近几年疫情、贸易摩擦等不利因素的叠加，很大程度上导致零售行业总体增长呈放缓趋势，其中线上业务增长速度与占比呈显著加快与上升趋势，而这种结构性趋势的分化加速了清理、过滤市场竞争者的进程。在这样的环境下，头部企业纷纷积极采取数字化转型等应急战略，以获得可持续的竞争优势。纵观整体行业，多数的转型效果与状态是不及预期的，究其原因是企业在新型环境下，数字化系统驱动企业业务运营的理解与应用有一定偏差，但这并未阻碍众多企业在实践中不断探索的步伐。为此我们基于对行业的深刻理解与长期大量的实践案例研究，归纳出当前零售快消行业数字化转型的八大趋势：

趋势一：从客户、产品运营等视角，不断迭代创新数字化转型环境下的商业模式

精准高效预测客户需求

从卖方市场的产品思维转变为始终以客户需求为中心的变化，体现了零售企业为客户创造价值的方式与内容都在发生根本性转移，积极应用新工具触达、沟通到客户，然后传递价值给客户。当今主流的互联网平台、电商平台甚至各大社交软件的后台大数据工具应用都是很好的体现。

创新产品及服务内容，不断整合优化资源，增加客户价值

捕捉到客户需求之后，就是企业如何设计产品与服务的交付方式、成本、时间结构，以当前最佳的合理方案满足客户需求。在总需求不变的情况下，谁实现了定位最佳、产品内容最佳、成本结构最合理，谁就可以获得竞争优势。在这个规则下，行业不断涌现出上下游并购、行业资源整合、行业资源最佳配置形成新商业模式等现象，不断提升客户价值。

趋势二：抓住以数据驱动业务增长的数字营销应用的机遇

通过数据连接采集进行客户画像以精准高效获客

当前企业业务持续增长话题中最热门的无疑是数字营销，不仅是必然趋势，在当前复杂的综合竞争环境下，更是影响企业生死攸关的核心因素。

实践中，很多企业在推进营销数字化转型中，也会考虑使用市场热点数字营销工具，比如，在移动端的品牌推广、 产品展示 、客户互动等精准方式，通过自媒体沟通渠道有效内外沟通。当然企业也会通过各种数据采集、数据分析工具进行精准客户画像，以提高转化率，达到持续提高业务增长的目的。

从多角度应用数据分析客户行为，以驱动业务增长

现实中很多企业按照“规程”采集，堆积了大量数据，并没有激活数据进行价值最大化，背后实质是没有理解营销底层逻辑。有不少企业投入预算做市场活动，收集好客户清单发给相关销售就再也不联系了，甚至没有整理归档，任由数据沉睡，逐渐形成了一个怪圈：企业在增加投入资金去获客以获取各种数据，而并没有对数据进行有效挖掘，沉睡的数据变成了账面资产。如何使用数据理解行业演化逻辑？如何理解市场动态需求？聚焦最有效细分客户的精准互动沟通是当务之急。当然营销的底层逻辑一直都在，即市场动态洞察-产品组合推广-精准获客-有效线索商机转化-高效客户运营的整个业务逻辑。

从企业内外部数据闭环流程管理角度看，企业更需要将外部所有数据形成数据池，并依托不同渠道接触到的客户形成的数据集合，比如通过官网的访问数据痕迹或形式展示判断分析内容的有效性，有效客户的后续跟踪、转化等数据分析，以驱动销售人员进行精准工作，最终实现数据连接部门间协同、数据连接内外部、数据模型化分析及数据驱动工作等发挥作用。

当企业各类数据量越来越多，字段结构越来越复杂的时候， 有些企业逐步引入先进数 据管理工具、新型 AI 分析软件，以及在数字化营销应用上更加深入，真正开始客户体验全过程的运营管理。

趋势三：逐步构建以客户为中心的数字供应链平台

构建客户的实时供应链平台以满足客户个性需求，提高效率，增加客户价值

为了追求客户体验及高质量的客户交付能力，企业会经营庞大的电商业务群体，并以固定区域发货的模式导致仓库之间的信息没有打通与共享，形成“信息孤岛”。同时企业还存在着计划品仓矩阵涉及上万个，成品计划逻辑复杂的挑战 。此外在全品铺货中存在大量手工数据处理情况，无法做到周全的精准控制，不能保证整体运营最优化。另外因为品类细分类别较多，形成多种制造模式以及更加复杂的供应链体系。

在传统信息化进程中，从经营流程及特定业务应用场景的角度，实施了解决特定业务领域问题的多套垂直信息技术系统，但业务能力和系统不互通，不共享，模块化，形成了“系统烟囱”和“信息数据孤岛”等现象。

基于上述业务场景与技术存在的问题，一些先行企业开始建设以客户为中心的数据供应链平台，做到了共享库存，仓仓之间，仓店的所有信息数据打通，实现共享，形成一体化 。这样企业可以拉宽货品的SKU宽度以快速响应消费者最终的动态需求，充分发挥数据驱动供应链能力作用，以实现供应链转型的最终目标，即始终动态地为客户创造价值，为企业在竞争中持续取得优势。

数字供应链平台带来的显著好处体现在：

• 降低所有渠道库存量，降低物流成本；

• 运用多种 AI 多维模型，多场景测算能力，根据历史销量数据推算出各种场景或可能的基线销量，预测销量等数据；

• 还可以实现智能补货与调拨，使用智能计算能力取代过往大量人工处理数据问题，尤其在调拨的参数 、补货量，甚至生产环节货品批次计划中表现的更加有效和精准，以保证供应链供给整体最优化。

趋势四：持续拓展与外部关系的连接融合与共创能力

积极融入各类社交、电商、上下游信息连接平台

无论传统零售企业还是电商平台，在不断增强自有获客能力的同时，也在积极融入各类社交领域平台，形成社交电商的新业务模式。有些企业也在积极开拓使用包括短视频、内容电商、 论坛、 手机、网页和电视等渠道与客户沟通，这样的融合方式使得新型电商平台更容易获得客户流量，也使得交易机会变得更为直接。投放在社交和品牌建设上的经费能够对 GMV （商品交易总额）产生举足轻重的正面影响 。有些社交电商平台也积极向传统零售电商需求融合共创，以实现共同为客户提供更具有价值的产品与服务。

拥抱与合作伙伴咨询或技术共创的机会

众多零售企业在数字化转型趋势和愈发激烈的竞争环境面前，凭借自身现有资源和能力，可能很难保持持续竞争优势及持续的业务经营改善，因此也在积极与外部专业企业进行合作，如积极与行业具有专业能力的企业保持长期的合作，制定中长期的数字化转型合作计划， 计划周期覆盖从1年、3年、5年，甚至10年的内容，计划内容也涉及到数字化转型战略规划 、财务数字化转型 、信息技术系统重构及组织数字化，甚至还涉及业务增长数字化与运营整合优化数字化模块。

趋势五：创新设计基于数字化的新型敏捷组织模式

组织的变革形式、 目标实现与流程沟通等实现线上化

现代企业为适用竞争与不断变化的市场环境，需要敏捷地不断优化与创新组织模式，这其中关键是数字化在推动组织变革、组织目标确定 、执行沟通有效性管理中的重要作用。过去组织的目标制定、传达与执行，直至考核都要按传统组织架构来运作，但是随着环境多变性的深度影响，企业需要建立更加敏捷的组织，以更有效地符合企业的持续发展。敏捷组织特性首先是通过组织构成实现沟通的多元性与高效性，其次通过数据收集、加工、建模后可以呈现出部门、个人或环节维度的沟通规律与效率，这里还可以继续深度挖掘数据以判断组织的变革目标传达效率 、关键员工对核心内容阅读次数深度的判断、工作创新参与程度 、目标工作实现的努力程度等。

运用数字化将组织活动与能力融入到业务运营中，实现敏捷组织

组织内部的协调性是组织数字化的首要建设目标，当然这只是满足可以推动组织管理的基础需求，推动组织数字化实现敏捷组织更重要的还是推动业务运营发展，实现“人-货-场”的真正穿透，比如任何对等权力的个体可以获取 、影响与报告相应经营中的信息数据，以更加快速地有效参与、影响运营，实现数据驱动业务运营的目标。这种打破原有 ERP 模块思维的做法，可以增强组织的反应 、变化与进化能力。

趋势六：在实践中，开始重构以预测、决策、控制为目标的全域数据实时系统

实现实时动态预测

实现经营实时预测是企业管理的重要目标与手段之一，但在当前业态多变，竞争日益激烈的环境中，企业仅通过应用大数据 、敏捷组织与智能系统等实现实时动态预测是不够的，仍需紧密结合自身的业务运营特点、组织模式创新情况及战略制定执行。

从预算管理 、决策与控制系统视角理解数据应用的重要性

从预算管理实践角度看，企业发展过程就是为客户提供商品及服务过程的决策过程管理，而且这个管理过程就是决策控制过程，如合理、高效的预算过程管理，预算绩效评价系统与调整机制等都是很好的管控工具。但是当前阶段主流实施的复杂全面性的预算管理工作还没有很好地支持决策，典型的包括预算管理工作核心局限在财务或会计视角的范围，有些突破的边界可能在信息技术层面，未能很好地深入延伸到业务运营层面，或者说当前数字化的应用阶段存在局限。

从决策中的数据应用层面来说，现大部分企业决策都依赖于内部提供的信息数据，当然管控的层面也多局限于这个层面。比如，企业内部销售量的历史数据、预算完成数据，产品价格的内部成本计算、外部竞争对手产品价格数据，运营成本构成及其预算执行情况分析数据、内部产品流程分析数据，内部组织运行绩效数据等。而因外部核心竞争对手数据获取有限导致决策信息有失偏颇；实现数据一体化，而不是系统间的割裂关系；系统为各自使用者服务、缺乏公司或组织层面总览战略分析应用；实现业务运营高度理解与系统高度融合是决策与管控层面的核心首要任务。

从业绩控制角度看，数字化一定程度上解决了实时评估业务与组织绩效能力，但如何更有效支持业务及企业级战略决策还不够，表现在上述的数据实时分析能力、数据应用全面性和数据应用深度能力上。管理决策的主观能力、客户需求的捕捉能力及产品能力是核心，只有与数字化及数据能力更好的融合应用才可能在竞争中获得持续的优势。在社会环境变化、技术更新 、企业生产要素资源等情况发生较大变化时，数字化技术需要更好地建立相关预测与压力测试模型，并不断自我学习迭代输出更好的组织决策模式，以持续产生更好的绩效。

趋势七：在不断迭代、打补丁与重构IT系统之后，纷纷意识到数据中台的基础重要性

改造与升级原有 IT 构架，布署数据中台架构

过去企业在不断进行“业务数据化”的过程，通过 IT投入和建设，不断将发展过程中业务和经营情况以数据的形态沉淀了下来 。在大数据时代，企业已经认识到这些数据的利用价值，但同时感受到很多瓶颈与痛点。

很多情况下，信息系统是数据的关键载体，如何更有效地以企业战略与业务运营为出发点，进行规划或重构信息系统是当前数字化转型的首要难题。很多企业的做法是不断迭代升级信息系统技术、局部二次开发、系统布局重构等方式，但收效不及预期。经过总结探索后发现，以设置数据中台融合业务或运营中台来管理数据可能是目前必要与重要的路径之一。

发挥数据中台的中枢与驱动作用

在诸多痛点与需求下，数据中台不仅仅把数据用起来，还包括收集系统或平台和业务的数据，并将这些数据形成高效可靠的数据资产化和数据应用体系，直至驱动业务 、运营及商业模式的创新。

数据中台具有如下显著特点：

• 从数据连接的互通性、数据库基础及企业内部数据完整性看，数据存储技术具备全面服务化能力；

• 基于系统综合效率与成本节约考虑，数据中台会进一步向企业数据操作系统层级进化；

• 数据中台是确保企业数据持续应用的一套经营管理机制，对企业的数字化转型具有重要作用。以数据中台为基础的数据处理引擎位于企业应用的核心 ，企业经营产生的所有数据价值需要充分发挥起来，这一定程度上决定着企业数字化转型的成功与否。这些数据设计、数据模型与数据应用能力都依赖数据中台建设。

趋势八：不断尝试应用VR等技术实现人场货场景的立体融合

实施VR等技术提高客户体验 、供应链感知能力

当前零售行业已经完全进入"客户为王"的阶段，客户的持续全方位最佳体验成为企业最关注的核心因素。围绕这个目标，很多零售企业通过联手"懂行"的科技型公司，借助 5G、大数据 、物联网、云计算 、 AR/VR 、区块链等新一代数字技术的深入应用，打造了多种多样的数字时代超级客户体验，包括从潜在客户开始的所有环节泳道图设计，到保持客户持续的忠诚度、客户对供应链的感知等，新技术应用不断迭代以提升客户极致体验。

场景立体可视化

相比传统零售行业的经营模式，数字集成技术的应用可以为零售企业带来更加精准的用户洞察与触达能力，通过大数据分析提前预测需求并积极响应，帮助企业打破传统物理空间的限制，尽可能实现人、场 、货的边界融合与可视化，为企业发展与消费者体验带来无限可能。

总结

众多企业在实践中不断探索出自己的一套数字化转型方法论、实施方式及技术路径，但是现实企业发展过程中非量化的软实力可能也很关键，例如超强的决策能力、前沿的组织领导力及独特的企业文化等，很显然目前阶段这些都是数字化转型设计与实施中很难覆盖到的领域。

从长期来看，数字化转型仍然是企业在动态竞争中发掘与拓展更多来自外部客户与生态伙伴端的价值空间的重要支点。