困扰着零售企业老总和CIO的大问题
为什么？这正是困扰着零售企业老总和CIO的大问题。
在第四届中国零售业CIO高峰论坛上，专家们认为，这一切都是缘于零售企业不能有效地进行过程管理及精确的营销数据分析。而这对于零售企业的未来发展尤为重要，中国零售企业的信息化已进入挖掘价值的时代。
专家指出，如果说科学决策是企业发展的高级境界，那么数据挖掘则是目前企业信息化的高级境界。从数据中寻找知识和思想、挖掘财富、发现决策依据，这些正是数据挖掘对企业的直接贡献，也是企业信息化的重要体现。
但是，“国内大多数零售企业无论是选址还是新品进店，都是在没有充分信息依据的情况下做出决策的，显然，零售企业并没有更深层次地去挖掘IT系统的应用价值。”杨德宏表示，从消费者那里得到的任何数据，都是企业的资源与资本，而目前零售企业的系统中，对采集到的数据进行消费者研究的功能很少，这些亟需零售企业在信息化过程中弥补和完善。
据了解，许多零售企业直到今天还仅仅是将POS机作为一般的收款结账设备来使用，却不知道，它获取的相关销售数据，可以帮助零售商去控制库存、降低库存风险等。这些原本可以创造更大价值的方面，被零售企业轻易地忽略掉了。而据中国零售业IT投入评估报告显示，我国零售企业目前IT系统发挥的效用还不到10%。与国外相比，国内零售企业的信息化应用大多还处于初级阶段，小型、孤立的系统较多，虽然各种系统的应用数量比较多，但高水平的应用比较少。
数据挖掘提升效益
“以前百货企业崇尚商品第一，但现在正转向客户第一。”北京翠微大厦CIO高光敏在会上强调了客户对于零售企业的重要性，并认为只有通过信息系统的数据分析，才可以更全面地了解并服务好客户。
专家分析指出，从零售业的现状来说，企业迫切需要分析消费者的消费习惯，应该通过深入的数据分析来了解自己的消费群体。而从信息化建设来说，应该推进信息化应用向深度发展，把企业内部原来分散的小系统整合到一起，组建更大、更完整的系统，进一步挖掘数据管理、系统管理的深度，使系统为企业创造更大的效益。
零售商可以利用数据挖掘技术分析消费者的购物模式，对将来的趋势和行为进行预测，支持企业的决策，比如，经过对整个公司数据库系统的分析，数据挖掘工具可以回答诸如“哪个客户对我们的促销活动最有可能做出反应，为什么?”等类似的问题。将其运用到客户关系管理中，就能在海量的客户数据库中，将看似无关联的数据进行筛选、净化，提取出有价值的客户关系，对客户需求做出恰当的回应，并预测需求趋势。
某个店某天某一时段是做正常销售还是做促销？促销时间多长为准？门店主要顾客群的男女比例、大约年龄、收入水平等是多少？这个门店周围商圈的面积多大？消费人群处于什么层面……这些对零售企业而言至关重要的信息，通过数据挖掘工具，将可以获得。
山东家家悦信息总监唐心社认为，中国连锁企业必须突破技术瓶颈才能跃上新的管理平台，而以数据挖掘为主要技术手段的商业智能会是一个解决问题的办法。零售企业要做的，不仅是研究顾客的需求，而且要做到研究顾客的行为和心理。
据了解，一些零售企业已经在数据挖掘方面做尝试，他们不再仅仅用信息化来掌握销售信息，进行库存管理和供应商关系管理，而是进入了尝试用信息化进行营销的更高阶段。高光敏表示，翠微大厦目前拥有各种VIP会员卡几十万张，利用这些海量且有效的信息，有针对性地开展客户关系管理，通过各系统整合，开发了一般性报表、数据挖掘、数据模型以及各种图形分析，每次营销活动，根据分析的信息来确定营销范围、力度以及时间，用最少的营销成本创造了最佳的经济效益。
国外很多大型的零售商也都采用了数据挖掘工具来进行决策分析，如沃尔玛就采用了BO的方案，而国内的一些大型零售商业也有所行动。但是，目前，仅有少数一些零售企业的信息化已发展到以营销和顾客为中心的阶段，并开发出了一些像优惠券和积分卡的应用。而即便开展了这一分析的零售企业，大多数消费者还仅仅只是把积分卡当作另一种形式的礼券来使用，积分卡也没有记录消费者的详细信息，很难做进一步的深入挖掘和分析，了解消费者的消费习惯。
而且，IT供应商提供的信息化解决方案，也很难满足零售企业在数据挖掘方面的需求。据了解，目前一些数据挖掘工具完全是针对营销人员设计的，其中的模型如：客户价值评估模型、市场细分与客户分组模型、客户相应模型、交叉销售模型等。零售商普遍期望能有针对其自身特点的数据挖掘工具。
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