21世纪经济报道记者杨清清、实习生师洁 北京报道

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在数字化浪潮不断翻涌的今天，各行各业都在寻求如何通过数字化重构行业要素，引领行业步入发展新阶段。

根据波士顿咨询（BCG）近期对全球759名企业高管开展的调研显示，近54%的受访企业CEO表示会在内部流程优化以及外部营销拓展进行数字化项目的重点投资，其中，66%的亚洲经济体领导者正布局推动数字化与AI转型，以满足市场动态需求。

零售业亦是如此。随着数字化转型成为大势所趋，全球包括中国零售企业纷纷积极拥抱数字化，以谋求增长新空间。

“零售业数字化转型需要从自身业务出发，根据企业定位、所在赛道以及发展阶段选择合适的转型路径先行发力。”近日，在接受21世纪经济报道记者采访时，波士顿咨询董事总经理、全球合伙人杨立指出。在她看来，在零售业数字化转型的过程中，全渠道营销颇为重要，同时AI技术的发展为零售业注入了新的能量。

波士顿咨询董事总经理、全球合伙人杨立，采访对象供图。

三条主线

当前围绕数字化转型，企业通过技术赋能、降本增效的最终愿景相对一致，但是数字化转型的过程，每个行业则各有理解。

在杨立看来，零售行业数字化转型需要围绕三条主线。以时尚零售业为例，第一条主线围绕着“货”，企业需要考虑如何通过数字化转型，从商品策划、开发到商品组合规划和定价、运营等各环节实现合理规划和降本增效。

第二条主线围绕着“人”，即消费者。“定义了消费者客群以后，从哪里去触及这些消费者，通过数字化赋能如何把合适的内容和合适的货推给合适的消费者，然后如何在线上线下各个不同的渠道为消费者提供最好的服务，最后在消费者购买之后进行消费者生命周期管理等，这是围绕着人也就是消费者的数字化。”杨立表示。

第三条主线则围绕着公司自身的信息和财务流转，企业需考虑如何通过数字化赋能，使公司更好地把握对信息和财务的流转以及透明度，由此提升公司商业管理的质量。

“零售行业数字化转型，就是要围绕着这三条主线，货的流转、人的服务以及信息和财务的打通，去提升整个企业运营的质量。”杨立表示。

需要注意的是，数字化转型作为零售企业最重要的战略方向之一，很多企业在转型过程中并非一帆风顺。对于数字化转型的三条主线，杨立认为很多企业在转型过程中忽视了业务重心，选择多条主线并行发力，最终效果却并不乐观。

“中国很多企业很早就开始数字化转型，但到底应该从哪里开始发力，这一点很多企业可能把握不准。”杨立表示，“每家企业其实侧重会不一样，但我们发现有时候中国企业会选择一套大而全的数字化开发方案，而忽略了业务重心，这成为目前企业数字化转型的最大挑战。”

对此，杨立认为：“企业进行数字化转型需要有所侧重，而不是多点开花。需要结合企业战略，从企业本身的定位、所在的赛道以及企业的特点及发展阶段出发，选择合适的数字化转型路径先行发力。”

此外，杨立认为，中国零售企业数字化转型还面临组织内部协同、人才缺失等方面的挑战。

一方面，在杨立看来，数字化转型不是一个单纯的IT的转型，而是整个业务模式、业务流程、管理运营模式的转型。“在这个过程当中，要跟业务战略匹配。同时要对组织内很多不同职能角色进行再定义，包括他们跟数字团队之间相互定位和配合，这一点很多企业在转型过程中做得比较吃力。”

另一方面则是人才的缺失。“在企业数字化转型的过程中，又懂业务、又懂技术、又懂组织，这样的人才集群在行业里面还是相对比较稀缺的。在这三个方面要有一个全景观的‘火车头’，把这件事情拉动起来。”杨立表示。

新的方向

零售行业数字化转型的进程正在持续演进中，与此同时，全新的产业及技术趋势也带来了新的想象空间。

杨立指出，围绕消费者进行全渠道营销非常重要。然而，考虑到中国国内拥有复杂的数字化触点及生态系统，中国企业在消费者端的全渠道营销面临更严峻的考验。

例如，就销售渠道而言，中国零售商除了开辟线下的门店外，还有线上多样繁杂的销售渠道，包括各类电商、小程序等。在杨立看来，“每一种不同渠道背后的消费者营销模式都是不一样的，包括与消费者互动的方式和内容。不同的销售渠道又会产生不同的业务逻辑，由此带来渠道营销的巨大复杂性。”

这也就意味着，中国零售企业提升自身全渠道营销服务能力至关重要。“（企业）必须要提升这一方面的服务能力，把不同的商业模式结合在一起，让中台和后台更快响应，更好协同，由此应对数字化触点的变化以及复杂的挑战。”杨立表示。

除了面向全渠道进行服务能力提升之外，随着AI热度的持续走高，如何用AI技术赋能企业数字化转型，也成为众多零售企业关注的热点。

杨立指出，在人工智能技术取得突破式发展以前，运用大数据分析进行门店选址规划、用户偏好洞察、产品定价优化等早已成为领先的零售企业优化业务、实现降本增效的常用和有效手段。

不过如今，AI技术的发展为此注入了新的力量，“因为AI技术的进一步成熟，使销售预测、趋势预判、资源分配等相关的计算越来越精准，可能从过去90%左右的精准度提升至如今的97%、98%。”杨立举例称，“AI把过去数字化用例的效用进行10倍、20倍甚至几百倍地放大，使其更加准确。”

此外，杨立指出，AI在零售行业中的部分场景应用已经相对成熟。“在整个供应链以及商品流的预测管理上，企业可以通过AI对销售额进行更好预测，也能通过AI去做一个更好的资源分配，把不同的货品通过AI分析分配到合适的工厂生产并存储。”

面向未来，杨立则认为，AI将会给零售业营销带来新的可能性。“未来AI可以根据每一个消费者的画像，形成一对一的定制化的互动方式。比如知道某位顾客喜欢某种文化，或者某种类型的产品，它可以自动生成一些定制化以及拟人化的内容，和消费者进行交互式的沟通、营销和销售。销售完以后，也可能根据消费者对品牌的消费习惯，再次进行一对一的针对性的服务。”

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