塔吉特：数据驱动零售增长

Srikant M. Datar和Dina Gerdeman

美国塔吉特公司（Target）是一家大型品牌零售商，在零售业普遍遭受寒冬的情况下不仅得以幸存，甚至茁壮成长起来。其中的秘诀是什么？这可能要归因于对线上数据的重视，该公司一直在不断改进数据利用方法、深化数据挖掘。

20世纪90年代中期，塔吉特是折扣零售的超级巨星。该公司在与沃尔玛的竞争中，以专注于更为高档次但价格相对不高的时尚与生活领域，十余年来始终保持着两位数以上的增长。但在2008年美国金融危机爆发后，这一卓有成效的发展策略遭遇瓶颈，公司陷入苦苦挣扎的泥潭。

不过，塔吉特很快找到了走出来的路子。彼时，塔吉特拥有1800余家商店和一个相对较新的电子商务网站，后者存储有大量在线用户的数据信息——购买过的产品、浏览习惯、购物车内的商品，但公司尚未充分利用这些信息。在遭遇发展瓶颈后，该公司迅速调整策略，逐渐开始将这一系列电子商务数据定位为推动销售额增长的“定海神针”。

“塔吉特必须做出重大转变，从只考虑零售，转向同时考虑数据。要做到这一点，数据必须成为需要专注和开发的巨大资产。”哈佛商学院教授Srikant M. Datar表示，“即使在今天，也不是所有的零售商都完全认清数据的核心意义，进而将自己更多向数据公司靠拢;这可能是许多零售企业至今依然没有走出困境的原因。”

一些传统零售商已经被数字鸿沟绊倒。JC Penney（彭尼百货）的股价一直在下跌，最近的交易价格为1.50美元。2018年10月，Sears（西尔斯百货）继Borders（鲍德斯书店）、 RadioShack和 Toys ‘R Us（玩具反斗城）后申请破产保护。

在零售业普遍遭遇滑铁卢的大环境下，塔吉特从持续了5年的低迷表现中开始复兴之路。该公司2018年第三季度的销售额相比去年提高了5%，8月份的线上收入增长率高达41%，创造了公司有史以来的最高增幅。具体来看，塔吉特究竟做了哪些事情来强化数据开发利用，实现逆风翻盘？

聘请数据专家

2013年，塔吉特原本黯淡的财务状况中只有一个亮点，那就是当时规模较小的电子商务部门。尽管整体销售额下降，但在线业务在2012年至2013年间增长了近30%。

塔吉特从这些在线销售中获得了大量的客户数据，但要理解这些数据，该公司需要引入合适的人才。2013年8月，帕里托什？德賽（Paritosh Desai）加入塔吉特公司，担任负责商业智能、分析和测试部门的副总裁。随后，他大举招聘，与数据科学家以及接受过计算机科学、数学、统计学和物理学的高素质人才一起建设起塔吉特的分析团队，其中许多人拥有博士学位。

塔吉特知道，为了吸引最优秀的人才，必须把至少一部分数据业务留在硅谷，即便公司总部办公室位于明尼阿波利斯市。“留在硅谷是一个重大决定。”德赛认为，“数据业务需要的是顶尖专业人士，所以公司数据分析团队必须留在专家集聚的地方。”德赛将塔吉特数据科学的成功归功于硅谷的这个分析团队。

试验并快速投用

德赛在塔吉特创造了一种企业文化，让大家清楚知道试验对挖掘数据潜在信息、发展公司业务十分重要。他和同事们在工作中一直遵循着这样的轨迹——开发、测试、评估。

但是，不能仅仅一次接一次地开展试验，还必须尽快将试验成果应用于公司业务。如果闷头试验，公司中的其他人会存在不满——什么时候才能将试验成果运用到销售中去呢？数据分析团队并没有太长时间可以用于尝试，唯一的方案就是快速开发测试、尽快落实行动投入业务实践，再不断在此基础上巩固。

毫秒响应用户需求

德赛从Gap公司领先的数据科学经验中了解到，消费者的需求如果不能及时得到响应，就会引发较大反感。因此，在线业务的流程设计中，最重要的要求就是为用户提供瞬间回应——以毫秒级的速度。

同时，响应必须与用户特定需求相关。如果消费者搜索“运动鞋”，该网站不仅要提供运动鞋列表，更要在列表的最靠前部分显示用户过去购买过的特定品牌运动鞋。

“狭隘”定义成功交易

对Target.com而言，什么是与用户成功互动？塔吉特对此的定义十分精准，甚至可以说是“狭隘”：只有在用户搜索产品、得到建议并确实付款后，公司才会截取相关数据用于更深入探究哪种横幅设计最有利于促成消费。

如果客户在浏览后却没有购买，团队会反思：为客户提供的信息缺少什么元素？客户的购买历史中是否有阻碍购买行为的信息而我们没注意到？

Datar说，“只有那些基于搜索推荐实现最终销售的搜索流程才会被认为具有统计意义和可量化性。通过设置这样的高门槛，团队才能更谦虚地从成功和不成功的交易中获取和学习更多东西。”

经理要多问关键问题

德赛希望团队能够帮助管理人员根据数据做出明智的业务决策。经理们要多提出一些问题，一旦分析师通过挖掘数据提供准确的答案，这些问题就可能产生商业价值。例如，一位合格的经理应该问：这次洗涤剂促销活动促进了销售吗？或者促销后顾客会买洗涤剂吗？

那些储备着数据的分析师们无法去找管理人员说，“嗨，我有你需要的数据，让我来告诉你怎么开展业务。”他们只能说，“请告诉我你可能要问的关键问题，我会用数据来回答你的问题。”

一旦分析师和管理者一起工作，会生成很多复杂问题，需要工程师开发专门的工具来及时给出答案。工程师必须加班加点高效工作，因为零售业总是变化太快，不能等三个星期再给出答案;可能必须在一小时内设计出合适的数据工具并给出答案。

让管理人员自己分析

数据专家和管理人员之间达成有效合作，是当前数字化转型公司启动良好运转的重要开端。

德赛很清楚，如果管理人员每次遇到问题都必须等候数据技术人员给出答案，他们可能会对此产生厌烦心理。针对这一问题的解决方案是，让管理人员自己进行数据分析;也就是创建一个足够灵活的分析系统，既可以采集展示实时的业务变化，还可以让非专业的管理人员快速上手。

德赛不想让分析团队成为企业业务发展的瓶颈。他拥有足够的远见卓识和谦逊态度，“答案不一定要由我和我的数据科学团队来回答。”这是一个大胆的决定，因为设计灵活的数据系统架构，让管理人员能够轻松参与互动、便捷使用数据，成本要高得多，也复杂得多。

采用计算的方法来使用数据

在电子商务发展的早期，许多零售商都错误地将他们的线上业务视为线下商店的附加品。相比之下，塔吉特花了很多时间专注于线上业务，研究如何利用数据打造“web武器”。

此外，塔吉特选择优先为电子商务网站完善数据、分析和算法等功能，当数据开发利用成熟后，才逐步扩大这些数据资产在决策制定和解决其他业务问题（如营销、线下销售、供应链等）上的使用，包括选择将哪些产品放置在线下货架上，充分利用宝贵的货架空间。

“塔吉特意识到，在更广泛地推广应用数据能力之前，必须率先投入足够的时间、精力、技术并采取合理的策略，充分开发公司的数据资源和分析能力。”Datar说，“我认为这是塔吉特数据驱动发展如此成功的重要原因之一。”

来源：哈佛商学院