自馬云在2016年提出新零售概念以來，實體零售的數字化轉型便逐漸成為整個零售行業的共識，但線下實體零售的數字化轉型進展并不盡如意，這在一定程度上也導致了一些實體從業者對數字化轉型的價值產生異議，認為實體零售不進行數字化轉型同樣亦可過得滋潤，關于為什么要轉型，本文不妨探討一下。

　　必要性

　　宏觀而言，投資、出口與消費作為拉動經濟增長的三架馬車，在前兩者無計可施的情形下，消費并便成了主要拉動引擎，這也成為國內消費領域投資熱的原因之一，但實體零售也是幾家歡喜幾家愁，線上巨頭不斷布局線下，站隊與否以及選誰?成為實體零售的一個艱難抉擇。

　　線上線下的競爭愈發激烈，人才競爭加劇。多數實體零售企業面臨的現狀是中高層管理人員的老齡化問題，藉由經驗去解決問題的人才愈來愈少，年輕人則缺乏時間沉淀，經驗不足，急需弱經驗化的數字化技術賦能，此其一。

　　其次是企業內部往往具備多套系統，比如POS、ERP、CRM 等系統的數據，這些系統的數據是相互獨立，各系統數據之間并沒有建立有效連接，往往存在數據重復、功能重復等問題，數字化轉型就需要將各系統之間的數據進行鏈接打通。

　　此外，涉及跨企業合作時，合作雙方往往擁有不同的多套系統，雙方的進銷產存數據協調周期長，業務協同困難，彼此配合風險高，信息不對稱。一些業務的合作往往需要人工去完成，比如零售商的業務員與品牌商去對接，或者業務員對接采購，容易產生一些灰色交易。

　　因此，零售企業的數字化轉型的目的之一就是打通企業原有各系統之間的數據壁壘，讓其進行有效鏈接，同時亦能更方便的與外部數據進行鏈接。

　　效果

　　都言數字化轉型，那么，數字化轉型要達到怎樣的效果?

　　通常而言，一般的企業可采用第三方的解決方案，有實力的企業則可自己去開發系統(如小米)，不管何種方式，其目的都是一樣的。

　　首先，這套系統需要將以往企業中的各種數據進行匯合，去重，結構化，實現線上線下所有系統平臺數據的整合，多平臺、多渠道管理的高效運作，同時，亦能對后續相關業務的數據進行自動收集整理，將一切業務數據化，一切數據業務化。

　　其次，系統能方便結合外部數據(比如合作伙伴的數據)的同時，能面向場景化的需求進行選擇與設計，在算法的加持下進行數據分析，實現消費洞察與預測，并能將結果反饋到業務生產系統，達成數據驅動業務運營的目的。

　　最后就是各業務數據板塊收集的數據具備實時性、統一性、在線化，每一個用戶ID能反映出該用戶在所有渠道的相關信息，在線化的同時，打通線上線下所有會員的權益，亦是企業內外部管理、溝通及業務銜接的工具。

　　價值

　　數字化轉型長遠的目的是將企業一切業務數字化，這是前提，在此基礎之上，再進行大數據應用，比如數據分析、數據挖掘，以洞悉消費需求與趨勢。

　　具體而言，則是提升企業業務能力及挖掘用戶價值，讓用戶了解產品，讓有價值的內容能迅速到達目標消費群并形成影響，線上線下用戶權益一致化。

　　比如品牌日促銷活動，在未達成數字化之前，其籌備過程往往很長，前期需要業務人員大量的電話推廣，同時此類推銷的背后往往還隱含著消費者對其品質的擔憂;數字化過后，通過對消費者過往消費數據的分析，提前知悉其需求、偏好，再針對性地對其進行推廣營銷，往往其收效會更佳。

　　同時，基于一切業務的數字化理念，原本更多基于經驗去制定各部門協作的流程，現在則更多基于數據，從而能更好地起到節約溝通等隱性成本，讓人效、考核更透明，達成人盡其用。

　　在促銷的流程設計上，原本需要跨部門進行的溝通，如采購談判費用、員工相關指導、門店訂貨量等，數字化后，這些步驟皆可通過數字化解決方案一步實現，同時根據以往的數據對商品進行定量分析，達成以銷定進、以量定陳等。