数字化零售的理想与现实：到底卡在了哪些地方？

数字化零售正在重塑人货场，但不少企业投入巨大却难见成效。本文梳理数字化零售的核心痛点、典型案例与实践路径，帮助零售企业与服务商找到可复制的增长模型。

数字化零售：机会在眼前，“鱼刺”却卡在喉咙里

数字化零售已经成为零售企业增长的必选项，而不再只是“形象工程”。从春节档到日常运营，线下商超、连锁便利店、电商平台都在依赖数字化零售去承接流量、提升转化和优化供应链。

以某零售技术平台的大数据为例，从年初到 1 月中旬，酒水整体搜索量环比提升约 48%，生鲜销售同比增长超过 30%。这些数据背后，是消费回暖带来的巨大客流，也是数字化零售在选品、补货、营销和履约上的压力测试。

表面看，数字化零售已经深入供应链优化、全渠道零售、会员运营、营销自动化等各个环节；但对很多零售企业来说，系统买了、项目上了，结果却像“鱼刺”一样卡在增长的关键位置：
钱花出去了，体验没提升多少，业务也没见真正“好干”。

看不见的“刺”：中小企业在数字化零售中的真实困境

“惠生活”案例：典型中小连锁的数字化零售困局

以某二线城市的中小连锁超市“惠生活”为例，它在多年扩张后明显感到传统经营模式遇到营收天花板，于是决心通过数字化零售提升效率和增长空间，主动引进了一套看上去“功能完备”的解决方案。

然而，落地过程中遇到了几个典型问题：

• IT 基础薄弱，难以支撑复杂系统

• 员工数字技能不足，系统使用率极低

• 方案高度标准化，却没有针对门店运营场景做定制

• 实施费用和运维成本，远超“惠生活”的预算承受能力

最终，数字化零售项目跑通了流程，却没有跑通业务——冗余功能一大堆，真正的痛点反而被掩盖。

这不是个案，而是很多中小零售企业的共性：
要做数字化零售，但预算有限、组织能力有限、数据基础有限，结果很容易陷入“系统到位、效果缺位”的尴尬局面。

数字化零售现状：解决方案很多，“对症”的很少

市场上，围绕数字化零售已经形成了一条完整的技术与服务生态：

• 在营销与私域运营环节，各类 SaaS 服务商提供小程序商城、会员系统、营销自动化工具，帮助品牌做精细化运营。

• 在 CRM 领域，系统厂商通过线索管理、销售过程管理、售后管理等功能，支撑客群分层、自动化触达和客户生命周期管理。

• 在企业协同管理方面，OA、CDP、COP 等零售中台快速兴起，试图用数据中台和业务中台支撑数字化零售的全链路运转。

看上去，数字化零售的“工具问题”已经不大。但 IDC 的一项调研指出，企业数字化转型中，只有大约 40%–50% 的投入最终能转化为清晰可见的商业成果。这意味着，至少一半的数字化投资，并没有直接体现为效率提升或利润改善。

在零售行业，情况更加典型：
硬件侧，网络设备、POS、自助终端、RFID 等占据了很大预算；软件侧，ERP、供应链系统、CRM、会员系统、零售中台也在持续投入。数字化零售看似“全栈”，但真正对齐业务增长的方案并不多。

数字化零售为何“无法复制”：行业复杂性决定了没有万能方案

多业态、多地域、多场景：数字化零售的天然复杂度

零售行业本身就极其复杂，数字化零售要解决的是一个高度多样化的系统问题：

• 业态多元：服饰、家电、生鲜、商超、便利店、购物中心等，每一种场景的运营逻辑都不一样；

• 地域差异：不同城市甚至同一城市不同商圈的人群结构、客单价和消费偏好都存在明显差异；

• 全渠道零售：线下门店、电商平台、自有 APP、小程序、社交电商，需要统一用户视角和业务流程；

• 体验要求提高：消费者期待个性化推荐、即时履约和一致的服务体验。

在这样的环境下，数字化零售如果还试图用“一套标准方案打天下”，几乎注定会失效。

数字化零售的基础设施：投入大、维护难

典型的数字化零售基础设施包括：

• POS 系统、自助结账、电子价签、智能货架

• RFID 标签和读写器、摄像头、物联网设备

• 移动支付终端、会员识别终端

• 与之配套的 ERP、CRM、WMS、TMS、BI 等软件系统

这些硬件与系统一旦铺开，就意味着持续的维护成本与升级难度。对很多零售企业而言，数字化零售不是“上一次项目”，而是长期工程，需要持续的预算和组织能力。

人货场与供应链：数字化零售的底层难题

人：会员运营难在“精准”和“克制”

数字化零售的一个关键目标，是通过数据洞察用户，实现分层运营和个性化触达。但现实中，经常出现：

• 会员数据分散在多个系统中，无法统一视图

• 线下会员线上化困难，识别链路不完整

• 各渠道各自营销，导致“骚扰式”推送和大数据杀熟争议

数字化零售要实现“人”的精细化管理，既要追求转化效果，也要克制过度打扰，兼顾隐私保护和长期信任，这对企业的数据能力和运营能力是极大挑战。

货：供应链复杂，数字化零售渗透路径漫长

在数字化零售背后，是更加复杂的零售供应链：

• 多供应商、多品类、多温层的复杂协同

• 订单处理、仓储管理、干线与支线物流的动态平衡

• 需求预测与补货策略的持续调整

对数字化零售来说，真正的难点不在前端“买了个系统”，而在于：
能否把供应商管理、WMS、TMS、需求预测工具、实时库存监控等系统串起来，在全链路上形成可视、可控、可优化的数字化供应链。

场：新“人货场”逻辑难以落地

理论上的数字化零售人货场模型，是要根据消费者行为数据实时调整商品结构、货架布局和场景陈列。现实中，很多企业存在：

• BI 系统报表众多，但缺乏真正可执行的洞察

• 门店执行力有限，难以支撑“每周调整场景、按客群动态配置货架”

• 数据采集不完整，导致模型建不准、策略落不实

结果是，数字化零售在人货场上的价值被低估，企业只能停留在“看报表”，却很难做到“按报表调整现场”。

数据支撑：数字化零售投入与产出的结构矛盾

从行业研究来看，零售企业在数字化零售上的投入结构，大致呈现出以下特点（以某研究机构的统计为例）：

在数字化零售的整体投资中，硬件和基础系统占比高，意味着转型一开始就需要大量资本支出。而如果缺乏清晰的业务路径与评价体系，企业很容易在“会上系统，不会算账”的困境中徘徊。

标杆案例：用数字化零售拔掉“鱼刺”的可能路径

星巴克的做法：从会员到供应链的全链路数字化零售

以某全球咖啡连锁品牌为例，它在多个国家和地区拥有数万家门店。面对不同城市、不同商圈的消费习惯，这家企业通过数字化零售构建了一套可以复制、但不机械复制的增长模型。

核心做法包括：

• 通过会员 App 与“积分+权益”机制，沉淀用户数据，打通线上点单、到店自取和外卖等场景；

• 利用数字化零售系统分析不同城市、时段和人群的消费数据，动态调整产品组合和门店陈列；

• 在供应链侧通过系统化需求预测、原料补货和库存监控，降低缺货和损耗；

• 借助智能 POS 和移动终端，提高点单效率，让店员有更多精力与顾客互动。

数字化零售在这里，不再只是“搭建线上渠道”，而是重塑了从用户触点、产品设计到供应链运作的整条链路。

对服务商与零售企业的建议：数字化零售需要“通用能力 + 特异方案”

为了让数字化零售不再成为“鱼刺”，而是成为“肌肉”，零售企业与服务商都需要调整思路。

对零售企业：三件必须想清楚的事

• 明确数字化零售的优先场景：是先解决库存、供应链，还是先提升会员运营和客单价？

• 建立数字化零售的评估指标：不仅看系统是否上线，更要看周转率、复购率、履约时效等指标是否改善；

• 接受“分阶段建设”的现实：不要一次性买一个“巨大平台”，而是围绕业务阶段逐步扩展能力。

对数字化服务商：从“卖系统”到“共创方案”

数字化零售服务商要做的，不只是提供标准产品，而是：

1. 深入理解行业与业态差异

   • 服饰、生鲜、商超、便利店，对数字化零售的诉求完全不同；

   • 需要从场景出发，而不是从功能清单出发。

2. 提供模块化、可组合的数字化零售方案

   • 核心能力做成“模块积木”；

   • 让不同规模、不同阶段的零售企业可以按需选配。

3. 强调“以结果为导向”的交付模式

   • 不止交付系统，更要交付包含人货场、流程与组织在内的落地方案；

   • 用业务指标来衡量数字化零售项目成败。

结语：数字化零售不是“做不做”的问题，而是“怎么做”的问题

对中国零售行业来说，数字化零售已经从“可选项”变成“生存线”。消费者的购物方式、渠道偏好和体验期待都已经发生结构性变化：
不少调研显示，线上、线下以及线上线下融合消费已经成为绝大多数人群的常态选择。

在这样的背景下，如果零售企业无法通过数字化零售打通线上线下、打通人货场、打通供应链，就很难在新一轮竞争中留下自己的位置。

数字化零售真正要解决的，不是“我要不要上系统”，而是：

• 我如何用数字化零售承接真实业务？

• 我如何用数字化零售拉动长期增长？

• 我如何在行业复杂性中，找到适合自己的那条路径？

对零售企业和服务商而言，数字化零售是一场长期战。但只要真正回到业务本质，从具体场景出发，从数据走向行动，从工具走向机制，这根卡在行业喉咙里的“鱼刺”，是有机会被拔出来的。