卓诗尼品牌加盟,卓诗尼加盟费多少钱 _生活百科

今年的黑天鹅事件带来了热浪般的危机感，带动了很多一直在看向数字化智能化转型十字路口的企业。如何做好智能化转型，成为众多零售企业面临的“新转型焦虑” 。
那么，在目前的零售领域，运营中有哪些痛点呢？如何面对痛点和困难？如何建立数据中台为核心的数字化建设，实现高效的营运、精确的营销？
【卓诗尼品牌加盟,卓诗尼加盟费多少钱】
当前实体运营存在的问题
1、同质化严重：'s品牌设计和定位同质化，企业普遍依靠经验预测时尚趋势，设计理念无法满足消费者和市场的需求。
2.商品过剩、库存积压：'s市场需求信息与其预测不符，导致产能过剩，生产端库存积压严重。
3.经营模式粗放：,普遍采用传统的点餐模式，点餐数量依赖于点餐者的市场经验，缺乏对门店数据的精准收集和智能分析能力，门店管理相对粗放。
近年来，在4.管理系统割裂：,零售商已经推出了太多的前端系统，但这些系统并不互联。每个系统都是一个孤岛，数据和信息不共享。同时，业务之间没有有效的协调，使得系统在特殊时期难以发挥作用。
在5.数据混杂：,的日常运营中，系统会产生大量的数据，但它们就像是没有连接的烟囱，货物、订单、会员和库存的数据在每个系统中是混合和重叠的。其实这些数据应该是用来支撑精细化、智能化运营的，但现在的情况是已经被抛弃了。
6.成本攀升：'s最头疼的成本已经上升。一方面，要持续投入资金推出新系统；另一方面，当当前业务需要更新时，组织结构和业务结构都要进行大幅度调整，“不灵活”一直在消耗企业的成本和时间。
机会来自数字化的新资产，建立数字化中台成为关注的焦点
目前，腰部零售企业数字化转型最大的症结在于现有封闭固化的后端无法支撑前端业务创新，没有“数”的进步。要打破这些症结和困境，腰部零售企业的零售商需要借助中台的“中枢神经”，对目前的IT架构和业务流程进行大幅度改造，连接前端和后端，保持后端ERP、CRM、BI等系统不变。在此基础上，业务系统和组织系统全部实现在线化和数字化，使企业能够
拥有一个灵活的大脑，支持前台对市场变化做出快速响应。

2019年6月，浙江一家零售服饰企业以智能补货系统为契机，导入了数据中台。当时，这家企业有200+直营门店，并准备在未来一年内开启加盟模式，预计扩张到4000家店。而与门店版图扩张相对应的，是吃紧的人才资源、割裂的系统、滞后的管理。而后应用了中台数据之下新的智能补货系统采集了天气、区域、位置等外部数据，结合行业先进的补货经验，应用深度学习和算法模型，实现了：原本需要十多人协作完成的补货行为，机器仅在几分钟内完成了补货过程；原本需要依赖经验和人工判断的补货问题，系统自动按照毛利最优解决方案完成调度，实现了商品平均周售罄率达60%，区域间调拨次数降低30%以上。补货成本肉眼可见地降低，人效大大提升。前台升级改造的背后，企业享受到了强大中台支持的红利。

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2020年5月，国内时尚女鞋企业卓诗尼以会员深度挖掘项目（CDP）为契机，落地了以数据中台为中心的数字化建设，从业务调研、数据采集到测试验收等等，全程耗时约3个月。数智化支撑下，业务有了新收获。交付后，CDP立即投入使用，2个月后卓诗尼业务负责人给出了一组数字：“此前，我们的票券、营销活动触达转化始终在1%左右。CDP上线后，我们的营销触达转化率不断刷新历史记录，从3%到6%，甚至到了8% 。”整个数据中台建设，卓诗尼完成了数据盘点、数据采集、数据清洗等工作，夯实数据治理基础，建立基础设施（数据中台），并对企业数字化现状有所了解评估，以便建立长期目标与实践路径。对于腰部零售企业的数字化转型尝试而言，卓诗尼的行动为行业做了表率。

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飞鹤是我国首家营收过百亿的国产婴幼儿奶粉品牌，在全国拥有3000多家奶粉专卖店、加盟店，也算是一家腰部零售连锁店。十年来，飞鹤的各个业务线形成了多个品牌、品类，多套管理系统，积累了庞大的数据资产。但这些数据在各自的平台运行，十分零散且呈不在线状态，分散的数据无法整合到一起，数据的价值也无法充分发挥出来，如何将这些数据一体化、标准化、资产化、价值化和服务化，成了飞鹤最迫在眉睫的事情。

2019年1月，飞鹤数据中台正式开始搭建和开发，2020年元月，飞鹤以阿里云、ERP系统为双支撑的飞鹤数据中心全面上线。

有了数据中台后，给飞鹤创造什么价值？即“同源、敏捷、预知、倒推、双向”的十字精髓。

1、同源即同一个数据源，每一个层级看到的业务状态是一样的，不会出现“老板看到花团锦簇、员工看到都是坑”的情景，使公司内部能够了解经营的真实状况。

2、敏捷即快速、实时的数据呈现，便于企业能够敏捷迅速地做出决策。管理层可以看到整个业务的变化曲线，从而可以敏捷地发现风险躲开，也可以敏捷地发现机会快速跟上去、跑过去。

3、预知即预测机遇及预警风险。数据的透明化，使企业既能发现并把握先机，同时也可建立完善的风险管控体系。

4、倒推即数据倒逼业务更加精进。过去数据不那么透明时，业务部门在数据汇总汇报时可能会有一些不精准或者不规范的行为，但数据中台把一切都透明化，可以倒逼前端人员更加严格地完成关键指标的呈现。

5、双向即数据。中台从前端业务系统获取到数据，让数据焕发新的生机，最后再赋能给业务前端，形成双向闭环，从而让前端系统更加智慧地去探索新的业务模式。

之前飞鹤管理层看业务，就像看一张360P的低清照片，模模糊糊，看不清局部，也看不清全貌。现在，有了数据中台，飞鹤各方面业务就像变成了一个3D高清的模型，可以上看下看、左看右看、仔细琢磨。

数据中台一期上线后，最明显的一个提升就是，飞鹤奶粉的用户增长率和活跃度提高了。飞鹤的用户运营平台“星妈会”线上交易订单数据显示，订单量从2018年六七月份的一个月600笔，增长到今年同期一个月19万笔，最高增长了160倍。

腰部零售企业需要什么样的中台?如何建？

说至此，那什么是数据中台？数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、bai存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。

数据中台的目标是提升效能、数据化运营、更好支持业务发展和创新，是多领域、多BU、多系统的负责协同。中台是平台化的自然演进，这种演进带来“去中心化“的组织模式，突出对能力复用、协调控制的能力，以及业务创新的差异化构建能力。

数据中台的核心是Data API，起到连接前台和后台的作用，通过API的方式提供数据服务，而不是像以往那样直接把数据库给到前台，让前台开发自行使用数据。那么产生DataAPI的过程，DataAPI怎么可以产生得更快，DATA API怎么可以更加清晰，DATA API的数据质量怎么可以更好，这些就是需要围绕数据中台去构建的能力。

当下数据中台可以形象概括为「聚、管、服」。「聚」是实现全域数据的采集，「管」是通过对数据的抽取、整合，将可以变现的数据资产管理起来。「服」是在数据资产的基础上，形成业务的模型、分析与洞察，为企业提供数据服务。最终实现业务数据化、数据业务化。

下图：数据中台是什么

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数据中台通过大数据和AI能力，为各种业务和场景提供智慧解决方案，业务前台、数据后台为数据中台提供数据源，数据中台经过数据加工、清洗后反哺业务前后台。

数据中台3个核心能力，一是统一：OneModel，建立统一数据构建及管理，沉淀数据资产及复用，减少数据获取及加工成本；二是共享：One ID技术打通及通过主数据治理，实现核心商业要素随时可查的资产化，更好支撑业务决策。；三是复用：One Service，所有的数据一定要可复用，通过复用提供统一的智能数据服务，支撑业务变革，将之前人脑决策及高水平重复的问题，变成计算机或AI可实现的问题。

已经有了数仓、数据平台，企业为什么还需建设数据中台？可更多地从ROI的角度考虑这个问题。数据中台的出现，很大程度上是原来的大数据系统建设的ROI不如人意，企业投入了大量的物力、财力和人力建设了大数据平台，却发现并没有给企业带来应用价值，大数据平台更多的沦为「形象工程」，甚至产生了新的数据孤岛，更不用说实现数据能力的全局抽象、复用和共享了，而数据中台可以说是为此类大数据平台加了个「补丁」，其全局的数据仓库、大数据协调共享等能力，真正解决了重复开发、数据标准不统一、数据孤岛等问题，从而提高了数据价值实现效率和ROI 。

大多数零售企业有以下三大困惑：1、可能会对全域消费者画像产生困惑，传统的CRM系统不能承载海量的数据，无法实现视频结构化；2、在全域消费者画像之上如何实现智能洞察？3、在智能洞察之上如何服务私域和公域营销？而在「货」和「场」上也有困惑：「产销协同、供应链精细化管理、店货和货渠匹配」的困惑和「商圈洞察、智能洞察、智能触达」的困惑。

下图：数据中台的业务诉求

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而基于泛零售企业所提出的困惑，一些软件开发商分别在「人货场」上给出了相应的解决方案――「人货场」数智化应用。

「人货场」数智化应用的底层是在零售领域基于指标和标签体系的分析洞察，同时离不开基于数据中台的全域数据资产管理体系。以上这些的基础，是基于Data API提供大数据平台的建设，支撑整个数据资产的管理，在Data API之上承载了安全化的整体解决方案。从应用出发到数据资产的沉淀、管理，底层数据中台建设、安全的保障，以这一完整的解决方案来实现大部分泛零售企业应对数据中台的业务难题，为所有的泛零售企业提供「人货场」的数智化应用。

在「人货匹配」上，改变了原有顾客与商品之间的关系，在合适的时间、合适的渠道推送合适的商品，实现精准化营销；「客渠匹配」上，通过数智化实现渠道赋能；「商渠匹配」上提升商品运营，实现运营最高效化。

下图：数据中台――人货场

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当前，在中台技术层面，应是一个名副其实的高性能、高可用的强大平台，能支撑10000W+日处理请求、100W+QPS高峰值、10000W+日交易笔数、100+TB数据缓存等能力，能处理海量任务和数据分析，同时提供丰富的智能报表，而这些技术能力将为商家提供更强的数据支撑。大数据和AI能力实时洞察消费者行为、实时同步库存数据、实时监控全渠道销售，这些能力让零售商拥有更精准的市场洞察能力，营销决策、管理决策等等，一切都“有数可依” 。

目前零售企业最关心的问题：数据中台如何落地？可自下而上看数据中台建设逻辑，一方数据（自有数据，包含交易型数据、过程型数据）、二方数据（例如广告投放的回流数据）、三方数据（例如商圈数据）这三块典型的数据源，将沉淀在数据中台，Data API是数据中台的承载软件平台。然后进行数据怎么业务化，进行企业经营赋能（提升洞察能力、问题分析能力）；消费者运营赋能（统一消费者数据分析体系，实现消费者资产管理与运营）；供应链赋能及商品管理赋能（产销协同、供应链洞察、渠道管理分析支撑，优化企业资源配置，实现精细化管理，降本增效）；营运赋能（提高渠道动销效能，拉量增收）。

在盘点业务后常可发现，大部分泛零售企业都有以下数据：平台电商、自建电商、全场景客服、微信公众号、POS、企业微信等，但沉淀都是交易型数据，缺乏行为数据的沉淀，用户洞察和消费者运营缺乏相关的数据和应用工具。

因此重点是要围绕「人」有大量的全域数据，怎么把这些数据收集起来？怎么将数据中台落地呢？1、沉淀数据（一方、二方、三方）资产；2、基于指标和标签体系的消费者洞察；3、私域精细化营销；4、公域精细化营销。将收集起来的数据沉淀在Data API中，形成明细和维度的数据，通过One ID、One Model做算法应用，将消费者标签化、业务指标化，达到数据有效落地。

围绕「人」建设数据中台，最大的价值是通过数据洞察、运营发现、原因分析、策略验证、策略应用、效果跟踪完整的闭环实现了消费者精细化增长，实现数据中台最大价值。各系统为数据中台持续提供数据源，数据中台通过对数据进行加工计算，根据业务主题形成业务洞察场景。而业务数据化后，如何达到数据业务化？通过数据中台的数据洞察，为各项创新业务提供统一的数据入口与数据分析能力支持，数字重新回归到业务。

举一个事例。疫情期间，线下购物中心几乎都关门停业，但母婴类的需求并不会减少，母婴品牌选择社群营销的方式应对疫情。而他们本身的Social CRM平台解决不了后端的事情，数据中台则可以。通过消费者在官网上的分享、发帖内容，分析消费者群体的KOL，品牌商给予KOL相应福利，鼓励其传播品牌提供的内容，也刺激其自身进行精华UGC内容的产生。然后发展社群KOL后援团，筛选KOL运营社群，给予KOL运营者相关权益，授权代运营社群，形成品牌社群矩阵，最后达到最佳社群促销效果。

现在不少母婴零售品牌线上线下消费场景越来越丰富，线上平台、社交圈、商圈、门店等都是商家的流量触点，但这些品牌往往很难把这些流量汇入到自己的流量池，实现对顾客二次触达，这正是为什么商家用心服务过的顾客一直在流失的原因所在。于是这家母婴零售提出了流量互联的理念，通过中台的技术能力，快速开发个性化前端应用，连接各个场景的消费流量，为母婴户打造自己的流量池，从而实现精准触达、进行社群营销、异业营销，对顾客进行持续运营。

其实，腰部零售企业对前端新应用、新的营销玩法是敏感的，特别是对一些年轻的团队而言，他们迫切的想用新的手段满足消费者需求，但因为缺乏灵活的后台能力常常陷入迷茫。因此一个好的中台则能连接前端和后台，并且可用微服务架构提供了强大的复用能力。在全渠道销售、多渠道推广、多端推广方面，都能帮助企业快速开发个性化前端应用。重复开发、因新业务大调组织架构等问题不复存在，这样便可以让企业以少量成本和时间进行前端业务创新。

腰部零售企业数据中台建设“六步法”

近年，「数据中台」炙手可热，阿里、腾讯、滴滴、华为等顶级玩家率先交出了自家数据中台的答卷，以傲人的成绩告诉世人，为什么需要数据中台，如何依托数据中台先人一步、引领潮流。

然而实力差距使然，无论数据中台能为企业带来的价值有多么诱人，腰部企业也难免在数字化转型的十字路口等待徘徊，想再等待一会儿。然而今年年初，疫情给市场、行业带来致命性的冲击，不前进等于落后，形势已容不得更多观望，更多犹豫。

腰部零售企业必须向头部企业学习，加快以数据中台为中心的数字化建设，提高线上运营效益，加速门店数字化落地。这里可以“六步法”来推广企业信息化，全面提升数智化水平。

1、诊痛点

诊痛点是让企业看清现状，明确引入数据中台到底想优先解决什么业务问题。基于问题开展相关领域的业务调研及数据摸底。在充分了解企业痛点的基础上，对数据采集、治理、存储、使用现状等进行诊断，并对企业痛点建立正确理解，方可为下一步实施提供充分的建议。

2、看数据

看数据是帮快速定位企业数据资产现状、数据驱动业务能力、数据资产管理体系现状等，通过整体评估和分项评估，帮助企业对数据现状建立正确认知，厘清差距，助企业建立从「存起来」到「用起来」全方位的数据生态。

3、定场景

定场景要帮助企业对数据中台建立信心，让业务认同数据战略，需要精心选择合适的业务场景，通过提供数据建模理论、数据架构设计、应用架构设计等方法，快速帮助企业确立业务赋能场景，让业务人员能够充分认识到数据的作用，从而主动地去推动中台场景化设计。

4、理资产

理资产是数据治理和建模的过程，对数据遵循分层理念进行数据梳理并按照垂直数据分析、公共数据抽取和萃取数据主题等多个层级次，通过不同层次之间的加工过程实现从数据向从数据资产的转化，为数字化建设和业务智能应用打造准确、完整、一致、安全的良好数据环境，沉淀数据资产的价值。

5、建应用

建应用是让数据真正能够「用起来」，基于业务找到最优方法进行求解，确立数据应用主体功能。基于前期规划的场景设计结合该业务领域的数据构建数据应用，让应用场景快速落地，从而帮助企业快速实现应用创新，赋能业务。

6、提价值

提价值帮助传统企业真正实现数据的业务价值：让企业管理者能看到数据给业务的改变，帮助企业进行数据驱动的业务创新；给企业展现建设数据中台前后业务价值的不同；帮助企业进行数字化转型投入的「成本-收益分析」，让企业切实感到到中台价值所在。

结语

当下，全国零售第一阵营基本固化，第二、第三阵营的腰部企业如何逆风飞翔，已成为接下来演绎的重点。而在技术发展、消费习惯变化的进程中，整个线下零售业也在经历着深刻的重塑与调整，目前，数字化、供应链以及提高生鲜占比已经成为零售行业发展的主要趋势。但“首要”、“核心”还是数字化，而数字化的中心则当是“数据中台” 。

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