IBM:大数据助力中国零售业转型.pdf
《IBM:大数据助力中国零售业转型.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《IBM:大数据助力中国零售业转型.pdf(22页珍藏版)》请在得力文库 - 分享文档赚钱的网站上搜索。
1、IBM商业价值研究院大数据助力中国零售业转型执行报告 ?业IBM如何提供帮助?IBM? ?研? ?IBM? ?(?业?)?业? ? ? ? IBM?业? ? ? 业?1?2015年,IBM商业价值研究院联合ECR中国,针对中国零售行业大数据应用的现状 进行了调研。结果显示,在中国的零售行业,特别是在线下传统零售行业,大数据分 析还处于刚刚起步的阶段。多数企业正在进行大数据的探索并进行相关试点项目。仅 有少数领先的零售企业开始利用大数据应对明确的业务挑战。从组织结构来看,零售企业大数据分析更多地分散在各个业务部门中,只有不到1/3 的企业有独立的部门负责整体的大数据分析。在已经开展大数据分析的零
2、售企业中, 分析主要集中在精准营销、顾客洞察、商品优化和供应链完善几个方面。将企业最需要利用大数据提升的业务与已经实施的大数据项目的领域进行对比,我 们发现,提升客户洞察是零售企业最需要利用大数据进一步提升的重点领域。完整的大数据生命周期包括数据获取和整合、数据分析和根据数据洞察采取行动三 个阶段。零售企业对大数据分析整体表现的自我评价结果一般,特别是在数据分析 和基于数据洞察采取行动方面。同时,企业希望在分析手段方面更加深化和多样化, 如使用预测性、规定性,和认知性分析方法。零售企业对未来如何利用大数据以及大数据的发展构想可以分为三个层面。? 零售企业可以通过对价值链上多方数据的分析挖掘,
3、提高供应链、 物流等方面的运营效率, 并利用大数据分析的结果支持领导层决策。?即形成独立的大数据产品,采用免费、出售或合作方 式提供给内外部客户。? ?对于中国的零售行业,特别是线下传统零售行 业,大数据分析还处于刚刚起步的阶段。企业已 经认识到大数据的重要性,多数企业正在着手进 行大数据探索以及相关项目的试点。IBM认为, 零售企业的大数据分析是与云计算、移动和社 交化紧密结合的系统工程,需要从战略层面系统 规划。零售大数据分析主要应用在智慧的购物体 验、智慧的商品管理和供应链网络,以及智慧的 运营三个领域。大数据分析是零售企业向未来转 型升级的核心竞争力。2?业?即部分向平台型企业转型的零
4、售商将利用大数据搭 建企业生态平台,为平台上的企业服务,促进共同的繁荣。我们认为大数据主要通过以下三个方面帮助零售企业提升自我,创造价值。包括:1. 打造智慧的购物体验2. 构建智慧的商品管理和供应链网络3. 以及实现智慧的运营具体来说,零售企业大数据分析应用可以归纳为如下几个方面:在智慧的客户体验领 域的全方位的顾客洞察、提升客户服务、基于位置的营销和服务、以及精准营销;在 智慧的商品管理和供应联网络领域的供应链优化和商品优化;以及在智慧的运营领 域的财务管理、劳动力管理和防损/防偷盗管理。零售企业已经充分意识到大数据分析对其未来业务发展的战略意义,他们需要从这 三个方面规划战略和实施步骤,
5、将大数据分析作为向未来转型升级的核心驱动力。大数据? ? ? ?助零售?业?3?我们的调研结果表明,中国零售行业的大数据分析处于刚刚起步的阶段,相当一部分 企业还未开始考虑使用大数据分析,或仅仅进行概念讨论和计划。在少数已开展大 数据项目的企业中,应用范围、方式也处于早期状态,大数据的实践刚刚起步。(图1) 然而,也一部分领先的零售企业已经在利用大数据应对明确的业务挑战。?1.中国零售?业大数据?资料来源:2015年IBM中国零售企业大数据问卷调研及客户深度访谈?13%?21%?13%?21%?17%?17%? ? ?4?业?业?业? ?1/3?业?调查发现,有35%的零售企业的大数据分析工作
6、分散在不同部门完成,如客户关系 部、销售部、运营部等。各部门根据掌握的数据和自身需求进行相关数据分析,不设 立统一的大数据分析部门。另外有26%的零售企业,数据分析主要由信息和IT部门配 合业务部门完成。信息和IT部门根据业务部门的需求负责数据的抓取、过滤等前期工 作,业务部门进行具体的分析。在被访企业中,只有30%设置设置职能专一的部门全 面负责大数据分析工作。1 ?业?商? ?(?2)在已经开展大数据分析的零售企业中,有接近半数的企业利用分析进行精准营销,如 分类营销、决策支持和营销效果分析等。在分类营销中,有些企业利用大数据分析进 行营销需求挖掘、有些企业对营销目标进行分类和贴标签,后期
7、根据标签筛选特定 顾客进行营销,还有的企业根据大数据分析进行O2O促销。在决策支持中,部分公 司进行营销活动的预测和分析,部分公司利用大数据分析为经营评估等业务提供可 视化的数据支持。41%的企业利用大数据进行顾客洞察, 如打通不同区域间会员管理体系、 建立大会员系 统, 进行针对性调研, 将线上线下数据相结合, 利用大数据进行顾客形象分析等。另有24%的企业利用大数据进行商品优化,包括订单预测、选品与陈列优化、运营状 态分析等方面。18%的企业利用大数据进行供应链完善,包括仓库选址、产品追溯和 统一管理等。2零售?业?大数据? ? ?零售?业? ?大数据? ?中?大数据? ?5现阶段,零售企
8、业表示最需要利用大数据提升客户洞察,开展精准营销和实现商品优 化。将企业最需要利用大数据提升的业务与已经实施的大数据项目进行对比发现,提 升客户洞察是零售企业最需要进一步利用大数据提升的领域。在调查中,74%的企 业表示最需要利用大数据帮助解决的业务问题是准确理解客户行为和消费习惯,进?2.中国零售?业?大数据? ? ? ? ?O2O? ? ? ? ? ?47%? ? ? ? ? ? ? ?41%24%18%资料来源:2015年IBM中国零售企业大数据问卷调研及客户深度访谈6?业?行全面的顾客洞察。42%的企业表示需要在精准营销方面运用大数据,基于需求预 测及顾客特点进行有针对性的营销,提高成
9、交率和客单价。37%的企业表示需要运 用大数据帮助解决商品优化问题,找出畅销、滞销款商品,提高售罄率,降低过期损 耗,同时优化商品组合与陈列。3?业?价? ?完整的大数据生命周期包括数据获取和整合、数据分析和根据数据洞察采取行动三 个阶段。整体来看,中国零售企业对大数据分析各个阶段的自我评价一般。在“获取 和整合数据”阶段,只有36%的企业评价良好。在“数据分析” 和“依据洞察采取 行动” 阶段,评价良好的比例分别只有32%和24。可见,企业对自身的大数据分 析和利用满意度不高。即使在数据分析意识较强的企业中,对数据的利用也仍集中于 初级阶段。4 (图3)在数据获取和整合阶段,企业面临的问题主
10、要是来自多源系统的数据不一致、传统信 息架构阻碍数据收集和难以整合内部数据。在数据分析方面,缺乏软硬件工具、数据 可信性和缺乏必要的分析技能是企业面临的最大挑战。在依据数据洞察采取行动方 面,最大的挑战来自于缺乏能将业务知识与数据分析相结合的技能与人才,以及企业 普遍缺乏对利用分析提升业务的理解。?数据? ?数据? ?数据? ? 数据? ?某大型连锁零售商? 7? ? ? ?数据? ?数据?数据? ?某大型连锁零售商?24%? ? ?36%? ? ?32%?/? ?/? ? ?3.零售?业?大数据?注:百分比显示的是选择 4/5分的被访企业比例资料来源:2015年IBM中国零售企业大数据问卷调
11、研及客户深度访谈8?业?数据分析方法,按照由浅至深的程度可以分为以下五个种类: 1. 描述性分析;2. 诊断性分析;3. 预测性分析;4. 规定性分析;5. 认知性分析。描述性分析就是从历史交易数据中分析过去,反映出已经和正在发生什么;诊断性分 析就是了解发生的原因,分析为什么发生;预测性分析是预测未来,指出什么可能发 生;规定性分析是在分析过去和预测未来的基础上对行为的指导,即建议应该采取什 么行动。以上分析均为静态,而认知性分析与之不同,认知性分析就是通过交互式学 习的方式,让分析能力逐步成长、逐步提高认知的过程。在这个瞬息万变的大数据时 代下,每天产生大量有价值的数据资源,数据分析也跨入
12、认知分析的新阶段。(图4)调研发现,零售企业对自身目前以上五种程度的分析的应用自评逐渐降低。在所有进 行数据分析的企业中,71%的企业进行描述性分析,其预计未来12-18个月不会有 明显变化;41%的企业目前进行诊断性分析,并预计未来12-18个月会增加至65%; 24%的企业目前进行预测性分析,这一比例在未来12-18个月会增加至63%;百分之 29%的企业目前进行规定性分析,这一比例在未来12-18个月会增加至59%;24% 的企业目前进行认知性分析,未来将提高至35%。可以看出,零售企业希望在未来使用更多样化和更先进的数据分析方法,特别是诊断 性、预测性和规定性分析,并将尝试认知性分析。
13、? ? ? ?助? ? ? ?SKU? ? ?助? ?某零售商业集团?9?4.零售?业?数据?资料来源:2015年IBM中国零售企业大数据问卷调研及客户深度访谈?0%10%20%30%40%50%60%70%80%71%71%? ?41%65%? ?24%63%? ?29%59%? ?24%35%? ?12?18?10?业?企业对未来如何利用大数据以及大数据的发展构想可以分为三个层面。?零售企业可以通过对价值链上多方数据的分析挖 掘,提高供应链,物流等方面的运营效率,并利用大数据分析的结果支持领导层决 策。部分零售企业已经或多或少地利用数据帮助提升内部运营,比如利用大数据收集 分析,寻找更好的
14、商品,提供更优质的服务,更全面 地满足客户需求。?零售企业通过对海量数据的整合和分析,形成独立 的大数据产品,采用免费、出售或合作方式提供给内外部客户。零售企业通过对海量 数据的整合和分析,形成独立的大数据产品,为企业和个人提供信息服务。零售商可 以发展多种大数据产品,比如,对购物者的个性化需求分析,智能匹配(将顾客需求与 供应商资源进行快速匹配)等。阿里巴巴近年来发布了包括“聚石塔”、 “黄金策”、 “淘宝指数”和“淘宝时光机”在内的多款大数据产品,提供店铺数据分析、数据备 份、加速订单处理、消费者行为研究等多方面的大数据服务。百度也正式发布了“百 度司南”,为市场营销人员提供更加真实、准确
15、、快速和低成本的消费者洞察。?即部分向平台型企业转型的零售商可能利用大数据 搭建企业生态,为平台上的企业服务,促进共同的繁荣。大数据将成为平台型零售企 业的核心竞争力,数据的质量,如一致性、精细化程度等将成为关键。中国的传统零 售企业目前还没有出现搭建了完整企业生态系统并构建了大数据平台的企业。网络零 售商如阿里巴巴已经形成了这样的企业生态系统,并正将大数据作为其核心竞争力。 在调研中我们发现,部分零售企业表达了对构建大数据平台的需求和想法,比如“集 团不同业务单元数据的整合”, “实现全面系统化管理”, “形成一个整体的对内对 外服务、平台化的面向多行业的大格局”等。零售?业?大数据 ?大
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- IBM 数据 助力 中国零售业 转型
限制150内