聯商網消息：8月2日，觀遠數據2019智能決策峰會在上海舉行，本次峰會由國內零售智能分析領域的領先企業觀遠數據主辦。

峰會上，400+來自連鎖零售、快消品牌、鞋服箱包、購物中心、新經濟消費等國內外知名零售企業高層領導共聚一堂，深入探討零售各細分業態的轉型痛點與創新實踐，共謀零售數據智能的未來發展。

Lily女裝CIO劉峰帶來主題為《數據智能賦能品牌精細化運營》的演講，劉峰認為近幾年整個市場環境發生了很大變化，主要體現在：整個消費渠道越來越碎片化；線下運營成本越來越高；主流消費者越來越要求個性化。而市場環境的變化，倒逼Lily整體的運營邏輯、商業邏輯發生變化。

以下為劉峰演講摘要：

大家上午好，首先自我介紹一下，我叫劉峰，來自于Lily商務時裝，今天很高興、很榮幸受到觀遠數據邀請給大家做分享。我看今天在座的男士比較多，可能對Lily這個品牌可能不太了解，我再簡單介紹一下Lily。我們是上海本土品牌，很多人會以為我們Lily是挺有歐洲范兒的品牌，我們是2000年創立于上海，經過十幾年的發展，目前在中國有900多家門店，在海外也有60多家門店。Lily的服裝定位，主要是為職場女性提供年輕、時尚、有力度的產品。

今天我的分享內容主要從以下幾個方面給大家分享一下自己的心得體會。第一塊是為什么要做數據驅動運營，第二個我們對服裝行業做數據驅動運營的要點我們自己的理解，第三點是Lily在做數據賦能業務方面的一些具體的實踐。

市場環境倒逼商業邏輯

首先為什么要做數據運營呢？第一個跟大家分享的觀點，整個市場環境發生了很大的變化。尤其是在近幾年整個市場的變化非常復雜，主要體現幾個方面。

第一個整個消費渠道越來越碎片化，大家知道在中國和國外市場不一樣，我們電商的渠道特別發達，有傳統的電商渠道像天貓、京東、唯品會，現在又新興了一些渠道，剛才蘇凱總提到的直播電商、抖音、快手等等，另外還有品牌方自己運營的官方渠道，比如說微信的商城，官網等等。所以現在渠道的碎片化非常厲害。

現在消費者購買的行為也發生了很大的變化，不像傳統的購買方式，可能到店看中衣服，試好衣服拿了就走。現在的消費者的購買渠道是跨渠道模式，有可能是在店里面看好一件衣服試衣，最終可能沒有成交，回家以后打開微信商城上購買，也有可能通過比價之后在天貓上購買更便宜，有可能跑到天貓上購買。所以購買行為不是完全的單渠道模式，也有可能在網上通過導購的推送，通過瀏覽網站，通過一些內容看到我們的新產品很感興趣，但是購買不是在線上完成，有可能到線下想試一下衣服穿穿看看效果然后再去購買。所以整個購買行為越來越復雜，呈現跨渠道的趨勢。

第二個變化是線下運營成本越來越高，一個是線下實體的租金，大家知道租金年年在上漲，雖然整個經濟增速在下滑，但是我們的租金在上漲，人力成本在上漲。這對我們之前傳統的粗放式的管理模式帶來很大的挑戰。所以現在必須要通過管理來要效益，通過管理提升效率降低成本。這里面壓力最大的是加盟商、代理商，因為傳統的代理加盟的模式是靠商品差價購買，但現在商品的加價率越來越低受到電商的沖擊，現在價格越來越透明化，隨著電商的興起，整個交易也越來越跨區域。傳統的代理加盟模式越來越難以去發展，這就需要對我們整個管理經濟化提出更高的要求。這里我們看到一個趨勢，我們稱為單店管理模式。傳統的品牌的連鎖加盟模式比較粗放，我把貨賣給代理商、加盟商就不管了，賣的好不好賣的怎么樣都是它的事情，之前生意好做都沒有問題�，F在生意越來越難做，線下成本越來越高，這樣玩下去代理商是沒有利潤可以賺，這時候我們會有一個概念叫做品牌的直營化管理，所謂品牌直營化管理不是說所有的店都是我來開直營店，而是說通過對代理商做賦能，幫助代理商看應該訂什么樣的貨比較合適，然后最終哪些貨有可能缺貨要去做補貨，然后賣的不好的貨想辦法幫它怎么消化。把代理商、加盟商的店當成直營化的店幫助他進行管理，這是一個趨勢。

第三點我們看到的變化，消費者的變化。現在我們主流消費者已經是90后了，90后的消費者特點更加個性化、數字化和社交化，它的需求不像之前大眾化時尚商品可以滿足大家的要求，越來越要求個性化�；谶@樣我們有一個概念叫做千店一面到千店千面，因為每個消費者的需求不一樣，所在的商圈不一樣，我們在這個商圈就要鋪類型不一樣的貨。進一步來講將來的運營模式可能是單客戶的管理，這里面就有消費者運營的概念，我們將來重點從門店運營轉到具體的每個消費者的運營，這對我們整個的管理難度、管理的顆粒度越來越細。這些沒有數據的支撐，沒有工具的支撐，單純靠人力是完全無法實現的。

市場環境的變化，倒逼我們整體的運營邏輯、商業邏輯要發生變化。傳統的商業邏輯是“貨場人”，我們之前是先去根據流行趨勢設計一單貨，貨做好之后找合適的場，去找一些好的商場和好的購物中心賣給消費者。所以在傳統的模式里面最核心的大家可以看到是“場”，所以之前有一句話是渠道為王，誰掌握了最好的場，誰掌握了最好的渠道就可以贏家通吃�，F在整個場是碎片化的狀態，消費者購買一件商品是跨渠道的行為，不是一個場單獨完成的，這里面整個運營的核心我們現在要以人為核心，這就是引出了剛才說的，我們整體的運營模式變成單客戶運營的模式�，F在運營模式是“人貨場”，從這個維度來去看。這里也是回歸了我們講了幾十年以客戶為中心這種商業模式真正的實踐。

在“人貨場”的模式，我們一切要從消費者的需求出發，去設計研發適合消費者的產品，然后再去找到合適的購買節點，賣給合適的貨。在這里的場概念已經發生了變化，場已經不是單純的交易場所，場已經變成了場景，所以將來在場景化的營銷和銷售是我們的核心點。

剛才講了從商業的模式和運營邏輯都發生了變化，這些對我們整體的運營邏輯和運營系統的要求提升了很大的要求。這些年我們也一直在做一些嘗試，也和一些廠商做了合作。我們這里也要特別感謝一下觀遠數據，正是因為像觀遠數據這樣的公司出現幫助我們把整體系統的難點，系統的一些難度降低，幫助我們去建立模型，通過算法來應用，真正的去把設想的優化的邏輯算法真正實現。

數字化運營核心在于數據和算法

接下來主要分享一下Lily自己在數據化運營方面的實踐，在2014年的時候Lily在推動整個公司數字化的轉型，當時和管理層和老板主要達成了幾點共識。

第一個IT不是后臺部門，IT必須要和業務融合，是一個戰略型部門。在公司數字化轉型過程中是起到推手的重要作用。另外從整個數字化的路徑來看，我們當時制定了三步走的路徑，第一階段我們叫做全渠道轉型，第二階段是商品和柔性供應鏈這套體系的建設，第三階段是通過數據驅動運營，當時分成這三階段的戰略。在這三階段戰略過程中我們規劃路徑規劃實施了很多項目，從項目的實施過程中我們有幾點體會，也想給大家分享一下。

第一點，在做數據驅動運營這套體系建設過程中，一個要點我們認為一定要有閉環，所謂的閉環就是我們要從業務中來到業務中去，形成從數據采集、數據資產化到數據洞察，一直到運營賦能，形成一個閉環。所有做的事情必須要與業務場景，這是我們認為的核心要點。

第二點，大家知道對零售業來說，剛才也說了最核心的就是“人貨場”，這三者之間如何匹配。所以我們整體的數據驅動運營體系，我們認為核心也是要以“人貨場”三者之間的匹配為核心搭建。這些年我們也實施了很多項目，接下來我也想從“人貨場”三個維度分別講一些我們做的事情，給大家做一下參考。這就是剛才提到的陸續這些年規劃的部分的項目，從客戶畫像到精準營銷，到店鋪的數字化，一直到商品的數字化，還有供應鏈模型的建立等等。

第一個分享的做的關于人方面的項目，就是所謂的數字化營銷的閉環的體系建立。做營銷傳統的模式是比較粗放的，比如說從CM系統里面通過RFM的模型篩選人群，給客戶去發短信、發郵件提供一個Offer，這個階段我們叫做千人一券，這個效果會好嗎？每個人發的Offer雖然會做一些分群，但是消費者接受到的Offer是一樣的，這樣子對消費者這邊不起到幫助，反而會覺得有騷擾的作用。后來我們借助模型我們現在做到千人千券，所謂千人千券是把每一個消費者都看成一個獨立的個體，我們去通過模型研究他的購買行為，大概在什么時間節點可能會購買我們什么衣服，在這時候我們精準推送一張券或者其他的Offer給他，這時候的營銷效果就會比之前要好很多，ROI會高很多。

第二個分享的是關于貨方面我們做的事情，這就是我們整個商品進化體系的建立，關于商品進化在國內尤其是服裝行業，這一塊來講是比較弱的。從前天開始我們也是通過數據和模型的方式，對我們商品整個計劃體系的每個場景進行了分析，建立了模型，通過模型提供數據來告訴我們的運營同事。

這一塊分成幾塊，第一個在季前通過模型和算法跑出來我們這一屆整個商品的品類結構，它的寬度和深度。因為在季前我們是沒有SKU信息的，我們不是快消品，我們是服裝，服裝的特點每一季都是全新的產品。但是我們可以通過系統模型跑出來每家店合適的品類結構應該是什么樣的，每個品類的寬度是多少，深度是多少，應該是多少量，這些以前都是靠人工，靠員工的經驗去計算的，現在我們完全是通過模型和算法進行測算。

第二個在訂貨會的時候，我們推過系統模型測算出這一季商品的鋪貨量，每家店首鋪量是多少，庫存的留倉量是多少，給供應商首批訂單應該下多少，這些完全也是通過模型+算法跑出來的。

第三個我們通過在季中的銷售預測，通過算法模型做銷售預測做自動補貨，這一切之前也是靠商品同事非常辛苦每周去做大量的Excel表格才能算出來，而且算的數據也不一定準�，F在我們完全是通過模型，通過算法做自動的補貨。包括目前還在嘗試打折的計劃。

服裝品牌來講降價是簡單粗暴的方式，比方說上市前面兩個月正價，季中的時候打8折，季末的時候打5折，是簡單粗暴的方式，不管商品是暢銷品還是滯銷品�，F在通過模型計算尤其是滯銷的產品測算它什么時間節點就開始打折了，不是等到季末快下市的時候再做打折，這些都是我們通過算法模型在貨的方面的應用。

第三個在場方面的應用，場方面的應用主要分成幾塊。

一塊是我們對現在整個店鋪的數字化，這個數字化不是為了數字化而數字化，而是為了提升整個店鋪的運營效率。對于服裝行業來講有一個店鋪的盈利公式，客流×進店率×試衣率×轉化率×客單價，這是店鋪的盈利指標。通過店鋪的數字化把客流和進店率數據采集之后，我們形成每家門店盈利模型的分析，當我們每家店長看到分析的時候，我們會看出來比如說這家店銷售業績不好，到底是哪方面出的問題呢，是客流出了問題還是進店率出了問題，還是轉化率出了問題，通過這些問題我們才能抓運營，比如說進店率出了問題是不是我們的陳列不好，我們店鋪的裝修有問題，我們都是和業務形成閉環，真正能去提升店鋪的運營效率。

以上主要從“人貨場”維度簡單介紹一下Lily這幾年在數字化運營方面做的一些實踐，數字化運營核心就在于數據和算法，這也是正對應觀遠數據所強調的BI+AI，所以這也是當初我們為什么選擇觀遠數據作為合作伙伴的原因。所以在后續我們也希望和觀遠數據一起能進入更深入的合作，真正把Lily數據平臺、數據驅動運行體系進一步完善，真正的建立起來。

（來源：聯商網 上海報道）