数据的价值在事前预测，而不是事后分析。精准预测模型让营销人员不必再猜，让购买率大幅提升。
任何生意都有窍门，但零售业永远只有一个成功之道：打通人、物、店的三角关系，做到物畅其流、人畅其行，但这个难题始终悬而未决。零售业数百年来变革缓慢，人流、物流、资金流进化有限，直到出现了数据信息流，才颠覆了零售业运行的百年规则，为“猜”划了休止符。
运营一家商店就像治理国家，需要同时处理内政与外交体系：对内，必须管理种类繁多的产品、掌握库存、维系顾客关系；对外，要向众多供货商下订单、联系配送。推动商店企业蓬勃发展的必要条件，就是要建立一套有效率的运作机制，实时调度、掌控每个环节，确保每日资金流、物流、人流、信息流运行顺畅。
看似复杂的多条关系线，说穿了要处理的就是“人─物─店”之间的关系，人——物，物——店，人——店，这3条双向关系线，决定了一家零售店的生存命脉。
一个消费者想买什么商品？商品有没有送到店里？人选择了哪家店购物？这些问题曾经是非常棒的问题。据统计，美国零售业每年因为人、物、店的断点，损失700亿美元。到底出了什么问题，让零售业的“人─物─店”的流程出现断点？
答案就是“猜”，总是“猜”顾客想要什么、需要什么，成为零售业最大的致命缺陷。
在一家商店，常见的状况是没办法让客人买到想要的商品，原因有三种：一，没有在第一时间准确地推荐顾客适合的商品；二，店面上架的商品不适合该区域消费者；三，商品缺货来不及补。这都是商家“猜”错了，造成推荐错误、选品错误、备货缺失；久而久之，顾客对商店失去信心，便会转而向其他商店或品牌购买。
从现在起，别再猜了，因为顾客想买什么，已经通过数字全告诉你了，人、物、店的断点，就用大数据连接。
主客易位：从品牌中心到顾客中心
为什么不用再猜？数据到底改变了什么？
从最实际的供应链成本切入，最大的利基在于降低库存，信息畅流。一旦采购、物流可以自动化运作，存货周转率自然提高，而设立了“及时供货”的新标准，企业就可以省下仓储成本，达到获利最大化。
库存量最小，意味着采购与配送必须更为敏捷。供货商在数据中心得到商品流通动态信息，各分店的销售统计数据、各仓库的调配状态、销售预测等数据后，以此作为安排生产、供货和送货的依据，达到少量多次的实时配送。
“及时供货”不再是天方夜谭，追根溯源真正的原因是准确掌握顾客喜好。
黛安芬
当企业和品牌已经深知数据的力量，不约而同都将目光放在“会员数据”时，就是数据运用的最佳起点，也是最有潜力的数据矿产。顾客体验与回馈，不仅可以修正产品，也能达到产销平衡。
在台湾已经营47年的外商内衣品牌黛安芬，建立了从制造、零售到服务的一条龙业务，如何从单一渠道发展到多渠道，甚至到现今的虚实整合全渠道（omni-channel）的营销方案？我的老朋友、黛安芬董事总经理康翔泰找到了答案，他说：“主客易位，顾客是唯一的答案！”
以往，因为业绩导向，从单一渠道拓展到多渠道，从百货公司柜台延伸到临街商店，想法单纯，“要让商品接触顾客的机会变多”。电商兴起，开启多元渠道时代，同时也出现渠道销售混乱的情形，将O2O的线上销售视为另一个销售渠道，而非策略型的全渠道经营思维（详见下图）。
全渠道与多元渠道（multi-channel）最大的差异就在价值核心，前者以顾客为中心淘宝无线端推广如何数据化引流，后者以品牌为中心。也就是说，全渠道得以实现，来自以顾客为中心的虚实数据整合，作为延伸到未来销售的利基点，但多元渠道只是品牌发展策略的浅层思考，并没有产生太多的长期价值。
全渠道以顾客为中心
零售业从单一渠道、多渠道、多元渠道到全渠道策略。经营思维从“要让商品接触顾客的机会点变多”，变成策略型的全渠道经营思维。全渠道与多元渠道最大的差异就在价值核心，前者以顾客为中心，后者以品牌为中心。全渠道是以顾客为中心的虚实数据整合，作为延伸到未来销售的利基点，多元渠道只是品牌发展策略渠道的浅层思考，并没有产生太多的长期价值
与消费者连接的所有关系线，就是创新的来源，也是创造品牌新价值的动力。“创新就是创价”，我的老朋友康翔泰先生如此说。而搭起这些关系线的桥梁，就是大数据。
不过，万事开头难，数据运用也是如此。光有数据还不够，要把数据整理好。我发现面对庞大的会员资料，黛安芬遇到的第一个问题是“塞住了”，如同很多品牌将会员机制、红利计算通通让POS系统承担，像是一锅大杂烩，什么数据都有，但却无法找到有价值的数据，这也是所有品牌面对数据应用时最头痛的地方。
POS系统的出现，降低了订货与库存管理都靠人力的经营成本，逐日累积的每笔交易记录、实时库存盘点，成为零售业的帮手。如今，POS系统面临超载的问题，解决问题的第一步是整理资料，调配出最完美的数据比例，让数据大杂烩变成美味的鸡尾酒。
在数据分析上，这个基本功的步骤称为数据整合，秘诀是“以人为中心”，把资料汇总在一起。举例来说，会员卡号、身份证号、车牌号码，这三方数据放在一起，如何判断这是同一个人？如果不知道是同一个人，根本无法做出任何决策判断，只会白白浪费营销资源。
因此我们开始做平台分流，让数据单纯化，等同于练好基本功，价值随之源源不断地产生，成为精准预测模型的基础。
精准的下一步——推荐模型：手里拿的至少有一件是对的
数据最大的价值是协助决策，而不是事后分析，“精准推荐”成为大数据改变零售业的核心功能。
通过直观的消费记录，过去销售人员一样能从系统中查询到顾客消费记录。假如有一位顾客共买了10件内衣，其中有5件是黑色。那么，她今天来到店里，你开始猜她想购买的第11件内衣是什么颜色？要继续推荐黑色？还是选择其他色系？
一念之间的决定，就是来自销售人员的“猜”，猜想推荐最新款式的黑色，或是根据消费者的年龄来做推荐的判断，当你发现消费者只有一次的试穿机会，这么做，风险似乎太大了。
当消费者只有一次的试穿机会时，你的任务就是如何让消费者在走进试衣间的时候，手里拿的至少有一件是对的。从顾客踏进店门的那刻，已经可以定制出顾客的专属购物列表，数据平台提供一套“好的预测”，顾客的提袋概率就能大幅提高。
以黛安芬于2015年6月推出的“stand up for fit”（SUFF挺身而试，内衣量身试穿服务）活动为例，从身材诊断、穿衣服的搭配困扰、生活状态、最在乎的内衣条件……这些顾客提供的主观数据，加上销售记录的交叉核对，发展出每个人专属的内衣推荐模型。
来源【个人品牌】自媒体，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！
