中国零售行业数智化成熟度白皮书

·中国零售行业数智化成熟度白皮书 大咖推荐 留身为大数据行业的亲历者，我们深知数据的重要性，也深刻体悟到数据带来的巨大挑战。因此，我们不常势力，致力于为企业降低数成本，提高数据价值。 在A智能时代的拐点上，我们正携手优秀合作快伴，通过致据技术的选代和智能产品的推出，为零售企业构建自己的智能大脑，帮助企业更清断地评估自身数据的使用能力，以及与零售行业平均水平的差异，以更深入，更全面的数据润案，更好地了解自己和客户，在这场致据智能与时代发展的博奔中，赢取增长密玛， 朋新宇阿里巴巴集团副总裁、瓶羊CEO 留零售行业是拉动消费并促进经济增长的重要支柱。智靠数字化业务时代来临，对零售企业既带来了挑战，如满足用户的个性化需求、提供超凡客户体验、发挥数起的价值等；也带来了新的机会，如新的数字化原生代客户，新的数字化产品与服务、新的沉漫式体验与情绪溢价等。聚焦数智能力，做好成熟座评估是应对挑战，把握商机的基础，也是实现零售企业与行业转型升圾的引擎。零售行业企业应该与战略伙伴一起合作，从组织动能、资产建设、分析决策、营销体验、供销协同等五大维度提升数智化成熟度，赢在智能数字业务新时代。 武连峰IDC中国副总裁兼首虑分析师 留大故据+AI智能掀起的数字技术变革，将成为国家，产业，企业发展的分水峰。零售行业作为国计民生的重要基础构成，零售企业如能紧随变苹步伐，形成正向循环的数智零售模式至关重要，从底层数抵建设到消费者需求润察，再到持续交付和构建常态化的企业服务，企业需要不断探素，持续优化，以满足客户需求，塑造数智竞争力。 对于零售企业而言，数智化永远是一场增量革命， 安筱鹏阿里研究院副院长 序言 欧照要系正在如速重构企业发展与治理模式的新生态。经历了多年的变革，企业已经逐步意识则数据要素的重要性，“数字化”已然成为企业最重要的发展战略之一，而在人工智能大数据、机器学习、隐私计算等智能化技术和智能化应用层出不穷的今天，“数字化”向数智化”的转变趋势也越发明显。 零售行业作为国计民生的重要领域和宏观经济的基础构成，是国家和地区经济景气表现的重变指标，更直接关票到人民的生活成本和幸稳括数，在数智化建设快速发展和广泛布局的声景下，传统的线上线下零售方式正在发生巨大变化，移动化、社交化、直播化的线上电商模式和社区化、场景化、专业化的线下等售模式正在走尚融合、互为引流，在给消费著创造出神全新购物体验的同时，也倒通零售企业不新完善数治理体系和运营方式，追求创新适合自身发展的数智零售模式 等售企业的个性化创新是其培背竞争力的重要手股，通过对数照的高效、合理利用，能够提升客户画像准确性，在获得更加精准的客户需求的同时，促进个性化产品研发，整合管理触达客户的多维销售渠道，提升交付效率，进一步改香客户的消费体验，形成数智化建设不断送代优化的正向循环。 因此，零售企业需了解自身数智化发展的真实水平，找到发展差距，补足发展短板，携手数留技术服务商一道，在商业模式、管理编节等方面创新取，提升自身数智化成熟度水平，让数据、技术、平台等要素更好地赋能业务应用，实现数智化水平提升，促进自身市场表现。 在数智化建设逐步成为企业必经之路的今天，零售行业在中国经济波测壮阔的发展历程中。始终挺立在业务创新的发展大溯之上。作为能够进发出更强大增长力量的领域，零售行业给致智化建设提供了更加丰富的应用场景。领先的零售企业打造完备数智化平台的成功范例也将引领更多的零售企业走向数智零售的康庄大道。 Contents 1.1零售数据为王，企业拥抱数智，赢得数智竞争011.2致胜数智零售，提炼数据价值，构建竞争优势04 第二章聚焦数智能力，深数智成熟度07 2.1深语现状，解构零售数智成熟度802.2深析指标，解感零售数智差异点10 第三章评估数智发展，洞察零售竞争力16 3.1数智评估结果，定位零售行业现状173.2拆解一级指标，明晰零售数智现状193.3深彻案例，解析零售数智新趋劳28 第四章企业厂商建议，共建数智护城河32 4.1行业企业建议：健全组织，定位瓶颈，合作共创，发展平台4.2技术厂商建议：了解需求，洞察趋势，深耕场景，陪伴服务 附录35 第一章 数智零售时代抢占数智至高点 零售行业的发展与政策环境、经济运行、居民收入、地区差异密切相关，尤其在疫情影响下，我国社会零售总额增长放缓，不少零售企业从原来的“开疆扩士”转变为“断臂求生”。后疫情时代，在经济社会环境逐步恢复常态的今天，利用数智技术推动”数智零售”建设已经成为零售企业加强发展韧性、穿越经济周期的不二选择 1.1零售数据为王，企业拥抱数智，惠得数智竞争 在技术高度普惠的数字业务时代，零售行业导入数智的门槛被进一步降低，“有无技术能力”的零和博奔局面已很少见，取而代之的是“应用是否成熟”的积累博奔，即企业是否在技术结合业务的成熟座上更领先竞争对手一步。 数据为王，零售数字业务数据已成核心 高效的数字赋能使得零售市场竞争晚息万变。数据是款据业务时代的“情报”，对数据的处理速度及深度，直接决定了企业的竞争成败。“降本增效”已成为零售企业经营及运营管理的标准配置，而更精准、更敏捷地推动运营已成为衡量业务效率的进阶配置。 重新定文客户体验 人工智重望专零售业 零售商正重新定义客户体验，以受其实时、情项化约客户放程、消费著价值被深度挖指及被没计 人工智能通过数据平台限款，称放更有效的客户体验并降本增效；对业务ROI、供应风险、客户行为做预测，支降经营决策 门店互联及产销一体化活营 沉漫式零售 通过体验设计及智能设备，实现况湿式零售，创遣与购特者互动的全新和增强方式，释效创新用例并致长期客户价值 零售商正重望实体店作为全案道客户放程支柱的角色，门店至产业生高被打通，信息高效流转 智能全渠道及库存管理 提升员工体验 重新定文店员角色，为全渠道客产靠程成功和创造长期价值。通过一体化智陷平台，提升易工的工作体第，进面传遵公司价值 全渠道信息同步，库存管理成为全票道零售适营的支柱，以快速响应票道信息，对业务微预测 政策导向，接连出台引导企业调准战踏 近年来，数据相关政策接连出台，政策指向数据要素市场逐步规范，体系愈发清晰，数据价值实现的过程变得更加规范，这为企业推进款据治理、找据数据价值提供了框架，指导企业调准战略，打通业务增长通道， 在密集出台的政策法规和数字经济蓬勃发展等多重因素驱动下，零售行业相关领域的数据应用得到蓬勃发展，零售企业数暂化进程持续如快，随着数据应用规范的不断完善、数据流通机制的日超成熟，数据大环境呈现出向好的发展趋势，为企业的数智化成长奠定了优越的基础， 企业突围，驾驭数据赢得未来数智宽争 在数据主导的数字业务时代，等零售企业须通过数智创新突围，获得数智竞争优势 精路化英争 个性化爱争 适过物联网技术对库存速行实时蓝控和调度，建立基于数据中台的陷知链露，再透过大款据分析对销售预测和营销效果进行精准评估，反情到生产环节，进行案性控制等， 通过人工暂能技术为消费者提供定制化的购物建双和消费规划；办可通过智能客股系统为消费者提供个性化的查询和服务， 差异化：在高度同质化的红海竞争环境，差异化已成为企业竞争的关键。大数据支持消费者行为偏好的分析与聚焦，推动零售企业在产品、服务、区域、时间、配送等多环节构建先人一步、优人一步、快人一步的差异化优势。 个性化：无论产品性能、成分含量、地区标志，还是成本价格、文化喜好、品牌形象等要素，都造就了产品服务的个性化特征。数智消费者感知及需求精准定位，将使企业从个性化的局部优势中获得超额价值。 链路化：数据智能将拉近供应链备要素间的距离，促进产销协同，提升展约效率，同时，数据智能使消费者的需求得到快速响应，可助企业提升服务交付效率，链路效率已成为行业企业展开业务竞争的重要阵地， 为建立差异化竞争优势，挖据个性化价值，打通链路化协同，零售企业需从数据入手，建立丰富的元数据管理体系，规范数据标准，发挥数据价值力量。 1.2致性数智零售，提炼数据价值，构建竞争优势 驾驭数据、成为数字化企业是每个企业的目标。据IDC2023年调研，中国企业整体处于数字发展阶段，但近7成中国数字决策者认为，其企业还未实现真正意义上的数字化。然而，数字化正是数智化的前提，企业欲实现真正意义上的“数智化”仍需践涉登带。 图4欧字化企业：近7成中国数字决策者认为其企业正处于字发履阶股 当下，零售企业尚处于数智化展按阶段，在数据驱动业务的路上不断探索，力求深挖业务数据，实现产品、服务、流程的数据驱动化，获得零售数智竞争力。 竞争提供资源与引擎。 “数”是数智业务资源。数据似海绵里的水，“水”的价值的利用程虚，取决于；挤出了多少、有没有经过清洗过滤、如何被利用、周转速度等。对数据的驾驭能力体现在“数据-信息-知识-智基”的提炼过程。若业务渠道间数据隔阅、供应链数据不及时、数据处理低效，或用户数据不能得到深刻润察、数据隐私安全难以保证，则不仅会影响企业的经营效益及运营效率，还会逐步降低企业的市场竞争力。 “智”是数智业务的引擎，人工智能驱动零售业务需求实现快速选代，开拓新兴技术在市场营销、销售预测、个性化推荐、库存管理等方面的应用空间，助力企业获得创新动力。 故而，如何定位自身数智成熟度、制定客观的数字战略、打造未来数智能力，是每个需售行业企业需思考的重大课题。 第二章 聚焦数智能力深谱数智成熟度 治理、数智运营效率、客户体验、打通产销等多个维度着手提升、在没有顶层规划及衡量标准的前提下，企业往往选择按业务优先级单向提升，但在推行的过程中会发现很多问题， 根据IDC的研究结果分析，零售行业企业在进行数智化建设过程中，往往会出现组织动能不强导致落实服难、数据治理能力不足难以变持业务数智、工具能力不足数使数据难以充分利用等间题。因此，零售行业企业在进行数智化建设过程中，需要做全方位的数智化准备，进行更周密的顶层规划。 为此，基于IDC对数智零售的研究积累及趋势润察，结合领羊丰富的零售经验沉淀，IDC与领羊共同打造了中国零售行业数智化成熟度模型。 2.1深语现状，解构零售数智成熟应 模型目在助力零售行业企业精确评估其数智化发展现状，对比自身数智化水平与行业基线的各项差异，助力企业制定及调整未来数智化战略，微最切实有效的数智化准备。 模型聚焦中国零售企业关注的成本、交效率、渠道、服务及体验五大方面。 营辆与运营成本优化 通过数字营销及精准投放，降低营销成事，提高营销转化率；优化供应链，降低采购及物流成本 消费者运营与售验设计 通过全方位提升客户粘性、企业客户体验竞争力及市场份款，构建况湿式购物体验，提升复购率 提升运营及决康效率及供销周转，实观产弱协(同及展约数字化深度，数据的深度控提及决策精准支持 客户服务设计与运营 通过个性化客户服务及智裁支持，高得客户的信任并提升患诚度，提升满意度及回头事 购物渠道建设与差异运营 实现续上续下数据的互通，构建“人+货+店”的高效匹配互动，实限个性化推荐及货品差异运营 模型建立原则分为：战略目标一致、覆盖全面转型、要易于理解应用、可量化和可衡量及可对比。 易于理解和应用： 与企业故略和日标一致； 指标体系应该善单明了，易于理解和皮用，的够带助企业管理层和员工更好地理解数智化转型的进性和成果, 数智化转型的日标应该与企业战路和日标保持一致，指标体系的设立应读能够衡量政督化转型对企业战路和目标的影响， 可量化和可衡量： 指标体系应该是可量化和可衡量的。可以用数绍和具体的数字来衡量数智化转型的成要和效 全面覆善数智化转型的各个方乱： 一。 可对比: 指标体系应该是可比较的，以便企业可以将自身的数智化转型水平与同行业和市场领学者法行比较，并识别自身的优劣势。 模型指标体系评估维度，包含：初始探系、局部试点、全面提升、数智成熟及创新引领五个成熟度等级： 企业可以参照各个成熟度等级的评估标准，定位自身发展阶段，通过与行业平均