19世紀(jì)零售早期形態(tài)主要是大型批發(fā)商為主，20世紀(jì)之初有超級(jí)市場的形態(tài)出現(xiàn)，21世紀(jì)電子商務(wù)得到了極大程度的發(fā)展。再到現(xiàn)在我們提倡的新零售時(shí)代，我們是怎么定義的？

首先核心關(guān)鍵詞是以用戶為核心。我覺得這個(gè)跟百果園的“偉大的顧客”的命題是不謀而合的。第二個(gè)是在全業(yè)態(tài)全渠道的整合，第三個(gè)是在線上線下的整合，包括屈臣氏在線上線下做出的一些努力。我們剛好跟屈臣氏在整個(gè)數(shù)字化建設(shè)的過程中有幸合作，一起參與了這個(gè)過程。

線下的零售現(xiàn)在有什么樣的困境？對(duì)屈臣氏來說，他們是“當(dāng)事人”，會(huì)有一方的視角。對(duì)于我們這種外部團(tuán)隊(duì)，我們也有一些外部視角。因?yàn)樵缜拔覀冎鞴サ氖腔ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)。

我們看到了五個(gè)問題：

第一，現(xiàn)在的獲客很難，客戶留存變得很難，我們跟客戶之間缺少鏈接。

第二，線下商品的復(fù)購率低，線下商業(yè)可營銷手段遠(yuǎn)沒有線上商業(yè)多。

第三，我們對(duì)客戶缺乏了解。我們都在說客戶運(yùn)營，這件事情一定是因地制宜、因材施教的，如果對(duì)客戶沒有了解，很難進(jìn)行精準(zhǔn)服務(wù)。

第四，缺少數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。即使我們了解用戶，每次做完活動(dòng)、服務(wù)之后，結(jié)果是怎樣的？問題出在哪？有一個(gè)提升的空間，這些都需要用數(shù)據(jù)進(jìn)行指導(dǎo)。

第五，缺少用數(shù)據(jù)運(yùn)營為服務(wù)的經(jīng)驗(yàn)?？赡苡泻玫墓ぞ?、數(shù)據(jù)，但缺少好的方法論進(jìn)行支撐。

我們本身不做零售，我們作為外部服務(wù)的視角，也總結(jié)了一個(gè)方法論。

屈臣氏的胡總提到“三個(gè)一”，我們的經(jīng)營模式是“1+4+1”。

首先是“一個(gè)基礎(chǔ)”，它是支撐企業(yè)全面數(shù)字化經(jīng)營的數(shù)據(jù)中臺(tái)。

四個(gè)要素，一是建立與用戶的連接。之前互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的運(yùn)營非常高效，因?yàn)樗脩糁g的連接是一直在線的；二是我們需要有更新穎的營銷手段。以前在線下是不斷做活動(dòng)，有沒有更好更新穎的方式？三是用數(shù)據(jù)指導(dǎo)運(yùn)營。包括像屈臣氏的胡總提到的，他們利用用戶價(jià)值模型做了用戶分層，這些都是通過數(shù)據(jù)進(jìn)行指導(dǎo)的；四是做完所有的事情，一定要有分析和復(fù)盤。企業(yè)做的所有事情都是實(shí)實(shí)在在的成本，成本產(chǎn)生的價(jià)值是怎樣的？一定需要做數(shù)據(jù)分析和復(fù)盤。所以這四個(gè)要素也可以總結(jié)起來，叫做客戶運(yùn)營中臺(tái)。

最后是“一項(xiàng)能力”，這就是前面我們提到的五個(gè)問題，有了好的工具和方法，但不具備靈活運(yùn)用的能力，這也是現(xiàn)在的線下企業(yè)需要構(gòu)建的能力，就是怎么用互聯(lián)網(wǎng)擁有運(yùn)營用戶的能力。

我們講究用數(shù)據(jù)連接“人、貨、場”，我們分成數(shù)據(jù)中臺(tái)層和用戶運(yùn)營中臺(tái)層，這一部分是給企業(yè)IT進(jìn)行賦能的，核心是數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)服務(wù)，以及我們?nèi)绾谓o上層的業(yè)務(wù)部門做運(yùn)營支撐。業(yè)務(wù)部門有了這些工具、數(shù)據(jù)之后，在運(yùn)營的分析場景上怎樣做門店的診斷、用戶的洞察？做完分析，一定要用到具體的場景里，線上可能有O2O的微商城，線下也有客流，用戶到店后，要進(jìn)行數(shù)據(jù)化的導(dǎo)客服務(wù)，這些都需要數(shù)據(jù)來指導(dǎo)。

總結(jié)起來就是幾個(gè)關(guān)鍵詞。第一，數(shù)據(jù)中臺(tái)層的數(shù)據(jù)資產(chǎn)；第二，用戶中臺(tái)層的私域流量?，F(xiàn)在線上的流量越來越貴了，既然他已經(jīng)到了我們的門店，在這里產(chǎn)生了消費(fèi)，有沒有可能把他變成自己的用戶？第三，我們希望給線下門店產(chǎn)生更強(qiáng)的科技感。比如廣泛用電子價(jià)簽。做生鮮也好，做乳制品也好，像這樣的商品保質(zhì)期非常短暫，顧客對(duì)這類商品也非常強(qiáng)的價(jià)格敏感度。我們可以用算法結(jié)合更好的電子價(jià)簽這樣的硬件，在損耗和銷量之間達(dá)到非常好的平衡。像互動(dòng)貨架、互動(dòng)大屏，都是我們可以在線下門店做的數(shù)字化嘗試。

（PPT圖示）這是我們總結(jié)出來的企業(yè)數(shù)字化客戶經(jīng)營全景圖，總結(jié)出來就是五件事情：一是建平臺(tái)；二是建設(shè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化；三是構(gòu)建數(shù)字產(chǎn)品；四是發(fā)現(xiàn)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)源，有一個(gè)關(guān)鍵詞叫輿情，就是在各個(gè)線上渠道和平臺(tái)里，包括在私域流量的用戶評(píng)價(jià)里，這些都是輿情；五是影響力的建設(shè)。對(duì)于企業(yè)IP構(gòu)建這套東西，做完并不是自己在用，一定是業(yè)務(wù)部門在用，要說服業(yè)務(wù)部門，這是很先進(jìn)的科學(xué)工具，是有數(shù)據(jù)作為支撐的，這都是內(nèi)部的影響，進(jìn)而把它放大到外部門店去。

為什么數(shù)據(jù)中臺(tái)很火？簡單做一個(gè)比較，數(shù)據(jù)中臺(tái)跟傳統(tǒng)數(shù)據(jù)應(yīng)用的對(duì)比下有什么優(yōu)勢？首先是規(guī)模上，在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)應(yīng)用場景里，能處理的數(shù)據(jù)規(guī)模非常小。現(xiàn)在我們講大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)中臺(tái)，基本都是PB級(jí)的。第二個(gè)是數(shù)據(jù)的多樣性，以前只能處理一些結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，本身在系統(tǒng)里，但還有大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些都可以被使用起來。第三個(gè)是數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性，就像胡總提到的要做推薦，推薦這件事情一定是實(shí)時(shí)的，不能在現(xiàn)在的場景下給你推送過去你需要的東西，這是沒有意義的，所有這些都需要我們進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算，這對(duì)我們的算力有非常大的要求，這也是我們在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫時(shí)代不太能夠做到的，這是我們本身在能力上的差別。

在應(yīng)用場景上的差別：第一點(diǎn)，預(yù)測。第二點(diǎn)，以前只能看結(jié)果數(shù)據(jù)，當(dāng)有了更大的數(shù)據(jù)和更高算力之后，可以對(duì)未來做一定的預(yù)測，但預(yù)測這件事情本身有一個(gè)概率，我們永遠(yuǎn)追求的都是每次預(yù)測更大的概率是對(duì)的，讓我們更多規(guī)避行為。第三點(diǎn)，智能，可以做更多商業(yè)智能決策模型。

（PPT圖示）這是數(shù)據(jù)中臺(tái)的價(jià)值體系，做完所有的事情，尤其是對(duì)于IT部門來說，一定要論證有什么樣的價(jià)值。往往我們會(huì)把價(jià)值分兩部分，一部分是在后端的管理側(cè)，在組織的管理效率上，會(huì)對(duì)員工進(jìn)行畫像，對(duì)員工的工作狀態(tài)樹立各種各樣的指標(biāo)，也可以看資源的使用效率。在前端的經(jīng)營側(cè)，最核心的資產(chǎn)一定不是所謂的商品實(shí)物資產(chǎn)，一定是客戶資產(chǎn)。進(jìn)店時(shí)有用戶身份的識(shí)別，還有畫像識(shí)別，這些都是資產(chǎn)。包括對(duì)人跟貨的歸因分析，這也是資產(chǎn)。包括在各個(gè)部門渠道把用戶線索展示下來，沉淀在自己的私有流量池。包括掃碼購、小程序的微商城，我們也會(huì)做很多的投放，會(huì)有大量的線索被收集進(jìn)來，這都是我們應(yīng)該施加影響的。

講完我們總結(jié)的方法論，我也想簡單跟大家分享一下我們是怎么來做這件事情的。其實(shí)不管是給屈臣氏也好，還是我們跟其他企業(yè)的合作中，我們總結(jié)了一些心得經(jīng)驗(yàn)。

首先，在服務(wù)過程中我們沉淀下來了一個(gè)平臺(tái)，叫惟數(shù)平臺(tái)，專門幫企業(yè)搭建平臺(tái)。圍繞大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行構(gòu)建，在計(jì)算層會(huì)有很多計(jì)算引擎，在平臺(tái)層從最開始的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)同步、數(shù)據(jù)開發(fā)到運(yùn)維監(jiān)控、數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理、權(quán)限管理等等都有。提供了平臺(tái)的開發(fā)層之后，中間這一層就是我們的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)基本是圍繞數(shù)據(jù)開發(fā)平臺(tái)來產(chǎn)生的。在數(shù)據(jù)應(yīng)用里有哪些？第一個(gè)是圍繞著客戶的畫像洞察分析，就是如何打標(biāo)簽，如何進(jìn)行圈人，如何進(jìn)行人群管理。第二個(gè)是有大量的計(jì)算引擎，包括做查詢的引擎、分析的引擎、推薦的引擎、數(shù)據(jù)可視化的引擎，這些都是為了把數(shù)據(jù)放在一個(gè)一個(gè)應(yīng)用場景中進(jìn)行服務(wù)的。第三個(gè)是數(shù)據(jù)API，有一套數(shù)據(jù)中臺(tái)，還會(huì)有很多的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，我的業(yè)務(wù)系統(tǒng)要用到我的能力，那一定是通過數(shù)據(jù)的API來傳輸?shù)摹Ｗ钌蠈邮菍?shí)實(shí)在在的應(yīng)用場景，比如我們怎么做可視化報(bào)表，怎么做圈層的精準(zhǔn)營銷，怎么做千人千面的個(gè)性化推薦，不同的企業(yè)一定也有自己的個(gè)性化場景。

這是數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)過程中最重要的一環(huán)，就是客戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)的閉環(huán)。第一步要做什么事情？就是整個(gè)客戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)的建設(shè)，總共有三步，第一步是采集。現(xiàn)在是一個(gè)非常好的時(shí)代，不管是線上還是線下，我們都有非常多非常豐富的數(shù)據(jù)采集手段。比如在第三方的媒體投放，不管是用戶點(diǎn)擊曝光的數(shù)據(jù)，還是表單內(nèi)的數(shù)據(jù)，都可以被采集回來。包括線下可以提供免費(fèi)wifi服務(wù)，或者攝像頭等等，可以采集到線下的客戶數(shù)據(jù)，包括像第三方的外部渠道，都開放了API接口。

做完數(shù)據(jù)采集之后，在客戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)這件事情上，最重要的事情就是做把控。因?yàn)樵诓煌那阑蛘卟煌膽?yīng)用場景里，都有一個(gè)屬于它的ID，但這些ID可能是不一樣的，有些是手機(jī)號(hào)，有些是Face ID，需要?dú)w攏到同一個(gè)人身上，建立全景畫像，有價(jià)值維度、偏好維度等等。

做完數(shù)據(jù)資產(chǎn)的建設(shè)之后，資產(chǎn)這件事情一定是要變現(xiàn)的，主要是在經(jīng)營、運(yùn)營、服務(wù)的過程中來體現(xiàn)，用自己的數(shù)據(jù)更好做投放，并指導(dǎo)運(yùn)營部門更好地做精細(xì)化運(yùn)營，包括門店里的導(dǎo)購人員怎樣根據(jù)用戶的畫像以及千人千面的推薦能力，第一時(shí)間把用戶可能需要的更基本的商品和服務(wù)推薦給他。包括做完所有事情之后的報(bào)表，需要更快更實(shí)時(shí)進(jìn)行生產(chǎn)。最終產(chǎn)生的結(jié)果就是，對(duì)整個(gè)企業(yè)來說，我們可運(yùn)營的用戶規(guī)模放大了，所以可以進(jìn)行更多、更精細(xì)、更豐富的運(yùn)營活動(dòng)。

（PPT圖示）這是我們總結(jié)出的核心一環(huán)，這是一個(gè)很復(fù)雜的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，所以說一定要放在大數(shù)據(jù)時(shí)代才能做這件事情，因?yàn)楹芏鄷r(shí)候是我們通過算法算的，有時(shí)候是簡單規(guī)則就能匹配出來。最終我們想實(shí)現(xiàn)的是一個(gè)結(jié)果，所有不同渠道里用戶留下來的數(shù)據(jù)，一定要?dú)w攏到同一個(gè)人身上。

這是用戶畫像的生產(chǎn)過程，構(gòu)建起數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)后，需要構(gòu)建用戶畫像。

這里有一個(gè)示例，對(duì)不同企業(yè)來說，構(gòu)建用戶全景畫像的維度一定是不一樣的，因?yàn)槊總€(gè)企業(yè)本身的KPI和運(yùn)營的核心方向都是不一樣的。

講完整個(gè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，就要說一下做運(yùn)營。我們有自己的一個(gè)產(chǎn)品，叫惟客寶。一方面，做企業(yè)分析運(yùn)營的數(shù)字化，包括對(duì)門店的分析，對(duì)市場輿情的分析，包括用大數(shù)據(jù)進(jìn)行門店選址。門店相當(dāng)于神經(jīng)末梢，一定要拿著這些能力，變成更好的經(jīng)營效率。前端門店有哪些東西可以用？比如導(dǎo)購，需要跟企業(yè)微信結(jié)合起來，持續(xù)建立與用戶之間的聯(lián)系，把商品在第一時(shí)間內(nèi)推到消費(fèi)者手上。第二個(gè)，要有更廣闊的渠道，不管是經(jīng)營線上微商城，還是本身的門店。第三個(gè)，不管是線上門店還是線下微商城，都要做到千人千面。第四個(gè)，會(huì)員系統(tǒng)。第五個(gè)，營銷工具。過去我們會(huì)看到有一個(gè)奇跡版的公司——拼多多，雖然很多人不信，但有一點(diǎn)他們做的很好，可以在不同的用戶群做不同的營銷活動(dòng)，像拼團(tuán)、秒殺，現(xiàn)在市面上所有的公司，沒有一家公司能在這件事情上玩過拼多多。

（PPT圖示）這是我們標(biāo)準(zhǔn)化的應(yīng)用場景，這個(gè)是典型的導(dǎo)購大屏的應(yīng)用場景，不見得是真實(shí)場景中劃分的應(yīng)用形態(tài)，主要是當(dāng)顧客進(jìn)店的時(shí)候，因?yàn)槲覀冊诤蠖艘呀?jīng)把人臉識(shí)別、會(huì)員ID等等數(shù)據(jù)都進(jìn)行了打通，當(dāng)這個(gè)會(huì)員進(jìn)店的時(shí)候，我們可以在第一時(shí)間匹配到他所有完整的數(shù)據(jù)，并且在第一時(shí)間給導(dǎo)購人員推薦他需要什么樣的商品和服務(wù)，甚至包括銷售的話術(shù)建議，都可以進(jìn)行推薦。對(duì)于不同的銷售人員來說，不同線索產(chǎn)生的轉(zhuǎn)化率是完全不一樣的。

我們也有各種營銷工具，包括拉新應(yīng)該用什么樣的營銷工具，留存應(yīng)該用什么樣的營銷工具，都是有學(xué)問和方法的。之后再怎么做圈層營銷？我們之前給一家4S店做了方案。比如想推奔馳的車，怎么找到這些人，怎么把券發(fā)出去？做完這些事情，我們一樣要看數(shù)據(jù)，我們總結(jié)了一個(gè)“門店健康模型”，是基于增長模型和獨(dú)立模型綜合出的門店健康度，包括客戶體驗(yàn)健康、客戶本身健康、團(tuán)隊(duì)組織健康、產(chǎn)品健康等方面綜合評(píng)價(jià)每個(gè)門店的狀態(tài)。

產(chǎn)生數(shù)據(jù)之后，會(huì)有一些結(jié)論跟指導(dǎo)，比如現(xiàn)在是不是流失率太高了。當(dāng)門店末梢發(fā)生了指標(biāo)異常，可以給總部產(chǎn)生反饋，就是需要什么樣的支持解決問題，這些都是可以通過營銷手段來解決的。

我們也分析了小程序客流報(bào)表，包括他們到店之后如何做提醒。當(dāng)然，不管是銷售、會(huì)員、流量各種各樣的分析化報(bào)表我們都有，也可以定制很多企業(yè)需要的不同報(bào)表。

最后做一個(gè)總結(jié)。WakeData本身是一家很年輕的公司，雖然它很年輕，但不管跟很多企業(yè)都建立了廣泛和深度的合作。在現(xiàn)在這個(gè)時(shí)代，如何喚醒企業(yè)的數(shù)據(jù)，讓企業(yè)更懂用戶？這個(gè)非常重要，因?yàn)榻?jīng)營品牌，其實(shí)就是在經(jīng)營自己的用戶。

我們在過去的時(shí)間里，有幸跟很多優(yōu)秀的公司在整合企業(yè)數(shù)字化建設(shè)過程中一起努力，感謝這些公司能給WakeData機(jī)會(huì)，一起來做這件事情。