希疆認為，《零售新科學》一書對目前中國零售企業(yè)而言相當“落地”，有非常直接的指導和借鑒意義。高峻峻教授也就本書的內容，結合中國零售數(shù)據(jù)智能創(chuàng)新實踐，與希疆討論了其對目前零售業(yè)發(fā)展的理解與建議。

希疆：高教授，沃頓商學院Fisher教授和哈佛商學院拉曼教授合著的這本《零售新科學》是相當?shù)亍奥涞亍?。請您談談這本書的前后緣由，為什么會想到翻譯引入這本書？

高峻峻：本書的主要作者Marshall Fisher教授在美國乃至國際上都是一個非常著名的零售供應鏈教授和專家，他也曾經是美國工程院院士、管理科學學會（INFORMS）會長，他對如何從“數(shù)據(jù)”、“科學”的角度來提升零售運營和決策效率有著非常深刻的認識，也有著豐富的幫企業(yè)開展數(shù)據(jù)驅動決策的實戰(zhàn)經驗，他本人也是一家4R零售咨詢公司的聯(lián)合創(chuàng)始人，時尚品行業(yè)很多經典的供應鏈理念和方法都源自于他，他在《哈佛商業(yè)評論》上有多篇被企業(yè)界廣為流傳的文章，特別是當時那篇《零售新科學》的文章就特別有名。

我自碩博連讀起就與Marshall Fisher教授的研究方向接近，后來工作中也是做這一領域的咨詢和各類模型算法的應用研究，當了解到Marshall Fisher教授已經將他這么多年在該領域的成果深度總結和凝練到這本書中的時候，我就萌生了翻譯此書的想法。一次會議上與Marshall Fisher教授進行了深度交流后，因為研究領域跟他接近，加上他對于中國零售行業(yè)的濃厚興趣（當時他正在寫1號店的案例），他就邀請我于2011年去沃頓商學院訪學了。我發(fā)現(xiàn)在美國各類會議上認識的和私下拜訪的企業(yè)家們都很熟知Marshall Fisher教授，我當時很驚嘆于美國的產學研可以融合到這樣的深度，就更加期待著把他深邃的零售供應鏈思想和務實的實踐經驗引入中國的零售界了，其實本書的翻譯初稿早在2012年就完成了，但因為我也一直忙于企業(yè)項目、沒有時間進行校對，就束之高閣了。我一直在期待著中國零售創(chuàng)新有一天能夠走在全球前列，之所以在七年后強逼著自己利用一些零星時間完成了本書的最后翻譯校對工作，也是希望在新零售蓬勃發(fā)展且爭論最為激烈的時候，就“如何迎接零售行業(yè)這一轉型升級的重要周期？”“如何對商品的生產、流通與銷售諸多環(huán)節(jié)進行創(chuàng)新改造？”等問題給正在變革中的零售企業(yè)帶來一些數(shù)字化決策領域的應用啟發(fā)，期待中國的零售創(chuàng)新真正成為全球零售創(chuàng)新的領跑者。

希疆：《零售新科學》這本書的編排科學合理，請您談談這本書的大概脈絡和主要內容是什么？

高峻峻：本書為大家提供了認知顧客需求和開展商品計劃（品類規(guī)劃）以及庫存計劃（首單、追單、倉補）的方法論，講述了如何實現(xiàn)從直覺驅動向數(shù)據(jù)驅動的決策方式的轉型，如同那些優(yōu)秀零售商的零售智慧一樣，這一方法來之不易且值得大家信賴。本書認為完成這種轉型后，零售商們的庫存會周轉得更快，折扣商品會大大減少，會更科學地決定該賣什么商品以及應該如何定價、下單、補貨。也就是說零售商會更賺錢。

本書也很明確的指出，零售企業(yè)的成功關鍵是在吸引顧客的無序過程和賺取利潤的有序過程中達到平衡，本書指出的零售新科學方法適用于企業(yè)發(fā)展到一定階段的時候，即步入賺取利潤的有序階段的時候。通俗地說，就是這些企業(yè)已經在一片商業(yè)混戰(zhàn)中生存下來了，急需在下一步經營大力發(fā)展之前去考慮如何實現(xiàn)系統(tǒng)性的有序過程（真正的具備大商品的整體控盤能力），否則熬過了生存危機也會敗在管理危機上。所以，數(shù)據(jù)驅動決策型零售的目標，是在不破壞吸引顧客的創(chuàng)造力的前提下，將數(shù)據(jù)分析付諸實踐、使零售決策更加睿智。

希疆：非常認同，零售業(yè)的盈利關鍵就在于暢銷品缺貨與滯銷品庫存的問題。

高峻峻：本書總共分為9章，第1章從投資角度告訴企業(yè)家們，庫存的智能管理與市值評估之間有著強相關的關系，你會看到美國零售企業(yè)在資本市場能否被認可很大程度取決于這些企業(yè)在數(shù)據(jù)驅動決策上做了多少切實的投入，而不是傳統(tǒng)的自動化配送中心和智能工廠。第2章和第3章是本書中唯一稍微包含了一些技術性描述的章節(jié)，講述了品類規(guī)劃、降價管理和單店寬度和深度以及庫存科學性的計算方法，并提供了豐富的案例，包括連鎖便利店和連鎖輪胎零售商實施本地化品類規(guī)劃的（千店千面）案例，服裝企業(yè)是如何基于生命周期計劃開展首單、追單和倉補決策的案例。

第4-6章其實是強調了數(shù)據(jù)驅動決策的三個關鍵前提，供應鏈、協(xié)同水平和店鋪執(zhí)行，我個人理解，拋開這三點的現(xiàn)實約束就直接談數(shù)據(jù)能帶來的效益其實是“大忽悠”，這三點也不是做到極致就是最好的，而是找到適合自己企業(yè)定位的供應鏈、協(xié)同機制和店鋪執(zhí)行能力。指出零售商必須界定清楚企業(yè)的顧客最看重的到底是什么。如果顧客想要的是類似塔吉特（Target）賣的平價產品，而你貨架上的是諾德斯特龍（Nordstrom）百貨店的高價商品，那么多高的現(xiàn)貨率都不會幫你贏得顧客。

希疆：模糊的正確比精準的錯誤更重要?！盃I銷靠無序，賺錢靠有序”，我對書中這句話印象深刻。

高峻峻：第7-8章是對企業(yè)的CIO和企業(yè)家們說的，內部組織落地數(shù)據(jù)驅動決策時應該考慮的因素，我個人理解就是：國外企業(yè)在推動這項變革時各種失敗和各種阻力也一定很多，那么作者就詳細的闡述了怎么看待這件事情，如何推動這件事情。

第7章介紹了有些新技術其實就是會有從一個“量變”的過程，不要指望這項技術馬上帶來什么效果，書中舉例的是RFID，我個人覺得當前國內的“智慧門店“也是屬于這種情況，企業(yè)家往往會把”大數(shù)據(jù)“和”智慧門店“所帶來的價值放大化，包括”AI人工智能“也是如此，就會以為會很快走向”人貨場“匹配，忽視了這些都非常需要企業(yè)的數(shù)據(jù)基礎和流程基礎，但也不能因為這些技術見效慢就不去嘗試，因為一個組織吸收一項技術都是有學習成本的，該踩的坑并不會少多少、組織和人員所需要的學習時間、協(xié)同時間也不會短多少；所以，第8章展開去說數(shù)據(jù)驅動決策型零售所需的不僅僅是數(shù)學公式，正確的組織架構和強有力的執(zhí)行計劃也是實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動決策型零售的基礎。不能孤注一擲地認為，新的軟件包以及一些數(shù)據(jù)科學家就可以拯救你的公司。你必須先明確自己究竟想要什么以及應該如何實現(xiàn)你所要的，最終才有可能真正實現(xiàn)你的目標。

通過上述介紹大家可以看到，目前國內在零售領域，這種具有體系性和落地指導性的書籍其實并不是很常見的。本書的另一個主要內容和特色是不僅僅從企業(yè)管理人員而且也從實際操作人員的視角出發(fā)如何讓數(shù)據(jù)來幫助自己日常的工作決策，不僅僅有零售企業(yè)的數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略，同時還有關于數(shù)據(jù)的業(yè)務操作，并且最為難能可貴的是本書雖然從科學的角度闡述零售企業(yè)的大數(shù)據(jù)應用和決策模式，但并不拘泥于企業(yè)決策模式的改變僅僅歸功于技術之上，而是從企業(yè)的現(xiàn)實出發(fā)，對于人員、文化、思維方式、組織架構、運營流程在零售企業(yè)朝著科學決策模式發(fā)展過程中所起到的重要作用以及所面臨的風險、障礙、困難都做了詳細的描述。

希疆：第一章談到庫存水平會直接影響到現(xiàn)金流，進而影響公司價值和股價。但是關于庫存周轉率與很多因素有關，比如服務水平、行業(yè)特點，作者提出了一個新的指標“修正的庫存周轉率”，將資本密度、加價倍率、銷售意外納入考量，請問這樣一個新的指標是不是更加合理？國內企業(yè)似乎對此還不重視。

高峻峻：第一章聚焦在如何前瞻性地評判上市公司的市值和股價這一問題上。正如我前面介紹的，國內之前更加強調偏“硬性“的指標去看待一家上市公司，例如公司的營收增長率、在供應鏈上的投入、在物流上的投入等等，現(xiàn)在雖然開始強調一些偏”軟性“的指標，例如庫存周轉、供應鏈管理模式和供應鏈管理等，但基本也都是通過行業(yè)研究和企業(yè)實地訪談去開展的，會受到企業(yè)自身提煉總結是否足夠系統(tǒng)和科學的影響，本書指出國外投資者已經開始建立自己的專業(yè)體系來對零售企業(yè)進行更專業(yè)更有系統(tǒng)性評估了，例如書中所說的”修正的庫存周轉率“，通過這個指標來預測庫存表現(xiàn)，進而預測企業(yè)的營收、現(xiàn)金流乃至每股收益的變化。

其實現(xiàn)實中零售企業(yè)的業(yè)績目標編制基礎也是銷售計劃和商品計劃，當然也會考慮行業(yè)走勢和所定位人群趨勢偏好，然后通過庫存規(guī)劃和供應鏈資源規(guī)劃來支撐業(yè)績目標的實現(xiàn)，最終形成商品財務計劃和現(xiàn)金流預測，甚至會設立專門的供應鏈財務人員來對供應鏈成本和銷售成本進行預算和核算。但由于企業(yè)一般對投資者不會開放太多實際信息，年報季報的財務信息又是滯后的，聰明的投資者就會通過關注庫存增長率、企業(yè)營收增長率、同店增長率以及庫存報廢等信息，來預判企業(yè)的營收增長是來自于庫存增長還是開店增長，亦或是提價，還是真正的良性長期增長。

由于年報會披露庫存周轉率這一指標，而且不同行業(yè)不同企業(yè)的庫存周轉又不具備可比性，所以本書作者提出了“修正庫存周轉率“的概念以比較同一行業(yè)的不同企業(yè)，加價率也可以理解為毛利率，低毛利零售商的庫存周轉高一些是正常的；資本密度其實就是我們前面提到的在IT上和數(shù)據(jù)驅動決策上的投入，特別是在商品運營和商品決策上的投入，投入越高意味著這家公司的商品控盤能力越強，支撐經營的商品管理水平越高，出現(xiàn)財務風險的幾率就會越小。最后的銷售意外指數(shù)是指企業(yè)財務預測的精準度，或者說業(yè)績達標的歷史表現(xiàn)怎么樣，是總不達標，還是總超額完成，亦或是小幅超額或小幅不達標，這個指數(shù)與管理層決策偏好、企業(yè)銷售運營模式和整體管理水平都有關系。

本書新提出的“修正庫存周轉率“與三個指標之間的關系的科學性是經過投資者數(shù)據(jù)驗證的，這三個指標從投資者視角是可以比較好的解釋企業(yè)接下來一段時間的庫存周轉率的表現(xiàn)的。我所了解的部分國內投資人現(xiàn)在也在規(guī)劃對所投資企業(yè)進行全面賦能，其中的重點就在數(shù)據(jù)驅動決策這個領域，投資人現(xiàn)在也日益清楚的認識到：不幫助自己投資的企業(yè)提升這方面的能力，自己的投資回報就岌岌可危了。而如前所述，國外二級市場的領先投資公司甚至開始了每月派出大量的員工，抽樣走訪近50家店鋪，并在每一家門店，評估同類產品的庫存水平和折扣水平了。

希疆：企業(yè)增長很重要，但是穩(wěn)定性更重要，比如存貨周轉，應收賬款周轉等指標。在第二章商品規(guī)劃里，作者提出“千店千面”正被零售店越來越多采納，其中主要的原則是：給予門店進行部分授權，總部對主推商品進行集中化規(guī)劃，門店進行部分品類的本地化決策。請問這種方法在實踐中效果怎么樣？有什么難點？

高峻峻：是的，“千店千面”是這本書的一個重要提法，其本質還是零售的起點就是滿足不同的消費者在不同的場景中的不同需求，聚焦在“需求”上面，而不是傳統(tǒng)的千篇一律的商品、層次不窮的促銷手段、大量的渠道門店等等。當然”千店千面”具體實施起來肯定不容易，特別像在中國這樣的幅員遼闊、差異巨大的國家，溫度帶、店鋪等級、消費水平和偏好的差異等都會給這一做法帶來巨大挑戰(zhàn)，但這也是零售行業(yè)朝著精細化管理方向努力的一個必然方向，我們也看到中國的一些零售企業(yè)在朝著這個方向發(fā)展，最終達到的目的還是合適的商品在合適的時間進入到合適的店鋪以合適的價格和促銷方式銷售給合適的消費者。“千店千面”想要成功需要下面幾個前提，其實也是實施的難點：

• 總部對于商品、門店的掌控力要強：即企業(yè)的大腦，“總參謀部”具體到服裝企業(yè)就是“大商品管理”的體系和要健全，其實就是整體的資源計劃、調配和優(yōu)化的意識要建立；

• 總部大腦強大的意識有了后，其對數(shù)據(jù)的掌控、分析和應用的能力、工具、流程也有相應的建立起來，這樣總部強大才能有堅實的基礎；

• 門店的授權要清晰：總部的計劃和決策能力強大后，門店作為執(zhí)行端，要對計劃實行的實際情況進行反饋和溝通，及時讓總部知道一些最新的動態(tài)和誤差，真正的形成數(shù)據(jù)閉環(huán)。

這些要實施好，其實能力、工具、流程的建立是一方面，更重要的是人的意識、習慣以及各塊利益的打破，例如分公司/經銷商和總部對于“貨權”的利益矛盾問題，當然總部強大的最終目的其實還是要賦能給各個職能部門、經銷商和分公司。

希疆：非常同意，總部要有強大的計劃，組織能力，授權和賦能要結合起來。簡單放權適得其反，書里面對店群聚類也很有指導意義，簡單按照城市級別和渠道差異劃分遠遠不夠，科學的方法是根據(jù)歷史銷售數(shù)據(jù)，按照商品組合銷售差異來分類，可能會有十個以上都分類，比現(xiàn)在按照百貨、購物中心、街邊店劃分更準確。

在品類規(guī)劃中，“與識別有潛力的SKU且增加其庫存相比，大部分零售商更擅長識別和剔除滯銷的SKU”，為什么正確選擇潛力商品這么難？

高峻峻：識別和剔除滯銷的SKU畢竟是基于已經發(fā)生的事情，會有很多數(shù)據(jù)和事實的支持，但我想強調的是畢竟中國市場巨大，在某個門店或者區(qū)域滯銷的SKU可能在其他門店或者區(qū)域中是暢銷款，也有可能今天滯銷但明天由于某種事件就可能變成暢銷，還有的零售商會人為的制定一些促銷策略，甚至通過流量引導的方法讓滯銷商品再次變成暢銷，總之對于滯銷品不能一概而論，需要排除未上架因素、上架位置不佳因素和生命周期還未到旺銷期等因素，其實也是需要一個體系性的思維（包括地域、時間、事件、活動、定價等因素）來綜合考慮的。

正確選擇潛力商品的難點主要是消費人群定位不清晰，導致行業(yè)趨勢、品類趨勢的一些大數(shù)據(jù)很難為企業(yè)真正所用，而小數(shù)據(jù)（企業(yè)內部ERP和CRM數(shù)據(jù)）分析時單純看是否好賣，也有可能排名第五的SKU其實是真正的暢銷款，要觀察暢銷品“暢銷的背后“到底動因是什么？是因為庫存多導購拼命推、鋪貨率高、毛利高使得市場推廣力度大、促銷活動參與力度大、還是上市周數(shù)到了這個品類旺銷點，否則很容易造成品類結構不合理，或追單追回來卻不熱賣了，有時候是短期銷售目標保住了，但未來銷售增長乏力，有時候是追回一堆庫存，所以，企業(yè)很需要建立大商品的概念，將研發(fā)的商品定位、商品企劃、商品計劃整合起來形成流程閉環(huán)和數(shù)據(jù)閉環(huán)，不斷去校準消費人群定位，評估面向消費人群的正確的潛力商品。

希疆：非常棒，如果不仔細分析，深入了解，錯殺的商品會很多。在第三章產品生命周期管理中談到了最優(yōu)訂貨策略問題。對于買手而言，最痛苦的就是如何提升訂貨的精準度，每個SKU應該訂多少。本書給出了四種方式的比較，其中提出了一種基于咖馬需求的風險對沖模型。這是不是目前最好的訂貨模型？

高峻峻：這個問題其實是個模型評估問題。首先需要對于模型的理解達成共識，模型其實是數(shù)據(jù)和算法在業(yè)務場景中經過運用找到的有效可泛化推廣的規(guī)律和方法，有些數(shù)據(jù)公司將模型偷換概念為機器學習算法不僅僅是誤導，更可怕的是弱化了數(shù)據(jù)和商品標簽、店鋪標簽在模型形成過程中的重要作用，就像人臉識別中所用到的神經網(wǎng)絡算法幾十年前就有了，但為什么近些年突飛猛進的在各個行業(yè)應用，就是因為有一批科學家不厭其煩的花了五六年時間不斷積累打了人臉標記的數(shù)據(jù)庫，最終才形成了人臉識別模型，才有比較好的商用效果。

對模型的定義理解一致的情況下才是模型評估，好的模型的第一個評估條件一定是規(guī)避結構性風險，就是模型不能今天在華東區(qū)用了2個月還不錯，放到華南區(qū)就不行了，也不能這2個月還可以，到了第3個月突然失靈了，這對于企業(yè)是很可怕的風險。第二個評估條件一般是與現(xiàn)狀或某種最簡單規(guī)則的比較，兩者比較而言誰的效果好一些，單純把模型吹上天的做法我也見過很多，說自己的模型有多好我個人觀點意義不大，模型是需要緊密結合業(yè)務場景的，只要對業(yè)務有幫助就可以越迭代越好。

現(xiàn)實中還有一種很常見的情況是企業(yè)希望知道模型的應用效果，這個在本書后面章節(jié)也顯示了，如何量化模型的價值，這是推動模型運用的一種好方法。所以，問題中提出的四種訂貨策略是不是最后一種最優(yōu)，其實根據(jù)剛剛所言，第一種策略是將買手對產品的預測進行平均、第二種策略是將買手預測平均后再上調10%，這兩種策略就是我們模型評估時的第二個條件，只要第三種策略中的簡單模型和第四種策略中的概率模型都比這兩種現(xiàn)狀好，就說明模型可以應用。

希疆：數(shù)據(jù)的標準化、規(guī)范化是基礎。

高峻峻：沒錯，只不過一開始運用模型的時候不建議馬上進行復雜的模型優(yōu)化，先把簡單模型用起來，讓所有用戶都理解模型背后的邏輯更為重要，信任才敢使用，黑箱子尤其在國內并不適用，也不利于推廣。當簡單模型使用了一段時間之后，業(yè)務人員信任模型了，企業(yè)效益也看到了比原來好，這時候可以開始逐步往稍微復雜一點的模型切換了，所有復雜模型對數(shù)據(jù)和流程的要求都很高，一開始就用復雜模型盡管運算精度高，但失敗風險也很高。

希疆：非常同意，先把簡單的模型應用好。了解透測背后的商業(yè)邏輯，再進一步即可。一二三四策略其實還是“術”層面的進階。關于補貨策略，書中介紹了缺貨的損失非常大，缺貨1%造成的銷售損失是大于1%的。但是零售商常?；煜皫齑娆F(xiàn)貨率”和“銷售滿足率”，請問這兩個指標有何不同？

高峻峻：的確，缺貨是零售業(yè)的一個“殺手”，由于缺貨所帶來的銷售損失有可能高達20%以上。但有庫存并不意味著你一定有銷售，因為你的庫存有可能不是消費者想要的，這時候你的庫存現(xiàn)貨率雖然高但賣不動，其實對于銷售沒有任何的好處。而真正賣得好的商品，庫存往往又不足，到時銷售滿足率很低。所以庫存和銷售要在一起看，不能孤立的來計算。

希疆：準確的是每個SKU的銷售滿足率，特別是服裝這樣毛利率高的行業(yè)，缺貨損失更大。在季末，零售商通常會通過降價進行清倉，請問合理的產品退市策略應該是怎么樣的？

高峻峻：季末清庫存其實是個無奈之舉，季末積壓大量庫存的話其實就意味中季前的計劃準備和季中的計劃執(zhí)行沒有做到位，因此季末的清庫存既要降到最低，又要有序做好這一不可避免的常規(guī)工作，特別是不能影響下一季的新品銷售。

建議在季前就針對不同品類明確銷售季不同階段的售罄率目標，在季中嚴格監(jiān)控目標達成情況，及時對于未達成品類中的滯銷品進行銷售實驗（如調整陳列、限時特價）、或提早參加活動、或轉移到奧萊店和工廠店以及電商上進行售賣，嚴格達成各個階段的售罄率目標，這樣最后季末清庫存這一段時間的壓力就會減輕很多，可以將最后季末這一段清庫存壓力傳遞給單店去解決，相當于清庫存之前的各個階段總部商品已經進行了全面梳理和解決，同時對于商品下架時間有明確的要求，只有經過企劃同意的款式才能進行延續(xù)到下一季繼續(xù)售賣。目前企業(yè)要么之前管控不力，要么新老品并存，老品清倉嚴重影響新品陳列和售賣，甚至惡性循環(huán)到新品不打折也不怎么賣的地步。

當然上述流程中為了達成各階段售罄目標也離不開暢平滯判定和對滯銷品的定價模型的不斷優(yōu)化，需要不斷計算出各個階段的最優(yōu)折扣，確定某個階段降價帶來的銷售增長，使剩余庫存的收益或利潤最大化，找到合適的降價時間點和降價幅度（書中的收益最大化價格決策模型），而不是都等到季末清倉，那時候滯銷品一旦與追單回來的暢銷品競爭，一樣是賣不出去的。

希疆：嗯嗯，一般情況季中30%的折扣效果比季末50%折扣效果要好，說到底還是商品企劃的問題，要對進行商品全生命周期的計劃和管理執(zhí)行。在第四章柔性供應鏈策略中，作者舉了很多案例，包括松下運動自行車、日本W(wǎng)orld時尚集團和Zara的案例，您認為零售商打造柔性供應鏈的關鍵點是什么？

高峻峻：我個人觀點是不論什么模式的供應鏈，其實本質就是需求和供應的精準匹配，這就要求：需求要把握的準，供應要反應的快，而且這個快是“準確”的快，這樣才能把需求和供應真正的協(xié)同和匹配起來。我們群內之前也對于快反供應鏈爭論很激烈，事實上從需求視角看，很可能快反供應鏈和精益供應鏈企業(yè)都是需要的，而且企業(yè)需要同時具備管理這兩條供應鏈的綜合能力，并能將供應鏈與前端的企劃和商品計劃有效銜接和協(xié)同起來。

我們也看到在實踐中只重視一個環(huán)節(jié)，例如一味的強調供應鏈反應快，但這種快并不準，并不是以消費者需求為出發(fā)點，而且快到一定極致，還能再快嗎？如同減肥，無限制的減下去就不健康了。所以柔性供應鏈的的關鍵點其實有幾個，第一還是要重視需求管理，通過需求來引導供應鏈，供應鏈不能再獨自閉門造車，第二要重視需求和供應的協(xié)同，這也是本章推崇的CPFR的原因，即前端和后端在數(shù)據(jù)、流程、工具上及時的協(xié)同和共享，并且形成一套機制，第三每家公司的產品都不盡相同，供應鏈的模式也未必完全一致，ZARA有基于基礎款的供應鏈體系，也有基于時尚款的供應鏈體系，適合自己的才是最好的，第四柔性供應鏈的推拉結合點，每家公司、產品都會有自己不同的結合點，這需要具體情況具體分析。

希疆：我完全同意。供應鏈其實是“供需鏈”一定要與需求鏈精準匹配起來。沒有計劃的快反就是混水摸魚，成本太高效果也不好。關于第五章“目標協(xié)同”，對我的啟發(fā)最大。我認為對零售企業(yè)是最重要的，也是最簡單實用的就是-如何通過激勵促進協(xié)同運營，包括企業(yè)內部各部門之間，以及產業(yè)鏈上下游之間的緊密協(xié)同。關于這方面，您有什么感受？

高峻峻：第五章其實是供應鏈管理這個領域之所以出現(xiàn)的兩大根源之一（協(xié)同）：一個根源是企業(yè)需要一個統(tǒng)一的“大腦“也就是“計劃體系”，所以，我們看到外企的供應鏈部門包含了主數(shù)據(jù)管理、訂單管理、需求計劃和供應計劃，而目前時尚品行業(yè)對供應鏈的理解還局限在供應商和外包工廠的管理。另一個根源就是協(xié)同這個事情到底誰來做，于是乎S&OP（產銷協(xié)同）、IBP（商業(yè)集成計劃）和CPFR（協(xié)同計劃、預測和補給）都成為了供應鏈領域一直落地到操作手冊Level的應用體系，在國外分別由一家咨詢公司和一個行業(yè)協(xié)會到處進行企業(yè)級的廣泛推廣，操作手冊里有全套的現(xiàn)狀評估、流程設計和崗位責任要求。

問題中提到的如何通過激勵促進協(xié)同運營，包括企業(yè)內部各部門之間，以及產業(yè)鏈上下游之間的緊密協(xié)同對于零售企業(yè)非常重要。我感受比較深刻的是激勵機制的設計，例如之前TOC推廣至經銷商時出現(xiàn)的各類數(shù)據(jù)造假和季末大量退貨問題其實就是激勵機制設計問題，不深刻理解運營、不了解各方的目標是很難設計出好的激勵機制來的。

舉個其他行業(yè)例子大家就理解了，例如S&OP（產銷協(xié)同）流程很多企業(yè)都有甚至于老大也很重視也有系統(tǒng)支持，但就是做的不好，而霍尼韋爾為什么做得好，因為他將S&OP（產銷協(xié)同）與人才晉升機制、培訓機制掛鉤，新收購的企業(yè)老總和銷售副總都需要S&OP（產銷協(xié)同）考試合格，而且組建了一個審計小組到各個分公司去檢查S&OP（產銷協(xié)同）落地情況，參加各個分公司的S&OP（產銷協(xié)同）決策會議，抽查大家需求計劃和供應計劃數(shù)字做出來的過程和考慮的因素、假設條件并進行打分，以鼓勵大家不斷創(chuàng)新并切實落地，每個月分數(shù)進行全球排名。而書中舉的零售例子我們可以看到，往往就是總部一個戰(zhàn)略，但門店有自己的目標，物流有自己的目標，供應鏈有自己的目標，設計了協(xié)同機制但沒有激勵好大家進行目標協(xié)同。

希疆：S&OP是需要高層支持參與的，國內企業(yè)確實不夠重視協(xié)同機制的落地問題，這個流程其實也是數(shù)據(jù)驅動決策轉型的基礎工作，協(xié)同的目的還是為了促進整體觀，系統(tǒng)觀，激勵機制的合理設計從這一點出發(fā)。

關于第六章“門店執(zhí)行”的研究結果也非常有意思，作者發(fā)現(xiàn)影響門店績效的TOP3要素是員工工資、學歷和現(xiàn)貨率。這樣的情況在中國也是類似嗎？是不是一家導購工資高學歷高的門店，銷售額真的會超過同行？

高峻峻：當然具體情況要具體分析，盲目的去學習日本或者美國的零售業(yè)肯定是不行的，因為國情、階層、地域、受教育程度等都有很大的不同。例如日本零售店的員工的在一個企業(yè)工作的年限遠高于其他國家，而美國零售業(yè)的從業(yè)員工的受教育程度則遠高于其他國家，而且書中舉的例子因為是家電和3C數(shù)碼零售行業(yè)，對服裝業(yè)也未必完全適用。

在中國零售業(yè)，給店員高工資只是促進員工賣力的一個手段，而真正充分發(fā)揮員工潛力則是依賴一整套體系，如永輝門店的合伙人制度、海底撈的分成制度，這樣才能夠真正激發(fā)員工的潛能，特別是像在中國人員流動性巨大的一個國家。但在中國的優(yōu)衣庫、ZARA的門店海歸、碩士文憑的的店長也很普遍，雖然他們店大，數(shù)量不多，但這也說明了一個趨勢。至于現(xiàn)貨率，不論在哪，缺貨率永遠是個“殺手”，門店永遠不會希望缺貨，但同時庫存問題也有一部分是他們造成的。

希疆：如何激發(fā)基層員工的自主性，創(chuàng)造性，而不僅僅是執(zhí)行總部的要求。特別現(xiàn)在90后都非常有個性。關于第七章“技術風險”，主要討論了IT實施與業(yè)務融合的問題，和國內企業(yè)面臨的情況類似。那么對于國內零售企業(yè)，面對新技術，應該采取什么樣的態(tài)度或策略是比較科學合理的？

高峻峻：我個人感覺中國企業(yè)其實對于新技術和新思想的擁抱程度還是比較高的，都想來嘗試一下，但畢竟受制于經驗、知識等也走了不少彎路，浪費了不少資源，下面也是我的一些建議：

• 要有個整體的新零售IT技術發(fā)展的整體規(guī)劃和架構，不能只做局部改善，避免頭疼醫(yī)頭腳先把企業(yè)內部“小數(shù)據(jù)”利用起來，其實就是改善現(xiàn)有數(shù)據(jù)質量，開始以智能決策為目標“養(yǎng)數(shù)據(jù)”

• 特別注意新技術和業(yè)務的結合，即技術為業(yè)務所服務，那些脫離業(yè)務場景的新技術不管說的多么好，能給企業(yè)帶來的收益是不顯著的

• 大部分企業(yè)其實很難有自己獨立的數(shù)據(jù)部門或者自己獨立開發(fā)軟件，要善于借助外部的力量，像7-11和優(yōu)衣庫那樣善于與外部公司建立長期戰(zhàn)略合作關系，共同推進企業(yè)的數(shù)字化轉型。

希疆：最后一章“全公司實施”，作者討論了實施策略問題，非常貼近實際。那么您認為，國內要成為數(shù)據(jù)驅動型的零售企業(yè)，需要做哪些準備工作？如何做到?

高峻峻：

1. 一把手領導的意識轉變：領導要認識到數(shù)據(jù)驅動決策的價值和方向，并且要做好持續(xù)投入的準備，這塊的投入在國外也都是比ERP、CRM和WMS這類執(zhí)行層面的系統(tǒng)更為昂貴的；設定好系統(tǒng)的階段實施目標，例如阿迪達斯在中國和全球推廣計劃類系統(tǒng)的時候，第一年甚至目標就是非常明確的:“正確錄入計劃所需數(shù)據(jù)“并數(shù)據(jù)共享，也就是哪些部門哪些人該錄入什么數(shù)據(jù)，成為第一年超級清晰的目標，這也就是告訴全體員工，這個事情是要不計代價的切實落地的，不是試試看，也不是馬上就要見效益。

2. 組織變革要先行、至少同步：目前這一波新零售的趨勢很明顯，組織不變革，內部各職能如果還是有厚厚的部門墻和本位主義，這件事情做不好，這也是優(yōu)衣庫為什么從大的組織功能上來講就兩條線，一條是計劃線，一條是執(zhí)行線（所有營運、店鋪、供應鏈執(zhí)行都在執(zhí)行線里），此外，IT角色也要發(fā)生很大變化，既要與業(yè)務完全交融，又要有頂層IT規(guī)劃； 

3. 員工的數(shù)據(jù)驅動決策的正確意識要樹立：組織只有變革，員工才會意識到企業(yè)高層的決心，與此同時，還需要多開展一些培訓，讓員工從自己單一工作內容和工作范圍中跳出來進行系統(tǒng)性思考。員工因為業(yè)務出身，腦子中的業(yè)務場景很多，但對于數(shù)據(jù)分析的技術和工具知之甚少，因此很難同時也沒有動力把自己對于業(yè)務精深的理解和數(shù)據(jù)分析做緊密的結合，轉化為數(shù)據(jù)分析和決策所需要的種種要求，而技術團隊和數(shù)據(jù)決策團隊如果也剛好是不熟悉業(yè)務場景的純算法人員，就會陷入很孤立且無法深入理解業(yè)務的狀態(tài)，只能自己獨立的學習、研究和探索，最終不能高效、快速的把自己所擅長的數(shù)據(jù)分析技術和業(yè)務結合并產生出對業(yè)務帶來價值。

4. 全公司的實施策略要有至少2年的規(guī)劃，外企一般都會做三年規(guī)劃：國內之前比較強調速效，其實任何項目想快速取勝，樹立信心和威望從大原則上來看沒有錯，但到底是做迭代演進還是做單點突破就是完全不同的實施策略了，我個人比較贊同迭代演進，畢竟99%以上企業(yè)的數(shù)字化決策都處在從0到1的階段（從Excel表到系統(tǒng)），相當于從數(shù)據(jù)基礎、決策邏輯和決策流程上都是要同步推進的，如果單點做，一方面整個體系還沒有從公司層面由上至下的貫通過一次，另一方面就是效益短期內也不會很顯著，很可能等完整系統(tǒng)上線后，單點的情況已經發(fā)生了非常多的變化，之前單點上的很多投入都需要重新修正，費時費力。

5. 建立基于該項目實施的人才選拔機制：這類項目其實指向著企業(yè)未來人才儲備的重要方向，企業(yè)非常需要能同時理解業(yè)務、理解IT、理解邏輯，并具備由此進行商業(yè)判斷的人才，而不再需要之前那種擅長執(zhí)行、擅長表格數(shù)據(jù)處理的人才了，而且會逐步需要這些人才在依據(jù)對系統(tǒng)了解的基礎上，不斷深入銷售一線，學會查看各類分析報告，反過來還能對系統(tǒng)邏輯改善提出需求，這類數(shù)據(jù)驅動決策項目正是企業(yè)選拔人才的好機會。

希疆：最后，我想和高教授討論一下，目前國內零售業(yè)在數(shù)據(jù)驅動方面的現(xiàn)狀是什么？存在哪些問題？您有什么建議？

高峻峻：我可以對應著上述五點總結一下現(xiàn)狀和我的建議：

部分企業(yè)家因為對新技術特別是數(shù)據(jù)驅動決策類技術不熟悉，在制定戰(zhàn)略時可能重點不夠集中和突出這一塊，導致中層開展這塊工作時也始終不聚焦，或者中層干脆就做一個單點，反正少做少錯，之前零售企業(yè)極速擴張對于數(shù)據(jù)的“內功”的投入不足，這無可厚非，但目前如果企業(yè)家還處在將信將疑的話非常不利于企業(yè)真正意義的數(shù)字化轉型，畢竟不在數(shù)據(jù)上投入就永遠不會看到價值，將掌控和挖掘數(shù)據(jù)的能力發(fā)展為企業(yè)自身的核心競爭力的時代已經來臨，錯過這一波趨勢，像書中提到的，企業(yè)對技術細節(jié)的理解時間、對技術和業(yè)務的整合時間，這些時間都是省不下來的，我贊同迭代但不贊同步伐過小；另外，有時候一把手雖然重視這個項目，但投入資源的力度很小，不想對組織架構有改變，也沒有考慮可能的人才引進重點，導致企業(yè)方的項目組人員構成相對決策等級不高，很難完全領會高層的意思，也無法真正推進項目落地和管理變革，或進展緩慢，方向不斷走偏、不斷調整。我因為個人一直在做這個領域的研發(fā)工作，很清楚這個系統(tǒng)背后的投入，這類系統(tǒng)開發(fā)所需的人才智力水平更高也意味著薪資更高，一個ERP實施顧問和一個決策類系統(tǒng)的顧問薪資差別肯定要差很多，開發(fā)人員則更要兼具傳統(tǒng)執(zhí)行系統(tǒng)的經驗和互聯(lián)網(wǎng)公司大數(shù)據(jù)架構的開發(fā)經驗，人才薪資都是與互聯(lián)網(wǎng)公司比肩的，如果過于便宜反而要警覺背后可能存在的問題，如服務團隊的人才配置、業(yè)務經驗水準、系統(tǒng)架構能力、財務風險，甚至于企業(yè)自身的數(shù)據(jù)風險；

IT角色和組織變革方面，準備好的企業(yè)很少，大商品也就是企劃、商品計劃和商品運營、一直到供應鏈之間的協(xié)同流程準備的并不充分，在這樣的現(xiàn)狀下，非常需要一把手需要直接推動各部門的協(xié)同，當然也已經有企業(yè)很前瞻的成立了商品供應鏈部門，類似優(yōu)衣庫這樣直接把整個計劃線全面整合到一個大部門里了。同時，IT部門其實需要多個人分別去跟多個決策模塊的上線，同時IT部門還要依據(jù)決策要求迅速組織對傳統(tǒng)IT系統(tǒng)的改造，當前中臺說法很流行，但歸根結底還是一句話，該執(zhí)行系統(tǒng)做的事情要有序做到位，該計劃系統(tǒng)做的也要循序漸進的做起來，兩者之間只不過需要數(shù)據(jù)獲取、處理、計算、傳遞的中間層來快速校驗數(shù)據(jù)、計算數(shù)據(jù)、分發(fā)數(shù)據(jù)，從而提高決策層系統(tǒng)的運算性能，這中間除了技術問題，更多是管理問題，業(yè)務層面到底是如何使用現(xiàn)有執(zhí)行層系統(tǒng)的，中間哪些必要數(shù)據(jù)未記錄，哪些數(shù)據(jù)不及時，哪些數(shù)據(jù)不準確甚至有造假；我們現(xiàn)在碰到的比較多的問題是執(zhí)行層系統(tǒng)不想改，一些數(shù)據(jù)想要計劃層系統(tǒng)這邊去修改，最后計劃和執(zhí)行系統(tǒng)的數(shù)據(jù)又會對不上了；企業(yè)的中臺提供商的顧問對于決策層要做的事情并不理解，反過來也很難理解為什么要對數(shù)據(jù)做這樣那樣的處理，也很少對執(zhí)行層系統(tǒng)提出真正有利于商品決策的統(tǒng)一數(shù)據(jù)源、統(tǒng)一標簽的建議，其實看看最早SAP的HANA系統(tǒng)實施的具體情況就明白了。

目前存在高層、中層和基層員工的認知不統(tǒng)一的問題，中層和基層雖然會意識到企業(yè)高層的決心，但因為也是第一次做，會比較理想主義和完美主義，在開展工作時“迭代思維不足“，非常希望一步到位，與此同時，的確目前一些數(shù)據(jù)類公司的各類宣傳已經誤導了很多企業(yè)中層領導和基層員工，例如人工智能技術的運用，說得好像分分鐘就能智能化決策，各種復雜算法和邏輯一旦用上企業(yè)的商品運營就馬上能上一個臺階了，這使得中層和員工本身都因此而忽視了該推動的決策流程改變，一心只想讓系統(tǒng)按照自己的工作習慣去改，去適應自己的現(xiàn)狀，這會使得高層管理者下很大決心投入在做的系統(tǒng)投資打了水漂，因為按照這樣出來的系統(tǒng)最終能實現(xiàn)的也就是小范圍的工作效率提高（例如店店調撥），與高層設想的這類系統(tǒng)從根本上和體系上改造商品體系，增強企業(yè)的營收和利潤相去甚遠，小范圍的工作效率提高是不可能在營收和利潤帶來顯著性的質的飛躍的。

前面提到了做這件事情的前提最好是公司自身有2年左右的實施計劃，否則很容易出現(xiàn)短期目標未實現(xiàn)、或目標設定過高而導致的項目擱淺，例如最近的某多品牌女裝的大商品智能管理項目就擱淺了，最初過于理想，現(xiàn)在又過于現(xiàn)實，一直在理想和現(xiàn)實中搖擺，這個也是前面提到的到底是做迭代演進還是做單點突破的問題，我個人比較贊同迭代演進，畢竟99%以上企業(yè)的數(shù)字化決策都處在從0到1的階段（從Excel表到系統(tǒng)），相當于從數(shù)據(jù)基礎、決策邏輯和決策流程上都是要同步推進的，如果單點做，一方面整個體系還沒有從公司層面由上至下的貫通過一次，另一方面就是效益短期內也不會很顯著，只會有剛剛所說的某個部門的部分員工的工作效率提升，而未來推廣時該做的貫通、該改的流程、運算的邏輯、所需的數(shù)據(jù)基礎還是一樣不少的要推動一遍，而時間其實已經白白流失了，時間投入永遠比一個項目投入要值錢的。迭代演進的意思就是哪怕是臺桑塔納（電動車也行?。┫扰芷饋?，哪怕邏輯不復雜，哪怕業(yè)務場景不夠最全面，但最起碼高層充分重視了且達成共識了，內部組織和流程進行改造了，IT架構按照未來運算性能要求搭建起來了，各個執(zhí)行系統(tǒng)該修正的部分已經開始修正了，員工也養(yǎng)成了運用這類系統(tǒng)的工作習慣，那么數(shù)據(jù)基礎越來越好、流程越跑越順的時候，系統(tǒng)也不斷迭代升級（三年后一臺奔馳就形成了），這是從根本上省時間。單點做的事情就算做得好，但很可能等完整系統(tǒng)上線后，單點的情況已經發(fā)生了非常多的變化，之前單點上的很多投入都需要重新修正，費財費時費力。

數(shù)據(jù)決策型人才的匱乏也是制約零售企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)價值的主要障礙之一。這一塊甲方乙方其實都缺乏足夠的人才，之前的ERP顧問、BI顧問能轉型過來的比例以我的經驗是低于20%的，業(yè)務出身和咨詢顧問出身的又欠缺數(shù)據(jù)經驗和IT落地經驗，在這種情況下，只能甲乙雙方通力合作，基于一定程度的諒解和信任，共同通過項目來培養(yǎng)人才和選拔人才。該類人才是具有把數(shù)據(jù)轉化為零售企業(yè)決策所用信息的專業(yè)人士，他們是“跨界”的，不僅要有數(shù)學、統(tǒng)計學、人工智能領域的專業(yè)技能，更需要在零售商業(yè)領域如銷售、市場、企劃、商控、供應鏈等領域的專業(yè)知識，這樣才能夠把不同的學科給整合在一起。而零售企業(yè)現(xiàn)有的人才往往都是來自于單一背景，對于企業(yè)的業(yè)務很熟悉，但對于數(shù)據(jù)則意識不強；而單純數(shù)學背景的人才又對企業(yè)的業(yè)務熟悉程度不足，而且對于不少零售企業(yè)組建龐大的數(shù)據(jù)分析團隊、雇傭大量數(shù)據(jù)分析人才則又負擔重重，因此在初期使用外部第三方的專業(yè)力量也是比較現(xiàn)實的選擇。所以，我們看到7-11敢于不斷對其系統(tǒng)進行迭代，迄今為止系統(tǒng)已經進行了六次非常徹底的升級換代，都是因為有其人才儲備在那里，也有長期合作的外包公司在那里，優(yōu)衣庫常年找一大堆的軟件服務商按照自己的要求不斷提供服務，甚至也能提煉出優(yōu)衣庫的目標人群判斷規(guī)則給到大數(shù)據(jù)提供方，請他們按照優(yōu)衣庫的要求進行大數(shù)據(jù)支持也是這個原因。國內企業(yè)一樣也要尋找合適的乙方進行長期合作，國內除了阿里京東，很少有企業(yè)具備自己搭建這類產品研發(fā)團隊的可能。

最后還是想再次強調，零售企業(yè)雖然積攢的大量的原始數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)的質量還有待考證，也即是很多數(shù)據(jù)沒有按照數(shù)據(jù)分析的要求而設定搜集，數(shù)據(jù)在產生的過程中會有各種各樣的錯誤、紕漏、作假等現(xiàn)象，而數(shù)據(jù)的價值很大程度上取決模型所用數(shù)據(jù)的質量，即所謂的“垃圾進，垃圾出”。所以，數(shù)據(jù)的預處理也即是數(shù)據(jù)的合并、清理、轉換、簡化等步驟必不可少，而同時“養(yǎng)數(shù)據(jù)”的意識要樹立。針對數(shù)據(jù)有著名的兩個循環(huán)理論：一個循環(huán)是在怎么用數(shù)據(jù)，一個循環(huán)是怎樣養(yǎng)數(shù)據(jù)，怎么改善數(shù)據(jù)，兩個循環(huán)不斷的走動，不斷的進步，所以數(shù)據(jù)是養(yǎng)出來、練出來、整理出來的。這塊雖然這本書里提及的很少，但卻是國內企業(yè)最大的痛點。

希疆：是的，嘗試起來，先迭代再演化。我在思考，如此復雜的變革，每個企業(yè)都需要認真思考自己的現(xiàn)狀，從一個“杠桿點”去撬動。