建立全渠道库存

全渠道战略对库存管理的改变也是非常大的，我们称之为全渠道库存，其含义就是所有库存为所有顾客共享，即我们A店的店员可以去卖B店的商品。去年7月份我们去沃尔玛旧金山店，我的朋友买了一个Kindle，我也想买一个，可我要买的时候没货，这里的服务员把我拉过来，说我们隔壁的店还有，你要不要买？他们可以相互卖，他们把商店的库存连接起来了，而线上我们可以去卖门店的库存，为什么不可以？

建立全渠道顾客数据

实施运作全渠道时，一是选址，二是大数据，但在具体做的时候，选址和大数据这两件事没有谁先谁后的问题，应该是要同时的。大数据属于后台的力量，选址属于前台的工作。

当消费者在不同渠道间转换时，零售商需要使用数据进行xx定位，预测个体购买趋势的变化。

今天，对所有的零售商来说，要完成上述的这一点的话，大数据战略就非常关键。全渠道战略要真正落地，除了前端的地面门店、网店、移动商店、社交商店等各种渠道的布局和选址外，更重要的是要锻造我们的后台能力，在后台建立每个顾客的大数据，甚至每个消费社区、消费社群的大数据。

如果抢占黄金地段开店是第一战的话，第二战是什么？我认为就是大数据战。在大数据的背后就是“知我、懂我”，“知我”就是要把顾客的大数据消费基因图谱完整地描绘出来，进而才能据此为消费者提供需要的一对一的营销和个性化的商品推荐服务，也就是真正的“懂我”。

在顾客的大数据方面，有五类数据是值得我们去收集的：

一是个人特征的数据：顾客的基本属性数据，如身份证号、性别、年龄、所在城市、个人偏好，是价格敏感型、社交深度型还是时间敏感型的顾客，再如品类的品牌偏好、品牌的品类喜好等等；

二是未来需求数据：如订阅的品牌和品类、预定的商品清单、定制商品的个性化的数据、购物车数据，甚至拿到试衣间去的衣服的数据等都会成为未来需求的数据；

三是全渠道历史交易数据：包括地面店的POS数据、网店或移动店的订单数据、交易特征和交易习惯的数据、不同渠道不同品类的购物频率、购物的金额和毛利的贡献等等；

四是全渠道顾客购物动线数据：顾客在不同渠道“逛街”，我们都可以进行跟踪，并从中提取特征数据；

五是顾客个人社交数据：想象一下，你能够收集微博的公开的数据来进行分析，就一定可以“侦听”他们在谈什么话题。

目前的问题是，很多零售商的渠道没有融合，现在的大数据还是割裂的，存在于不同的渠道。目前的大数据还不是真正围绕每一个消费者收集的，在不同的渠道各自的数据还处在碎片化的状态中，还很难形成特定消费者的消费基因图谱。虽然完成这个基因图谱的描绘过程尽管感觉上很难，是一个日积月累的过程，但一旦你开始做了，数据的汇集会相当的迅速。最难的是观念的转变，如果有了这个观念，剩下的就都是技术的工作了......

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