数据对于连锁零售企业的价值与意义
如果讲连锁零售企业没有数据，那真是对连锁零售企业不了解。连锁零售企业的发展是以数据化为基础的。中国连锁零售企业二十多年时间的快速发展完全得益于数据化。没有数据化，连锁零售企业不可能有今天的发展规模。沃尔玛成为全球百强第一位，大润发做到了1000亿，永辉也做到了500多亿，沃尔玛、家乐福等很多的企业已经实现全球化发展，711已经在全球有60000多家门店，他们都是靠的数据化。二十年前连锁零售企业的数据化信息系统，绝对是领先于其他行业的。
但是，讲连锁零售企业的数据化需要升级，需要进化，需要迭代，需要变革调整，需要适应互联网的发展环境，构建新的数据化信息系统体系这也是迫在眉睫的现实。
连锁企业的数据化架构建立的时代，是互联网还没有高速发展的时代。当时的网络没有今天这么发达，云计算也没有今天这么发达。当时的算法技术、大数据技术、架构技术也没有今天这么先进。
所以当时的连锁企业数据化架构，信息系统模式大多是基于企业私有化的模式，是按照当时的环境，搭建的静态化的数据系统架构。企业的信息系统更多的是解决企业的数据记录、计算的问题。企业的信息系统更多的是优化了企业的流程效率，把以往靠人管理、靠人工负责的工作纳入到计算机信息系统管理。
当时的连锁零售企业也想把企业所有的门店都能够实时链接起来，沃尔玛还发射了企业的同步卫星，但是由于受当时的网络通讯技术的限制，更多的企业还是无法实现实时与同步。
当时的线上电商刚刚开始初露萌芽，所以零售企业的信息系统主要还是以线下门店管理为主的定位。
其实线上的数据化过程，更多的还是借鉴了连锁零售企业的模式架构，譬如目前电商的商品分类，与零售企业的商品分类如出一辙，完全一样。只是电商更多地结合了互联网的理念，运用了线上的手段，发挥出了线上的优势，譬如把所有交易环节运用网络打通的优势，特别是基于线上的特点，与顾客实现链接的一大优势，并借助数据积累的优势，实现了大数据环境下的数据挖掘、整理。走在了零售企业的前头。
其实零售企业是普遍尝到了数据化的甜头，大多企业也是非常重视数据化管理的。很多企业都有庞大的数据化管理团队，很重视数据化的管理与应用。
最主要的问题，是在互联网快速发展、特别是移动互联网快速发展的大背景下，连锁零售企业的信息系统迭代速度落后了，没有能够及时跟上互联网的发展。理念没有及时变，模式没有及时变，架构没有及时变、定位没有及时变。
所以，在目前已经高度互联网环境下的今天，连锁企业的信息系统对支持企业适应网络时代的需求明显滞后。
理念需要变，需要构建基于互联网环境的新的企业信息系统；模式需要变，需要构建基于顾客管理、用户需求为主线的新的企业信息系统；架构需要变，需要构建基于云计算模式的企业信息系统；定位需要变，企业的信息系统需要能够支持企业不断创新、模式变革，需要由管理型的信息系统，变革为用户服务型的信息系统。
未来的企业都必须要成为技术型企业。信息系统要成为企业变革创新的主要支撑。未来的企业都要靠信息技术支持。企业的信息部门不能观念保守，要敢于突破，要走在变革的前头。不能还是管理的思想，不能成为企业模式创新、零售形式变革的制约因素。
数据化对于连锁零售企业的价值与意义毋容置疑。从未来来看，搭建更为完善的、适应网络时代的信息系统，实现企业网络数据化管理、移动数据化管理，将会为企业的发展奠定更加坚实的基础。
当前，零售企业的数据化需要在以下几个方面突破：
1、顾客的数据化
顾客的数据化是当前零售企业最迫切需要首先突破的。
顾客资源已经是零售企业的最重要资源，流量零售将是零售变革的重要方向，打造顾客价值将是未来零售经营的核心。
当前，对大多连锁企业来讲，没有实现顾客的数据化是经营最大的缺陷。
实现连锁企业的数据化当前最迫切的是首先实现顾客的数据化。实现顾客的数据化，对零售企业来讲是最有价值的数据化变革。
企业需要构建以顾客为中心的企业信息系统，调整构建以经营顾客为中心的新的经营体系。零售企业，必须要实现顾客全注册，把所有顾客变成可链接、可描述、可互动，把顾客的基本特征可画像，把顾客的需求轨迹、动线可记录，最终为有效经营顾客提供重要的数据支撑。
实现顾客数据化的目的是打造顾客价值。也只有实现顾客的数据化才能更加有效地打造顾客价值。
2、实现基于网络模式的数据化
网络时代，企业的数据化必须要适应网络时代的要求。
链接与实时是网络时代的主要特征。通过链接与实时可以产生极高的效率与价值。
所以在目前环境下，企业的信息系统必须要实现全链接，实现企业内部与外部资源的链接，实现企业各个用户的链接，特别是要实现与顾客的链接。
要实现企业数据内部与外部、各个环节的实时与同步。要把以往的静态数据模式，变革为动态数据模式。通过这种链接、实时、动态数据实现最大的效率提升与最佳的用户体验。
3、实现以用户为中心的数据化
零售企业的数据化变革，特别需要由以往的管理模式的数据化体系架构，变革为服务性的、以用户需求为中心的数据模式。
企业的数据架构，能够满足不同内部用户、外部用户的需求，能够围绕不同的用户需求提供更多的数据支持。
由以往的用户围绕系统走流程，变革为数据可以更智能、更方便、更系统的支持用户需求。使企业的数据价值得到更大的发挥。
4、场景数据化
零售由目前的品类管理模式，变革为场景模式是重要方向。
企业的信息系统需要做变革调整，企业的品类数据要能够支持企业场景模式的变革需要。
要把所有的品类数据、商品数据增加更多的场景属性，要通过对目标消费者的需求数据分析，支持构建更多的满足目标消费者需求的生活场景。使零售店的场景改造，更能够贴切目标消费者的需求。
5、营销的数据化
互联网时代，未来的零售营销必然是在线、精准、效率。
所有的营销资源、营销活动在线投放，营销活动的设计可更加聚焦不同顾客需求，可以实现“万人万促”，整个的零售营销效率变得更有效率，有效消除无效投放，消除资源浪费，使营销资源得到最大的价值发挥。
6、全链路的数据化
零售的数据化要按照不同的用户需求、按照不同的管理要求、按照不同的业务链条打通全链路的数据化链接。
要打通顾客管理的全链路数据化链接。从获客、顾客购买、商品交付、售后服务等各个环节实现全链接。使数据产生更大的价值。
要打通各个不同用户的全链路数据化链接。包括采购、运营、物流、配送等各个环节，通过记录各个作业环节的工作效率，实现全流程的数据化管理。
因格智能
www.wglcd.cn 返回搜狐，查看更多
责任编辑：