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------ 【導讀】 ------
物聯網時代，數字驅動零售業，建立全渠道經營策略尤為重要，如何收集、整合、提取數據成為零售商成功的關鍵。
在如今的數字化時代，消費者可以像在實體店購買商品一樣，在電子商務網站上進行購物。零售商打造無縫的、增值的購物體驗比以往任何時候都更加重要。為此，零售商需要為客戶提供多個購物渠道，與其他企業進行競爭。零售業整合不同渠道的數據并構建全渠道的購物體驗十分必要。f
在大數據與商務智能的趨勢浪潮中，筆者曾與一大批零售業和非零售業從業者一起工作。運用相關知識和經驗，在此提出五個策略幫助零售商滿足客戶需求，實現全渠道經營，數字驅動零售業。
策略一：收集正確的客戶數據類型
在成為一個數據驅動組織進程中，企業需要收集正確的數據類型，這些數據需有助于企業提高用戶體驗，并最大化企業從線上和線下渠道獲得的利潤。
例如，實體經營店可能會嘗試不同的布局，以保證最大化的銷售機會。要做到這一點，企業需要記錄每一家商店的銷售明細。另一方面，在線上環境下，可以為用戶進行個性化定制服務。擁有電子商務網站的企業可以收集用戶的購買歷史、瀏覽行為以及更多的其他類型數據。
除了客戶數據，競爭對手的數據是需要收集的另一種數據類型。收集有關價格、用戶評論、評級的數據，并使用這些情報信息調整自身產品目錄，提升用戶體驗。
只收集數據而沒有具體的分析不僅浪費時間，還會引起顧客的懷疑與猜忌。因此，收集能夠用于分析的數據相當重要！
策略二：整合數據資源
一旦確定要收集的數據類型，下一步就是確定提供數據的渠道。零售行業可以通過多種渠道收集大量的行業信息。事實上，每一次成功的交易都給零售行業提供一次收集數據的機會。然而，純粹的數據量和收集數據的不同來源無法為企業帶來價值。企業需要整合數據，并得出有見解的結論。
因此，零售商需要通過企業資源計劃（ERP）系統收集大量的數據。當然，也可以選擇其他的商業智能（BI）平臺提高數據收集、組織、可視化以及分析等能力。這些平臺可以收集從大量數據源中提取的數據，這些數據源包括：
銷售點數據
客戶反饋
網頁分析數據
客戶關系管理（CRM）數據
供應鏈數據
策略三：創建數據驅動文化
成功的數據不僅是投資一個商業智能解決方案和雇傭一個數據分析師或者科學家那么簡單。而需要在整個組織所有部門的每個員工間培養數據驅動文化。這對于零售企業尤為重要，因為零售業的每一個部門對于數據價值鏈的創造都非常重要。
例如，財務部門可以確認所有渠道的價格是否一致，是否存在一些商店或平臺沒有達到預期的銷售表現。同樣，負責供應鏈管理的部門可以提供有關供應鏈問題的信息，評估訂單履行能力。總之，從銷售到市場再到人力資源和供應鏈管理，組織的每一部門都提供不同數據信息的支持。因此，對于一個數據驅動的全渠道零售商來說，建立一個數據驅動文化體系是必不可少的工作之一。
策略四：不要被報告周期限制
雖然由BI和分析解決方案提供的自動化預建報表可以有效地實現數據的實時分析，但常規的報表功能可能也會限制企業獲得最大化的價值。
對于這個問題，一個可行的解決方法就是設立一個獨特的分析方案。它將允許員工采取創新的方法對數據進行分析，并得到一個更深入、更精準、更全面的客戶畫像。此外，由于獨特的分析方案為專屬用戶設立，所以采用率也相對較高。反過來，這也允許組織中的每一位成員以自己獨特的方式為數據價值鏈貢獻數據，讓每一個人都更接近商業智能。
策略五：跨越組織內部數據
企業打造一個真正的數據驅動全渠道，不僅需要看到組織內部的數據資源，還要看到組織外部的數據資源。最常見的外部數據源就是社交媒體。用戶在社交媒體平臺對企業產品的反饋為企業提供了豐富的信息。企業可以利用這些反饋優化用戶體驗。
企業可以獲益的其他非傳統的外部數據源：
搜索結果數據
不同調查收集的人口統計信息
網頁和電視廣告的在線排名
一旦搜集到了所有這些渠道的信息，整合現有的數據并使用BI工具進行市場趨勢分析進而預測客戶的消費行為。
總結
在過去的數年中，從電子商務的演變到越來越多地使用社交媒體和智能手機，零售環境經歷很大的變化。這促使零售商采取全渠道方式，讓客戶可以與任何零售商在任何時間和任何平臺進行交互和購買商品。然而，為了利用全渠道戰略的利潤最大化潛力，企業必須以正確的方式分析收集到的大量數據。
而以上提及的五個策略可以幫助企業朝著成為數據驅動的全渠道企業的最終目標前進。每一個企業都有其獨特的需求，因此，評估這些需求和定制的方法來幫助實現終極目標是非常必要的。
