除此之外，數(shù)字化升級過程中的決策也并非用一次就見效，實際情況往往是一個環(huán)節(jié)對應一個動作，比如一場活動的效果僅能在一定時間段的特定業(yè)態(tài)上展現(xiàn)，若要持續(xù)改善運營狀況，則需長期堅持數(shù)字化升級。
更重要的是，數(shù)字化升級過程伴隨著一個極為重要的核心，即數(shù)據(jù)迭代和算法迭代，這個調試的過程目前在國內還未有經(jīng)驗豐富的運營者，這也意味著數(shù)字化升級需要時間才能看到效果。
數(shù)字化升級誤區(qū)四
數(shù)據(jù)是萬能的，或者數(shù)據(jù)不靠譜
實體商業(yè)的運營者對于數(shù)據(jù)作用的認知也存在一定誤區(qū)，有兩極分化的現(xiàn)象，一部分認為數(shù)據(jù)無所不能，另一部分認為數(shù)據(jù)不可靠。實際上，這兩種想法均是對數(shù)字工具了解不到位導致的。
首先，即使在數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)也不是萬能的。數(shù)據(jù)能夠提供的是客觀判斷，但分析過程中用到的算法卻是需要主觀調試、優(yōu)化的。
這些主觀想法一部分依賴于對商業(yè)知識的理解，另一個重要來源就是一些關于消費者、消費行為的定性研究。
因此，在以數(shù)據(jù)為支撐的定量研究之外，數(shù)字化升級還需注入主觀、定性的分析，以不斷改進、優(yōu)化核心算法，最大限度地得到精準的策略指導。
其次，數(shù)據(jù)也并非不可靠。一部分運營者認為數(shù)據(jù)的不可靠來源于技術手段對數(shù)據(jù)的捕獲率不高，如檢測客流的探針無法做到覆蓋所有到訪者，抓取率僅在60%左右。
因此，利用這樣的數(shù)據(jù)得出結果有失偏頗，看不見全貌;還有運營者認為，技術手段收集到的數(shù)據(jù)過于模塊化，不知如何運用，因此對數(shù)據(jù)有效性提出質疑。
運營者有這樣的誤區(qū)是忽略了以下兩點。
其一，雖然技術手段不能覆蓋全部客群，但與傳統(tǒng)客研手段相比，依舊在樣本基數(shù)上有很大優(yōu)勢;其二，模塊化、描述性的數(shù)據(jù)并非沒有用處，其能為實體商業(yè)提供認知消費者屬性的豐富信息。
因此，實體商業(yè)的運營者應明確的一個觀念是，數(shù)據(jù)只是一種工具，既不萬能，也并非不可靠;數(shù)字時代也并非全靠數(shù)據(jù)，算法優(yōu)化在很大程度上需要結合主觀判斷。
數(shù)字化升級誤區(qū)五
以工業(yè)時代思維適應數(shù)字化時代
一部分運營者認為，實體商業(yè)之所以面臨數(shù)字化升級與轉型，是由于受到了外部競爭的沖擊，尤其是電商帶來的沖擊。
這是一種常見的論調，然而也是最為常見的誤區(qū)之一。這個誤區(qū)在于依然用工業(yè)時代的商業(yè)邏輯應對數(shù)字化時代的商業(yè)環(huán)境，工業(yè)時代的商業(yè)是競爭邏輯，而數(shù)字化時代轉向了共生邏輯。
競爭邏輯與共生邏輯的最大不同在于前者從企業(yè)視角出發(fā)審視、評估外部環(huán)境；后者以消費者為核心，滿足需求、創(chuàng)造需求。
當運營者還停留在競爭邏輯時，則不可避免向外界尋找實體商業(yè)下滑的原因，那么電商是看似很合理的歸因。
產(chǎn)生共生邏輯的原因是存量時代數(shù)字化浪潮之下，留存數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生了更多的價值。購物中心、線上企業(yè)、品牌方等多方數(shù)據(jù)結合可以創(chuàng)造的價值，遠大于數(shù)據(jù)割裂、零和博弈下的競爭結局。
在數(shù)字化時代的共生邏輯下，實體商業(yè)在跨界中尋找新機會、在鏈接外部資源中與他人合作、在技術支持下滿足客群現(xiàn)有需求，同時挖掘新需求。
因此，數(shù)字化升級是一個積極求變的過程，而不是被迫轉型，也不是在外界的變化下被動做出反應的過程，不該有畏難、抵觸心理。
以上是實體商業(yè)數(shù)字化升級過程中常見的五個誤區(qū)，這些誤區(qū)存在的主要原因是運營者們對數(shù)字化升級的認知不系統(tǒng)，對數(shù)字化升級所需工具的運作方式?jīng)]有深入了解。
實體商業(yè)的運營著們應不斷在數(shù)字化領域進行自我提升，保持積極、樂觀的心態(tài)，才能見證數(shù)字化運營的生產(chǎn)力。
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