联商专栏：越年休闲，学习日本零售数据化进程，感觉起码有三个观念，显示其理性推进的特点：

一是目前没有真正数据化店铺产品，还处于娱乐游戏阶层；

二是不仅是库存和顾客数据一体化，而是全方位洞察顾客行为；

三是稳定接客服务质量前提下，提高效率同步降低人工成本。

1 、数据创新行业峰会透露出的信息

2018年10月底，日本零售业协会以“零售业数据创新”为主题，召开“零售&IT领导人论坛”，分享零售行业数据应用方面先进案例以及数据化转型的新技术（参见图示）。

之一：日本零售业协会CIO研究会专家、野村综合研究所藤野直明客气地说，与国际数据化革命比较，日本的零售业的动作似乎有些迟了。在成熟市场的激烈竞争中，日本的零售业现在又迎来“挑战的时代”。在服装领域全业务环节合作同时，平台化服务已经开始。纽约、上海、越南、柬埔寨等地方，3次元画像处理技术、PLM活用，从商品开发到资材调配、生产资源对接和调度一结束，生产就已经开始，调配周转时间大大缩短。遗憾的是，在日本不太传播海外发生的数据化信息，典型的日本企业，还是习惯于自己的做事节奏，出国考察也是只看店面，不太了解背后渠道的变化。如果专注一下先进国家零售业动态，很容易就会发现其业务、组织，都在追求数据化。

之二：日本微软公司榊原彰社长说，围绕零售业的环境发生了很大的变化。由于智能终端使用，消费者行为变化、购买行为的变化，可以通过大数据抓取，对未来预测的机械学习、分析图像的深层学习、语音识别技术在迅速进步。微软提倡“AI的民主化”，也就是谁都容易用的以合理成本提供的AI力量。在日本的案例是三重县伊势市一个老字号餐馆ゑびや，在“Azu”上开发需求预测应用，由于不增加人工费，解除人手不足苦恼，消除了供餐时间长的抱怨，削减了商品的废弃损失，实施了单位每小时的来客数量预测，单位菜单的点餐订购数预测等。通过使用AI功能，饮食的提供时间缩短为三分之一，因此产生的抱怨投诉为零，销售额增长4倍，利润率增长12倍。

之三：高岛屋的百货店经营战略部长横山和久说，高岛屋是2017年开始积极引进数据技术，重新审视集团经营的结构，作为一个变革项目主要有三部分：系统基础再造、业务变革、顾客体验变革。以“系统基础再造”为起点，通过“业务变革”提高经营效率、创造利益，重新投资以“顾客体验变革”为中心的成长战略。

之四、罗森便利店创新部门负责人牧野国嗣强调说，引入数据化，要在不降低接客质量同时、高效省工是关键。如果服务水平下降的话就不应该做，因为实体店铺的价值根源就消失了。理想的状态是，在技术上提高接待客人的质量，同时也要求有效率化、省人化的机制。他介绍了罗森以数据化为目标的创新尝试。

2 、三大便利店近期动向透露出的信息

很多人关注日本三大便利店的数据化进程，且各持己见。

之一：2018年4月23日，罗森在东京都内3个店试验用手机Pay支付服务，到5月31日告一段落，调查分析对销售的影响、顾客的满意情况，计划在2019年10月前大幅推广。

2018年10月９日，罗森在秋叶原一个店尝试将炸食销售由员工接待服务改为自助服务，加上使用手机自助支付，接待效率提高很多。同期，在日本电子高新科技博览会（CEATEC）上，罗森作为零售业代表首次展出，推出了下一代店铺概念。

12月10日，罗森利用人气商品卡通小鸡karaage君（からあげクン），做成机器人外形，内藏油炸加工机械，提供油炸自助服务，加工时间大约是原来的六分之一。

在商品管理方面，罗森参照7-11，在2015年以后逐渐使用AI技术管理订货，防止店铺商品短缺，由加盟店提出自动订货数量。此外，通过应用程序读取条形码的手机自助结算实验，到2019年2月末要扩大到100家店铺。

之二：2015年11月推出全渠道战略，简称omni7。铃木敏文理解的全渠道营销，核心点还是商品开发能力，这个行动随着他的退位被搁置，2017年决算亏损234亿日元。2018年11月30日，确定尝试人脸识别支付服务。12月17日，在三田国际大厦NEC公司所在20层内的店铺推出人脸识别支付服务。不过只针对NEC员工。该店面积是通常的15%，400多种商品，主要是食料品。有一个员工在店面巡视服务。开设这个店的原因是，该大厦没有员工食堂，到了午餐时间，员工去地下一层的7-11购物很不方便。5年前NEC就邀请7-11开店，这次合作使用了NEC脸部识别、沟通机器人两项技术服务，7&i也尝试了新的服务接触点形态，由于不用单品查点，进货时间缩短了36分钟，属于双赢。不过，考虑到脸部识别涉及到隐私问题，古屋一树社长承认，如果不是在NRC公司内部的店铺，这个想法很难实施。

该店采用纳入销售业绩和天气因素等数据的AI系统订货。7-11的传统是根据第二天的天气和娱乐等信息，确定每种商品的进货，所谓“彻底的单品管理”。这是2016年退任的原会长铃木敏文所固守的方法，因为铃木先生从一线退下，在现场运营水平也逐渐有一点变化。2018年提出大数据规划，成立专门机构，确定2019年夏天引入智能支付。

之三：2015年11月，全家便利店导入自助支付，不过一直到2018年2月，只有几十个店铺在使用。2018年在客流密集的商务区域，自助支付服务加快普及，计划到2019年2月将有1000台设备投入使用，比较店铺数量而言，这个进度不算快。他们的想法是，降低人工成本是一方面，东京最低工资是985日元，比10年前上升219日元，同时，投入技术成本也是要考虑的课题，经过反复实验，会尽快推广，培养减轻现场负担的新机制，不过全国普及还需要时间。

尤尼·全家公司确定，全面手机支付服务从2019年7月份开始。全家Pay的使用范围，除了全家便利店，还计划在有业务合作的唐·吉诃德店铺中推行，根据购物金额，会进行一定金额的现金红包促销，还有T积分点等项目合作。

有业内人士分析，每个公司接连不断的引入自助支付，仅仅是显示条形码的结算方法就接近10种，消费者对每个店铺不同的结算方法需要一个认识过程，消费生活评论家岩田昭男表示，“通过智能支付收集到的顾客信息的方法有很多种，如何活用分析结果，要考验企业的运营智慧了”。

3 、第三方咨询公司经理受访透露出的信息

有业内人士指出，数据化营销不仅仅是关注库存、顾客数据的一元化，必须全方位理解顾客，分析消费行为。

奥多比（adobe Systems）公司的Michael Klein认为，零售企业数据化面临5个课题：

一是提供速度。必须能够随时提供顾客体验的功能。根据奥多比的调查，美国零售行业的CEO中90%都认为要维持竞争力必须搞实时营销，可是在数据化接触点快速变化中，维持实时营销难度加大。日本零售业总体还依靠接客服务解决顾客问题。

二是复杂程度，数据化顾客接触点的增加，可以从多渠道获得充分的数据，但问题在于，从丰富的数据中如何分析、分析出什么，需要很强的分析能力。伊势丹、阪急等部分百货店分化出来的小型专门店、优衣库和无印良品等SPA品牌连锁店，都很值得关注。

三是忠诚度。购买主导权已经转移到顾客一边，有了数据化工具，消费者和商品接触点急剧增加，或者说数据化接触点激增，企业和品牌的信息相对淡薄，如何跟踪顾客行为、提高顾客忠诚度。三越伊势丹曾经与CCC合作，结果发现会员分散化，于是结束了合作。

四是投入产出比。数据化接触点，需要更多的投资追踪分析，要选择运用适合的机制，有必要拥有适当的投资的“眼睛”，分析数据价值，并适当放大趋势图像，确定投资的价值。这方面还没有可靠的案例。

五是个性化技术。从很多选择项目中被选为目标消费者，提供个性化方案，是最重要的一点。从随时随地任何人，升级到提供“只有现在（实时性）”、“只有这里（位置信息）”、“只有你（面向个人）”的个人化方案，做到随时互相交流，要有数据企划或研究机构，这是数据化成功的基本要求，这方面大家都还有较大距离。各种数据化尝试都在试验中，还不能说已经真正解读数据化商店的密码，没有形成有收益的商业模式，还处于娱乐或游戏境界。

Klein强调说，数据化企业必须要在人、流程、技术三方面均衡投入，就像三足鼎立的凳子，不可偏废，在这个方面，经营决策者观念变革是比什么都重要的。

（作者系联商高级顾问团成员潘玉明，本文仅代表作者个人观点，禁止转载！）