自马云在2016年提出新零售概念以来，实体零售的数字化转型便逐渐成为整个零售行业的共识，但线下实体零售的数字化转型进展并不尽如意，这在一定程度上也导致了一些实体从业者对数字化转型的价值产生异议，认为实体零售不进行数字化转型同样亦可过得滋润，关于为什么要转型，本文不妨探讨一下。

必要性

宏观而言，投资、出口与消费作为拉动经济增长的三架马车，在前两者无计可施的情形下，消费并便成了主要拉动引擎，这也成为国内消费领域投资热的原因之一，但实体零售也是几家欢喜几家愁，线上巨头不断布局线下，站队与否以及选谁?成为实体零售的一个艰难抉择。

线上线下的竞争愈发激烈，人才竞争加剧。多数实体零售企业面临的现状是中高层管理人员的老龄化问题，藉由经验去解决问题的人才愈来愈少，年轻人则缺乏时间沉淀，经验不足，急需弱经验化的数字化技术赋能，此其一。

其次是企业内部往往具备多套系统，比如POS、ERP、CRM 等系统的数据，这些系统的数据是相互独立，各系统数据之间并没有建立有效连接，往往存在数据重复、功能重复等问题，数字化转型就需要将各系统之间的数据进行链接打通。

此外，涉及跨企业合作时，合作双方往往拥有不同的多套系统，双方的进销产存数据协调周期长，业务协同困难，彼此配合风险高，信息不对称。一些业务的合作往往需要人工去完成，比如零售商的业务员与品牌商去对接，或者业务员对接采购，容易产生一些灰色交易。

因此，零售企业的数字化转型的目的之一就是打通企业原有各系统之间的数据壁垒，让其进行有效链接，同时亦能更方便的与外部数据进行链接。

效果

都言数字化转型，那么，数字化转型要达到怎样的效果?

通常而言，一般的企业可采用第三方的解决方案，有实力的企业则可自己去开发系统(如小米)，不管何种方式，其目的都是一样的。

首先，这套系统需要将以往企业中的各种数据进行汇合，去重，结构化，实现线上线下所有系统平台数据的整合，多平台、多渠道管理的高效运作，同时，亦能对后续相关业务的数据进行自动收集整理，将一切业务数据化，一切数据业务化。

其次，系统能方便结合外部数据(比如合作伙伴的数据)的同时，能面向场景化的需求进行选择与设计，在算法的加持下进行数据分析，实现消费洞察与预测，并能将结果反馈到业务生产系统，达成数据驱动业务运营的目的。

最后就是各业务数据板块收集的数据具备实时性、统一性、在线化，每一个用户ID能反映出该用户在所有渠道的相关信息，在线化的同时，打通线上线下所有会员的权益，亦是企业内外部管理、沟通及业务衔接的工具。

价值

数字化转型长远的目的是将企业一切业务数字化，这是前提，在此基础之上，再进行大数据应用，比如数据分析、数据挖掘，以洞悉消费需求与趋势。

具体而言，则是提升企业业务能力及挖掘用户价值，让用户了解产品，让有价值的内容能迅速到达目标消费群并形成影响，线上线下用户权益一致化。

比如品牌日促销活动，在未达成数字化之前，其筹备过程往往很长，前期需要业务人员大量的电话推广，同时此类推销的背后往往还隐含着消费者对其品质的担忧;数字化过后，通过对消费者过往消费数据的分析，提前知悉其需求、偏好，再针对性地对其进行推广营销，往往其收效会更佳。

同时，基于一切业务的数字化理念，原本更多基于经验去制定各部门协作的流程，现在则更多基于数据，从而能更好地起到节约沟通等隐性成本，让人效、考核更透明，达成人尽其用。

在促销的流程设计上，原本需要跨部门进行的沟通，如采购谈判费用、员工相关指导、门店订货量等，数字化后，这些步骤皆可通过数字化解决方案一步实现，同时根据以往的数据对商品进行定量分析，达成以销定进、以量定陈等。