TalkingData D2D：從“數(shù)字化”到“數(shù)字化” ——以數(shù)據(jù)的智能驅動零售行業(yè)的數(shù)字化轉型

talkingdata 零售數(shù)據(jù)

TalkingData | 2018-02-22 18:41

【數(shù)據(jù)猿導讀】 D2D，TalkingData數(shù)字化轉型方法論，從“數(shù)字化”到“數(shù)字化”，以業(yè)務數(shù)字化為起點，以效益數(shù)字化為節(jié)點的數(shù)字化運營閉環(huán)，迭代上升，全面提升數(shù)字化能力

TalkingData D2D：從“數(shù)字化”到“數(shù)字化” ——以數(shù)據(jù)的智能驅動零售行業(yè)的數(shù)字化轉型

當下，零售行業(yè)的動蕩日益激烈，新思維的碰撞也蓬勃而發(fā)，數(shù)字化轉型已成為傳統(tǒng)零售企業(yè)迫切希望尋求的變革之路，從O2O到OMO，從流量爭奪到流量運營，從新零售到無界零售…理論和名詞層出，但零售企業(yè)的困惑和迷茫卻只增不減。這是一個變革的時代，幾十年來的企業(yè)管理理論和國外的最佳實踐，都無法給出答案。于此，TalkingData基于大數(shù)據(jù)的生態(tài)能力，以數(shù)據(jù)的智能為入手，以技術平臺和咨詢服務為合力，提出了D2D方法論，幫助零售企業(yè)穩(wěn)步實現(xiàn)數(shù)字化轉型。

D2D，TalkingData數(shù)字化轉型方法論，從“數(shù)字化”到“數(shù)字化”，以業(yè)務數(shù)字化為起點，以效益數(shù)字化為節(jié)點的數(shù)字化運營閉環(huán)，迭代上升，全面提升數(shù)字化能力。

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從三個層面，來看D2D的實現(xiàn)路徑：

1、跬步和千里-起節(jié)點的設計

起點：以業(yè)務的數(shù)字化為起點，拆解人貨場的數(shù)據(jù)元素，厘清交互的流轉數(shù)據(jù)，將業(yè)務比特化。傳統(tǒng)方式下，以、的內控驅動的零售經營，以財務績效指標為衡量企業(yè)產出的唯一因素；物質化的資產作為生產支撐工具，與業(yè)務的運營有較為清晰的分割；不管是以產定銷還是以需定產，對于消費者的評估和市場的預測，都基于較為粗放和單一的邏輯；前端的設計、生產、供應鏈，到后端的市場、銷售、終端，單向的業(yè)務鏈條難以形成前后端的有效整合和互動。

如今，在互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的驅動下，從交易到交互，再到公開市場，企業(yè)對于消費者的洞察具有更為全面可獲得的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)視為資產運營，并成為貫穿企業(yè)運營的承載主體，其戰(zhàn)略意義已經超越傳統(tǒng)的資產范疇。因此，全域觸點建設尤為重要，將“人貨場”的元素拆解，并建立關聯(lián)；主動采集各交互流轉的數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)資產的流動；通過工程化、標簽化、模型化的注入，形成數(shù)據(jù)資產的價值運營，以實現(xiàn)全觸點互動、全鏈路體驗和全渠道的融合。

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節(jié)點：以效益的數(shù)字化為節(jié)點。追求“效率”和“收益”的平衡和共進，以小的閉環(huán)驗證，替代以往長周期歸因的方式，快速循環(huán)、迭代和穩(wěn)固提高產出價值，是數(shù)字化轉型策略執(zhí)行的關鍵。

•效率的提升：數(shù)字化轉型的前期更側重于夯實基礎，效率的提升為主要的目標。數(shù)據(jù)資產的建設、數(shù)字化平臺的建設、數(shù)字化決策基礎能力的建設都是壘以變革的基礎。TalkingData在某零售企業(yè)的數(shù)字化轉型變革中，通過前期的數(shù)據(jù)診斷評估及優(yōu)化，從無到有的建設線下數(shù)據(jù)采集觸點，實現(xiàn)近1萬家門店，800萬的線下客戶數(shù)字化。并建立數(shù)字化平臺，集成數(shù)據(jù)、模型和指標體系，形成營運決策的自動化閉環(huán)鏈路。同時，在效率產出階段，投入營銷活動的閉環(huán)實踐，驗證人貨場的關聯(lián)，以產消者為核心的向上向下驅動鏈路中，“人-貨”、“人-場”的組合輪動模式，繼而形成人貨場的互動整合、元素重構。

•收益的提升：經營目標的提升可以說是零售企業(yè)追求的“終極”目的，這一環(huán)節(jié)與銷售端的價值創(chuàng)造能力息息相關。從消費者經營角度，提升消費者價值轉化的漏斗，提高收入，降低成本，是提高收益的三個重要內容。構建潛在目標客戶群體，提高從潛在會員到會員，再到高價值會員的漏斗轉化，降低休眠和流失會員比例，使會員價值分布上移，構建良性的會員結構。并在交易環(huán)節(jié)，以更豐富和貼近的營銷策略，提高客單價，降低銷售成本，提高ROI。

起節(jié)點的交互和一致亦很重要。以業(yè)務的數(shù)字化，實現(xiàn)效益數(shù)字化的產出；并根據(jù)效益的數(shù)字化，反饋和優(yōu)化業(yè)務數(shù)字化的執(zhí)行，以及指導業(yè)務數(shù)字化的布局，保證兩者的協(xié)同。

2、實現(xiàn)路徑的“四化”交互

數(shù)據(jù)資產化、分析模型化、應用場景化、流程自動化是起點到節(jié)點的實現(xiàn)路徑，通過“四化”的能力構建，最終實現(xiàn)智能化決策，智能化組織。

數(shù)據(jù)資產化：業(yè)務的比特化和重組的過程，將拆解后的業(yè)務數(shù)字元素，整合為可以支持企業(yè)經營，并能夠持續(xù)化運營的數(shù)據(jù)資產。這一環(huán)節(jié)，需要企業(yè)在組織變革中進行較為徹底的轉變，強調對于數(shù)據(jù)的采集、回籠和運營，并納入每次營運策略制定和考核的核心內容，以長期經營資產的心態(tài)去經營數(shù)據(jù)，才能保障數(shù)據(jù)的資產化和生態(tài)化發(fā)展。

分析模型化：以機器算法與專家知識結合，提升效益的擴展能力。建立以業(yè)務場景出發(fā)，到業(yè)務場景驗證的模型化分析閉環(huán)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的不斷深入挖掘。在這一過程中，大數(shù)據(jù)的處理能力、OMO下的數(shù)據(jù)整合建模能力、客群細分和洞察能力、算法模型的驗證和迭代能力，以及與專家知識的結合是關鍵。以大家熟知的RFM模型為例，經典的RFM模型以交易數(shù)據(jù)和頻率為主要建模指標，但TalkingData通過補充線上線下交互數(shù)據(jù)，將RFM模型升級，增加到訪頻次和到訪停留等指標，來實現(xiàn)更為精準的人群劃分，精細化判斷營銷策略組合中的優(yōu)化方向。同時，TalkingData數(shù)據(jù)科學團隊構建的潛在客戶挖掘模型、關聯(lián)模型、客戶流失預警模型、場景感知模型、銷售預測模型、選址模型等，都開創(chuàng)性實現(xiàn)了在一三方數(shù)據(jù)整合的基礎上，以人貨場元素的拆解和關聯(lián)，并借助TalkingData的海外在線平臺優(yōu)化，形成從D2D（從數(shù)字化到數(shù)字化）到D2AI（從數(shù)字化到AI）的提升。

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應用場景化：以產消者為核心，結合智能觸點的核心擴充能力，重構業(yè)務數(shù)字化的應用方向。在今天全新的“人貨場”三位一體的融合架構中，“人”的演變尤為突出，消費者從過去只參與交易環(huán)節(jié)的顧客，變?yōu)楝F(xiàn)在參與設計、生產、營銷、交易全過程環(huán)節(jié)的產消者（Prosumer），在完成對產消者的數(shù)字化洞察之后，如何設計對其的運營策略是應用場景化階段要解決的問題。同時，觸點的智能化趨勢，已經將原有的線上線下各種觸點智能化，隨著硬件設備、邊緣計算、IOT成本的日趨下降，無人貨架，無人超市等均成為智能化觸點，對這些觸點的鋪設和運營極大提升業(yè)務場景化的可能。因此，零售企業(yè)需要將“人貨場“的標簽體系與消費的原始驅動力結合，將智能觸點設計融入“人貨場”的互動體系，設計如即時消費與家庭計劃型消費、常態(tài)式運營與觸發(fā)式運營等不同場景歸類下的細分場景，組合智能觸點、數(shù)據(jù)模型、指標/標簽、營銷渠道，形成場景化的運營方案，并根據(jù)每次場景運營結果，優(yōu)化組合輪動適配，調整下次策略的制定。

流程自動化：業(yè)務流程和系統(tǒng)流程的自動化，是“四化”的承載。（1）業(yè)務流程，與傳統(tǒng)的變革管理中組織變革、流程重組BPR不同，數(shù)字化轉型的組織優(yōu)化在于分割、交互、回歸與自循環(huán)，即更為清晰的分割機器的能力與人的能力，并建立兩者的良性交互，將人的作用回歸到主觀性、創(chuàng)造性與決策性判斷上，并建立組織的自我驅動和自我優(yōu)化能力。（2）系統(tǒng)流程，搭建數(shù)字化平臺，實現(xiàn)對于大數(shù)據(jù)處理能力、分析洞察及建模能力、預測能力、智能交互能力和營運閉環(huán)能力，以及與傳統(tǒng)企業(yè)一方系統(tǒng)平臺的對接，來實現(xiàn)對于海量快速增長的結構化/非結構化的數(shù)據(jù)處理需求，以及對于算法模型的優(yōu)化，和AI等新的零售技術的應用支持。

3、閉環(huán)、迭代和持續(xù)優(yōu)化

數(shù)字化轉型是一個目標和變革的方向，不能一蹴而就。以企業(yè)的基線出發(fā)，以診斷和評估入手，制定轉型的階段性目標；從起點到節(jié)點（而不是結點），實現(xiàn)四化能力的構建，并建立閉環(huán)反饋機制，每次迭代形成新的基線，并指導下一次的策略。將傳統(tǒng)企業(yè)的轉型與互聯(lián)網(wǎng)的經營思路相結合，以基石的穩(wěn)固和小的閉環(huán)迭代快速推演、優(yōu)化，才是數(shù)字化轉型的正確實現(xiàn)方式。

實踐。運用TalkingData D2D方法論，TalkingData形成數(shù)字化轉型的整體解決方案，從數(shù)據(jù)、平臺、咨詢層面，為零售企業(yè)提供一體化解決方案，驅動傳統(tǒng)零售企業(yè)以數(shù)據(jù)的智能構建技術的智能、組織的智能和決策的智能，穩(wěn)步推進數(shù)字化轉型，并構建可以持續(xù)化發(fā)展的能力。

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某服飾企業(yè)：基于TalkingData SmartDP產品平臺、數(shù)據(jù)服務和咨詢服務（數(shù)據(jù)工程咨詢、數(shù)據(jù)分析與建模、數(shù)字化運營），幫助此傳統(tǒng)零售企業(yè)，在線下門店精細化運營、業(yè)務數(shù)字化、精細化數(shù)字場景營銷，O2O戰(zhàn)略落地等方面，構建數(shù)字化轉型能力。在一期項目建設中，建立了線上線下閉環(huán)運營平臺、補充TalkingData三方數(shù)據(jù)能力，建立基于數(shù)據(jù)的運營模型，并指導業(yè)務營銷活動。后續(xù)將在聯(lián)運模式上共同探索。

某餐飲集團：基于TalkingData數(shù)據(jù)科學平臺、用戶管家應用、統(tǒng)計分析平臺等技術平臺，結合TalkingData三方數(shù)據(jù)能力，及咨詢服務能力，構建數(shù)字化平臺，盤活數(shù)據(jù)資產；支持精細化運營，提供決策支持，以及實現(xiàn)集團的移動戰(zhàn)略轉型。后續(xù)將在業(yè)務應用價值場景下深入合作。

某3C企業(yè)：基于TalkingData數(shù)據(jù)科學平臺、用戶管家應用、客流運營平臺等技術平臺，結合TalkingData數(shù)據(jù)市場，及咨詢服務能力，實現(xiàn)線下門店的精細化運營管理、會員數(shù)據(jù)的整合和打通，精準化數(shù)字營銷場景的構建，以及集團O2O戰(zhàn)略的落地。最終幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的資產化，營銷場景的數(shù)字化運營和流程的標準化。后續(xù)將在更豐富的場景化運營和O2O數(shù)字化營銷角度展開合作。

某連鎖零售集團：對集團的便利店、餐飲等零售業(yè)態(tài)的數(shù)字化運營進行評估，對效益指標進行分解，并制定數(shù)字化轉型策略，基于TalkingData的數(shù)據(jù)能力、算法能力和運營能力，實現(xiàn)前后端產業(yè)鏈條的集成，企業(yè)經營決策的優(yōu)化和微生態(tài)圈的打造。

來源：數(shù)據(jù)猿

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