零售企业数字化，该追求什么目标？

零售企业数字化转型是当前零售增长的重要趋势之一，字面上来说，就是企业通过利用数字技术在组织、流程、商业模式等经营层面进行深刻的变革，进而达到改善供应链管理、优化商品力、提高运营效率，取得高效增长等多方面的效果。

近20年间，随着零售行业的飞速发展，各类进销存、会员、供应链、营销系统都涌进了这个赛道，中国零售品牌的或多或少都实现了“业务数字化”。

不过，仔细斟酌就会发现，大部分产品都是面向执行层面的。

例如，某营销商城软件可严格地执行这样的促销规则：A商品特价销售，可参与全场满减优惠，同时在特定门店VIP5以上的会员可享受此规则。

但是，为什么选择这个商品？这个规则面对哪些客群最为适合？这个做法能否带来最大化销售额或毛利额？

面对这些问题，执行人员通常会含糊其辞，说过去也是这么做了……

在零售企业已被数字化“武装到牙齿”的情况下，真正关键的决策依然不是通过数据分析推导，还是由个人经验进行判断。

目前中国零售数字化存在的问题：

决策依赖于人：十分依赖个人经验能力，关键角色无法复制，一旦离职损失无法估量；
决策过程模糊：仍然需要Excel等工具处理数据再决策，效率和效果也无从进一步提升与优化；
无法有效预测：缺少专业方法论，无法对经营变化趋势提出精准的预测。

据CCFA中国连锁经营协会发布的《2022零售连锁品牌数字化运营研究及策略报告》表明，现在多数零售品牌已经完成1.0阶段的“渠道构建”和“业务数字化”建设，正走向聚焦“数字化业务运营”、“全面提效”的零售数字化2.0阶段。

但很明显，要走到2.0阶段，中国零售企业还要走很长的路。

这届中国老板不行？
只对赚钱感兴趣？

很多总监级在操盘企业的数字化项目时，总会说老板不重视，不支持，但事实真是如此？

以零售行业为例，即便是在疫情影响下，过去30年中国社会品零售总额的平均增速还是达到了11.9%，而同期的美国平均增速才达到了4.7%。

1993~2023中美社会零售总额增速对比

中国企业不去跑马圈地做大蛋糕，就会被竞争对手超越；而美国企业不盯管理和效率的话，明天公司是否还在都是个问题。

过去在跑马圈地的高增长时代，只要产品没问题，靠着中国庞大的人口数量，利用各种渠道把货卖到全国各地，就能做成大生意。

关键就是要够快、敢打。

这个时期，企业就算有无法调和的流程效率问题，也会被年会上一句“今年干他10个亿”所掩盖。

但是，自2010年开始，中国GDP增速开始下降到个位数，2019年，中国互联网用户增长也开始见顶。

这意味着，过去依赖经济增速赚钱的方法将会越来越难走。

存量时代来临，企业精细化运营将是中国零售企业的必修课程。

可是，当CIO向中国老板提数字化，提会员营销、商品管理、信息化供应链……这些降本增效的数字化建设项目时，老板们似乎提不起兴趣，或者灵魂发问：这个做了有什么用？

IDC在一项针对全球企业的调研中指出：企业在进行数字化转型时，只有40%-50%的投资能够转化为可见的商业成果。

而当提及电商直播、短剧带货，下沉三四线，出海东南亚……这些话题时，老板们一个个眼里又都有了光。

这些通过获取流量转化为可见的销售额的手段，是多数零售企业老板的舒适区，或者说是，统治区！

他们比月薪5万的运营总监都懂这里面的门道，只不过直播软件电商平台这些“互联网”新玩意儿用不来罢了。

不是数字化搞不起，只是短期可见性增长更有性价比。

那么，中国零售企业真的不需要数字化了吗？

10年前价值千万的库存
如今价值多少？

有一家服装企业，他们给导购的提成是5%，于是导购们都拼命去卖爆款畅销款提业绩。

要想销售过程不出问题，就得保证库存充足。

于是，商品经理在销售的压力下，必须要保证爆畅款不断货，把大量采买资金用于爆款畅销款的订货和追单。

这个逻辑上没错，但是没有考虑商品的生命周期和售罄率问题。

即便是爆畅款商品，无非也就是市场需求旺盛一点，商品成长期和成熟期持续得更久，但在补货追单过程中不考虑商品所处的生命周期阶段和售罄率的达成，只为了满足销售要求不断加量，大概率会造成季末库存积压，让库存变得很大。

而该企业的数据处理还停留在人工Excel处理，老板也只能看看企业每天卖了多少业绩，开会也只能听到A大区卖了多少B大区又破了记录……最后月底拿到库存数据一看：这个月风风火火卖了2000多万，减去库存利润毛利只剩600多万，算净利的话剩得更少了。

库存商品没卖掉，对企业来讲就算是亏损，10年前花1000万进的货，如今市场价格早已降到100万了，这还是建立在消费者愿意买单的前提下。

换句话讲，虽然库存里的商品账面价值还是1000万，但本质上早就亏了90%。

900万，可不是一个小数字。

在一线摸爬滚打成长起来中国零售老板难道不懂这个道理吗？

不过是因为看不到数据做不了管理决策罢了。

中国企业需要的数字化，是能够通过数据告诉老板哪里出了问题，并给到解决办法的数字化，而不是简单的数据记录系统。

数据决策——才是零售企业应该追求的数字化目标。

实现数据决策后
零售企业能做到哪些效果

在会员营销领域，零售企业能够针对不同消费者消费者的全生命周期价值，建立对用户更加个性化的洞察，实现千人千面的需求和卖点匹配，包括营销内容设计、广告投放、活动策划等方面，来增加销售和利润。

在供应链领域，零售企业能够打破原有传统的渠道运作方式，以消费者需求牵引各环节动态参与。品牌商及时通过数据驱动，感知消费者的需求，调整研发、采购、生产、销售，打造柔性快反供应链。

再以NextStone耐石擅长的智能商品管理领域为例。

NextStone耐石智能商品管理系统

在企业管理者的视角，NextStone耐石能分析当前的销售数据、商品数据和库存数据，提供总销售额、单品销售额、销售目标达成率、销售数量、客单价、连带率、折扣率、利润率、商品排行、门店排行、库存金额等指标，并通过分析指标，给出经营建议。

比如，针对上市一周有爆款潜质的商品给出追单建议；部分商品销售表现不佳可以尝试进行调拨换店销售等等。

而老板也能从主要指标掌握真实的经营情况，例如，这个月销售额上升了，但同时折扣率也偏高，是运营部门采用了折扣策略，还是一线导购为了销量过度促销，只要一排查就能找出问题。

而不是叫来各部门负责人开会，你一句我一句也说不清为什么销售额上升了但是利润却少了，最后只能不了了之。

同时，在执行层视角，数据决策也能带来质量效率的提升，降低企业成本。

使用NextStone耐石系统的商品经理

在季前阶段，NextStone耐石能够根据过往的销售数据、目前的库存数据和未来的销售趋势，为商品部生成一整年每一季的商品计划，并给出大中小类、波段、价格段和宽度计划，不用商品经理掌握多繁琐复杂的数据分析技巧，也避免了拍脑袋定计划后导致的积压和缺货。

然后，商品经理就能协同设计部和买手，从过往的销售数据中提炼出爆款元素，按宽度计划进行设计和组货，定一盘更加好卖的货。

在季中阶段，NextStone耐石能够根据商品的销售情况（畅滞销、上市时长、生命周期），门店的库存情况（是否断码、是否过剩）以及总仓的库存情况，智能计算配货、补货、调拨、追单建议，商品经理需要做的，就是检核这个建议是否合理、要不要采用执行。而不是花两三天整理数据，再用Excel做数据透视，效率低，精准度也很难保证。

然后，商品经理就能协同仓库和门店进行商品的运输，及时把合适的商品放进合适的门店，提升商品周转速度，增加销售额，减少库存的积压。

在季末阶段，NextStone耐石能够告诉商品部每个SKU在各个门店的表现，给出单店单款的畅滞销情况，商品部可以尽早把表现不好的商品，进行退仓或降价促销，避免销售周期结束后留下过多的尾货。

在当前存量经济的时代背景下，零售企业数字化已经是一个不可逆的趋势。

区别在于，你是使用一个零售系统收收银记记账，做好数据记录，让企业能平稳运行。

还是使用一个数据应用系统，来辅助经营做出决策，让你的企业能拥有更好的商品组合，更少的库存成本，更快的供应链效率，从而获得更强的竞争力。

参考文献
① CEIC.中国零售销售增长/美国零售销售增长[DB].ceicdata.com.cn,2024-04-28.
② CCFA.2022零售连锁品牌数字化运营研究及策略报告[R].中国连锁经营协会,2022-06-16.
③ 戴老板/杨婷婷.有头有脸的老板，都开始盯数字化了[N].饭统戴老板,2022-09-20.
④ 元盛.数据驱动决策，是零售数字化的下一站[N].2019-05-20.
⑤ 网易数读.低谷期逆增长的零售企业，做对了什么[N].网易数读,2022-07-28.