連鎖零售企業如何利用企業零售商城升級數據化
移動云商城最新消息,連鎖零售企業的發展是以數據化為基礎的。中國連鎖零售企業二十多年時間的快速發展完全得益于數據化。沒有數據化,連鎖零售企業不可能有今天的發展規模。沃爾瑪成為全球百強第一位,大潤發做到了1000億,永輝也做到了500多億,沃爾瑪、家樂福等很多的企業已經實現全球化發展,711已經在全球有60000多家門店,他們都是靠的數據化。二十年前連鎖零售企業的數據化信息系統,絕對是領先于其他行業的。連鎖零售企業如何利用企業零售商城升級數據化?
但是,講連鎖零售企業的數據化需要升級,需要進化,需要迭代,需要變革調整,需要適應互聯網的發展環境,構建新的數據化信息系統體系這也是迫在眉睫的現實。
連鎖企業的數據化架構建立的時代,是互聯網還沒有高速發展的時代。當時的網絡沒有今天這么發達,云計算也沒有今天這么發達。當時的算法技術、大數據技術、架構技術也沒有今天這么先進。
所以當時的連鎖企業數據化架構,信息系統模式大多是基于企業私有化的模式,是按照當時的環境,搭建的靜態化的數據系統架構。企業的信息系統更多的是解決企業的數據記錄、計算的問題。企業的信息系統更多的是優化了企業的流程效率,把以往靠人管理、靠人工負責的工作納入到計算機信息系統管理。
當時的連鎖零售企業也想把企業所有的門店都能夠實時鏈接起來,沃爾瑪還發射了企業的同步衛星,但是由于受當時的網絡通訊技術的限制,更多的企業還是無法實現實時與同步。
當時的線上電商剛剛開始初露萌芽,所以零售企業的信息系統主要還是以線下門店管理為主的定位。
其實線上的數據化過程,更多的還是借鑒了連鎖零售企業的模式架構,譬如目前電商的商品分類,與零售企業的商品分類如出一轍,完全一樣。只是電商更多地結合了互聯網的理念,運用了線上的手段,發揮出了線上的優勢,譬如把所有交易環節運用網絡打通的優勢,特別是基于線上的特點,與顧客實現鏈接的一大優勢,并借助數據積累的優勢,實現了大數據環境下的數據挖掘、整理。走在了零售企業的前頭。
其實零售企業是普遍嘗到了數據化的甜頭,大多企業也是非常重視數據化管理的。很多企業都有龐大的數據化管理團隊,很重視數據化的管理與應用。
最主要的問題,是在互聯網快速發展、特別是移動互聯網快速發展的大背景下,連鎖零售企業的信息系統迭代速度落后了,沒有能夠及時跟上互聯網的發展。理念沒有及時變,模式沒有及時變,架構沒有及時變、定位沒有及時變。
所以,在目前已經高度互聯網環境下的今天,連鎖企業的信息系統對支持企業適應網絡時代的需求明顯滯后。
理念需要變,需要構建基于互聯網環境的新的企業信息系統;模式需要變,需要構建基于顧客管理、用戶需求為主線的新的企業信息系統;架構需要變,需要構建基于云計算模式的企業信息系統;定位需要變,企業的信息系統需要能夠支持企業不斷創新、模式變革,需要由管理型的信息系統,變革為用戶服務型的信息系統。
未來的企業都必須要成為技術型企業。信息系統要成為企業變革創新的主要支撐。未來的企業都要靠信息技術支持。企業的信息部門不能觀念保守,要敢于突破,要走在變革的前頭。不能還是管理的思想,不能成為企業模式創新、零售形式變革的制約因素。
數據化對于連鎖零售企業的價值與意義毋容置疑。從未來來看,搭建更為完善的、適應網絡時代的信息系統,實現企業網絡數據化管理、移動數據化管理,將會為企業的發展奠定更加堅實的基礎。
連鎖零售企業如何利用企業零售商城升級數據化以下幾個方面突破:
一、顧客的數據化
顧客的數據化是當前零售企業最迫切需要首先突破的。
顧客資源已經是零售企業的最重要資源,流量零售將是零售變革的重要方向,打造顧客價值將是未來零售經營的核心。
當前,對大多連鎖企業來講,沒有實現顧客的數據化是經營最大的缺陷。
實現連鎖企業的數據化當前最迫切的是首先實現顧客的數據化。實現顧客的數據化,對零售企業來講是最有價值的數據化變革。
企業需要構建以顧客為中心的企業信息系統,調整構建以經營顧客為中心的新的經營體系。
零售企業,必須要實現顧客全注冊,把所有顧客變成可鏈接、可描述、可互動,把顧客的基本特征可畫像,把顧客的需求軌跡、動線可記錄,最終為有效經營顧客提供重要的數據支撐。
實現顧客數據化的目的是打造顧客價值。也只有實現顧客的數據化才能更加有效地打造顧客價值。
二、實現基于網絡模式的數據化
網絡時代,企業的數據化必須要適應網絡時代的要求。
鏈接與實時是網絡時代的主要特征。通過鏈接與實時可以產生極高的效率與價值。
所以在目前環境下,企業的信息系統必須要實現全鏈接,實現企業內部與外部資源的鏈接,實現企業各個用戶的鏈接,特別是要實現與顧客的鏈接。
要實現企業數據內部與外部、各個環節的實時與同步。要把以往的靜態數據模式,變革為動態數據模式。通過這種鏈接、實時、動態數據實現最大的效率提升與最佳的用戶體驗。
三、實現以用戶為中心的數據化
零售企業的數據化變革,特別需要由以往的管理模式的數據化體系架構,變革為服務性的、以用戶需求為中心的數據模式。
企業的數據架構,能夠滿足不同內部用戶、外部用戶的需求,能夠圍繞不同的用戶需求提供更多的數據支持。
由以往的用戶圍繞系統走流程,變革為數據可以更智能、更方便、更系統的支持用戶需求。使企業的數據價值得到更大的發揮。
四、場景數據化
零售由目前的品類管理模式,變革為場景模式是重要方向。
企業的信息系統需要做變革調整,企業的品類數據要能夠支持企業場景模式的變革需要。
要把所有的品類數據、商品數據增加更多的場景屬性,要通過對目標消費者的需求數據分析,支持構建更多的滿足目標消費者需求的生活場景。使零售店的場景改造,更能夠貼切目標消費者的需求。
五、營銷的數據化
互聯網時代,未來的零售營銷必然是在線、精準、效率。
企業零售商城所有的營銷資源、營銷活動在線投放,營銷活動的設計可更加聚焦不同顧客需求,可以實現“萬人萬促”,整個的零售營銷效率變得更有效率,有效消除無效投放,消除資源浪費,使營銷資源得到最大的價值發揮。
六、全鏈路的數據化
零售的數據化要按照不同的用戶需求、按照不同的管理要求、按照不同的業務鏈條打通全鏈路的數據化鏈接。
要打通顧客管理的全鏈路數據化鏈接。從獲客、顧客購買、商品交付、售后服務等各個環節實現全鏈接。使數據產生更大的價值。
要打通各個不同用戶的全鏈路數據化鏈接。包括采購、運營、物流、配送等各個環節,通過記錄各個作業環節的工作效率,實現全流程的數據化管理。
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