数据驱动下，零售企业数字化转型之路在何方？
在交易主导权回归消费者的新零售时代，以数据重构人、货、场已经成为零售行业数字化转型的必经之路。其一，通过洞察消费者行为数据，企业可实现针对性沟通与运营促进销售转化；其次，通过科学的数据分析，企业可以链接生产、销售、供应链等各个环节，从而提高企业整体运营决策的效率效果。
虽然数据成为传统零售企业弯道超车的绝佳武器，但从企业实际情况来看，实现数据价值的最大化，还有一些根本性的问题需要解决：
缺乏全渠道数据的整合能力，开局难
如今消费者需求越发个性化，在碎片化场景中多渠道购物成为普遍现象。但由于各个渠道的数据储存在不同系统，由不同部门管控，所以零售企业的挑战在于如何将数据跨渠道汇聚在一起并投入使用。
缺乏自上而下的数据思维，发展难
零售企业的数字化转型并非是单纯的发展线上线下等修修补补的改良，而是基于全渠道、全触点、全方位“以客户为中心”的体验设计与优化。这就意味着单从某一个部门实施的数字化只能起到暂时性作用，如要长期的发展关键在于自上而下的拥有数据思维。
缺乏业务场景的数据应用，落地难
在疫情的驱动下，许多传统零售企业被迫进行数字化转型，而缺乏思考的盲目布局带来最大的阻碍在于没有深度的业务理解，数据技术只是存在于理论中，无法真正作用于消费者，带来实际的价值。
为此，选择一个可落地于实际业务场景的智能数据中台，让数据更加标准化、实时化、智能化在业务中循环，并驱动增长是零售企业数字化转型的第一要务。而拥有智能数据中台（CDP）的创略科技，凭借已服务数十家国内外大中型零售企业的卓越经验，可通过数据采集、打通、分析和激活，统一全渠道客户数据并结合深耕于业务场景的机器学习、深度学习等人工智能技术，推动企业沉淀数据资产，最大化数据价值。
全渠道数据打通，实现更多维的洞察分析
智能数据中台可以聚合来自线上线下全渠道的客户数据，包括结构化和非结构化的数据，而后通过ID打通以及AI引擎的智能分群与聚合，形成统一的客户数据格式，指导企业形成唯一的客户画像体系。同时，利用漏斗或归因分析，企业可洞察客户真正需求以及转化路径，从而匹配渠道价值，并多维度呈现与展示企业业务KPI，为企业营销决策提供数据支持。
构建4D模型体系，实现个性化精准营销
结合聚类画像、营销计分、消费者行为预测、客户池管理四大模型应用，零售企业可通过顾客分群和市场定位、顾客价值和创利能力评估、顾客营销生命周期追踪、客户池诊断和流失召回实际应用场景，指定精准的营销方案，从而使多渠道营销和触达推广手段更具针对性，实现更高的转化效率。
以实际案例举例：
某国际知名奢侈品品牌由于拥有线上线下多种销售渠道，所以其数字化转型的挑战在于如何实现线上和线下体验双向打通，以提升复购率。为此，拥有高打通率以及强AI能力的创略科技成为其第一选择。创略科技通过CDP实现了对线下精品店、奥特莱斯折扣店、自营电商、微信小程序等渠道数据进行整合并打通后，形成客户统一的ID及画像，支持行为偏好、消费能力等个性化标签维度，实现全方位的客户洞察。
为真正提高复购率，创略科技利用消费者行为预测模型，预测消费者真实的消费需求，从而保证客户无论是基于何渠道购买，都能形成最佳的推荐选项。
某国际著名服装品牌，全球拥有2亿人次的消费量，希望通过精准发放优惠券，以激活大量存量客户。为了实现客户需求，创略科技提出可落地的分层优惠券发放方案，帮助该品牌实现自动化的精准优惠券搭配与投放。首先基于客群管理实现消费者唤醒，其次通过聚类画像洞察消费者消费类型，而后利用营销计分模型筛选高净值客户从而制定券额，最后通过行为预测精准发券。基于以上一系列数字化解决方案，该品牌成功唤醒大量消费者实现复购。
在变革的时代，以数据为驱动的数字化能够给予零售企业显著的增长，同时企业也需要在脆弱的数字化环境中始终落地于业务场景，为此只有构建足够强大的中台以及坚定数据驱动的业务模式，才能拥有未来核心竞争力。
