億邦動力研究院：2020中國零售品牌數字化轉型白皮書(55頁).pdf

《億邦動力研究院：2020中國零售品牌數字化轉型白皮書(55頁).pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《億邦動力研究院：2020中國零售品牌數字化轉型白皮書(55頁).pdf（55頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、2020 中國零售品牌數字化轉型白皮書 2020年10月 億邦動力研究院 2 報告數據來源說明 & 法律聲明 本報告數據來源 億邦動力研究院采取深度調研等形式，與部分企業代表、機構及行業專家進行深入交流，獲得相關一手信息和數據。 行業公開信息、行業資深專家公開發表的觀點、政府公開數據與信息、宏觀經濟數據、企業財報數據等。 法律聲明 本報告由億邦動力研究院獨立制作和發布。報告中所有的文字、圖片、表格均受到中國知識產權法律法規的保護，未經本機構書面許可，任何 組織和個人不得使用報告中的信息用于商業目的；任何非商業性質的報道、摘錄及引用請務必注明版權來源。 本報告中的數據均采用研討、調研或二手數據研

2、判所得，部分數據未經相關企業直接認可；同時限于數據可得性等客觀因素，部分數據未必能 夠完全反映真實市場情況。本報告僅供組織和個人作為市場參考資料，本機構不承擔因使用本報告而產生的法律責任。 1 目 錄 2 3 數字化發展概況數字化轉型全貌 數字化實例拆解 4 數字化趨勢研判 4 數字化的定義：分為技術范疇與商業范疇 從純技術范疇出發，數字化是指將任何連續變化的輸入，在計算機中用0和1表示的轉化過程。而隨著數字化在商業領 域的應用，其內涵不斷被豐富。如今在企業談論數字化時，往往表示將數字技術應用在業務和管理中的各個環節，使 企業從根本上完成轉型提升。億邦動力研究院認為，數字化在商業領域的應用將會

3、一直持續和升級，成為未來商業創 新和可持續發展不可或缺的關鍵要素之一。 技術范疇 數字化 商業范疇 數字化 將任何連續變化的輸入，如圖 畫線條或聲音信號，轉化為一 串分離的單元，在計算機中用 0和1表示，通常用模擬轉換 器執行這個轉換，即基于實際 可視化對象進行的轉化過程。 將互聯網、物聯網、AI、大數 據、云計算等數字技術，運用 于企業業務管理中的各個環節， 使商業的渠道、營銷、運營、 生產等最終實現智能化，從根 本上提升企業的業績和影響力。 注：本白皮書所討論的數字化集中于商業范疇。 5 數字化轉型的基本概念：本質五步 數字化轉型在過去的二十年間，從未淡出過人們的視線。如今在后疫情時代，數

4、字化轉型的熱度更是達到了空前高度。 2020年5月13日，國家發改委官網發布了“數字化轉型伙伴行動”倡議，再次強調了數字化轉型對于我國企業和未來 經濟發展的重要性。 數字化轉型 企業利用數字化技術能力，實現數據驅動增長，協同多方提升效率，重構商業模式以實現 數據持續變現的系列過程。 數字化轉型的本質五步 原本紙質的文檔、數據等 信息，通過電子手段進行 記錄、傳遞和儲存，形成 信息在數字世界的投射。 投射連接挖掘協同共贏 借助互聯網等技術，將信息 與信息打通，形成觸點，保 持與消費者、員工、商品以 及上下游伙伴間持續的連接。 通過在線經營，跟蹤業務各 線條和流程上的關鍵節點， 不僅可獲取“表面結

5、果”， 還可挖掘出隱藏規律與價值。 將挖掘得出的結果數據化， 結合環境、企業情況，各方 之間相互協同調整和應對， 以提升業務價值，優化效率。 基于一切原始以及協同后的數 據，構建企業的“智慧大腦”， 通過復雜的算法為需求側和供 給側提供共贏的選擇與決策。 6 數字化轉型的“二重”價值：對外重塑市場，對內重構模式 在市場側，數字化技術改寫了原有的運作模式和行為習慣，數字互聯使供需兩側的“溝通”變得空前及時，買賣雙方 都因此獲得更極致的體驗，從而使整體市場走勢持續向好。在企業側，數字化轉型以計算機時代為始，在互聯網時代 迅猛發展，于物聯網時代產生質變，讓企業從 “獨立運作”的傳統形態逐步轉變為對內

6、對外信息共享、互相協同的數 字化商業。而每一次商業模式的迭代，實際上是企業內部業務模式、管理模式和組織模式的變革和重構。 數 字 化 轉 型 對 外 對 內 網站 電子商務 數字化營銷 數字化商業 自主 商業 產品和服務 行業 消費行為 體驗 數字化發展概況 1 8 數字化發展縱覽：從內至外、從前至后、從單點至生態 數字化概念在1996年，隨著美國學者尼葛洛龐帝數字化生存的出版而被引入中國，此后數字化內涵不斷進化，信 息化、互聯網、大數據、云計算等概念和應用以極快的速度和極強的力度闖進了中國千萬企業的視野。在20多年的發 展中，數字化經歷了從企業內部轉向市場外部，從前端用戶延伸至后端供應鏈，從

7、連接單點到整合生態之過程。 Nicholas Negroponte數字化生存 出版，引入中國。Don Tapscott在數 據時代的經濟學中提出“數字經濟”。 會計核算軟件大力發展，微軟發布可連局 域網互聯網的Windows95和共享型大型關 系數據庫SQL Server 美國副總統戈爾在演講數字地球： 認識21世紀我們這顆星球中提出 “數字地球”概念。 美國出版浮現中的數字經濟（I,II） 和數字經濟專題研究報告。數字 經濟的研究和技術討論大規模展開。 中國組織召開了首屆數字地球國際會議， 通過了數字地球北京宣言。 中國加入WTO，ERP開始流行。政府大 力發展寬帶、WIFI，為企業聯網打基

8、礎。 淘寶首屆雙11。網店、數字營銷 廣告興起，“大數據”逐漸成為互 聯網信息技術行業的流行詞匯。企 業對數字化需求從對內轉向對外。 大數據概念開始爆發。中國國務院發布了 “互聯網+”戰略，并為大數據正名。 O2O、線上線下融合等模式大量冒頭，云 計算IaaS大力發展，數字化基建得以普及。 “以消費者為核心”的商業邏輯成為共識，服務商開始 跳出內部，幫助企業對外進行數字服務，并從消費者端 延伸至后方供應鏈，產業互聯網元年到來。數字化完成 從內到外、從前至后，從連接單點到整合生態的轉變。 90年代 2000年 1996年1998年 2009年2013年-2015年2018年至今 1998年-20

9、00年1999年 9 數字化轉型三大階段里程碑：信息化、數據化、智能化 在數字化轉型過程中，企業將會經歷三個里程碑式的階段，每個階段都是數字化轉型質的一次變化。區分1.0與2.0階 段的關鍵在于：信息由誰錄入；而區分2.0與3.0階段的關鍵為：決策由誰來做。 1.0階段：信息化2.0階段：數據化3.0階段：智能化 將現實物理存在的事物，通過 01二進制編碼，人工錄入系統， 用電子終端呈現，如無紙化辦 公場景。于企業，信息化的本 質是對業務結果數據的信息化 進行再存儲與管控，用來提供 給各層次的人了解“業務現在 是什么情況”，“流程進展到 哪”等一切動態業務信息，是 “業務在線化”，的完備階段

10、和“業務數據化”的起始階段。 由機器采集和錄入數據，在人 工預設的規則下觸發的自動化 工作，幾乎可同時完成采集-分 析-呈現。數據化代表著對某件 事物的描述，是把現象信息通 過有條理、有結構的分析、重 組的方式轉變為結果可制表可 量化的過程，便于查詢回溯、 智能分析，并協助人解決相關 決策問題，是從“業務數據化” 過渡到“數據業務化”的過程 。 從由人決策變為由系統自主決 策，是繼信息化、數據化后的 終極里程碑階段，也是整個數 字化進程中的必然發展方向和 最終目標。智能化把繁瑣的工 作數據化后，直接自主調用和 指導工作，即“決策自主化”， 將人需要付諸的精力和所需理 解減至最低，具有“擬人智能

11、” 的特性或功能，如自協調、自 校正，是側重工作過程的應用。 10 數字化轉型階段特征：關鍵內容與價值的質變升級 信息化主要圍繞數據和信息進行基礎處理，其價值在于使業務流程在線化。而數據化在信息化的基礎上，還可對數據 信息進行分析反饋，從而使管理經驗可復制可迭代。智能化則是基于“擬人智能”的階段特征，根據信息化、數據化 所得結果，在規定或指定范圍內直接代替人進行調整或決策的執行，成為企業的“智慧大腦”。 階段體系架構關鍵內容作用價值 信息化 業務信息系統數據/信息信息記錄業務流程在線化 數據化 管理分析系統分析/反饋數據管理/分析反饋管理經驗模型化 智能化 運營決策系統決策/執行決策管理/運營

12、管理運營決策自動化 11 中國數字經濟：規模三十五萬億，企業側投入比例逐年上升 隨著數字化進程，中國數字經濟規模不斷擴張，近年已成為國民經濟中最為核心的增長極之一。根據中國信通院中 國數字經濟發展白皮書（2020）表明，我國數字經濟增加值規模由2005年的2.6萬億元擴張到2019年的35.8萬億元， 2005年至2019年我國數字經濟占GDP比重由14.2%提升至36.2%。而在企業側，根據體量的不同，企業對于數字化 的投入程度、進程也有所區別。其中，數字化研發設計工具普及率與應用電子商務的企業比例均超50%。 26161 48092 94896 161640 271737 312934 3

13、584022019 2018 2017 2014 2011 2008 2005 關鍵指標大型企業 中型企業 小微企業 總體水平 信息化投入占比0.23%0.29%0.26%0.25% 生產設備數字化率50.50%44.50%35.30%45.90% 數字化研發設計工具普及率82.90%74.80%58.50%67.40% 關鍵工序數控化率57.10%45.30%30.50%48.40% 關鍵業務環節全面信息化的企業比例62.10%53.60%41.30%45.80% 應用電子商務的企業比例67.80%61.00%53.10%58.80% 實現管控集成的企業比例36.60%25.90%18.40

14、%20.40% 實現產供銷集成的企業比例47.90%35.70%20.50%24.70% 實現產業鏈協同的企業比例13.10%10.00%7.20%7.80% 來源：參考兩化融合服務聯盟、國家工業信息安全發展研究中心中國兩化融合發展數據地圖（2018） 數字經濟總體規模 （增加值口徑，億元，當年價） 2018全國兩化融合發展情況 （各類企業兩化融合關鍵指標統計） 12 不同行業數字化轉型差異：服務業引領三產 盡管數字化的必要已成共識，但不同行業對于數字化的實際投入程度和進展仍存在較大差異。更貼近C端的服務業， 受消費者行為數字化的影響，在數字化水平上明顯領先于工業與農業，以此適應快速迭代的競爭

15、環境。 56.9 64.9 58.2 57.3 57.3 52.9 53.2 67.4 64.4 57.7 56.9 55.8 52.6 52.4 51.9 51.6 51.0 50.5 48.2 47.0 46.5 41.7 48.3 55.0 45.0 42.5 36.3 43.0 0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0 70.0 80.0 服 務 業 批 發 零 售 業 軟 件 和 信 息 技 術 服 務 業 其 他 服 務 業 交 通 物 流 業 信 息 傳 輸 服 務 業 工 業 電 力 煙 草 電 子 交 通 設 備 制 造 石 化 醫 藥 紡 織 機

16、械 輕 工 食 品 冶 金 包 裝 建 材 采 礦 業 廢 棄 資 源 綜 合 利 用 業 農 業 畜 牧 業 林 業 種 植 業 漁 業 建 筑 業 28.2%22.4%20.7%6.0% 服務業工業 農業建筑業 2018年中國各行業實現綜合集成企業比例 2018年中國各行業兩化融合發展水平 來源：參考兩化融合服務聯盟、國家工業信息安全發展研究中心中國兩化融合發展數據地圖（2018） 13 后疫情時代的零售數字化：催化加速與回歸用戶 隨著疫情影響的逐漸減退，2020年6月全國社會消費品零售總額3.35萬億元，同比下降1.8%，已連續4個月降幅收窄， 而網上零售額同比增長率也在6月完成反超，預

17、計后期將繼續爬升。同時，2020年網上零售環比增長率更遠高于2019 年與2018年。電商已成為消費供應鏈的“數字新基建”，賦能更多商家，降低了中小品牌的數字化轉型門檻。疫情的 出現是對企業數字化一次全面的檢驗，加速推進其轉型。企業對數字化從原本的觀望態度變為迫切需求，對數據的要 求也變得更為多維和實時。無論是品牌方或平臺，都已意識到未來零售數字化核心仍是回歸用戶需求，打造用戶為中 心的柔性供應鏈。 0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 20.00% 25.00% 30.00% 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 1-2月3

18、月4月5月6月 2020年網上零售額（億元）2019年網上零售額（億元）2018年網上零售額（億元） 2020年網上零售額同比增長率（%）2019年網上零售額同比增長率（%） 用戶 需求 營 銷 商 品 制 造 渠 道 零 售 物 流 組 織 服 務 來源：數據參考國家統計局，億邦動力研究院收集、整理和繪制 數字化核心：精確找到用戶需 求，構建完整的用戶交付體系 14 零售數字化全景圖譜 應 用 層 面 技 術 層 面 基 礎 層 面 轉 型 企 業 解 決 方 案 營銷 云服務 數據中臺/智能化服務商 綜 合 平臺供應鏈品牌 營銷安全銷售采購生產物流協同 垂 直 行 業 特 定 模 塊 大數

19、據人工智能基礎設施 數字化轉型全貌 2 16 傳統零售鏈路VS數字化轉型下的零售鏈路：傳統之痛 在傳統零售鏈路下，企業從產品的生產加工，到物流運輸，直到營銷售賣及售后一系列步驟中，都面臨著諸多挑戰。 由于數據無法留存、追蹤或打通，無論是企業內部的管理與流程效率，還是外部來自消費者或客戶端的反饋和信息， 都缺乏有效的分析和協同提升，導致出現問題時，企業往往“不知道哪出錯了”，又或是“感覺看不懂消費者了”。 按經驗生產/備貨倉儲物流各渠道鋪貨陳列售賣 產生成交 顧客體驗不佳 黑灰產 庫存積壓業績不理想 業績理想 庫存不足 庫存剛好 顧客流失 產生損失 低價清貨 營銷推廣 竄貨亂象丟失損壞不足/過剩

20、無交互觸點 經驗驅動型零售 千人一面 17 傳統零售鏈路VS數字化轉型下的零售鏈路：數字之智 而在數字化轉型下的零售鏈路，通過數據中臺的建立，形成了雙向即時的反饋機制，不僅可以實時跟蹤企業內部各 節點處的數據，以便優化管理流程作業，降低成本，提升效率；同時在市場外部真正做到“以用戶為中心”，形成 用戶數據資產，使原有業務價值螺旋式提升，同時催生新業務和增量增長，為企業未來發展打造堅固護城河。 數據驅動型零售 數據中臺 按需生產/備貨倉儲物流按測算鋪貨陳列售賣 防御 系統 精準推送種草 渠道數據庫全程追蹤交互反饋柔性供應鏈 投放 觸達 產生成交顧客體驗佳 新需求催生 原需求優化 用戶增長增量增長

21、 用戶數據資產 評價傳播 存量增長顧客留存 18 企業數字化轉型的路徑全貌 企業在經歷數字化升級轉型，從經驗驅動型變為數據驅動型的過程中，通常遵循著三大階段、六小步驟，使企業完成 從智能運營到商業創新、從技術運用到戰略轉型的躍升。 數據生成數據整合數據洞察數據運用戰略轉型 智能運營主營增長商業創新 智能支持與管控智能生產與制造數字渠道與營銷 產品與服務創新 數字商業模式數字創投與孵化 每個企業在開始 步入“數字化轉 型”時，首先需 要完成的是將現 實世界各類信息 變為數字記錄的 過程以生成數據。 企業將生成的數 據信息進行連接、 整合和統一管理， 將數據變為各部 門間的“通用語 言”，從技術和

22、 認知上開始同頻。 業務迭代 通過分析工具實 現數據深度的挖 掘分析，發現內 部隱藏規律，為 企業決策的準確 性和前瞻性提供 新的靈感和參考。 根據挖掘分析的 結果，做出以數 據為導向的協同 舉措，使數據真 正參與到企業實 際管理與銷售過 程中以增加效益。 基于業務迭代和 數字化積累，企 業進化出創新數 字商業模式，從 戰略層展開變革， 全局上下認知高 度統一保障落地。 系統搭建 隨著數字化的推 進，所有的數據 逐漸變為“數字 資產”，作用于 業務，使業務不 斷以用戶為中心 螺旋式迭代上升。 來源：參考埃森哲、中關村信息技術和實體經濟融合發展聯盟、國家工業信息安全發展研究中心2019埃森哲中國

23、企業數字轉型指數研究 19 Office辦公軟件、 WPS辦公軟件、 石 墨 、 網 盤 等 CRM、ERP、 O A 、 S C M 、 SRM、HRM、 ECM、FMIS等 企業數字化轉型路徑第一步：生成 數據生成是數字化的第一步，也是“信息化”的一步，即將現實世界中的各類信息輸入系統，形成數字信息的過程， 使企業的運營和管理信息有效互通透明，極大減少傳統模式中的管理、溝通成本，提升流程效率，并積累大量數據。 數據生成數據整合數據洞察數據運用戰略轉型業務迭代 業務在線管理在線 前端業務線上化轉型 后端產業鏈增加觸點 1.核心業務線上化交付 2.在線下環境建立觸點，采 集更多數據，建立完整數

24、 據體系，使線上線下融合 電商、智慧門店、 O2O、掃碼購、 直播、新零售等 1.通過系統技術手段連接物 理和數字世界 2.往后端產業鏈延伸，協調 全供應鏈，反哺核心業務 RFID、傳感器、 C2M定制生產、 產 業 互 聯 網 等 1.0階段 2.0階段段 1.紙質資料電子化 2.企業內部信息互通、共享， 使人與人之間可通過閱讀 檢索電子化資料及時同頻 1.無紙化辦公 2.運用各類信息管理系統輔 助企業進行內部流程化管 理，流程處理全部在線化 20 企業數字化轉型路徑第二步：整合 數據整合是數字化的第二步，企業通過各類系統、技術，從現實世界中采集和記錄到不同數據后，需要對這些數據進 行盤點、

25、整合與管理，將來自不同渠道、結構各異的數據變為標準統一、方便分析的數據資產，主要有以下三種形式： 數據生成數據整合數據洞察數據運用戰略轉型業務迭代 數據湖 數據倉庫：報表服務數據湖：數據集服務數據中臺：數據服務 主要處理歷史數據，對跨業務線條、 跨系統的結構化數據進行整合，轉 化為多維度的數據報表，為管理分 析和業務決策提供數據支持。 使用對象：管理決策層 以原始格式儲存數據的系統或存儲 庫，可處理所有類型數據，適合進 行非結構化數據的深入分析學習。 使用對象：數據開發者 可面向各類實時、離線及結構化、 非結構化數據，從后臺和業務中臺 匯入數據，強調服務前臺的邏輯、 標簽、算法和模型的沉淀復用

26、。 使用對象：前臺運營者 數據倉庫 業務分析和績效考核的數據整合分析 和展現工具。如月度報表等 非實時，業務預警預測方面應用較弱 用于數據挖掘分析和機器學習算法 可優化運營模型、預測分析建模 可批量處理或近實時處理 擁有更多維度、形式的數據 可實時處理數據的綜合數據能力平臺 應用與數據解耦 21 企業數字化轉型路徑第三步：洞察 數據洞察是數字化的第三步，也預示企業開始步入“數據化”階段。此時數據已成為資產，企業對其進行洞察后根據 相關規則設置預警機制以幫助業務調整。在傳統商業智能時代，通過如CRM、ERP等系統內置的分析模型分析數據， 自動生成固定可視化報表。而借助新技術的新型商業智能時代，數

27、據洞察更為實時和多維，展示數據背后的邏輯規律。 數據生成數據整合數據洞察數據運用戰略轉型業務迭代 傳統商業智能 事先設計好模型，可自動生成固定的可視化報表、視 圖，分析和展示歷史數據，不支持動態更新。輔助決 策者根據歷史信息數據，對未來經營進行預測和判斷。 在人工智能、大數據等技術基礎上，提供多個維度的 數據，并通過系統各組件配合進行數據自主分析，幫 助決策者得知實時動態數據，更準確預判未來經營。 新型商業智能 數據洞察 統計 展示 分析挖掘 預警 22 企業數字化轉型路徑第四步：運用 數據運用是數字化的第四步，在數據洞察的基礎上，企業通過產品化或模塊化的數字工具，將數據統計挖掘所得的結 果，

28、按照不同場景應用于經營過程。但在數據運用的環節里，數據使用者才是核心。有了數據，應該怎么用，用在 哪，如何根據數據做出更科學的決策，在“數據化”階段仍需由人決定。 數據生成數據整合數據洞察數據運用戰略轉型業務迭代 人 經驗 利益 格局 偏好 知識 數據采集 數據整合 數據分析 業務 管理 輸出結果 調整校正 做出決策 運營反饋 在數據運用中，以人為核心的決策體系并非完全數據化，依然會受到市場環境、利益分配、決策者的經驗、知識、格局等影響。 23 企業數字化轉型路徑第五步：迭代 業務迭代發生在數字化的第五步，此時的業務因為數字化技術的介入和改造，已明顯區分與原有的業務線，業務形態 呈螺旋式上升階

29、段，既不脫離原有內核，又逐漸迭代出更新更復雜的運作機制。為配合業務，相關的組織和團隊結構 也將因此發生變革，賦能迭代后的業務模型，企業數字化轉型的落地路徑初具雛形。 數據生成數據整合數據洞察數據運用戰略轉型業務迭代 原始業務：產能驅動 傳統業務：經驗驅動 業務中臺 前臺中臺后臺 云服務+大數據+人工智能+物聯網 數字業務：數據驅動 技術中臺 數據中臺 來源：參考創業邦研究中心2019中國企業數字化/智能化研究報告 營銷會員 庫存物流 制造 整合分析 建模 可視化 輸出 中臺解決前臺的敏捷創新 產生 數據 分析 指導 支 撐 賦 能 用戶體驗 客戶服務 數字營銷 柔性供應鏈 個性化定制 生態合作

30、 協同辦公 ERP、CRM 等內部管理 及支持系統， 以及云服務 后臺 后臺解決企業 內部管理效率 24 35% 58% 25% 42% 轉型領軍者（%）其他企業（%） 由企業高管負責推進 數字化建設 數字化推進部門集管 理變革、模式轉型、 數字化及業務流程優 化等多職能為一體 企業數字化轉型上升至戰略層面時，更利于數字化落地 企業數字化轉型路徑第六步：轉型 戰略轉型是數字化的最后一步，也是企業真正開始進入智能化階段的標志。該階段的企業向以客戶為中心的敏捷型組 織演變，全體均具備數字化思維，數字化真正成為公司戰略和文化。同時，企業已配備了相當領先的軟、硬件系統， 可智能自主地對數據進行系列操作

31、，并在設定范圍內，根據結果實時調整和決策，實現雙向協同，取代人力。 數據生成數據整合數據洞察數據運用業務迭代戰略轉型 企業智慧 大腦 人 規則 知識 機制 數據 12% 7% 47% 33% 18% 34% 23% 26% 轉型領軍者（%）其他企業（%） 小于6個月6-12個月 12-18個月大于18個月 在評估數字化轉型帶來的價值與回報時 貴司的評估周期是多久？ 在進行數字化轉型時 貴司的推動角色和主力推動部門職能分別是什么？ 59% 40% 來源：參考埃森哲、中關村信息技術和實體經濟融合發展聯盟、國家工業信息安全發展研究中心埃森哲中國企業數字轉型指數、2019埃森哲中國企業數字轉型指數研究

32、 25 企業數字化轉型的模塊全貌 隨著數字技術的發展，企業數字化轉型已從“單點改造”延伸至全產業鏈。根據各部門和各業務模塊的不同，數字化 轉型也對應著各自的功能與底層邏輯。正確認知每個業務模塊中的數字化要素，有助于企業根據自身業務特點，制定 清晰的數字化轉型策略及進度計劃。 銷售營銷物流生產采購協同 從單點改造延伸至供應鏈后端 從單點改造延伸至供應鏈前端 26 數字化轉型的不同模塊：銷售 銷售數字化的意義具有二重性，一是對消費端的改造，通過數字化思維和工具重構人貨場，一改傳統銷售場景和模式； 二是對企業端的改造，以數字化平臺對銷售業績、銷售流程，以及銷售機會進行全面的跟蹤管理和把控，幫助公司提

33、 升銷售效率與盈利能力。 銷售營銷物流采購協同生產 貨 場 場 場 場 人人 貨 貨 貨 貨 場 以人為中心 所見即所得 場無處不在 以貨品為中心 需求大于供給 場為物理固定 消 費 者 線上商城 自營小程序、APP、官網商城等 第三方電商平臺，天貓、京東、拼多多等 線下門店 POS機支付、自助結賬、掃碼購等 門店 配送 上門 自提 轉為線下購買 線上下單 重 構 人 貨 場 線 上 線 下 融 合 企 業 內 部 銷 售 效 率 的 提 升 銷售業績 銷售流程 銷售機會 1.全流程多維度銷售數據分析，對關鍵指標 及整體業績進行考核追蹤 2.精準評估市場營銷ROI，優化營銷資源配 置，提高營銷

34、活動效率 3.自定義銷售表格，多端實時可視化呈現， 把握銷售節奏，便于銷售進度全局把控 1.對接ERP，實現銷售閉環 2.集合線索、商機、訂單、回款的全流程管 理，數據可追溯，輔助制定科學銷售目標 3.設定回款預警、自動觸發，動態跟蹤回款 流程，防范應收賬款風險 1.根據客戶畫像，進行線索價值識別和篩 選，長期跟蹤客戶行為并進行分析 2.制定銷售跟進的滿足條件并自動觸發提示 27 數字化轉型的不同模塊：營銷 數字營銷的核心要素是“觸點”+“數據中臺”，因營銷場景最為貼近消費者，且可與外部互動，所以數字化營銷通 過數據優化內容，通過觸點釋放內容，達到和消費者的“溝通”，從“數據中臺”的分析中獲取

35、反饋，深入了解消費 者喜好，從而調整營銷投放策略，并對消費者進行全生命周期管理，以提升用戶體驗和用戶留存率，實現業務增長。 千人千面 精準獲客 提高留存 實現增長 數 字 營 銷 模 型 作 用 具 體 內 容 數據 第一方數據 第二方數據 第三方數據 數據分析 所得數據 線上/線下 活動/內容/游戲 黑灰產防御 營銷反作弊 內容安全 自有數據中臺 DMP/CDP 數據打通 洞察分析 用戶畫像 精準客戶 管理 第一方數據 CRMSCRM、自有小程序、自媒體、網頁、門店數據等 第二方數據 媒體生態數據、供應鏈數據 第三方數據 數據供應商、交易平臺、第三方DMP 數據分析所得數據 營銷分析、廣告監

36、測、市場洞察等 營銷安全 數據安全 觸點 營銷安全 數據安全 觸點 拉新 品宣 信息采集 生命周期管理 提升體驗 數據來源 數據觸點 銷售營銷物流采購協同生產 28 數字化轉型的不同模塊：物流 物流環節是數字化供應鏈中的重要環節，與前端后端進行多點互通連接，是圍繞商業預測和庫存計劃展開的智能化作 業。通過“預測-庫存-倉儲-運輸-配送”全鏈路的數字化，支撐復雜網絡，完成龐大庫存和海量訂單的高效管理。 來源：參考羅戈研究院&京東物流2018數字化供應鏈綜合研究報告 智慧化 平臺 數字化 運營 智能化 作業 大數據網絡布局行業洞察供應鏈深度協同 全鏈路智能化排產運營規則智能設置+ 倉儲運輸 配送

37、入庫 + 存取揀選包裝出庫調撥擺渡傳站分揀派送 數 字 化 物 流 基 本 架 構 數 字 化 物 流 目 標 減少搬運，快速交付 洞察消費，精準觸達 積木組合，隨需應變 一體化服務 網絡化協同 綠色可持續 無人操作 智能運營 智慧決策 生產方分銷商3PL運輸（干線/支線）散貨中轉 運輸（傳站/擺渡）消費者 銷售營銷物流采購協同生產 29 數字化轉型的不同模塊：生產 數字化對于生產模塊最大的意義在于敏捷性改造與柔性提升，以提升效率，減少庫存。在傳統生產模塊里，每條生產 線只針對單一產品制定生產計劃，過程僵化，無法滿足日益復雜的多樣性需求。通過數字化助力，建立產品族結構模 型，將產品拆分為通用件

38、和定制件，通過不同生產提前期組合，解決傳統生產線缺陷，提升生產供應的敏捷性接柔性。 需求預測 產品族預測計劃 通用件物料需求 計劃 通用件生產計劃 產品族結構 模型與管理 需求與能力 平衡 客戶訂單 訂單處理 定制件需求信息 定制件信息獲取 定制件生產計劃 柔性生產計劃 定制產品裝配計劃 產品結構 管理 定制件物料清單 定制產品結構 通用件物料清單 批量生產/PUSH式計劃定制生產/PULL式計劃 C2M數據指導 來源：參考翟麗麗、王歡、祁凱、吳飛面向大規模定制的柔性生產計劃研究 銷售營銷物流采購協同生產 30 數字化轉型的不同模塊：采購 采購環節的降本提效對大部分企業來說，是控制成本、提高利

39、潤的重要途徑。而數字化采購主要服務與改造企業外部 的采購平臺，及企業內部的采購管理體系，為企業精準對接供需，按需采購，高效協同上下游。 1.采購的承載平臺，通常由公司擁有并由 采購部門進行管理； 2.一個虛擬的同時包含預先核準的內外部 產品服務的“云商店”； 3.為企業整合自有資源及市場上其他的優 質資源； 4.以目錄式、電商式的方式進行集中采購； 5.內部客戶可根據業務需求選擇商品和服 務，并在平臺上直接完成交易鏈路。 1.基于對外部市場的情報分析，進行采購需 求預測與決策，并挖掘對應供應商資源， 完成前瞻性采購； 2.通過共享信息與數據優化采購和業務間的 溝通協同效率； 3.可進行重復性任

40、務的自動批量執行，如安 全付款、補貨申請等； 4.對供應商績效、供貨質量、交貨周期等進 行監測評估，以控制和規避風險。 外部：虛擬企業商城內部：企業采購管理 低 成 本 、 高 效 率 的 采 購 體 驗 從 后 端 供 應 鏈 到 前 端 各 部 門 的 全 鏈 路 數 據 打 通 與 協 同 整合內外優質資源 支持采購全流程 自動化執行 需求預測預警 風險評估 銷售營銷物流采購協同生產 31 數字化轉型的不同模塊：協同 數字化協同涉及全供應鏈中的所有角色，利用數字化工具進行跨系統多點打通，共享數據、感知需求，提升反應能力， 連接企業內外部，優化管理流程，逐步實現端到端的可視化與響應實時性，

41、幫助各成員之間完成從戰略到戰術的協作 與規劃，加強業務部門與支持部門間的快速配合能力。 信息孤島 非實時信息交換 無系統連接 傳統溝通工具，如電話、郵件等 非智能認知的分析預測物聯網、系統、數字化協同平臺連接，跨界端到端打通，實時信息交換，智能分析預測 *列舉未窮盡 戰略規劃 供應鏈 預測 定價計劃 促銷活動 戰術協作 執行集成 生產能力 庫存分配 合同條款 物料清單 產品材料 招聘需求 財務指標 模型 需求計劃 銷售運營 物理協同世界數字協同世界 信用和 支付 銷售營銷物流采購協同生產 32 各部門儲存的數據信息相互不 連通，無法兼容；而每個部門 對數據的理解也不盡相同，因 此形成了物理性和

42、邏輯性孤島 企業數字化轉型的痛點 經過數字化在我國多年的沉淀發展，大部分企業已經意識到其重要性和必要性。尤其在經歷今年疫情之后，數字化 的作用更是被高度肯定。但根據2018中國數字化轉型進程調研報告中調查表明，企業在面對數字化轉型普遍面 臨緊迫壓力和巨大挑戰，其中流程和管理挑戰占比24%，技術挑戰占比16%，文化挑戰占比5%，還有5%的用戶不 清楚挑戰來自于哪里，剩余的50%用戶認為所有因素都對企業形成挑戰?？傮w來說，剛啟動數字化轉型的或中小型 企業面臨的更多是來自技術層面的痛點；已在轉型進程中的或大中型企業面臨的痛點則更多來自運營層面。 技術層面運營層面 多源異構數據孤島 數據安全數據時效

43、利益分配機制業務與技術的配合 認知與習慣培養缺乏戰略層規劃 企業需要整合來自不同渠道、 不同儲存方式，和不同管理系 統的數據，因而需從技術層面 解決多源異構數據打通 由于數據的作用日益凸顯，確 保數據采集的運用的合規合法， 以及使用高效安全的技術系統， 以規避泄露風險變得尤為重要 各渠道實時產生大量數據，而 傳統數據處理流程無法對離線 數據做出實時采集處理，因此 產生經營反饋和判斷的滯后 在各部門協同的過程中，某些 短期及局部利益可能受影響， 只有制定長期有效的利益分配 機制才能確保數字化切實落地 數字化轉型少不了業務和技術 部門共同配合。但實操中因為 業務不了解技術，技術不懂業 務場景而使改

44、造停滯不前 企業在推進數字化轉型中需要 扭轉自身員工對于數字化的認 知和看法，從而改變原本傳統 的工作習慣和思維 數字化是持久戰，需從戰略層 由上自下貫徹全司推行。如果 領導層對此缺乏決心和科學布 局，數字化則將難以推進 數字化實例拆解 3 34 打造業內領先的“高粘性私域用戶”模式 案例：數字化助力大象轉身 35 海瀾之家：高效全面的數字化轉型探索 海瀾之家成立于1997年，以經營面料起家，逐漸延伸服裝生產，再擴展到零售經營，并于2002年9月在南京開出第一 家線下門店，逐漸成長為知名服裝零售國民品牌。海瀾之家深耕實體業務，且率先布局線上，探索全渠道建設，現已 發展成為擁有海內外線下門店共7

45、241家，并完成傳統電商與新興線上渠道配置的數字化品牌。根據歐睿國際發布的中 國男裝市場報告，2019 年海瀾之家品牌以 4.7%的市場占有率位列榜首，連續 6 年市場占有率第一。 海瀾之家 全渠道 直播電商 平臺 傳統電商 平臺 實體門店 社交電商 平臺 微信 小程序 面向廣域市場快速出銷量，提升品 牌知名度和影響力；作為消費者窗 口記錄用戶行為數據反哺品牌經營。 培養企業自播的專業主播團隊，成為品 牌新的流量入口，增強與用戶互動，并 將主播粉絲沉淀轉化為品牌用戶資產。 涵蓋天貓、京東等主流電商渠道 涵蓋抖音、淘寶、騰訊等主流直播平臺 高度標準化，為顧客提供優質線下消費體 驗，成為服飾行業的

46、“海底撈”，并于 2019年入駐美團本地生活平臺，提供線上 下單，一小時送達的O2O服務。 優先做內容，一改傳統品牌形象，打造年輕化的 “國民品牌”。多品牌策略也通過社交平臺不斷 滲透新一代消費者心智，成為海瀾之家的新增長。 會員資產的沉淀池，導購私域門店的載體。憑借“類直營”模 式，高效發動公司上下4萬多名導購統一設立品牌個人云店， 成為裂變拉新與私域流量沉淀的新路徑。 覆蓋中國數城與海外多國 私域渠道 上線云集、小紅書等社交平臺 36 海瀾之家：線上線下融合，前端后端打通的數字化矩陣 海瀾之家通過布局數字化矩陣，使線上線下數據相融合，同時連通需求側與供給側。在前端，通過線上線下不同形 式的

47、觸點，為客戶提供更加人性化、便捷化、科技化的購物體驗，增強客戶與品牌間的互動，提升品牌影響力和競 爭力；在后端則通過分析全渠道數據，為商品研發、生產及營銷推廣提供參考及支持。 用 戶 喜 好 消 費 習 慣 購 買 記 錄 產 品 信 息 設 備 信 息 生 產 計 劃 前端后端數據 線上 線下 定制研發 柔性生產 智慧倉儲 智能配貨 直營 門店 加盟商 門店 37 海瀾之家：智慧供應鏈打造產品物聯大數據 海瀾之家早在2013年就開始投入RFID技術代替傳統條形碼，為每一件產品加上RFID標簽，解決了傳統條形碼本身識 別穿透力差、不可批量讀取、存儲信息過于單一無法對服飾進行更多描述的問題。目前

48、海瀾之家已打造出公司、門店、 供應商、物流服務商之間數據互通共享的智慧供應鏈體系，讓未來產品物聯大數據的實現成為可能。 供應商渠道消費者采購物流計劃 上游下游連接 RFID技術智慧門店 貨物配送 至物流園 抽檢驗收 智能采集 數據信息 自動化 智能庫存 根據銷售 系統配貨 智能揀選 產品裝箱 商品配送 至門店 縮短產品生產周期和新品上市時間優化產品結構和庫存連接上下游 物流防偽 追蹤 產品流向 識別 異常監測 報警 貨物定位 管理 生產流程 追溯 RFID 38 海瀾之家：用數字觸點思維積累最強資產 在“以消費者為中心”的時代，用戶或成最強數字資產。海瀾之家運用觸點思維深耕用戶，進行有效的長期

49、觸達、洞 察和維護，使客戶逐步私域化、數字化，最后忠誠化，使品牌可為用戶提供更多好的商品，從而實現留存、傳播和互 動、拉新，形成用戶數字資產積累的良性循環。 門店活動 社交媒體點評網站 電視廣播 戶外廣告 信息流 社交平臺 內容營銷 網站 口碑推薦 使用體驗 社交媒體 直播 渠道商 加盟門店 自有商城 直營門店 第三方平臺 會員活動 社群 短信郵件 官方導購 拉 新 互 動 留 存 傳 播 購買 線下觸點 社交觸點 商業觸點 線上觸點 品牌 觸點內容 公眾號 小程序 門店海報 支付掃碼購 社交 小游戲 購買流量 客戶 消費者 海瀾之家運用四大觸點進行全鏈路的客戶數據采集與分析，形成更加完整的客戶 畫像，沉淀流量，精準服務忠誠用戶，提升粘性，不斷積累用戶數字資產。 線上 觸點 線下 觸點 社交 觸點 商業 觸點 長期觸達 清晰洞察 低成本維護 私域化數字化忠誠化 39 海瀾之家：數字化構建“高粘性私域用戶”模式 不同于傳統的流量思維，海瀾之家專注于沉淀高粘性用戶，運用“四大抓手”經營品牌高質量私域池，利用數字化技 術，使流量與商品供應鏈精準對接，更好地滿足消費者需求，促使成交快速達成，最終讓流量轉化成品牌真正的高粘 性