一、引言
1.研究背景与意义
研究数智化发展路径有助于企业把握市场机遇，实现快速增长。在数字化、智能化浪潮的推动下，零售行业正在经历深刻的变革。企业通过数智化转型，能够更精准地洞察市场需求，优化供应链管理，提升运营效率，从而在竞争激烈的市场环境中脱颖而出。
数智化转型对于提升企业的核心竞争力至关重要。通过引入先进的数智化技术，企业可以创新业务模式，提升客户体验，增强品牌影响力。这不仅能够提升企业的市场份额和盈利能力，还能够为企业的长期发展奠定坚实基础。
研究数智化发展路径还有助于企业应对行业挑战和风险。随着市场竞争的加剧和消费者需求的不断变化，企业面临着诸多挑战。通过数智化转型，企业可以更加灵活地调整经营策略，降低运营成本，提高风险应对能力。
从行业和社会层面来看，数智化发展路径的研究也有助于推动整个零售行业的创新和发展。企业的数智化转型将促进零售行业的数字化转型进程，带动相关产业链的发展，推动整个行业向更加高效、智能、绿色的方向发展。同时，这也将为消费者提供更加便捷、个性化的购物体验，满足人民群众日益增长的美好生活需要。
2. 数智化发展的概念与内涵
中国零售行业数智化发展主要指，通过引入数字化和智能化技术，对其业务流程、管理模式、组织架构等进行全面优化和升级，以实现企业运营效率的提升、成本的降低、服务质量的改善以及市场竞争力的增强。这一过程涉及到对大数据、云计算、人工智能、物联网等先进技术的应用，旨在推动企业向更高效、更智能、更可持续的方向发展。
3. 研究范围
本次报告的研究范围包含：
- 企业零售行业数智化发展的现状。这包括分析企业在零售业务中运用数字化和智能化技术的程度，如电子支付、智能库存管理、数据分析等的应用情况。同时，也要考察企业在数智化转型过程中面临的挑战和困难，如技术门槛、资金投入、人才储备等问题。
- 企业零售行业数智化发展的趋势。这包括分析数字化和智能化技术在零售行业的应用前景，以及企业如何适应和把握这些趋势。例如，研究如何通过大数据分析来优化供应链管理、提升消费者体验，或者如何利用人工智能技术实现精准营销等。
- 企业零售行业数智化发展的影响因素。这包括政策环境、市场需求、技术创新等多个方面。例如，政策对于数智化转型的扶持力度、消费者对于数字化和智能化服务的需求变化，以及新技术的不断涌现等因素，都可能对企业的数智化发展产生深远影响。
- 企业零售行业数智化发展的路径和策略。这包括探讨企业如何根据自身条件和市场需求，制定合适的数智化转型策略，以及如何实现从数字化转型到智能化升级的平稳过渡。同时，也要研究如何通过加强人才培养、优化组织架构、提升创新能力等方式，推动企业的数智化进程。
二、中国零售行业数智化发展现状
1. 数智化技术普及程度与应用情况
当下，零售企业尚处于数智化爬坡阶段，在数据驱动业务的路上不断探索，力求深挖业务数据，实现产品、服务、流程的数据驱动化，获得零售数智竞争力。
打造零售数智竞争力需要提升企业“数”与“智”的驾驭能力，以“数智”为零售竞争提供资源与引擎。
“数”是数智业务资源。数据似海绵里的水， “水”的价值的利用程度，取决于：挤出了多少、有没有经过清洗过滤、如何被利用、周转速度等。对数据的驾驭能力体现在“数据-信息-知识-智慧”的提炼过程。若业务渠道间数据隔阂、供应链数据不及时、数据处理低效，或用户数据不能得到深刻洞察、数据隐私安全难以保证，则不仅会影响企业的经营效益及运营效率，还会逐步降低企业的市场竞争力。
“智”是数智业务的引擎。人工智能驱动零售业务需求实现快速迭代，开拓新兴技术在市场营销、销售预测、个性化推荐、库存管理等方面的应用空间，助力企业获得创新动力。
2. 数智化转型的阶段性成功与亮点
- 技术应用角度来看，许多企业成功引入了数字化和智能化技术，显著提升了运营效率。例如，通过采用先进的库存管理系统，企业实现了对库存的实时监控和预警，有效减少了库存积压和浪费。同时，智能化的订单处理系统也大大缩短了订单处理时间，提升了客户满意度。
- 业务模式创新方面，数智化转型也取得了显著成果。一些企业利用大数据和人工智能技术，对消费者行为进行深入分析，从而实现了精准营销和个性化推荐。这不仅提高了销售额，也增强了客户黏性。此外，一些企业还通过线上线下融合的方式，打破了传统零售的局限性，为消费者提供了更加便捷、多元的购物体验。
- 组织架构和管理流程优化方面，数智化转型也带来了显著变化。许多企业建立了以数据驱动为核心的管理体系，通过数据分析来指导决策和优化流程。同时，扁平化的组织架构和灵活的工作方式也提高了企业的响应速度和创新能力。
- 企业在数智化转型过程中还展现出了强烈的创新意识和学习能力。他们积极拥抱新技术、新理念，不断探索适合自身发展的数智化路径。通过与大型企业、技术提供商等合作，企业也获得了更多的资源和支持，加速了数智化转型的进程。
3. 企业在数智化转型中的挑战与困境
- 资源投入有限是数智化转型的第一大难题。数智化转型是一个系统性的工程，需要企业投入大量的资金、技术和人力资源。然而，由于企业规模较小，资金储备有限，往往难以承担数智化转型所需的巨额投入。同时，企业在人才储备和技术积累方面也相对薄弱，缺乏专业的数智化人才和技术支持，使得转型过程更加困难。
- 企业在数智化转型过程中往往缺乏明确的战略规划和目标。许多企业对数智化转型的认识还停留在表面，没有深入了解数智化转型的核心价值和战略意义。因此，它们在转型过程中往往缺乏明确的目标和规划，导致转型效果不佳，甚至出现转型失败的情况。
- 企业在组织架构、管理流程和企业文化等方面也存在与数智化转型不相适应的问题。传统的组织架构和管理流程往往难以适应数智化转型的需求，需要企业进行相应的调整和优化。然而，由于企业在组织架构和管理流程方面相对固化，缺乏灵活性和创新性，往往难以有效应对数智化转型的挑战。同时，企业文化的转变也是一个难题，需要企业从传统的思维模式向数字化、智能化思维转变，这需要时间和努力。
- 企业在数智化转型过程中还面临着数据安全和隐私保护等风险。随着数字化和智能化技术的应用，企业的数据安全和隐私保护问题日益突出。企业由于技术和管理水平的限制，往往难以有效保障数据安全和隐私保护，这增加了它们在数智化转型过程中的风险。
三、零售行业数智化发展的机遇与挑战
1. 竞争格局与数智化转型的竞争优势
- 提升运营效率与降低成本：通过引入数字化和智能化技术，企业可以优化供应链管理、库存管理、订单处理等环节，实现业务流程的自动化和智能化。这不仅可以减少人工操作，降低出错率，还能大幅提升运营效率，从而降低成本。例如，智能库存管理系统可以实时跟踪库存情况，避免积压和浪费；自动化的订单处理系统可以快速响应客户需求，提升客户满意度。
- 个性化营销与精准服务：数智化转型使企业能够利用大数据和人工智能技术，对消费者行为进行深入分析，实现精准营销和个性化服务。通过收集和分析消费者的购物历史、浏览记录等信息，企业可以预测消费者的需求和偏好，为其提供定制化的产品推荐和优惠活动。这不仅可以提升销售额，还能增强客户黏性，提升品牌影响力。
- 创新能力与市场响应速度：数智化转型有助于企业培养创新能力，快速响应市场变化。通过引入新技术、新理念，企业可以开发出更具竞争力的产品和服务，满足消费者的多元化需求。同时，数智化转型还能提升企业的市场敏感度，使其能够及时发现并抓住市场机遇，从而在竞争中占据有利地位。
- 风险管理能力：在数智化转型过程中，企业通过建立完善的数据分析和监控系统，能够更准确地评估市场风险、供应链风险等，从而制定更有效的风险管理策略。这有助于企业在复杂多变的市场环境中保持稳健发展。
- 供应链协同与优化：数智化转型使企业能够更好地与供应链上下游企业进行协同合作，实现信息的实时共享和资源的优化配置。这不仅可以提升整个供应链的运作效率，还能降低库存成本、运输成本等，为企业创造更大的价值。
2. 技术创新与应用趋势
- 无人零售终端和24小时数字人直播等技术正在逐渐普及。无人零售终端通过自动结账系统和智能监控，实现24小时无人值守的零售店，降低了人力成本并提升了便利性。而数字人直播技术则结合全新的数字人和直播技术，让数字化与消费者互动，展示产品，并促进购买决策。
- AI技术在零售领域的应用也越来越广泛。AI不仅能生成更多超现实的广告创意和销售场景，根据品牌的需求和目标受众的特点，自动生成具有高度创意和吸引力的广告内容，还能在店内提供导航、产品信息和购买建议，提升店内服务质量。此外，AI还可以通过分析门店的客流量、消费者行为等数据，帮助商家更精准地进行商品推荐和布局。
- 环境响应式零售空间也是一个重要的创新趋势。零售店会根据天气、季节和当地事件等外部因素实时调整店内环境，创造更加吸引消费者的购物氛围。
- 在支付方面，移动支付和智能物流等技术也得到了广泛应用。消费者可以使用手机银行或第三方支付平台进行支付，这大大提高了支付的便利性。商家也可以通过移动支付收集消费者的购买数据，以更好地理解消费者的需求和行为。同时，智能物流技术通过大数据和人工智能技术预测需求，提前安排库存和运输资源，确保商品能够及时、准确地送达消费者手中。
- 零售行业的数智化转型也强调线上线下的融合。通过打通线上线下渠道，提供无缝的购物体验，满足消费者需求的多样化和个性化。这不仅可以提升客户体验，也有助于商家提高销售效率，降低成本。
3. 政策环境与资金支持
- 政策环境方面，国家层面出台了一系列支持措施，包括加快建设数字基础设施、营造良好营商环境和创新环境、完善科研体制、扩大对外开放力度等。这些政策为企业数智化转型提供了良好的外部环境。同时，政府还加大了对小微企业融资支持力度，推动金融机构创新服务模式，降低融资门槛，提高融资效率。此外，政府还鼓励发展多层次资本市场，为小微企业提供更多的融资渠道和方式，帮助企业解决资金瓶颈问题。
- 在资金支持方面，政府通过多种渠道为零售行业企业数智化转型提供资金支持。例如，工信部发布的《中小企业数字化转型指南》提出，各级主管部门要加强转型引导、加大资金支持、优化发展环境等方面工作要求，发挥有为政府作用，以数字化转型推动企业高质量发展。同时，鼓励金融机构研制面向企业数字化转型的专项产品服务，设立企业数字化转型专项贷款，拓宽企业转型融资渠道。
- 此外，政府还通过实施税收优惠、财政补贴等政策措施，降低企业数智化转型的成本和风险，提高企业转型的积极性。同时，加强产学研合作，推动科技创新与产业升级深度融合，为企业数智化转型提供技术支持和创新动力。
四、零售行业数智化转型的关键要素与策略
1. 战略定位与规划
- 企业需要明确自身的目标市场。这包括确定希望在哪个具体的市场或人群中竞争，以及如何通过数智化手段更好地满足这些目标市场的需求和期望。例如，企业可以通过大数据分析来深入了解目标消费者的购物习惯、偏好和需求，从而为他们提供个性化的产品和服务。
- 企业需要明确自身的竞争优势。在数智化转型的过程中，企业应致力于发掘和强化自身的独特价值和优势。这可以通过提供与众不同的产品特性、优质的服务体验、创新的营销策略等方式来实现。数智化技术可以帮助企业更好地实现这些目标，例如通过智能化的客户服务系统提升客户满意度，或者通过精准营销提高销售效率。
- 企业还需要关注价值主张的明确和传达。价值主张是企业向消费者传达的核心信息，它解释了为什么选择该企业的产品或服务会带来价值和好处。在数智化转型的过程中，企业应更加注重与消费者的沟通和互动，通过社交媒体、线上平台等渠道传递清晰、有吸引力的价值主张。
- 企业在数智化转型过程中还需要注意与大型企业的差异化竞争。由于资源和能力的限制，企业可能无法像大型企业那样进行全面的数智化转型。因此，企业应更加注重在某一特定领域或环节实现突破和创新，形成独特的竞争优势
2. 组织结构与管理变革
- 随着数智化技术的应用和深入，企业会设立或加强数字化部门或团队，专门负责数智化技术的研发、应用和推广。这些团队可能包括数据分析师、数据科学家、软件开发人员等专业人员，他们将为企业提供数据支持、技术解决方案和创新思路。
- 企业会加强跨部门的协作与沟通。数智化转型不仅仅是技术层面的变革，更需要各部门之间的紧密合作和共同推进。因此，企业会打破传统的部门壁垒，建立跨部门协作机制，促进信息共享、资源整合和流程优化。
- 为了适应数智化转型带来的市场变化和竞争态势，企业还需要调整其决策机制。传统的层级式决策机制可能无法满足数智化转型的需求，因此企业会倾向于采用更加扁平化、灵活化的决策机制，提高决策效率和响应速度。
- 企业还会加强员工培训和文化建设。数智化转型需要员工具备相应的技能和知识，因此企业会加强对员工的培训和培养。同时，企业也会注重营造数字化文化，鼓励员工积极拥抱变革、勇于创新。
3. 技术选型与系统集成
- 在技术选型方面，企业应充分考虑自身的业务需求、技术基础以及资源限制等因素。一般来说，这些企业需要选择那些成本相对较低、易于实施且能够满足基本业务需求的技术方案。例如，在数据分析方面，可以选择一些轻量级的数据分析工具，通过数据挖掘和分析，提升业务决策的精准性和效率；在支付方面，可以引入移动支付技术，提升支付便捷性和安全性。
- 企业还应关注技术的可扩展性和兼容性。随着企业业务的不断发展和壮大，可能需要对现有技术进行升级或扩展。因此，在选择技术时，应确保其具有良好的可扩展性和兼容性，以便未来能够与其他系统进行集成和升级。
- 在系统集成方面，企业需要将各种数智化技术和系统进行有效整合，实现信息的互联互通和业务的协同作业。这包括将线上线下业务系统进行融合、打通各部门之间的数据壁垒、实现供应链与销售的协同等。通过系统集成，企业可以打破信息孤岛，提升业务运作的效率和灵活性。
- 企业还应关注系统集成的安全性和稳定性。在集成过程中，应确保数据的安全传输和存储，防止数据泄露和丢失；同时，还应确保系统的稳定运行，避免因系统故障或崩溃而影响业务的正常进行。
4. 数据治理与安全保障
零售行业企业在数智化转型过程中，数据治理是至关重要的一环。有效的数据治理能够确保数据的准确性、一致性和安全性，为企业的决策提供有力支持。
- 明确数据治理目标和策略：企业应首先明确数据治理的目标，例如提升数据质量、优化数据使用流程、确保数据安全等。同时，制定符合企业实际情况的数据治理策略，包括数据收集、存储、处理、分析和应用的规范。
- 建立数据质量标准：为确保数据的准确性和一致性，企业应建立数据质量标准，明确数据的定义、格式、来源和更新频率等。同时，建立数据质量监控机制，定期对数据进行检查和清洗，确保数据的准确性和完整性。
- 完善数据安全和隐私保护机制：随着数据量的增加和数据类型的多样化，数据安全和隐私保护变得尤为重要。企业应建立完善的数据安全管理制度，包括数据加密、访问控制、数据备份和恢复等措施。同时，加强员工的数据安全意识培训，确保数据不被非法获取和使用。
- 优化数据流程和管理体系：企业应梳理现有的数据流程和管理体系，找出存在的问题和瓶颈，进行优化和改进。例如，建立数据共享机制，打破部门间的数据壁垒；制定数据使用规范，明确数据的使用权限和范围；建立数据反馈机制，及时收集和处理用户反馈，优化数据应用效果。
五、成功案例分析与经验借鉴
1. 阿里巴巴数智化转型案例
2. 经验总结与教训提炼
基于阿里巴巴的内部实践以及推动各行各业进行数智化转型的经验，肖利华原创提炼了全面数智化转型的五部曲方法论：第一，基础设施云化；第二，触点数字化；第三，业务在线化；第四，运营数据化；第五，决策智能化。
- 基础设施云化。云是基础设施的基础设施，技术和数据驱动商业创新，创新是开源节流提效，助力各行各业去更高效、更快速的走进数字经济时代。
- 触点数字化。触点数字化是企业数智化前提条件，它反映企业在数智化转型的过程中，与各方交互触点数智化水平的成熟度。触点数字化，意味着全链路、全渠道、全触点的数字化，不管是品牌的触点，商品、设计、研发、采购、生产的触点，还是制造、渠道、营销、零售、服务、物流的触点，都必须全方位地把信息采集回来。针对中间的断点、独点和卡点，做好全链路、全流程、全要素、全触点、全网全渠道、全生命周期整个管控。
- 业务在线化。触点数字化完成后，数字化的触点连接各个业务模块，从而实现业务的实时在线，进而达成业务中台化，即所有业务的数据汇集、沉淀。在物联网时代，设备在线、生产在线、组织在线、业务在线，消费互联网和产业互联网就可以实现端到端整合拉通。不在线，就是低维在跟高维在竞争，最终会被淘汰。
- 运营数据化。汇集全产业链内外部数据，沉淀数字资产，并结合数据资产持续迭代改善。企业数据联通后，就可让营销、研发、生产、仓储、终端管理等企业运营的各个环节透明可视。数据既是起点，也是终点，更是在运营过程中控制运营结果的关键因素。
- 决策智能化。决策智能化是企业发展战略从“业务驱动”转向“数据驱动”的实现过程。想建高楼大厦，必须要把地基打牢，把企业各个板块的“孤岛”打开。智能预测、智能铺货、智能补货、智能选址、智能促销、智能推荐等等一系列内容都需要做持续优化。
3. 对数智化转型的启示
- 第一个路径是上云。云是一种更经济、更强壮的新型基础设施，能够拉伸增长的天花板。企业要保证数据安全，靠自己的技术实力，需要投入成本相对很高，通过选择不同的云服务商，可以享受按服务计费的弹性优势。
- 第二个路径是使用平台服务。因为平台聚合了各种优质资源，能够精准匹配供需，还能帮助企业连接海内外市场，从而更好的帮助企业拓展业务、降本增效。平台多种多样，这里只提一下工业互联网平台和外贸平台。
- 第三种路径是数字化的协同创新。创新是一个企业长久发展不竭的动力，通过数字化和技术普惠，可以跟消费者共创爆品，实际上就是通过数字化技术的应用场景不断迭代，不断了解挖掘新的需求。
- 第四种路径是组织和业务的数字化。通过管理和工作方式的改变提升效能。钉钉是一个数字协同办公平台，也是一个应用开发平台。
- 第五个路径是低代码的应用。这是近几年出现的新趋势。国际上一些大型公司都在积极布局。低代码不需要编代码，只要拖拽两下，就可以新建任务。我不是技术出身，但前段时间尝试用了一两个小时，通过低代码工具做了一个内部的调查表，很快布置了任务，包括设计审核公式，效率高、成本低，非常简洁适用。低代码的开发工具，可以是存量信息系统的补充、集成、解构或者替代，是企业实现数字化最后一公里的重要途径。
- 第六个路径是能耗和双碳的数字化管理。美国、欧盟、日本等国家正在研究实施碳关税。今后，中国企业要把产品出口到这些国家，面临碳边境调节的问题，需要把碳的成本放进去。企业在国内采取了一些减碳措施，需要把自减碳数据通过工具记录下来，并且通过第三方的认证机构来认证。阿里云有能耗宝和相关服务产品，可以跟包括国外的一些三方认证机构合作，通过纯在线方式，帮助企业低成本的实现各环节的碳计量。这是数字应用的又一个很重要的场景。
六、零售行业数智化发展的路径规划
1. 短期目标与行动计划
短期目标主要集中在提升运营效率和优化消费者体验上。通过引入数智化技术，零售企业可以实现更加精准的市场分析和需求预测，从而优化库存管理和商品选品，降低库存积压和滞销风险。同时，数智化技术也可以提升企业的运营效率，包括订单处理、物流配送等环节，实现更快的响应速度和更高的客户满意度。此外，通过线上线下融合的策略，企业可以为消费者提供更加便捷、个性化的购物体验，增强品牌吸引力和竞争力。
2. 中长期发展规划与战略布局
长期目标则更加注重企业的可持续发展和竞争优势的构建。数智化转型将推动企业实现全链路的智能化升级，包括供应链管理、营销策略、客户服务等各个环节。通过数据分析和人工智能技术的应用，企业可以更加精准地把握市场趋势和消费者需求，制定更加科学的决策和战略。同时，数智化转型也将推动企业不断创新业务模式和服务方式，以适应不断变化的市场环境和消费者需求。通过构建数字化生态系统和合作伙伴关系，企业可以实现资源共享和互利共赢，提升整个行业的竞争力和发展水平。