大数据助力中国零售业转型.pptx

IBM商业价值研究院
大数据助力中国零售业转型
执行报告
业
IBM如何提供帮助?
IBM
研
IBM
(
业
)
业
IBM
业
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1
2015年,IBM商业价值研究院联合ECR中国,针对中国零售行业大数据应用的现状
进行了调研。结果显示,在中国的零售行业,特别是在线下传统零售行业,大数据分
析还处于刚刚起步的阶段。多数企业正在进行大数据的探索并进行相关试点项目。仅
有少数领先的零售企业开始利用大数据应对明确的业务挑战。
从组织结构来看,零售企业大数据分析更多地分散在各个业务部门中,只有不到1/3
的企业有独立的部门负责整体的大数据分析。在已经开展大数据分析的零售企业中,
分析主要集中在精准营销、顾客洞察、商品优化和供应链完善几个方面。
将企业最需要利用大数据提升的业务与已经实施的大数据项目的领域进行对比,我
们发现,提升客户洞察是零售企业最需要利用大数据进一步提升的重点领域。
完整的大数据生命周期包括数据获取和整合、数据分析和根据数据洞察采取行动三
个阶段。零售企业对大数据分析整体表现的自我评价结果一般,特别是在数据分析
和基于数据洞察采取行动方面。同时,企业希望在分析手段方面更加深化和多样化,
如使用预测性、规定性,和认知性分析方法。
零售企业对未来如何利用大数据以及大数据的发展构想可以分为三个层面。
零售企业可以通过对价值链上多方数据的分析挖掘,
提高供应链、物流等方面的运营效率,并利用大数据分析的结果支持领导层决策。
即形成独立的大数据产品,采用免费、出售或合作方
式提供给内外部客户。
对于中国的零售行业,特别是线下传统零售行
业,大数据分析还处于刚刚起步的阶段。企业已
经认识到大数据的重要性,多数企业正在着手进
行大数据探索以及相关项目的试点。IBM认为,
零售企业的大数据分析是与云计算、移动和社
交化紧密结合的系统工程,需要从战略层面系统
规划。零售大数据分析主要应用在智慧的购物体
验、智慧的商品管理和供应链网络,以及智慧的
运营三个领域。大数据分析是零售企业向未来转
型升级的核心竞争力。
业
即部分向平台型企业转型的零售商将利用大数据搭
建企业生态平台,为平台上的企业服务,促进共同的繁荣。
我们认为大数据主要通过以下三个方面帮助零售企业提升自我,创造价值。包括:
1. 打造智慧的购物体验
2. 构建智慧的商品管理和供应链网络
3. 以及实现智慧的运营
具体来说,零售企业大数据分析应用可以归纳为如下几个方面:在智慧的客户体验领
域的全方位的顾客洞察、提升客户服务、基于位置的营销和服务、以及精准营销;在
智慧的商品管理和供应联网络领域的供应链优化和商品优化;以及在智慧的运营领
域的财务管理、劳动力管理和防损/防偷盗管理。
零售企业已经充分意识到大数据分析对其未来业务发展的战略意义,他们需要从这
三个方面规划战略和实施步骤,将大数据分析作为向未来转型升级的核心驱动力。
2
大数据
助零售业
3
我们的调研结果表明,中国零售行业的大数据分析处于刚刚起步的阶段,相当一部分
企业还未开始考虑使用大数据分析,或仅仅进行概念讨论和计划。在少数已开展大
数据项目的企业中,应用范围、方式也处于早期状态,大数据的实践刚刚起步。(图1)
然而,也一部分领先的零售企业已经在利用大数据应对明确的业务挑战。
1.
中国零售业大数据
资料来源:2015年IBM中国零售企业大数据问卷调研及客户深度访谈
13%
21%
13%
21%
17%
17%
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业
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1/3
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调查发现,有35%的零售企业的大数据分析工作分散在不同部门完成,如客户关系
部、销售部、运营部等。各部门根据掌握的数据和自身需求进行相关数据分析,不设
立统一的大数据分析部门。另外有26%的零售企业,数据分析主要由信息和IT部门配
合业务部门完成。信息和IT部门根据业务部门的需求负责数据的抓取、过滤等前期工
作,业务部门进行具体的分析。在被访企业中,只有30%设置设置职能专一的部门全
面负责大数据分析工作。1
业
商
( 2)
在已经开展大数据分析的零售企业中,有接近半数的企业利用分析进行精准营销,如
分类营销、决策支持和营销效果分析等。在分类营销中,有些企业利用大数据分析进
行营销需求挖掘、有些企业对营销目标进行分类和贴标签,后期根据标签筛选特定
顾客进行营销,还有的企业根据大数据分析进行O2O促销。在决策支持中,部分公
司进行营销活动的预测和分析,部分公司利用大数据分析为经营评估等业务提供可
视化的数据支持。
41%的企业利用大数据进行顾客洞察,如打通不同区域间会员管理体系、建立大会员系
统,进行针对性调研,将线上线下数据相结合,利用大数据进行顾客