基于全链路的数字化零售战略
在数字化浪潮中，传统零售企业的数字化转型势在必行，但无法一蹴而就，必须制定具有前瞻性、整体性的发展战略。
数字化零售战略的主要组成部分如图1-3所示。
图1-3 数字化零售战略的主要组成部分
（1）消费者数字化
在数字时代，消费者是零售企业最具价值的资产，良好的运营能够有效稳定消费者资源。零售企业要围绕消费者群体、消费者喜好、消费者位置等关键问题进行思考，提供能够充分满足消费者需求的商品和服务。
在数字时代，零售企业应构建完善的全渠道运营体系，实现与消费者全触点在线连接，建立统一的消费者数据中心，精准分析并处理数据，做好潜在消费者转化、运营等工作，打造全链路消费者数字化运营闭环。
因此，零售企业既要通过建设平台渠道、电商渠道等方式获取数据，尽可能多地积累消费者，又要尽快采取搭建微信生态和引入运营私域流量等手段构建自主的全渠道消费者数据运营体系，并在此基础上搭建用户数据中台（CDP）等。
（2）渠道数字化
终端渠道是零售企业与消费者交易的最终端口。在消费者数字化、业务智能化的发展趋势下，零售企业必须对终端渠道进行数字化升级，打通采集商品、订单、消费者信息的全数据链路，促使终端渠道业务实现智能化。
实体门店作为零售企业的重要销售渠道，沉淀了大量的数据。而实体门店升级为数字化门店需要对其业务系统进行数字化改造，再利用系统收集到的数据推动门店经营及营销智能化。
一方面，门店要升级业务系统。实体门店的销售终端应该逐渐转向数字化和智能化，通过应用大量商业智能（BI）、门店小程序和客户关系管理（CRM）系统等工具，提高商品管理、订单管理、消费者管理的数字化水平，不断拓展数据沉淀的维度。
另一方面，门店要强化数字技术的落地应用。已有业务系统中的数据不足以全方位呈现实体门店中的客流量、消费者游览动线、导购销售行为等具体情况，因此实体门店要充分运用大数据、物联网、AI等技术，进一步提高传感器、摄像头、互动大屏、自助服务设备等终端的感知能力，让零售企业获取更多、更全的门店零售数据。
目前，已经有不少品牌的实体门店和购物中心通过装配具有识别功能的智能摄像头，开展客流量统计、消费者进店识别、消费者画像分析、消费者分布热力图绘制，以及员工异常行为识别和督导等日常工作。除此之外，基于AI和计算机视觉技术打造的智能货架和无人门店等数字化零售渠道，也可以自动采集与分析整个购物过程产生的数据。
（3）供应链数字化
零售企业可以借助数据洞察和各供应链科技[1]实现从前端消费者数字化、渠道数字化到后端供应链数字化的逆向牵引。具体来说，数字化的柔性供应链能为消费者定制个性化商品，满足市场快速变化的需求，优化库存结构。
企业的实际经营通常要面临门店选址、库存备货、商品生产计划、商品供应计划和促销方案等问题，还需要在这些问题中做出正确决策。在传统的决策模式中，专业人员丰富的经验和既定的业务规则是做出正确决策的关键，但专业人员的培养周期长、成本高，流动性大，并且个人决策具有较大的局限性和不可控性。因此，企业的经营决策也需要智能化升级。
随着企业对降本增效和精细化运营的需求越来越高，经营决策的智能化升级必须尽快提上日程。企业可以充分利用机器学习、业务模型、行业知识图谱等技术和工具，搜集大量的数据，最终以数据驱动智能决策，从而减少人力成本支出，提高经营决策的效率和精准度，增强经营的可控性。
（4）组织数字化
数字化转型改变了原本的业务流程和工作流程，并且数字化转型的实施需要组织和人才的驱动，因此企业要重视组织数字化，从各个方面提升组织的数字化水平。
首先，企业领导要增强数字化意识；其次，企业要基于数字化业务需求搭建新的组织架构，培养数字化人才，实现人岗匹配；再次，企业要对职能部门的员工进行数字化培训，并向其提供数字化工具；最后，企业要根据新的业务流程重新规划利益分配机制。
（5）中台数字化
零售企业进行数字化转型时，需要不断加强后台信息系统中的业务中台和数据中台建设，从而对前端业务的全渠道融合、在线运营和数据驱动的变革形成有效支撑。
企业资源计划（ERP）等传统的业务系统是供应商独立创建的，各个系统之间互不相通、独立运行，这导致零售企业无法打通各个渠道的消费者和库存，难以从全局角度为消费者提供全渠道一致性的体验，而且，ERP等传统的业务系统无法在技术上实现高并发、实时处理、新应用持续升级等功能，无法满足日新月异的业务场景。
传统的业务系统是以流程驱动的数据封闭的系统，各个系统之间的数据没有关联，难以构建统一的数据资产，加之传统的数据库能承载的数据量是有限的，处理分析数据的能力也无法满足当前的需求。而大数据、云计算和微服务架构等技术可以从计算资源、数据处理、数据分析等层面支撑零售企业的信息技术基础设施变革。以这些技术为基础搭建的业务中台和数据中台正在逐渐被投入实际场景中应用，为零售行业的数字化转型提供新一代系统平台。
其中，业务中台是由多个业务中心组成的后端业务共享平台，它以共享的方式实现了前端业务全渠道的融合，能迅速响应前端的业务需求。具体来说，库存中心能够打通线上与线下的库存系统，实现全渠道库存共享，例如，消费者线上下单后，电商仓库会统一发货，避免因线下实体门店缺货而流失客源；全渠道消费者中心则可以打通门店、支付宝、小程序和电商平台等多个渠道的消费者数据和相关权益，描绘出更加详细的消费者画像，为消费者打造全渠道一致性的体验。
数据中台能够打通并统一管理门店数据、第三方数据、业务系统数据等来自各个渠道的数据，将数据资源转化为数据资产。数据中台可以利用数据资产、智能算法和业务模型向业务中台提供多种智能应用，例如智能营销、智能配货、销量预测、智能补货等，从而实现数据驱动业务智能。零售企业可以通过数据中台打通线上和线下的消费者数据，进一步完善线下消费者标签，让实体门店选址和商品营销有据可依，最终实现线上线下融合和数据驱动业务。
业务中台与数据中台的双向融合实现了业务数据化、数据资产化、数据业务化和业务智能化，完成了业务数据的闭环。其中，业务中台可以向数据中台传输其沉淀的业务数据，而数据中台在对数据进行智能化计算、分析、存储后，又以数据服务的方式向业务中台输出结果，支撑各种应用，共同实现业务场景的智能化升级。
数字化转型的核心目标是实现业务的持续增长，为此，零售企业要从规划、组织、设施等方面推动数字化转型：首先，要按部就班地推动消费者、渠道和供应链向数字化方向发展，借助数字化手段重塑“人、货、场”的关系；其次，要积极推动组织的数字化变革；最后，要建设信息技术基础设施，搭建用于定位、营销等的数字化中台。