汇纳科技副总裁：新零售赛道关键在于有效利用数据

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2018年，业务创新进入新阶段。与此同时，商业创新伴随着热情背后的认知沉淀和实践积累，以及零售业在2017年后的热情和资本追求。

7月10日，由零售老板内部参考和36 Kr举办的2018商业新生态零售主题峰会在北京召开。16家大型零售商和近千名零售同仁及行业精英齐聚一堂，围绕“零售回报的本质”进行峰会对话和主题演讲，围绕“传统零售业转型升级”和“未来探索新的零售模式”两大主题进行了深入探讨。

在峰会上，惠娜科技副总裁陈静仪以“新数据”为主题，为数据驱动的新零售销售做了精彩的演讲。在他看来，从传统的管理数字到新的管理数字，这是一种从数据收集到数据管理，从面向结果到面向行动的平台，从评估管理到掌握趋势的方式。

惠娜科技副总裁陈静仪

以下是讲话的全文:

大家好，我来自惠娜科技零售部。

刚才，很多案例来自很多成功的企业，背后也有很多应用案例。事实上，他们有一个共同点，那就是一个好的数据驱动平台。我想和大家分享我对数据的看法，包括我们之前接触过的品牌痛点，以及我们对数据未来发展的看法。

正如你在屏幕上看到的，事实上，这些都是数据，特别是在传统企业中，它们有很多数据，这与10年前非常不同。十年前，企业面临着巨大的困难，比如我缺乏数据，我不知道，我不明白，我的业务不清楚。相反，今天我发现大多数企业有太多的数据，他们不知道如何使用它。当我们与顾客沟通几次时，他们会问一个问题。我现在有这些数据，以后怎么用？这确实是一个很普遍的问题，尤其是在新兴的零售业，很多都处于发展阶段，每个人都在摸索发展方向。

许多企业慢慢地密切关注大数据，希望找到一些答案。不管他们是走下坡路还是以不同的方式重组，他们都会面临一个问题，并且找不到他们想知道的答案。

所以最后，我们看到系统崩溃了，他们花费了大量的金钱和时间，却没有达到预期的结果，包括仅仅说一些新的零售公司已经退出了轨道，关键是他们是否正确有效地使用了他们所拥有的数据。

后面有一个大话题，如何在新的零售业中管理品牌和公司的数字？这两个概念不同于数字管理。

在许多传统品牌中，面临着一个大问题，它们的一些数据来源是我们所说的事后指标，而一些是内部交易数据，包括其交易信息和会员购买记录。这已经发生了，我们可以称之为历史数据。是否做出一些尖端的预测确实是一个问号。

另一方面，在企业中，他们也面临着许多数据不可访问的问题。我们称它们为数据岛，包括它们的供应链、库存、存储系统、人事系统和财务系统。很多时候，他们会面临很大的问题，他们不能匹配一些数据，所以他们不能完全看到整个画面应该是什么样子。

最终的结果是我可以根据自己的理解得出一些结论。结论相对来说是片面的。我曾经监督bi的这一部分，这取决于那个人如何看待这个数字。同样的号码放在每个人面前。甲可能看到的结论与乙不同，这将根据他的个人经历和取向来判断。

在新的数据时代，首先，我们认为它是多元化的，这意味着我们不仅要依靠自己的内部数据源，还要参考更多的第三方数据源，因为它的数据更丰富，数据源更全面，可以提供更多不同的维度来参考结论，并展示其结果和方向是否更合理、更符合逻辑。

另一方面，它们都是面向结果的。过去，我们想挖掘大量数据。如何挖掘它？就像采矿一样，前面有一座山。我希望在山里挖出一些有价值的东西，比如DIA或者金子。结果，效率非常低。根据以前的统计，一般来说，一个公司只有1%的有效、有用和有价值的数据是无效的，这意味着99%的数据是无效的。

另一个是它必须提供一个结果。事实上，在以前的一些数据应用中，许多企业花了大量的时间做了大量的争论和辩证。例如，什么样的商品打折，如何打折？在这种辩证中，它在许多情况下不能被认为是一个好的结果。最终，商品管理团队说，或者销售团队说，如果他们觉得这种产品卖得不好，就会打折，或者哪种产品卖得好。很多事情最终都是从退货的经验和个人判断中获得的，所以没有办法建立一个有方向和行动导向的有效系统。

因此，我们说数据创新可以分为三个部分，第一部分叫做技术创新，什么是技术创新？从简单的业务数据到更加关注活动数据，业务数据是面向结果的。我的最终业务量和毛利是多少？活动数据更多的是在过程中。有多少人来过我的商店？它的商店进入率是多少？尤其是最近，有一些顾客特别关注店里的人数。例如，有300人走进一家商店，但是有1000人走进来，或者大约1000人。如果是第一个，首先，你选择了正确的地址开店。第二，它可能是展示非常吸引人，这使得人们路过外面非常喜欢它。如果有10，000人经过，只有300人进来。首先，你的品牌在这方面行不通。第二，人们错了，人们只是路过，而不是那些愿意进来消费的目标顾客。更多的数字可以让品牌更有效、更准确地判断这件事的结果。传统上，有300人，两个商店是一样的。如果再加上一组数字，这个观点就不同了，可以做出很多决定。因为定位错误或者展示不好看，所以可以做出一些有针对性的决定来提高商店的产品效率。

此外，许多品牌更注重商店中的行为，包括它在哪个货架上。之前，惠娜只是做了一个项目，给品牌一个类别转换率。你如何计算它？它在这个架子上花了多少钱，最后又花了多少钱？例如，他卖牙膏。有一天，100个人去牙膏架上看它。那天只有15个人付了钱，货架的转换率是15%。其中，他们可以更多地了解这个产品在这个地方的实际转化率。过去，只有收据显示售出了15支牙膏。这种牙膏是否受到更多或更少的人的关注会影响其他展览。

另外，我想知道我的会员是谁。事实上，有一个误解。许多品牌认为我有会员信息，男性，女性和年龄。我不知道这个房间里有多少人会提供真实的信息，当他们向品牌提供信息和你的会员信息的时候。总的来说，我相信没有人能做到这一点，真正的生育年龄。另一个应用场景，在收银台后面收集人们的脸，可以帮助他绑定收据。这时，他才能真正知道是谁付的帐，是谁付的帐，以及他关注的是什么商品。这可以在整个商品管理中起到非常精确的作用，因为他知道从他的注意力到支付账单到消费的整个过程。

此外，在同一个购物中心有三四个品牌。我如何比较它们？包括我和我自己之间的比较，不同品牌之间的比较，以及我的顾客是否被有效地分开，我们可以看到每个顾客去了多少家商店，我们也可以根据商场的客流量制定一个基准。例如，一位顾客以前告诉我们，我的店很好，增长了10%。后来我们帮他查了一下，商场的客流量增加了30%，所以我告诉他商场不是很好。商场的客流量增加了30%，但你却增加了10%。你肯定有问题。数据源可以为你提供一个更现实的情况，但是只看你自己的数据是有限的。

过去，我们称生产数据而不是生产数据。这两个概念是不同的。生产数据来自现有的erp和操作系统，一些有用的信息从其中被挖掘出来。生产数据的概念是带着目标生产，我想达到什么效果，我想知道什么，然后主动收集这方面的数据。

第三，在数据管理中，后者是一种资产。过去有一种说法，石油就是黄金，未来数据也将是黄金。因此，在数据资产管理中，刚才提到必须有产生数据的主动性和目标，然后如何管理它，包括我需要什么样的数据以及如何共享它。现在很多企业还有一个问号，说如果我的数据与大家共享，会不会有一定的问题？我认为这不是我们是否愿意分享的问题，但这必须做到。他们在英美烟草也有很多数据，许多企业也用他们的数据来改善他们的客户群和商品管理。公开数据不是我个人的愿望，但随着科学技术的发展，这将成为一种必要的行为。流通，数据是如何流动的？刚才提到，许多数据都是孤立的孤岛。数据流通程度越高，其影响就越明显。它的发行量越大，它的游戏能力就越强。在这个系统中，我们应该建立一个包括隐私考虑在内的安全性，这样每个人都可以更好地利用这个数据的能量，在一个共同的平台上给消费者提供最终的体验。

最后一点是应用创新。如前所述，它们都是面向结果的。我知道一些事情，我知道一些事情，但是更多的客户对我现在知道的事情不满意。他会问你，如果你知道你能做什么，尤其是快速消费品，它的生命周期很短。在女装行业，它过去每两周更新一次，每次大约有100个单品。商店里的产品基本上都换了一个多月了。如果这种产品卖得好，我知道该怎么办。他们想更多地了解整个品牌的特点，以及如何根据我的产品和人力进行合作。他目前的趋势和我们预测的趋势不一致吗？如果你看到这种差异，你可以提前警告他，告诉他你的商店可能有问题。我的前首席执行官告诉我，零售业是一个非常注重细节的行业。他不仅在一个地区，他更负责某个商店的某个产品。如何在开发中有效地管理它，必须通过数据给我们一种预测能力。在3000多家商店中，哪家有问题？

主动管理，就像这个例子，实际上意味着在一些商店，我们将使用不同的算法，把它变成一个指标，把它变成一个颜色，绿色，黄色和红色，这意味着我们可以立即关注它，绿色不能看它暂时，这样我们可以很快找到这些问题之间的改善计划，然后保持整体健康。现在我们可以用手机了，因为现在我发现我们很多客户用手机比用pc多，现在高管们都坐在电脑前，对手机的主动管理也是一个非常明显的趋势。他们还想知道，如果所有的商店都达到最高效率，我应该有多少成就？我损失了多少？这样，管理层可以更有效地评估，我应该关注我的产品效率，我的成本太高，或者我的租金太高，这样我就可以专注于提高整个公司的整体利润。

目前，最大的问题在于应用层面。事实上，很多传统企业都陷入了收集和清理的困境，有的被展示出来，应用还比较薄弱。人工智能可以在这方面提供更好的机会。

综上所述，从传统的管理数字到新的管理数字，是一条从数据收集到数据管理，从结果导向到行动导向的平台，从评估管理到把握趋势的道路。我的公司和他的公司有什么不同？我们知道将来要做什么。

我们希望能与更多的品牌和朋友一起发展这种能力，包括自主品牌、数据管理和共享、数据集成。我认为有很多机会可以利用这个技术平台更好地为我们的消费者服务。谢谢你。

来源：央视线