Retail Analytics

上週發現失業率居高不下的美國，在Customer Analytics方面的工作機會竟然比台灣多得不成比例。後來偶然在網路上找到Thomas H. Davenport寫的 Realizing the Potential of Retail Analytics 這篇文章（Davenport的著作包括 Competing on Analytics 一書，中文版《魔鬼都在數據裡》由中國生產力中心出版），儘管研究對象是美國的零售業，我認為文中其實提供了一些適用於台灣的線索。

Davenport在這篇2009年發表的文章提到，即使在美國，仍有很多零售業者無法吸收市面上現有的資料分析技術，這些業者也缺乏合格的分析人員來協助他們，除此之外，他們依然無法放心接納以分析為核心的策略。Davenport還認為，零售業要投入資料分析，除了要有優質的資料這個先決條件，另一個重要的決定因素是管理階層對資料分析是不是有興趣（Davenport甚至用了「熱情」這樣的字眼）。如果高層對這方面沒興趣，那麼處於公司階級下層的分析人員恐怕很難在景氣這麼差的情況下要到資源。相信這些論點也可以用來解釋資料分析工作在台灣許多企業裡的處境。


我之前曾懷疑，大部分企業的規模不足也是Customer Analytics在台灣遇到的阻礙。Davenport認為規模並非絕對的必要，但規模夠大的確對零售業發展資料分析很有幫助，因為企業夠大才有餘力在這方面投資。不過他也指出，當前美國企業在運用資料分析的領導者之中，其實有些在一開始也是規模不大，而是在投入資料分析的應用後才讓它們成長茁壯。我希望Davenport最後提到的這一點有真憑實據，而不是為了說服更多企業投入資料分析才編出來，因為這樣才有辦法讓台灣的中小型企業信服。

除了以上的論述，這篇文章的核心，是Davenport舉出的18項已被美國企業採用的Retail Analytics趨勢，非常值得想要投入資料分析的台灣企業參考（這部分就有36頁的篇幅）。今天我先把它們列舉出來，日後再挑出一些討論（坦白說，有些趨勢是我完全不懂的），迫不及待的朋友可以先看原文。根據Davenport的分類，這些趨勢可分作三大塊：

一、應用資料分析的實務：

• 商品品類最佳化與櫃位排面分析
• 以顧客為中心的行銷模式
• 偵測與預防（顧客或員工）舞弊的行為
• 銷售與需求預測
• 按地域經營與顧客分群
• 行銷組合（Marketing Mix）分析
• 訂價最佳化
• 商品建議
• 分店地點與店型最佳化
• 供應鏈分析
• 實驗測試
• 生產力分析

二、對企業組織的影響：

• 對資料分析的接納與應用
• 資料分析生態圈（Ecosystem）的形成
• 資料分析的中央集權化
• 授權至各分店

三、策略性的思維：

• 分析性的績效管理
• 多通路（Multi-channel）的分析與資料整合

在零售業工作的朋友們，你的公司投入了幾項？