数字化转型：一场顾客体验争夺战

当今绝大多数消费者都是数字消费者。即使是在实体店购物，消费者也会在购物前在线研究产品，通过移动设备在店内比较商品，购物后在线分享体验，并获得在线客户支持。

随着商品价格、商品供应、货运、原料等信息越来越透明，消费者的忠诚度越来越低。此外， 消费者越来越注重产品和服务的即时可得性，要求供应商即时交付优质的体验和高价值的成果。

在消费者期望不断提高的情况下， 谁能够低成本、快速地提供超预期的产品和购买体验，谁就能赢得顾客。 凭直觉做决策的时代已经一去不复返。

当今时代，如果脱离数据，我们就不可能制定出好的决策。随着技术发展越来越成熟（比如物联网的崛起），数据量呈指数级增长， 企业必须充分利用数据分析师和数据科学家的专业技能，优化核心运营，重构业务，创造真正的业务价值。 数字化转型 势在必行。

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数字化工具

当今领先企业在数字化转型过程中采用的 工具 涵盖各种技术，如果能将这些技术整合，整个企业将获得巨大的价值。这些工具包括：

1. 商务分析应用

帮助处理海量数据，提供有关过去和现在的洞察，并预测未来，方便用户及时采取应对措施。

2. 大数据工具

支持企业收集和存储海量数据，这些数据来自各种数据源，从硬件到软件，从供应链到消费者，无所不包。

3. 区块链

一种分布式总账，能够确保智能合同、供应链管理等各项交易可靠、透明且安全。

4. 云平台

各种应用和技术通用的基础性底层平台，将事物、人员和流程集成到单一的可访问系统中。

5. 设计思维

一种具有颠覆意义的方法，通过开展大量协作和快速迭代式原型构建 / 测试，帮助客户设计技术和流程，而且在设计技术和流程的过程中，始终坚持以客户为中心。

6. 物联网

互联的传感器网络，能够从供应商、客户等数据源收集有关产品、资产、软件和服务的数据。

7. 机器学习 智能应用

能够读懂人类行为，并据此预测和解决业务问题和消费者问题。虽然许多企业已经开始采用云平台、大数据和商务分析工具，但对于其他技术，比如机器学习、物联网和区块链等，却鲜少使用，即使实施了这些技术，通常也仅限于受控的试点项目，而这些项目很少有机会改变整个企业。

更重要的是，这些技术的真正价值能否实现，并不在于它们本身的实施，而在于 企业能否在由设计思维驱动的业务流程中统筹运用它们， 因为技术最终是要为业务服务的，而业务又是为客户服务的。

2 数字化转型的应用实例

下面我们举三个例子来说明企业如何借助数字技术，推动业务流程的变革，从而提升顾客的购物体验，让我们看看技术、人才和数据的碰撞会产生怎样的创新火花。

1. 提高店内客户互动效率

线上零售商可以通过浏览网站时留下的 cookies 、页面点击率、鼠标轨迹、项目点击率、购物车活动等，追踪顾客的行为。

而线下零售商以前只能依赖店内员工、日常反馈和事后过时的收据数据，来优化客户体验，并充分利用展台和平面布置图来移动大部分产品。

在只有实体店的传统零售环境中，这不是什么大问题。但是进入竞争激烈的数字经济时代后，库存和客户互动信息都在实时更新，可视性不高会给品牌带来巨大的经济损失，导致品牌声誉受损。如何解决这个问题呢？

零售商可以将传感器技术直接嵌入到产品标签中，用于收集产品位置数据，并利用商务分析功能，提供关于库存和店内产品移动情况的宝贵洞察。

从营销经理到本地零售店店长，所有人都可以通过直观的“仪表盘”界面，登录查看按地理位置划分的实时销售分析数据。

这样零售商就能够实时掌握消费者在研究什么产品，了解为什么顾客考虑了某些产品但没有购买，向员工发送商品摆放位置错误的实时通知，通过销售人员为顾客提供实时的现货信息。

零售商能够为每一位消费者建立详尽的定制信息档案，这有助于提升营销信息的精准度和整体客户体验。

例如，一家国际鞋履企业部署了创新型 3D 扫描技术，支持店员为每一位消费者定制鞋子。世上没有两只完全相同的脚。

消费者可以在自助服务终端扫描和测量双脚，然后在定制应用中选择喜欢的颜色，根据自己的尺寸，设计出专属于自己的鞋子。而且，消费者可以在一周之内就拿到成品。

零售商还可借助机器学习和预测分析工具，利用整合的顾客数据，模拟并运行假设场景，促进今后顾客在店内的互动，提高实体店每一寸空间的收益，并基于预测模型，创建更有效的产品分类、展示和促销活动，继而提高销售转化率。

2. 提高库存准确率

知道哪些产品和服饰有库存，对于时装零售商响应消费者行为至关重要。

目前，由于盘点时的人为失误、销售点出现的问题和产品失窃等情况，经营实体店的时装零售企业的库存准确率只能达到 75% 。

聚焦全渠道的行业面临一个挑战：如何掌握各个位置和库存点不同尺码、颜色和风格的产品的库存信息？

零售商需要尽可能提高每件服饰在卖场的实际可获得性，避免损失销售额。这意味着，他们需要在售出后，更快地完成补货。

零售商可以基于物联网追踪店内和仓库内的货物，并在云端存储和分析数据。借此，他们就可以完善所有门店和仓库的库存追踪和溯源流程。

零售商能够按需接收有关最低库存的准确信息，以及实时提醒缺货的尺寸和颜色。他们可以利用通用的记录系统，直接将店内数据与供应链资源互联，更高效地控制库存和发货。

零售商还能够利用强大的商务智能工具，根据库存实时核对购买记录，执行最精细的分析，从而提高成本效益，并更高效地在恰当的时间和地点提供适当的产品。通过加强管控，零售商能够利用更先进的审计功能，更快速地解决店内失窃问题。

3. 提高产品的可追溯性和透明度

在所有产品类别中，消费者最关注的莫过于食品。食品安全和行业认证是企业最关键的营销信息。食品供应商需要保护自己的产品和品牌，并打造差异化优势。

从技术的角度来看，越来越多的农场和种植园想要从各种数据源收集数据，比如基于物联网技术的无人机、卫星和天气监测器等。

土壤条件、运输车辆的温度等都是非常宝贵的信息。另外，在整个供应链中追踪产品状态的能力也极为重要。

借助云平台、机器学习、数据分析和区块链等技术，企业可以利用通用的记录系统，收集、处理、追踪并分析食品供应链内最小粒度级别的数据，提供完整的从农场到货架的端到端的可视性，产品的透明度和可追溯性显著提升。

例如，一家大型乳制品公司实施了一项消费品安全战略，利用供应链追踪功能和数据分析功能，支持所有利益相关方快速识别并追溯每件产品和最终上架产品的来源。通过精准发现并移除有问题的产品，该企业降低了健康风险和公众责任风险，提升了品牌形象。

从以上例子我们可以看出，对于顾客在购买过程中遇到的诸多问题，比如个性化需求无法得到满足、想要的商品缺货、对产品品质的担忧等，企业都可以借助先进的技术手段加以解决。

这些案例还有一个共同点： 运用技术，更好地收集、解析和利用各个数据孤岛中的大量运营数据和消费者数据，建立一个通用的实时信息记录系统， 其目的并不是单纯地改善某一领域，而是提供核心业务价值，惠及所有利益相关方。

简而言之，互联和可视性能够惠及所有企业。

当今顾客希望有更多选择，不只是选择产品本身，还包括选择购买和使用产品的方式。

如今不论是在线上还是实体店，很多企业都选择利用智能机器人和基于通信工具的销售和互动方法，快速提供富有洞见的援助和最佳渠道（全渠道）支持，从而加强客户互动。

数字化“智能机器人店员”可以一边了解顾客的偏好、尺寸和品位，根据更准确的顾客信息推荐产品，一边（通过顾客的移动设备，甚至很有可能匿名）为线上顾客或店内顾客提供洞察。

针对店内顾客，机器学习工具和智能机器人有可能完成一些人们认为后亚马逊时代不可能实现的创举： 让顾客回归实体店。这不是用技术取代人力，而是帮助销售人员为店内潜在顾客提供更优质的服务，即利用这些技术，为消费者（我有疑问）和员工（我如何解答消费者的疑问）谋利。

3 数字化转型成功的关键

很多企业将采用数字技术视为成功的终点，而非达到最终目的的手段。

它们专注于部署数字技术，当场解决问题，但是并未在企业的各个领域利用技术，提升客户体验。因此，这些创新成果不太可能影响企业的核心，也就永远无法实现创新的真正价值。

为了充分实现价值，企业需要制定简单实用的战略，将企业与整个生态系统和整个价值链中的供应商、合作伙伴和客户互联起来，进而发掘和利用这一举措的优势。

这包括构建数字化核心，进而实现客户与后端部门的互联，利用云的强大功能、可访问性和高性能，以及采用恰当的技术（机器学习、双模式 IT 、区块链等）和设计思维，确保在制定战略和决策时始终以客户为中心。

数字化转型不仅是一场技术追逐战，它的实现需要技术、人员和海量数据的综合作用：企业要能够选择、实施和利用协同运行的技术；培养创新文化，包括协调公司和团队的行为，适应新的日常流程；管理整个企业范围内共享的大量实时数据，并从中获取价值。

对于零售企业而言，数字化转型往往涉及整个供应链管理和核心运营流程的重构。很多行业的经验都表明，仅仅是在现有运营和流程中融入数字技术还远远不够。

只有利用技术革新整个企业，为线上购物和实体店购物的客户提供无缝、顺畅且一致的全新购物体验，零售商才能真正获得价值。

在开展变革方面，最明智的做法不是从一开始就寻找适合的解决方案包，而是按照有效的顺序采取最经济高效的改进措施。

企业必须转换创新思维模式，过去它们总是一代一代地推出大规模的创新成果，现在， 它们应该思考如何在数字化市场中维持灵活性和敏捷性，摒弃过于复杂的流程。 不要再想一年看一次牙医了，企业应该每天“刷牙”。