简而言之：

  • 为何重要：数据孤岛是巨大的负担：领导者们深信，数据孤岛会阻碍日常决策，而分散的数据每年造成3.1万亿美元的损失，与此同时，零售媒体支出预计将在2026年前达到1400亿美元。协作是释放这一价值的唯一途径。
  • 成功之道：零售商与行业间数据协作的成功基于两大支柱：顺畅的系统集成和严格的数据治理规则（通常在符合隐私保护要求的“数据隔离环境”中实施）。若缺少这两点，工具割裂、信任不足和数据混乱将导致协作停滞不前。
  • 成效： 实际试点项目已展现出显著成效：Cdiscount & Cdiscount与美泰（Mattel）实现了600%的广告投资回报率（ROAS），家乐福Links为Magnum带来了18%的营收增长，ADEO将产品数据错误率降低了35%。随着零售人工智能市场预计到2030年将达到400亿美元规模，人工智能有望进一步扩大这些成功案例的覆盖范围。

打破信息孤岛：共享数据为何将成为零售业的下一个竞争优势

随着消费者期望不断提升、竞争日益激烈以及企业寻求更智能的运营方式，零售业正经历着重大变革。数据已成为零售商了解消费者需求、管理库存、优化供应链并提供合适产品的核心支柱，因此利用数据和技术来指导决策至关重要。要取得成功，零售商不仅必须妥善管理自身数据，还需与价值链上的合作伙伴紧密协作。其影响显而易见：

  • 更精准的供需规划：共享销售和库存数据有助于使供应与实际需求相匹配，从而减少库存积压和缺货情况。
  • 加快库存周转：通过掌握产品表现情况，快速消费品公司能够优化商品组合和补货策略，帮助零售商确保货架上始终陈列着合适的商品。
  • 更精准的定位：对定价竞争力的洞察和见解有助于消费品公司的零售管理团队制定针对性策略，同时强化零售商的定位。
  • 减少销售损失：空荡荡的货架会让顾客感到沮丧。当供应商实时看到缺货情况时，他们就能更快地做出反应，确保库存持续供应。
  • 减少浪费，提升利润率：避免库存积压既能节省仓储成本，又能防止资金被占用。这对可持续发展也大有裨益。
  • 更多以消费者为导向的创新与品类增长：通过了解消费者在不同零售商处的行为，消费品公司能够量身定制营销和创新策略，从而更精准地影响研发和品类管理。
  • 在各个层面做出更明智的决策：可靠的数据为高级分析和人工智能模型提供支持，从而实现预测自动化、个性化推荐以及运营流程优化。

问题何在？这些数据大多仍被锁定在各自独立的系统中。哈佛商业评论的一项调查发现， 84%的高管认为数据孤岛 ，而Salesforce的《2024年互联性报告》则显示 81%的IT负责人表示，这些数据孤岛正在拖慢数字化转型的步伐。 再加上IDC的估算，即数据碎片化每年给全球经济造成3.1万亿美元的损失，其紧迫性不言而喻：除非零售商能够以符合隐私保护的方式连接忠诚度、供应链、媒体和供应商数据集，否则他们将继续错失收入和客户信任。

从零售业的角度来看，数据协作究竟是什么？

许多组织通过一对一的数据共享协议从数据提供商（例如 Neogrid 和尼尔森）获取关键市场数据。这些协议是企业间签订的正式合同，其中明确规定了数据交换的条款、理由和条件。

然而，一种新的模式应运而生：行业与零售商之间在无需交换或复制数据的情况下进行数据共享，而是通过一种安全的“洁净室”技术，在安全的环境中实现直接交互。

“清洁室”是一种安全且符合隐私保护要求的环境，两个或多个参与方可在其中分析合并后的数据集，同时不会泄露任何原始数据或个人身份信息。它们作为受监管的中立空间，支持联合规划、评估和实施，在保障机密性和合规性的同时促进协作。

与传统的一对一数据合同相比，这一新模式对零售商和行业都更为有利，因为它消除了管理多份一次性协议的必要性，减少了合作过程中的摩擦、法律成本以及合作伙伴开展协作所需的准备时间。

示例 1：一家零售商与一家快消品零食生产商将各自first-party 和销售数据，以及营销活动曝光数据进行安全整合。在不共享原始数据的情况下，双方得以发现诸如哪些受众对店内促销与线上促销的反应更佳，以及何时推送交叉销售优惠等洞察。双方均将从中获益：品牌方可提升销售额并提高受众定位的精准度，而零售商则能优化其媒体服务并实现洞察变现。

示例 2：某零售商分享关于缺货和周转率的近实时数据，使供应商能够充分掌握情况，从而迅速调整生产和物流计划。无需原始数据，只需在恰当的时机提供恰当的更新。结果是，顾客能买到想要的商品，零售商避免了销售损失，而供应商的运营效率也得到了提升。

零售商的数据提供商

面向零售商的安全数据环境

当零售商和合作伙伴真正共享数据时，会发生什么？

在当今的零售环境中，数据协作已从“锦上添花”转变为“不可或缺”，尤其是在营销领域。与品牌和电商平台等值得信赖的合作伙伴共享洞察，能帮助零售商更好地理解客户行为、提供个性化体验，并开拓新的营收机会。随着零售媒体的兴起，数据协作已成为提升运营效率和实现商业变现的强大引擎。

预计到2026年，全球零售媒体市场规模将达到1400亿美元。其成效源于将零售商宝贵first-party 数据与营销激活工具相结合，从而使品牌能够在最佳时机、通过最合适的平台精准触达目标受众。但若缺乏协作，这一切都将难以实现：零售商和品牌必须在数据共享、营销激活及效果衡量方面达成共识，才能取得成效。 以下是零售商如何通过营销数据协作获益的几个案例：

这些案例表明，实施得当的数据共享所能带来的价值远不止于提升营销绩效。它能促进整个生态系统内的紧密协作，加快行动速度，并为增长开辟新的途径。但尽管优势显而易见，许多零售商在将这些举措推广至各个团队和合作伙伴时仍面临困难。

这是因为要充分释放共享数据的价值，必须具备两个关键要素：互操作性和治理。系统之间必须无缝集成，而共享的数据必须干净、一致且管理得当。如果没有这一基础，即便是最先进的零售媒体策略也无法充分发挥其潜力。

从孤岛到协同：零售商如何将共享数据转化为共同增长

尽管数据共享的优势显而易见，但许多零售商仍难以实现系统与数据的无缝协作。互操作性——即系统交换和使用共享数据的能力——往往是缺失的一环，导致信息被困在各自的孤岛之中。

但系统互联只是其中的一部分。共享数据要想真正发挥作用，必须确保其数据质量高、一致且可靠。这正是数据治理发挥作用之处。不妨将治理视为共享数据的“规则手册”。它明确了数据的结构、所有权归属、访问方式以及安全保障措施。当这一基础牢固时，洞察力的生成速度将更快，可靠性也将更高。

治理还有助于明确责任归属，这对在不断扩大的供应商、技术合作伙伴和市场平台生态系统中扩展协作至关重要。但一旦涉及敏感的客户或营销活动数据，隐私和安全便是不可妥协的。正因如此， “清洁室” 便发挥了关键作用。它既能确保数据安全无虞，又能支持联合策划、营销活动执行及效果评估。

简化的洁净室架构

一 某全球体育品牌 利用这一方案解决了常见难题：厘清不同媒体渠道中真正推动转化的因素。传统追踪方法已显不足。通过利用“数据隔离室”安全整合营销活动与转化数据，他们发现了真正有效的策略，并据此优化了各区域的广告投放预算。这有力地证明了互操作性、数据治理与隐私保护如何协同作用，从而推动更佳的业务成果。但将这一理念付诸实践并非易事。 那么，企业该如何将这些原则付诸实践呢？

搭建桥梁：推动数据协作

虽然扩大数据协作在理论上听起来很美好，但对零售商而言，实际实施却面临着重大挑战。以下是企业可以采取的应对措施：

  • 运营、系统和团队之间缺乏联动：市场营销、供应链和销售部门往往各自为政，导致难以全面掌握运营状况。当外部合作伙伴采用不同的工具和格式时，这种复杂性会进一步加剧。为解决这一问题，企业应投资于共享数据模型、跨职能团队以及能够使用共同语言的集成工具，以此弥合差距并统一目标。
  • 竞争环境中的信任缺失：企业对共享数据自然持谨慎态度，即使合作可能带来更好的结果。诸如《通用数据保护条例》（GDPR）等隐私法规要求企业保持这种谨慎，但同时也增加了法律和技术障碍，从而拖慢了合作进程。数据洁净室等安全环境以及明确的治理政策，有助于合作伙伴在不泄露敏感信息的情况下开展合作。
  • 数据质量低下且标准不一：格式不统一、信息过时以及缺乏明确标准，都会导致混乱和效率低下。当团队无法信赖其数据时，决策过程不仅会变得缓慢，甚至可能因信息错误而产生偏差。零售商应首先制定内部标准，并从源头开始清理数据。统一的数据分类和商定的数据模型，能使综合分析更加顺畅且可靠性大幅提升。
  • 迫于快速见效的压力：随着数据分散和复杂性日益增加，许多举措在尚未得到广泛采用之前便已失去动力。通过从解决实际业务问题的“最小可行产品”（MVP）入手，团队能够快速证明其价值，并在整个组织内形成势头。

通过建立坚实的基础，依托完善的治理机制和安全的共享环境，零售商能够获得切实且可衡量的收益。而当这些举措与先进技术相结合时，其影响将呈指数级增长。

人工智能技术正在塑造数据协作的未来

预计全球零售业人工智能市场将以 23.0%的复合年增长率（CAGR），到2030年将达到407.4亿美元。人工智能、生成式人工智能（GenAI）和代理式人工智能已不再仅仅是流行词汇，它们是实现更智能、更快速、更安全数据协作的强大推动力。对于零售商而言，这些技术提供了简化运营、跨团队挖掘洞察以及建立有效合作伙伴关系的新途径。从自动化重复性任务到生成内容并做出实时决策，先进的人工智能工具正帮助企业克服数据共享方面的历史性障碍。

关于如何利用人工智能的一个典型案例是 ADEO集团——勒罗伊·梅林（Leroy Merlin）的母公司。面对来自多家供应商的杂乱无章且不一致的产品数据，ADEO集团运用人工智能加以解决，取得了令人瞩目的成果：

  • 针对63%的产品，准确率超过96%；利用人工智能对涵盖3,600个类别和85,000个属性的产品数据进行分类和丰富，将分散的供应商信息转化为可靠的数据来源。
  • 产品信息错误减少35%，从而减少了人工更正，并促进了供应商、中央团队与数字渠道之间的协调效率。
  • 得益于明智的MVP策略，内部采用进程得以加速，这帮助团队顺利接纳了新工具，并能将精力集中在更具战略意义的工作上。
  • 切实的商业价值，包括更顺畅的协作、更紧密的供应商协同以及更可靠的数据，从而推动更快、更优的决策。

另一个例子来自巴西，雀巢公司在那里开发了 一个名为SISO （Sell-In Sell-Out），以支持与主要食品零售商的协作。通过利用人工智能和数据科学将进货（sell-in）与出货（sell-out）数据相连接，雀巢实现了更精准的需求预测和物流优化，并将缺货率降低了多达35%。这表明人工智能如何能够实现更大规模、更快速、更安全且更有效的协作。

该模型之所以特别强大，在于其可扩展性。一旦奠定了基础——包括完善的治理机制、互操作性强的系统以及可信的数据——人工智能技术便能利用共享数据，通过自动化工作流程、活动监控或产品推荐等方式，在合作伙伴之间实现协作的规模化。

将人工智能融入协作战略的零售商，将实现更顺畅的运营、更快速的响应以及更明智的决策，从而使数据共享成为推动共同发展的引擎。

超越一对一：构建未来的零售数据生态系统

归根结底，仅依赖零售商与供应商之间通过孤立的合同或手动共享进行一对一的数据交换，是一种局限性很强的模式，往往会导致双方效率低下并错失良机。真正的价值在于构建互联的生态系统，让高质量的数据能够通过“清洁室”等协作平台，以安全且大规模的方式进行流动。这种模式带来了一系列好处：

  • 以隐私为先的共享：确保敏感信息得到保护，并建立明确的管理和控制机制。
  • 可扩展性：只需一次连接即可实现与多个合作伙伴的协作，无需逐一重复集成。
  • 更快、更明智的决策：共享洞察有助于实现更精准的定位、更优化的库存管理以及动态定价。
  • 商业机遇：零售商可以负责任地利用数据创造价值，通过媒体和数据分析开拓新的收入来源。
  • 更紧密的合作关系：零售商与供应商正从单纯的交易关系转向战略合作关系，共同创造长期价值。

这不仅仅关乎如何更好地利用数据，更关乎塑造零售生态系统未来的发展与运营模式。那些将数据协作视为核心能力——而非仅仅是一个项目——的零售商，将在这个日益由人工智能驱动且以客户为中心的行业格局中占据领先地位。

参考文献