国家统计局数据显示，在过去的 2023 年里，中国社会消费品零售额整体增长稳定，零售业态消费开始恢复性增长。

同时，随着移动互联网的持续爆发增长，零售市场的竞争仍日益激烈。传统零售企业不仅要面对来自其他传统零售商的竞争，也要应对来自电商平台的竞争压力，传统零售面临诸多挑战：

• 数字化转型压力：随着企业经营管理的逐渐数字化，传统零售企业接入了越来越多的IT系统软件支撑经营和销售，这些系统之间如何打通并创造价值成为难题；

• 经营成本压力：相较于电商平台的扁平运营，传统零售企业连锁门店覆盖上万名员工，背后的管理和经营成本巨大，跟随市场变动的经营决策成本也随之增长；

• 获客和持续运营压力：尽管线下的体验式服务不可取代，但电商在流量获取和成本方面有天然优势。相比之下，线下门店往往受限于固定空间，难以精准把握客流；

• 用户购物习惯改变的压力：作为零售消费的主力人群，“80、90后”用户更倾向选择便捷的电商，传统零售企业如何放大线下购物的优势成为企业销售运营的难题；

线下零售企业需要寻找更高效的经营方式，结合数字化技术应对传统零售行业与快速变化的市场之间的挑战，这一过程的优化离不开数据。

一、契合业务的实时数据分析，能够加速企业数字化转型

以最核心的销售业务为例，当某类商品需求量激增时，该区域或门店管理者需要第一时间反馈商品是否有库存、是否需要调货，以及调货周期等信息，如果信息反馈不及时，就极有可能错过潜在订单，对于企业经营造成极大影响。

企业需要更加实时的数据提供及时、精确的服务，以快速响应市场变化，精准决策。

1. 实时数据赋能经营分析：

通过对线上、线下各渠道，以及商品销售、采购、库存、门店以及员工等各个环节的数据分析和监控销售效果，对全盘经营业务统一分析，提高企业运营效率。

2. 数据赋能业务决策：

在全国范围内布局营销活动时，业务管理者可以利用实时数据对指标进行分析，根据市场情况随时调整营销策略和销售计划，而非活动后依赖数据复盘，大幅提高业务决策的效率。

然而在实际中，底层数据架构老旧和数据分析应用能力的不足常常成为传统零售企业无法实现“数据指导业务”的主要限制因素。

一方面，很多企业在数据架构搭建初期并未考虑企业的快速发展，导致现有架构快速碰到瓶颈，无法支持更先进的数据分析需求；另一方面，企业需要综合考虑成本管理等经营问题，无法花费大量时间与财力去更新现有架构 。

二、如何构建既高效、便捷的，企业实时数据分析架构？

构建高效便捷的实时数据分析架构对于传统零售行业的数字化转型至关重要，镜舟科技专注于为零售企业提供数据服务能力，助力企业更实时进行数据分析和数据处理，实现精准营销与智能化决策。

赋能“人”：实时员工绩效管理及消费者运营，降低企业经营成本

对于连锁零售企业来说，消费者可以通过 APP、官网和小程序渠道进行线上交互，也可以通过门店的收银系统和会员系统与线下渠道互动。通过消费者的行为数据和购买历史，企业进行消费者画像和标签计算，设计营销策略。

镜舟科技帮助企业整合不同渠道数据，实现统一数据处理和服务。企业可以基于其购买偏好、年龄、性别等特征，利用镜舟分析型数据库提供的 bitmap 人群圈选，节省存储空间的同时，也能满足更实时、精准的营销活动。

除了消费者，企业员工绩效分析体系也需要实时数据支撑，管理层及员工需要实时查询分析门店及销售人员的数据，了解员工业绩表现，按照不同颗粒度指标进行复盘与销售分成。

通过镜舟科技分析型数据库，零售企业可以查询和分析跨销售、门店等多端不同的大数据量级，以及全国各地多个角色的高并发需求，满足当日业绩考核和分成计算需求，提升管理效率的同时极大降低管理成本。

赋能“事”：业务实时决策，提升企业经营效率

传统零售的核心业务是围绕消费者进行的，其对应的业务流程是商品的促销和交易环节。

在促销环节，零售企业可以根据过往数据对商品进行促销活动设计，买一赠一、买三免一等促销策略对于销售结果的影响都大不相同，同时在销售环节，也需要进行实时了解销售、门店运营情况，对不同商品、渠道等进行销售情况分析，来灵活调整销售策略。

镜舟科技帮助全国门店数据统一管理，同时为企业实时经营大屏和店铺营运指标看板等上层应用提供实时数据支持，使其达到实时在门店和手机 APP 上查看库存、门店销售（POS 机）和各渠道订单数据，传输延迟达分钟级别，总部可跨区域查看了解业务状态，提高整体经营效率。

赋能“物”：供应链管理优化，让计划赶得上变化

作为交易过程中最重要的商品，背后需要一套实时的商品供应链管理系统涉及进货、销售、存储和仓储等环节，通过数据分析可以监控和优化供应链的运作效率和成本控制，对库存情况进行实时分析，从而支持灵活支持门店业务变动。

镜舟科技帮助连锁零售企业统一底层数据架构，让全国门店数据统一管理、实时应用，实现商品和订单全流程可视化，动态掌握商品库存状态，为供应链到门店提供精准的数据决策，通过实时数据快速填补计划与变化之间的差异，提升进（产）、销、存各环节效率。

通过镜舟分析型数据库实现底层数据架构的统一，企业免去了同时运维多个组件的负担，只需维护一套实时系统，运维难度和学习成本大幅降低，也提升IT部门与业务部门的业务配合和推进效率 。

三、实时数据赋能业务的企业应用案例

1. 国际连锁零售企业的数据架构升级

某国际连锁零售企业在中国拥有超 4000+门店，覆盖数千万会员群体。该企业通过数据分析，实现了对消费者、员工和商品的全面赋能：

消费者体验提升：通过线上线下渠道的数据分析，企业能够提供更加个性化的服务，增加消费者的购物满意度和忠诚度。

营销活动效果评估和优化：在营销环节，通过 AB 测试分析和广告投放效果分析，企业能够不断优化营销策略，提高营销 ROI。

该企业利用镜舟分析型数据库替换经营系统中原有的 HBase、Oracle 和 MySQL 等组件，支撑上层业务实时的应用，例如门店的营运情况报表和店铺营运指标看板，能够实时处理和反馈数据给到业务方，帮助其实时计算指标结果并快速分析，大幅提升业务决策效率。

2. 某集团旗下零售子公司数据底座统一实践

某头部商业集团旗下零售子公司的客户订单系统（OMS）在数据同步的过程中存在延时问题，多表关联查询报表缓慢，资源利用率高，给业务方和运维方带来了诸多不便。为了解决这些问题，镜舟科技为其提供架构优化解决方案。

通过镜舟分析型数据库，该公司统一底层分析架构，将业务实时分析能力和查询性能提升 5-8 倍，高并发查询下响应时间优化至 5s 以内，同时为数据架构开发与运维工作减轻负担，改善一线人员的数据分析体验，实现各类业务数据的统一应用及数字化运营。

四、结语

在数据成为核心生产要素的当下，数据分析在传统零售中的应用也越来越广泛和深入。镜舟科技将持续贡献针对零售领域的经验，携手零售企业打磨数据解决方案，帮助企业更好地理解市场和消费者，让企业在数字化中实现稳健转型。