原标题：TalkingData D2D：从“数字化”到“数字化” ，以数据的智能驱动零售职业的数字化转型

　　这是一个革新的年代，几十年来的企业办理理论和国外的最佳实践，都无法给出答案。

　　当下，零售职业的动乱日益剧烈，新思维的磕碰也繁荣而发，数字化转型已成为传统零售企业迫切希望寻求的革新之路，从O2O到OMO，从流量抢夺到流量运营，重新零售到无界零售…理论和名词层出，但零售企业的困惑和苍茫却只增不减。这是一个革新的年代，几十年来的企业办理理论和国外的最佳实践，都无法给出答案。于此，TalkingData依据大数据的生态才干，以数据的智能为下手，以技能途径和咨询服务为合力，提出了D2D方法论，协助零售企业稳步完成数字化转型。

　　D2D，TalkingData数字化转型方法论，从“数字化”到“数字化”，以事务数字化为起点，以效益数字化为节点的数字化运营闭环，迭代上升，全面进步数字化才干。

　　起点：以事务的数字化为起点，拆解人货场的数据元素，厘清交互的流通数据，将事务比特化。传统方法下，以ERP、CRM的内控驱动的零售运营，以财政绩效方针为衡量企业产出的仅有要素；物质化的财物作为出产支撑东西，与事务的运营有较为明晰的切割；不管是以产定销还是以需定产，关于顾客的评价和商场的猜测，都依据较为粗豪和单一的逻辑；前端的规划、出产、供应链，到后端的商场、出售、终端，单向的事务链条难以构成前后端的有用整合和互动。

　　现在，在互联网和大数据的驱动下，从买卖到交互，再到公开商场，企业关于顾客的洞悉具有更为全面可获得的数据，将数据视为财物运营，并成为贯穿企业运营的承载主体，其战略意义现已逾越传统的财物领域。因而，全域触点建造尤为重要，将“人货场”的元素拆解，并树立相关；自动收集各交互流通的数据，构成数据财物的活动；经过工程化、标签化、模型化的注入，构成数据财物的价值运营，以完成全触点互动、全链路体会和全途径的交融。

　　节点：以效益的数字化为节点。寻求“功率”和“收益”的平衡和共进，以小的闭环验证，代替以往长周期归因的方法，快速循环、迭代和安定进步产出价值，是数字化转型战略履行的要害。

　　功率的进步：数字化转型的前期更侧重于夯实根底，功率的进步为首要的方针。数据财物的建造、数字化途径的建造、数字化决议计划根底才干的建造都是垒以革新的根底。TalkingData在某零售企业的数字化转型革新中，经过前期的数据确诊评价及优化，从无到有的建造线下数据收集触点，完成近1万家门店，800万的线下客户数字化。并树立数字化途径，集成数据、模型和方针体系，构成营运决议计划的自动化闭环链路。一起，在功率产出阶段，投入营销活动的闭环实践，验证人货场的相关，以产消者为中心的向上向下驱动链路中，“人-货”、“人-场”的组合轮动形式，继而构成人货场的互动整合、元素重构。

　　收益的进步：运营方针的进步能够说是零售企业寻求的“终极”意图，这一环节与出售端的价值发明才干休戚相关。从顾客运营视点，进步顾客价值转化的漏斗，进步收入，下降本钱，是进步收益的三个重要内容。构建潜在方针客户集体，进步从潜在会员到会员，再到高价值会员的漏斗转化，下降休眠和丢失会员份额，使会员价值散布上移，构建良性的会员结构。并在买卖环节，以更丰厚和靠近的营销战略，进步客单价，下降出售本钱，进步ROI。

　　起节点的交互和共同亦很重要。以事务的数字化，完成效益数字化的产出；并依据效益的数字化，反应和优化事务数字化的履行，以及辅导事务数字化的布局，确保两者的协同。

　　数据财物化、剖析模型化、使用场景化、流程自动化是起点到节点的完成途径，经过“四化”的才干构建，终究完成智能化决议计划，智能化安排。

　　数据财物化：事务的比特化和重组的进程，将拆解后的事务数字元素，整合为能够支撑企业运营，并能够继续化运营的数据财物。这一环节，需求企业在安排革新中进行较为完全的改变，着重关于数据的收集、回笼和运营，并归入每次营运战略拟定和查核的中心内容，以长时间运营财物的心态去运营数据，才干保证数据的财物化和生态化开展。

　　剖析模型化：以机器算法与专家常识结合，进步效益的扩展才干。树立以事务场景动身，到事务场景验证的模型化剖析闭环，完成数据价值的不断深入发掘。在这一进程中，大数据的处理才干、OMO下的数据整合建模才干、客群细分和洞悉才干、算法模型的验证和迭代才干，以及与专家常识的结合是要害。以我们熟知的RFM模型为例，经典的RFM模型以买卖数据和频率为首要建模方针，但TalkingData经过弥补线上线下交互数据，将RFM模型晋级，添加到访频次和到访逗留等方针，来完成更为精准的人群区分，精细化判别营销战略组合中的优化方向。一起，TalkingData数据科学团队构建的潜在客户发掘模型、相关模型、客户丢失预警模型、场景感知模型、出售猜测模型、选址模型等，都开创性完成了在一三方数据整合的根底上，以人货场元素的拆解和相关，并凭借TalkingData的海外在线D（从数字化到数字化）到D2AI（从数字化到AI）的进步。

　　使用场景化：以产消者为中心，结合智能触点的中心扩大才干，重构事务数字化的使用方向。在今日全新的“人货场”三位一体的交融架构中，“人”的演化尤为杰出，顾客从曩昔只参加买卖环节的顾客，变为现在参加规划、出产、营销、买卖全进程环节的产消者（Prosumer），在完成对产消者的数字化洞悉之后，怎么规划对其的运营战略是使用场景化阶段要处理的问题。一起，触点的智能化趋势，现已将原有的线上线下各种触点智能化，跟着硬件设备、边际核算、IOT本钱的日趋下降，无人货架，无人超市等均成为智能化触点，对这些触点的铺设和运营极大进步事务场景化的或许。因而，零售企业需求将“人货场“的标签体系与消费的原始驱动力结合，将智能触点规划融入“人货场”的互动体系，规划如即时消费与家庭计划型消费、常态式运营与触发式运营等不同场景归类下的细分场景，组合智能触点、数据模型、方针/标签、营销途径，构成场景化的运营计划，并依据每次场景运营成果，优化组合轮动适配，调整下次战略的拟定。

　　流程自动化：事务流程和体系流程的自动化，是“四化”的承载。（1）事务流程，与传统的革新办理中安排革新、流程重组BPR不同，数字化转型的安排优化在于切割、交互、回归与自循环，即更为明晰的切割机器的才干与人的才干，并树立两者的良性交互，将人的效果回归到主观性、发明性与决议计划性判别上，并树立安排的自我驱动和自我优化才干。（2）体系流程，树立数字化途径，完成关于大数据处理才干、剖析洞悉及建模才干、猜测才干、智能交互才干和营运闭环才干，以及与传统企业一方体系途径的对接，来完成关于海量快速增长的结构化/非结构化的数据处理需求，以及关于算法模型的优化，和AI等新的零售技能的使用支撑。

　　数字化转型是一个方针和革新的方向，不能一蹴即至。以企业的基线动身，以确诊和评价下手，拟定转型的阶段性方针；从起点到节点（而不是结点），完成四化才干的构建，并树立闭环反应机制，每次迭代构成新的基线，并辅导下一次的战略。将传统企业的转型与互联网的运营思路相结合，以柱石的安定和小的闭环迭代快速推演、优化，才是数字化转型的正确完成方法。