大局之下，回歸本質。新冠疫情結束以來，零售業從業績上看并沒有迎來期盼已久的大幅增長，但各種行業會議頻度激增。大家討論的焦點也從眼花繚亂的營銷策略、營銷工具，回歸到商品、服務等本質問題上來。縱觀國內外零售行業發展史，真正能夠取得長足發展的都是以商品、服務務實為主，營銷為輔的企業。

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經過幾十年的高速發展以及業態的不斷創新，從目前市場形勢來看，無論是線上還是線下，純增量的空間已經非常有限，整個行業逐漸進入更為激烈、更為殘酷的存量競爭階段。也就是說，圍繞商品與服務兩個核心點，極致的運作效率會成為商業競爭的直接驅動力。一個增量市場的競爭，容易形成基于地域優勢的“野蠻生長”。我們現在看到的很多優秀企業，都是這個階段成長起來的區域性龍頭企業。他們憑借區域內的資源優勢、對本地區消費者的充分了解取得了發展優勢，快速摸索出自己的企業特點并形成壁壘。國內零售行業百花齊放，幾乎每個地區都有值得驕傲的企業出現。

這些企業在不斷摸索、嘗試的過程中取得成功，為本地區的商業特點摸清了套路并成功建立了樣板。這無形中也促進地區商業走向成熟。這個過程中，隨著商業的滲透深入，增量市場也逐漸轉變成存量市場。下一個階段的競爭，不是單純憑借商業模式、營銷方式的創新就能夠勝出的。消費者也在這種密集的“訓練”中變得聰明起來，對這些手段逐漸產生抗體。大家似乎已經認識到，只有充分挖掘供應鏈價值、大幅提升經營效率，把最好的商品以最優惠的價格提供給消費者才是“王道”。如何逐步建立并獲得這種競爭優勢，大家把目光投向了數字化建設。

AI技術的應用讓稱重商品的銷售變得更便捷。基于全流程的可視化品類空間管理系統，已經能夠讓企業精準布局旗下每一家門店、掌握每一種商品在貨架的落位情況，并精準分析出每一節貨架、每一個單品的產出。基于大數據的智能補貨系統除了大幅降低了對人工的依賴，也能提高訂貨的精準度，提升庫存周轉效率。基于品類分析、門店監控的智能營運體系，能夠讓我們輕松地管理企業或者掌握門店全部商品的異常狀態，實現問題快速定位、快速匹配并反饋給管理人員。零售行業深刻地認識到，未來的零售由技術驅動，未來的競爭是效率的競爭，更是技術應用能力的競爭。

談到數字化建設，一個繞不開的話題是從“電子商務”到“商務電子化”。線上線下相輔相成，這個做法已經得到行業認可并引入實踐。接下來要發生的應當是商務電子化。數字化建設的過程，不能簡單地理解成將現有業務搬到電腦上執行。這里面是基于兩種不同生產力的業務實現邏輯，必然面臨的是不同生產工具組合的商務流程改造，而不是僅將現有線下流程搬到電腦上就行。

商務電子化的過程主要體現在兩個方面：一個是現有業務的電子化過程，另一個是基于現代化的技術手段。前者需要借助數字化手段，對現有業務重新梳理、重新定義并系統化。智能訂貨、移動端驗收、供應商協同、AI電子秤等都屬于這個范疇。后者則需要對行業、業務有充分的認識，利用現代技術創新性地提出解決方案。例如深度的品類分析及管理、智能營運體系、深度消費者洞察等。這些功能的實現，會使零售管理更“聰明”、更“輕松”。

數字化建設的過程，可以看作站在今天的技術能力基礎上重新審視零售行業，看看哪些業務可以通過數字化再造提高效率，哪些領域有進一步數字化覆蓋的可能性，讓原來不可能的事情變成可能。這才是信息技術發展帶給零售行業的巨大驅動力。

如果沒有數字化建設、數據積累，行業在起跑線上就輸了。大數據、人工智能的發展及應用，總是給人以無限的想象空間。要說未來的零售會變成什么樣子，相信每個人都有不同的見解。但客觀講，零售行業的數字化覆蓋存在嚴重的“斷鏈”，各種數據孤島、應用孤島也是現實問題。很少有企業能夠做到數據標準的統一跟數據縱、橫向的貫通一致。這對未來大數據、人工智能的應用是致命的。

一是“斷鏈”的問題。部分企業丟失了關鍵業務節點的數據，能夠保存的僅僅是結果數據。舉例而言，貨物驗收的時候往往只記錄實際可入庫的數量，其可能跟訂單數量一致，也可能不一致。但不一致的原因有多少企業是完整采集的？沒有這些信息，行業做缺貨原因分析、供應商評價的時候就會很粗放，要真正提高供應鏈效率的時候就缺少依據。同樣在銷售環節，雖然在POS上記錄了銷售結果，但這些商品是如何被消費者選擇的我們并不知道。有些品牌商希望通過AI技術采集消費者行為數據，就是想把消費者從關注商品、拿取商品，到對比商品、放棄某件商品的行為全部記錄下來，并作為商品研發的重要依據。可見，這些過程數據（中間節點數據）還是非常有價值的。

二是數據孤島的問題。在企業管理的實際過程中，基本上是把ERP系統當成賬本用，記錄的都是結果數據。同時企業內部各種系統包括CRM、WMS、TMS等都是獨立的。這對企業而言是較為嚴重的問題。

很多企業都在數據利用方面進行嘗試，在不斷補齊數據短板的同時，智能補貨、品類空間管理、智能營運、AI商品識別、消費者行為識別等不斷得到實踐。相信很快會出現典型應用及典型企業的成功案例。如果零售行業沒有開始數字化的構思與投入，在未來的賽程中就等于輸在了起跑線上。

“智能商業”道阻且長，行則將至。對零售行業的未來，大家充滿了想象、充滿了期待。大數據、人工智能等技術，是未來行業變革的核心驅動力。但重中之重還是數字化建設。沒有相對完整的數據采集和大量數據的積累，這些想象的未來都是空中樓閣。如果說未來的商業是數字化、智能化的形態，那么今天的基礎性建設及應用探索就是在為未來打下堅實地基。幾年以內我們可能都不知道零售行業的最終形態是什么樣的，但技術應用帶來的變革是一個從量變到質變的過程，效果上看可能不是漸進式的。同樣，全行業也應該認識到，“短平快”的模式已經過去，未來一定是馬拉松式的淘汰賽。