【大润发】零售大变局系列连载十五：关于大数据与实体零售

【darunfa】2018-11-7发表: 零售大变局系列连载十五：关于大数据与实体零售

联商专栏：随着新技术革命的持续发展，大数据技术在社会经济及生活中的应用越来越广泛和深入，大到政府对国家的管理，小到企业、学校及公众的生活，都离不开大数据。尤其在零售领域，由于大数据的作用，已

零售大变局系列连载十五：关于大数据与实体零售

联商专栏：随着新技术革命的持续发展，大数据技术在社会经济及生活中的应用越来越广泛和深入，大到政府对国家的管理，小到企业、学校及公众的生活，都离不开大数据。尤其在零售领域，由于大数据的作用，已经对传统的零售经营产生颠覆式的变革。

由于大数据的作用，电商平台可以精准的定位到顾客和商品，营销方式、商品的销售方式发生深远变化。基于大数据的分析，更加合理的网络布局，物流效率、商品流通速度得到迅速提升。然而，以上还只是大数据应用的开始，如何深入的应用到社会零售中去，尤其是占据零售绝大多数的线下零售行业，还是一个全新的课题。

一、大数据应用的瓶颈及破局

当前，大数据资源主要掌握在几大电商平台手中，如阿里、腾讯和京东等。其主要的价值体现是服务于线上运营和线上交易，或与之相关的商业活动。

其实，大数据早已被认同为人类社会的一种新型资源。电商平台凭借社交工具、金融工具和线上交易行为，在强大的数据收集及处理工具的帮助下，早已积累了海量的关于商品、顾客及交易行为的数据。可以毫不讳言，绝大多数的年轻人、中年人，以及部分的儿童、老年人都已经在电商平台的数据库中有了一个身份标识。这是一种价值量极高的资源。

比如电商平台通过大数据的作用，极大的优化了商品资源，提升商品效率。另外，电商平台在大数据的作用下，可以实现精准的定位营销，向需要的人展示正好需要的服务。并且，可以掌握消费者的生活习惯、购物偏好等数据，做个性化的营销服务。彻底改变了传统的营销模式。

然而，如此海量的大数据资源并不仅限于线上的运营服务，它所产生的边际效益是无限的。所以，各电商平台在掌握大数据及大数据处理能力后，便开始社会经济及生活的其它方面。

当前大数据资源主要产生价值的领域，主要集中在社会经济生活的上游行业，如城市管理、金融行业、商业地产等等。这些行业的特点是边际效益高、对资源成本承受能力强，但对海量的大数据资源需求量相对较少，频次也不高。这也就决定了当前的大数据在这些领域的交易模式和交易行为是简单的、以频次为主的。

所以，这也就决定了大数据在这些领域并不能完全的释放其边际效益，并且很快就会遇到瓶颈。此时，占据零售市场大部分份额的实体零售领域，得到了大数据资源的关注。

当前，大数据资源的掌控者，主要通过合作、注资及收购等形式将大数据资源应用到实体零售方面。其主要的作用体现在为实体零售提供简单的决策依据，如商品的、服务的。如阿里巴巴对三江、大润发的大数据改造，腾讯与永辉的合作等等。

关于当前的电商平台对线下实体的大数据赋能，相信最好的消息也就是通过阿里对三江的大数据改造，提升了三江的商品力。这确实是个好消息，它至少在一个点上证明了大数据在实体零售领域的应用价值。但是，大数据并未从整体上对实体零售经营产生影响，包括三江、大润发大部分还是在以传统的思维进行经营。这依然只是在一定程度上发挥了大数据的作用，大数据的边际效益仍然没有得到充分的发挥。

被收购的三江、大润发尚且如此，就更不用说浩如烟海的实体零售商了。而阿里、腾讯也绝无可能通过收购、注资合作的形式，用大数据覆盖到全部实体零售或者实体零售的全部领域。更何况，大数据只是一种基础的资源，就如同制造出来性能出众的计算机，但是真正的发挥作用，还需要依靠各种的应用软件。

零售运营的经验方法和思维（可以称之为零售技术），就是这样的应用软件。只有通过零售经营方法和思维的作用，才能让大数据真正的发挥实际作用。电商平台所掌握的零售技术，还局限于线上交易在不到三十几年积累的经验总结。而实体零售，仍占据着大部分的零售江山，并且有着经过上百年积累的、成熟的零售技术。所以，在大数据在实体零售的应用过程中，必然少不了基于线下零售经验的应用技术。

所以，现在制约大数据普遍应用的瓶颈，正是在于大数据和实体零售的合作模式，以及大数据资源与实体零售技术的结合方式。总结而言，就是缺少一种大数据资源在实体领域应用的模式。

我们必须承认，电商平台有大数据资源和计算方法，但缺乏应用场景及零售技术。而且，由于线上平台的先发优势和技术储备，以及凭借社交、金融平台的优势，在收集大数据方面，至少在很长时间内还会占据主导地位。这是电商平台最大的资本，也是立于不败之地的基础保障。但必须要结合应用场景和零售技术，在实践中发挥其价值，才能真正实现其价值。

二、实体零售经营的痛点和机遇

对于受到电商冲击，深陷寒冬的实体零售而言，也已经到了必须变革的时候。

当前实体经营还处于传统的劳动力密集型阶段，从最初的选址定位，到经营过程中的商品管理、会员管理、营销服务、商品陈列等等诸多环节，大部分依靠的还是人力作用，很大程度上依赖于人的感觉和经验。这就无可避免的出现效率低、成本高和偏差大的弊端，事实上这已经成为制约实体零售发展的痛点问题。

比如选址方面，还是参考一些公布的人口数据，凭借以往经验，主要依靠人力完成商圈分析、客流分析等，具体方法还是调查员一个个小区的了解，站在街上一个个的数人流。这样无疑是非常低效的、高成本的，而且调查结果的真实性也是打折扣的。

再比如商品管理方面，虽然现在各实体零售行业已经建立了企业级的erp系统，收集和整理企业内的商品及客群数据，进行分析应用。但是需要注意的是：一方面，这些分析还主要通过人工去完成，分析的深度、广度及应用情况，全凭人力掌控，不仅效率低，而且依靠人的感觉判断往往会存在很大的失误偏差。另一方面，企业所能收集的商品、客群资源毕竟是非常有限的，对比网络平台的海量数据，犹如小池塘对比大海，其数据的应用价值也会大打折扣。

总之，在实体零售领域，无论在商品管理还是会员管理，无论是选址定位还是商品策略，所能依据的数据资源仅限于企业范围内极少数的商品和消费者数据，而对数据的分析及应用很大程度上依靠人来完成。这种全凭经验感觉的、凭借人力行为的方式，已经无法适应社会经济迅速发展的需要。

不过，实体零售行业与商品及顾客打交道上百年时间，积累的丰富的零售经验，是大数据资源发挥价值的保证。大数据发挥其价值，离不开基于过去零售经验的方法。另外，大数据充分实现其价值，还是要回归实体的应用场景，在实体应用场景中作用于商品、经营，更好的服务于消费者。实体的零售经验与大数据的融合作用，才是新零售真正的竞争力所在。

新技术革命的成果，为大数据的采集、存储及分析、应用提供了可能。人脸识别系统、企业级大规模服务器系统、基于区块链思维的算法革新，以及人工智能的发展，助推了大数据技术以及大数据在社会零售领域的应用，促成了传统零售向新零售的转变。

对于实体零售而言，这是一个充满挑战的时代，但更是一个充满机遇的时代。新技术变革的成果，迅速的在社会经济生活各方面推广应用，为实体零售变革提供了巨大的机遇。对于实体零售而言，应跳出传统经验的束缚，积极拥抱变化，用新技术革命的成果运营零售经验，实现新的跨越式发展。

（本文是《零售大变局》系列连载，作者系联商专栏作者沧浪之水，仅代表作者个人观点，未完待续！）