編輯丨拓撲社 ?趙凡
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每人計 創始人&CEO丁曉剛
黑馬營12期學員，連續創業者。10年前曾擔任IT公司執行壹把手，管理120人公司直至該公司被IBM團隊收購，中間三次創業失敗，後混跡於上市公司，負責公司核心級大客戶。曾任益普索高級顧問，壹直精於企業服務，相信傳統零售面臨變革，而互聯網大數據是第壹個也是最大的利潤增長點，並親自服務過三星、安踏等多個知名連鎖品牌。
關於每人計
每人計是實體連鎖零售領域國內最大且唯壹互聯網化運營的顧客數據采集分析平臺。從2014年7月成立以來，在短短的壹年多時間內，每人計相繼獲得知名投資機構兩輪投資，員工從3人迅速發展到近50人，並設立廣州，廈門，上海辦事處，目前首款產品每人計M系列（壹款基於國內實體門店開發的客流統計分析設備）已與全國八百個知名連鎖品牌達成合作，全國合作門店三萬多家，經典案例包括卡門、安踏、特步、依妙等。
/ 實體零售業面臨的現狀 /
這是壹個變化的時代，各種變化在我們身邊發生，而且以越來越迅猛的速度改變著我們的生活。最近兩年，我主要圍繞零售方向在做壹些工作，所以看到了行業面臨的現狀及變化。實體零售是壹個非常傳統的行業，從80、90年代中國消費開始崛起到現在已經發生了很多變化。從最開始像李寧、安踏這樣以產品和品牌為導向的零售業態，到後面像ZARA、優衣庫這樣的快時尚開始出現並影響著我們的生活。當然，實體零售也碰到了非常多的挑戰，比如：
成本上漲，電商打劫
銷售清晰，用戶模糊
門店流量，從未復用
品牌忠誠度約等於零
聽說過許多道理，依然做不好運營
所以，最近這兩年我們看到了很多品牌在關店。當然，也有新的業態在這種壓力下產生，比如：快時尚以及像三福百貨等這樣的復合店，都發展的還不錯。但從總體上來講，傳統零售業還處於焦慮的情緒中，都在尋找“救命稻草”。我們能夠感受到零售消費領域正在發生革命性的變化，很多實體零售商在焦慮的情緒下必須求變，不變就是“等死”，變也可能是“找死”。
我們來看壹下零售業的發展，最早是傳統媒體帶來流量，然後在線下實體店鋪成交。到阿裏巴巴、百度這樣的互聯網公司出現以後，采取線上媒體，線上店鋪的方式取得了相對優勢。但是很快我們就發現，用戶不僅僅出現在實體店，也會出現在線上，尤其是在移動互聯網時代，用戶在各種各樣的場景下都需要去消費以及得到服務。所以，大家比較壹致地認為，現在需要提供線上線下，融合場景的服務，在實體店和電商兩個方面去滿足客戶的需求。因此，全渠道的概念在這兩年變得非常火爆，讓消費者既能獲得線上的便利、實惠，也能得到線下的體驗和場景。
實際上，大量的實體零售商都知道應該去擁抱全渠道、擁抱移動互聯網，應該去學習電子世界的規則和思路，了解90後這些年輕人的消費習慣。但是，真正改變的少之又少。在新的形勢下，實體零售商家自然會有新的需求產生。
/ 實體零售商家的需求 /
根據移動互聯網的現狀，我們可以大概總結壹下實體零售商家會有以下幾點新的需求產生：
從經營店鋪轉變為經營社群
從單店盈利到單客盈利
從IT思維到DT思維
從經驗驅動到數據驅動
正如上面這張圖所示，零售包括場、店、客、貨等因素，在這些因素之間有很多管理工具和方法被執行和使用，所有的這些東西組織在壹起推動著零售門店經營的提升。比較傳統的零售業可能就沒有右邊這壹系列東西，更多的是在左邊，而最早的互聯網創新也是在右邊這部分產生的。
圍繞上面所說的需求轉變以及門店所需要使用到的工具，我們可以抽象出在全渠道下，實體零售商家的需求實現如下圖所示：
在新的局面下，傳統零售商首先需要有戰略思維，能夠在戰略層面去做壹些轉變，然後再配合移動互聯網工具、DT思維的運營思路以及面向用戶群的經營理念。有了這些東西，才能滿足實體零售商擁抱新環境、新消費的需求，這樣他們才有可能走的更遠。
/ 每人計在做什麽 /
面對這樣的現狀和需求，每人計在做什麽呢？簡單地說，每人計是從決策層面導入DT思維，以填補空白數據的方式切入傳統零售業，讓傳統零售商依靠數據來支持決策，而不是用過去“拍腦袋”的方式來進行決策。
在零售行業，缺少壹項重要的數據，即顧客數據，我們來幫助傳統零售商填補這些空白數據，實現的方法有以下幾點：
1、喚醒沈睡的數據
首先去喚醒傳統零售商沈睡的數據，因為它們本身就擁有很多數據，而這些數據可能是零散的，線上線下是割裂的，並且是壹種用報表形式統計的數據源，並沒有把它喚醒和用活。零售行業有很多數據，包括人、貨、場、財，傳統零售商關註更多的是貨、場、財，對人的數據關註最多也就是壹套會員系統以及員工的數據。
對於互聯網企業來說，它們對於用戶的理解是非常深的，對人的信息掌握的非常透徹，絕大部分用戶在互聯網上相當於在“裸奔”。而線下零售商對於人或者是顧客的理解是極少的。所以，我們認為這是壹個空白的數據，是實體零售商還沒有關註或者很好地去采集的數據，而我們就是去幫助他們來采集這些數據。每人計會幫助顧客采集客流數據、進店頻次、軌跡、商品關註情況等等這些第四維度的新數據。
2、關聯|盤活
每人計會將這些采集到的第四維的新數據結合原來的數據去做更深入的分析，去做關聯和盤活，並且依據數據所形成的規律來給出決策的依據，用數據來驅動零售決策：
理解消費者
高效營銷
針對性產品/服務推薦
消費者關懷
每人計通過測量、分析、改善以下幾個流程來幫助零售商關聯和盤活數據：
①測量：采集門店經營中的空白數據
②分析：通過數據指標對門店經營進行診斷分析
③改善：提供改善工具、方法
每人計在過去兩年多的時間裏面，服務的門店數量已經超過30000家。我們發現知名度越高、體量越大、門店數越多的品牌或者零售商會更加關註和理解這樣壹些變化。
/ 我們碰到過什麽問題 /
1、這是兩個不同的世界
實際上，在整個過程中·，我們也遇到了很多的問題。首先，這真是兩個不同的世界，不同的思路、經歷或者經驗，以及不同的成功路徑帶來了對於消費的不同想法、出發點和結論。在互聯網時代，我們每天都會去關註流量、人與人的連接、信息與信息的連接等等，這些都是互聯網天生的優勢。互聯網獲取數據的成本是最低的，所以都會關註這些數據的變化。任何時候，壹個新版本的產品發布，都會通過數據變化來做修正，這是天生的習慣和方法。但是在線下實體零售店就不會這樣去做，特別是壹些曾經非常成功的品牌，可能會碰到更多這樣的問題。
不過，這兩個世界在在未來很快就會融合到壹塊，而且融合的趨勢也會越來越快，這個變化是非常大的。因此，傳統的品牌商已經意識到這些問題的存在，而且在尋求解決問題的方法，同時也大概知道了解決問題的思路。但是，能想到和能做到之間，還有壹道非常大的鴻溝，尤其是對於那些曾經非常成功的品牌而言。我認為這需要非常多的基於理解電子世界和原子世界的人，來幫助他們彌合中間的巨大差異，讓兩個世界的融合變得越來越快。
2、工具思維還是戰略思維
工具思維還是戰略思維也是我們遇到的非常重要的問題。這壹問題導致我們需要用電子世界的思路和原子世界的話語來幫助原子世界的實體零售去做壹些變化，但很多時候我們還是要讓他們認為這就是壹個工具，要從戰略思維上去改變他們還是非常難的。所以這是我們碰到的非常嚴重的問題之壹。
/ 大家的新思考 /
中國的零售行業是壹個非常巨大的市場，它需要很多人去做壹些嘗試和思考。我們非常高興能夠看到越來越多的創業者和創新者從純互聯網行業跨到傳統行業，而且能沈下心來去理解傳統的線下零售，幫助他們去做壹些改變。
前面給到的那張圖上面，圍繞零售行業場、店、客、貨、財的工具，基本上都有人去做壹些嘗試，也不乏很多做的非常好的工具或者平臺在幫助零售行業做出壹些改變。我也希望未來能有非常好的傳統零售業思路的人，或者有非常好的互聯網思路的人，能夠去做壹些跨界，去加速融合的過程。除了互聯網以外，現在還有壹些新的技術方向，例如：VR、AR、AI等等，對於促進零售業的發展和進步都會有非常好的效果，我們也在努力學習和理解這些新方向。
最後，不管是線上零售還是線下零售，我相信在不久的將來，就會用壹種比較和諧統壹的思路或者方法去給消費者帶來更多簡潔、方便、快捷、便宜、有意思的購物體驗和服務體驗。
/ 以下是部分Q&A內容 /
▎ 有哪些企業利用數據大幅度提高運營的成功案例，具體是如何做到的？
有壹個非常明顯的例子，就是現在服裝裏面的快時尚，像：ZARA、優衣庫，或者國內的UR、卡門、三福等等這樣壹些品牌，他們都把數據這壹塊看得非常重要。例如ZARA兩周能夠在全球所有的門店去上新，這些新的設計在兩周之後就能夠到達消費者手上。他能做到這些，除了大家經常提到的供應鏈之外，他們對於門店數據的采集和應用也是非常重要的，沒有前面這些詳細的數據，後面的供應鏈是沒有辦法做出快速反應的。比如優衣庫的店長擁有非常大的權利去決定門店最近是不是要做壹些促銷、需要拿哪些款式來做促銷、下星期需要訂什麽樣的貨、這些貨的量是多少等等。為什麽他們能夠做到呢？因為店長有很多的數據去幫助做決策，店長不僅僅擁有自己的門店數據，還能夠了解到整個品牌裏面，其他門店的數據。這些快時尚品牌就是靠這些快速變化的數據采集和分析來驅動的。
反過來，我們去看傳統零售商，前幾年，李寧的狀況大家都知道，有各種分銷商的問題，門店從9000多家店減少到不到6000家店。為什麽呢？其實它有很強的***性，傳統的零售品牌所有者和零售商實際上是兩個完全不同的思路和方式，品牌者將產品生產出來，通過它的渠道訂貨會推下去就完了，至於分銷商怎麽賣，以及顧客對於產品的反饋，這些和品牌商是完全脫節的。甚至有壹些品牌在兩三年前，對於加盟商的零售數據需要過半年或者是三個月之後才能匯總到品牌這邊來，這些過時的數據匯總過來還能支持決策嗎？
在壹兩年前，很多品牌從服裝設計到上架需要壹年的時間，根本沒有數據去支持他們去做決策。所以，類似於快時尚品牌，我們認為真的是數據在支持他們做決策。他們只是利用了數據的壹個重要方面就已經非常成功了，就是將零售和後面的柔性生產和供應鏈數據做壹個非常好的匹配和打通，以至於每壹天都能知道本周和下周需要補充哪些貨物，因為數據的趨勢已經告訴了我整個的狀況。
傳統的零售商則不壹樣，他們需要等到加盟商重新訂貨的時候，才知道具體的銷售情況。這是用了零售數據來做的壹些變革。當然，也有很多品牌在他們的直營店體系裏面，是能夠做到部分這樣的決策支持。而對於顧客的理解這壹塊，線下零售能夠拿得出手的案例不多，還是線上零售在這壹塊做的更好壹些。
▎ 哪些維度的用戶數據對於實體零售是最值得抓取和使用的？
從最值得抓取這件事情來說，壹定是更詳細的顧客身份以及喜好等等這些數據，因為只有更細節的數據才有機會從最小的顆粒度上去理解顧客，但是這中間會有技術或者方法上的障礙存在。
從不同的級別來講，我們要去理解顧客，首先需要理解整個門店的顧客狀況，比如：流量、顧客待了多久、進出時間等等這些比較宏觀的數據；再細壹點，就是中觀的數據，比如顧客進來以後在哪些商品面前停留、停留多長時間、體驗了什麽樣的商品、在店裏面如何走動、在哪些區域停留時間更長等等；再微觀壹點，就是個人的數據，包括這個人是誰、他的標簽是什麽、他是怎麽來的、他的線上身份是怎樣的、他跟我們的接觸點還有哪些、他曾經在我們這裏買過什麽東西、他在商圈的消費習慣等等。
所有的這些數據，除了傳統的CRM可能會收集到本店或者本品牌成交後的結果數據之外，其他的數據基本上都是空白。這些數據我們認為都有用，最有用的還是更細的數據。但是更細的數據由於技術的問題，比如：我們很難非常精確的去識別進店消費沒有跟我溝通的顧客，不管是通過人臉識別還是WIFI的mac地址，都沒有辦法去很好的采集這些細節的數據，所以我們先從更粗的壹些數據去做。不管是宏觀數據、中觀數據，還是微觀數據，我們認為都是值得累積的，因為在大數據時代，不僅僅講的是數據量大，而且還有壹個很重要的維度，就是需要有更長時間的累積，才能形成對比。所以，先得去累積或者是“養”數據。
總結壹下，我們認為更豐富的個體數據，以及描述個體更豐富的維度數據，甚至是跨品牌的、跨線上線下融合的數據是更重要的，但是目前還沒有非常好的方法和手段去采集這些精細的數據。在這種情況下，往前更粗壹點的數據，如：門店的數據、中觀的區域數據等等，這些都非常重要。
▎ 對於電商而言，建立分析模型的邏輯是怎樣的？
建立分析模型的邏輯其實非常簡單，就像我們經常說的人工智能，其實人工智能的本質就是壹種歸納方法。電商的邏輯也是壹樣的，本質上就是不斷叠代、不斷試錯的過程，讓機器通過很笨的方式，去建立因和果之間相關性關系，並根據關聯程度去修正這些模型的計算的方法和權重。
▎ 目前連鎖數據分析行業的發展階段是怎樣的, 您覺得大概有多大的市場? 國外是怎樣的情況?
國內和國外相比，國內對於數據的分析和理解其實遠比國外要弱。國外有很多的公司會為零售商提供這樣的服務，這也是因為國外的零售環境倒逼所導致的。我們知道最近二、三十年，國內的經濟發展非常非常快，這也導致了中國零售消費市場出現了爆炸式增長。雖然在2012年以後的同比增長降到了20%以下，但是增長率還是非常高的，在這以前都是以20%以上的速度增長的，2011、2012年第壹次降到15.7%的時候，很多零售商都在說寒冬來了。
其實，我們反觀歐洲的數據，很多年的增長率都是在2%、3%或者4%這樣的幅度，這樣的增長幅度是沒有辦法去跑馬圈地的，他們只能去精耕細作，所以他們對於數據的分析、對於用戶的理解比我們要早得多。比如經常講到的沃爾瑪“啤酒+尿布”的故事，就是壹個典型的數據分析的例子。因此，在國外這些做數據分析，尤其是數據分析後面帶咨詢的這樣壹些公司，其實活得還是不錯的。
但是在國內，這壹市場其實是處於比較尷尬的狀態，就像前面說到的工具思維和戰略思維，國內大部分的客戶、商家、品牌商更多的是去為工具付費，而工具很難拿到比較高的溢價，就算妳有人工的咨詢，在很多的客戶面前，依然不是那麽值錢。所以，壹方面在國內的市場還需要去培育，因為他們對於數據分析、咨詢等等還沒有那麽強的付費意願；另外壹方面，就算有付費意願，他們願意去支付的價格也沒有那麽高。最後的結果就是，對比國外來看，這個市場是壹個非常好的市場；但是現階段來講，還是處於比較尷尬的地位。
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