50%75.50%19.520.00%15.00%12%10.00%5.00%020152016201720182019202020210.00%网上零售额（万亿元）同比增速（%）线上线下数据来源：国家统计局以注重消费体验的“Z世代”人群的消费习惯推动零售行业来到了围绕消费者体验为中心的数字化全场景零售的新赛道伴随00后逐步走向职场，新生代消费群体购买力日益增强，据商务部研究院2020年发布的数据显示，“Z世代”人群在总人口中占比接近四分之一，已然成为消费市场的中坚力量。市场

6、竞争白热化，价值体验愈发成为消费决策的关键因素。随着消费世代的更迭和消费习惯的 变化，当代消费者不再局限于追求“产品”和“服务”。个性化、社交化、品质化的主流消费需求 催生着消费场景的重构和创新，而能将多元丰富的消费场景串联起来的关键因素就是体验消费。根据安永智库调研数据显示：86%的客户愿意为更好的体验额外付费。72%的客户会跟6个以上的朋友分享一个愉快的客户体验。卓越的体验可以体现在消费者 的全生命周期中，从“种草”、 购买、复购再到裂变，每一个 消费节点所产生的数据都可以 通过提升消费体验获得更高的 价值资产，映射到顾客留存率、复购率、推荐率等业务层面指 标上。通过人群大数据分析、人工智

7、能等数字化手段为消费者提供更贴合需求的产品及服务，并从物理感官和内心情感上与消费者产生交互，可以有效引起消费共鸣并与消费者逐步建立起深度链接。品牌通过对消费者生命周期的挖掘可以在产品和服务的基础上创造卓越的体验，带来基于不同消费场景和消费链路的附加价值。体验型企业的优势领先1.9倍领先1.7倍领先1.4倍客户重复购买率客户留存率客户满意度数据来源：安永智库柔性供应链打破原有传统的渠道运作方式，以消费者需求牵引各环节动态参与，能够更快、更灵活 地满足市场及消费者。品牌商应及时通过数据驱动，感知消费者的需求，不断调整研发、采购、生产、销售、物流等业务环节，持续不断地敏捷迭代，快速响应市场。可见性是

8、构建柔性供应链的基础，将敏捷注入价值链中，强化执行力弹性 =可见性+ 敏捷性嵌入端到端的可见性，情景模拟和风险监控设计全方位的敏捷网络 确保可替代的供应来源建立具有韧性的运营模式和团队建立可靠和安全的供应链可持续性=客户仓储物流生产商供应商终端客户配送品牌商供应商终端承包商客户销售渠道流量平台下一步敏捷的和网络化的生态系统客户渠道物流仓储生产供应线性协作，灵活度低，客户服务成本高当前环境+社会+治理确保可持续的和多样化的供应来源确保可追溯性、可见性和信息 披露 推动价值链碳减排在商业模式中引入循环思维评估新的税收和激励措施对可持续供应链的影响领先公司现在在做什么?行业领先公司正在通过有针对性的

9、行动来解决供应链挑战，比如提高可见性和控制能力，提高对风险的认知，在端到端的生态系统中提升改变的灵活性、敏捷性和响应能力。1嵌入端到端的可见性，零售情景模拟和风险监控模拟零售供应危机情景执行事件响应的可见性解决方案启用零售数字化孪生模拟方案2设计全方位的敏捷网络部署一个分布式的零售订单管理系统 (DOM)重新评估零售供应链的战略架构激活从取货到送货的全方位能力3确保可替代的供应来源识别并匹配关键零部件和其供应商建立供应商风险计划评估和开发多层次的供应商可见性4建立韧性的零售运营模式和团队定义未来的劳动力和储备员工(超过5年)确定所需的零售新技术和技能将解决问题的心态融入到工作方式中5建立可靠和

10、安全的零售供应链定义双重方法的网络安全策略优先考虑跨生态协作范围引入网络安全风险管理人才企业数字化转型道阻且长仅将数字化当作工具把数字化转型仅仅看作工具和系统的建设，忽略了战略定位、商业模式和组织机制的变革，其中最为挑战的是组织变革。生产关系不匹配在数字化转型的过程中，部分企业没有重点重塑业务模式，尤其是交易架构和利益相关方利益重分配的问题，没有实现自上而下由内而外的共赢和目标统一，导致数字化转型的阻力重重，流于表面。缺乏专业的人才数字化转型对团队的专业能力要求和以往位置经营时代有较大差异，没有足够重视 人才能力的迁移、专业人才和能力的提升，团队缺乏足够强的学习能力和迭代能力，导致竞争处于弱势

11、。贪大求全，盲目冒进数字化转型是长期的系统性工程，数据资产和用户资产的积累需要时间和持续的投入，没有制定合理的预期和目标，没有明确的路线图，贪大求全也会导致数字化转型的失败。忽略用户体验我们同时也观察到，部分企业忽略用户感受的无效转型，简单粗暴的硬性指标目标驱动数字化转型，缺乏有效的精细化运营指导，短期数据上好转，但由于客户体验差，口碑下降，不仅浪费了资源，且对企业和品牌的实际损伤更大。10华 为 x 安 永数字化驱动价值回归02数字化驱动零售全方位增长数字驱动全方位增长随着时代的发展与技术的进步，“Z世代”对于消费的行为和态度正在发生根本性转变，同时这些行为和态度正在从主流消费群体出发，逐渐

12、影响不同年龄段、不同消费能力的消费者。虽然行为和态度都在发生转变，但是我国从计划经济到商品经济，再到服务经济和体验经济，人们对于美好生活的向往是不变的。价值超级达成度品牌沟通接受度场景舒适度线上消费者五维体验模型线下零售品牌 Super5 超级突破超级超级内容门店服务感知度产品满意度超级超级导购产品如今，全渠道已成为零售品牌未来发展的共识，我们从消费者需求出发，总结了零售品牌全渠道体验的五个基本维度，而这五个维度也体现了当前消费者的消费决策因素。通过对这五个维度的数据挖掘与研究，也就不难发现品牌的应对方式与解题思路。品牌价值体验是用户核心消费动机价值体验代表了品牌利益承诺与用户预期之间的匹配程

13、度，它是由品牌影响力、产品价值、服务体验三方面共同决定的品牌核心价值是品牌资产的主体部分，它让消费者明确、清晰地识别并记住品牌的利益点与个性，是驱动消费者认同、喜欢乃至爱上一个品牌的主要力量。在零售行业，随着中国消费市场的不断升级，用户需求越来越细分化，不同的用户对于购物体验有着完全不同的偏好和需求。品牌可利用自有数据以及第三方数据进行分析洞察，针对他们的需求做出相应的价格设置与品牌承诺。和对其开展精细化的运营树立在他们心中的品牌形象内容和消费地点等数据的抓取并形成用户画像利用客户消费订单 加深对用户的了解通过获取会员数据建立对客户感知目前绝大多数便利店品牌搭建了会员体系助力用户管理数字化最终

14、借助会员体系，通过数据的收集与分析建立客户忠诚度。 示例 便利店行业通过数据驱动全域数字化营销，转变营销模式，提高营销效率如今我们处在一个用户主权的时代，不同于传统宣贯式的营销模式，每一个消费者都有自己的文化环境和生活圈层。所以不论是B2C的传统沟通方式，还是利用KOL（关键意见领袖），核心用户C2C的口碑 “种草”交流，数据都是越来越重要的生产资料。领先企业以全域采集的消费者行为数据、自身平台数据治理和消费者主数据为基础，通过数据驱动全域数字化营销，建立全面的消费者标签及画像，深度消费者数据洞 察，制定针对性的营销运营策略，实现货与人的精准匹配与推送，高效提升转化率。数字化营销识别客户产生的

15、浏览及消费轨迹进行分析形成消费者多维度标签和画像提供更为丰富的经营策略着力打造智能化新商场， 实现人与货的精准匹配以及效率的提升。 示例某大型快餐连锁品牌合在餐饮行业整体下行的2021年实现逆势增长，全国范围内新增1232家门店。通过和消费者近距离的互动了解消费者的喜好并针对性的推出爆款产品，以“热点+产品”的组社交手段和工具很多关联二创作品都有突破百万的播放量。定期推出相关文案并席卷各大社交平台，甚至热点+产品通过其良好的社交聆听手段和工具，抓取当下最时兴和核心消费人群最感兴趣的话题，每周结合消费者的洞察和深度的用户运营，爆款创新的成功率将大大增加，敏捷化产品创新可以得到深度应用传统渠道模式

16、下从研发、计划、生产、分发到上市销售，周期长、成本高、市场反应慢，容易库存积压。企业面临着从传统渠道经营模式到柔性供应链模式下的战略转变、各流程“数据孤岛”打通等痛点。商品数字化打通商品流通各环节数据，提升信息流转的及时性与准确性，实现资金流、物流和信息流的实时可视可管控。通过数据驱动供应链决策，达到以消费者个性化需求驱动的产品设计与快反化高质量生产的目的。 示例某新锐美妆品牌通过抽样对比的方式寻找产品优化方案缩短至3-4 周。对比某国际品牌8-16个月的推新周期，获得了巨大的时间、成本以及成功率优势。 用数字化手段收集私域用户反馈将美妆新品研发周期品牌在私域搭建尝鲜种草团线下泛零售进入多元化

17、业态和消费者沉浸式体验共同高速发展的局面线下泛零售进入多元化业态和消费者沉浸式体验共同高速发展的局面。部分企业制定贴合购物中心定位的主题营销，打造独家IP（知识产权），形成了独特定位；同时打造了消费者沉浸式购物和体验场景，达到了差异化竞争的效果。近年有更多品牌积极踏入生活方式领域，以跨界的内容与场景打动消费者，一个优质的消 费场景可以大大增加顾客的逗留时长并影响做出的购买决策。如今的门店及线下消费场所 早已不仅仅是一个陈列商品的地点，而是一个集购物，服务和文化于一体的消费体验空间。通过生活方式的渗透可以更大规模增加品牌与用户触点，同时获取更多的线下数据。另一方面，对于空间数字化还可以对内进行降

18、本增效，提高门店运营效率。无论是帮助零售门店进行动线优化、选品优化；还是提高收银结算效率，减少店员重复性工作；释放的生产力可以更多的投入以门店为中心，覆盖周边更广区域的线上空间的运营。比如门店直播与社区团购。私域运营智能标签/分群智能终端数字化营销客户360画像数字化 大数据选址新兴技术电子价签门店数据中台云店智能运营智能客服智慧物业消费者价值高效决策：消费决策不受门店位置以及营业时间限制，获得相同品质的产品或服务无缝体验：消费者从出门到门店停车购物、线上信息化与实体门店实体服务的全旅程无缝体验优越感传播：优质的服务与体验为消费者提供优越感传播的话题以及内容门店经营价值高效连接：客户数字化营销

19、体系形成门店与消费者的直接连接，构建私域运营基础敏捷运营：数字化的工具、平台、 数据为门店运营提供敏捷化的支持，快速响应消费者以及品牌商户需求降本增效：信息化、智能化提升门店的经营管理效率，降低能耗、人力的经营成本品牌商户价值数据洞察：门店为商户提供行业、门店的客户数据、交易数据、行为数据分析洞察高效转化：门店为品牌商户提供数字化营销工具或服务，提升品牌的客户运营效率营业能力提升：线上信息化服务拓展商户的销售时间以及空间 ，智能化提升服务效率公司管理价值数据资产积累：会员及行为数据、门店营收及精细化成本数据、商品及交易数据等精益运营：实时查看门店状态、全链路运营数据，集合外部数据分析，及时调整

20、经营策略业务创新：了解消费者，数据驱动业务的持续创新决策以及创新效果的精细化分析 示例某大型连锁电器零售企业用，实现了70%的运营和管理效率的提升。智能陈列人工智能通过运用技术手段，将线上线 下进行有机融合来实现门店数字化，在“开店、进店、逛店、离店”四个环节中，实现消费者体验及多种业态门店的数字化升级。通过多种AI算法的运智能调价离店逛店大数据智能选品进店空间数字化模式物联网开店智能进销客户需要的是在恰当的时机，出现恰当的服务服务是越尊贵越好吗？答案是否定的。随着对用户精细化运营能力的提升，用户画像颗粒度越分越细。同时，CRM（客户关系管理系统）中的客户资料如何帮助导购进行沟通和服务也是一个

21、重要场景需求。领先企业通过有效的私域运营对整个消费者生命周期价值深度挖掘，打造会员积分与权益体系，增加品牌企业和消费者之间的互动与交流，提升消费者忠诚度，持续形成优质的会员数据资产沉淀，为企业的精细化运营夯实基础。示例某大型国有连锁零售企业平均每年增长 42%。GMV（商品交易总额）每年增长66%，线上近五年数字化会员平均深度运营私域，赋能品牌导购扩大销售。企业融通线上线下触点以及社交触点，提升门店与消费者的沟通时长及频次，深度运营私域流量。以“实体门店+私域运营+私域直播”为绑定组合的运营模式，多点对面触达消费者，深度运营。私域直播私域社群实体门店运营模式随着数字化的逐步深入，企业也加强了消

22、费者全场景的数字化创新体验服务能力。智慧停车 将无线通信、移动终端技术、LBS（基于位置的服务）技术、XR（扩展现实）技术等综合应用于停车位的采集、管理、与导航等服务，通过提供停车资源的实时更新、查询与导航等功能，实现了停车位资源利用率最大化、空置最小化、匹配合理化和服务一体化。智慧收银 消费者离店时智慧收银基于消费者行为数据的应用，借助收银终端的交易数据交换，通过推送电子账单及关联服务信息至消费者，实现互动消费体验，提升数字化创新服务能力。17华 为 x 安 永数字化驱动价值回归体验经济提出近30年，至今仍在探索阶段是因为它在等它的另一半“数字化”。借助数字化技术与旅程管理能力，品牌即可根据

23、自身优势和特色寻找业务创新增长突破点。同时伴随数字化水平成熟，才能真正让品牌插上体验的翅膀，逆风增长。小结18华 为 x 安 永数字化驱动价值回归03打造全链路数字化体验的解决方案打造全链路数字化体验的解决方案打造全场景零售新模式，强化零售“五力”，驱动行业价值回归1 企业应该从业务战略和数字化战略两个方面重塑战略愿景，通过全 域数据采集、全场景数字化服务、全链路数字化管控等手段，以实 现全周期数据驱动增长的关键数字化目标，构建全场景零售新模式。2企业通过打造零售稳增长5力模型，增强产品力、营销力、渠道力、供应力和服务力等5大方面的能力，构建一套全新的竞争力。后疫情时代和数字化时代叠加下，零售

24、业亟需探寻不确定中的确定性，把握增长的底层逻辑。以消费者为中心，向消费者提供更好的价值是零售不变的逻辑，零售业需要回归价值本质，一个真正比拼企业硬实力的时代已经开启。从源头创造价值以消费者为中心向用户交付价值产品力营销力渠道力供应力服务力更好产品更快发现更易购买更快获得更优体验全面数字化转型战略愿景数字化战略生态战略业务战略一顶全域数据采集全场景数字化服务全链数字化管控全周期数据驱动增长统一的数据底座和业务共享平台数字化商品数字化门店消费者营销与深度运营N场景分布式云基础设施双平台一底回归客户服务本源的战略愿景重塑顶设层面企业应该从业务战略和数字化战略两个方面重塑战略愿景。以消费者为中心，回归

25、客户服务本源，围绕消费者全生命周期的需求满足是业务战略的重中之重在数字化战略层面，企业应该利用AI、大数据、云计算等新兴数字技术，以数据驱动运营转型，制定符合自身特色的数字化战略。通过建立变革委员会、创新工作坊、头脑风暴、沉浸式培训等形式，将数字化理念进行逐层灌输，培养数字化文化承接层面围绕商品、消费者和门店三个关键因素，通过数据驱动，结合品牌定位规划，通过全域数据采集、全场景数字化服务、全链路数字化管控等手段，以实现全周期数据驱动增长的关键数字化目标全域数据采集通过采集会员、交互行为等客户数据；品牌商户客 流、商品等商户数据；交易信息、流水等交易数据；水电煤等经营数据；行业密切相关外部数据等

26、全域 数据，构建数字化基础全数字化目标周全场景数字化服务期数打造数字化成本管理、数字化招商合作、数字化场据地管理、数字化商户运营、数字化客户运营、数字驱化物业管理等，实现全场景、全生态的数字化服务动增长 全链路数字化管控布局多元化营销渠道，线上线下一体化运营，覆盖近、远现场，以消费者为中心，全链路激励转化，从新客到老客，从复购到联购，打造全渠道、全场景、全链路的数字化管控体验管理的核心能力在于客户旅程管理能力与体验数字化能力对于2022年，唯一可以确定的是“高度的不确定性”，新冠肺炎疫情、供应链、员工变动，以及客户需求的变化等等这些因素叠加在一起，将迫使组织进行大量的调整。在这种环境下，企业必

27、须改造传统的以稳定性为导向的运营模式，使组织能够更快地感知和响应消费者感受与市场变化，这一层面的敏捷性将在很大程度上依赖于企业的体验管理能力。我们知道，所有敏捷的实践都需要建立在对现状精准洞察的基础上。零售数字化上半场，大多数企业都对数字基建有所投资，但对消费者主观感受的洞察和管理投资相对较少，随着新消费群体的崛起与消费理念的变化，体验管理的重要性愈发凸显。体验战略目标&愿景核心能力旅程管理体验数据化价值达成消费者对于品牌价值的预期与品牌承诺价值之间的匹配度营销沟通公域B2C的信息传递，公域 C2C口碑传播，私域B2C2C传播裂变产品体验数据产品（触点）体验物理产品（商品）体验服务感知售前、售

28、后服务用户运营场景感受场外环境（远场景、近场景） 场内环境（空间环境，动线设 置)运营指标体验指标关注率活跃度进店率提袋率复购率更多愉悦感满意度参与度推荐率接受度更多管理维度关键指标设计优化与创新研究分析与洞察体验评估与测量体验定位&落地实施路径1234实施流程要素基础 体验管理组织 客户体验文化 体验管理技术体验管理核心能力在于客户旅程管理能力与体验数字化能力。在目前这个触点爆炸化，内容 粉尘化的融媒时代，客户的旅程呈现出复杂、跳跃且不统一的现象，在品牌当前“种割一体、品效合一”的目标下，对品牌的客户旅程控制和管理能力提出了新要求。One-X模型One-X模型揭示了体验数字化和体验管理的价值

29、与运行逻辑，客户体验首先会关注客户所能感 知到的价值，从客户价值出发构建与品牌承诺相符的统一全渠道体验，帮助客户达成目标价值，在关键触点/场景以触发式打分的形式做敏捷调研。以业务为中心建立统一的数据/系统架构数据生命周期管理统一的数据和技术架构价值传递统一的前端用户体验围绕消费者生命周期，建立全渠道体验治理框架消费者生命周期价值DLMCLV统一体验，统一架构，为业务、生态伙伴和消费者提供支持统一技术架构，维度标准，分析算法跟踪并度量体验与商业效果，追求客户价值的提升结合会员的福利体系，及时获取客户体验和态度数据，同时广泛在电商、社交、内容等平台抓取客户评价，利用NLP（自然语言处理）技术分析V

30、OC（客户之声），获取实时的消费洞察结合运营数据建模，分析并判断客户动机与偏好。运营数据与体验数据分别回答了前端业务“发生了什么”与“为何会发生”两个重要的问题。通过二者的融合，为品牌持续优化业务模式、产品服务等一系列决策提供方向和支持同时，客户价值也形成了推动业务转型的抓手，推动后台建立统一的技术架构、统一的数据结构来传输、清洗、管理、分析各类数据。为业务、生态伙伴和消费者提供卓有成效的支持，最终得出准确的消费洞察，提出明确的优化方案，形成完整的价值闭环商品数字化是实体零售企业转型过程中最难逾越的一步多业态的商品、服务以及大量非直营的商业模式都会为商品数字化带来巨大挑战。商品数字化为数据驱动

31、人货场的关系重构提供坚实基础。更完整的商品数据维度产生更精准的客群画像，配合数字化营销体系，为消费者带来更好的购物体验。数字化商品体系商品主数据管理供应链数字化库存数字化交易数字化物流配送数字化商品数字化的第一步是主数据统一管理。商品统一主档的建立，创建并维护商品数据的一致性、完整性、相关性和精确性是保证数据分析洞察可靠性的基础。比如：统一的品牌编码、供应商编码、店铺信息编码、商品主档编码、年份季节编码、颜色、尺码、区域编码等等。商品数字化的第一步是主数据统一管理。商品统一主档的建立，创建并维护商品数据的一致性、完整性、相关性和精确性是保证数据分析洞察可靠性的基础。比如：统一的品牌编码、供应商

32、编码、店铺信息编码、商品主档编码、年份季节编码、颜色、尺码、区域编码等等。以商品交易数字化为中心，打通产销链，实现高效协同。销量预测动态供货降低成本通过物流配送数字化提升客户体 验，打通供应链、库存数据及服 务并进行数字化、基于大数据和 AI做动态分析，实现销量预测、 柔性供应、动态供货、智能补货、产销协同等，为降低仓储物流成 本，提升供货调货效率、打造爆 品提供坚实基础。有效解决传统 人工经验决策情况下导致的销量 预测不准确、物流成本高、补货 调货效率低等问题。完善消费者画像基于消费者旅程增强全渠道互动场景数据采集，充分利用线上线下高频场景和触点打造丰富的数字化场景010203040506线

33、下试用线上交易平台社群线下门店导购线上客服直播例如车位预约查询、场内轨迹、门店XR营销互动、品牌搜索和导航等，全面捕捉客户行为相关数据。通过采集客户行为数据，以用户基本信息、用户行为信息、交易事实与偏好等数据为核心对象，将采集的数据以单一用户ID（身份识别号）进行关联，同时进行有效的客户洞察，建立特征及偏好类标签信息，完善客户画像。全域数字化营销从公域与它域引流至私域运营管理形成完整的管理闭环。为了保证用户的消费与裂变，企业 需要在私域运营的各环节对消费者进行细致的洞察，对消费者进行分群精细化运营。依托客 户数据管理、内容管理、自动化营销、社群运营管理等工具实现私域内流量数字化运营管理。以矩阵

34、运营和头部IP运营相结合的方式，打造工业化内容生产能力。通过对内容投放效果进 行数字化监测，进一步指导内容创作策略，实现完整的管理闭环。基于消费者洞察的私域运 营提升客户活跃度，促进客户更快种草拔草，形成消费者全生命周期运营，实现长效转化。当前企业的核心竞争力是什么庞大的活跃会员群体企业需建立起强大的生态合作体系，在符 合监管要求的前提下，通过数字科技手段 与合作伙伴进行数据合作，接入外部平台 获取第三方的公域流量的同时，将自身积 累的数据与生态合作伙伴的数据相互融合，获得维度更为丰富、标签更为精准的会员 数据资产，以支撑建立更全面的消费者洞 察，协同双方会员积分权益体系实现消费 者的全域数字

35、化营销和智能化管理。80%线上线下良好的互动良好的品牌形象良好的品牌合作关系经验丰富的运营团队67%60%60%57%0%20%40%60%80%100%数据来源：中国百货商业协会2020零售业会员运营报告打造涵盖空间数字化运营管理、消费者数字化服务的门店数字化装备体系通过运用新兴科技手段，将会员、商品、订单、门店经营管理等数据与流程整合，提供数字化、场景化服务，实现线上线下融合的数字化体验。打造涵盖拓展销售服务能力，以科技驱动门店运营管理效率提升的综合解决方案。依托数字化门店的数据资产沉淀，结合大数据能力、数据智能分析能力、快速迭代能力实现门店“千人千时千面”的服务能力。探索数字场建设与呈现

36、基于物理场产生数据.门店建设品牌商户管理门店运营管理数字场作为物理场的延伸，当前 阶段以云店、公众号、社群等形 式在消费者端展现。数字场突破 线下门店运营的时空限制，通过 高频服务场景持续增加客户交互、转化数字化会员，为客户提供持 续优质的产品及服务，沉淀数据 资产，为数字化运营提供血液。同时数字场可以通过AR、VR等 形式提供优质科技体验，形成物 理场个性化数字化运营手段，吸 引到场客流同时增加消费者互动 数据积累，赋能商户的高效运营，为即将到来的元宇宙时代打下坚 实的基础。构建孪生的数字场客户数据商户数据门店经营数据数字经济时代，科技助力门店经营链路数字化升级，数据驱动客户体验、业务模式及

37、运营效率提升。零售企业需以门店装备数字化和运营数字化为基础，开展数字场甚至元宇宙场等探索建设与呈现，提升数字化创新能力，以数据与科技驱动“人货场”的闭环。我们认为零售品牌企业作为非数字原生企业，实现数据赋能的关键要素之一是在现实世界的基础上构建一个跨越孤立系统、承载业务的“数字孪生”的数字世界。通过在数字世界汇聚、联接与分析数据，进行描述、诊断和预测，最终指导业务改进。在实现策略上，数字世界一方面要充分利用现有IT系统的存量数据资产，另一方面要构建一条从现实世界直接感知、采集、汇聚数据到数字世界的通道，不断驱动业务对象、过程与规则的数字化。IT维度中的数据综合治理体系建设包含信息架构、数据底座

38、与数据服务企业在数据治理的实践中，存在数据治理组织机制不健全、数据治理体系不完善、缺乏数 据战略规划、缺乏标准指导等问题。零售企业要实现数据分析与赋能，需要综合地从流程、组织和IT三个维度着手诊断，全局统筹蓝图规划，并实践落地。数据消费主题联合（中台）企业级数据综合治理体系应该基于统一的规则与平台，以业务数字化为前提，数据入湖为基础，通过数据主题联接并提供服务，支撑业务数字化运营。物理入湖虚拟入湖发布数据标准认证数据源定义数据密级制定数据质量方案以结构化的方式描述在业务运作和管理决策中所需要的各类信息及其关系的一套整体组件范围。资产目录 数据标准数据模型数据分布信息架构基于数据分发、发布的框架

39、，将数据作为一种服务产品来 提供，以满足客户的实时数 据需求，能够复用并符合企 业和工业标准，兼顾数据共 享和安全，包括数据集服务 和数据API服务。数据服务将企业内外部的数据汇聚， 对数据进行重新组织并在尊重数据安全与隐私的前提下，打破数据孤岛，为业务可视 化、分析决策等提供支撑。数据仓库数据湖数据底座数据服务数据服务批量/实时采集两种入湖方式、六项入湖标准五种数据中台联接方式注册元数据明确数据Owner外部数据人力资源供应交付销售内部数据算法模型报告数据智能标签以对象（主体）为中心联接以业务流（事件）为中心联接消费者 智能决策 风控推演供应商合作伙伴员工 实时可视客户 报告/自助分析 数据

40、分析平台数据底座数据治理数据安全与隐私数据质量数据感知数据分类数据体系数据源数据湖 体系建设 借助云基础设施的弹性能力，保障数据服务能力在突发情况下可靠交付数据的价值取决于其可访问性和应用场景。未来大部分数据将来自物联网设备和云端，基于云平台将不同来源不同类型的数据汇集到一起，形成企业最真实的海量数据资源。在云端，还可以实时接收来自企业内外部的各种数据，支撑业务协同。借助云基础设施的弹性能力，保障数据服务能力在突发情况下可靠交付。事实上，所有用于理解、分析和使用数据的先进工具也都将在云上持续演进，并不断开发新能力，例如通过云端的人工智 能、分析方法和自动化等技术处理数据，满足复杂多样的商业场景

41、应用需求。只有在云端，数据 才能实现规模化、发挥敏捷性，从而推动企业再造，拉动业务增长，释放最大价值。“以应用为中心”的云原生基础设施架构，通过数据面的软硬协同和管控面的分布式云操作系统，为企业提供硬核性能、极致稳定、多样性算力、云边端协同的云基础设施NIST（美国国家标准与技术研究所）对云计算的定义，是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需要投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。随着摩尔定律接近极限，通过晶体管密度增加的红利不再，关键技术的工艺正面临

42、着挑战。在这种情况下，无论CPU、内存、存储或是网卡，单个部件的优化将无法满足业务发展诉求。“以应用为中心”的云原生基础设施架构，通过数据面的软硬协同和管控面的分布式云操作系统，为企业提供硬核性能、极致稳定、多样性算力、云边端协同的云基础设施：通过深度软硬协同，实现 计算、存储、网络、容器、安全的全卸载与加速能力。通过分布式云操作系统，实现资源全域调度、动态协商与治理、多样性算力智能匹配等能力，让全域资源供给极优，多样性算力使用极简。在未来，所有的设备、终端、传感器都将是联网的，所有的基础设施和应用都将云化，应用优先上云，并拥抱人工智能，让数据在业务决策中发挥重要作用，全数字化、全云化，实现基

43、础设施即服务、技术即服务、经验即服务。数据底座由数据湖、数据主题联接两层组成，将公司内外部的数据汇聚到一起，并对数据进行重新的组织和联接，为业务可视化、分析、决策等提供数据服务通过在云上建设数据底座，将企业内外部的数据汇集在一起，对数据进行重新组织和联接，让数据有清晰的定义和统一的结构，并在尊重数据安全与隐私的前提下，让数据更易获取，最终打破数据孤岛和垄断。1 统一管理数据打通数据通道 2统一管理结构化、非结构化数据，将数据视为资产，能够追溯数据的产生者、业务源头以及数据的需求方和消费者等确保企业数据完整，监控数据全链路下的各个环节的数据情况，从底层数据存储的角度，诊断数据冗余、重复及“僵尸”

44、问题，降低维护和使用成本通过数据底座实现的能力打通数据供应通道，为数据消费提供丰富的数据原材料、半成品以及成品，满足企业自助分析、数字化运营等不同场景的数据消费需求保障数据安全可控，基于数据安全管理策略，利用数据权限控制，通过数据服务封装等技术手段，实现对涉密数据和隐私数据的合法、合规地消费3 数据存储完整性保障数据安全 4湖仓一体是大数据分析平台的发展趋势数据湖是逻辑上各种原始数据的集合，除了“原始”这一特征外，还具有“海量”和“多样”的特征。数据湖保留数据的原格式，原则上不对数据进行清洗、加工，但对于数据资产多源异构的场景 需要整合处理，并进行数据资产注册。经过数十年的快速发展，大数据处理

45、技术已日 渐成熟，围绕数据仓库、数据湖衍生技术多如 繁星，业界在多年的探索之中，也对未来数据 湖形态有了十个重要共识：充分利用云技术， 支持混合云以及多云环境，支持所有类型数据，结构化、半结构化、非结构化，支持所有数据 时延，批、流、实时，支持包括数据科学家、 数据分析师、数据工程师、报告撰写者等所有 数据用户，支持所有数据用户协作，支持数据 质量、数据保护和合规性，支持多种大数据处 理引擎，支持整个数据管理供应链，在数据管 理供应链中应用AI/ML。湖仓一体成为大数据 分析平台的发展趋势和首选架构。Structured, Semi-structured & Unstructured Data湖