聯商網消息：2020年注定是載入史冊的一年。逆境之下，新一代消費心理和營銷模式正發生巨變，零售企業的“人貨場”格局自此面臨重塑，數字化轉型再次被推上促增長的拐點。不確定性已經成為常態，精細運營、快速反應，讓決策更智能，將成為未來十年的確定性。

10月23日，2020觀遠數據智能決策峰會暨產品發布會在上海舉行，本次峰會由國內零售智能分析領域的領先企業觀遠數據主辦。

此次峰會匯集了500+來自連鎖零售、快消品牌、購物中心、新經濟消費等各個領域中有代表性的企業高層，釋放前沿觀點，解讀疫后企業數字化轉型方法，共同探索通往數據智能的新路徑。

鍋圈食匯副總裁安浩磊帶來了《3年4000+零售門店的數字化建設之路》的主題演講，他表示，鍋圈食匯的數字化主要包含供應鏈的能力，物流和履約能力，會員，以及業務中臺四個方面。目前通過數字化，產品周轉率從原來的30天縮短到了10天左右。鍋圈食匯希望通過3到4年的數據沉淀的優勢，未來真正成為一個食材供應鏈的平臺型企業。

以下為安浩磊演講摘要：

零售的數字化是一件挺難的事，鍋圈從2017年到現在，其實也是踩過不少坑，在踩坑的過程中，也想明白了很多事，在我們看來，對數字化正確的思考方式，比結果更為重要。

鍋圈食匯是誰？

鍋圈是什么樣的公司？不管是零售圈還是資本圈都很關注我們是什么樣的公司。鍋圈是一個從渠道逐步轉型的渠道品牌公司，我們渠道品牌公司背后，是通過供應鏈向上延伸上游的食品工廠，向下做門店的零售化賦能。

鍋圈主要市場是三至六線城市，我們回本周期比較短，因為這個生意太好，可能是我們的賽道當初思考想的比較明白，加之實踐的過程中不斷的自我迭代。今年疫情很大的幫助培養了大家在家吃飯的習慣，讓鍋圈也享受和搭上疫情的這班順風車。

零售企業數字化三步部曲

我們原來做IT，是用技術思維和管理思維去考慮IT的搭建，但是經過一番磨合，我們發現要用業務思維去解決管理問題。我們以門店的運營數據為主，通過BI分析、數據模型，反饋到上游供應鏈，實現把整個的數據閉環。

鍋圈IT部門是怎樣走過來的？基于我們的經驗，我們建議在業務初期思考的方式是，能買的系統就不要自己去開發，這是為了保證業務可以快速迭代。

整體來看，IT搭建主要有三個階段：第一階段，是各種拼湊、各種購買，然后通過中間的接口去打通；

第二階段，是深度合作+定向開發。目前，我們與觀遠的合作正處于這個階段——我們提一些個性需求，通過跟觀遠方的技術和我們鍋圈方的前沿技術，一塊去探討具體如何進行系統迭代；

第三個階段，是企業要有自己的IT。企業自己的IT和三方之間的融合也很重要，因為企業IT更懂企業的業務，直接請三方公司過來，可能他不懂業務，最終做的東西不一定能用，我們在去年也踏過這個坑，找了很多三方公司想去解決公司的業務問題，結果不盡如人意。后來我們業務調整，依托內部公司去解決，現在已經在效率提升方面起到了一定作用。

數字化的最佳結果等于我們業務對需要時間的沉淀+業務的深度理解理解

我們是從四個方面去思考鍋圈的數字化：一個是供應鏈的能力，第二物流和履約能力，第三是會員增長，第四是業務中臺。

我分享一下對中臺的感觸。我認為中臺是不可復制的，因為中臺解決的是業務的效率問題，業務效率背后其實是管理的效率和商品周轉效率，每個公司的業態不一樣，因此它的中臺構建方式也是應該不一樣的。

這是我帶著IT團隊對信息化的一些思考。1.0是能買就不要自己開發的階段，主要是把整個公司的業務流要串起來；2.0版本主要是通過流通環節和業務環節打通減少時間成本；3.0才是通過前端的數據、渠道打通，獲取信息之后得到業務數據了，實現業務沉淀。做到這一步，才能真正實現未來的一些數字化，真正在公司起到一些作用。

一個公司的數字化想在效率上解決問題，至少需要2年的業務數據沉淀，以及內部IT部門和業務部門的融合，釋放過去積累的勢能。

IT不是一下子就能解決公司的效率問題的，真正的IT需要有時間的沉淀+業務的理解，才能在公司里面起到推進業務增速發展的作用。

通過數字化成為食材供應鏈的平臺型企業

鍋圈通過數字化到底想成為什么樣的公司？

我們想通過數字化從火鍋燒烤做小部分凈菜，利用3到4年的數據沉淀，真正做成一個食材供應鏈的平臺型企業。

數字化是我們整個渠道品牌的核心。我們現在周轉率做得還行，整個行業里的鏈條沒有跑通通之前，我們周轉率大概是30天，現在我們的產品周轉率能做到10天左右。目前，我們正在和觀遠團隊聯合開發AI的智能補貨，希望未來常規產品的周轉率是能做到5到7天，鮮品能做到3天一周轉。

鍋圈的愿景是想通過數字化把整個鏈條串起來。目前，鍋圈合作的工廠大概有600多家，我們每個產品大概會有1到2個合作工廠。合作商想讓產品進鍋圈，我們會有兩個要求：第一個是必須用鍋圈的品牌，第二個是產品品質必須達到按照我們鍋圈的研發標準去做。我們如果要上一個新品，需要通過BI分析，一個是內部分析一個是外部分析，內部分析基于我們歷史數據，外部數據是通過內部數據建模從市場抽數據。

零售的核心是產品的流轉流程，很多企業做IT往往是多套系統融合，以產品編碼為主了，但結果是未來想通過系統知道你產品賣得怎么樣，數據有可能對不上。前段時間，我們發現了一個技巧，除了產品編碼之外，在IT系統里做一個產品品類的唯一識別碼。目前，我們跟觀遠合作定的這個方案就叫產品的唯一身份識別碼。

我們跟觀遠的合作現在是第三期。第一期開始于2018年，當時我們從觀遠采購了比較基礎版的BI分析產品，將我們的商品、品類標準化；2019年逐步通過BI分析，梳理財務報表和一些會員的消費數據。之后，隨著合作的深入，逐漸涉及一些定向開發的合作。

今年初，我跟蘇總談論過精準配送方面的合作，精準配送的目的是提升產品的周轉率，10月25號，跟觀遠合作的精準配送第一期應該就可以落地了。

此外，我們跟觀遠共同在業務的基礎上將IT做了分層。首先我們是基于用戶需求，以用戶為中心，通過用戶層的數據抓取建設應用層，之后再搭數據模型，最后是做數據導入。

在沒有和觀遠合作數字化之前，我們存在諸多存在的痛點：第一是過分依賴人的決策，人的這個流動性比較大；第二個是比較難擴展；第三是效率低；第四是精準度差。所以我們下決心擴建自己的IT團隊的同時，也和專業的三方公司達成合作。

2021年，鍋圈在數字化成效方面的期望主要包括以下6方面：

1、網絡庫存優化

基于商品的電子價簽，通過視覺傳感器，識別貨與人的關系計算成交率，更新實時庫存。

2、流量預測與智能選址

隨著店內視頻采集技術的應用，獲取線下流量數據，補充線上流量數據，預測預選址門店的全渠道流量。

3、門店商品的智能定價

挖掘商圈特征數據、門店訂單數據、客群特征數據，計算不同商圈不同商品體系的門店最佳收益單價。

4、品類模型的自我迭代

根據地區商圈消費特征，基于顧客消費數據，應用模型算法優化各區域的品類模型。

5、貨架陳列優化建議

“受熱度”及客戶動線掌握顧客的喜好，關注點，逛游軌跡等，為店鋪商品的陳列提供合理有效的數據分析，區域密度、商品陳列、駐留時長。

6、客戶需求預測，與商品組合推薦

客戶數據AI深入學習挖掘數據庫，預測客戶的未來需求，通過購買記錄分析動態的消費能力；根據暢銷商品組合，推薦菜品套餐。

最后我說一下鍋圈的愿景，我們想做一家有責任心的公司，搜羅全球好食材，世界美味共分享。另外，我認為，企業的數字化是堅持把對的事做正確，這其實挺難的，特別前期通過正確的思考找到真正的問題，做正確的事情。在持之以恒的過程中，全力以赴能堅持把對的事做正確，需要業務團隊和技術團隊共同融合、共同努力。