疫後新佈局 零售產業數位轉型的落地之道

新冠疫情（COVID-19）對企業帶來疫後新常態，改變了生活模式及消費行為，顛覆過去既有的商業模式，其中影響最大的就是企業的數位轉型速度，根據麥肯錫調查全球1,100個企業主管：企業數位轉型速度，在疫情下，加快3到7年。

企業體認到，下一個黑天鵝隨時可能到來，企業必須做好數位轉型以作因應，但轉型如何轉？要如何加速落地，這正是企業的痛點所在，微軟與商周舉辦「決勝2022！預見智慧零售大未來：數據 x AI x 落地關鍵 」線上論壇，邀請與會者分別從「以顧客為中心，形塑未來成長模型」、「整合上下游數據，彙整營運全貌」、「內部協作整合，提供企業決策資訊」等三個面向，給予企業轉型關鍵藥方，台灣微軟商務事業群總經理 何美慧以企業對談的個案對談，展現微軟零售產業的完整解方。

洞察顧客 打造個人化消費體驗歷程

在論壇首場演講上，DeepInsight深義分析執行長 李浩德點出當前企業數位轉型問題：「收集了很多會員資料，但不知道如何使用數據」！

企業這兩年發現，取得大量會員資料之後，卻不知道如何從中產生營收？簡單說就是資料變現無法落地？他更表示，企業未來的關鍵指標營收指標（KPI）會是如何從既有的會員資料中創造營收。

李浩德指出，在網路行銷紅利消退下，企業的會員取得成本已經高達100元，從會員身上挖金才是企業當前重要工作，零售業的數位轉型兩大重點，一是如何善用會員資料，二是要以客戶經營為中心，透過客戶資料平台Customer Data Platform (CDP)，集中管理所有來源的客戶資料，並可供其他系統存取、分析眾多不同來源的資料，並在顧客消費路徑上各階段，提供企業經營客戶的建議。

以深義分析公司輔導的個案某運動連鎖通路，就是透過微軟的即時客戶資料平台找出價值分群，透過「消費貢獻」與「客戶財富分群」「客戶影響力價值」三個面向，設定會員經營的最佳資源配置。

輔導企業數位轉型過程，他也格外推崇其中Azure的整體平台式服務，他指出，資料的收集與整合串接要一步到位，因此資料放在Azure雲端能達到最佳整合，同時資料的分析和應用能力也要夠強，Azure Synapse Analytics的資料倉儲與分析運算能力和Azure Machine Learning可以加快導入機器學習模型，讓企業快速在會員身上挖出第一桶金。

整合產銷大數據 預建未來零售供應鏈

「決勝2022！預見智慧零售大未來：數據 x AI x 落地關鍵」的第二場演講，由天微資訊顧問總監 李泓汶擔任講者，他指出，零售業要面對的最大關鍵問題是「客戶消費習慣已經改變了零售生態」

當數位已經成為新常態，無接觸銷售成為必須，所以如何讓客戶體驗是關鍵，零售業者的供應鏈也必須隨之敏捷變化，李泓汶以「一條龍零售循環」來形容當前零售與消費者間的互動，當消費者在尋找商品時，會在線上或線下多方比較，找到更多的產品評價與使用心得，透過自動化客戶服務，在線上或線下取得商品，並自助或專人完成結帳，這整個循環就是消費者和企業間的互動（Engagement），這整個過程就是企業創造的商機。

但在一條龍零售循環中，企業如何察知購買數據與瞭解客戶瀏覽喜好？如何進一步分析客戶忠誠度？如何查詢店頭庫存？如何得到營運成本和銷售狀態？

以上這些答案，都可以透過AI進行智慧數據分析，李泓汶以Dynamics 365整合交易、行為、人口統計資料，以產生 AI 驅動的見解。整合交易、行為、人口統計資料，以AI 協助分析和預測，系統可以即時提供KPI給企業高階主管，主管也能透過系統優化客戶體驗，提供個人化、有意義的客戶互動。

數據整合和協作兩大工具 讓企業產生營銷即戰力

第三場演講的SoftwareOne台灣碩軟技術總監 王恩琦認為，企業要在數位轉型中發揮即戰力，關鍵在於企業內資訊的整合與協作平台的導入使用。

他以企業內最常使用於報表整理的試算表檔案為例，當不同部門或不同事業體，各自用不同結構的報表，資料的呈現就是斷裂的，因此部門之間數據整合耗費大量人力，企業經營者也無法從中看到具有決策建議的數據。

但透過Power BI，企業可以根據業務流程總重組資料。透過資訊合併，合併訂單資料、財務資料、供應商資料，進行資料轉換，整理出營運儀表板和財務報表，可以快速產生雛形報表，當確認報表符合企業需求，就可以快速建立零售企業的報表戰情中心。

企業數位轉型的另一關鍵是員工內部協作，過去企業的協作工具，不外乎 Email、電話、內部通訊軟體，即時傳訊軟體，這些不同平台的工具彼此不整合，溝通資訊散落，他認為企業導入微軟的 Microsoft Teams，一次完成視訊會議、訊息傳送、檔案分享，文件協作的方式。透過合作伙伴提供完整平台導入，「確保企業在數位轉型過程中，業務不停機」。

加速零售數位轉型 落地關鍵解密

對此一問題，台灣微軟商務事業群總經理 何美慧指出，在未來，線下不會消失，但Online Merge Offline；OMO，線上整併線下已經是趨勢。

她建議客戶先思考為什麼要建立客戶數據資料，當客戶的機會點出現後，這時候後端的供應鏈要能跟得上，企業要串連前後整體的供應鏈資訊，根據需求整合不同異質平台之間資料。

取得資料之後，最重要的關鍵就是「如何使用資料」，過去使用資料的方式，多半是人腦判斷，但未來要透過AI進行決策，透過AI可以進行數據分析決定的模型，讓決策更有效率。

在企業用數據驅動決策的部分，何美慧認為企業最大痛點就是資訊技術部門整理出來的資料，無法協助決策，因此在資料平台的建置中，必須有不同的使用者，與資訊部門討論，出來的資料數據呈現，才能有效的協助使用者進行決策。

而微軟Power BI就是能依照使用者的需求，建立完整的數據工具平台，也能協助企業進行敏捷的改變與轉型。

在微軟與商周舉辦「決勝2022！預見智慧零售大未來：數據 x AI x 落地關鍵 」線上論壇，與會者以個案經驗搭配工具平台的分享，為零售業者提供一個企業轉型的出口，並一致認為在疫後的未來，零售業已經不能期待客戶主動上門，要透過既有的會員資中創造營收，並加速數位轉型落地，才能在黑天鵝事件頻傳的新常態世界，找到永續經營之路。