传统零售从业者的工作很辛苦，做传统零售数据赋能的公司也很辛苦，尤其在2020年——突如其来的疫情让全世界的实体经济以及周边产业一蹶不振。
在国内：北京卓展易主、翠微百货清河店关门、伊藤洋华堂几乎全军覆没、18/19年疯狂圈地的苏宁小店死了一大批、夫妻老婆店的店老板很可能在家乡患病没挺过去……实体零售尚且如此模样，作为零售赋能的SaaS企业更惨，有的企业在19年刚融到一笔小钱，20年就要宣布即将倒闭，能有幸在这个期间被收购也是一大幸事。
就我目前的经验，把客户分成下述几类：
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第一类品牌商：尤为是拥有线下直营、加盟、连锁能力的品牌商，他们不一定拥有制造能力，但一定有销售和运营能力。例如：百丽集团、爱慕集团、开云集团等等。由于这些企业中很多商品的价值需要顾客的亲身体验而彰显，网销无疑让品牌故事和理念变得廉价，导致一些货品不得不打折促销，实体店越来越冷清。他们的主要利润来源于商品的销售利差，大部分的费用都花在房租和市场推广上。所以，针对什么地方的什么人群做推广、门店/大区/加盟商订什么货品组合、如何能吸引更多的人来店里消费是他们最渴望的事情。
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第二类品牌商：尤指制造行业，他们没有自己的直营门店，也不做连锁加盟形式的实体销售，他们负责制造和设计产品，通过经销渠道将货品交给门店运营商售卖。例如：玛氏箭牌糖果、可口可乐、中粮集团等等，他们的利润来源于对上游原材料的精细加工，提升附加价值，并批量售卖给经销商，一般这类企业会把库存压力转嫁给他们的上游。对于普通消费者而言，只会关注到集团下的明星品牌，不认识背后的企业主体（比如你知道M&M's、益达口香糖，但你不知道它们是玛氏糖果公司和箭牌糖果公司的品牌，且玛氏糖果在2008年以230亿美元收购箭牌获股东批准，今天的他们是“玛氏箭牌糖果公司”）。这类企业每年会花重金用于广告宣传和营销推广。例如：已经人人耳熟能详的可口可乐每年的广告费用在数十亿元，你在超市里遇到的折扣中除了商场本身的全场满减等类型以外，部分特价商品的优惠额度源于品牌商本商的支持。所以人人都会有个感觉，好似品牌商有的是钱。但品牌商不是傻子，他们迫切需要一个方法让市场推广费用花到位，推广结果能清晰量化、设计新品也不会太过盲目。
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第三类是平台运营型，例如万达、国贸、奥莱系、德基广场等购物中心，君泰、星光天地、深圳西武等百货公司。他们的盈利来源主要为租金、销售额抽成两者取其高。在电商还没有兴起的时候，这一类百货公司相当于淘宝平台，掌握了地利优势和综合服务优势，他们像一个包租婆一样坐等收钱。如今实体市场每况愈下，平台所有者渐渐意识到他们需要与品牌商共同进退，如果品牌门店不存在，那么平台存在的意义又是什么呢？！现在的他们开始关心引流、留存，迫切的想要了解人流从哪里来到哪里去，什么人群能带来什么收益，这对平台的区域划分、广告招商、活动引流有大大的好处，人来的多、去对了地方，自然销售额会增长、房不愁租、租金不怕议价。从这个角度来说，他们比品牌商还迫切希望找到好好活下去的方法。
上述几类群体中有些老板痛恨淘宝抢了饭碗，比如第三类，有些很积极的做互联网转型拓宽销售渠道，比如第一/二类。可以见得，以实体门店为核心载体的企业受到的损失更大，转型难度更高，这类群体在早些年痛恨马爸爸抢了蛋糕，认为电商是虚假和行骗。如今消费者的行为习惯和市场的变换莫测让他们最终折服在新技术和政策带来的时代差距上，就拿我这几年的听到的声音来说：
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14年的时候我在品牌企业工作，听到的声音是：“不要在网上消费，基本都是假货，作为干品牌的员工要有觉悟”；
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17年的时候我对接的连锁便利店客户，在他们的老板口中听到：“马*太讨厌了，他知道我们这一行有多辛苦么？他知道数据重要我们也知道。他妄想从我们手中轻松拿到数据，我们也会慢慢建立自己的数据体系”；
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19年的时候我在一个全球连锁品牌工作者口中听到：“我们现在的服务器用的是阿里云的方案，对接更广阔的资源、让单一品牌在线上/线下相互润活是我们的理想”；
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我还听到一些智慧零售解决方案从业者的消极声音：这些企业家迂腐、跟不上时代、不会看数据、总想着眼前的利益，所以他们注定无法继续站在零售的前沿。
实际上，传统零售从业者不排斥互联网、也不迂腐，反而他们一直在努力解放自己：他们会花钱买各式各样的系统、也愿意去做一些新科技的改变。正是因为他们愿意当小白鼠，让很多科技公司的产品有了发展与突破。但他们没有料到的是：互联网技术推动业务发展的速度如此之快、影响力如此之广（这个感受应该多数行业都如此，而不限于实体零售）。那些率先掌握互联网技术的公司与以往的竞争对手也不大一样，他们将业务流程数字化、自动化，解放了更多的人力做更有意义的事。竞争的方法不再单一了，竞争者打得传统零售业措手不及。
还有一种声音说：“传统零售从业者不大会看数据，给了报告不会用”，我在本篇中特别分享下我的看法：
首先要说的是，所有搞零售的人比我们任何一个人都更加时刻关注数据。
他们清楚地知道进了什么货，毛利多少钱，多少天压货损失多少等，心里门儿清。如果你说，夫妻老婆店的人就不看，他们文化水平也低。这就更错了，小老板也看，因为品类窄、数量少，顾客均在周边，他们的计算靠得是脑子，不靠机器，所以向他们售卖POS系统和ERP软件没戏。
这类声音也往往出自于一些数据赋能的SaaS企业员工嘴里（包括笔者所在的公司）。他们对自己的技术和大数据产品盲目自信，宣传得天花乱坠却没有带来实际业务增长，导致他们在传统零售企业中没有优质的口碑（包括阿里、腾讯等）。有一些聊得较好的客户曾对我说：“曾经一位大厂的BD向我推荐大数据BI产品，听起来非常炫酷：可以短时间处理多少信息量、可以吐出多少标签，从而帮助我们提升店效。他们说的数据和报告对我的业务一点价值没有，全是花架子”。要知道，影响店效因素有非常多，各个因子之间交织错杂，并不是一个数据报表和一堆标签就可以解决的。当SaaS企业宣说“通过人工智能大数据的计算可以提高线下店效”，要笑死专业人士的，因为多数SaaS企业提供的是工具性产品，但影响效能的是商业决策，所以SaaS企业的产品经理可以试问自己，你的产品中可以给出什么价值辅导客户做商业决策，千万不要小看传统零售从业者做的商业决策，绝非你想想的那么简单和容易。
目前市面上大部分的SaaS产品主要提供的是大数据分析的数据结果，首先，需要质疑的是这个结果是否和传统零售的KPI同频，如果零售企业的增效KPI是在产品原料成本上，你提供的数据是销售渠道上，那这个数据结果是没有机会发挥价值的，其次，光产出数据结果远远不足以指导商业决策，这就相当于数据的统计意义、分析意义、使用意义一样，每个环节均需要输入和输出，大部分互联网的产品经理都会有个错觉，好像如果告诉客户有20%男性贡献了75%的销售额是非常有价值的数据结果（这是随便一个系统都可以做的计算），但别忘了，这时候的数据只在浅层，具有统计意义，离商业决策依旧非常遥远。
所以，零售赋能企业不要对自己的数据分析能力负材矜地，传统零售会看数据，只是他们不太会描述出他们要的数据需求（多数影响销售的动因都是藏于表下的，需要对业务理解极度深刻的人才能挖掘到），在当今信息暴增的时代下他们也没有处理大数的能力。如果传统零售的运营部和销售部的员工会用Python、SQL等工具，他们就飞天了，还用得着我等SaaS赋能猪？
我相信未来数据的统计与处理能力将成为员工的基础工作内容的一项，就像今天大部分人都离不开office办公软件一样。
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