企业数字化运营策略和思维

在新的零售服务业态下，任何零售主体和消费者都是物理和数字化的。无限接近消费者的内在需求，最终实现“以消费者体验为中心”。这是商品生产、流通、销售过程升级、线上服务、线下体验、现代物流深度融合的过程。在此过程中，企业需要具备一套系统的数据集成能力，集成的核心是大数据。“货”、“人”、“场”是新零售企业经营的核心。任何企业或个人在零售业全价值链的各个环节，其产品选择、服务、物流等任何交易经营行为对上下游“双向”反馈：通过数据分析产品标准化、自动化获取企业经营数据，通过广泛收集和深入挖掘供应链，提高整个企业的经营效率，促进供需链的升级。本文将以企业人、货、物的精细化经营为例，介绍企业的数字化经营策略和思路。管理“货”：智能供应链如何科学布局？“商品”的管理离不开对供应链的监控。提高供应链效率是零售企业取胜的基础，是重新审视市场需求和供给的全过程。库存管理是重要环节，供需平衡是企业货物经营管理的理想效果。由于无法判断不同客户的销售状况，无法衡量热销和不受欢迎的商品类别，难以评估不同地区的市场差异需求，导致商品供需总额、商品供需组成、商品供需时间和空间的矛盾。库存来自“需求”，所以控制库存的本质是看透“需求”。为了降低库存成本，提高企业的市场反应能力，库存是企业要赢的生存战。中商惠民作为世界领先的O2O社区服务平台，上游商品资源丰富，在供应链上有相当大的深度尝试和整合能力。“惠配通”(B2B服务系统)是中商惠民专为社区超市(便利店)经营者管理设计的产品。作为一名新型经销商，中商惠民支持社区超市的销售、销售和库存管理，客户遍布各类超市。（为了避免商业秘密，数据是基于真实场景的虚拟收入，以下场景在第三方数据分析平台上实现）图1中的B2B服务系统场景1：如何找到关键客户的“高频商品”？这是零售企业亟待解决的问题。企业首要考虑的是零售终端(商点、超市等)的销售能力，刚性需求和高频商品类别。我们可以首先假设满足订单量大、订单频繁、客户单价高的超市客户之一是“关键客户”。为了了解关键客户的“刚性需求”和“高频商品”，中商惠民运营商从商品品牌、商品类别、商品金额等分析维度出发。图2关键客户不同乳制品品牌商品销售（图片来源：神策数据）如果企业想购买一批乳制品饮料，通过第三方数据分析平台，图2显示了不同乳制品品牌商品销售的关键客户，这些数据显示了不同品牌饮料的短缺。显然，惠氏、喜宝、美赞臣是乳饮品牌中关键客户的“高频”商品。（当然，我们也可以从百货商店、母亲和婴儿等商品类别、花生牛奶、文具和面包等商品名称来判断不同类型客户的青睐。由于空间有限，我们在这里不作详细说明。）企业也可以掌握“非关键客户”的品牌青睐。此外，他们还应该知道这些“高频商品”和“刚需商品”卖给了哪些超市。当企业掌握不同规模的超市客户业务类别、采购频率、销售总量、偏好分析数据时，可以准确概述用户肖像，结合实际合作品牌的超市客户购买指导，然后可以评估商品品牌配送的合理性，如是否将特定商品放在合适的地方？铺货量合理吗？对供应链状况进行科学评价。场景二:作为经销商，能否将优质业绩单交付给品牌？作为上游制造商的经销商单位，经销商应对合同（协议）履行期间交付的销售业绩负责，以确保未来与品牌制造商的持续稳定合作。为确保分阶段销售任务达标，经销商应实时了解各城市、各阶段的配送情况，实现市场渠道终端品牌销售的精细管理。管理者还应了解各超市的配送情况，为销售预测提供一定的科学依据。“惠氏”不仅是一种高频商品，也是一个乳制品品牌，一直专注于分销商品。在第三方数据分析平台上，图3清楚地显示了“惠氏”品牌分销的分支机构，表明深圳关键客户的分销量一直处于最低点。为了进一步找出原因，企业可以深入分析深圳市场重点客户惠氏品牌过去的销量，并根据该地区乳制品的偏好进行分销调整。此外，还应对深圳对口业务代表的工作进行深入评估，是否存在业务代表的勤奋等问题。 图3企业各分公司对特定商品惠氏品牌的配送(图片来源:神策数据)管理“场”：如何精细操作，实现多渠道互动体验？新零售的核心是线上线下的融合。大多数零售企业将通过在线电子商务销售和离线实体销售，构建在线和离线多终端全零售服务场景，整合在线和离线体验和精细运营，为客户建立多渠道的三维互动体验。“展示”和“氛围”是衡量商店的重要因素——在线商店需要考虑展示商品是否容易浏览、容易购买、展示形式是否刺激消费欲望等，其中：线下商店强调“现场管理”——展示、氛围、卫生等，啤酒和尿布的故事是线下商店布局的智能经典；在线商店（应用程序或网络端）需要注意页面布局是否有购物（支付）指导？色彩搭配和风格调性是否传达出轻松的视觉感官？用户的购买体验操作是否舒适。。。科学的数据分析可以无限接近客户的真实意愿。零售企业可以提高购买决策路径，优化列表页面体验，提高主页流量分配效率，最终提高用户转化率。常用的数据分析模型有事件分析模型、分布分析模型、漏斗分析模型、点击分析模型等。下面通过两个场景介绍数据分析在“场”中的管理价值。场景一：深度感知APP超市客户体验“我的超市客户在使用APP吗？是否活跃？“与传统互联网企业不同，除了关注交易数据外，在线业务运营也受到零售企业转型的高度重视。他们非常关心客户是否热衷于使用应用程序／网站？如何体验客户的应用？是否活跃？每次使用都订购商品吗？你能很快找到你想订的商品吗？等等。53月客户APP应用时间(图片来源:神策数据)场景2:APP启动后，为什么只有30%的超市客户成功交易？在评估客户整体转化率的过程中，通过漏斗分析发现，只有30%的超市客户在登录惠配通app后提交订单，然后他们可以通过用户路径失去客户。通过数据分析平台，清晰地展示了超市客户的行动方向，是判断客户流失的重要途径之一。图6用户行为路径分析(图片来源:神策数据)中商惠民运营商选择多个事件对客户购买路径进行深入分析。图5显示，用户登录APP后，约40%的客户会点击Banner，30%的客户会直接搜索产品，约10%的用户会浏览产品列表，约5%的客户会直接退出APP。进一步看四类用户提交的订单，直接“搜索商品”的用户提交的订单比例最高，超过90%；与之形成鲜明对比的是，虽然“点击Banner”是更多客户登录APP后的首选(约占总客户的40%)，但只有30%的用户在浏览商品列表后提交订单。说明banner内容布局用户体验差，成为企业优化改进的首选方向。场景3：主页推广位效果监控是车站运行的重要组成部分，数据监控分析是一项重要工作，指导车站优化和页面体验改进。场景3：主页推广位效果监控是站内运行的重要组成部分，数据监控分析是站内优化和页面体验改进的重要工作。操作员可以通过用户的点击转换率和购买转换率来判断页面不同推广位置的效果。下图为中商惠民首页推广位“一元促销”、对比两个Banner的转化率，“清洁专场”。图7 “一元促销”、除了上述三个应用场景外，零售企业还在数据分析平台上完成了“清洁特别会议”两个横幅的转化率比较（图片来源：神策数据）的“领域”管理：超市客户能否快速找到他们想要订购的商品？超市客户的购买路径最好吗？超市客户订购意愿低的症结在哪里？“人”管理：如何解密数字，实现用户肖像和行业的科学评价？在新零售时代，“人”管理主要包括客户管理和业务人员管理。1、客户管理的重点是关注用户整个生命周期的价值，更重要的是客户的成功，即客户是否更好地使用产品，是否续约和升级销售。运营商可以对客户进行分组管理，从而采取不同的策略。用户群分析模型可以帮助企业选择具有一致属性或特征的用户群，并对其行为特征进行深入观察。在数据分析平台上，许多零售企业可以借助用户群功能与其他分析模型合作，了解产品的频率、活跃天数、使用深度、采购趋势等数据指标，快速选择高活跃客户、一般活跃客户和流失风险客户。对于中间环节的供应商来说，高活跃客户的成功经验可以传递给企业许多高质量的运营经验，而具有损失风险的客户需要专注和快速跟进。场景一:如何预警客户流失？如何挽救？由于大客户资源的稀缺性，其粘性引起了企业的关注。在上述“商品”管理中，介绍了如何筛选关键客户，这里就不赘述了。这些客户可以通过数据分析的“用户群”功能定义为“关键客户”。根据企业的业务情况，一组数字变化的关键客户流失前兆：购买频率、充值金额、登录频率等。下图是通过数据分析的“用户属性”分析模型，筛选出上次购买已经一个多月的关键客户。图8准确流失客户群预警(图片来源:神策数据)上图显示，超过166名超市客户一个月未订货。点击166个数字，将显示166个关键客户的细节。购买30天没有发生的原因有很多:一是关键客户没有流失，只是不再用APP下单；二是关键客户流失等。此时，业务代表需要召回行动。无论在什么情况下，运营商都可以通过个人用户行为（关键客户）序列进行神策分析，了解关键客户路径，找出关键订单数量急剧下降的原因。2、业务人员管理场景二：如何科学、全面地衡量业务代表的工作表现？业务代表是经销商的一线人员。中商惠民的业务代表需要定期拜访终端客户，了解终端客户的需求，并执行销售政策和促销政策。并且需要在区域经理和经销商的指导和监督下进行终端维护，以帮助经销商完成销售目标。由于业务代表常年在外奔波，业务代表管理考核尤为重要。为了透明管理业务的代表，管理者需要知道“我的行业代理人每天都在做什么？”、“业务代表的日常行为路线？"""路线覆盖区域有哪些？“巡店访问签到和现场记录如何？”等等。数据分析平台与CRM系统连接非常重要。除了对高质量线索的渠道评估和对客户需求的准确洞察外，它还实现了对业务人员的管理。图9年初至今，包头四位业务代表访问客户数量概述(图片来源:神策数据)图9为年初至今，包头四位业务代表访问客户数量概述。不难看出，003的访问勤奋度明显高于002。不同业务代表负责客户完成支付订单的情况也是评估业务代表绩效的重要因素，如图11所示。总之，为了保证业务代表考核的科学性，应多维度、全面地考虑不同业务代表负责客户的支付订单次数（图片来源：神策数据）。当数据分析平台与CRM连接时，管理者可以根据时间周期总结业务代表访问客户的情况、分布和订单，并可以有针对性地分析单个业务代表的行为路线（时间、路线内外的操作-访问、上传等）。新零售时代是以客户为核心的全球洞察时代。在新的服务业态下，客户数据不完整、粒度粗糙等已成为零售企业发展的最大羁绊。中商惠民追求数据可视化、可跟踪、可优化，深入洞察超市需求，利用数据实现全方位精细化运营，最终实现流通链的高效重塑。 

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