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撰文/关山

毋庸置疑当前很多零售企业得都活得很艰难，一方面市场需求疲软，另一方面企业提供的产品和服务很难差异化，导致只能打价格战，企业生意增长缓慢乃至负增长，很多知名企业甚至黯然退出市场。

笔者一直从事零售数字化转型相关工作，有幸亲身参与不少国内外企业数字化项目，得出一个结论，即零售企业对数字化目标不是“为什么”的问题，而是“做什么具体怎么做”的问题。企业需要对数字化需求更加明确，当然对数字化产出及质量提出更高要求，高度关注价值变现、运营效率提升以及怎样实现业务高质量可持续的增长。

怎样寻找蓝海？

笔者曾经和一美妆数字化负责人讨论市场红海和蓝海的问题，现在美妆市场竞争激烈，怎样寻找市场的蓝海呢？大家发现尽管竞争激烈，但很多打法上还是局限于打价格战，市场上陷入“不促不销”的窘境。

通过讨论仍然还发现一些尚未挖掘的空间，如品牌积累了千万级消费者数据还未有效开发：

·品牌花大力气招募而来的会员注册后再无转化；

·很多老会员沉睡了流失了，而品牌实际做的动作有限；

·市场部和媒介部每年投放花了上亿也回流了大量投放数据，但在后链路却未实现有效收割；

·数据平台沉淀几百张报表，但不同角色业务找数据时，发现要么找不到要么不好用甚至不知道怎么用；

大家一致认为蓝海不仅是在红海的边上，而更应该在红海的上边，企业在组织协同上、跨平台协同上、跨渠道协同上等仍存在较大的红利，但这都是深水区；

怎么找到突破口？

那怎么破局呢？话题比较大，先抛开公司“政治”原因，本次先从业务视角切入谈谈个人一些思考。以终为始来看，企业最终还是关注“开源节流、降本提效”这八个字，而这背后是涉及的运营和经营效率的有效提升。

1、先说说人货匹配效率提升

零售企业业务经营一个很大目标是解决人与货的精准匹配的问题。这里面两个关键点，一是对于人和货的业务理解深度，二是两者基于何种载体按照什么样的规则更好实现匹配。

第一点关键是标签体系建设。聚焦人的旅程及货的周期关键节点梳理并搭建，基于标签的精准圈人及精准圈货，实现人找货或者货找人。很多品牌都会搭建上百个各种维度的标签；

第二点就是消费者洞察。要寻找关键 MOT 场景，找到消费者真正的痛点、痒点、爽点，再结合运营工具等载体进行商品 cross-sell或者 Up-sell，而这背后涉及到与消费者调研、数据洞察、AIGC等技术应用的有效结合了。

a、案例解析：以某新锐内衣品牌消费者调研为例，通过收集几百份问卷及KOC深度访谈分析。

策略发现：通过问卷数据回收及分析有以下发现

·该品牌女性买该bra品类时非常注重品牌、对价格不敏感；

·购买内裤时往往会买一打，且并不太关注品牌，对价格较敏感...

策略执行：这种洞察算是相对深入的洞察了，但是再往下怎么结合运营平台工具使用呢？这又涉及到调研与运营的结合了，而这是一线运营人员操盘时关心的问题。

会员营销过程中，针对 bra 单品营销时可以不再是发优惠券，可以把合适内裤作为赠品，一方面增加消费者整体的价值感知，另一方面降低营销费用提升 ROI；也可以针对之前购买低客单 bra 的客户，为其推荐高客单的单品做 upsell等等，这样营销更有针对性，转化效果也有明显提升；

2、再谈谈业务如何与数据结合

对于数据的重要性企业上下已逐步达成共识，越来越多企业把自己的战略方向之一定为数字化，从业务数据化到数据业务化的理念深入人心。

但接触很多头部企业下来发现，中间信息断层非常严重，很多数字化基建花大成本建设完后束之高阁用不起来，导致大家对数字化缺乏足够信心。一方面品牌内部有众多平台积累大量业务数据，但同时不同部门业务的需求及优先级各有不同，加上涉及众多系统平台及服务商协作，把业务与技术、系统、数据相结合的复杂度也越来越高。

通过什么样的抓手可以实现有效结合呢？