智慧零售的趋势是什么？

商品卖不出去，顾客找不到想要的东西，店铺管理也让人头疼。这是传统零售行业目前正在面临的困境。而且现在消费行业因为电商的出现变得竞争压力更大了，尤其是到了双十一这种大庆，这些问题会暴露无疑。那些能在双十一期间hold住全场的商家不仅仅靠着员工管理和产品优质，那你问老李还靠着什么，那就是智慧零售。通过大数据、人工智能等技术，智慧零售不仅能精准预测消费者需求，还能优化库存管理，提升顾客的购物体验。简单来说，智慧零售就是用科技手段让零售变得更聪明、更高效。一站式解决传统零售行业难题。今天，老李就跟大家来聊聊智慧零售那些事，分析一下现在行业痛点，以及智慧零售的适用场景。

想了解智慧零售的朋友应该都是想了解数字化转型的吧，实际上智慧零售就是数字化转型的一个类型。要是想更加系统性的了解整个消费市场的数字化转型，可以看一下链接里的消费行业数字化全流程，里面一步一步地带你从消费行业的角度了解整个数字化转型过程，并且还有一些成功的行业案例。想了解一下的或者是观望中的都可以阅读一下。

一.零售行业痛点分析

1. 数据整合困难

业务主要围绕电子商务（EC）展开，对商业智能（BI）的核心诉求是数据源的整合。然而，面对来自不同电商平台的数据，这些数据往往分散在各个独立的系统中，导致整合的难度极大。这种数据孤岛现象不仅增加了数据处理的复杂性，还直接影响了整体运营分析的准确性和及时性。

2.动态分析需求高

业务需要进行“畅平滞”分析、“人货场”分析等，这些分析的临时性和动态性要求业务人员不仅要具备深厚的数据分析能力，还需要灵活的工具来支持他们快速响应市场变化。传统的分析工具往往难以满足这种高频次、快速变化的分析需求，导致业务人员在数据分析过程中面临诸多挑战。

3.自助分析需求旺盛

由于业务的复杂性和多变性，业务人员需要自助获取和分析数据，以便快速响应市场变化。然而，现有的分析工具可能在功能和灵活性上存在不足，无法完全满足业务人员的自助分析需求。这种情况下，业务人员常常需要依赖IT部门的支持，导致响应速度的滞后，进而影响业务决策的及时性和有效性。

4.会员管理复杂

会员管理是电子商务业务中的一个重要环节，涉及到动态调整会员标签和周期性分析。会员体系的复杂性和快速变化对业务部门提出了更高的要求。业务人员需要不断更新和调整会员策略，以适应市场变化和消费者需求。然而，现有的会员管理系统可能无法提供足够的灵活性和支持，导致业务部门在会员管理过程中面临诸多困难。

5.纸质化管理的局限性

在一线业务中，许多操作仍然依赖于纸质资料进行管理和核对。这种传统的管理方式效率低下，不仅增加了人工操作的负担，还不利于实时数据的更新和分析。随着数字化转型的推进，企业需要寻找更高效的管理方式，以提高业务运营的效率和准确性。

6.IT与业务的协作挑战

在某些情况下，业务调整较慢，需要IT进行开发支持，然而，业务部门往往处于查看状态，导致IT资源的浪费和响应速度的滞后。这种协作上的挑战不仅影响了业务的灵活性和响应速度，还可能导致企业在市场竞争中处于不利地位。为了提高协作效率，企业需要建立更为紧密的IT与业务协作机制，以确保资源的合理配置和快速响应。

二.智慧零售具体表现

1.商品运营

• 智慧零售通过“品类分析”和“畅平滞”分析，帮助企业精准了解不同细分市场的商品表现。通过对商品SKU的周期性调整，企业能够更好地优化库存，减少积压和缺货情况。
• 动态生成的标签和自定义维度表使得商品分析更加灵活，业务部门可以根据实时数据进行调整，提高商品运营效率。

2.门店运营

• 在门店管理中，智慧零售支持“人货场”分析，帮助区域人员动态调整配货策略，实现“人找货”“货找人”“人货匹配”等业务分析。
• 通过实时数据分析，门店能够更好地响应市场需求，优化店内商品陈列和库存管理，提高顾客满意度。

3.会员运营

• 智慧零售通过会员分析和层级管理，帮助企业深入了解客群的波动情况。动态的会员标签设计和调整，使得企业能够更精准地进行会员营销和服务。
• 周期性的会员业务分析，帮助企业识别高价值客户，制定个性化的营销策略，提高会员忠诚度和消费频率。

4.电商运营

• 在电商运营中，智慧零售通过数据源整合，提供对不同电商平台的产品运营情况的全面了解。企业能够实时查看电商的经营状况，快速调整运营策略。
• 当业务与商品运营深度结合时，智慧零售支持自助分析，帮助企业快速响应市场变化，优化电商平台的商品策略和客户体验。

总结：在这四个智慧零售的场景下，我总结下来有这几个点需要关注。

首先，这类分析结果领导都需要过目，员工需要汇报。

第二，需要多表关联分析。

第三，excel已经不被满足于这个场景中，需要一款可进行分析数据量和性能比excel强的。

第四，由于操作人员为业务部门，所以需要产品易用性强。

第五,需要快速导出数据性能，以适应行业节奏。

第六，快速进行仪表板体系的搭建和复用。

第七, 需要考虑数据分析结果如何辅助业务决策。

最后，需要有数据分析结果共享功能，实现各部门之间数据流通。

这几个点是在选择智慧零售时尤其要注意的。不能说你打算施行智慧零售，结果还在使用excel。那样就违背了智慧零售的初衷。所以需要选择一款数据可视化的分析工具来从中辅助，全面推进智慧零售。大家可以尝试一下BI工具，这类工具的可视化强，数据分析能力强。

而且你挑选一下的话可以发现有些BI工具是会面向非技术人员的，就是它的操作界面和操作方法都是更加方便的，比如说FineBI就是这类工具。而且像是FineBI这种工具内部都设置好了经典分析模型，像是RFM客户分析模型，用户留存分析，用户画像等，从根源上就帮你做到快速生成，快速分析。同时，FineBI还拥有数据解释、数据预警等辅助我们进行深层次数据分析的功能。数据解释功能能够帮助我们找到“数据关键出错点”，节省大量的分析时间。

如果感兴趣的话可以去他们官网详细的了解一下，我在这里就不过度赘述了，链接放在这里。

三. 总结

想象一下，顾客还没开口，你就已经知道他们想要什么，这就是智慧零售的魅力。智慧零售就像是给传统零售行业装上了“智慧大脑”，让商家们在竞争激烈的市场中游刃有余。通过大数据和人工智能，商家不仅能精准预测消费者的需求，还能优化库存管理，提升顾客的购物体验。而那些还在用老办法的传统零售商们，可能就要小心了。数据整合困难、动态分析需求高、会员管理复杂，这些痛点可不是靠纸质化管理能解决的。要想在这个数字化时代不被淘汰，还是应该顺应时代做出一些像智慧零售这样的调整。

大家阅读这篇文章都是为了获取更多有关的行业最新动态，但老李觉得单单的一篇文章力量薄弱，要是想详细的了解整个消费行业还是需要借助一些书籍和专业文档。这里就给大家分享我自己读了之后都觉得受益匪浅的消费零售行业白皮书2.0。我之前看的时候还是1.0，现在都上新2.0了，可想这个行业发展之快。里面涵盖了近期的行业近况，行业痛点等等。