大數據零售（BDDR）的核心是建立清晰有效的數據戰略。
——奇點雲副總裁 何夕
8月26日，「數智·泛零售」01課，奇點雲副總裁何夕帶來線上直播分享《泛零售企業如何構建核心數智化能力》。
何夕，奇點雲副總裁，數字化轉型戰略諮詢專家，浙江大學社會碩士生導師，原天下網商主編，原阿里媽媽大數據中心產品專家，原阿里巴巴集團市場部市場專家。發佈新作《大數據零售白皮書》。
大數據零售的時代背景
大數據驅動的零售，簡稱大數據零售。
大數據零售是泛零售行業所面臨問題的理論基礎，泛零售行業的數字化轉型背後有很多信息技術和驅動力。社會化網絡（SNS）、電子商務（Ecommerce）、移動化（Mobile）、推薦引擎（Recommendation Engine）所有的技術都在做一件事情，就是把所有跟消費以外的跟人相關的因素，通過數據和算法的方式還原到「人」，讓「人」成為衡量一切交易的尺度。
當我們講到「人貨場」時，其實我們講得更多的是「貨」和「場」，「以客戶為中心」， 此處的「客戶」更多是種理念，而不是真正能被識別的個體。
如何在合適的時間、合適的地點向合適的人推薦合適的產品？這是所有泛零售企業將會面臨的主要挑戰。這是思考大數據零售的起點。
什麼是大數據零售（BDDR）？
隨著電子商務的興起，最初整個零售所產生的變化是突破線上的數字世界，把人定時定點的單點連接變成多點溝通；有限貨架、單向流動轉向無限貨架、個性化配送體驗；定時定點的場所重複體驗轉向無窮多的線上場景的個性化體驗。線上的傳播大大突破了原有人貨場的侷限，技術手段進化線下的物理世界，進入大數據驅動的時代。時代給企業提出了高要求：在不斷變化的市場中提升企業自身的能力，從單純的突破線上數字世界，再用線上數據的能力，支撐和進化線下的物理世界，最終實現傳播生產、服務管理的全價值鏈融合。
（中國零售正在面臨五大數智化轉型挑戰 ）
零售行業數字化轉型的未來，將以互聯網為依託，構築企業的數據中臺戰略，用大數據和互聯網技術重塑「人貨場」關係，助力零售企業數字化轉型，實現企業的降本增效。大數據的核心特徵在於使用人群的廣泛性，不管是一線員工還是用戶，都應該而且可以享受到大數據帶來的能力和服務體驗的提升。我們把這樣的未來稱為大數據零售（Big-data-driven Retail）。
BDDR的核心是建立清晰有效的數據戰略
·如何面向未來建立合適的企業數據戰略？
·如何建立企業數據中臺基礎設施？
·如何建設企業數據資產管理體系？
·如何讓數據資產增值和變成業務價值？
·企業是否做好了相關的準備？會員資產如何持續增長？如何轉變為業務價值？
面對以上這些問題，從數據視角來看，企業普遍缺乏數據視角和數據資產管理經驗。很多情況下大部分企業（哪怕已開展電子商務的企業）在數據資產管理這一塊都是空的。我們談到數據的時候，更多的是講數據中臺的基礎設施，這裡需要考慮2個問題：1、企業是否真的有上數據中臺的需求？2、如果要上數據中臺，需要用什麼技術、什麼方式來建設？
從狹義上來說，數據中臺只是一套大規模數據生產的基礎設施，它解決了數據「管」起來的需求，但是更重要的是數據如何用起來？數據用起來就需要數據資產管理體系。背後折射的最大認知上的問題是，過去對於技術的理解其實是IT工具解決業務問題，很多時候很多公司會出現面對數據中臺、CDP等工具時，會出現為了上數據中臺而上數據中臺的情況，這隻在技術上解決了數據「存通用」的問題，但有無支撐到業務、有無驅動業務人員更好地使用數據做決策是不一定的。數據是從企業內部長出來的。在數據的管起來和用起來之間形成一定的閉環，不斷迭代自身的能力，才能在公司內部真正長出數據使用的能力。從數據戰略的角度，大部分的數據強並不是技術強，而是組織強、部門強。
我們建議如果建立數據戰略一定是「以用帶通，以通促用」，首先看前端的業務需求，再看需採集哪些數據、治理哪些數據、分析和應用哪些數據，在此基礎上拉動數據打通，解決組織設計問題，完善技術架構，進而帶動業務更好地應用數據，對數據產生信心。在過去的兩年內，我們做了許多大數據諮詢實踐。核心是幫助企業定義問題、明確策略。
大數據諮詢和其他諮詢的最大差異點在於：我們並不認為數據諮詢需要一上來就調業務目標與組織，去重構整個流程。而是幫助我們正確理解現狀，釐清業務目標、戰略目標、組織設計、技術能力、數據能力之前的差距。從業務出發，帶動整個數據能力的建設。
基於數據中臺建立一方數據驅動力
面臨著五大數智化轉型挑戰的大數據零售同時也需要具備五大能力。
泛會員域：在會員域建立會員的策略，傳播運營的能力，能對客戶進行分群，從公域將消費者轉化成會員，通過會員的持續運營，實現會員的持續增長；
商品域、供應鏈域：通過數據的方式實現大規模精細化人貨場的匹配，滿足消費者海量個性化的需求，向後拉通供應鏈，提升供應鏈端的效能。
零售場域：通過相關的店貨匹配精準地進行人和場景之間的匹配和連接，幫助線下的零售場所做更好的分析與洞察，指導運營汰換、招商引資等。
組織效能域：通過算法實現門店的智能排班， 實現智能人效，一年幫助某鞋服企業減少人力1300人，減少近億費用。
如何轉變呢？
（從流程驅動走向數據驅動）
過去的核心驅動力來自「人+系統+流程」，能力建設在流程上，角色使用系統產生相應行動，得出相應結果。而現在則可以通過數據中臺整合一方、二方、三方的數據，向上形成相應的標籤體系，做商品的預測、退補貨的模型，反哺一方的業務， 真正實現數據驅動，推動企業前行。
建設企業數據中臺和數據資產管理體系
以阿里巴巴為標杆，通過企業內部數據信息的整合與外部數據信息的拓展和引入，強化數據支撐能力，依託專業團隊挖掘數據價值，用大數據來驅動業務運營，最終實現面向市場的應用開拓。
基於明星需求探索數據產品化路徑
在具體實施上，我們將協助企業挖掘出一些明星需求，基於這些明星需求，我們確定了數據賦能的突破口，有效降低企業數智化轉型的風險，實現了數據戰略從策略端到行動端「端到端的落地」，並有利於持續探索數據產品化的路徑。
基於One ID構建用戶數據資產
從CDP的核心功能（打通所有一二方的數據、形成標籤、圈人）來看，都是構建在One ID的基礎上，可綜合管理客戶的旅程。需打通所有的業務系統，進行數據治理，把原始數據通過建平臺、立規範的方式轉化成實際可用的數據資產，並通過場景使用的方式提升一方的數據分析和策略指導的能力。
像經營人力資產一樣經營數據資產
在組織變革上，我們推薦像像經營人力資產一樣經營數據資產，人力資源裡有HRBP，HR三支柱模型強調的是問題的遷移，過去我們做的是建設系統、建設工具，用IT工具解決業務問題，今天的思維更多的是怎麼處理數據在組織內外部流通的問題，會涉及到共享服務中心（關注通用能力建設）、專家中心（關注業務抽象和解決方案）、ITBP（關注業務的技術架構和應用）。
比如：過去所有的目標由業務提出，由IT執行，但所有的執行只是系統建設。從能力建設的角度，IT和業務需進行分工，IT要做通用能力的建設，由ITBP拉通業務建設；在業務上需提升自身的數據進行決策的能力。這些都是在組織環節上需要考量的問題，更多內容都會在《大數據零售白皮書》中有詳細描述。