零售行業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代 怎樣找到新的發(fā)展機(jī)遇

大數(shù)據(jù)時(shí)代，零售行業(yè)有哪些影響，讓我們看看如何從紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)中，找到新的發(fā)展機(jī)遇。在過去一年，“大數(shù)據(jù)”的概念持續(xù)加溫，熱度已經(jīng)覆蓋除互聯(lián)網(wǎng)以外的各個(gè)行業(yè)。關(guān)于大數(shù)據(jù)的概念已經(jīng)無(wú)需再多說，大數(shù)據(jù)不僅僅是“看起來很美”，如何有效運(yùn)用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造商機(jī)，讓大數(shù)據(jù)更好的發(fā)揮其自身的價(jià)值，為企業(yè)帶來更多的效益，成為了各個(gè)企業(yè)亟待解決的問題。

大數(shù)據(jù)的起源要?dú)w功于互聯(lián)網(wǎng)與電子商務(wù)，但大數(shù)據(jù)最大的應(yīng)用前景卻在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。一是因?yàn)閹缀跛袀鹘y(tǒng)產(chǎn)業(yè)都在互聯(lián)網(wǎng)化，二是因?yàn)閭鹘y(tǒng)產(chǎn)業(yè)仍然占據(jù)了國(guó)家GDP的絕大部分份額。

具體來講，中國(guó)最需要大數(shù)據(jù)服務(wù)的行業(yè)就是受互聯(lián)網(wǎng)沖擊最大的產(chǎn)業(yè)，首先是線下零售業(yè)，其次是金融業(yè)。受電商的沖擊，國(guó)內(nèi)很多零售巨頭都增長(zhǎng)嚴(yán)重放緩，甚至遭遇負(fù)增長(zhǎng)，線下零售已經(jīng)到了不得不變革的危機(jī)關(guān)頭。我們看到銀泰百貨、王府井百貨、萬(wàn)達(dá)集團(tuán)這些具有創(chuàng)新意識(shí)的傳統(tǒng)巨頭開始利用互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)來改造線下商業(yè)。坐擁成百上千門店的傳統(tǒng)零售企業(yè)，該如何面對(duì)迅速興起的互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)場(chǎng)？擁有海量會(huì)員信息和購(gòu)買記錄的傳統(tǒng)零售企業(yè)，在逐漸變革的消費(fèi)市場(chǎng)中如何利用數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)迅速搶占市場(chǎng)？

在所有的零售渠道中，實(shí)體店占據(jù)著絕大多數(shù)的市場(chǎng)份額，但是線上渠道的吸引力在迅速增強(qiáng)，并且以中國(guó)消費(fèi)者尤為突出。隨著線上線下購(gòu)物逐步融為一體，生存和成功將取決于零售商通過各種渠道接觸到消費(fèi)者的能力，更重要的是其為消費(fèi)者提供多渠道的無(wú)縫連接購(gòu)物體驗(yàn)的能力。如今掌握主動(dòng)權(quán)的消費(fèi)者希望能同時(shí)享受線上線下兩種渠道的優(yōu)點(diǎn)，并將會(huì)到那些能夠提供優(yōu)異的多渠道購(gòu)物體驗(yàn)的零售商那里購(gòu)物。

如何建立一個(gè)線上線下無(wú)縫連接的品牌和購(gòu)物體驗(yàn)方便消費(fèi)者的選擇，從而贏得顧客的忠誠(chéng)度和持久的客戶關(guān)系？這些曾經(jīng)棘手的問題，如今都迎刃而解。國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)商百分點(diǎn)推出的大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)(BigDataManagement，以下簡(jiǎn)稱“BDM”)通過整合第一、二、三方的用戶數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、加工和建模，為企業(yè)的戰(zhàn)略、運(yùn)營(yíng)、管理、市場(chǎng)、營(yíng)銷等提供各種數(shù)據(jù)產(chǎn)品和應(yīng)用。傳統(tǒng)零售業(yè)擁有海量數(shù)據(jù)。每天，每筆交易、每個(gè)訂單、每次促銷、都會(huì)產(chǎn)生無(wú)數(shù)的數(shù)據(jù)。一個(gè)值得關(guān)注的現(xiàn)狀是，目前大部分的企業(yè)還沒有將這個(gè)數(shù)據(jù)利用起來。這些數(shù)據(jù)的整合和解讀將是企業(yè)無(wú)形的資產(chǎn)，并成為企業(yè)最大的優(yōu)勢(shì)，幫助傳統(tǒng)零售企業(yè)在瞬息萬(wàn)變的互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)迅速搶占一席之地。

那么，零售商們應(yīng)該如何將大數(shù)據(jù)運(yùn)用到商業(yè)活動(dòng)中呢？來看看百分點(diǎn)是如何描繪的。

A用戶是一位標(biāo)準(zhǔn)的攝影發(fā)燒友，我們知道他最常瀏覽的網(wǎng)站就是“攝影愛好者論壇”。某天當(dāng)A用戶打開一個(gè)網(wǎng)站準(zhǔn)備瀏覽今天的新聞，卻被相機(jī)廠商發(fā)布在網(wǎng)站首頁(yè)的廣告迅速的吸引。A用戶發(fā)現(xiàn)正是他關(guān)注的“新款鏡頭”，于是A用戶決定去實(shí)體店看看。是的，百分點(diǎn)BDM通過A用戶的瀏覽習(xí)慣等知道他是個(gè)理智型消費(fèi)者”。

當(dāng)A用戶來到實(shí)體店時(shí)，一場(chǎng)數(shù)字化旅程即將開始。作為某商城的會(huì)員，A用戶用商城會(huì)員卡買了咖啡，發(fā)現(xiàn)購(gòu)物小票上顯示“會(huì)員今日購(gòu)買數(shù)碼類產(chǎn)品享受9.0折優(yōu)惠。登陸該商城免費(fèi)的Wi-Fi時(shí)，A用戶又收到商城推送的個(gè)性化推薦信息“最新款鏡頭，今日購(gòu)買可低價(jià)換購(gòu)相機(jī)包”。最終，A用戶以優(yōu)惠的價(jià)格買下了心儀已久的“最新款鏡頭”，并得到了“x商城”低價(jià)換購(gòu)的“相機(jī)包”。

在上面的故事中,“攝影愛好者論壇”、“相機(jī)廠商”、“網(wǎng)站”、“商城”都是百分點(diǎn)大數(shù)據(jù)家族的一員。百分點(diǎn)BDM收集社交媒體、論壇和第三方的海量數(shù)據(jù)，并加以分析整合，宏觀用戶畫像顯示“85%的消費(fèi)者在購(gòu)買單反之后的兩年內(nèi)會(huì)購(gòu)買鏡頭。”

以上只是百分點(diǎn)BDM對(duì)用戶分群、畫像，并將這些信息利用到商業(yè)活動(dòng)中的舉例。事實(shí)上，98%的中國(guó)消費(fèi)者希望零售商能夠利用他們掌握的信息提供個(gè)性化的促銷和建議。在這個(gè)領(lǐng)域中，百分點(diǎn)關(guān)注兩方面的內(nèi)容，一是將線上線下數(shù)據(jù)的打通，為用戶提供一致的購(gòu)物體驗(yàn)；二是將電商的經(jīng)驗(yàn)運(yùn)用到傳統(tǒng)賣場(chǎng)，為他們提供新的營(yíng)銷手段。

百分點(diǎn)BMD通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的整合和解讀更好地了解和預(yù)測(cè)消費(fèi)者行為，掌握消費(fèi)者偏好和需求甚至終生客戶價(jià)值，以便把握住全新的促銷機(jī)會(huì)，為他們提供更多個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)。通過融合多方數(shù)據(jù)，零售商為消費(fèi)者提供創(chuàng)新的購(gòu)物體驗(yàn)，促進(jìn)消費(fèi)者的品牌忠誠(chéng)度和重復(fù)購(gòu)買，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)零售商的利潤(rùn)和市場(chǎng)份額的增長(zhǎng)。

作為大數(shù)據(jù)服務(wù)商百分點(diǎn)一直致力于大數(shù)據(jù)的技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用。百分點(diǎn)利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為用戶畫像，以及利用用戶畫像來幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)。在任何一門生意中，能夠讀懂用戶并分析用戶數(shù)據(jù)來預(yù)見未來都是行之有效的，這也是未來商業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的必由之路。

大數(shù)據(jù)推動(dòng)商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型升級(jí)

伴隨金融自由化與金融創(chuàng)新不斷深入，全球金融業(yè)的發(fā)展出現(xiàn)了深刻的變化，國(guó)內(nèi)外商業(yè)銀行發(fā)展理念和經(jīng)營(yíng)模式不斷調(diào)整。在商業(yè)銀行諸多業(yè)務(wù)中，零售業(yè)務(wù)是與個(gè)人和家庭聯(lián)系最為密切的銀行業(yè)務(wù)，由于具有龐大的客戶資源以及強(qiáng)大的價(jià)值創(chuàng)造能力，越來越受到商業(yè)銀行的重視，并逐漸成為商業(yè)銀行最具發(fā)展活力的業(yè)務(wù)領(lǐng)域。

零售銀行業(yè)務(wù)集中體現(xiàn)了商業(yè)銀行以客戶為中心的經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略，銀行依托現(xiàn)代化管理手段為個(gè)人、家庭以及中小企業(yè)提供綜合性、一體化的金融服務(wù)。中國(guó)銀行業(yè)零售業(yè)務(wù)以20世紀(jì)90年代中期儲(chǔ)蓄卡的推廣為標(biāo)志，正式進(jìn)入高速發(fā)展階段，逐漸形成一套完善的零售業(yè)務(wù)體系，并成為中國(guó)銀行業(yè)未來發(fā)展的必然趨勢(shì)。對(duì)于國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行來說，當(dāng)前正處于零售銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的“黃金時(shí)代”。然而，現(xiàn)階段各家商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)的營(yíng)銷手段存在同質(zhì)化問題，產(chǎn)品結(jié)構(gòu)單一化現(xiàn)象嚴(yán)重，導(dǎo)致巨大的成本投入稀釋了銀行收益。在信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)金融高速發(fā)展的現(xiàn)在，各商業(yè)銀行逐漸開始重視運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)服務(wù)于零售業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

大數(shù)據(jù)推動(dòng)零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型升級(jí)

商業(yè)銀行同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的日趨激烈以及互聯(lián)網(wǎng)金融的巨大沖擊“倒逼”傳統(tǒng)銀行加速轉(zhuǎn)型，零售轉(zhuǎn)型成為銀行轉(zhuǎn)型的核心任務(wù)。大數(shù)據(jù)體量巨大、種類繁多、價(jià)值密度低以及處理速度快的特點(diǎn)與銀行零售業(yè)務(wù)的發(fā)展高度契合。因此，作為未來銀行競(jìng)爭(zhēng)核心的零售業(yè)務(wù)，其轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵在于大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)的深度應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)推動(dòng)零售負(fù)債業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型

零售負(fù)債業(yè)務(wù)是商業(yè)銀行最主要的資金來源之一，是其賴以生存的基礎(chǔ)。儲(chǔ)蓄存款則是零售負(fù)債業(yè)務(wù)中最重要的組成部分。然而，隨著利率市場(chǎng)化的不斷推進(jìn)，央行逐漸放寬存款利率上限，各大商業(yè)銀行爭(zhēng)相提高存款利率，零售負(fù)債市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)愈加激烈，商業(yè)銀行傳統(tǒng)的零售負(fù)債業(yè)務(wù)面臨著巨大的轉(zhuǎn)型壓力。

儲(chǔ)蓄存款業(yè)務(wù)從本質(zhì)上來說就是對(duì)客戶數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的分析與應(yīng)用。業(yè)務(wù)人員只有在全面了解客戶的家庭、收入、興趣偏好以及風(fēng)險(xiǎn)偏好等信息之后，才能準(zhǔn)確把握住客戶的存款需求。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)不僅能對(duì)20%的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行精確分析，還能有效運(yùn)用80%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確度。大數(shù)據(jù)不僅可以從內(nèi)部掌握客戶的屬性數(shù)據(jù)、賬戶信息以及交易信息，還能通過外部網(wǎng)絡(luò)了解客戶的行為數(shù)據(jù)和渠道偏好等社會(huì)化數(shù)據(jù)，掌握客戶的真實(shí)需求，并在此基礎(chǔ)上設(shè)定產(chǎn)品，激發(fā)客戶的存款興趣。并通過多種渠道對(duì)產(chǎn)品的市場(chǎng)推廣度、受眾覆蓋率、盈利能力以及用戶的反應(yīng)情況進(jìn)行深度挖掘，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行產(chǎn)品的優(yōu)化升級(jí)，發(fā)掘新的價(jià)值增長(zhǎng)點(diǎn)。

大數(shù)據(jù)推動(dòng)零售資產(chǎn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型

零售資產(chǎn)業(yè)務(wù)是商業(yè)銀行利潤(rùn)的主要來源之一。當(dāng)前國(guó)內(nèi)銀行業(yè)零售資產(chǎn)業(yè)務(wù)以個(gè)人貸款為主，近年來呈現(xiàn)出規(guī)模增長(zhǎng)迅速、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)多元化的發(fā)展態(tài)勢(shì)。以招商銀行(600036,股吧)為例，截至2014年上半年，招商銀行個(gè)人貸款余額為8630.54億元，比上年末增長(zhǎng)7.85%。然而，國(guó)內(nèi)各大銀行零售資產(chǎn)業(yè)務(wù)，尤其是個(gè)人貸款產(chǎn)品同質(zhì)化現(xiàn)象比較嚴(yán)重，同時(shí)產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)管理不到位，導(dǎo)致銀行缺乏核心競(jìng)爭(zhēng)力。在互聯(lián)網(wǎng)金融的大環(huán)境下，商業(yè)銀行運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以推動(dòng)零售資產(chǎn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。

在個(gè)人貸款業(yè)務(wù)中，運(yùn)用大數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)個(gè)人貸款業(yè)務(wù)全周期各階段的轉(zhuǎn)型升級(jí)。首先，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段，通過大數(shù)據(jù)綜合分析客戶的屬性數(shù)據(jù)與行為特征。通過對(duì)客戶賬戶信息的分析，了解客戶家庭、經(jīng)濟(jì)、信用情況，洞悉客戶的消費(fèi)行為偏好，制定差異化的貸款產(chǎn)品；其次，在貸款申請(qǐng)階段，大數(shù)據(jù)分析促進(jìn)了大數(shù)據(jù)信用評(píng)級(jí)分析法的形成，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信用評(píng)分法與支持向量機(jī)（SVM）信用評(píng)分法。銀行利用大數(shù)分析在極短的時(shí)間內(nèi)對(duì)客戶的消費(fèi)、收入、職業(yè)、信用狀況等信息進(jìn)行整理，并迅速預(yù)測(cè)出其信用變動(dòng)及未來行為狀況，以支持信貸審批。最后，在貸后預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)管理階段，銀行可以通過收集客戶的交易記錄，并且綜合分析該客戶的微博、微信、郵件、視頻、語(yǔ)音等非直接交易數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的二次挖掘，并與歷史信息進(jìn)行對(duì)比，篩選出異常信息，加強(qiáng)對(duì)異常信息的關(guān)注度，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

大數(shù)據(jù)推動(dòng)零售中間業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型

中間業(yè)務(wù)能夠?yàn)殂y行帶來豐厚的非利息收入。在利率市場(chǎng)化的大趨勢(shì)下，商業(yè)銀行依賴傳統(tǒng)的利差收入難以維持長(zhǎng)久穩(wěn)定的發(fā)展。銀行為了實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化的最優(yōu)目標(biāo)，必須大力發(fā)展中間業(yè)務(wù)。以財(cái)富管理與信用卡業(yè)務(wù)為例，在互聯(lián)網(wǎng)金融模式下，商業(yè)銀行加快零售中間業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，必須依靠大數(shù)據(jù)等高新信息技術(shù)。

根據(jù)帕累托“二八定律”，銀行可以從關(guān)鍵的20%的客戶中實(shí)現(xiàn)80%的利潤(rùn)。因此，有選擇地甄別出這20%的核心客戶，對(duì)提高銀行的經(jīng)營(yíng)效率至關(guān)重要。在傳統(tǒng)的客戶關(guān)系管理過程中，商業(yè)銀行缺乏對(duì)客戶信息的整合，個(gè)人消費(fèi)貸款、信用卡以及個(gè)人理財(cái)業(yè)務(wù)被分散到各個(gè)不同的專業(yè)管理部門，客戶信息存在片面性，無(wú)法對(duì)客戶進(jìn)行有效分類，缺乏差別化服務(wù)，直接導(dǎo)致客戶忠誠(chéng)度下降。運(yùn)用大數(shù)據(jù)，銀行可以全面了解客戶情況，將客戶的屬性數(shù)據(jù)、賬戶信息、行為偏好以及生活場(chǎng)景結(jié)合起來進(jìn)行分析，形成更加清晰準(zhǔn)確的客戶畫像，并通過深度學(xué)習(xí)，從海量的客戶數(shù)據(jù)中找尋復(fù)雜的規(guī)律，運(yùn)用大數(shù)據(jù)的聚類功能進(jìn)行客戶的精細(xì)化分類，并從中識(shí)別出真正能給銀行帶來收益的優(yōu)質(zhì)客戶。

在財(cái)富管理業(yè)務(wù)中，商業(yè)銀行從財(cái)富、消費(fèi)、年齡、教育、職業(yè)五個(gè)維度研究客戶的金融偏好，建立零售業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，為其提供有針對(duì)性的服務(wù)，提高客戶滿意度和忠誠(chéng)度，維護(hù)客戶關(guān)系以防止客戶流失。在信用卡業(yè)務(wù)中，銀行可以從大量的屬性數(shù)據(jù)以及行為數(shù)據(jù)中，推斷出客戶不同的消費(fèi)習(xí)慣與消費(fèi)能力，從社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上分析客戶情緒，挖掘客戶的不同需求，將機(jī)器算法與人工預(yù)測(cè)相結(jié)合，準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出客戶未來的消費(fèi)行為，提高客戶使用信用卡的有效性。同時(shí)，通過數(shù)據(jù)分析對(duì)持不同卡種的客戶采取差異化營(yíng)銷策略，對(duì)持卡消費(fèi)者的消費(fèi)行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和提前預(yù)測(cè)，通過大數(shù)據(jù)行為評(píng)分模型可以對(duì)持卡人的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，以便及時(shí)調(diào)整客戶信用額度。

構(gòu)建零售業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)模式

在未來的銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中，對(duì)于數(shù)據(jù)的分析和挖掘?qū)⒊蔀闆Q定銀行經(jīng)營(yíng)成敗的關(guān)鍵。零售業(yè)務(wù)由于其本身?yè)碛旋嫶蟮臄?shù)據(jù)量，更能體現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢(shì)。在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)“新常態(tài)”背景下，隨著互聯(lián)網(wǎng)金融理念不斷深入，構(gòu)建商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)模式對(duì)推動(dòng)銀行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)意義重大。

搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理致力于對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析與整合，然而在大數(shù)據(jù)背景下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)已無(wú)法滿足大量半結(jié)構(gòu)化，甚至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理要求。因此，必須加快建立零售業(yè)務(wù)的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，整合銀行內(nèi)部自然數(shù)據(jù)，協(xié)同外部社會(huì)化數(shù)據(jù)，完善大數(shù)據(jù)環(huán)境下的銀行數(shù)據(jù)分析，提高銀行決策效率。

全面整合銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)?，F(xiàn)代金融生活中，零售銀行業(yè)務(wù)與個(gè)人、家庭聯(lián)系密切，儲(chǔ)蓄存款、個(gè)人消費(fèi)信貸、投資理財(cái)以及家居生活無(wú)不涉及到零售業(yè)務(wù)。正是由于零售銀行業(yè)務(wù)的客戶基礎(chǔ)龐大、業(yè)務(wù)量巨大，商業(yè)銀行在與客戶聯(lián)系的過程中，積累了大量的信息數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)幾乎包含了市場(chǎng)和客戶信息的方方面面。從現(xiàn)有客戶的屬性資料、賬戶信息，包括客戶的性別、年齡、職業(yè)、收入和資產(chǎn)狀況，到客戶的交易信息、渠道信息和行為信息，包括交易時(shí)間、交易類型以及消費(fèi)偏好。這些信息伴隨著客戶交易不斷更新與積累，并儲(chǔ)存到銀行內(nèi)部的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中，形成龐雜的分散化數(shù)據(jù)體。商業(yè)銀行必須以內(nèi)部信息技術(shù)系統(tǒng)為基礎(chǔ)，整合銀行內(nèi)部各業(yè)務(wù)單位的客戶關(guān)系信息，將各類渠道所有交易中的客戶信息綜合記錄起來，建立一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，為銀行經(jīng)營(yíng)決策奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

綜合運(yùn)用銀行外部數(shù)據(jù)。商業(yè)銀行必須重視并加強(qiáng)對(duì)各類數(shù)據(jù)的收集和積累，打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)邊界，注重加強(qiáng)與社交網(wǎng)絡(luò)、電商企業(yè)等大數(shù)據(jù)平臺(tái)的交流與合作。商業(yè)銀行在完善自身數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，積極建立與網(wǎng)絡(luò)媒體的數(shù)據(jù)共享機(jī)制，通過多渠道獲取更多的消費(fèi)者數(shù)據(jù)信息。一方面，充分利用社交網(wǎng)絡(luò)、論壇、微博、微信平臺(tái)等新媒體工具，整合現(xiàn)代化客戶交流渠道，增強(qiáng)與客戶的互動(dòng)聯(lián)系，打造人性化的銀行品牌形象，維護(hù)良好的客戶關(guān)系。另一方面，加強(qiáng)與互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)合作。在眾多網(wǎng)絡(luò)交易的支付結(jié)算中，銀行往往處于支付鏈末端，難以獲取有效信息。因此，商業(yè)銀行必須與電信、電商等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)合作，加強(qiáng)數(shù)據(jù)信息共享互利，促進(jìn)金融服務(wù)與電子商務(wù)、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的融合。例如，2009年中國(guó)建設(shè)銀行與阿里巴巴合作，共同開展網(wǎng)絡(luò)信貸業(yè)務(wù)，在“銀行—電商企業(yè)”的合作模式方面進(jìn)行了有益的探索?？傊虡I(yè)銀行將內(nèi)外部數(shù)據(jù)進(jìn)行有效整合，以形成更加完整的客戶圖像，促進(jìn)客戶管理的精細(xì)化與銷售的精準(zhǔn)化，實(shí)現(xiàn)零售業(yè)務(wù)數(shù)字化管理。

提升經(jīng)營(yíng)決策效率

近年來，隨著各外資銀行進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)，國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行面臨更加激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，各大銀行紛紛進(jìn)入轉(zhuǎn)型經(jīng)營(yíng)的深水區(qū)，普遍確立以客戶為中心的服務(wù)理念，致力于拓展客戶規(guī)模、增強(qiáng)客戶粘度。然而與國(guó)外發(fā)達(dá)銀行相比，國(guó)內(nèi)銀行業(yè)產(chǎn)品服務(wù)同質(zhì)化現(xiàn)象依舊嚴(yán)重，缺乏對(duì)客戶群的深度了解，造成客戶依存度不足，客戶流失概率大，嚴(yán)重影響了銀行的日常經(jīng)營(yíng)。

因此，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)決策重點(diǎn)必須轉(zhuǎn)向?qū)蛻粜枨蠛涂蛻趔w驗(yàn)的關(guān)注，提高客戶粘度。通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)資源，預(yù)測(cè)發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)，樹立“以需求為導(dǎo)向”的經(jīng)營(yíng)理念。深入分析客戶行為和生活形態(tài)，勾勒客戶整個(gè)生命周期的價(jià)值曲線，洞悉客戶在金融產(chǎn)品、信貸、消費(fèi)等方面的需求與客戶流失的原因。充分運(yùn)用微博、微信等社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的非結(jié)構(gòu)化社會(huì)信息，建立新型的數(shù)據(jù)化投資策略模型。微博、微信信息是一種典型的大數(shù)據(jù)，一般以文字、圖片、視頻和音頻的形式存在于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，由于其受眾廣泛、擴(kuò)散速度快而逐漸成為人們?nèi)粘Ｉ钪薪涣餍畔⒌闹匾绞健?/span>

商業(yè)銀行應(yīng)積極探索微博、微信與投資決策相結(jié)合的模式，不斷挖掘社交網(wǎng)絡(luò)信息中的“數(shù)據(jù)財(cái)富”。例如，根據(jù)微博中客戶的情緒判斷客戶對(duì)銀行產(chǎn)品的滿意度，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行產(chǎn)品升級(jí)；根據(jù)客戶日常的微博關(guān)注判斷其興趣愛好和投資偏好；根據(jù)客戶手機(jī)定位信息判斷其所處的地理位置，實(shí)時(shí)推送促銷信息；搜集小微企業(yè)的微博動(dòng)態(tài)，分析其企業(yè)聲明，并從中推斷出該小微客戶的日常經(jīng)營(yíng)狀況及信譽(yù)狀況。商業(yè)銀行應(yīng)在對(duì)客戶充分了解的基礎(chǔ)上，有針對(duì)性地制定全流程的客戶經(jīng)營(yíng)策略，并應(yīng)用數(shù)據(jù)分析提升客戶經(jīng)營(yíng)策略的持續(xù)優(yōu)化能力。

創(chuàng)新業(yè)務(wù)銷售模式

零售業(yè)務(wù)，“渠道為王”，商業(yè)銀行通過銷售渠道創(chuàng)新可以吸引客戶，搶占市場(chǎng)先機(jī)。在互聯(lián)網(wǎng)思維和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的時(shí)代背景下，銀行應(yīng)積極探索適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)金融時(shí)代線上線下相結(jié)合的渠道經(jīng)營(yíng)策略。線上根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)論創(chuàng)新移動(dòng)金融產(chǎn)品、依托預(yù)測(cè)模型開展精準(zhǔn)營(yíng)銷；線下研究智能化、社區(qū)型銀行網(wǎng)點(diǎn)的布局和服務(wù)方式，實(shí)現(xiàn)基于身份識(shí)別的定制化信息推送、遠(yuǎn)程智能開卡以及視頻服務(wù)等。

2014年8月8日，江蘇銀行直銷銀行正式上線，打破時(shí)間和空間的限制，擺脫實(shí)體網(wǎng)點(diǎn)，向客戶提供純線上金融服務(wù)。然而其業(yè)務(wù)范圍僅限于個(gè)人理財(cái)、消費(fèi)繳費(fèi)等中間業(yè)務(wù)，難以真正實(shí)現(xiàn)嚴(yán)格意義上的網(wǎng)絡(luò)信貸（如P2P）等互聯(lián)網(wǎng)銀行業(yè)務(wù)。商業(yè)銀行應(yīng)積極探索互聯(lián)網(wǎng)銀行模式，打造“大而全”的網(wǎng)絡(luò)金融平臺(tái)，充分利用人臉識(shí)別技術(shù)和大數(shù)據(jù)信用評(píng)級(jí)等新技術(shù)，將存款、融資、信貸、理財(cái)?shù)裙δ苋跒橐惑w，在大量客戶資源和強(qiáng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈金融與互聯(lián)網(wǎng)金融的一體化銷售。

此外，銀行還應(yīng)積極打造基于大數(shù)據(jù)的金融服務(wù)平臺(tái)，應(yīng)用多元化的產(chǎn)品銷售模式：一是拓寬渠道，綜合利用網(wǎng)上銀行、手機(jī)銀行、電商平臺(tái)、短信微信推送以及第三方平臺(tái)擴(kuò)大受眾群體。二是建立機(jī)構(gòu)投資者和大客戶的客戶信息網(wǎng)絡(luò)，實(shí)時(shí)跟蹤客戶投資偏好的變化，有針對(duì)性地進(jìn)行產(chǎn)品服務(wù)實(shí)時(shí)推送，加快轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)“跑馬圈地”的粗放經(jīng)營(yíng)模式，實(shí)現(xiàn)“精準(zhǔn)營(yíng)銷”集約化方式的創(chuàng)新升級(jí)。三是關(guān)注市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)市場(chǎng)變化，基于大數(shù)據(jù)分析與挖掘，充分利用信息平臺(tái)優(yōu)勢(shì)、結(jié)合產(chǎn)品市場(chǎng)動(dòng)向，及時(shí)反饋市場(chǎng)變化，以輔助銀行后臺(tái)進(jìn)行有效的流動(dòng)性管理。

完善信貸審批模型

平衡收益與風(fēng)險(xiǎn)是銀行維持長(zhǎng)久發(fā)展的根本保障。隨著利率市場(chǎng)化程度不斷加深，外部市場(chǎng)環(huán)境日益復(fù)雜，商業(yè)銀行業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)面臨的流動(dòng)性問題愈加嚴(yán)峻。面臨不斷提高的風(fēng)險(xiǎn)管理要求，商業(yè)銀行應(yīng)引入大數(shù)據(jù)思維，樹立“用數(shù)據(jù)防風(fēng)險(xiǎn)”的新型風(fēng)險(xiǎn)管理理念。在大量的金融及非金融數(shù)據(jù)中，通過不斷學(xué)習(xí)總結(jié)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系，運(yùn)用大數(shù)據(jù)相關(guān)關(guān)系分析法，結(jié)合機(jī)器算法模型找出隱藏在海量數(shù)據(jù)中的客戶與風(fēng)險(xiǎn)之間的量化關(guān)系。充分利用銀行內(nèi)部歷史數(shù)據(jù)以及阿里巴巴B2B、人人貸、淘寶等電商平臺(tái)上積累的海量客戶信用信息與行為數(shù)據(jù)，通過互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)模型和在線資信調(diào)查，結(jié)合第三方驗(yàn)證形成交叉檢驗(yàn)，確認(rèn)客戶信息，進(jìn)行信用評(píng)級(jí)，并根據(jù)客戶的信用等級(jí)實(shí)行差異化的貸款定價(jià)。

數(shù)據(jù)規(guī)模的優(yōu)勢(shì)可以彌補(bǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量的不足，并在極短的時(shí)間內(nèi)對(duì)海量原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，更精確地評(píng)估客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，依托大數(shù)據(jù)，搭建風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量與欺詐防范模型，實(shí)行現(xiàn)場(chǎng)跟蹤調(diào)查與非現(xiàn)場(chǎng)信息分析相結(jié)合、數(shù)據(jù)定量判斷與經(jīng)驗(yàn)定性判斷相結(jié)合，研究對(duì)授信客戶從貸前到貸后全生命周期的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)手段，建立綜合式的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控中心。由大數(shù)據(jù)系統(tǒng)根據(jù)客戶的歷史數(shù)據(jù)對(duì)其貸款額度和貸款利率進(jìn)行每月動(dòng)態(tài)調(diào)整，以大數(shù)據(jù)思維構(gòu)建全面風(fēng)險(xiǎn)管理體系，淡化部門色彩，推行全銀行風(fēng)險(xiǎn)管理，深度挖掘客戶信息，真實(shí)展現(xiàn)授信客戶的信用狀況。注重貸后持續(xù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)，實(shí)時(shí)跟蹤客戶交易，若出現(xiàn)交易、存款等大幅度變動(dòng)的異常情況，及時(shí)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)審查，以確保貸款安全。

從實(shí)踐的角度看，阿里金融充分利用淘寶、支付寶、余額寶、阿里巴巴B2B等平臺(tái)的先天優(yōu)勢(shì)，積累了海量用戶信用和行為數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行流動(dòng)性管理，這為國(guó)內(nèi)銀行業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理提供了良好的借鑒。

加強(qiáng)人才隊(duì)伍建設(shè)

大數(shù)據(jù)時(shí)代，隨著海量數(shù)據(jù)信息的爆炸式增長(zhǎng)，商業(yè)銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)不再僅限于客戶的基本自然數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)的種類與規(guī)?？焖倥蛎洠瑐鹘y(tǒng)的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)已很難做出準(zhǔn)確的客戶分析。對(duì)于當(dāng)前的大數(shù)據(jù)分析而言，需要分析人員具有更強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析解讀能力和應(yīng)變能力。他們不僅需要精通數(shù)據(jù)建模和信息挖掘，還需要具備良好的銀行業(yè)務(wù)知識(shí)，能夠?qū)⒋髷?shù)據(jù)分析技術(shù)與銀行業(yè)務(wù)完美的結(jié)合起來，其關(guān)鍵在于打造一支屬于銀行的專業(yè)化復(fù)合型大數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)。

因此，各商業(yè)銀行應(yīng)積極實(shí)施人才戰(zhàn)略，重點(diǎn)推進(jìn)大數(shù)據(jù)人才隊(duì)伍建設(shè)。重視人力資源管理，完善員工收入分配制度，激發(fā)員工工作的積極性與創(chuàng)造性。加強(qiáng)對(duì)銀行員工的大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)及文化培訓(xùn)，增強(qiáng)團(tuán)隊(duì)凝聚力，打造專業(yè)化的大數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)。商業(yè)銀行應(yīng)完善崗位設(shè)置，在培養(yǎng)自己的大數(shù)據(jù)分析人才的同時(shí)，注重引進(jìn)外界優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)人才，全面提高銀行整體的素質(zhì)，營(yíng)造良好的商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)金融文化氛圍。

結(jié)論

經(jīng)濟(jì)“新常態(tài)”背景下，隨著利率市場(chǎng)化以及“金融脫媒”的不斷深入，我國(guó)商業(yè)銀行的發(fā)展面臨著巨大的轉(zhuǎn)型壓力。零售業(yè)務(wù)作為未來銀行競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)，是商業(yè)銀行創(chuàng)造核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵領(lǐng)域。推動(dòng)零售業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)商業(yè)銀行的未來發(fā)展至關(guān)重要。而伴隨信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不斷普及，大數(shù)據(jù)金融思想逐漸深入人心。大數(shù)據(jù)由于其經(jīng)濟(jì)性、時(shí)效性的特點(diǎn)，逐漸被應(yīng)用于各類零售銀行業(yè)務(wù)中，掀起了商業(yè)銀行生產(chǎn)率增長(zhǎng)的新浪潮，成為零售業(yè)務(wù)創(chuàng)新升級(jí)的關(guān)鍵。基于對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融的深入了解，商業(yè)銀行逐漸明確了大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展方向：基于大數(shù)據(jù)理念構(gòu)建銀行大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，掌握客戶需求，提升價(jià)值創(chuàng)造能力，重塑零售業(yè)務(wù)銷售與收入模式，完善銀行信貸審批機(jī)制，加強(qiáng)大數(shù)據(jù)人才隊(duì)伍建設(shè)，提高銀行經(jīng)營(yíng)管理水平。

為什么說不懂?dāng)?shù)據(jù)思維和零售思維就不要從事零售業(yè)？

做零售行業(yè)誰(shuí)都離不開數(shù)據(jù)，我一直認(rèn)為數(shù)據(jù)和科技是改變未來行業(yè)的兩大主題。其中數(shù)據(jù)尤其重要，但是反過來看，不管是線上零售還是線下零售，對(duì)數(shù)據(jù)的重視程度是千差萬(wàn)別，特別是傳統(tǒng)零售。數(shù)據(jù)思維和零售思維這塊基本上很弱的。

數(shù)據(jù)思維

我說幾個(gè)問題大家可以自測(cè)一下，看你們知不知道自己的數(shù)據(jù)：

1、你們知不知道這個(gè)月截止到現(xiàn)在為止，你們的店鋪或者說你們區(qū)域VIP卡的貢獻(xiàn)率是多少？

2、上周你負(fù)責(zé)的店鋪和負(fù)責(zé)的區(qū)域或者你公司的退貨率是多少？

3、上個(gè)月你的顧客的流失率是多少？

4、你的店鋪銷售團(tuán)隊(duì)的流失率是多少？

這四個(gè)數(shù)據(jù)如果你們能在30秒鐘之內(nèi)回答出來，證明你的數(shù)據(jù)化管理得不錯(cuò)。如果回答不出來，說明你的數(shù)據(jù)思維還比較偏弱。實(shí)際上這幾個(gè)是我們平時(shí)不管是線上還是線下經(jīng)常用到的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)也許不是你本身工作內(nèi)容，但是這些數(shù)據(jù)一定是每天的工作中，或者月會(huì)、周會(huì)上你經(jīng)常聽到的數(shù)據(jù)?；卮鸩怀鰜碇徽f明當(dāng)時(shí)你沒有把他們”存儲(chǔ)“下來。

如果這幾個(gè)數(shù)據(jù)管理失效的話，會(huì)讓你的績(jī)效考核、團(tuán)隊(duì)管理、企業(yè)數(shù)據(jù)化管理失效等等。有很多的危害。

比如說VIP卡的管理，VIP卡的貢獻(xiàn)率，我曾經(jīng)遇到一個(gè)店鋪，它一年銷售兩三千萬(wàn)，而其中62%的銷量來源于同樣一張VIP卡，做過零售的大概應(yīng)該知道這里面的問題是什么。問題就是，大家都用同一張VIP卡。表面看上去沒問題，大不了是店員刷點(diǎn)積分，年末拿點(diǎn)禮品，但是里面有天大的漏洞。

會(huì)員卡一般都有打折的功能，如果一個(gè)顧客是現(xiàn)金買的，但店員按打折之后的價(jià)格錄入系統(tǒng)里面，這里面的差價(jià)就很有可能被店員吃掉了。如果你在企業(yè)里面不關(guān)注這個(gè)數(shù)據(jù)，有可能你的績(jī)效考核失敗，因?yàn)樗麖腣IP卡里面拿到的差價(jià)就可能大于他通過績(jī)效拿的獎(jiǎng)金，這樣他還會(huì)在乎你的目標(biāo)？肯定不會(huì)。

剛才問大家的數(shù)據(jù)里的第二個(gè)數(shù)據(jù)是退貨率。退貨率表面上沒什么關(guān)系，而實(shí)際上退貨率仍然存在秘密。一些零售店鋪的老手可以利用店鋪在搞促銷低價(jià)與正常售價(jià)之間的時(shí)間差，利用退貨單來賺差價(jià)，細(xì)節(jié)我就不說了。這也會(huì)讓你的績(jī)效考核失效。

所以從這個(gè)方面來看，要想有數(shù)據(jù)化管理，首先是對(duì)數(shù)據(jù)的管理。首先把你平時(shí)常規(guī)要用到的一些指標(biāo)、一些數(shù)據(jù)在你心中進(jìn)行管理。像退貨率你需不需要每天、每周、每月都去統(tǒng)計(jì)？看哪些店鋪有異常，還有團(tuán)隊(duì)的流失率你不關(guān)心嗎？

所以數(shù)據(jù)思維的第一步就是進(jìn)行數(shù)據(jù)的基本管理，先得有數(shù)，這里面第一個(gè)要有數(shù)據(jù)意識(shí)，看到一些重要的數(shù)據(jù)要把它記下來，不管是記在頭腦當(dāng)中還是電腦里面，要有這種意識(shí)。同時(shí)也要求我們的店鋪或者下屬，或者我們的代理商要實(shí)時(shí)準(zhǔn)確客觀地傳遞數(shù)據(jù)給你們，對(duì)企業(yè)來講如果店鋪沒有實(shí)時(shí)管理這些數(shù)據(jù)，談數(shù)據(jù)化管理就是白談。

數(shù)據(jù)思維的第二步是要有養(yǎng)數(shù)據(jù)的意識(shí)

我前兩天跟一個(gè)朋友聊天，他說他的企業(yè)要用大數(shù)據(jù)進(jìn)行管理。我說你現(xiàn)在連數(shù)據(jù)都沒有，怎么進(jìn)行大數(shù)據(jù)管理？我們現(xiàn)在大多數(shù)傳統(tǒng)零售暫時(shí)不需要大數(shù)據(jù)管理，我們現(xiàn)在只需要小數(shù)據(jù)管理。

大數(shù)據(jù)化不是說數(shù)據(jù)多就叫大數(shù)據(jù)，千萬(wàn)不要這樣誤解，是錯(cuò)的。而我們傳統(tǒng)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)往往都是小數(shù)據(jù)，離大數(shù)據(jù)還有很遠(yuǎn)的距離。特別是我們很多零售店鋪連最基本的數(shù)據(jù)都沒有，比如有的店鋪某天做了10張單子，下班以后店長(zhǎng)再把10張單子統(tǒng)一成一張單子錄到系統(tǒng)里面，這樣我沒辦法算出客單價(jià)和連帶率，而這是零售店鋪管理非常非常重要的指標(biāo)。所以數(shù)據(jù)思維歸根結(jié)底先得有數(shù)據(jù)，再去積累數(shù)據(jù)，最后把數(shù)據(jù)運(yùn)用到業(yè)務(wù)中去，我們才能談得上去做分析，去做績(jī)效考核，去做管理。

養(yǎng)數(shù)據(jù)包括把現(xiàn)有的數(shù)據(jù)質(zhì)量提高，或者是把有些目前看似無(wú)用的數(shù)據(jù)納入數(shù)據(jù)庫(kù)中去，第三是要有前瞻性養(yǎng)數(shù)據(jù)意識(shí)，提前布局。

零售思維

做零售行業(yè)的應(yīng)該都知道，就是那三個(gè)字：人、貨、場(chǎng)。做零售的每個(gè)人都說，每天不說幾次就好像OUT。這三個(gè)字能化解我們零售行業(yè)遇到的絕大多數(shù)的問題，遇到問題之后我們都從這個(gè)角度去做思考。比如說某個(gè)區(qū)域的客單價(jià)下降，對(duì)很多傳統(tǒng)零售商來講，他想到的是什么原因客單價(jià)下降，而不是主動(dòng)去思索里面的邏輯。客單價(jià)可能跟商品有關(guān)，也可能跟人有關(guān)，也可能跟場(chǎng)有關(guān)，所以我們需要從人、貨、場(chǎng)三個(gè)方面去思索客單價(jià)下降的原因是什么，才有找到背后的原因。而不是遇到一個(gè)數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題，我們就去找答案，答案實(shí)際上是藏在邏輯里面。邏輯里面就是人、貨、場(chǎng)。

回到剛才說的客單價(jià)的案例，跟人有關(guān)，第一個(gè)跟顧客有關(guān)，第二個(gè)跟店鋪員工有關(guān)，這樣就分成了兩維。而這兩維里面還可以細(xì)分，顧客可以分成新顧客、老顧客、會(huì)員顧客或者中端顧客、高端顧客、低端顧客，到底是哪些顧客在下降？這里面就需要數(shù)據(jù)分析，去做對(duì)比，這就是數(shù)據(jù)化思維和人、貨、場(chǎng)的結(jié)合。第二個(gè)是員工，我們也分成老員工、新員工。是老員工的問題還是新員工的問題？貨和場(chǎng)也可以都往下延伸。

零售業(yè)90%的問題都可以歸納到人貨場(chǎng)的思維模式中

我每次在給企業(yè)做培訓(xùn)的時(shí)候，都會(huì)用一個(gè)案例，用人、貨、場(chǎng)的思維邏輯建立一個(gè)評(píng)價(jià)體系，將男朋友轉(zhuǎn)化成老公的評(píng)價(jià)體系。就看你能不能想到男朋友或者是老公跟哪些人有關(guān)，或跟哪些貨有關(guān)，這里面的貨難道是指的商品嗎？肯定不是商品，是指的貨幣和未來的價(jià)值，這是貨，所以人、貨、場(chǎng)之所以被稱為零售行業(yè)的基本思維模式，是因?yàn)樗€可以擴(kuò)大，還可以去延伸。、

這是一張圖，當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)店鋪或者區(qū)域數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常的時(shí)候，應(yīng)該有怎樣一種思維邏輯、思維方式。當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)店鋪的數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常，例如成交率下降以后，很多人的思維就是直接去找背后的原因，而不是先去梳理數(shù)據(jù)和邏輯，這樣反而不容易找到背后的原因。所以我們?nèi)プ隽闶鬯季S的時(shí)候，一定要有邏輯。

繼續(xù)用客單價(jià)來比喻，如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)店鋪的客單價(jià)異常，我們第一步要想這里面數(shù)據(jù)源是不是有問題，是不是算錯(cuò)了？如果建立在錯(cuò)誤數(shù)據(jù)源基礎(chǔ)上去找委托的原因，自然就是拍腦袋做無(wú)用功。比如客單價(jià)的數(shù)據(jù)上很有可能是去年團(tuán)購(gòu)拉高了客單價(jià)，今年沒有團(tuán)購(gòu)客單價(jià)當(dāng)然自然就下降了。這個(gè)時(shí)候你還得去找客單價(jià)下降的原因是不是就沒有任何意義？

所以遇到數(shù)據(jù)異常的先要看數(shù)據(jù)源是不是有問題，如果數(shù)據(jù)源沒有問題，那么看同一個(gè)品牌下，A店鋪如果客單價(jià)下降，我們要看同一品牌下面B店鋪、C店鋪、他們有沒有客單價(jià)下降的情況，如果別的店鋪也有客單價(jià)下降的情況，說明這是一個(gè)品牌共性的問題，而不是單單這一個(gè)店的問題，你就不能只找這一個(gè)店的毛病，去找整個(gè)公司或者區(qū)域的品牌出現(xiàn)了什么客單價(jià)的原因。

如果同一品牌下面別的店鋪，或同一個(gè)城市的別的店鋪沒有這種客單價(jià)下降的原因，只有這個(gè)A店鋪有客單價(jià)下降的原因，這個(gè)時(shí)候我們要過渡到第三步，要看本區(qū)域內(nèi)其他對(duì)手有沒有此問題，A品牌客單價(jià)下降了，同一個(gè)商場(chǎng)里面B品牌客單價(jià)有沒有下降，C品牌有沒有下降，D品牌有沒有下降，如果整個(gè)區(qū)域里面大家的客單價(jià)都在下降的話，說明是整個(gè)區(qū)域出現(xiàn)問題了，而不是單單A品牌這個(gè)店的問題，思考問題的方式又不一樣了。

如果說區(qū)域也沒問題，就是A品牌在這個(gè)店有問題，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手沒問題，其他店鋪也沒有問題，這個(gè)時(shí)候才可以用人、貨、場(chǎng)進(jìn)行思考了。找到和人、貨、場(chǎng)相關(guān)的一些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，有沒有人的問題，有沒有貨的問題，有沒有場(chǎng)的問題，就回到剛才我們說的人、貨、場(chǎng)的那種思維邏輯里面。

看趨勢(shì)、看對(duì)比，最終找到問題產(chǎn)生的原因，這就是將零售思維和數(shù)據(jù)思維相結(jié)合的一個(gè)非常好的一張圖片，你可以慢慢品嘗這張圖片。這張圖片很強(qiáng)大的，當(dāng)然有時(shí)候我們發(fā)現(xiàn)某個(gè)店鋪的客單價(jià)出現(xiàn)問題，同時(shí)發(fā)現(xiàn)整個(gè)品牌也出現(xiàn)問題了，或者整個(gè)區(qū)域也出現(xiàn)這個(gè)問題了，也就意味著同時(shí)具有品牌共性和區(qū)域共性的問題。出現(xiàn)這種情況，那就說明一個(gè)問題，那就是市場(chǎng)出現(xiàn)了問題，那個(gè)時(shí)候就不是對(duì)一個(gè)店和一個(gè)品牌的問題，是整個(gè)大環(huán)境的問題，就需要用其他方法去解決。

無(wú)論是數(shù)據(jù)思維還是零售思維都需要花時(shí)間去練習(xí)，讓他們變成一種思維習(xí)慣。