简要说明：

  • 为什么重要:孤立的 data 是一种代价高昂的拖累：领导者认为它有损于日常决策，而分散的 data 则会造成损失 每年 $3.1 万亿美元, 正如 零售媒体 向着 到 2026 年达到 $1,400 亿美元.合作是释放价值的唯一途径。.
  • 它的工作原理:data 在零售商和业界之间的成功合作有两大支柱： 流畅的系统集成 和 强大的 data-管理规则 (通常在隐私安全的无尘室中执行）。没有这些，断开的工具、低信任度和混乱的 data 使协作停留在一档。.
  • 它能提供什么:现实世界的试点已经显示出了上升空间：Cdiscount 和美泰获得了 +600 % ROAS，家乐福链接驱动了 +18 % 收入 马格南，以及 ADEO 切割产品-data 错误 35 %, 随着零售人工智能市场的发展，人工智能有望扩大这些胜利的规模。 到 2030 年达到 $400 亿美元.

打破孤岛：为什么共享 data 是零售业的下一个竞争优势？

零售业正在经历一场大变革，因为 客户期望更高，竞争加剧, 企业力求 更聪明地工作. Data 因此，使用 data 和技术来指导决策至关重要。要取得成功，零售商不仅要 管理好自己的 data 但也 与整个价值链上的合作伙伴密切合作. 影响显而易见:

  • 更准确的需求和供应规划:共享销售和库存 data 有助于使供应与实际需求保持一致，减少库存过剩和缺货。.
  • 加快存货周转:凭借对产品性能的可视性，CPG 公司可以优化分类和补货，帮助零售商在货架上保留正确的商品。.
  • 更精确的定位:定价竞争力的远见和洞察力可帮助消费类商品的零售管理团队制定有针对性的战略，同时强化零售业的定位。.
  • 减少销售损失:空空如也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，保持库存畅通。.
  • 减少浪费，提高利润:避免库存过剩可以节省仓储费用，防止资金占用。这对可持续发展也是一种胜利。.
  • 更多由购物者驱动的创新和品类增长:通过了解不同零售商的购物者行为，CPG 可以调整其营销和创新战略，从而更精确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 data 支持高级分析和人工智能模型，可自动进行预测、个性化报价和简化操作。.

问题出在哪里？data 的大部分仍被锁定在单独的系统中。哈佛商业评论》的一项调查发现 84 % 的管理人员感受到 data 各自为政的负面影响 而 Salesforce 的《2024 年连接性报告》显示 81 % 的 IT 领导者表示，这些孤岛正在减缓数字化转型的步伐. IDC 估计，碎片化 data 每年从全球经济中流失 $3.1 万亿美元。, 当务之急很明显：除非零售商能够以隐私安全的方式连接忠诚度、供应链、媒体和供应商 datasets，否则他们将继续把收入和客户信任抛在脑后。.

纵观零售业，Data 协作到底是什么？

许多机构从 data 提供商（如 Neogrid 和 Nielsen）那里获取关键市场 data 信息，使用的是 一对一 data 共享协议, 这是公司之间的正式合同，规定了交换 data 的条款、原因和条件。.

然而，一种新的形式出现了： 行业和零售商之间共享 data，无需交换或复制, 但实际上使用的是一种安全的无尘室技术，可以在安全的环境中进行直接互动。.

无尘室是一种安全、符合隐私标准的环境，在这里，双方或多方可以分析组合的 data 数据集，而不会暴露任何原始数据或个人身份信息 data. .它们作为中立、受管理的空间，允许联合规划、测量和激活--在保密和合规的前提下促进合作。.

与传统的一对一 data 合同相比，这种新模式更有利于零售商和行业，因为它 无需管理多个一次性协议，减少摩擦、法律开销和设置时间 合作伙伴进行合作。.

示例 1: 一家零售商和一家休闲食品制造商 生产商可将其 first-party data 和销售 data 安全地结合在一起，并从另一侧进行活动曝光。. 不共享原始数据 data, 他们 洞察 比如哪些 audience 对店内促销和在线促销的反应最好，或者何时推送交叉销售优惠。. 双方都将获得: 品牌促进销售并提高其 targeting 的精度, 而 零售商增强了媒体服务并将洞察力货币化.

示例 2: 零售商 股份 近实时 data 缺货和周转率、, 给供应商 能见度 迅速调整其生产和物流. .不需要原始的 data，只需要在正确的时间进行正确的更新。因此, 让客户找到他们想要的东西, 零售商避免销售损失, 和 供应商更有效地运作.

Data Provider for Retailer

Secure Data Environment for Retailer

当零售商和合作伙伴真正共享 data 时会发生什么？

在当今的零售环境中，data 协作已从一个 "可有可无 "的概念转变为一个 "必须 "的概念。 必备, 尤其是在 市场营销. .与品牌和市场平台等可信赖的合作伙伴分享洞察力，可使零售商更好地了解 客户行为, 交付 个性化体验, 并解锁新的 收入机会. .随着零售媒体的兴起，data 协作已成为提高效率和盈利的强大引擎。.

全球零售媒体市场 预计将达到 到 2026 年达到 $1,400 亿美元. .它的有效性源于将零售商宝贵的 first-party 购物者 data 与激活工具相结合，使品牌能够在最佳时机和最合适的平台上锁定理想的 audience 购物者。但是，这一切都离不开合作：零售商和品牌必须在 data 共享、激活和衡量方面保持一致，才能取得成效。以下是零售商如何从 data 营销合作中获益的几个例子：

这些例子表明，实施良好的 data 共享所带来的价值不仅限于营销业绩。它能在整个生态系统中建立更紧密的协作，提高行动速度，并打开新的增长之门。但是，尽管好处显而易见，许多零售商仍然难以在团队和合作伙伴中推广这些工作。.

这是因为，要释放共享 data 的全部价值，取决于两个关键因素： 互操作性和治理. .系统之间必须无缝集成，共享的 data 必须干净、一致、管理完善。没有这个基础，即使是最先进的零售媒体战略也无法充分发挥其潜力。.

从各自为政到协同合作：零售商如何将共享 data 转化为共享增长

尽管共享 data 有明显的好处，但许多零售商仍在努力使他们的系统与 data 协同工作。. 互操作性, 系统交换和使用共享 data 的能力往往是信息孤岛的缺失环节。.

但连接系统只是等式的一部分。对于 共用 data 要真正有用，它 必须干净、一致、值得信赖. .这就是 data governance 来了。将治理视为共享 data 的规则手册。它规定了 data 的结构、所有权归谁、如何访问以及如何保证安全。有了坚实的基础，才能更快、更可靠地提出见解。.

治理还有助于确定 所有权清晰, 这对于扩大供应商、技术合作伙伴和市场生态系统之间的合作至关重要。但是，当涉及到敏感的客户或营销活动时 data，隐私和安全就显得至关重要。这就是 无尘室 的作用。它可确保 data 得到保护，同时实现联合规划、活动激活和测量。.

Simplified Clean Room Architecture

一个 全球运动品牌 利用这种设置解决了一个共同的难题： 了解推动跨媒体渠道转化的实际因素. .传统的跟踪方法是不够的。通过利用 无尘室 至 安全地结合活动和转换 data, 他们发现了真正有效的方法，并优化了跨地区的支出。这是一个有力的例子，说明互操作性、治理和隐私可以共同推动更好的业务成果。但要将其付诸实践并非易事。那么，企业如何才能将这些原则转化为行动呢？

架设桥梁：让 Data 协作发挥作用

扩展 data 协作在纸面上听起来不错，但实施起来却给零售商带来了巨大的挑战。以下是企业如何开始应对这些挑战的方法：

  • 业务、系统和团队脱节： 市场营销、供应链和销售通常各自为政，很难全面了解运营情况。当外部合作伙伴使用不同的工具和格式时，这种复杂性就会进一步增加。为了解决这个问题，企业应该投资 共享的 data 型号, 跨职能团队, 和 集成工具 他们使用共同的语言来缩小差距和统一目标。.
  • 在竞争环境中缺乏信任： 即使合作可以带来更好的结果，公司对于共享 data 也自然会持谨慎态度。GDPR 等隐私法规要求企业谨慎行事，但同时也增加了法律和技术障碍，导致进程放缓。. 安全环境 如 data 无尘室和 明确的治理政策 帮助合作伙伴在不泄露敏感信息的情况下开展合作。.
  • data 质量差，标准不统一： 不一致的格式、过时的信息和缺乏明确的标准会造成混乱和效率低下。当团队无法信任他们的 data 时，决策就会变得缓慢，甚至更糟，会出现信息错误。零售商应首先定义 内部标准 和 从源头清洁 data. .共享的 data 类别和商定的模式使合并分析更加顺利和可靠。.
  • 速赢的压力： 随着传播 data 和复杂性的增加，许多计划在得到广泛采用之前就已经失去了力量。通过从 最可行产品（MVP） 在解决实际业务问题的过程中，团队可以快速证明价值，并在整个组织内形成动力。.

通过建立坚实的基础，由 治理 和 安全的共享环境, 因此，零售商可以获得看得见、摸得着的收益。当这些努力与以下方面相结合时，其影响将成倍增长 先进技术.

塑造 Data 协作未来的人工智能技术

"(《世界人权宣言》) 全球 artificial intelligence 零售市场 预计将以 2025 年至 2030 年的复合年增长率 (CAGR) 为 23.0%，到 2030 年达到 407.4 亿 TP46T 美元. .人工智能（AI）、生成式人工智能（GenAI）和代理式人工智能（Agentic AI）不再只是流行语，它们是实现更智能、更快速、更安全的 data 协作的强大推动力。对于零售商来说，这些技术提供了简化运营、释放跨团队洞察力和促进有效合作的新方法。从自动执行重复性任务到生成内容和做出实时决策，先进的人工智能工具正在帮助企业克服 data 共享的历史障碍。.

如何利用人工智能的一个很好的例子是 ADEO 集团, ADEO 是 Leroy Merlin 的母公司。面对来自多个供应商的杂乱、不一致的产品 data，ADEO 使用人工智能来解决这些问题，并取得了令人印象深刻的成果：

  • 63% 的产品精度超过 96%, 利用人工智能对 3,600 个类别和 85,000 个属性的产品 data 进行分类和丰富，将零散的供应商信息转化为可靠的真实来源。.
  • 35% 减少产品信息中的错误, 从而减少人工校正，加快供应商、中央团队和数字渠道之间的协调。.
  • 加快内部采用, 这要归功于一个聪明的 MVP 方法，它帮助团队接受新工具，并专注于更具战略性的工作。.
  • 有形的商业价值, 通过改进协作、加强供应商协调以及更可靠的 data 推动更快、更好的决策。.

另一个例子来自巴西，雀巢公司在那里开发了 一个名为 SISO 的人工智能平台 (卖进卖出），以支持 与大型食品零售商合作. .通过人工智能和 data 科学将卖出和卖出 data 联系起来，雀巢实现了 更好地预测需求, 物流优化, 和 库存量最多减少 35%. .这说明了人工智能如何实现更快、更安全、更有效的大规模协作。.

这种模式的特别之处在于它的可扩展性。一旦基础打好，有了良好的 治理, 可互操作的系统 和 值得信赖的 data, 人工智能技术可以通过以下方式扩大合作伙伴之间的合作 自动化工作流程, 活动监测, 或 使用共享 data 的产品建议.

将人工智能融入合作战略的零售商将获得 运行更顺畅, 更快的反应, 和 更明智的决策, 使 data 共享 集体增长的动力。.

超越一对一：打造未来零售 Data 生态系统

归根结底，零售商和供应商之间通过孤立的合同或人工共享进行一对一的 data 交换是一种有限的模式，往往会导致效率低下，使双方错失良机。真正的价值在于建立互联的生态系统，通过无尘室等协作平台，让高质量的 data 安全、大规模地流动起来。这种模式能带来一系列好处：

  • 隐私优先共享:确保敏感信息得到保护，并有明确的管理和控制。.
  • 可扩展性:只需一次连接，即可实现与多个合作伙伴的协作，而无需逐一重复集成。.
  • 更快、更明智的决策:共同的洞察力带来更精确的 targeting、更好的库存管理和动态定价。.
  • 商业上升空间:零售商可以负责任地将 data 货币化，通过媒体和分析开辟新的收入来源。.
  • 加强伙伴关系:零售商和供应商从交易关系转变为战略关系，共同建立长期价值。.

这不仅仅是为了把 data 做得更好：关于 塑造未来 零售生态系统的运作和发展方式。将 data 协作视为核心能力而不仅仅是一个项目的零售商，将在人工智能日益推动和以客户为中心的环境中处于领先地位。.

参考资料