「由国内领先的科技产业研究平台第一新声主办的“数字新时代：2024年中国CIO数字策略大会”于2024年5月18日在上海圆满落下帷幕。」

在本次峰会上，观远数据解决方案专家邓甜带来《数据驱动敏捷经营，助力零售消费行业精益增长》主题演讲。在快速变化的商业环境中，数据正成为企业变革的关键。数据不仅是企业经营决策依据，更是创新和优化管理的强大动力。

以下为演讲实录，经第一新声编辑整理，有删减：

核心命题：“数据资产入表、智能化应用落地、数字化战略地位提升”

在与众多企业深入合作和共创之后，观远观察到2024年企业数字化领域主要聚焦于以下三大核心课题：

一是数据资产入表对企业变得日益重要。数据资产的入表已成为企业无形资产的重要组成部分。从财政部发布的报告到上市公司的实际操作，数据资源资产化已成为一种趋势。国家政策也在积极推动这一转型方向，鼓励企业将数据资产的沉淀和积累作为企业转型升级的关键策略。

二是智能化应用落地成为关键。自GPT 4.0发布以来，企业越来越多主动利用自然语言交互和理解的能力，推动信息应用更加高效，从而更好地支撑和辅助企业的运营和管理。大模型和AI的落地场景也因此越发清晰。

三是数字化战略地位的提升不容忽视。当前，许多企业都认识到了数字化的重要性，积极寻求内部数字化建设。企业数字化转型提档加速，也推动了产业数字经济蓬勃发展。数据基建的落地和完善也能更好地发挥数据要素的作用。

企业在推进数字化建设的过程中，需要关注多个关键因素以确保能够充分发挥数字化的价值。这一过程主要围绕三个核心维度展开：

一是聚焦于底层数据能力建设，主要涉及提升产品易用性。这意味着企业需要不断优化数据管理工具，使其更加高效和用户友好。

二是着眼于企业级平台建设，关注其性能、稳定性和可用性。这些因素直接影响企业内部的实际使用效果，是确保数字化转型成功的关键。

三是强调场景化落地实施。所有产品能力都应围绕使业务动起来的核心目标设计，确保数字化解决方案真正服务于业务需求。

服务于业务是企业数字化建设的终极目标。企业可以聚焦以下三个关键点：

第一，识别产品技术与业务的连接点。从技术基础到功能设计，都要确保技术能够融入业务流程，为业务赋能。

第二，深入理解业务特性和业务模式差异、发展阶段及系统基础。根据企业的发展阶段定位关键需求，细化到具体的业务环节和场景。避免盲目追求大跨步跃进，应采取螺旋式方法，逐步推动全体系优化。

第三，与客户共创是实现目标的关键。企业要优先识别主要矛盾，针对性地细化切入。通过小步快跑的方式，优先解决核心命题。

在数据场景化价值挖掘过程中，市场已逐步凸显三种发展内生动力。

第一是“战略规划驱动”，这与大型咨询企业或集团化大客户常用的方法类似。通过咨询服务进行战略级规划和顶层设计，这种方法主要依赖于管理咨询或数据咨询等服务。

第二是“行业最佳实践驱动”，针对不同行业客户出现的高频业务场景，基于行业最佳的经验沉淀，提供面向各行业可落地的企业经营分析、智能洞察决策的产品化解决方案。

第三是“组织能力驱动”，关键在于在数字化运营过程中，如何不断提升组织的思维能力和数据应用能力，赋能企业敏捷决策。

消费行业全景数字化需求拆解及行业实践

1、零售行业全景数字化：以消费者为中心

零售行业涵盖从产销到采销等各种业务模式，且在供应链管理的流程和复杂性上有所不同。供应端包括采购、仓储、运输、物流等关键环节，支撑着销售渠道的运作。中间渠道模式非常多样化，涵盖加盟、直营以及线上新零售平台，如抖音本地生活、社区团购，以及企业自建的私域平台。

零售业的核心在于服务终端用户，商品品类管理、选品、新品研发，以及市场营销策略，如品牌宣传、新媒体广告投放、促销活动和会员运营等中间环节至关重要。无论是线下门店的导购服务还是线上客服，都要围绕消费者需求构建，因此借助数字化提升服务体系在零售业务链路中发挥着重要作用。

推动零售企业持续成长的关键在于数字化和三个创新点：品牌创新、品类创新、渠道进阶。数字化提升运营效率和市场洞察力；品牌创新增强消费者情感连接；品类创新满足市场新需求；渠道进阶更有效地触达目标消费者。以消费者为中心，确保满足和超越消费者期望，建立品牌忠诚度，实现可持续发展。

基于数据支持提升单店盈利

零售行业核心业务场景首先是门店侧的运营，包括门店销售业绩分析等；第二是门店拓展，比如建立服务招商加盟体系，或者门店的选址开发等。第三是商品侧的运营，第四是会员相关分析，第五是后端供应链分析管理。

零售企业的管理运营中，关键挑战在于提升单店利润和整体盈利能力。虽然一线店长通常都拥有丰富的实践经验和管理智慧，但部分店长可能因年龄等因素，对数字化技术的掌握不够熟练。因此，总部需提供支持，帮助门店更高效地经营和管理。

提升门店运营的关键策略：

1. 核心指标的明确：门店需要关注核心经营指标，以准确评估其业绩。这些指标应简化并易于门店端理解与应用。

2. 简化管理决策：避免让店长深陷复杂的细节之中，应建立一个自动识别并提示运营异常的系统，帮助店长及时调整策略。

3. 门店健康度评估模型：创建一个多维度的评估模型，综合评估门店的运营状况。该模型应涵盖营业收入、绩效指标和综合利润率等要素，实现门店间的有效比较。

4. 商品洞察与选品优化：强化数据支持，为店长提供直观的商品销售数据分析工具，减少主观判断的影响，提高订货的精准度。

5. 库存管理：优化库存管理流程，迅速识别并处理异常库存情况，以提升业务运作效率。

企业可以通过以上策略构建一个既能服务于店长，也能服务于高层管理的评估体系，确保信息的对称与管理的同步，从而促进决策的高效与精准，共同推动门店业绩和盈利水平的提升。

从品类到单品的数字化选品和淘汰

在零售行业，商品种类的广泛性是其显著特征之一。某零售品牌SKU数量达8000多个，且在全国拥有上千家门店。面对庞大的商品阵容和连锁网络，品牌总部的商品管理部门必须依托数据，从宏观品类管理到微观单品分析，迅速且精准地制定策略。

观远通过制定数据驱动商品运营的策略，从品类开发、品类规划/陈列、商品运营等链路切入，对品牌商品进行精细化的管理，最终洞察品类增长机会，优化陈列产出效果。

2、时尚企业全景数字化：实现数据统一和深度洞察

时尚企业特性在于其研发与供应链协同过程的高度复杂性，这也是众多时尚品牌尤为重视数据支持与优化的原因。

在当前时尚品牌广泛采用线上线下融合的全渠道销售模式下，实现数据层面的统一管理和深度洞察是提升经营管理效能的关键。

首先，企业需要从经营管理的角度出发，分析市场趋势与增长机会，跟踪业绩完成情况，从而识别问题并制定对应策略。

其次，应关注商品的全生命周期管理，利用进销存数据加强商品结构和快速周转，并严密监控商品的流通过程，最终有效降低滞销和断货的风险。

第三，会员运营的深度挖掘已成为时尚企业品牌战略的核心之一。越来越多的服装企业开始重视私域流量的培养，通过精细化运营会员体系，实施分层分类管理，以增强客户忠诚度和提升品牌影响力。

第四，重视电商销售及商品运营体系管理。从多平台业绩分析、多角度用户行为、商品市场趋势等优化电商运营策略。

最后，供应链的响应速度对消费者体验至关重要。企业应强调利用数据驱动的敏捷性，关注供应链全链路数据管理，建立快速反应机制，提升供需协调能力，以满足市场变化和消费者需求。

从设计到退市，实现时尚品牌全链路数据管理

以某时尚女装品牌为例，该品牌对商品从设计到退市的全链路数据化管理给予高度重视。这一管理流程从商品研发的初期开始，重点监控研发周期、设计达标率和销售预期贡献率等关键指标。

随后，管理焦点扩展至采购决策、库存管理、商品批发到店、上架销售，直至补货调拨、清仓促销和退货处理，直至商品最终退出市场，形成了几个核心的监控节点。

在这些关键节点中，需要将可监控的指标进行细化和量化，以实现对商品全链路的清晰监控。一旦发现异常指标，商品部门能够迅速定位问题并做出快速响应。

企业基于被标注的异常指标，深入特定场景追踪溯源、定位分析。例如，如果配送至门店的到货满足率和及时性出现问题，就需要进一步细化分析，确定是否是特定门店或区域的问题。通过追踪配发进度、审查仓储管理或评估物流服务商的配送效率，可以精确地找到问题的根源。这一过程展示了从宏观指标监控到微观专题分析的逻辑演进。

通过细致的管理和分析，该品牌能够确保商品管理的每一个环节都高效、透明，从而提高整体运营效率，优化库存控制，并最终提升市场竞争力。

3、快消行业全景数字化：“BC一体化”

日化用品、快速消费品及美妆等快消品行业的企业，正将“BC一体化”作为其核心战略，旨在促进大小B端的有效协作，优化业务渠道，并最大化市场渗透与经济效益。这些企业正致力于加强柔性供应链的效能，提升渠道营销和履约能力，以灵活应对市场的快速变化。

同时，业财一体化的重要性日益凸显。在市场瞬息万变的当下，GMV已不再是衡量企业绩效的唯一标准。企业需要逐步加大对营销与供应链中业财结合的重视，以实现更全面的业务管理和决策支持。

围绕这些核心诉求，观远的解决方案在四个方面集中发力：一是侧重于加强销售运营与渠道管理的整合。特别是在消费品行业，其渠道构成复杂多样，涵盖线上电商平台与线下实体店、经销商等多种形态。二是关注供应链后端的全面优化，具体涵盖从采购、仓储、生产到物流等各个环节的全链路追踪能力。三是在电子商务领域对产品投放和运营策略的调整与优化。四是是对会员和用户的洞察。

以一家快消品企业的订单全链路管理实践为例，其核心挑战在于整合和自动化全国的十几个工厂的订单处理流程。每个工厂都设有专门的计划人员，他们负责监控订单执行的进度，识别逾期订单，并进行全面的履约能力分析。然而，在之前的模式中，这一过程高度依赖人工操作：工作人员必须手动从多个系统中提取数据，然后进行整理和处理，这一繁琐且耗时的步骤才能最终生成各类订单分析报告。

在这个项目中，观远帮助品牌实现了不同数据层面的整合，包括运输管理、ERP、订单处理和工厂管理等，完成了整个数据体系的无缝整合。

这种整合极大程度上提高了供应链的透明度和响应速度，在优化订单处理流程，降低了成本损耗，提升供应链的整体效能上不断形成新的竞争力。

4、电商行业全景数字化：以全局视角监控整体运营

在当前多元化的电商渠道中，品牌管理层面临的一个主要挑战是如何获得全局视角以监控整体运营，特别是利润和成本的构成。

一是电商生态的多样性方面，如何有效整合社交电商、天猫、京东以及快手、抖音等多元化视频直播平台的大量数据是目前品牌管理的首要掣肘因素。

二是从业务管理的角度，需要比较各平台数据、识别引流效果、分析投入产出比例，并评估不同平台的推广策略及其执行效果。

三是商品管理方面，特别是在线上环境中，重点是深入分析每个商品的市场表现，例如通过广告投放吸引的流量与总销售额（GMV）之间的关系。

四是业财经营分析方面，需要整合业务流程与财务结果，确保两者之间的无缝对接，并快速发现运营中的问题。

在业财一体化的经营分析体系中，品牌首先需要核心聚焦于两个维度：一方面是目标绩效跟踪，即明确年度目标（如10亿销售额）与当前实际业绩的差距，并细化到各区域、消费者群体的具体偏差分析；另一方面是深入剖析增长动力与盈利能力建设，需细粒度到各利润中心及业务板块。

其次是聚焦费用管控关键领域，尤其是从费用台账到费用执行过程的追溯勾稽。此环节旨在解决品牌营销费用管理颗粒度差、时效性差以及权责不明、费用效果不清晰的问题。同时，需清晰洞察整体营销费用的执行概况，分析其构成比例与使用趋势，为费用最优化配置提供依据。

资产效率分析则侧重于存货和应收账款等关键指标，它们直接影响企业的资产健康状况。因此，必须借助详实数据来量化评估并揭示资产运营中的潜在问题，确保资产配置合理，提升整体运营效率。

最终要长周期关注财务回报和现金流，确保业务线的投入回报和现金流处于健康状态。

67%的CEO都期望利用数据分析强化决策过程

企业内部推动数字化组织建设的核心在于理解数字化转型中组织能力革新的障碍。通常，业务部门与IT部门之间存在沟通断层。业务方可能仅提出表面需求，如特定指标展示、数据看板定制等。但实际上，他们追求的是通过这些工具和数据提升部门或区域市场销售表现、增加收入、减少客户流失等实质性业务改进。

调研显示，67%的CEO都期望利用数据分析强化决策过程，促成业务运营的高效闭环。73%的业务负责人希望在业务团队内有更多的数据分析与技术人员。

但是，组织数字化能力升级并非单纯提升产品技术能力，企业需要从以下三个方面提升数字化组织能力：

第一，构建独立的数据分析能力，以更直接地支持其决策过程。品牌可以探索建立一个跨业务、数据和开发团队的协作机制，以此全面提升组织的数据驱动能力。

第二，构建坚实的数据基础和强大的前端功能，确保数据能够流畅地被应用和分析。同时，数据团队扮演着至关重要的桥梁角色，他们深入理解业务需求，并设计出与业务目标一致的数据解决方案，指导分析的方向，确保技术实施与战略规划的一致性。

最后，满足不同角色对数据的需求的不同侧重。业务团队需要掌握数据的表达和分析技能，以便进行深入的数据挖掘。IT和开发人员则负责优化数据基础设施和系统功能。数据团队的任务是将对业务的深刻理解转化为目标导向的数据设计，满足不同角色的需求。

为了帮助品牌更好评估自身数字化能力发展水平所处阶段，观远提出“企业内部数字化能力6阶段评估模型”，帮助企业识别当前阶段，并找到向更高阶段跃迁的路径。

现实情况里，许多企业在第一阶梯的S1至S3阶段徘徊不前。很多企业早期都采用报表工具以期提升数据利用，但由于IT部门资源紧张，难以快速响应业务需求，导致业务团队不得不自行导出数据并进行分析。这种模式下，企业的进步受到限制，甚至可能出现倒退，难以持续向更高阶段发展。

企业对数字化能力建设进行价值衡量和考量收益的三个维度：

第一，多元化衡量数字化项目成效。数字化项目的价值并不总是立即显现，也不一定直接反映在收入增长上。企业可以从以下几个关键维度来衡量成效：数据生产力的提升，以及核心表现指标，比如看板数量、部门覆盖范围、报告产出效率的提高和用户渗透率等。

第二，注重人才梯队的建设。人才是推动数字化进程的关键，需关注人才梯队的构成以及不同角色的人才成长路径和成效，同时注重核心业务的优化和需广泛覆盖的业务场景。

第三，聚焦业务收益。企业要通过量化方式展示成果，如通过降本增效的案例来展示数字化带来的实际效益。

在数字化项目的实施和推进中，企业需要遵循一套完整且连贯的步骤。这不仅涉及到将数字化应用具体落地到不同的业务场景中，也包括持续优化组织内部的团队建设。这两个方面都需要组织内外不断主动推进和维护，以确保数字化转型成功和持续发展。