--以数据的智能驱动批发行业的数字化转型

当下，批发行业的动乱日益剧烈，新思想的碰撞也蓬勃而发，数字化转型已成为传统批发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，重新批发到无界批发…实际和名词层出，但批发企业的困惑和迷茫却只增不减。这是一个革新的时代，几十年来的企业管理实际和国外的最佳理论，都无法给出答案。于此，TalkingData基于大数据的生态才能，以数据的智能为动手，以技术平台和征询效劳为合力，提出了D2D办法论，协助批发企业稳步完成数字化转型。

D2D，TalkingData数字化转型办法论，从“数字化”到“数字化”，以业务数字化为终点，以效益数字化为节点的数字化运营闭环，迭代上升，片面提升数字化才能。

从三个层面，来看D2D的完成途径：

1.     跬步和千里-起节点的设计

终点：以业务的数字化为终点，拆解人货场的数据元素，厘清交互的流转数据，将业务比特化。传统方式下，以ERP、CRM的内控驱动的批发运营，以财务绩效目标为权衡企业产出的独一要素；物质化的资产作为消费支撑工具，与业务的运营有较为明晰的联系；不论是以产定销还是以需定产，关于消费者的评价和市场的预测，都基于较为集约和单一的逻辑；前端的设计、消费、供给链，到后端的市场、销售、终端，单向的业务链条难以构成前后端的无效整合和互动。

如今，在互联网和大数据的驱动下，从买卖到交互，再到地下市场，企业关于消费者的洞察具有更为片面可取得的数据，将数据视为资产运营，并成为贯串企业运营的承载主体，其战略意义曾经逾越传统的资产范围。因而，全域触点建立尤为重要，将“人货场”的元素拆解，并树立关联；自动采集各交互流转的数据，构成数据资产的活动；经过工程化、标签化、模型化的注入，构成数据资产的价值运营，以完成全触点互动、全链路体验和全渠道的交融。

节点：以效益的数字化为节点。追求“效率”和“收益”的均衡和共进，以小的闭环验证，替代以往长周期归因的方式，疾速循环、迭代和稳定进步产出价值，是数字化转型战略执行的关键。

Ø  效率的提升：数字化转型的后期更侧重于夯实根底，效率的提升为次要的目的。数据资产的建立、数字化平台的建立、数字化决策根底才能的建立都是垒以革新的根底。TalkingData在某批发企业的数字化转型革新中，经过后期的数据诊断评价及优化，从无到有的建立线下数据采集触点，完成近1万家门店，800万的线下客户数字化。并树立数字化平台，集成数据、模型和目标体系，构成营运决策的自动化闭环链路。同时，在效率产出阶段，投入营销活动的闭环理论，验证人货场的关联，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。

Ø  收益的提升：运营目的的提升可以说是批发企业追求的“终极”目的，这一环节与销售端的价值发明才能毫不相关。从消费者运营角度，提升消费者价值转化的漏斗，进步支出，降低本钱，是进步收益的三个重要内容。构建潜在目的客户群体，进步从潜在会员到会员，再到低价值会员的漏斗转化，降低休眠和流失会员比例，使会员价值散布上移，构建良性的会员构造。并在买卖环节，以更丰厚和贴近的营销战略，进步客单价，降低销售本钱，进步ROI。

起节点的交互和分歧亦很重要。以业务的数字化，完成效益数字化的产出；并依据效益的数字化，反应和优化业务数字化的执行，以及指点业务数字化的规划，保证两者的协同。

2.     完成途径的“四化”交互

数据资产化、剖析模型化、使用场景化、流程自动化是终点到节点的完成途径，经过“四化”的才能构建，最终完成智能化决策，智能化组织。

数据资产化：业务的比特化和重组的进程，将拆解后的业务数字元素，整合为可以支持企业运营，并可以继续化运营的数据资产。这一环节，需求企业在组织革新中停止较为彻底的转变，强调关于数据的采集、回笼和运营，并归入每次营运战略制定和考核的中心内容，以临时运营资产的心态去运营数据，才干保证数据的资产化和生态化开展。

剖析模型化：以机器算法与专家知识结合，提升效益的扩展才能。树立以业务场景动身，到业务场景验证的模型化剖析闭环，完成数据价值的不时深化发掘。在这一进程中，大数据的处置才能、OMO下的数据整合建模才能、客群细分和洞察才能、算法模型的验证和迭代才能，以及与专家知识的结合是关键。以大家熟知的RFM模型为例，经典的RFM模型以买卖数据和频率为次要建模目标，但TalkingData经过补充线上线下交互数据，将RFM模型晋级，添加到访频次和到访停留等目标，来完成更为精准的人群划分，精密化判别营销战略组合中的优化方向。同时，TalkingData数据迷信团队构建的潜在客户发掘模型、关联模型、客户流失预警模型、场景感知模型、销售预测模型、选址模型等，都创始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关联，并借助TalkingData的海内在线平台优化，构成从D2D（从数字化到数字化）到D2AI（从数字化到AI）的提升。

使用场景化：以产消者为中心，结合智能触点的中心扩大才能，重构业务数字化的使用方向。在明天全新的“人货场”三位一体的交融架构中，“人”的演化尤为突出，消费者从过来只参与买卖环节的顾客，变为如今参与设计、消费、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察之后，如何设计对其的运营战略是使用场景化阶段要处理的成绩。同时，触点的智能化趋向，曾经将原有的线上线下各种触点智能化，随着硬件设备、边缘计算、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提升业务场景化的能够。因而，批发企业需求将“人货场“的标签体系与消费的原始驱动力结合，将智能触点设计融入“人货场”的互动体系，设计如即时消费与家庭方案型消费、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、目标/标签、营销渠道，构成场景化的运营方案，并依据每次场景运营后果，优化组合轮动适配，调整下次战略的制定。

流程自动化：业务流程和零碎流程的自动化，是“四化”的承载。（1）业务流程，与传统的革新管理中组织革新、流程重组BPR不同，数字化转型的组织优化在于联系、交互、回归与自循环，即更为明晰的联系机器的才能与人的才能，并树立两者的良性交互，将人的作用回归到客观性、发明性与决策性判别上，并树立组织的自我驱动和自我优化才能。（2）零碎流程，搭建数字化平台，完成关于大数据处置才能、剖析洞察及建模才能、预测才能、智能交互才能和营运闭环才能，以及与传统企业一方零碎平台的对接，来完成关于海量疾速增长的构造化/非构造化的数据处置需求，以及关于算法模型的优化，和AI等新的批发技术的使用支持。

3.     闭环、迭代和继续优化

数字化转型是一个目的和革新的方向，不能一挥而就。以企业的基线动身，以诊断和评价动手，制定转型的阶段性目的；从终点到节点（而不是结点），完成四化才能的构建，并树立闭环反应机制，每次迭代构成新的基线，并指点下一次的战略。将传统企业的转型与互联网的运营思绪相结合，以基石的稳定和小的闭环迭代疾速推演、优化，才是数字化转型的正的确现方式。

理论。运用TalkingData D2D办法论，Ta我国这片创新热土正在发生一场全面而深刻的产业结构变革。lkingData构成数字化转型的全体处理方案，从数据、平台、征询层面，为批发企业提供一体化处理方案，驱动传统批发企业以数据的智能构建技术的智能、组织的智能和决策的智能，稳步推进数字化转型，并构建可以继续化开展的才能。

某服饰企业：基于TalkingData SmartDP产品平台、数据效劳和征询效劳（数据工程征询、数据剖析与建模、数字化运营），协助此传统批发企业，在线下门店精密化运营、业务数字化、精密化数字场景营销，O2O战略落地等方面，构建数字化转型才能。在一期项目建立中，树立了线上线下闭环运营平台、补充TalkingData三方数据才能，树立基于数据的运营模型，并指点业务营销活动。后续将在联运形式上共同探究。

某餐饮集团：基于TalkingData数据迷信平台、用户管家使用、统计剖析平台等技术平台，结合TalkingData三方数据才能，及征询效劳才能，构建数字化平台，盘活数据资产；支持精密化运营，提供决策支持，以及完成集团的挪动战略转型。后续将在业务使用价值场景下深化协作。

某3C企业：基于TalkingData数据迷信平台、用户管家使用、客流运营平台等技术平台，结合TalkingData数据市场，及征询效劳才能，完成线下门店的精密化运营管理、会员数据的整合和打通，精准化数字营销场景的构建，以及集团O2O战略的落地。最终协助企业完成数据的资产化，营销场景的数字化运营和流程的规范化。后续将在更丰厚的场景化运营和O2O数字化营销角度展开协作。

某连锁批发集团：对集团的便当店、餐饮等批发业态的数字化运营停止评价，对效益目标停止分解，并制定数字化转型战略，基于TalkingData的数据才能、算法才能和运营才能，完成前后端产业链条的集成，企业运营决策的优化和微生态圈的打造。