2020年年初，一場突如其來的事件——新冠疫情對世界經濟造成了嚴重沖擊，中國經濟也在這次疫情的抗擊中飽受風霜-——上半年國內生產總值同比下降1.6%，其中大消費行業首當其沖，疫情嚴重時客流減少超過80%，整體停業超過70%，社會消費品零售總額同比下降11.4%。我們進一步來看一組數據：上半年涉及實體門店的商品零售同比下降8.7%、紡織服裝同比下降19.6%、金銀珠寶同比下降23.6%、家具類同比下降14.1%，零售行業面臨著巨大的變局。

但是，毀滅中往往孕育著新生，變局中要開創新局。疫情緩解之后，全國各大門店逐步開始營業，各種營銷活動遍地開花——政府層面發放消費券提振消費、服裝企業清庫存買一送二等。在被疫情壓抑后的爆發性消費洪流下，誰能在經濟復蘇之初，抓住發展機遇率先脫穎而出至關重要。落實到零售企業層面，在疫情之后，如何快速構建全渠道業務體系，做好精益化管理，實現數字化創變，是首要解決的問題。

門店精細化的管理，這無疑需要數據的支撐，如何掙脫“數”縛，實現業務“賦”能，是企業數字化創變過程中所面臨的一大難題。

變局之下，門店的管理痛點

對于大多數零售企業來說，門店是業績產生的部門，那么對于門店管理的水平高低直接影響了企業的業績，如果沒有進行科學管理，將會讓企業遭受嚴重的經濟損失，具體問題匯總如下：

（1）門店經營水平差異大

集團型的企業往往有成百上千家門店，各個門店之間的經營狀況差異受地域、商圈、客流、商品等多個因素影響，但是每年都會有老店關閉、新店開張，關閉的店是因何而關？新開的店如何避免重蹈覆轍？是什么導致門店的經營水平差異？企業缺乏對門店經營思路的探索，總是用利潤去試錯，成本高、效果差，那么，如何讓數據說話？

（2）門店管理模式僵化

同一集團下的門店，裝修風格、管理風格基本固化，從門店營業開始，到這個門店關閉，基本感受不到任何變化，僵化的管理模式、千篇一律的導購風格和陳列方式，讓顧客真正感覺自己長期以來逛的就是昨天的店，而在以消費者為核心的新零售環境下，一店多面是必然的發展趨勢，如何避免這種傳統的呆滯風格，發掘門店管理者的主動管理思維，值得每個企業思考。

（3）門店管理經驗無沉淀

一個門店，一定有一個店長。按照傳統的晉升機制，培養一個成熟店長，得花費多年的時間，但是人員的流動性，讓成熟的店長經驗隨之失去，以商品補貨為例，店長總能把握門店商品經營的節奏，提前在商品告罄之前及時補貨，同時對爆款商品嗅覺靈敏，提前訂貨，而人員的流失帶走的不僅是一個人，甚至可能是整個門店的降級。

數字化的時代，企業必須思考如何去改善這種全憑店長經驗來經營的門店管理模式，利用數據將門店店長經驗沉淀下來，成為企業的管理財富，幫助企業快速培養一批批的成熟店長。

（4）門店數據反饋不及時

傳統的門店管理方式中，庫存盤點的方式還是以月/季為周期，采取這種大周期的盤點方式主要還是苦于數據收集整理反饋的滯后性，等到盤點結束，結果出來之后，對于未來月/季的商品銷售指導作用其實已經明顯不大了，加上缺乏對門店商品的系統化管理，很多問題都是等到不良影響產生之后，才被發現。還是用上面商品補貨的例子，傳統的補貨總是以人為核心，或是總部調撥來補，或是門店店長主動發起補貨申請，但實際上缺貨的事實總是快人一步的，那么如何去解決這些問題呢？實際上企業要用現代的思維方式，讓商品數據直接告訴我們答案——我缺貨了。

零售數字化創變，門店管理思考

那么針對上面的痛點問題，如何通過信息化來提高店長對于門店的管理水平呢？其實主要體現在兩個方面：

（1）讓數據說話

首先介紹以下新零售的定義（來自于百度百科），新零售是指個人、企業以互聯網為依托，通過運用大數據、人工智能等先進技術手段，對商品的生產、流通與銷售過程進行產供銷升級改造，進而重塑業態結構與生態圈，并對線上服務、線下體驗以及現代物流進行渠道深度融合的零售新模式 。

到目前為止，業界對新零售落地后應該是什么樣子沒有明確的答案，但企業愈發重視數據價值卻已然是事實，我們從新零售定義的“運用大數據、人工智能等先進技術手段”出發，用BI工具來探究如何讓數據說話。

舉個簡單的例子，以往的門店商品盤點的方式是，店員劃分區域，每人拿著紙筆到負責區域清點商品數量，統一給到店長，由店長進行匯總輸出。現在我們可以通過BI工具打通庫存系統、POS系統，直接一鍵查詢得出門店商品的情況，并且通過預警推送功能，直接以郵件、短信、微信消息等方式告訴門店管理人員，哪些商品缺貨，哪些商品滯銷。

（2）讓數據沉淀價值

讓數據說話，只是對數據事實的主動暴露，讓數據沉淀價值，則是讓數據發揮長遠價值。學校的意義在于繼往開來——向現在的人，灌輸前人的經驗，企業管理同樣可以采取這種方式。一步：繼往，歷史沉淀的數據，用起來。業內一直在嘗試做的銷售預測，一直苦于兩件事，其中一件就是歷史數據的因子挖掘，這要求我們具備完善的數據維度，數據維度完善后，結合成熟的算法搭建預測模型（二件），對未來的銷售趨勢做出預測，指導企業生產，這也是二步：開來。

我們還是結合門店管理來探究。傳統的開店基本屬于被動式操作——企業定目標-有招商-考察-決策，鏈路簡單粗暴。數字化時代，門店管理講究數據決策——門店關閉的因素有哪些、業績良好的門店本身有什么特點、門店之間是否有什么共性，這些都是可以通過數據沉淀下來的寶貴財富，通過對這些沉淀數據的價值分析，可以指導企業采取更精準的開店策略。

門店管理解決方案

門店管理應該遵循PDCA循環，

P（計劃）是門店計劃的制定，通過對往期趨勢的分析制定門店運營計劃；

D（執行）通過集團運營駕駛艙對計劃完成情況進行監控；

C（檢查）通過門店數據運營管理模塊進行問題的追蹤和復盤；

A（分析）則通過輔助運營管理的工具對發現的問題進行持續改善。

門店數據運營管理

門店數據運營管理核心是讓門店店長發現自己門店經營中存在的問題，并通過對比及時改正。主要通過以下四個模塊進行實現：

1.門店運營日報

門店運營日報核心是對門店經營狀況的監控，通過移動端的形式進行展現，隨時隨地進行復盤，加強對運營過程的監督，嚴格按照制定的銷售計劃執行，及時發現問題。

2.門店實況

提供實時銷售相關指標，根據業務實際應用，歸納梳理時刻關注的指標項，為店長/品類經理等角色的日常工作提供數據依據。同時結合天氣信息，為銷售數據的維度增加一可靠維度，從而更準確評估銷售現狀，為經營策略的調整提供更準確依據。

3.門店異常追蹤

門店異常追蹤針對門店六大異常問題：負庫存、負毛利、缺貨、高庫存、無動銷、異常狀態，對門店問題進行定位，通過數字化手段提高店長的管理能力。

4.輔助運營管理工具

并通過門店異常追蹤模塊定位問題，看似解決了門店管理的問題，但還是存在大大小小的問題等著去解決，我們以巡店巡場為例，我門可以通過移動BI工具，隨時隨手通過掃碼查看商品銷售情況、庫存情況，可以查看兄弟店鋪庫存情況以進行調撥，改變以往紀錄商品再查詢的低效模式，并且可以拍照上傳問題紀錄，將巡店問題直接形成匯總，以便對問題進行總結。

這些知識零售行業數字化轉型的一下部分，線上運營、粉絲運營、會員管理、營銷體系建立，都可助力零售企業業績非凡！

伴隨疫情防控的常態化，零售業勢必與疫情長期共生。疫情急劇加速了中國的數字化進程，無論企業是否有所準備，都不得不跑步進入下一個數字經濟的新周期。

2020年被逼到拐點的零售行業，加速全鏈路數字化，將成為后疫情時代生存的必選題。