中國零售業者業，在經歷展店即是獲利、經營標準化等階段后，營收增長進入緩步期，零售企業經營壓力增大。 面對嚴峻的經營環境，中國連鎖經營協會主辦的第十五屆中國連鎖業會議近日在四川成都召開。

包括英特爾， 可口可樂，華瑞萬家，銀泰百貨，大連三洋在內的眾多零售業領袖熱烈討論了在電商與大數據環境下，零售行業經理人們如何更加精準、有效率的做出決策、使企業獲利極大化。

在大會上，世界最大的專攻云端商業技術的軟件公司APT(Applied Predictive Technologies)亞太區副總裁李展宏進行了主題演講，介紹了如何運用“實驗學習”找出致勝零售策略，獲得在場眾多企業領導人熱烈回應。

李展宏表示，領先的連鎖零售業每天有無數的決策需要決斷，大至上億元的店鋪裝潢整修、小至數百萬元的新品推出與促銷計劃…等，由于連鎖業態店鋪眾多的特性，走錯一步往往造成莫大的營業損失。

許多大型的亞洲零售企業都有著極豐富的數據資源，但最關鍵的問題，還是如何駕馭大數據，使其發揮出最大的功效。迄今為止，仍有大量的亞洲零售企業在使用絕對業績或年增長率等指標來衡量各家門店或各種新舉措的表現，這些數據固然無可厚非，但它們提供的信息并不全面。比如，因為城郊發展速率的不同，位于城區的門店可能會與位于郊區的門店相比有不同的年增長率，如果在所有門店同時推行一項計劃，獲得的效果可能也會受到不同影響。

李展宏說，世界領先的零售企業在推廣某項新舉措前，通常都會先在小部分門店進行實驗，有些企業甚至每年要進行成百上千個實驗。這樣可以避免錯誤決策帶來的不必要損失，也可以更快地找到最有效的措施。許多亞洲的零售企業還沒有完全形成這樣的實驗文化。僅僅分析各種絕對業績或增長率是不夠的，為了解每項舉措帶來的真正差異，企業必須進行精心設計的實驗，再利用大量的數據比較實驗組與對照組的真實差距，從而得出最正確的答案。

他說，APT所做的就是用它獨特的實驗學習（Test and Learn）的概念，不單是數據分析，是以真正的實驗幫助客戶降低決策風險，最大化投資回報率。 目前，美國超過20%的零售業數據已通過APT來處理。APT的“實驗學習”和“購物籃分析師”等產品套餐已幫助全球眾多領先企業，如沃爾瑪、麥當勞、希爾頓和全家便利店等，在多個重要領域進行關鍵決策。（張婧）

來源：中國日報網