零售企业数智化成熟度白皮书：以数智化引擎促增长，探索零售发展新机遇.docx

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　　以数智化引擎促增长 探索零售发展新机遇 一 中国零售行业数智化成熟度白皮书 大咖推荐 身为大数据行业的亲历者，我们深知数据的重要性，也深刻体悟到数据带来的巨大挑战。因 此，我们不懈努力，致力于为企业降低数据成本，提高数据价值。 在Al智能时代的拐点上，我们正携手优秀合作伙伴，通过数据技术的迭代和智能产品的推 出，为零售企业构建自己的智能大脑，帮企业更清晰地评估自身数据的使用能力，以及与 零售行业中等水准的差异，以更深入、更全面的数据洞察，更好地清楚自己和客户，在这场 数据智能与时代发展的博弈中，赢取增长密码。 —朋新宇阿里巴巴集团副总裁、瓴羊CEO 零售行业是拉动消费并促进经济稳步的增长的重要支柱。智能数字化业务时代来临，对零售企业既 带来了挑战，如使用户得到满足的个性化需求、提供超凡客户体验、发挥数据的价值等；也带来了 新的机会，如新的数字化原生代客户、新的数字化产品与服务、新的沉浸式体验与情绪溢价 等。聚焦数智能力、做好成熟度评估是应对挑战，把握商机的基础，也是实现零售企业与行 业转变发展方式与经济转型的引擎。零售行业企业应该与战略伙伴一起合作，从组织动能、资产建设、分析 决策、营销体验、供销协同等五大维度提升数智化成熟度，赢在智能数字业务新时代。 — 武连峰 IDC 中国副总裁兼首席分析师 6 大 数 据 +AI智能掀起的数字技术变革，将成为国家、产业、公司发展的分水岭。零售行业作 为国计民生的重要基础构成，零售企业如能紧随变革步伐，形成正向循环的数智零售模式至 关重要。从底层数据建设到消费的人需求洞察，再到持续交付和构建常态化的客户服务，企业 要一直探索、持续优化，以实现用户需求，塑造数智竞争力。 对于零售企业而言，数智化永远是一场增量革命。 — 安筱鹏阿里研究院副院长 序言 数据要素正在加速重构企业发展与治理模式的新生态。经历了多年的变革，企业已经逐步意 识到数据要素的重要性， “数字化”已然成为企业最重要的发展战略之一。而在人工智能、 大数据、机器学习、隐私计算等智能化技术和智能化应用层出不穷的今天， “数字化”向 “数智化”的转变趋势也越发明显。 零售行业作为国计民生的重要领域和宏观经济的基础构成，是国家和地区经济景气表现的重 要指标，更直接关系到人民的生活成本和幸福指数。在数智化建设快速发展和广泛布局的背 景下，传统的线上线下零售方式正在发生巨大变化，移动化、社交化、直播化的线上电商模 式和社区化、场景化、专业化的线下零售模式正在走向融合、互为引流，在给消费者创造出 一种全新购物体验的同时，也倒逼零售企业不断完善数据治理体系和运营方式，追求创新适 合自身发展的数智零售模式。 零售企业的个性化创新是其培育竞争力的重要手段。通过对数据的高效、合理利用，能够提 升客户画像准确性，在获得更加精准的客户的真实需求的同时，促进个性化产品研发，整合管理触 达客户的多维销售渠道，提升交付效率，进一步改善客户的消费体验，形成数智化建设不断 迭代优化的正向循环。 因此，零售企业需了解自身数智化发展的真实水平，找到发展差距，补足发展短板，携手数 智技术服务商一道，在商业模式、管理细节等方面创新进取，提升自身数智化成熟度水平， 让数据、技术、平台等要素更好地赋能业务应用，实现数智化水平提升，促进自身市场表 现。 在数智化建设逐步成为企业必经之路的今天，零售行业在中国经济波澜壮阔的发展历史中， 始终挺立在业务创新的发展大潮之上。作为能够迸发出更强大增长力量的领域，零售行业给 数智化建设提供了更为丰富的应用场景。领先的零售企业打造完备数智化平台的成功范例， 也将引领更多的零售企业走向数智零售的康庄大道。 Contents 第一章 数智零售时代，抢占数智至高点 01 1.1零售数据为王，企业拥抱数智，赢得数智竞争 01 1.2致胜数智零售，提炼数据价值，构建竞争优势 04 第二章 聚焦数智能力，深谙数智成熟度 07 2.1深谙现状，解构零售数智成熟度 08 2.2深析指标，解惑零售数智差异点 10 第三章 评估数智发展，洞察零售竞争力 16 3.1数智评估结果，定位零售行业现状 17 3.2拆解一级指标，明晰零售数智现状 19 3.3深彻案例，解析零售数智新趋势 28 第四章 企业厂商建议，共建数智护城河 32 4.1行业企业建议：健全组织，定位瓶颈，合作共创，发展平台 33 4.2技术厂商建议：了解需求，洞察趋势，深耕场景，陪伴服务 34 附录 35 第一章 数智零售时代 抢占数智至高点 零售行业的发展与政策环境、经济运行、居民收入、地区差异紧密关联，尤其在疫 情影响下，我们国家社会零售总额增长放缓，不少零售企业从原来的“开疆扩土”转变 为“断臂求生”。后疫情时代，在经济社会环境逐步恢复常态的今天，利用数智技 术推动”数智零售”建设慢慢的变成了零售企业加强发展韧性、穿越经济周期的不二选 择。 1.1零售数据为王，企业拥抱数智，赢得数智竞争 在技术高度普惠的数字业务时代，零售行业导入数智的门槛被逐步降低， “有无 技术能力”的零和博弈局面已很少见，取而代之的是“应用是否成熟”的积累博 弈，即企业是否在技术结合业务的成熟度上更领先竞争对手一步。 数据为王，零售数字业务数据已成核心 高效的数字赋能使得零售市场之间的竞争瞬息万变。数据是数据业务时代的“情报”,对 数据的处理速度及深度，直接决定了企业的竞争成败。 “降本增效”已成为零售企 业经营及运营管理的标准配置，而更精准、更敏捷地推动运营已成为衡量业务效率 的进阶配置。 01IDC 01 图1数据已成为未来零售业务发展的关键 重新定义客户体验 零售商正重新定义客户体验，以提 供实时、情境化的客户旅程。消费 者价值被深度挖掘及被设计 门店互联及产销一体化运营 零售商正重塑实体店作为全渠道客 户旅程支柱的角色，门店至产业生 态被打通，信息高效流转 智能全渠道及库存管理 全渠道信息同步，库存管理成为全 渠道零售运营的支柱，以快速响应 渠道信息，对业务做预测 重新定义 客户体验 门店互联及产销一体化运营 门店互联及 产销一体化运营 重塑零售业 数据 智能全渠道及 智能全渠道及 库存管理 全方面提升 员工体验 人工智能重塑零售业 人工智能通过数据平台赋能，释放更有效 的客户体验并降本增效；对业务ROI、 供应 风险、客户行为做预测，支持经营决策 沉浸式零售 通过体验设计及智能设备，实现沉浸式零 售，创造与购物者互动的全新和增强方 式，释放创新用例并鼓励长期客户价值 提升员工体验 重新定义店员角色，为全渠道客户旅程成 功和创造长期价值。通过一体化智能平 台，提升员工的工作体验，进而传递公司 价值 来源： IDC,2023 政策导向 ， 接连出台带领企业调准战略 近年来 ， 数据有关政策接连出台 ， 政策指向数据要素市场逐步规范 ， 体系愈发清晰 ， 数据价 值实现的过程变得更规范 。 这为企业推进数据治理 、 挖掘数据价值提供了框架 ， 指导企业 调准战略，打通业务增长通道。 图2国家数据要素政策环境与导向 《关于构建数据基础制度更好地发挥数据要 《关于构建数据基础制度更好地发挥数据要 索作用的意见》(简称“数据二十条”) 构建数据制度体系，促进合规高效流通 2022月12日 2021年12月 《要素市场化配器综合改革试点总 方案》 细化数据要素市场规划的具体要点 《关于构建更完善的要素市场化配 置体制机制的意见》 首次提出培育数据要素市场 2020年05月 2019年10月 《中国第十九届中央委员会 第四次全员会议公报》 首次将数据纳入为生产要素 2023年2月 《数字中国建设整体布局规划》 畅通数据资源大循环，数据要素按 价值贡献参与分配 来源： IDC、 领羊，2023 02 IDC 在密集出台的政策法规和数字化的经济蒸蒸日上等多重因素驱动下，零售行业相关领域 的数据应用得到蓬勃发展，零售企业数智化进程持续加快，随着数据应用规范的不 断完善、数据流通机制的日趋成熟，数据大环境呈现出向好的发展的新趋势，为企业的 数智化成长奠定了优越的基础。 企业突围，驾驭数据赢得未来数智竞争 在数据主导的数字业务时代，零售企业须通过数智创新突围，获得数智竞争优势。 图3企业突围，驾驭数据赢得未来数智竞争 差异化竞争 结合消费者偏好，提供定制化的推荐和服务，以及通过智能化的营销来提升品牌形 个性化竞争 通过人工智能技术为广大购买的人提供定制化的购物建 议和消费规划；亦可通过智能客服系统为广大购买的人 提供个性化的咨询和服务。 象和知名度。 象和知名度。 差异化 竞 争 个性化 链路化 链路化竞争 透过物联网技术对库存进行实时监控和调度，建 立基于数据中台的感知链路，再透过大数据分析 对销售预测和营销效果进行精准评估，反馈到生 产环节，进行柔性控制等。 来源： IDC,2023 差 异 化 ： 在高度同质化的红海竞争环境，差异化已成为公司竞争的关键。大数 据支持消费者行为偏好的分析与聚焦，推动零售企业在产品、服务、区域、时 间、配送等多环节构建先人 一 步、优人 一 步、快人 一 步的差异化优势。 个 性 化 ： 无论产品性能、成分含量、地区标志，还是成本价格、文化喜好、品 牌形象等要素，都造就了产品服务的个性化特征。数智消费者感知及需求精准 定位，将使企业从个性化的局部优势中获得超额价值。 链 路 化 ： 数据智能将拉近供应链各要素间的距离，促进产销协同，提升履约效 率。同时，数据智能使消费的人的需求得到快速响应，可助企业提升服务交付效 率。链路效率已成为行业企业展开业务竞争的重要阵地。 为建立差异化竞争优势，挖掘个性化价值，打通链路化协同，零售企业需从数据入 手，建立丰富的元数据管理体系，规范数据标准，发挥数据价值力量。 03IDC 03 1.2致胜数智零售，提炼数据价值，构建竞争优势 驾驭数据、成为数字化企业是每个企业的目标。据IDC 2023年调研，中国企业整体 处于数字发展阶段，但近7成中国数字决策者认为，其企业还未实现真正意义上的数 字化。然而，数字化正是数智化的前提，企业欲实现真正意义上的“数智化”仍需 跋涉登攀。 图4数字化企业：近7成中国数字决策者认为其企业正处于数字发展阶段 调研：数字企业-您认为您的组织在多大程度上是一个数字化的企业? 我们根本不是一家数字企业：数字技术不是我们商业模式、产品和服务的核心 我们在某一些程度上是一个数字化企业：我们已实施了数字化战略，并且已经实施或正在实施 我们绝大多数都是一个数字企业：我们实施了数字优先的战略，我们的组织已经部署了数字化 我们是一家数字原生企业：我们最初是一家数字公司，数字技术仍然是我们业务的核心 来源：IDC 《数字决策者投资指南》,2023 04 IDC 当下 ， 零售企业尚处于数智化爬坡阶段 ， 在数据驱动业务的路上不断探索 ， 力求深 挖业务数据，实现产品、服务、流程的数据驱动化，获得零售数智竞争力。 打 造 零 售 数 智 竞 争 力 需 要 提 升 企 业 “ 数 ” 与 “ 智 ” 的 驾 驭 能 力 ， 以 “ 数 智 ” 为 零 售 竞争提供资源与引擎。 “ 数 ” 是数智业务资源 。 数据似海绵里的水 ， “ 水 ” 的价值的利用程度 ， 取决于 ： 挤出了多少 、 有没有经过清洗过滤 、 如何被利用 、 周转速度等 。 对数据的驾驭能力 体现在“数据 - 信息 - 知识 - 智慧”的提炼过程。若业务渠道间数据隔阂、供应链数据 不及时 、 数据处理低效 ， 或用户数据不能得到深刻洞察 、 数据隐私安全很难保证 ， 则不仅会影响企业的经营效益及运营效率，还会逐步降低企业的市场竞争力。 图5“数”是数智业务的资源 打造了高价值ECO，提供定制 打造了高价值ECO，提供定制 化、有价值且紧密相关的体验 判断-决策 决策制定 可洞察公司客户群状态，清 楚他们购买的原因及偏好 理解-分析 将数据“意义化”指导 公司即时了解现实状况 意义-可用 可即时获取公司产 数据 品经营及运营数据 价值开发 来源： IDC 《赢在Al时代——CIO怎么样才能做好数据治理》,2023 ·数字优化产品 增强服务 ·数字产品 ·高级分析 ·智能和认知系统 ·报告和分析 ·销售数据集 价值实现 决策的准度 数据的价值 数据提炼 知识 智慧 模型 解释 信息 05IDC 05 跟踪理互动企业互动 跟踪 理 互动 企业互动 “ 智 ” 是 数 智 业 务 的 引 擎 。 人 工 智 能 驱 动 零 售 业 务 需 求 实 现 快 速 迭 代 ， 开 拓 新 兴 技 术 在 市 场 营 销 、 销 售 预 测 、 个 性 化 推 荐 、 库 存 管 理 等 方 面 的 应 用 空 间 ， 助 力 企 业 获 得 创 新 动 力 。 图6“智”是数智业务的引擎 提醒 提醒 推荐 销售 交付 定 制 支持 商店 Web BOT 物联网 硬件设备 增强现实/虚拟现实 可穿戴设备 语音 流 程 移动 连接 智能核心 集成和编排服务 ECO互动 研发人员服务 互联流程 内部服务 外部服务 雪 行 动 连 接 连接 流程 生产 创建 履行 行动 计费 记录 资产 API 人 苏 来源： IDC 《嬴在A 时代 — -CIO 怎么样才能做好数据治理》,2023 故 而 ， 如 何 定 位 自 身 数 智 成 熟 度 、 制 定 客 观 的 数 字 战 略 、 打 造 未 来 数 智 能 力 ， 是 每 个 零 售 行 业 企 业 需 思 考 的 重 大 课 题 。 06 IDC 第二章 聚焦数智能力 深谙数智成熟度 行业企业深知推行平台智能赢得数字零售竞争并非“一蹴而就”,需从组织及数据 治理、数智运营效率、客户体验、打通产销等多重维度着手提升。在没有顶层规划 及衡量标准的前提下，企业往往选择按业务优先级单向提升，但在推行的过程中会 发现很多问题。 根据IDC 的研究结果分析，零售行业企业在进行数智化建设过程中，往往会出现组织 动能不强导致落实艰难、数据治理能力不足难以支持业务数智、工具能力不足致使 数据难以充分的利用等问题。因此，零售行业企业在进行数智化建设过程中，需要做 全方位的数智化准备，进行更周密的顶层规划。 为此，基于IDC 对数智零售的研究积累及趋势洞察，结合瓴羊丰富的零售经验沉淀， IDC 与瓴羊共同打造了中国零售行业数智化成熟度模型。 07IDC 07 2 . 1 深 谙 现 状 ， 解 构 零 售 数 智 成 熟 度 模型旨在助力零售行业企业精确评估其数智化发展现状 ， 对比自身数智化水平与行 业基线的各项差异 ， 助力企业制定及调整未来数智化战略 ， 做最切实有效的数智化 准备 。 模型聚焦中国零售企业关注的成本、效率、渠道、服务及体验五大方面。 图7模型目的：助力企业数智化 营销与经营成本优化 消费者运营与体验设计通过全方位提升客户粘性、企业客 户体验竞争力及市场占有率，构建沉 浸式购物体验，提升复购率成本 消费者运营与体验设计 通过全方位提升客户粘性、企业客 户体验竞争力及市场占有率，构建沉 浸式购物体验，提升复购率 成本 供销协同与数据深度挖掘 体验效率模型目的提升运营及决策效率及供销周转，实现产 销协同及履约数字化深度，数据的深度挖 掘及决策精准支持 体验 效率 模型目的 客户服务设计与运营 通过个性化客户服务及智能支持， 通过个性化客户服务及智能支持， 赢得客户的信任并提升忠诚度，提 升满意度及回头率 服务渠道实现线上线下数据的互通，构建“人+货+ 店”的高效匹配互动，实现个性化推荐及 货品差异运营 服务 渠道 来源： IDC,2023 08 IDC 模 型 建 立 原 则 分 为 ： 战 略 目 标 一 致 、 覆 盖 全 面 转 型 、 易 于 理 解 应 用 、 可 量 化 和 可 衡 量及可对比 。 图8“中国零售行业数智化成熟度评估模型”的建立原则 与企业战略和目标一致： - 数智化转型的目标应该与企业战略和目标保持 一致，指标体系的设立应该能够衡量数智化转 型对企业战略和目标的影响。 全方面覆盖数智化转型的每个方面： 数智化转型不仅仅包括技术方面的转型，还包 括组织架构、人才教育培训、流程的优化等多个角度 的改变，指标体系应该全方面覆盖数智化转型的 每个方面。 易于理解和应用： 指标体系应该简单明了，易于理解和应用，能 够帮企业管理层和员工更好地理解数智化转 型的进程和成果。 · 可量化和可衡量： 指标体系应该是可量化和可衡量的，可以用数 据和具体的数字来衡量数智化转型的成果和效 益。 。 可对比： 指标体系应该是可比较的，以便公司能够将自 身的数智化转型水平与同行业和市场领导者进 行比较，并识别自身的优劣势。 来源：IDC,2023 模型指标体系评估维度 ， 包含 ： 初始探索 、 局部试点 、 全方面提升 、 数智成熟及创新 引领五个成熟度等级： 图9“中国零售行业数智化成熟度评估模型”的评估维度 初始探索 02 局部试点 03 全方面提升 04 数智成熟 05 创新引领 来源： IDC

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