大數據在零售業的應用實例 | FineReport最強大的動態報表與BI商業智慧工具

零售業大數據應用實例

新零售-定義，解決方案與案例分享

針對零售業數據應用的困境，帆軟基於對零售行業的理解以及豐富的行業經驗建設出一款專門針對零售行業的數據分析應用平台：零售管家。

BI的建設需要以流程為中心才能獲得最大價值賦能

如何掙脫“數”縛，實現業務“賦”能，擺脫BI資料應用價值低谷的泥潭呢，這就是我們今天要聊的以流程為中心的BI建設。

羅萊生活IT總監葛光輝：填空題與資料平臺交織成的數字化道路

本期大咖專訪，我們有幸邀請到了羅萊生活IT總監葛光輝先生，來分享羅萊的數字化建設之路，分享他對於零售和數字化的獨到見解。

敏捷開發+智慧報表，夢潔家紡商品週轉提速超20%，開啟數字之路

本文以夢潔家紡為例，通過對其商品中控系統的全流程剖析，瞭解工業4.0和智慧製造數位化建設給企業庫存週轉帶來的轉變，為廣大有意於提升庫存週轉速度的的企業提供一種思路。湖南夢潔家紡股份有限公司（以下簡稱“夢潔”）始於1956年，公司堅持高質量把控，以精湛工藝、卓越品質和獨具匠心的設計，竭誠為使用者提供最舒適的家居體驗。如今夢潔擁有多個極具影響力的子品牌，並於2010年成功上市。歷經60多年的發展，夢潔的業務規模不斷擴大，在這過程中許多問題也逐漸顯現。一方面，行業專門的解決方案較少，解決方案提供商多將家紡行業與鞋服行業的解決方案劃分為一類，忽略家紡行業的一些特性和特定需求。家紡行業多采用多季訂貨會的方式來決定生產產能和生產計劃。隨著夢潔的不斷髮展壯大，訂貨會的模式因為其彈性差的缺點逐漸難以滿足增長的業務需求，迫切需要一種新的模式。另一方面，零售進入到新階段，消費者逐漸往兩極分化，追求價效比與追求個性化自由。在新零售的環境下，如何發降低生產成本，提供更高性價比、個性化的產品成為目前商品管理的挑戰。面對家紡行業的新需求和新市場環境下商品管理的挑戰，夢潔希望做出努力與改變。經過選型評估，夢潔最終選擇與帆軟合作，開啟了商品資料化管理之路。 “新零售時代，消費者的需求變化非常快，如何快速精準地為使用者提供個性化商品，是目前商品管理的巨大挑戰。因此我們和帆軟合作，上馬了這個商品週轉提速項目。”——夢潔家紡CIO楊昊基於對業務的理解，夢潔創新性地建立了庫存一盤整合模式，並將預測模型、自動補貨模型等嵌入FineReport平臺，自主開發了夢潔商品中控系統。一、庫存一盤整合模式的思考邏輯對於一店一地銷售不佳的商品，利用全國的其他門店作為後臺幫助消化；通過資料中心尋找適合每個門店銷售的相關因子，並轉換為對應的商品，進行推薦；對於整體商品的運轉情況進行監控，一旦發現銷售趨勢變化，立刻與後端供應鏈聯動，確保好賣的貨不缺，不好賣的貨不存。二、項目流程 1、對商品建立完整檔案網羅商品各個屬性，將商品屬性維度力所能及地擴大，避免忽略某些不起眼但是很重要的商品屬性，提高商品分析精準度的同時提供模型分析所需因子。 2、建立銷售預測根據多個因子，創新性地結合帆軟報表建立商品預測模型，預測該商品未來3月的銷售情況，聯絡庫存、生產計劃判斷該商品暢平滯銷售可能性以及流速控制，能夠更早地調整相應的庫存、生產、銷售計劃 3、自動補貨模型創新性地將自動補貨模型應用到家紡行業和報表中，由包含天氣、節假日、地理位置等在內的決策因子，門店發貨原則、優先順序控制等在內的規則因子，機器學習、時序分析等在內的演算法因子組合構成補貨預測模型的基礎規則，根據模型規則計算出需要補貨的門店以及該門店需要補貨的數量，從而對該門店進行補貨建議。另外，補貨模型還具備自動調整以及學習能力，隨著歷史資料的豐富，能夠逐漸提升補貨準確率。 4、主動抓取報缺資料，資料返回生產平臺抓取補貨所需、直接訂單以及安全庫存部分的資料返回，通過MRP產生採購申請，APS進行生產排程。 “夢潔在全國擁有超過3000家門店，各個門店之間經營能力是有差異的。因地制宜，因時制宜，店長可能對於訂貨的貨物沒有什麼變化上的感知，但實際上我們IT部門通過計算判斷更加適合他們的商品，爆款更爆，更符合他們的心意。”——夢潔CIO楊昊商品中控系統建設完成後，SKU中效能不佳的商品被淘汰、清理，SKU銷售集中度提升30%，週轉同比提速超20%，週轉速度較低的庫存下降了25%；前後臺數據互動打通，加快了商品整體反應速度，訂單下達由以前的一天一次彙總且只能工作時間辦理轉變為隨時隨地且基本無需人為干預。 “夢潔的人員不會像IT公司那樣充沛，有些核心資料也不能假手於人，所以只能由自己來開發。通過帆軟報表的產品進行敏捷開發，能迅速響應業務所需，大幅度降低開發以及運維成本，我們很慶幸選擇了帆軟這樣一個產品。” 感謝閲讀！FineReport提供最全免費功能版本，不用等待，直接點擊以下按鈕激活&下載！免費試用FineReport11.0> 獲得帆軟最新動態：數據分析，報表實例，數位轉型，專業的人都在這裡！加入FineReport臉書粉絲團！相關文章：銀輪機械：一套平臺打通銷售業務始終，實現銷售全流程數位化管理零售業：行動時代提高企業效率，一個 QRcode 就可以！行業好文：新零售轉型，佈局的數據平台為何中看不中用？

導入零售管家，為供應鏈／門店／商品管理提供可靠決策依據

先交代一下背景，公司叫做中百倉儲，屬於零售業中的大型連鎖超市。目前數據分析系統日均訪問量分佈在14000~15000左右。數據分析專案初衷集團開展數據分析專案的目的是，設計與開發基於各類關鍵基礎運營數據的管理分析報表體系與相應的基礎運營數據集中管理平台，我們叫做「中百集團數據倉庫」。讓我們的供應商管理、門店績效管理、各業態商品品類業績考核建立在可靠的業務數據基礎上。我們希望職能部門員工與管理者能夠及時看到他們所關心的業務數據，為企業決策者正確決策提供準確、及時的依據，並使企業能更好地為供應商和顧客服務，進而提高企業的經營管理水平，提升企業整個供應鏈的競爭力。最後完成數據分析系統我們稱作「零售管家」。一、總設計架構二、零售管家Boss戰情室在當代企業經營中，稀缺的不只是資料，資料的爆發使得注意力更為稀缺，集團報表，並非越全面越好，越美觀越好。對於絕大部分集團管理層，對數據的需求是用最少的精力來了解所需要資訊，所以簡潔有力是管理層報表所需要的。簡潔易懂，降低使用管理層報表所需的精力。主題集中，報表具有針對性，有的放矢，管理層可有目的的使用報表而不雜亂。 1、儀表板：日/周/月/年報表，在平台中作為對企業經營狀況的定期體檢報告。該報表展示影響企業發展的重點指標，並通過對農曆／公曆的同期對比以表達企業健康程度，為管理層了解企業經營現狀提供數據支撐。 2、瞭望塔：企業業績管理，業績作為企業最關心的內容之一，中百零售管家將業績集中於瞭望塔中進行管理，該報表可從當前時間點、時間維度、區域/門店維度等對業績進行立體展示，同時展示業績相關指標。通過該報表可以滿足對業績管理的全部需求，同時該報表具有由點到線再到面的展示形式，簡單易懂，提升報表可用性。三、門店管理模塊零售管家平台針對店長/樓層長/區域經理群體的工作內容，將其進行數據化轉義，形成一套完善的管理體系，該體繫上接集團管理體系，下接分析體系，通過數據化管理，可將優秀的管理方法系統化，通過將管理系統推向門店管理群體，可以在一定程度上提升管理水平，補齊管理短板。該板塊為零售門店管理者提供科學的管理方法，門店管理者可基於零售管家平台對門店進行日常管理，從而達到提高管理效率，提升企業整體管理水平的效果。門店管理與集團管理層內容緊密結合，不同於集團管理層，門店管理不僅僅要管人也要管事，因此平台所涉及的內容相對更多。通過數據為中層提供工作的動力，同時數據為中層提供管理工具，為更好的業績更高的目標提供方法。門店管理運用pdca循環管理方法，綜合考慮店長每日工作所涉及事項。涵蓋諸如發現門店業績可增長點、門店異常處理、發現門店管理漏洞、找到門店銷售短板、日常數據檢查等內容。 1、小地圖：昨日經營報告表，通過對昨日數據進行解讀，以對當日工作進行計劃安排，從而避免工作盲目性，讓每日的工作重心更為精準，管理更為規範。通過該報表的使用，可以降低各門店異常情況，抓住門店業績提升點，從企業盈利的一線開始真正為企業帶來價值。 2、實時銷售：門店管理過程中需要時刻關註銷售情況，該報表提供實時銷售相關指標，根據業務實際應用，歸納梳理時刻關注的指標項，為店長/品類經理等角色的日常工作提供數據依據。同時結合天氣資訊，為銷售數據的維度增加一可靠維度，從而更準確評估銷售現狀，為經營策略的調整提供更準確依據 3、實時庫存與實時銷售前後對應，時刻把握門店庫存情況，評估商品缺貨情況。基於業務對庫存的應用需求，歸納梳理需關注的指標項，從而為庫存的相關決策提供科學的依據，以此來維持門店庫存的合理性，一定程度上避免由庫存管理不當所產生的損失四、基礎查詢模塊基礎支撐板塊與各企業自身常用報表相關，由業務工作需求而引起的數據查看，重點在於提升工作效率.。五、巡場工具深度結合企業數據，巡店巡場隨時隨手可以通過掃碼查看商品銷售情況、庫存情況，可以查看兄弟店鋪庫存情況以進行調撥，改變以往紀錄商品再查詢的低效模式。並且可以拍照上傳問題紀錄，將巡店問題直接形成匯總，以便對問題進行總結。六、行動端專案心得使用的是帆軟的零售管家解決方案，實現了將中百報表遷移到行動端的過程，靈活了報表查詢機制，簡化了報表製作過程，讓無基礎的人也能快速上手。前期的GP數據庫搭建工程大大的提高了報表查詢效率，直接提升工作效率。同時，一期專案還不能夠真正滿足當前大數據應用時代的需求，隨著集團發展，我們將繼續完善零售管家後續工作，按照員工需求、時代要求真正做到資訊化，數據化，行動化，利用好大數據，並將其價值轉化成生產力，成為行業領先者。

零售業：行動時代提高企業效率，一個 QRcode 就可以！

行動時代的到來，行動端的作用在生活和企業中都開始廣泛應用，掃碼QRcode加好友、追蹤粉絲頁、支付都成為生活常見應用場景。在企業的經營中，QRcode使用也為業務帶來更便捷和高效的操作。我目前接觸過的就有將訂單、產品、生產原料、設備機械、員工工卡甚至是畜牧牲口上貼上了條碼/QRcode，用手機掃描作為入口，從而實現查詢、操作等多種動作。今天介紹幾個已經實際應用了的業務場景，更多廣泛的應用期待各行業精英探索。一、倉庫管理更快速商品入庫時，倉庫管理員往往需要輸入商品名稱、供應商、數量、貨架位置等資料，公司管理層根據這些入庫的資料了解商品入庫的時間、進度、商品存量，看是否需要優化庫存、如何與市場銷售部門協同解決庫存問題或滿足行銷活動的庫存需求等。入庫這件事情在過去是非常的麻煩和耗時的，現在我們應用掃碼技術，能讓這一流程更高效，減少誤差的產生。 1、貨品抵達倉庫入庫單中包含了待入庫商品的明細和數量，並且錄入資料庫 2、掃描入庫單QRcode，進入對當前入庫動作的操作界面 3、掃描具體商品QRcode，並在清點完畢後輸入數量，點擊提交 4、重新整理當前頁面，可以看到當前入庫單下所有商品的入庫進度這是一個簡單的掃碼入庫的場景，入庫資料可以根據場景設定的更加豐富。二、門市查詢更及時我們先來假設一個零售行業的場景，其他行業也一樣哦，只要有QRcode/條形碼的地方它就能發揮價值！如果你是商城、賣場的巡店員，或者是門市的管理者， ① 在賣場巡場時看到堆頭，卻不知道商品業績如何，堆頭商品設定的到底合不合理？ ② 貨架商品缺貨很苦惱，到底是有庫存沒有陳列，還是真的沒有庫存呢，沒有庫存找誰調撥？ ③ 商品打折時的價格標籤到底有沒有貼錯，怎麼查？有了掃碼查詢功能，我們的商業智慧APP就相當於一部PDA，掃描任意商品、產品的條碼（QR code），就能知道它的相關數據資料。這張行動報表中提供了零售行業中掃碼查詢的實際應用場景，點擊掃一掃即可查詢商品的價格、銷售情況、庫存資料等，簡單方便！同時還能查詢到同一區域內其他門市的數據分析，實時的庫存調撥變得更加高效！報表製作模板還採用了動態參數刷新的方式讓原本多列的數據在行動端的展現更為友好！報表製作非常簡單，使用FineReport，只需要將掃碼控制項拖入到參數面板中，掃碼攝像頭抓取的商品條形碼即可作為參數對數據進行篩選：三、物流全程管理在零售、物流等公司的日常業務中，配貨、發貨、庫存管理、派送等業務場景是至關重要的模塊：線上銷售類企業在發貨前期環節中往往需要確保發貨的準確性，減少人為誤差帶來的不必要損失；線下物流類企業在訂單配送環節中往往需要業務員對派送訂單進行實時處理，同時要將物流訊息及時推送至客戶，提供良好的客戶感知；在醫院藥房、企業倉庫中，行動化管理倉庫貨品資料，可以提高在實際提貨業務中的效率。這些業務場景由於工作地點的特殊性，對行動端的需求非常迫切，QRcode在其中有重要應用。方案內容：該方案包涵了配貨、打包發貨、庫存查詢、配送等場景的多張實際應用demo；同時詳細描述了掃碼QRcode業務場景方案中涉及的必要功能的實現過程；本方案的核心思路為採用掃碼的方式簡化查詢，在發貨場景中，實時監控訂單配貨狀態，確保流程準確，通過填報在打包發貨環節錄入物流編號，實現訂單的全流程管理；在配送場景中通過填報實時錄入訂單配送狀態訊息，並藉助推送功能將物流訊息發送至相關客戶，讓配送業務變得更加行動化、簡單化；在醫院藥房、企業倉庫中，掃描提貨單上的條碼，可以查看到貨品的庫存詳細訊息，提高取貨效率，加強倉庫管理。方案效果圖及介紹：該方案包括三部分，分別為配貨與發貨、庫存與配送、提貨單管理，對應了上述的三種不同場景的業務，總計包含8張demo，目錄結構如下： 1、配貨與發貨配貨員在對訂單進行操作前需要在工作台進行簽到，已便對配貨員進行考勤與監控，尤其適用於貴重商品的配貨，可以與工作台攝像頭進行資料關聯，提高安全性。簽到時只需要輸入工作台編號，在簽退時會自動識別當前已簽到的工作台，只需提交簽退申請即可。配貨整體流程可以分為：列印揀配單=>揀配發票=>揀配商品=>揀配包裝=>揀配複核=>打包發貨 6個過程，其中前5個流程可以在「配貨作業」demo中逐級操作，從而實現對整個配貨流程的管控。通過掃描商品訂單上的二維碼，可以直接觸發配貨流程：方案中採用條件判定隱藏行內容的方式，針對不同環節採用不同的表樣，揀配商品與揀配複核環節中會關聯訂單中商品明細資料，確保商品揀配無誤，整個流程採用提交後自動匹配後續流程的方式，無需增加太多工作量。配貨流程完成後需要進行發貨操作，「打包發貨」demo可以錄入訂單對應的物流訊息，確保對全流程的跟蹤，完成閉環。如果存在1個訂單多個包裹的情況，可以通過插入行的方式錄入多個物流單號： 2、庫存與配送物流員在日常物流派送過程中可以利用「掃碼配送」demo進行數據分析的實時填報，更新物流訊息。為簡化物流員在此環節的工作，方案通過掃描派送單QRcode、條碼的方式（本方案採用訂單ID）快速關聯本次物流的原始訊息：在demo中可以錄入當前訂單配送情況，包含送達時間、拒收情況等訊息，同時還能自動關聯出下一個派車單ID的客戶訊息：並能夠將下家的預計送達時間訊息推送至客戶APP中，方便客戶在合適的時間接受派送：物流庫存管理員可以使用「庫存查詢」demo，通過派車單ID對庫存訊息進行查詢： 3、提貨單管理 […]

東鵬飲料：打破壟斷搶佔一席，數據讓我們比誰都了解消費者！

文|帆軟數據應用研究院陳陵志壟斷市場中異軍突起，迅速佔領一席之地「累了困了，喝東鵬特飲！」近年來，東鵬特飲異軍突起，在被紅牛長期霸佔的功能飲料市場中成為中國品牌的翹楚，銷售額突破30億人民幣，成功佔據細分市場第二名的寶座。那麼，東鵬特飲是如何在這個被壟斷的細分市場里搶奪到一席之地的呢？眾所周知，快消品行業的競爭，無外乎品牌和效率的競爭，本文將為您分析，東鵬特飲通過數據分析優化品牌行銷、提升管理效率的成功之道。業務系統積累海量數據，數據應用卻遇到瓶頸通過多年建設，IT資訊團隊為為東鵬飲料建設導入了一系列業務系統，保障著企業日常運營，在品牌、生產、渠道管理方面均發揮著重要的作用。同時，也為基於大數據分析技術的管理決策優化提供了海量的數據。 1、業務系統積累的海量數據東鵬飲料的主要業務系統包括： ERP系統：作為生產到出貨的完整管理系統，涵蓋了生產、供應鏈、分銷、財務等模塊。集團管控保證了數據的完整、準確、統一、高效，為數據探勘及數據分析打下了紮實基礎。行動行銷管理系統：對於一線業務人員、巡店步驟、門店終端以及市場費用進行一體化管理。管理業務人員3000+，經銷及分銷商1000+，終端門店85萬+。產品溯源系統：管理生產賦QRCODE、入庫、裝車掃QRCODE，相關記錄每天超過100萬條。消費者互動平台：管理瓶蓋掃QRCODE贏取紅包活動的相關數據，參與紅包兌換的記錄10億+，參與消費者6000萬+。 2、數據價值的應用瓶頸業務系統建設保障了日常業務的開展，但是積累的海量數據並未給東鵬飲料的管理帶來方便。以季度銷售會議為例，中國區三十多個地區銷售總監在會議前一個月收到會議通知，然後就著手準備季度銷售資料，在助理的幫助下從各個系統中匯出相關數據進行數據匯總、數據整合和數據分析。然而，到了季度會議時，他們手上的這份數據卻常常與總部的數據不匹配，往往接下來的會議就是分析數據層面存在的問題，而不是討論隱藏在數據背後的實際經營問題。數據的採集、整理和分析都存在困難，東鵬飲料的IT資訊團隊急需要建設一個統一的數據分析平台，滿足企業各個層次的大數據應用需求。東鵬特飲佔據市場第二的背後：數據讓我們比誰都了解消費者！ 3、統一數據平台建設要求基於IT資訊建設的現狀，東鵬飲料IT休資訊團隊對統一數據平台提出了以下幾點要求：資料源：能夠與現有多套業務系統進行對接，即整合現有所有業務系統資料，通過統一數據BI系統平台進行集中數據分析和展示；處理性能：對於海量數據具有高效的處理能力；系統集成：該平台及其報表支援在OA、鵬訊通APP、ERP等系統中進行嵌入；視覺化：能夠將複雜的數據報表轉化成資料視覺化的圖表，美觀簡潔；成本：方便易用，操作簡單，運維成本低；基於以上需求東鵬飲料對比了幾家報表BI工具廠商，最後選擇了帆軟數據分析決策平台，它在各個方面都完美契合了東鵬IT資訊團隊對大數據分析應用的訴求，成為東鵬飲料在大數據應用領域的合作夥伴。統一數據平台助力數據化管理，覆蓋各個子公司與業務系統東鵬飲料2016導入帆軟數據分析BI系統平台，迅速建設了覆蓋各個子公司和業務系統的報表體系，為實現企業的數據化管理決策提供了強大的支援。根據統計，公司內部對報表的日均訪問量超過500次，日高峰達近千次。東鵬飲料統一數據平台帶來的實際業務成效，主要可以歸納為以下兩個方面：面向外部：建立了完善的市場感知網路，拉近品牌與市場的距離；面向內部：各個業務環節的運營管理效率提升；下文將著重分析東鵬飲料對市場數據、運營數據的應用成果。市場數據：品牌口碑的基石 2017年，在《法治周末》聯合谷尼國際輿情監測機構發布的《十大功能性飲料網路口碑報告》中，東鵬特飲憑藉產品創新與年輕化的品牌戰略和紅牛一起躋身第一陣營，網路口碑排名第二，稍遜於紅牛，與脈動、樂虎、佳得樂等眾多品牌拉開了不小的差距。那麼，東鵬特飲是如何做到這樣的品牌口碑的呢？這從東鵬飲料推出的一個消費者互動項目中，我們可以窺見一二。在這個項目中，為了將市場數據與品牌口碑有效的結合起來，東鵬飲料重點做了以下幾件事情：第一步：連接消費者通過對行動支付市場趨勢的把握，東鵬飲料巧妙的運用了微信紅包這樣一個工具，將微信紅包嫁接到瓶蓋中，消費者在購買產品後掃描QRCODE可以直接兌換獲得微信紅包。該活動獲得了6000多萬條紅包兌換的數據記錄，讓東鵬特飲有機會與終端消費者建立廣泛而直接的聯繫。第二步：數據分析和應用東鵬飲料對於這6000萬+條紅包兌換的數據紀錄並沒有簡單放過，而是通過一系列的動作將其轉變為對品牌運營真實有效數據資產。IT團隊定時將紅包兌換的公有雲數據進行同步、抽取、清洗和轉化處理，並通過帆軟數據分析BI系統平台形成了多維度資料視覺化的市場數據報表體系： 1、消費者使用產品的時間超出我們的預期海量的兌換數據按照地區和時間維度，橫向、縱向對比之後獲得一些有價值的資料。有趣的是，東鵬飲料將兌換的時間維度進行了細化，與消費者的行為習慣結合起來，從而發掘出更有價值的消費者行為資料。消費者開蓋兌換紅包的時間是與其使用產品的時間重合的，那麼從消費者兌換紅包的時間點就可以分析出消費者是傾向於在什麼時間點來使用東鵬特飲。在原來的認識中，公司總覺得產品在消費者熬夜時的使用量偏大，然而通過對兌換時間的峰值分析，中午12點和下午5點時分別出現了使用高峰，並且比晚間高出了一倍。這讓東鵬特飲重新定義了自己的使用場景，並對調整廣告行銷策略提供了數據支援。 2、兌換數據分析幫助我們了解市場產品貨齡每個瓶蓋的二維碼在溯源系統中還可以對應到產品的生產日期，基於開蓋兌換紅包的日期及生產日期數據，就能分析出市場上產品的貨齡（從產品生產到產品被最終消費的時長）情況，從而幫助企業優化調整鋪貨策略。對於企業來說，產品在貨架上擺放的時間縮短了，整個供應鏈的周轉效率就會加快；對於消費者來說，每次購買的都是最近生產的產品，過期和質量風險降低，品牌體驗自然會更好。 3、兌換數據分析助力銷售預測和備貨開蓋兌換的產品就是實際被消費的產品，IT團隊將特定區域當天兌換紅包的數量，按照一定公式推算，就可以獲得當地在這一天的實際消費數量。這個數據對於當地銷售團隊的業績預測、備貨計劃等等有著重要的價值。起初，這樣一份數據並沒有獲得銷售團隊的關注，但是久而久之，銷售團隊逐漸認識到這份數據的價值，不斷的向IT團隊提出需求和建議。 4、未來願景：用戶畫像通過一些基礎的數據分析，東鵬特飲了解到自己用戶群體年輕化的特點。這堅定了他們的市場策略，走年輕化市場，在年輕人關注的電視劇、部落格、臉書等平台對年輕的用戶群體進行密集的行銷推廣，並提出「年輕就要醒著拼！」的全新口號。對年輕市場投入的回報，又在市場數據的反饋上得到了驗證。未來，東鵬特飲計劃建立更完善的用戶畫像體系，為不斷優化品牌定位、建立更更及時的市場反應機制提供全面的數據支援。數據真正成為管理效率提升的利器掌握了瞬息萬變的市場資訊，能否有效的應對則需要高效的運營管理體系。就像上文提到的季度銷售會議，在導入統一數據平台之前，數據不僅沒能成為業務效率提升的武器，反而成為了大家要投入巨大精力進行處理的業務本身。基於不同部門的大數據應用需求，東鵬飲料IT資訊團隊為各子公司、部門建設了完整的數據分析體系，各個部門均可通過統一數據平台開展會議、進行決策，極大提升了包括生產、銷售在內的各部門管理效率。生產方面，通過報表將產能和生產計劃更好的結合，以更低的成本更大幅度地滿足市場需求；銷售方面，則通過統一及時的業績報表，實現及時激勵，極大提升了銷售團隊的積極性。結語在瞬息萬變的快消品市場，洞察市場訊息是品牌立足的根本，而通過大規模的市場調研準確認識市場，早已經不符合數位時代和大數據時代的速度要求。東鵬飲料——功能飲料市場的後起之秀，為我們提供了一套通過掌握市場數據從而搶佔市場先機的思路：通過數據平台拉進與消費者距離、收集分析消費者資料、高效率決策運營！

行業好文：新零售轉型，佈局的數據平台為何中看不中用？

過去幾年，實體零售行業與網路的結合幾經周折。實體門市遇冷，不斷佈局電商卻發現這並不是救命稻草。隨著阿里、騰訊紛紛牽手實體零售巨頭，零售的重心再次回到門市，圍繞門市的「新零售」概念儼然成為了新的風口，其中廣受企業主關注的一個方面是數據分析，成為支撐新零售的基礎。零售企業的數據開發過程中，大量企業數據並未得到整合和開發，數據分散、質量差、視覺化程度低等都是常見的困難。這類難題可以通過技術手段得到解決，而很多情況是，企業耗費大量時間和成本解決以上困難，最終所實現的報表或BI系统等數據分析應用平台卻依然不能令業務滿意。相當一部分失敗的專案，不在於技術能力和技術方案，而在於數據應用方案。僅從技術角度出發的方案，數據指標之間、分析內容之間缺乏邏輯性，整個分析平台無主題、無指導性，數據分析平台淪為擺設，報表使用率低、好看不好用、價值體現不明顯等問題接踵而至。那麼如何才能讓數據引發業務的思考和行動，真正為企業產生價值？要讓數據指導企業各個部門的員工的業務決策，需要提煉不同用戶群不同業務模塊的工作需求，提供整套的企業級數據分析應用解決方案。一般包含企業級管理、門店管理、商品分析、會員分析、銷售分析、行銷分析、採購分析7個模塊，讓數據不僅停留在資料視覺化展示，更直達業務應用。針對零售業數據應用的困境，帆軟基於對零售行業的理解以及豐富的行業經驗建設出一款專門針對零售行業的數據分析應用平台：零售管家。它深入結合零售業務場景，針對不同業務提供專業的、可用的數據分析方法，最大程度開發零售企業數據價值，為零售企業提供專業、美觀、易用的數據分析平台。如您需要零售管家平台DEMO演示、零售管家詳細解決方案和零售企業案例，請您聯絡帆軟業務經理Brian王人賢0933-790886 brian.wang@fanruan.com，帆軟將在後續安排上門演示或線下說明會。一、集團管理：業績壓力的輸出者，核心指標的掌控者。零售高層管理儀表板，報表主題明確、簡潔、有針對性，管理層有目的的使用報表而不雜亂。管理層是業績壓力的輸出者，輸出之後要確保得到最準確和及時的反饋，了解狀況、調整問題、抓住機遇，最終確保企業目標的實現。集團管理管理儀表板分為瞭望塔、情報室、直播間、集團賽馬表四大模塊，包含了企業業績管理、日/周/月/年度的定期報表、重要數據實時監控報表、門市對比排名報表等。這些報表滿足在多平台進行共享，行動端、PC端、PAD端、電視、大熒幕。如需要追蹤詳細內容，還可以通過數據鑽取逐層下鑽到門市數據。數據保持實時更新，並根據需要定時以郵件、word、pdf等多種形式報送給指定的使用者。過程中數據的安全性通過許可權管理來控制。二、門市管理：好方法系統化推廣，好工具全面性提效。數據化管理的核心執行人群為門市管理者，實現門市管理的數據化，才可以解決企業數據化管理的難題。但門市管理者水平有高低，優秀的店長與一般的店長業績差距很大。這時我們需要通過數據化管理，將優秀的管理方法系統化，再針對店長的工作內容進行數據化轉義，形成一套完整的管理體系，通過管理系統推向門市管理群體，讓門市管理者依據系統平台對門市進行日常管理，提升整體的管理效率和水平。同時，考慮到門市管理涉及的內容非常多，不僅要管人還要管事，數據分析平台除了為管理者提供動力，還需要提供管理工具，為更好的業績提供方法。店長每日工作所涉及的事項涵蓋關鍵指標、異常分析、實時銷售、實時庫存、銷售對比、會員對比、門店賽馬、預警問題處理、問題管理跟蹤分析等內容。比如店長通過手機APP，可以實時看到當前門店的毛利率情況，包括月累計銷售同比、月累計毛利同比、區域毛利率、本店毛利率、還有毛利率排行榜。一旦數據異常，系統自動彈出訊息提示經理。門店經理根據分析頁面提供的數據，初步判定毛利是否在可接受範圍。然後根據查看排名靠前的門店的經銷實時情況對比分析，看是自己的有效SKU不足導致的，還是斷銷導致的，或者是客流不足導致的等等，系統會自動對比這些維度的數據，幫助門店經理分析自己店面的不足，及時改正。門店賽馬成績單是店長管理的一大動力，橫向了解其他門店的經營狀況，充分發揮積極主動性，學習優秀經驗、及時調整門店問題、不斷優化現有管理。三、商品分析：每一個分析都落實到優化業務中。商品數據分析由來已久，很多企業已經開始做了各種各樣的商品分析，如品類分析、SKU分析、動銷分析等，但只是基本數據和指標的羅列很難產生有價值的訊息，需要更進一步考慮指標之間的邏輯、分析內容之間的邏輯、商品分析和整個體系之間的關係。真正落地於業務，為業務帶來指導性意見。商品分析的目標是追求最大毛利。通過商品庫存分析、商品周轉天數分析、實時庫存分析來優化庫存。比如生鮮部門一直有一個問題，由於商品動銷快，常常會出現有些貨賣空了，連庫存都沒了，這就提了一個需求，要求對斷銷單品進行監控，做到實時數據表中，以方便及時調貨。通過價格帶分析、同行價格對比分析、毛利分析可以優化商品定價。比如下面的油煙機價格帶分析，可以幫助企業了解自身所處的定位區間，及時調整價格策略，避免價格帶留有太大空白，導致競品壟斷。四、銷售分析：反饋現狀，預測未來。銷售分析不同於商品分析，更注重環境、市場等維度對於銷售的影響。通過銷售分析可以有效定位銷售問題，捕獲銷售異常，掌握市場銷售方法，從而為企業帶來更好的銷售業績。銷售分析有三個目的：解析銷售現狀，從而對未來銷售進行思考和預判斷，進一步調整採購、價格、活動等策略；銷售問題跟蹤，由大致小定位銷售問題，以最快的時間對銷售進行追蹤，定位銷售問題；銷售問題解析，通過數據來約束已知問題。銷售分析客觀定位銷售問題，調整對應銷售策略提升銷售業績。通過分析品類銷售趨勢、周期性銷售趨勢、商品價格走勢趨勢可以進行銷售趨勢分析。比如下面各個品牌的進銷存佔比分析，視覺化展示銷售歷史數據，通過對品牌售罄率以及銷售數量多維度的數據探勘和數據分析，對各品牌的銷量進行預測。準確的銷售預測對於行銷策略制定、銷售策略制定、採購調整、價格調整都有指導意義。門市分時段銷售分析，可以據此制定不同時段的銷售方案。五、行銷活動分析：精準行銷的數據支援。如何策劃好一場行銷活動？舉辦行銷活動能否為企業帶來應有的效果？行銷活動效果不理想的問題出在哪裡？這些問題備受企業關心。針對行銷進行細緻的分析非常有必要，精準行銷更是這幾年的熱門。管控問題并持續總結經驗，滾動提升行銷活動水平從活動前、活動中、活動後三個階段對行銷活動進行分析，數據支援策劃運營人員的決策，全面跟蹤分析行銷活動業績，對活動的成敗進行準確判斷，並進一步解讀尋找行銷活動的長處和短板，提升行銷活動的質量。做了許多渠道的行銷，哪一種最有效？我們一般通過渠道轉化率、渠道宣傳實時統計、渠道效益對比來做行銷渠道分析。比如下面這張促銷有效性分析，通過分析各個渠道帶來的客單數了解渠道效果。門市需要經常根據季節變化、節假日或集體性活動來開展促銷活動，例如新年、夏季空調促銷等。對競品價格和銷量的監控可以有效識別出其是否有促銷活動，可以針對性的制定應對措施，防止市場大面積流失；對往年促銷活動開始時間點、持續時間、次數的分析，得出促銷的頻度，以此制定今年的促銷策略；對促銷過程中價格和銷量的走勢分析，再做同比、環比分析，可以看出其促銷的深度和效果，再和競品的促銷效果做對比，對後續的促銷工作有指導意義。六、會員分析：數量、質量雙增長。近年來很多零售企業從經營商品的思維開始向經營用戶的思維過渡，越來越重視會員數據。有的企業花費大量成本開發會員數據，也有的企業專註於會員數據的分析，但成功的案例相對較少。例如用戶畫像這一個概念，有企業花很高的成本開發出來卻成為好看不好用的工程，對於企業的實際收益沒有影響。那麼針對會員，怎麼分析可以避免花費過高而難以應用呢？會員數據分析一般從三個維度來進行：會員數量、會員質量、會員服務。上面提到的用戶畫像更多的是針對會員服務的，而在會員服務體系沒有完善額情況下，在會員服務層面做過多分析工作也難以落地執行。相比於會員服務，提升會員數量、提升會員質量是更值得開發的兩個維度。涵蓋消費規律分析、復購分析、流失分析、價值分析、屬性分析等，分析成本低、好落地，為會員運營提供決策依據。會員營運是一種通過提供差異化服務和精準行銷，獲取忠誠客戶，長期持續增加企業利潤的商業模式。高中低價值客戶的比例如何，在不同時段的消費狀況如何，購買品類品牌狀況是什麼樣的？這張用戶價值的分析表為我們的會員行銷提供了可靠支援。發覺新會員的特點。奶粉的品牌商吸納了新會員，這些會員總數是多少，他們是從哪些活動來的，第一次購買是什麼渠道，他們分屬於哪些年齡段，購物金額有什麼分布，對不同小類（一段奶粉、二段奶粉、三段奶粉、早產兒奶粉等）有什麼偏好。數據分析工作，將這些特徵動態視覺化展示在眼前。七、採購分析：選擇合適的商品、合適的供應商、合適的價格、合適的數量。採購的商品類型決定著門市的定位、門市的銷量和人氣；採購的商品數量決定著門市庫存周轉的合理性。採購對於門市來說非常重要，直接影響著門市的業績。我們可以通過採購分析，為品牌選擇、品類選擇、數量選擇、供應商選擇、新品引進、商品淘汰等提供科學的依據。選擇合適的商品、合適的供應商、合適的價格、合適的數量，最大化商品利潤。某品牌供應商各個分店的庫存分析報表，有效地制定備貨計劃。這張報表是零售企業與供應商共享的，供應商根據庫存預計可銷售天數及時調整備貨策略，既提高了滿足能力，又最大程度的降低了庫存風險。銷售數據同樣能為供應商提供備貨指導。暢銷的商品多備貨，滯銷的商品少備貨，並且針對滯銷商品及時制定相應的價格促銷策略，這對於超市和供貨商來說，都是優化經營的明智選擇。搭建數據分析應用平台時，還需要注意以下4點。一、數據管理雙驅動。管理層輸出壓力，把業績目標層層轉化為數據指標；資訊系統數據流出發，提供資料，將基礎數據層層提煉，形成有效訊息給管理層提供數據支援。從下面的業務支撐到上面的集團管理，打通彼此之間的聯繫，形成一個完整的管理體系。二、分析主題明確。企業從來不缺報表，一些企業中報表數量巨大，但大多沒有明確的主題和目的，僅僅是以各種維度來實現對資料視覺化展示，給業務的指導價值很低。真正有價值的報表需要從業務出發做數據分析，讓每張報表都有其應用場景，並提供針對業務場景的指導意義。還可以通過定期對報表的訪問閱讀狀況進行分析，了解每一張報表的使用人數、使用頻率、使用時間，及時調整有問題的報表。三、平台的擴展性。零售行業內的企業業務模式雖然相同，但業務細節必有不同之處，所以需要數據分析應用平台具有高擴展性，方便快捷的搭建出具有企業特色的系統。另外，企業的不斷變革中，業務會發生變化，相應的數據分析平台也要能夠隨時根據業務做出調整，調整報表、開發新功能、匯入新資料····平台足夠靈活、易學、易擴展，滿足企業長期使用的需要。如下圖中，集團數據決策平台通過與微信企業號實現對接，管理員在後台配置好定時調度任務，系統就能將不同類型的數據報表準時推送到指定的微信帳號。通過集成和定時調度的方式，企業管理者能夠定時查看公司的經營情況，IT資訊部門也免去了按時導出報表，再進行手工推送的麻煩。 […]

香飄飄食品：你正在喝的奶茶，背後就藏著大數據呢！

一年賣出十億杯，杯子連起來可繞地球三圈「連續六年全國銷量領先，一年賣出十億杯，杯子連起來可繞地球三圈。」這句霸氣外露的廣告語，讓我們直觀的了解到香飄飄奶茶的行業地位。香飄飄食品有限公司創辦於2005年8月，旗下擁有5家工廠、1家銷售公司和1家食品研究所。經過十多年發展，公司僅僅依靠「一杯奶茶」，創造了年銷售突破20億人民幣的銷售奇蹟，持續保持行業內產銷量領先地位。2017年11月30日，香飄飄作為中國奶茶第一股，宣布在上交所公開發行股票上市。公司一直以「品牌戰略、深化渠道」為支撐，堅持以線下經銷為主，截止2016年底，基本完成中國銷售渠道布局，經銷商數達一千餘個，主要集中於二、三、四線城市縣區。然而，這家成立於2005年的快消品公司，在業務爆髮式增長的十多年間中，也曾經歷過由粗放式管理帶來的經營困局。那麼，他們是如何突破發展瓶頸，從而穩固自己行業龍頭地位的呢？將從企業E化建設和數據應用的角度為來詳細解讀。快消品經營命脈——銷售渠道香飄飄緣何能夠取得如此巨大的成功？在IT資訊管理部總監何玉寶看來，公司的成功在於抓住了快速消費品經營的一大命脈——銷售渠道！有別於一般的快消品企業，香飄飄取消了大區域總經銷和多級經銷商制度等制度，取而代之的是橫向劃分更多銷售區域，從而減少產品到達最終客戶的中間環節。如今香飄飄在中國的經銷商已有上千家，其中超過1/3的商家主營業務就是香飄飄的奶茶產品。經銷商隊伍像毛細血管一樣延伸到中國各地。扁平化的銷售渠道管理，為香飄飄的發展提供了持續而穩健的動力，即使業內競爭對手一度在廣告上的投放是香飄飄的3倍，也絲毫未能撼動香飄飄的行業龍頭地位。扁平化的的銷售渠道帶來巨大壓力，管理轉型迫在眉睫然而，扁平化的銷售渠道對公司管理水平提出了非常高的要求。快速成長中的香飄飄很快意識到了管理中存在的問題，並試圖通過企業E化建設和數據應用修鍊內功，進一步穩固渠道優勢。粗放式管理問題凸顯「在2011年之前，公司就是一個老頑童，IT人員少，缺少體系化的制度和資訊系統。這在業績爆髮式增長的時候完全沒有問題，然而當增速下降之後，原來的管理問題就全部都暴露出來了，一覽無遺！何玉寶認為，粗放式管理給公司帶來的問題主要有以下三點： 1)庫存問題：由於缺少基於渠道銷售情況的銷售預測，公司無法進行準確的銷售預測，生產的計劃完全憑藉經驗，這就導致了生產與渠道銷售的脫節。在高速成長時期，生產出來的庫存很快就能被市場消化了，一定程度上掩蓋了這樣的問題。然而隨著2011年前後，公司增長放緩和市場的波動，一味擴大產能帶來的庫存問題日趨嚴重，而對於保質期要求嚴格的食品企業來說，庫存的價值就等於0。 2)人員效率問題：為處理眾多渠道帶來的管理問題，公司為數據處理配備了越來越多的人，但是他們大多在落單、在複核、在做報表，重複著原本系統該完成的工作。組織越來越龐大，成本越來越高，效率卻越來越低。 3)部門牆問題：總部與區域之間、部門與部門之間資訊溝通缺乏嚴重阻礙了整體效率的提升。上面提到的的庫存問題就是銷售與生產部門之間缺少資訊的及時溝通所導致的。企業數位轉型成為必然，而不是選擇題「在這樣的發展背景下，數位轉型是一個必然，不是一個選擇題。」回憶起公司2011年啟動的大規模企業E化建設歷程，何玉寶這樣表示。儘管面臨各種各樣的成本和效率問題，香飄飄沒有像一般企業那樣採用「頭痛醫頭、腳痛醫腳」的做法，而是從全局出發，把企業E化當作一個根本性的管理問題對待，從組織、流程和系統的角度逐步深入，最終制定並落實了企業E化發展的第一個「五年規劃」。數據應用的重要性越來越大在何玉寶看來，數據就是企業的一面鏡子，能夠幫助企業診斷自身經營的健康狀況。因此當業務部門給IT部門提出IT系統建設需求的時候，如果其中不包括數據報表的需求，何玉寶就會將需求退回給業務部門並建議補充數據報表相關的需求。在整個企業數位轉型的規劃中，建立跨系統、跨部門的數據應用模塊始終是IT資訊部門關注的一個重點。建設初期，公司選用了SAP BO進行數據分析應用，但是SAP BO形成的數據報表比較死板，尤其是針對銷售的報表，只能在後台進行查看和分析，無法為前端銷售提供關鍵的KPI數據資訊。之後，香飄飄在數據分析方面引入了帆軟數據分析平台，搭建了銷售日報體系、生產日報體系等數據分析模塊。那麼這套銷售日報體系到底為何贏得香飄飄上下的滿意，帶來哪些價值？我們下面來具體的分析一下。了不起的銷售日報面對龐大的銷售網路，做好銷售人員管理是提升整體效率的必經之路，而數據則是做好閉環管理流程的關鍵環節，只有通過及時的數據分析，才能發現銷售團隊存在的問題並加以解決。香飄飄顯然深諳此道，很早就提出了銷售管理數據化的要求。決策層提出，前方的銷售數據不能只讓後方看到，也要讓前方的銷售人員，能夠對自身關鍵的KPI數據進行了解，而且要是及時的了解，這樣才能及時調整、及時激勵，避免銷售資源的浪費。帆軟數據分析平台很好的滿足了這一要求，為香飄飄成功地打造了銷售日報體系，通過每天的微信Wechat日報推送，為前方銷售管理提供了多樣化的數據支援。大量、及時、無誤的數據報表發送我們先來看看，香飄飄渠道銷售日報上線後的使用成效： 1)整個銷售日報包括五個基礎報表，三個綜合報表； 2)每天通過微信發送給2000多人不同樣式和數據的報表； 3)每天8點開始發送，1小時內發送完成； 4)每月故障率低於1次； 5)後台數據自檢、伺服器故障報警提示。業務價值

包頭百貨：零售遇冷，如何借力数位轉型自救？

文|帆軟數據研究院陳陵志「躺著就把錢賺了」的時代早已過去近年來，傳統零售百貨行業越來越不景氣，經歷了數十年的風雨飄搖之後，零售百貨「躺著就把錢賺了」的時代早已過去。行業遇冷，很多企業開始斷臂自救，關店潮此起彼伏，整個零售行業正處於持續深度的調整期。那麼，除了斷臂自救，零售百貨企業還有其他的出路嗎？本文選取了包頭百貨——一個區域零售百貨集團為例，深度解讀零售百貨行業的數位轉型之路。包百集團概況內蒙古包頭百貨大樓集團股份有限公司（簡稱「包百集團」），始建於1959年，總店坐落於包頭市昆都侖區鋼鐵大街商業中心。經過57年的拼博奮鬥，包百集團與時俱進，不斷深化改革，緊緊圍繞市場需求，服務廣大消費者，現已發展成為以零售業為主、多業態經營的商業企業集團，擁有6家百貨門店、9家連鎖超市，36家連鎖大藥房，營業面積近20萬平方米，年銷售額68億多元新台幣，擁有員工近7000人，連鎖門店遍布包頭市昆都侖區、青山區、東河區及周邊旗縣區。行業遇冷，數據是關鍵，也是難題據不完全統計，2016年上半年，在單體百貨、購物中心以及2000平方米以上的大型超市業態中，22家公司關閉了41家店鋪，更多的百貨商場、大型超市也處在持續虧損狀態。究竟是什麼，導致零售百貨行業遭到如此巨大的衝擊呢？在集團IT資訊部技術總工閆利軍看來，零售百貨業面臨的挑戰主要有如下4點： 1)成本激增：租金、人力成本的增加，讓企業內部的成本快速上升； 2)競爭加劇：行業內競爭加劇，同質化現象嚴重，利潤迅速攤薄； 3)新技術衝擊：電商的快速發展，虛擬現實購物等技術的衝擊，不斷的蠶食著傳統零售業的份額； 4)消費選擇多樣：消費者選擇多元化，傳統的零售百貨業態已無法滿足消費者日益個性化的消費需求。行業轉型，數據是成敗關鍵那麼，零售百貨企業如何才能更好地應對這些挑戰呢？閆利軍認為，數位時代，實現企業數據打通和數據價值的利用是成功的關鍵，整合和利用好業務數據，有助於幫助企業實現： 1)降低企業成本：通過數據分析，找出高成本節點，及時調整業務策略； 2)實現跨渠道融合：商品、庫存、會員、訂單的跨渠道融合，本質上就是數據的整合； 3)提供客製化服務：基於數據模型，構建消費者用戶畫像，提供個性化服務。包百的5大數據應用難題經過多年努力，集團構築了以ERP、CRM、OA為主體的企業E化系統架構。然而，這些系統側重業務支撐，在數據應用方面則很難滿足業務部門的數據分析要求，主要表現在以下幾個方面： 1)現有資訊系統中，數據報表較少，增加報表成本高昂； 2)表格多，圖表少，缺少直觀、簡便的的數據分析功能； 3)EXECL製作，數據採集難； 4)許可權不清，安全性差，百貨企業上下游企業、部門多，要求許可權控制精確； 5)時效性差，不能實時反映經營活動。包百的大數據建設歷程面對不斷加劇的外部競爭和內部數據應用難題，集團迫切需要通過一個統一的數據平台，來實現集團數據的整合、探勘，提升企業競爭力。「在2013年底正式合作之前，我們對帆軟數據平台進行了半年多的評估測試，才最終確認了這是一款完全符合集團數據戰略的產品，這不是一個一蹴而就的過程。」IT資訊部總工閆利軍回憶到。與帆軟合作至今，包百集團的大數據建設歷程主要分為以下兩個階段： 1、第一階段：統一數據報表平台打通業務系統數據，通過許可權設置，為集團各級業務部門、外部供應商提供多樣化的業務數據報表，以數據實現日常業務溝通，支撐集團業務策略調整。第一階段建設的統一數據報表平台，滿足了集團數據報表應用的以下幾點要求： 1)數據採集簡單； 2)實時性，分享性好； 3)數據瀏覽快捷，直觀； 4)許可權控制嚴密； 5)報表設計方便。 2、第二階段：搭建商業智慧BI平台通過第一階段的建設，IT資訊部門能夠為業務部門訂製相關業務報表，但是經常會出現業務部門需求變化的情況，經過反覆溝通開發出來的報表，結果一兩個月就棄之不用。為此，基於帆軟的BI商業智慧產品，IT資訊部為業務部門另外建設了了BI商業智慧平台，支援業務部門根據各自需求靈活定義數據分析視圖，讓各個業務節點都更具智慧。集團、超市、供應鏈、會員四大模塊構建大數據平台經過兩個階段的的建設，集團大數據平台初步形成了四大模塊，分別圍繞集團整體運營數據、超市工商數據、供應鏈數據以及會員數據進行管理和應用。 1、集團數據決策BI平台 6家大型百貨門店，9家連鎖超市，36家連鎖大藥房，擁有員工近7000人，這麼龐大的業務規模，如果還是通過業務系統導出數據、excel處理數據的形式來實現日常管理和決策，費時費力，準確性也得不到保障。集團數據決策BI平台，有效集成了各個業務系統的實時數據，並根據市場運營、財務、人力等部門需求搭建了上百張數據分析模板。各業務部門通過統一入口，可以快速查看相關數據報表，極大地提升了日常業務處理效率。從數據類型上看，集團數據決策平台主要提供以下3種數據類型的查看和分析： 1)銷售數據不同於其他單品牌或單品類的零售業態，百貨商超業態下包含了眾多的品牌和豐富的商品品類，如果要準確掌握各商場、超市的銷售情況，就需要對商場、品牌、品類以及具體到商品的銷售數據進行各個維度的了解。集團數據決策BI系統平台在銷售數據模板中支援數據的層層鑽取，業務人員可以根據各自的需求，在許可權範圍內，對各門店、商場的銷售數據進行鑽取，直至查看到具體商品當月的銷售數據。同時各個維度的銷售數據會從本月完成率、本季度完成率以及往期對比的角度提供參考，讓業務人員可以從時間的角度來進行分析，做出動態的業務策略調整。 2)財務自動結轉單據財務的日常工作中，經常需要對未完成自動結轉的單據進行手工核對和處理。集團數據決策BI平台為財務提供了自動結轉憑證單據的查詢窗口，財務人員通過查詢窗口，可以按結轉狀態對各類型單據進行查詢，對未結轉以及存在異常的單據進行跟進處理，不僅極大提升了處理速度，還能有效減少出錯。財務自動結轉單據的查詢功能，為財務部門省去了手動導出和處理財務單據的大量工作，獲得了財務人員的廣泛好評。 3)績效考核數據作為一個E化建設相對薄弱的企業，如何對7000多員工的績效考核實現精細化管理，一直是困擾人力部門的大難題。在集團數據決策平台的績效考核模塊上線之前，人力部門每個月都需要進行大量績效相關的手工計算，數據收集是一個問題，數據計算與核對又是一個問題。集團數據決策平台的績效考核模塊，提供完整的績效考核報表，覆蓋了包括商場、部門、個人在內的各個層級績效數據，不同層級之間可以實現數據鑽取，為人事績效考核提供了精準的數據支撐。集團數據決策平台除了能在PC端支援各業務部門的數據報表查詢和導出，在行動端也有不錯的應用，主要包含以下兩點： […]

行業好文：時尚行業的數據視覺化建設方案

文 | 帆軟數據應用研究院賈強在新零售和大數據的背景下，報表也不再是簡單的查詢數據，海量數據為統計、分析、決策的時效性、準確性、科學性提供了依據。時尚行業企業數據管理與應用現狀如何?如何從大量數據中提取出高質量的數據，並將其應用在企業的管理決策過程中？一、數據管理應用的現狀及成熟度評價等級劃分時尚行業企業數據主要指所有與企業經營相關的資料，包括財務人資概況、商品信息、店鋪信息、會員信息、供應鏈信息等。隨著這幾年大數據理念和技術的飛速發展，企業也更加關注數據的趨勢和變化，數據背後變化的原因，同時由於數據整合度的提升及數據使用範圍的擴大，在數據的使用過程中發現了大量有關數據質量的問題，筆者根據和許多甲方和業內專家的交流中總結了目前數據應用方面遇到的一些問題，見上圖。一個企業對於數據管理分成不同的階段，數據管理成熟度也隨著企業E化的完善而不斷發展，數據管理成熟度分成以下幾個階段：第一初始級指企業還未意識到數據的重要性，數據需求的管理主要是在專案級來體現，典型的就是ERP報表需求，沒有統一的數據管理流程，存在大量的數據管理孤島，經常由於數據問題導致低下的服務質量，繁重的人工維護工作。第二受管理級，指企業已經意識到數據是資產，根據管理策略的要求制定了管理流程，同時指定了相關人員進行初步的管理。第三已定義級，指數據已經被當做實現組織績效目標的重要資產，在組織層面制定了系列的標準化組織管理流程促進數據管理的規範化，數據管理者可以快速的滿足跨多個業務系統的、準確的、一致的數據要求，有詳細的數據分析需求響應處理規範和流程; 第四量化管理級，指數據被認為是獲取競爭優勢的重要資源，企業認識到數據在流程優化、工作效率提升等方面的作用，針對數據管理方面的流程進行全面的優化，針對數據管理的崗位進行KPI考核，規範和加強數據相關的管理工作，並且應用相關的業務進行KPI考慮的工作進行工作支撐; 第五優化級指數據被認為是企業組織架構生存的基礎，相關管理流程能夠實時優化，能夠在業內進行最佳實踐創新的分享，成為行業數據應用的標杆。目前大部分鞋服企業數據管理成熟度處於第三階段的初始階段，行業數據應用的進一步探索大有可為。競爭的加劇和企業E化發展，另企業的對數據管理的要求也會越來越高，這對IT人的要求也會越來越高，很多企業開始單獨設立數據分析師團隊就是明證。二、數據應用管理可視化、系統化關鍵因素數據管理需要有效的開發管控體系、數據管控體系和價值評估體系，需要重點關注基於業務價值、數據管控、組織流程、數據平台等四個維度的長期規劃，規劃的內容包括績效和商品、客戶、財務、以及供應鏈指標、數據標準和質量、組織架構、數據模型、分析工具等。同時，還應建立數據分析團隊，培養業務主動探索問題的習慣和意識，滿足現在和未來業務的需求。這裡結合筆者的經驗以及參考其他的一些資料總結以下幾個方面策略和方法，發展數據視覺化計劃和戰略，以實現其業務目標，對數據可視化需求、解決方案、方法論有一個統一的框架。商業智慧系統（BI系統），即帆軟數據決策系統，其管理以及系統的發展需與企業的戰略保持一致，能夠為企業的高層領導需求服務，這樣更能夠得到高層領導更多的支持和參與。在進行推廣的過程中發揮系統能力中心的核心作用。專案管理，持續有效的專案管理能夠支持數據決策系統實施計劃，確保落地的每一步的實現歷程是有價值的，是被業務認可的。數據和系統，獲取的數據用以滿足業務的需求，對業務系統的支持數據進行抽取、轉換和載入，同時解決數據治理和數據質量的問題，使數據管理具有關鍵架構的設計和資料整合的技能，解決類似典型的企業數據孤島問題。業務部門，通過IT資訊部和業務部的共同努力，建立起從0到1的系統和數據管理應用機制，初始時業務部門能對BI報表製作工具有一定的認識和理解，應用之後能夠提出對BI需求和期望，從而與IT資訊部門能夠有效的合作。三、數據決策系統實施方法以及平台架構數據決策系統的本質就是讓數據「說話」，避免經驗主義拍腦袋決策的失誤。原來的企業數據管理是通過打通企業內部某些邊角需要來實現，但由於工具能力和實施能力有限，會出現數據超載、數據孤島等問題，目前以及未來的企業數據管理轉變的重點在於理解數據價值、商業分析應用集成、考慮信息多渠道共享、無縫互通、以及通過外部數據更好的提高洞察力等。企業管理數據的目的在於更快地訪問數據、更準確及時地獲取數據、更易於理解數據及可復用共享數據，進而做出更好、更快的決策，提升工作效率和服務效率，迅速滿足客戶需求，實現全方位價值。帆軟企業數據應用管理平台的框架結構如圖所示：企業數據應用管理視覺化實現過程是數據、業務、技術、戰略等多個方面的結合體，其定位且服務於管理層、業務層及執行操作層，通過收集企業內外部的數據，提供與戰略和管理重點相一致的具體行動資訊，以用來支持更好的經營和決策。以實現企業價值鏈為目標，可以參考以下幾個步驟: 第一步，IT資訊部能站在一定高度上去理解企業的中長期戰略，因為這些戰略體現了整體價值，決定了決策層、管理層及執行操作層以後利用系統分析的重點和方法。第二步，確定系統的價值動因，確立整體項目目標，該步驟確立能夠促進整體價值的關鍵因素或管理重點，形成企業價值藍圖。第三步，形成指標庫，為價值目標的衡量提供具體的指標定義，形成指標庫體系。第四步，指標分析與應用，藉助分析模型和報表展現，建立指標內在的關聯關係，形成各個層面的管理場景和報表應用，體現管理意義和價值。第五步，實施，按照實施方法和確定的分析主題，建立數據倉庫，並按照管理場景和報表應用構建分析平台，至於實施的過程可以按照短中長三期目標來確定每一步過程的重點，不斷迭代。第六步，提升優化，隨著對系統的使用，逐步擴展應用層次和範圍，優化分析平台。通過帆軟finereport+finebi產品以及專案實施辦法可以保證上述過程的成功運轉，並能使企業實現變革管理、數據治理、報表設計、業務支撐、知識轉移等功能。其中，核心架構包括以下部分: 平台，採用帆軟的應用開發框架平台，完成報表前端的建設，包括定製固定報表、分析指標，不斷擴展等，如下圖；行動應用展示平台，採用帆軟行動BI或者和其他行動應用如微信企業號、釘釘集成。數據決策大屏應用平台：前端開發工具，簡潔易用高效的工具，拓展性強，使用門檻低數據倉庫，根據企業數據狀況和未來三年的發展情況選擇合適的資料庫作為企業統一數據倉庫。 ETL平台，採用開源工具或者專業ETL工具完成數據抽取、載入、轉義過程。

興隆大家庭商业：厲害了！2位 IT 員工負責全公司的報表，还准时下班！

这两位IT员工来自于一个零售企业——興隆大家庭商业集团。企业的业务已發展到22個城市，涵蓋商場36家、生活超市8家、酒店4家，籌建企業6家，經營面積超過220萬平方米。專案背景 20年前，興隆资讯部門位置較低，扮演的是協助財務結款的角色。公司数位化建設十分滯後。系統編碼完全獨立，沒有真正意義的營運報表；後台數據都是單機版、每家門店獨立；業務資料庫是骨灰級資料庫，極難操作維護；主營業務依賴三套系統，系統之間互相封閉，數據不可交互；要查詢全集团的”可樂“單日銷量，需要各个门店層層上報，甚至需查詢36遍；總部數據，幾乎全靠人工上報。资讯部有时自嘲：興隆的數據分析，似乎是一個無法完成的任務，一個永遠無法達成的目標。簡直是噩夢，一團亂麻…… 2010年興隆開始規劃數位化和數據分析工作。IT部門耗時兩年六個月，將二十年積累的六百萬以上編碼，進行統一，為後續數據分析工作奠定了堅實的數據基礎。編碼統一後，能做什麼？IT團隊大膽突破，基於FineReport平台，開始第一個試驗性報表，有野心的報表。這張報表，事後證明，是改變興隆未來營運規則的第一張報表，它的名字叫「S201」。業務數據分析解決方案企業管理，責任到人。興隆的IT部門2位員工，2014~2016年，先後實施了100張數據分析報表，一對一覆蓋到組長、合同員、品類經理、總部等人員。主要完成了「S201」「門店部組運營」「門店合同管理」「品類運營」「集團統籌」等五大重點模塊。同時，也在資訊部部、監察部、人力資源部等部門做了推廣應用。 1、「S201」：幫助門店找新產品「S201」是興隆數據分析夢想的種子。其實，本質上，「S201」屬於門店部組運營模塊，是用來找新品的。興隆IT團隊，先將產品按集團統一分類。然後，將同類商品按照銷售集團降序，查看多少家門店有售，本店是否有售，對應的供應商是誰，單品進價/售價是多少，每批次進價是多少。門店組長們每天查看這張報表，來看看自家門店是否有在經營集團熱銷的產品。如果本店沒有銷售，門店組長就要判斷是否要引進該商品。具體如何判斷呢？組長可以點擊「S201」的編號，直接鑽取到暢銷產品的詳細資料。包括在暢銷產品的企業名稱、供應商、聯繫人、銷量、進價、售價、毛利等等，組長可以根據本店運營狀況，直接選擇合適供應商推廣新品。如果組長需要更多資料，可以和對應聯繫人溝通，進一步判斷。這兩張報表，一舉解決了門店找新品難的挑戰。也正是「S201」，讓IT部門第一次到集團總部給高層管理者彙報，由此集團正式成立「數據分析團隊」，IT部門實現「鯉魚躍龍門」。通過「S201」的歷練，數據分析團隊要利用FineRrport平台，將興隆的業務運營數據分析工作，不斷地固化成一張張運營報表。 2、門店部組運營：節約5%的採購成本門店運營，很常規卻很重要的工作之一，就是盤點商品的進價和售價。數據分析團隊，針對這個需求，用帆軟FineReport平台，專門開發了組長手機掃碼盤點系統。組長只需打開APP，將手機對準商品QR CODE，就可以查看到條碼商品物價、售價、供貨商資料、銷量資料、庫存資料等等，這些資料的背後是全集團300多家門店的實時數據支撐。同時，除了這個盤點查詢，還有異常周轉、異常庫存、滯銷庫存等等，都可以在手機上完成操作，便捷又高效。根據對部分門店的統計，S201平均可以為門店節約5%的採購成本，有些商品，採購成本甚至節約30%以上。 3、門店合同管理：3分鐘完成以前7天的工作企業龐大了，尤其是有子公司的情況下，合同管理異常複雜。興隆所有合同都分散在各個子公司裡面。如果想查看和管理某類/某個合同，就需要親自到子公司檔案室去手動查電腦，一個公司一個公司的找，一台一台電腦的查。數據分析團隊針對這個問題，搭建了一個資料庫，將分散在36家企業的合同數據整合到一起。然後，通過FineReport平台，開發了查詢和管理頁面。現在合同員不必再到處打電話，到處查系統，只需要坐自己的辦公室里就可以3分鐘完成以往7天才能完成的工作。既提高了工作效率，又大大減輕了合同員的工作量。 4、品類運營：查找異常產品，提高利潤率品類運營報表主要是品類單品的銷售日報、品類品牌的銷售報表、商品進價/售價報表、商品結構優化報表、商品/品牌門店到店率報表。數據分析團隊將商品按照毛利率降序排列，然後對所有的單品進行分析。比如說毛利佔比是多少，銷售的總量是多少，銷售總額佔比前80%的商品都有哪些等等。除了對品類單品做毛利分析，對品類品牌也做毛利分析。通過毛利分析，找出利潤率高的品類和品牌，然後品類經理找出異常品類，找出對應的供應商，進行優化商品結構，解決品牌、單品異常問題，提高集團整體的利潤率。 5、集團統籌：高層管理者儀表板集團層面，興隆進行了人財分離。針對庫存指標和採購指標做了重點監測分析。針對旗下子公司，對缺貨率進行排名監控，定期會議通報甚至業務調整。缺貨率等指標已經被集團層面公認為客觀數據，經常被內部引用。總部管理者更為關心的採購銷售情況，通過數據分析團隊開發了採購銷售日報，領導可以隨時在PC和手機上查看。銷售日報裡面，興隆重點分析了不同企業，不同品類的銷售額、同期值和增長比。增長比是核心，坦白來說，增長比是直接關聯著大區管理者個人的錢袋子。 6、其他應用：成倍提高部門工作效率除了以上五個模塊的應用，針對資訊部、監察部、財務部、人力資源部等，還單獨開發了部門個性化查詢報表，將原來無法統計的數據或者保存在紙張、Excel中的數據全部實現入庫，並且開發了查詢、維護界面，成倍地提升了各部門的工作效率。專案總結兩個人兩年做了100張門店、公司、集團各級報表，讓IT部門從一個財務結算輔助崗，成長為直面總部的數據分析戰略部門。如今，公司培訓、內部部門會議、企業報告、集團會議都在依託數據分析平台進行，越來越多的用戶頻繁訪問基於帆軟FineReport開發的數據分析平台，越來越多的報表作為官方數據被使用。 FineReport行業顧問，既懂行業又懂數據分析，為各行業公司提供成熟的數據解決方案，6,000個企業案例累積。歡迎您的垂詢！

洪海龍騰電子商務：遇見帆軟，為何果斷放棄開源？——論一個數據平台建設的養成

洪海龍騰電子商務股份有限公司是一家集電商運營服務、電商自營業務、軟體研發與銷售、電商培訓服務於一體的互聯網行銷服務公司。公司總部在青島，全公司500多名員工。2016年淘寶「雙十一」活動，銷量前二十的商家，有7家是其客戶，其現已成為淘寶體系服務商家數最多的運營服務商。數據平台建設電子商務，主要分三種：賣家自營、電商平台和服務商。作為服務商，數據平台的建設要做好相當長期的規劃，除了考慮系統的可擴展性，還要預測業務範圍的拓展。整個數據平台，主要分四層建設。ODS數據操作層、標準數據層、統計數據層、展示數據層，帆軟數據分析平台主要是針對展示層數據作量化分析。數據平台的建設，是個前瞻性工程，需要更多的思考和方法論支撐。洪海龍騰主要是從高層、資金、人才三個方面作重點考量。首先，這種前瞻性投入，必然需要高層領導甚至是老闆的支援。需要多和老闆溝通、彙報，所謂「教育」老闆，要「跟得上時代」。領導的支援之外，必然要有資金保證，除了採購軟體本身需要資金，也是要關注運維需要的人員投入。有了支援和資金兩個基本條件，剩下的關鍵就是靠人才。企業一般都有擅長IT技術的人才，但不一定儲備了有數據思維的人才，洪海龍騰專門從阿里引進了這方面的人才。技術方案如下圖：整體上採用的是開源+免費的策略。比如ETL用的是kettle、資料庫和數據倉庫都用的Mysql，爬蟲選的Java PG。從效果來看，短期內確實節約了採購成本，但長期來看，需要相當多的開發和運維成本。當面臨數據分析需求時，發現洪海龍騰的數據分析需求需要6個前端開發+6個資料庫技術，所以果斷放棄了開源方案，最後從價格、性能、功能、樣式、服務等幾個維度選擇了帆軟數據分析平台。數據分析應用數據分析，關鍵的一塊工作是規劃。洪海龍騰規划了「N+1」個模塊報表製作。所謂「N+1」，就是N個業務模塊，1個系統訪問監控模塊。業務模塊不做單獨拆分，就難以對應負責人；系統訪問不做單獨監控，就難以推行數據分析系統，並且無法及時取得系統使用反饋，無法改善提升。這裡重點分享下核心業績分析、實時考核分析、投訴分析這三個業務模塊和系統訪問分析監控分析。核心業績分析公司的業務，主要分行銷、服務、教育、行動、客服五大體系。高層最迫切想要知道的，就是這些業務模塊進展如何。在數據分析工作上，首先，分體系呈現當下業績，這也就有了各業務全年業績達成率。要有全年匯總數據，這是第一步，顯示了結果。那過程如何？通過將業務數據分解為按月分析和按日分析，業績完成歷史軌跡分析，展現業務發展的過程。除了這些正常業務經營數據，還要關注異常，比如各體系的退款情況。把各體系退款數據做一個趨勢分析，發掘趨勢變化，及時干預處理。實時考核分析不同的企業有不同的管理風格，也有不同的管理方式。洪海龍騰的管理既抓大略，也關注細節。高層希望能夠實時掌握業務動態，把握企業運轉的脈搏。這邊有了如下的實時考核分析。將關注的回款指標做成直播大屏，讓領導坐在辦公室即可隨時查看。這個實時的回款分析上線以後，公司也發生了微妙的變化。很多業務部門反饋，有了這個頁面，總感覺自己的一點一滴的業績，都能被領導看到，所以大家的積極性有了不小的提升。這個引起了數據分析團隊的注意，所以下一步規劃在系統內開放部分實時數據，做業績排名，給大家提供更大的動力和督促。作為服務商，核心競爭力就在於提供優質的服務。那麼怎麼評判服務的質量呢？以前，更多的是通過直觀感受和個人經驗。現在，用帆軟數據分析平台搭建了投訴分析模塊，對每個部門制定了投訴指標。通過這個分析模塊，可以實時查看到當前各部門、各人員的被投訴數據和排名。有了這個量化，下一步就是如何做改善。再分析了被投訴原因和採取處理措施後，經過2016年到2017年將近1年的努力，從月均投訴33次下降到了月均7次的水平，降幅達79%，而且還在持續下降中。投訴次數的下降就是洪海龍騰服務水平提升的繁星一點，正是有了數據分析，才進一步推動了服務的改善，不然，如何有說服力地判斷服務更好了呢？訪問監控平時IT部門做系統監控分析，更多的是關注IT設備的運行狀況，或者關注系統平台的安全狀況。都是在保證系統的可用性，為業務運營做好系統支撐。但實際有多大效果，是否有空間可以改善呢？這個難以回答。用帆軟軟體搭建的數據分析平台，同樣面臨著如何驗證效果和改善提升的難題。解決辦法是提供平台使用狀況的實時分析頁面。分析哪些部門，哪些人，哪些頁面的訪問量比較高，然後前去溝通交流，積累成功經驗；同時，分析哪些部門，哪些人，哪些頁面的訪問量比較低，然後針對性的採取措施。這裡重點是為什麼有些部門有些人訪問量低，做重點溝通，是個人抵觸數據平台，還是數據平台未能滿足需求？在逐個問題解決之後，公司整體系統訪問明顯趨於穩定。

NO.1食品超市經營管理的數據方案

丸悅公司作為日本首都圈NO.1的食品超市連鎖店，以東京為中心開設有270家店鋪。在中國，丸悅與中國零售業巨頭蘇寧雲商組建合資公司，將丸悅在日本積累了約70年的專業知識和經驗與蘇寧雲商急速成長擴大的經驗相融合，面向中國華東地區，積極展開超市連鎖事業。2013 ~ 2015年，公司年平均虧損3000萬元。2015年開始進行基於數據分析的管理模式，一舉扭虧為盈，實現了連續兩年銷售額增長40%，費用同比每年下降10%左右。背景丸悅是一家日資企業，經營管理方式有著很強的日本文化風格：講流程、重細節。丸悅2013年進入中國，沿襲固有經營管理方式，並且只選擇日本供應商合作，日常經營出現諸多摩擦，最終多方原因導致年虧損3000萬的解決。作為中方代表，中方100人的團隊和日方團隊激烈交鋒後達成共識：丸悅中國的決策要依據中國市場現狀，基於數據的分析得出，由雙方中高層的管理者共同表決通過後實施。在這個共識之下，丸悅在開業準備、營業支援和會員管理三方面取得了顯著突破。解決方案解決方案分三部分，分別是開業準備、營業支援和會員管理。整個數據分析基於帆軟平台，整合數據，建立從查詢報表、報表製作、管理報表以及主題分析的一整套經營分析體系。開業準備日本丸悅做事比較注重數據化，新開一家店基本上要求由上海或者北京的調查公司對店進行全面調查，內容涉及競爭對手、人口消費習慣等各方面，還要定期回訪。開業準備一般有特定的流程：市場調研、選址、購買者分析。但是目前來說，尚未在國內找到專業的調查公司來完成這三項準備工作。日本丸悅在日本經營70年，它有很多自己的方法，但在國內很不適應。但丸悅中國在國內市場探索了兩年，卻做出了自己的成績。針對市場調研，丸悅採用了常用的SWOT分析模型。通過數據分析平台發現，無錫蘇寧廣場開店的SWOT如下圖。從內部來看，優勢在於丸悅中國水果品質齊全、工作人員素質高，劣勢在於周邊商圈消費低迷；從外部來看，周邊居住的多是25~39歲的群體，而且周邊工作者有大量午餐需求，但同時威脅也不小，周邊存在不少超市和菜市場。針對丸悅中國高端精品超市的定位，團隊認為蘇寧廣場有巨大的潛在機會，在這個角度，值得選擇。針對選址，團隊採用3C模型（Company商鋪，Customer顧客，Competitor 競爭者）對開店的選址分析，發現蘇寧廣場的1小時經濟圈、2小時經濟圈、3小時經濟圈覆蓋範圍，至多3小時暢達長三角，顧客交通十分便利。但同時也發現，周邊商圈消費份額低，並且大潤發、八佰伴、三陽百盛等吸引了大部分客流，存在明顯的競爭格局。開店選址在此，就必須和這些超市百貨競爭，精品超市的定位有利於和普通商超差異化競爭。經過這三年的角逐，在無錫當地的精品超市中，丸悅中國的銷售額是大潤發超市的2倍左右。像紅豆或者其他的精品超市，基本上也被甩在身後一大截。針對購買者特徵分析，要開新店，肯定要對客戶群分析，要了解周邊客戶都有哪些消費特徵。團隊重點分析了節假日女性顧客年齡分布、工作日女性年齡構成分布和顧客來店頻率以及來店顧客的家庭年收入。通過分析發現，節假日高價值顧客（20~39歲的女性）佔比達66%，而工作日高達72%，來店顧客的家庭年收入和來店頻率也比較高，十分滿足丸悅本身品牌的定位。當然，丸悅中國還正在建立模型，期望後期開店可以直接把調研的數據和模型進行比對，來做綜合的評分作為指導，同時降低開店調研費用。營業支援精品超市的銷售分析，是精確到時點的，分時點來制定不同的銷售策略。如何能掌握實時銷售數據，並做好精準的實時數據分析，尤為重要。下圖是無錫兩家店面的24小時分時段的銷售數據。可以看到，整體的消費趨勢是相似的，但略有不同。這裡主要做兩個對比：不同店鋪的分時段銷售曲線，不同日期的分時段銷售曲線。把綜合的分時段曲線做對比分析，找出不同日期、不同店面的銷售差異，制定個性化的銷售策略。店鋪做的每一個時點的銷售情況分析，數據及時傳輸給到各個店的店長，店長可以能夠實時掌握銷售情況。同時，和視頻系統進行連接，店長能夠親眼看到店裡的情況。針對商品分析，這個工作比較細緻。因為精品超市做得深、做得專，秘訣就在商品和會員這裡。精品超市的商品品質是比一般超市要求高得多的，同時還得經常推陳出新。針對不同年齡層次的會員，做專門的喜好商品分析。後來團隊發現，特色水果比起一般水果更能吸引顧客。那麼如何制定銷售策略？丸悅採用差異化毛利率的行銷策略。其中特色水果和生鮮因為品質競爭力很強，所以在這塊毛利率定的比較高，約30%。而其他商品毛利率在10%~20%之間分布。不同的商品，設定不同的毛利率。丸悅中國每個店面有200個SKU，那麼怎麼保持店鋪平均20%的毛利率呢？辦法就是對不同商品提供不同面積的牌面。像生鮮、熟食、肉魚，因為是丸悅主打的商品，整個銷售比例幾乎達到50%。丸悅定位的是精品超市，而這部分商品一般都是高端會員大量消費。相比價格來說，會員對品質更為敏感。所以這部分的商品，可以保持高品質，高毛利，同時在店鋪中提供優質的牌面。既然店鋪50%都是一些生鮮、熟食、肉魚等保質期比較短，同時價格比較高的商品。那麼必然吸引的是消費目的性極強性顧客，會員粘性會較低。如何吸引更多的新會員，同時吸引更多的老會員能常來逛逛呢？丸悅的策略是母嬰用品高品質但是價格很有吸引力。比如天然足貼，118元一盒，這個價格比電商平台、周邊超市都要低，甚至比上海的精品超市低150元左右。尿不濕，整體毛利率控制在4%，價格是很有吸引力的。嬰兒用品是日常消耗品，經常需要採購。丸悅的店面一般都距離小區或者寫字樓很近，方便白領女性隨時購物。所以有吸引力的價格促使新老會員常來店鋪，既帶動了人氣，又能增加不少新會員，同時推出的高端新品還能有不錯的成交量。會員管理作為這個精品超市，會員是持續經營的根本。2017年一季度，丸悅會員的消費佔比大約達到了60%。那麼在會員費用投入上也是逐步和其他超市做了一個差異化，更傾向於互動性。同時，通過帆軟平台對會員消費數據的分析，掌握會員消費習慣和消費屬性，舉辦雙倍積分、節日活動、農場見學、VIP茶話會等會員活動，提高店鋪吸引力。會員活動主要是針對3月以內有消費的會員，通過豐富多彩的會員活動，會員的活躍度維持在50%以上，會員活動也能吸引會員的重複購買，復購率維持在60%以上，極大的提高了店鋪的客單價和銷售額。國內企業經營，最難得的是準確的外部數據。為了清楚了解顧客的需求和偏好，通過不定期會員線上調查，獲取會員對超市的不滿和期望，持續改進運營方式。例如通過調查發現，會員更喜歡通過微信和樓宇電視獲知超市的促銷信息。當然，這種調查並不新鮮，但是傳統紙質調查工作量極大，效率低，同時數據準確度很差。現在丸悅正在試行微信問卷測試，可以實現微信掃一下QR CODE，自動獲取會員信息，然後完全無紙化填寫問卷，還能採集照片和附件，十分便捷高效。文 | 帆軟數據應用研究院船長

行業好文：零售-供應商的數據協同分享

傳統零售行業有很多特徵，在這個行業中經營多年的企業都有一套自身經驗。然而，傳統零售長期以來的一個大家都心知肚明，但是不太願意去分享經驗，大家表面上的關係都是非常和諧的，但是背後確實都有各自的訴求、各自的利益。經驗難得，一般企業都守口如瓶。今天，筆者就閑聊這個零售商和供應商，看看怎麼在共享數據，或許讀完能有些啟發。傳統零售的訴求，我概括這三方面：客戶洞察，高效運營，協同供給。顧客洞察什麼是客戶洞察的核心？是顧客要什麼，就是所謂的顧客需求。怎麼來挖掘、預測這個需求？主要的辦法就是做用戶畫像，然後根據用戶特徵，執行特定的經營策略。高效運營什麼是高效運營？其實就是如何將我們大量的門店、大量的人員、大量的商品用數據分析指導，有區分的服務於廣大的顧客群體（會員和非會員）。做到高效的關鍵，就是用數據對經營管理流程和指標做量化，做考評。量化考評做什麼？領導或許這麼想：這個指標不達標，給我去干，再不達標，走人（其實是想說滾蛋）。下屬或許這麼想：這幾個指標，跟大家比，我做得好，年終獎老闆你得說到做到，獎金不到位，我走人（去尋留爺處）。所以，簡要來說，高效運營是為了制定合理的量化指標，並監督執行。協同共給協同供給其實就是整個商品庫存數據如何讓供應商和零售商共享。怎麼共享，最重要的就是做好利益共享，其次就是如何用IT系統實現協同的運營操作。利益分配的事情，老闆來談。我們只談如何實現協同供給的運營操作。每一點展開都大有可說，受篇幅限制本文就單聊聊如何做零供如何共享數據做客戶洞察。客戶洞察，這部分數據怎麼來？零供之間要客服哪些障礙？其實主要是兩方面：意識和意願。從經驗來看，很多零售商還是沒有數據共享這個意識，認識不到把部分數據開放給供應商的價值；另一方面，有些意識到數據共享價值的零售商，沒有意願要開放數據，認為這些數據涉及到自己經營的秘密，或者乾脆就是和供貨商談不攏利益分配。這兩個阻礙要克服，辦法就是談，慢慢談，談明白，談清楚。那麼，其實共享的數據有哪些呢？主要是會員銷售佔比、區域市場佔有率、單品管理、存銷比等數據。客戶洞察，首先關注的就是消費行為。我們關注哪些具體行為呢？有三個。最近一次購物是什麼時候？累計購物金額有多少？過去一段時間消費多少次？分析最近一次購物是區分會員的活躍度，或者說就是要針對不同活躍度的會員採取措施，改變活躍度分布，整體上提升會員消費頻率，多賺錢。湖南貝貝熊採用業務專家判斷的辦法，制定了活躍、一般、沉睡、流失、永久流失的活躍度參考值。同時，要結合不同品類和不同品牌特點，做活躍度對比分析。這個活躍度分析，既能幫助零售商清楚了解自己的會員消費行為分布，也能讓品牌商（也是供貨商）了解品牌與品牌之間是如何轉化的。品牌之間的轉化，是品牌商極為敏感的信息，迫切需要。分析累計購物金額有多少，本質上就是定位我們的大客戶。我們針對每一個品牌做品牌購物金額分析。首先，計算某品牌（以雅培為例）會員平均消費額=單個日期段內某品牌總收入/消費會員數。這裡的單個日期時間段內某品牌總收入是指在貝貝熊會員體系裡面得到的單品或者單品牌總收入。然後根據這個平均值採用業務專家判斷，人為對數值分段（如下圖）。低貢獻會員為累計消費金額低於雅培會員消費平均值的1/2，超級貢獻會員為累計消費金額高於雅培會員消費平均值的5倍。過去一段時間消費多少次？對基於品牌、品類的會員購物次數進行分段分析，依靠業務專家將消費次數分層，然後分層統計出會員數。針對會員數分布，對不同層次的會員開展相應的措施。比如，發現雅培會員的整體分層分布和上一個周期變化比較大，那麼就要重點採取措施了。如果發現某單品新客減少，或者客戶普遍在減少，怎麼辦？會員是不是選擇了其他品牌的同類產品？其實，上面對會員分層統計分析，就已經在做用戶畫像的工作了。用戶畫像本身不難，難在如何與運營結合起來。貝貝熊做的用戶畫像，目標很明確，就是定位品牌商關注的用戶轉化。先根據會員基本信息和消費信息，識別出會員的購物習慣，包括購物頻次、購物金額、關聯購買商品或品牌等，為會員做好標籤。根據上面的不同會員標籤，對會員進行分群，並制定針對性的行銷策略。如何分群？策略是根據購物次數、購物金額、最近購物日期三個指標，將客戶做分類。如下圖，購物次數高、購物金額大單近期購物頻率低的，要有危機感，要及時把這類可能流失的大客戶拉回來。購物次數多、近期也消費但購物金額少的客戶呢，可以嘗試一些優質新品體驗活動，將低客單價客戶轉向高客單價。有機會提升的會員，重點管理，積極主動行銷。而優質會員，要保持溝通和關懷，增強粘性和滿意度，而不是考慮促銷。零供合作，品牌商有哪些好機會呢？這邊講幾個實踐經驗。機會1：品牌商的會員是誰。零供合作，供應商（就是品牌商）可以在零售商的會員體系中，分析出哪些會員在購買其品牌產品，同時，哪些會員在購買其他品牌的同類產品。分析同類產品會員的總的消費習慣，和同行做差異化競爭。機會2：品牌商增加了多少新會員。新增了會員，這些會員都是從哪些渠道來的，參加了什麼活動來的，從什麼同類品牌轉化而來的，新會員近期消費多少次，按次數分類大概會員數是什麼分布。同時，又有哪些會員流失，轉移到了其他品牌，具體都轉移到了哪些品牌。機會3：發覺新會員的特點。品牌商吸納了新會員，這些會員總數是多少，他們是從哪些活動來的，第一次購買是什麼渠道，他們分屬於哪些年齡段，購物金額有什麼分布，對不同小類（一段奶粉、二段奶粉、三段奶粉、早產兒奶粉等）有什麼偏好。數據分析工作，將這些特徵動態展示在眼前。機會4：會員增長趨勢。探尋會員增長呈現的是什麼樣的軌跡，探尋不同小類會員的增長軌跡。這對品牌商來說，太重要了。品牌商會特別關注產品的整個生命周期運營，那麼通過分析每個單品或者小類的新會員增長趨勢，可以判斷出單品或者小類是在成長期還是在衰退期，可以及時制定產品運營策略。機會5：什麼樣的方式促銷最有效。分析哪個促銷參與的會員最多，針對性的制定促銷策略。當然，對於促銷活動來說，要參考的不僅僅是會員數一個指標。但不可否認，傳統零售企業提供的品牌會員是最精準的、信息最完善的。所以，在零售企業中的品牌促銷分析，是完全可以幫助品牌商制定促銷策略的。機會6：高滲透的品類是誰。啤酒和尿布的故事，雖然是個騙人的故事，但確實給我們提供了思路啟發。我們分析和某品牌關聯度比較高的品類，比如說，分析買了雅培奶粉的會員，還買了其他那=哪些品類。我們看到買尿褲的比例很高，而護理用品、營養輔食、嬰兒用品的關聯度也很高。雖然說，商場貨品位置安排，不一定根據這個關聯度把這些商品密集集中或者做分散分布。但是，對應關聯度高的商品，組合優惠銷售、組合放置促銷提示牌是很值得推廣的策略。機會7：高滲透的品牌是誰。狹路相逢，勇者不一定勝。但多些商業智慧，就多一些取勝的機會。我們根據會員數據，分析購買了本品牌商品的會員還購買了哪些同類的其他品牌的會員。這個可以是基於新會員做分析，也可以基於老會員作分析。針對新會員分析，可能得到的是新會員選擇搖擺的原因；針對老會員分析，可能得到的是品牌產品和同類產品的細微差異。其實零供合作，還有很多方面可以探索。比如購物籃分析、滲透率分析、促銷有效性分析、價格彈性分析等等。筆者也在探索階段，上文只是當下的一些思考和收穫，或許日後能發現更好的方式、方法，甚至推翻現在的想法和結論。希望大家能帶著實踐是檢驗的標準的態度，一起交流和探索，歡迎留言~ 文|帆軟數據應用研究雲船長

步步高：以客戶為中心的數字化變革

當下互聯網的餘震未醒，「新零售」又提出。成本上升、人口紅利消失、電商滲透率飽和都在倒逼零售的整體升級。不管業內業外，政府公司，都在談轉型。但關鍵如何轉型，基點在哪？這都需要探索。有人說，消費變革的起點一定是在里消費者最近的地方，其中最關鍵的一環，就是要提升自身的數據能力，真正實現以用戶體驗為中心的經營模式。就在上月，步步高集團電商事業部產品技術總監王衛東在帆軟零售大會上發表了一場「頗具格局」的演講。從數字化創新驅動業務發展、「人貨場」的數據分析、再談到實際的數據化管理案例。全程乾貨滿滿，總計4700餘字，建議閱讀時間10分鐘。步步高商業連鎖股份有限公司（下文簡稱步步高），是涉及零售業、電子商務、商業地產、互聯網金融、大型物流等多業態的大型商業集團。目前擁有步步高超市、步步高百貨(廣場)、步步高雲猴網、步步高置業(步步高新天地)、步步高電器城、太楚餐飲、匯米巴便利店等業態。2016年銷售收入超過320億元人民幣，位列中國民營企業500強第158位。一、數字化創新驅動業務變革 2017年是步步高數字化轉型的一年，總體數字化創新戰略方針是線上節約顧客時間，線下「浪費」顧客時間，創造更好的購物體驗。步步高擁有百貨和超市兩大事業群，兩個事業群的客戶群體是不同的。步步高超市業務以快捷為主，百貨業務以客戶體驗為主。如何通過數字技術來提高客戶滿意度呢？總體是增強智慧體驗、優化線上渠道、客戶畫像精準行銷三個路徑來實現技術驅動業務創新。客戶獲取與經營的閉環運營的關鍵是兩條線：獲客和經營。我們的數字運營體系，圍繞著用戶的運營這個重心，以顧客為中心，融合數字技術形成客戶獲取與客戶經營閉環。抓好這兩條線，讓客戶群不斷壯大，提高客戶成長轉化率，以此來保證毛利的提高。零售行業是個薄利行業，提高企業毛利，就是要在這個閉環裡面多下功夫。具體怎麼下功夫呢？可以針對性活動設計（目的）、分析人群相關性（精準）、交易簡便個性化、提供更多價值（權益/服務）、了解顧客喜好（消費偏好）、贏得顧客信任和主動傳播。客流數據分析建模傳統零售的數據是基於交易客流，基本等同於俗稱的會員。商超裡面的客流其實分為交易客流、飯店客流、進店客流、到達客流、潛在客流。這裡最容易獲取的就是交易客流，因為企業現有的CRM系統或者收銀系統基本都能涵蓋這部分客流。而現行的基於CRM客流管理和收銀系統客流管理模式有兩個管理上的缺陷。一是普遍重視客戶的消費能力，而忽視傳播與分享能力，也無法量化客戶的傳播與分享能力；二是高度重視新用戶的數量積累，而忽視後期的長期服務和維護，靠利益刺激，吸引促銷客戶而非忠誠客戶。我們應該有新的認知：到店即是會員，得顧客數據者得天下。怎麼得顧客數據？這就要建立一整套的全顧客全消費行為管理的客流分析系統。身份識別顧客到店，不同級別的會員消費不同，給企業帶來的效益也有較大差別。如何提前區分會員等級？而不是在收銀的時候強制出示會員卡來事後統計會員。首先，是對不同渠道、方式獲取的顧客機那裡統一的ID和ID映射圖譜方案，能夠在具體的場景中識別顧客。比如步步高用WIFI探針、手機號、微信號、支付寶ID、人臉識別等等。只要有了顧客ID，那麼客戶就成為了廣義的會員，把這些有身份信息的會員管理起來，在不同的場景中預判用戶行為，在顧客離店之前便進行適當的會員關懷和消費引導。客流分析系統客流分析系統的升級，戰略目標就是要獲取全顧客全消費行為數據。傳統的客流分析系統，主要是人工統計、紅外感應、視頻檢測，採集到的主要就是進店客流、POS等銷售數據，能做的工作優先，主要是就是強化管理，努力提高顧客轉化率。然而，一方面是競爭加劇，另一方面是經營成本增加，這些都要求步步高必須要做變革，以保持較強的競爭力。升級的客流分析系統，重點是對到達客流、車流數據、顧客運動軌跡、WIFI探針等做挖掘建設。通過識別和數據採集技術以及數據分析技術，步步高得以豐富會員畫像做精準的會員成長關懷和管理，提高客單附加值，提高會員活躍度，甚至從周邊商圈吸引到潛在客流並最終轉化為忠誠會員。二、數據分析綱要數據分析的核心三要點我們鋪設整體的信息化，是有明確的綱要的。這個綱要就像是做項目的章程，是我們的指導文件。數據分析的核心三要素是什麼，是數據一致、實用當先、以人為先。保持數據的一致性，是要解決數據分散在各個系統，不同部分重複開發報表，不同報表製作計算口徑不一的問題。步步高通過建立統一的數據倉庫，集中解決數據不一致的問題，並保持嚴格的定期維護。杜絕華而不實，實用當先，不做表面文章，重在先能用，再好用。步步高數據分析項目一期，明確暫緩大屏項目，優先從查詢報表、監控報表、數據分析報表三步逐次實現。這就是堅持先能用再好用。以人為先，工具次之。帆軟工具確實數據分析領域的成熟的平台，但工具再好用，做再多的分析，業務人員不會用，也是捨本逐末，功虧一簣。步步高通過成立專業的大數據學院，在企業內部培養大數據分析軟體專業人才，精通業務，熟練掌握數據分析工具，然後由他們結合企業特點，向集團各單位推廣數據分析平台。人貨場財指標梳理傳統零售運營，分四個維度：人、貨、場、財。雖然大體維度相似，但具體到指標，還是各有不同。我們針對自身，做了專門的維度和指標的梳理。人員，主要分為員工和顧客，前者是對內管理，後者是管理客戶運營。如何用這些數據，如果做對內管理，我們要規劃好目標，規劃好對內管理的定位。要想對內管理好用到位，必須基於每一個商業智慧單位設置各自的KPI考核。千萬不要給自己挖坑，做個高大上的分析或者報表。不用高大上，只需要幾個關鍵指標值。作為業務人員，他更多關注的是老闆對他設定的考核指標，如何改善公司層面的業績。業務人員關注的，是KPI。顧客分析，重點考核3個指標：客單價、毛利率、會員數。客單價的變化，毛利率的變化，會員的整理流失、有效、貢獻、年齡層次變化直接在日報中體現，每天都要抓。貨。我們從採購環節、供應鏈環節、銷售環節、售後環節進行指標管理和控制，穿透整個經營環節。我們只把關鍵指標篩選出來，作為監控項和管理項。具體的監控和管理指標，可以看上圖。場。我們在場這個維度上重點管理績效。包括銷售指標、競爭情況指標、促銷指標、渠道指標。每次促銷活動，不僅會監測會員和銷量指標，還會重點監測場指標，貨源是零售長期穩定經營的基石。財。財務重點關注的一點就是毛利和回款。步步高的百貨，重點還關註銷售利潤率。三、數據分析案例我們的數據分析項目2017年還在重點就建設中。很多的數據分析的實踐剛有起色，並未得到長期的經營驗證。所以部分經驗和案例效果圖還不便公開，我們也本著開放的心態，歡迎更多同行能前來交流。這裡就部分內容做個分享。巡店預警我們的會員管理部分只關注門店會員數據，其他周邊數據業務部門並不想要。所以不需要定製太多的報表，也不需要提供太多的維度和指標數據。曾經，兩個月的時間完成的初版巡店預警控制報表，一線人員反饋說沒用。他們只關注商品調撥，需要實時查詢相關數據。這個預警報表能不能告訴業務人員當前門店哪個品類、哪個商品有問題，告訴業務人員這些，就是他們最需要的。我們對初版報表稍作改動，出來了下圖的最終版。現在一線業務人員，可以通過一張報表直接告訴他們那些商品有異常，哪些銷量有異常，哪些會員有異常。旗下的梅西新天地有1萬多款SKU，這一張報表就可以完成監測和分析。當然，針對會員也提供了關鍵指標畫像，只提供業務人員最為關注的幾個指標。對標比價我們引入京東、天貓、一號店以及其他同行的一些外部數據，監測零售同行商品的價格走勢和當前活動。根據外部數據，步步高一整套數據分析報表會自動給門店經理手機提示異常，會直接告訴他哪些價格有異常，同行的當前價格和歷史價格多少，以及預測近期價格走勢，並給店長提供建議價格做參考。除了銷售對標比價，另一個就是採購。如果發現採購價格高於隔壁同行，商超裡面採購經理會說別人家在做促銷活動，或者有其他原因。但是顧客偏偏就是漸漸到隔壁家消費去了。現在專門開發了對標比價系統，店長拿著手機，對著商品QR code一掃，就能立馬顯示天貓、京東、一號店甚至是一些隔壁同行的價格。步步高在每個超市門店，都實現了對標比價的應用對接。異常監測分析目前我們已經建立了銷售、毛利、庫存、會員和積分的五大異常模塊。原來傳統的方式監測是依靠專家經驗（甚至很多企業現在也是這麼做的）。那麼我們分析一下，對於出差，第一周1次，第二周2次，第三周2次，第四周0次，第五周4次，第五周是否異常？如果專家判斷3次以上算異常，那就是異常，如果專家判斷4次以上是異常，那就4次剛好達標，不算異常。這裡面就有人為制定固定標準的局限。同理，我們看訂單數變化，連續多日統計後，某一天訂單量為85，這是否異常？同樣類似的會員消費，消費頻率達到多少算是活躍會員？業務專家給的指標建議，都是固定的，很難自動調節。我們也很難針對每個SKU、每個訂單都單獨去做人工測試。那怎麼辦？步步高採用的是建立分析模型，系統自動算一個標準差為基礎的UCL、LCL和CL。因為這個是固定一個標準差，所以分析模型是專業的。而整個三個指標的計算，是系統動態的根據近期數據或者整個歷史數據自動計算的，所以這三個指標也是隨著業務發展自動變化的。這樣就節約了指標維護的工作量。再對訂單數通過該模型分析，模型給出UCL=81，那麼顯然訂單數85屬於銷售異常。異常檢測分析，其實核心就是建立動態的異常指標。到店客流監測到店顧客，其實是需要我們重點經營轉化的。那麼要思考幾個問題：這些客戶從哪裡來，客戶量有沒有變化，這些客戶要消費什麼，這些客戶哪些是常客，這些客戶都對哪些店面感興趣等等。能用數據回答清楚這幾個問題，就方便進行顧客的數據運營和管理了。首先，如何回答這些客戶數量的變化。因為一天接待的顧客眾多，很難用人員觀察統計，即使採用定時定點安排人統計人數，也是不科學抽樣，可信度不高。步步高升級了客流分析系統，得以通過停車場數據系統、WIFI探針數據、人臉識別等技術自動識別客流變化，然後，定製出客流量檢測看板。步步高主要關注近一小時累計客流量、近一小時新增客流量、今日累計客流量、今日平均停留時間這四個主要指標。當然，還針對歷史數據做對比分析，會對比昨日數據，看指標變化數值和變化幅度。這些指標變化也是納入異常檢測分析範圍的，只要超出動態的CCL和UCL，系統自動給店長預警，提示相關人員採取措施，並關聯KPI績效。督促一線人員及時有效的解決問題。那麼客流總數異常，從哪些維度查找原因呢？或者客流總數正常，客流質量是否也正常呢？步步高重點關注兩個對比類指標。一個是新老客戶佔比，一個是今日客戶到店分布對比。客流數異常，首先要看的就是新老客戶佔比和數量的變化，新客戶減少可能是宣傳或者促銷的問題了；老客戶減少，多半是會員政策或者商品經營出了問題。這樣，步步高就幫助業務人員快速分析業務問題，及時幫助解決業務問題。當然，及時客流總數正常，也要關注新老客戶佔比變化。比如開展促銷活動，新客戶佔比增加顯然是促銷的一個關鍵指標。到店客戶，他們來了，我們想知道他們都停留在哪裡，去了哪裡，好做針對性的店面布局和行銷管理。步步高採用電子圍欄技術、WIFI探針、人臉識別等技術，實時採集人流分布數據和運動軌跡。那做這個是什麼目的呢？其實說白了就是為了百貨經營時增加客戶的整體駐留時間，提高消費的可能性。步步高在梅西新天地做了客流實時分布分析和客流軌跡分析。通過這些分析，步步高可以判斷客流都是從哪些區域過來的，甚至是從哪個周邊小區過來的。然後從不同區域進店的客戶，消費目的有和不同，消費習慣有何不同，是否有更多的消費需求可以挖掘。負責管理的樓層長經理要思考：為什麼一些區域熱度很高，另一些區域熱度卻很低，為什麼有些熱度高的區域最終毛利卻不高，現在的店面布局是不是有更合理的方案。通過對客流的監測和分析，步步高將一些經營決策所需要的數據和信息下放到基層管理崗，讓熟悉業務個店長樓層長來提出決策建議，供高層選擇，用數據來支撐決策，用可視化分析提高決策效率和科學性。文 | 帆軟數據應用研究院船長

行業好文：新零售不簡單，當初馬雲自己都沒解釋清楚！

什麼是新零售？在2016年10月的阿里雲棲大會上，馬雲在演講中第一次提出了「新零售」概念，「新零售」立時炙手可熱，引發街談巷議。但是「新零售」只停留在望文生義的階段，並沒有誰能夠給出準確的定義和解釋，無論媒體人還是業內專家，都是自己解讀、自己發揮。馬雲挖的這個坑，終於在今年3月份被阿里研究院填平了，阿里研究院正式發布了《新零售研究報告》，對新零售的概念和方法論進行了系統的解讀。阿里研究院副院長楊健表示，新零售的核心是重構，產生全新的商業業態，不是簡單現有的零售場景和業態的相加。報告指出，「新零售就是以消費者體驗為中心的數據驅動的泛零售形態」，核心價值是最大程度提升全社會流通零售業的運轉效率。報告還歸納，新零售具備三大特徵，一是以心為本，消費者體驗為中心，重構人貨場；二是零售二重性，完全數據化；三是零售物種大爆發，催生更多服務形態。新零售和傳統零售的區別阿里研究院這樣描述了新零售在2017年～2020年的場景：商業元素數據化、重構人貨場、內生零售形態、產生新零售物種、C2B生產等，並認為2046的遠景將實現「任何時間、任何空間、任何主題、任何內容」。從這些描述中，我們可以總結出新零售和傳統零售的本質區別：數據化、去中間化、個性化和全場景化。一、數據化新零售業態中，「人貨場」這三要素將被完全數據化。比如傳統實體零售商，並不能有效收集、監控消費者行為，用戶多是匿名的，比如某個忠實用戶已經產生了1000次點購買行為，零售商也不知道他是誰，甚至也關心他是誰。對於同時開展電商業務的零售商，他們的線上和線下的數據通常是割裂開的，也造成絕大部分顧客的消費行為數據分析嚴重缺失，更不用提用戶畫像的構建了。二、去中間化傳統零售業的商品從工廠到用戶手中，隔著非常多的環節，批發、分銷、物流等都增加了非常多的成本，所以B2C的模式將會成為未來主流模式，也是新零售的一種常態。同時，傳統零售業在發展過程中以商業地產租金、聯營扣點方式賺取高額利潤的方式將不可持續，最終零售業的利潤還將回歸到商品和服務的增值中，而不是信息差利潤。三、個性化隨著新零售的提出，紅領西服迅速成為市場焦點，因為他是個性化定製的典型案例。傳統零售行業一般都是批量生產，所以無法或者很難識別消費者多變、多樣的需求，他們的步伐總比市場慢半拍。新零售不再如此，為了製造個性化，他們必須關注市場、關注消費者需求，及時調整產品策略。四、全場景化新零售模式下，消費場景無處不在，應用數字化技術實現實體、虛擬的深度結合，將傳統零售的人、貨、場在空間和時間維度上得到最大延伸，消費者不再受區域、時段、店面的限制，商品的內容也不受形式、種類和數量的限制，消費者的體驗和商品交付的形式不受物理形態的制約。傳統零售商該怎麼辦？站在互聯網＋和大數據時代的雙重風口，傳統零售商該怎麼辦呢？阿里研究院給了新零售的知識框架，如下圖所示，分為後台、中台、前台三大塊，後台是基礎設施，包含硬體和軟體系統，為中台的運營和前台的服務提供技術支援。中台則強調運營管理，如何追蹤市場動態，確定生產策略，精細化行銷策略，以及如何優化流通鏈條，關注企業運營。前台則強調用戶所感所受，如何讓消費者體驗高質量的服務和體驗。實現從傳統模式到新零售模式下的轉變，關鍵是大數據，傳統零售商需要從原有到商品驅動銷售轉化為數據驅動銷售，將數據視為企業的重要資產並且利用，在去中間化、個性化以及識別用戶應用大數據分析軟體做支撐。一、要有定力新零售是美好的願景，或者大勢所趨，但並不是每個企業都適用的，絕對不可以為了新零售而新零售，畢竟經營模式只是為了更好的盈利，是為企業服務的，馬雲提出新零售也是為了給廣大零售企業一條再發展的出路。所以，企業必須要有定力，敢於取捨，比如B2C模式。二、要有系統的思維要有系統的思維，實質是圍繞企業戰略，分解戰略目標，確定重點事務，然後分目標、分策略的系統實現。CIO們必須要認清企業需要自己做什麼，是希望自己成為可信任的運營者，還是變革驅動者，抑或是業務的共同創建者。比如想追蹤多渠道化的客戶，系統化的方法是需要整理、總結所有客戶與企業之間的接觸點，在建立統一客戶視圖的過程中，還需要注意從優先順序高的客戶或客戶群開始做客戶喚醒和商品推薦。三、要多從業內汲取養分新零售是一種形態，還未成型，大家都在摸著石頭試探水深，還沒有幾家過河的企業。筆者接觸過不少零售企業，他們對新零售的概念甚至都不統一，更不用講如何晉級了。幸好現在是知識共享時代，多聽，多看，多學，多從業內汲取養分十分重要，5月18日有一場「2017年中國零售行業IT價值峰會」，大家可以參加，或許別人不經意的幾句話，或者幾頁PPT展示，就能帶來你無窮的靈感。四、儘快行動數據是資產，早收集早受益。消費者數據是數據的核心，零售企業應該儘早構建圍繞消費者的數據採集和分析系統，無論線上電商還是線下實體，數據化運營永遠都是真理。獲取數據時，要應用系統化思維，做到有舍有得，充分應用二八理論，可以設計流程和埋點，可以購買第三方數據如淘寶數據。而建設分析系統時，指標和分析維度是關鍵，一般指標包含用戶畫像指標、流量指標、交易指標、商品指標等。文 | 水手哥

行業好文：探路者CIO，數據驅動才是零售企業轉型的核心！

「零售在做客戶經營時一般要經歷三個階段，有客戶沒連接、有連接沒互動、有連接有互動！」 4月15日在2017年企業互聯網峰會上，探路者CIO張航講述了自己和探路者的數字化轉型過程中的痛點和體會。探路者這個人盡皆知的戶外品牌，典型的零售企業。在前幾年O2O熱炒，他們卻很冷靜，腳踏實地地進行數字化轉型。張航分享了零售企業數字化轉型的四個觀點：一、從以產品為中心，過渡到以客戶為中心；二、零售企業數字化轉型應以門店為主；三、門店需要從傳統的重銷售轉向重客戶服務的職能；四、以行動互聯網為載體。以下是探路者CIO張航先生的現場演講實錄：傳統零售店數字轉型的四個觀點說到傳統的零售企業，其實它核心的資產就是門店。實體和線上相比，其實實體在產品的體驗、服務、客戶交流互動方面，頗具優勢的，線上的劣勢實際上是在數據存留方面。如果可以揚長避短，在發揮原有優勢的同時，運用數字化手段將數據存留，線下企業的競爭力就會大大提升。觀點一：零售企業要從過去以產品為中心，過渡到以客戶為中心。我們生產了很多產品，也銷售給了很多客戶，但是如果你做一個使用過自己產品的客戶調研，其實非常困難。因為你可能不知道你的客戶在哪裡、客戶是誰，或者說你無法觸達你的客戶。有客戶，沒有連接，這是第一個層次。現在，很多企業把微信作為商家和客戶連接的橋樑，但是有了連接的通道之後，實際上又出現了新的問題——有連接，沒有互動，這是第二個層次。做得好的企業，在CRM系統可能有客戶的消費數據，但是關於用戶行為喜好的數據還是不足。這樣一來，將來做精準行銷，對做客戶畫像而言還是頗有難度。第三個層次是有連接，有互動。這需要跟消費者緊密互動，通過互動可以提升價值，提升客戶黏性。同時，通過與客戶的互動，可以熟悉和了解客戶的喜好。在CRM系統裡面有很多數據，可以跟用戶交換。當然，通過各種互動活動，畫出客戶畫像，這是更準確的。零售企業對產品一直非常重視，甚至有產品為王的說法。但是，如果你對你的客戶都不了解，不知道客戶的喜好，那你研發出來的產品，可能就只是你自己的想像，閉門造車而已。這樣一來，成功可能就是碰運氣，沒有一個持續生產出受客戶歡迎的產品的機制。我們需要離客戶更近一點。觀點二：零售企業數字化轉型應以門店為主。之所以有這個觀點，來源於兩個原因：首先，未來幾年線下消費仍然會佔比較大；其次，線下也是傳統零售企業的優勢，包括京東、去哪兒等等這些線上企業，現在也在重視線下渠道，嘗試做線上線下的O2O或者全渠道。不論如何，門店都是一個流量的入口。線下企業做線上，很多新的客戶到底從哪裡來？一定不能靠第三方平台，要靠自己！因此門店就是一個入口，必須以門店為主導，和客戶建立更緊密的關聯。觀點三：門店需要增加客戶服務的職能，而傳統的零售企業，門店的主要職能是銷售。每天都和客戶講銷售、做行銷，很容易讓客戶反感。可以給客戶做產品的售後服務，比如：退換貨登記、缺貨登記、穿衣搭配推薦、一對一服務等等。另外，需要做內容，內容是品牌公司在後台做好，提供給前台人員使用的，比如產品適用的場景。現在僅僅談產品的質量和價格是不能打動客戶的，當然更沒辦法解釋電商、網紅這樣的事情。除此之外，原先的產品介紹、產品圖片都需要數字化，以適應線上和線下的融合。數字化轉型的核心是數據驅動，所有的決策行為都不是拍腦袋而來的，絕不是憑感覺，而由數字說話，由數字的分析結果決定你的行為。一個關注價值的高端客戶，如果總是收到尾貨的打折促銷資訊，心裡會很不爽的，他覺得你的行銷做的很Low，越這樣做對品牌形象負面影響越大，必須靠精準行銷做到精準的推送。觀點四：以行動互聯網為載體。我們的微信每天都在統計數據，我們的客戶都已經跑到微信上去了，你只要採取科學的戰略——客戶在哪兒，你也跑去哪兒，當客戶有需求的時候就會想到你。除此之外，還要跟客戶做到連接，這是可觸達、可服務的，對你的客戶進行洞察，就可以對消費者進行畫像。其實最終的目的都是做精準行銷。零售企業轉型應該關注的六大場景今天的主題叫「場景 · 湧現」，我在此列了六個場景。這些場景對零售企業的轉型都非常有用，而且也基本都有現成的解決方案，門檻也不高。場景一：電子小票零售行業可能有很多業態，我不能保證對所有的情況都有用。比如服裝、鞋帽都是可以的，但餐飲可能不太適合。大家買一件東西，商家開的可能是紙質小票，保留是很困難的，但這卻是退換貨的依據。用電子小票能大大降低留存難度，通過統計，很多門店80%的客戶都會接受這樣的方式。這種方式，其實就涉及三個動作。第一步：從收銀台去列印一張紙質的小票，小票上有一個QRCODE。第二步：客戶掃QRCODE關注，在微信里就有消費記錄，直接形成了電子小票。第三步：讓客戶自覺自愿地跟你的品牌發生關聯。有的企業賣了很多產品，但是為什麼做不好連接？我們時常會發現，有些粉絲，買了你的產品卻不願意關注你的服務號，所以需要給出很多積分獎勵，刺激他們關注。但是也很可能在領完禮品之後，就把你刪掉。在這樣的場景下，完全站在消費者服務的角度，會大大提升用戶掃碼的意願。場景二：讓導購成為專屬的客服這個場景跟電子小票類似，在QRCODE上加入一個導購的參數。這樣做有什麼好處呢？在傳統的門店裡，所有的導購都是有紙質手冊的，這個手冊裡面記錄了他聯繫的重要客戶情況，這些東西是導購的個人資產，企業並沒有得到存留。這樣的方式，其實是一套基於微信的客服系統，建立了導購和粉絲的連接。導購平常的工作可能八小時到十個小時，如果客戶有需求，能為其提供一對一的客服，效果會很好。比如下班的時候，導購也可以回答各種問題。這裡面就涉及企業的利益分配問題。現在大家都在談流量，其實很多企業商城最大的問題就是缺流量，而導購就有最好的資源。這裡面就需要解決利益分配的問題，其中維度包括線上線下產品的評價，同步的服務等等。如此一來，導購獲得了更多的收益，他們就願意為此付出。但你的利益分配機制，包括產品的管理運營方式是需要作出改變的。同時，通過導購和用戶的互動，來不斷地給客戶添加標籤，這就是一套客服系統可以做的一件事情。場景三：讓客戶反饋產品數據還有一些其他的場景，比如RFID。可能有些產品試用數據非常多，但是最後成交率不高。因此，可能就會得出這樣的結論：我們的產品，客戶用著不是很舒服，可能設計有問題。還有可能，你的產品試用率不是特別高，但是試了之後購買率比較高，那可能是陳列問題——如果放在更好的位置，客戶就會試用很多。場景四：優化供應鏈從供應鏈的層面來看，大家都在講快速反應，如果一直不停地講求快，補小單的方式，也需要門店的數據。當然，傳統方式也有一些傳統的功能。場景五：產品QRCODE積累用戶評價產品的QRCODE，對我們線下企業其實也是很好的東西。客戶通過掃QRCODE就會知道產品的信息、賣點，包括從圖片、聲音、視頻等方式獲得產品的信息。其實客戶買東西，你需要給他一個理由。同時，還要重視線下的產品評價體系。我們線上銷售產品，客戶是有評價的，但線下其實也可以做好評價，並且完全可以做到這件事。比如客戶一開始掃碼之後，買了產品就有記錄了，你完全可以在客戶購買幾天之後，發一個調研問卷做用戶反饋，這樣自然會積累出線下產品的評價。你可以將此做一個匯總。事實上，亞馬遜賣書也是這樣的，從數據分析看出哪些商品是用戶購買最多的——讓客戶能看到這些信息。場景六：搜集客戶到店數據利用Wi-Fi探針搜集客戶到門店的信息，也嘗試了解客戶其他行為的數據，比如用戶安裝了多少APP，每天打開APP頻次，針對特定APP打開的頻次來分析用戶的特徵。當然，通過攝像頭也可以捕捉顧客到店的數據，現在，簡單地做到監控是沒有問題的，也有很多公司在做人臉識別了。相信用不了多久就能更廣泛地應用。顧客在買東西的時候，把他的圖像掃描下來，當他第二次走進門店時，可以做到精準匹配，是不是vip客戶就一目了然。零售企業的數字化和怎樣更好地實現商業智慧，在很多年前就開始討論，傳統的零售店以銷售為主，只要產品賣出去，客戶也就從此沉寂，如果不發生產品質量問題，店面很難再與客戶產生聯繫。而多級店面又讓客戶散落在四處，無法做到精準運營，這些都可謂是零售企業的痛點。而上文的四個觀點和六個場景的總結極為有用，希望能給讀者帶來收穫。文 | 張航 […]

行業好文：百貨公司資料化管理案例分析

對於企業來講，資料化運用和管理無處不在，無論是企業日常運營，還是企業的營銷企劃，都離不開資料的「表達」。然而，做好資料化應用，是一件系統而又複雜的課題。企業如何真正把生產計劃、營銷戰略、財務戰略、經營戰略等體系有效的結合運用是非常考驗知識和智慧的。客户介绍如何在現有企業E化基礎上深化資料化管理，零售行業深諳其道，以某百貨公司為例。該公司從剛開始的幾家門店，發展到幾十家大賣場和上百家便利店，業績飛速上漲。就企業E化建設而言，從剛開始的單一的MIS系統發展至今也有30多套系統，從剛開始的單機軟體到現在實現業務、財務一體化。背景介绍從目前整個企業的信息系統架構來看，百貨、大賣場、便利店、物流系統、加工系統和房產銷售系統是其主營業務系統。集團層面上有集團的儲值卡、集團OA、集團網站和集團的會員，在往上是集團的行政中心和財務中心。除去人力資源和集團績效考核這兩個系統，其他幾乎都採用SAP的產品，通過SAP的BI產品，將業務和財務整合。從模塊上來講，企業最重要的三塊是網上對賬、報表開發以及集團決策中心。網上對賬集成了集團的微信、APP和微商城。報表的開發採用了SAP和Finereport動態報表與BI商業智慧軟體，而決策中心結合報表的應用，正是企業資料視覺化推行的重要一環。解决方案在報表層面，企業分了幾個階段去實現。第一個階段採用傳統的PB開發工具，結合帆軟報表FineReport，給企業中層開發一些報表。第二個階段逐步面向企業高層主管，包括集團總部決策層領導，事業部總經理和副總經理。這一塊的目標是打造一套經營分析的報表。由於整個集團的管理從日、周、月三個層次進行管理，因此開發的報表也從這三個方面著手。第三個階段是BI智能分析階段。目的是面向企業決策層，為企業決策層打造以KPI指標為核心的決策分析。未來還要利用大數據分析做精準營銷、預測以及風險預警。實踐案例 1、營業日報表這是為集團總經理搭建的報表。每天可以看到百貨、大賣場、便利店這三個業態的日、月、年銷售的業務和它的預算達到指標，然後會顯示年度的指標，右邊是一些關聯的一些報表，需要查詢的相關信息，關聯報表以後都可以在後面粘貼進來。 2、業績周報/月報每周有每周的周報，周報做完之後，每個門店的店長需要根據這周完成的情況做一些分析，然後對下周需要完成的指標進行展望，利用帆軟報表的填報，把內容都存放到資料庫中。 3、商品預警系統商品預警系統主要針對商品的到貨率、負存率、庫存回本率、缺貨、退貨率、滯銷等這些指標進行分析。對於每天的資料都會有紅綠燈的預警，每個指標都有一定的範圍，總共有四級。第一級是藍色A級是最好的，然後是B級綠色的，C級黃等，最差的是紅燈。這套系統與門店推行店長的考核掛鉤，他們每天都必須看。 4、工程項目現場管理系統工程項目的管理從開始到建築都企業自己來完成的。這套系統在SAP通過BS模塊管理起來，用帆軟平台進行搭建配合工程項目搭建一個現場施工管理平台。其中的項目概況以及合同付款都是直接到SAP里提取的，其他的內容需要自己填寫，最後形成一個當天的工作內容。

CIO專訪：興隆百貨伊敬初，大數據時代百貨行業如何進行企業E化

以下是對遼寧興隆百貨的伊敬初的專訪內容： 1、您最初是怎麼了解到FineReport動態報表與BI商業智慧工具這個產品的？FineReport給您留下了什麼樣的印象？「我是營運部的，信息部門用FineReport動態報表與BI商業智慧工具做的一些推廣活動，接觸到FineReport。 FineReport動態報表與BI商業智慧軟體很多集成性的功能比較好，從最基礎的報表顯示，到報表手機端，以及web端報表展示等。我們之前的報表只能通過內網訪問，FineReport通過web端報表展示,移動端的集成性，以及統一授權很好解決這個問題。」 2.使用FineReport動態報表與BI商業智慧工具主要是想解決那些問題？是否都解決了？在使用FineReport之前，是怎麼解決這些問題的? 「我這邊主要想通過FineReport動態報表與BI商業智慧軟體解決業務人員查看賣場營運資料的場地和設備限制問題，讓業務人員可以在任何時間，通過內網或外網，在手機,平板等設備上了解實時的賣場營運資料，比如說商品銷量情況，暢銷還是滯銷，還有營運的一些基礎資料，異常報表類資料。以上的問題通過FineReport都解決了，而且還實現了導出資料，做二次篩選深發這樣的資料處理，比較方便快捷，打破了之前的諸多局限性。以前這些都需要連接到我們主伺服器來處理的，考慮到安全性，一部分用集團內部里網段來解決。但用帆軟的FineReport動態報表與BI商業智慧軟體就沒有這個資料安全這個問題，在這方面的處理方式很好，它是把資料從資料庫中分離出來放在一個專屬的查詢資料庫中的，然後通過我們一些演算法再進行資料分析（data analystic）展示。只是一個顯示端，就不會由於這些查詢填報功能影響到我們主營業務的進行。通俗來說，你這邊停機也好，死機也好，發生什麼情況都沒有影響，這樣資料安全就能得到很大的保證，我們之前資料都在一個伺服器裡面，會由於網路攻擊這類安全問題危險到我們整個的資料安全。另外，FineReport動態報表與BI商業智慧工具給我帶來的最大好處的是它無縫的功能，而且在移動端和PC端的表現都非常好。FineReport打破了必須要安裝客戶端才能正常展示資料的傳統方式，它只需要一個網頁去顯示報表和資料。這些資料是通過內部伺服器計算，然後推送過來的。還有圖形化展示的功能，FineReport在這些功能上的表現都非常非常棒。其實我不會很在意圖形的一些東西，像圖表框的一些顯示啊，但是後來我發現在設計FineReport移動端的資料過程中，很多細節的處理，例如顏色，排序部分，都比傳統軟體實現起來效果更好，兼容性也高，它在平板這樣的移動設備展示效果也很好。」 3、興隆大家庭集團對移動端的功能特別看重，是嗎？我們公司跟其他企業有一定的不同。舉例來說，中國和西方通信的區別在於西方所有的通信都是通過搭電纜建立起來的，但是現在突然間信息化時代到來了，電纜都沒有用了，而中國，不需要建那些大電纜，直接從什麼也沒有一下子進入到移動互聯時代。我們的企業也是類似的情況，不用建那些基礎的pc平台，不用建很多東西，我們企業也不倡導業務人員在辦公室查資料，因為企業業態性質規定我們必須深入了解我們的顧客——老百姓的需求，我們更多的採用百貨業態那樣的中國式的方式，跟顧客甚至自己的員工聊天去了解他們的需求，像冰箱里買什麼菜，一些地區話的風俗習慣等。巨量資料時代來臨，讓這些信息的獲取平台跳過PC端，直接到移動端，就是說移動端是我們在信息時代直接了解信息的前端，所以我個人特別看重移動端給人的衝擊感和和信息傳達的時效性。我們在巡店過程中，在外面閑逛的時候，拿出手機，輸入條碼，直接就把信息收集到。例如我們可以實現一個功能，就是我們在巡店過程中看見一個商品，輸入商品的條碼，或者輸入商品的名稱，就可以用手機端查到這個商品在我們整個企業每家店的情況，包括他是跟哪個供應商合作，是多少錢的合作，多個批次商品的銷售情況，以及一些合作的具體細節，涉及到商業機密的東西可以用賬號來控制的，所以我感覺，這個帆軟報表系統就好像是一個工件，或者是一把利刃，使用好的話確實很能殺敵，它會給一個企業或一個人的思維插上翅膀，讓人能跳過一些固有維度思考問題，實現之前從來沒有進入過人們思維空間的事情，從而破解掉很多現在看來是死局的難題。當然如果那個開發團隊他的能量很差勁，帆軟系統在應用前端的效果也會大打折扣。 4、您覺得Finereport的移動BI有哪些功能需要加強？移動端我接觸的還不是很多。但是我希望能有一個實時在線顯示的功能。比如說我是這個項目的負責人，你給我加個許可權，那個許可權會實時顯示在線人數、相關的流量、查詢資料等信息。這牽扯到我們公司出現的一個問題，就是在用移動端的時候，如果人數超標，內存沒有預警，直接內存外溢，直接就宕掉了。對於這些基礎性功能我可以看到帆軟移動端的實時在線情況，這個實時在線的壓力數是多少，到一定程度開始預警，或者後來的人登錄不上，千萬不要沒登錄上去的人還能繼續上線，結果登錄上去就死掉，再然後全都死掉。其實這個是可以做一個入口的限制控制一下的。可能有這個功能我目前還沒接觸，如果有的話最好，如果沒有，是應該增加這種防止死掉的一個機制的。 5、瀋陽興隆大家庭2002年8月份成立，已經發展了十幾年，目前是中國商業的一塊知名品牌招牌。興隆大家庭商業集團是一家零售企業，一些行業分析報告表明零售行業是一個低利潤率行業的行業，當服務呈現標準化趨勢後，未來的競爭就是成本的競爭——當然現狀也可能並非如此，但無論如何，提高企業企業E化水平確實是一個已經驗證過了的企業有效降低成本的方向之一，興隆大家庭商業集團在企業E化建設方面有什麼大致方向嗎？對零售企業企業E化現狀的看法是什麼呢？首先關於百貨業態利潤率很低這個事情其實是這樣的，百貨業態利潤率形成分為兩個部分，一部分是可見的，一部分是不可見的；一部分是靠影響力來的，就是需要上規模之後才會體現出來。在企業規模擴大之後，很多交易，像電梯採購,大宗銷售，以及像家樂福的那種做法，利潤並不是全部來源於價格的壓低，很大一部分是因為大宗採購後跟供應商的硬嗑。所以說百貨零售業的利潤是關於兩方面的，有一些企業就會降價、壓縮，然後再靠降價來贏得更多毛利和利潤。但有一些企業是整合很多資源，跟上游供應商，或者聚齊所有供應商跟總廠進行更大宗、超大宗的採購來盈利，這個利潤率就很高，而且是隱藏在後台的。百貨業態的利潤部分是這樣的。第二點說到的問題屬於巨量資料應用範疇。興隆集團近幾年對於資料應用非常重視，我們成立了一個專門的部門——商場設計院，專門負責巨量資料應用。商場設計院有專業的院長，和各個所的所長，設計院未來要進行一個興隆雲的工程。興隆雲的核心理念是智能，涵蓋了智能建築，智能營銷，智能營運等十分全面的智能應用場景。比如說智能建築，它能實現很多資料收集和處理，像建築里有多少人、空調情況、安保情況，還有包括通風、香薰、氣味等等，這樣的一個強大的智能建築。營運智能的資料可能是我們在賣場里通過控制WiFi來收集，像顧客使用手機在我們賣場停留的時間，物品的條碼掃描情況。我們收集到這些資料，把這些資料上傳到雲端，就能更好的為顧客做推薦。例如，你喜歡西餐，你在我們西餐這買什麼東西，喜歡什麼品牌，在我們店裡兩三次的消費習慣等這些資料都會被系統記錄下來，通過我們手機微信以及其它巨量資料結合，就會為你量身定做一套專屬於你的一個DM單。現在的情況是所有人收到的DM單都一樣，醬油、醋、蘿蔔、白菜，不管你喜歡不喜歡一股腦都丟給你，以後情況可能就不會是這樣了：你喜歡某個品牌，這個品牌也許會通過巨量資料被「找」出來，單獨推送給你，無論你什麼時間到那都會有優惠——我們在大資料以及興隆智能建築布局方面的考慮是比較長遠的。我現在已經跟你們合作了一個帆軟報表基礎版，這個版本還有一些功能沒有涵蓋到，像報表顯示方面基於地圖地理位置展示商場樓層情況的功能，還有帆軟的另外一個產品——FineBI商業智能，以後如果有機會的話，我希望能推動雙方進行更深入的合作，讓興隆智能建築與帆軟一起往前發展，推動大環境下的企業E化進程。 6.我知道您是主要是做業務方面的，感覺您對技術方面的了解還是挺深的。我們公司的合作方式是這樣的，比如說我要做一款新的百貨行業應用。我掌控的一個部門是編碼中心，就是全集團所有的商品，新品出編碼都需要在我這個中心來審批。企業來了一款新的飲料，把條碼信息輸入進去之後，填報然後申請，我這裡就需要進行審核，看看條碼是否合理，分類是否正確，名稱是否合理以及條碼是唯一等等資料問題，審批之後，全集團就可以整體導出。我現在在做一個應用，想在編碼中心對於收到商品編碼90天以內的新品進行一個資料處理，如果一個商品每天銷量大於一百，那麼這個商品全集團的銷量大於一百的天數是多少？它會在我們帆軟一張最新品或者找爆款的專屬業務類的報表上進行顯示，實現這個報表需要用文字版和一些簡單的文本，excel那種樣式版本。我把想要的想法大框給我們技術部門提出來，他們根據它來設計，反饋給我，我再進行測試，然後再不停的更新，更新大約五個版本以後成熟了，我可以進行小試，然後再推廣到整個企業，給企業進行視頻以及文字類的培訓，讓業務部門開始使用。其實每個過程都需要對技術和資料庫方面有一些了解。之前的工作經歷是了解過一個特別龐大的內部盈利系統，以前一直做流通業，它對於單品比現在這種報表顯示還要智能化，每一個單品都有自己的狀態，比如說商品報表出來以後，一定時間後銷售額會增長到一定程度，它會記錄這個商品是正常商品，淘汰商品還是滯銷商品，這些狀態會自動蹦出來。而興隆這個軟體系統由於過於龐大，主營裡面還沒有那麼先進，就需要去通過報表這樣一個直觀方式實現很多功能，更強大的功能不是讓報表成為告訴類報表，而是輸出異常類報表，說白了，報表發給那些業務人員之後，他需要去按照這個報表從上到下一個一個去處理，處理之後這個異常解決了，然後開始下一個報表，處理另一個嚴重的問題，每天像切香腸一樣，一點一點的把這些問題解決到更好，而不是「告訴類」報表，像領導說我這個東西銷售了多少，業績多少，分紅多少，合同多少這種進度類的「告訴類」，而是給最一線聽得到炮聲的業務人員開發了一個工具，一個槍炮，是這樣一個作用，跟很多頂層公司給領導設計的那些報表不一樣。我在負責整個報表系統這個工作時，第一步首先要到前線給經理髮槍發炮，後期給企業的高層以及企業經理去開發更高端的東西。但是目前我現在只有後面部分的計劃，還沒有實施，因為還需要有很大的一個技術支持，以及人員團隊支持。 7.O2O這個概念已經非常火了，您對O2O的概念，以及真正的應用實施方面有什麼想法嗎？興隆需要做有自己特點的線上線下的互動，它不會像銀泰，像很多店那種就是泛泛地在電商上鋪一些東西，而是會談到我們自己內部的一個線上線下系統。我們有一個將要實施的計劃：比如說瀋陽的電器，由於大宗採購，我們調整了進貨渠道，所以在成本，大批量採購，地區交換帶來的一些紅利會讓價格很低，但下一步我們就要做向農村，向山區縣級市場去輻射。我們之前用的老辦法就是開幾輛麵包車，裝很多冰箱電視，回頭巡展，你要是定了貨我們給你送貨；之後可能會在農村縣級城市建興隆電商的站點——這跟馬雲做的事情很相似，把產品交給你或者是先讓你免費用，你用好了就去付款，如果你感覺有問題完全可以去退貨，但是像是智能馬桶蓋這種很多電器類的產品，只要是用了就很少很少有退貨的。我們就是用這種巨量資料的方式，包括O2O那種更深入到前沿去的一些方式，去做有我們興隆自己特色的線上線下的一個互動，是這樣的。

行業好文：連鎖百貨企業數據資料系統整理解決方案

1. 需求分析 1.1 資料系統背景連鎖企業發展越來越迅速，專業、系統及標準化的門店管理是連鎖企業持續贏利、發展的根基，是門店競爭力的核心稟賦。一套系統化的管理工具，不僅能夠規範及統一各門店的營運流程、制度、表單等，使門店的管理有章可循，而且可以幫助決策者更好的把控全局、合理預測未來。很多連鎖企業不僅擁有自己的OA系統，而且還引入了會員管理系統、CRM系統、財務管理系統等。但是隨著企業的後期發展，企業內部的信息系統不斷增加，流程複雜度越來越高，各類信息琳琅滿目，冗餘中資料越來越多……業務員面對複雜的系統一頭霧水，管理者面對繁雜的資料手足無措，決策者面對凌亂的報告更是無從下手。 1.2 資料系統應用英特爾CIO Stacy Smith曾經說過：「如果 IT 不再起作用了，就直接把電源拔掉。」從本質上講，IT的作用，在於流程和管理。如果一個IT項目即對流程沒用，也對管理無效，那麼這個項目，也僅能代表著硬碟上的 10101010101 等機器碼。一個好的資料（報表）系統，不僅可以規範整合企業的信息資源，幫助員工更高效地進行工作，而且能夠為管理決策者提供有效的分析工具，幫助他們全面把握企業現狀，合理預測企業發展。換言之，報表系統可以將企業內部所有的信息系統資料，結合起來統一在報表中進行展示和分析。在一個介面內，使業務員知道業務相關資料；在一個介面內，使管理者了解公司的運營狀態；在一個介面內，使決策者掌握將所有系統的資料匯總、分析後得出的決策相關因素。最終使資料與資料的累積、系統與系統的相加不再增加企業的迷茫，而是成為企業運營和決策的根本依據！ 2. 資料系統建設目標資料系統的建設分為兩大階段：第一階段為整合企業內部多個系統間的所有資料，並實現門店經營、財務、人事、客戶等業務報表的開發，完成企業業務資料的展示。第二階段是在基礎業務資料的基礎上，設計並開發BI決策分析類報表，包括：銷售分析、財務分析、人事分析、客戶分析、分店分析等企業決策的關鍵因素。在第一階段中，重點分解成兩個部分，第一部分為整合企業內部多個系統間的資料，此部分為後續目標的前提條件；第二部分為實施開發業務報表，這一部分為第一階段的終極目標和判斷依據，達到優化併流暢化企業營運的最終目的。在第二階段中，BI分析類報表為業務類報表升華，提供給管理者和決策者多維的、清晰的決策依據。達到優化輔助管理及決策的最終目的。具體目標如下： 1) 提高企業各門店員工、管理者、決策者對企業營運及管理系統的掌握程度； 2) 提供開放、統一的報表介面，整合企業內部冗雜繁多的系統資料； 3) 以 FineReport動態報表與BI商業智慧工具獨特的零編碼理念，10餘年的發展沉澱，跨平台、跨資料源、決策支持、專註高效等的優勢合作，幫助企業擺脫傳統 Excel 或手工編寫代碼的報表實現方式，降低企業製作報表的人力財力物力，規範企業報表運作流程； 4) 構建擴展性強、維護方便、規範、統一的企業資料系統； 5) 搭建以用戶需求為導向的，業務切合度高的資料系統。 3. 解決方案優勢綜述 FineReport動態報表與BI商業智慧軟體是一款純 java 開發的 B/S 架構 Web 端報表軟體，其技術架構包括：資料邏輯層、報表設計層、邏輯處理層、最終展示和使用層。如下圖所示：根據上圖所展示體系架構，對其中各個部分描述如下： a)底層支持：即 FineReport動態報表與BI商業智慧工具報表所需要最基本的軟硬體支持 b)框架後台：即 FineReport動態報表與BI商業智慧軟體報表所採用的基礎技術框架 c)資料層：指 FineReport動態報表與BI商業智慧工具所支持的資料來源，負責將資料進行抽取轉換，進而提供給報表設計 d)邏輯設計層：負責將資料通過報表設計器各個功能點展示成最終的模板效果 […]

樂賓百貨：報表決策平台效果展示

報表決策平台實施企業介紹天津樂賓百貨商場位於天津市中心地段，是世界500強企業，力寶集團在中國的主力百貨品牌，與同屬力寶集團的新加坡魯濱遜百貨、新加坡小約翰百貨、新加坡和馬來西亞的馬莎百貨、印尼最大的百貨連鎖集團——瑪泰哈利百貨共同組成力寶集團旗下的超級百貨艦隊。樂賓百貨天津店是國際知名金融財團——力寶集團在中國投資的第一家大型百貨，商場分為地下一層、地面八層，共計10萬平方米，其中3萬平方米大中型餐飲，7萬平方米的流行百貨，同時還擁有400多車位的大型地下車庫，可滿足消費者一站式購物、娛樂的消費新體驗。力寶集團將逐年增強投資力度，預計未來5年內在中國地區的樂賓百貨將達100萬平米，30家門店，成為中國百貨業的生力軍。樂賓百貨與FineReport報表系統與諸多百貨公司一樣，樂賓百貨的數據和報表種類呈現量級增長，領導需求的數據分析維度也越來越多。樂賓百貨亟需建立一整套的各部門數據分析標準和體系，來應對日益變化的報表需求。所以，按照用戶的講述，「功能全面、使用靈活方便、版本更新迅速、服務好」的FineReport便映入他們眼帘，並最終牽手，建設了包含財務報表、營收/支出、企劃/vip、樓層管理、IT運營監控的各模塊的主題數據展示和分析。報表系統效果展示

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