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當(dāng)下，連鎖零售行業(yè)已呈現(xiàn)出產(chǎn)業(yè)規(guī)�；�、經(jīng)營業(yè)態(tài)多樣化、管理精細化等特點。零售企業(yè)在經(jīng)營管理中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)信息，蘊藏著豐富的商品信息、運營技巧和市場規(guī)律。如何將這些寶貴的信息沉淀、復(fù)用，精確指導(dǎo)零售行業(yè)營銷，更好地服務(wù)于企業(yè)日常經(jīng)營，已成為零售企業(yè)“決勝千里，運籌帷幄”的重要手段和必要工具。

01  科技加快入場，BI賦能零售行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

如今，越來越多的零售企業(yè)開始重新審視數(shù)字化轉(zhuǎn)型，不再將轉(zhuǎn)型等同于“線上開店”或是“線下布局”等純渠道和流量概念，而是直面更為復(fù)雜和深度的數(shù)據(jù)賦能。

面對消費者的個性化新需求，零售企業(yè)開始尋求通過數(shù)據(jù)實現(xiàn)有效的客群洞察，從而出現(xiàn)了更受年輕人喜愛的“新國貨品牌”，以及層出不窮的自有品牌產(chǎn)品，以建立產(chǎn)品上的差異化優(yōu)勢，提升利潤空間。面對供應(yīng)商和合作伙伴，零售企業(yè)也希望基于數(shù)據(jù)建立科學(xué)的供應(yīng)商管理機制，建立更加有效、深入且穩(wěn)定的合作關(guān)系，增加毛利；面對門店運營，則希望通過數(shù)據(jù)實現(xiàn)“千人千面”的服務(wù)與營銷，為店長提供有效的數(shù)據(jù)支撐，以精細化經(jīng)營管理門店，為導(dǎo)購提供精準(zhǔn)的用戶畫像以提供針對性的服務(wù)，并通過前端的與消費者接觸反饋并優(yōu)化后端體系。

諸多零售企業(yè)將目光重新放到了零售業(yè)的本質(zhì)：產(chǎn)品、效率、體驗等，通過數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)和組織，全方位提升服務(wù)消費者的能力，打造核心競爭力�？梢钥闯觯�(dāng)前零售企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型重點，從打基礎(chǔ)、建渠道，逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)槿轿坏臄?shù)據(jù)應(yīng)用，對于外部，實現(xiàn)對消費者、供應(yīng)鏈等的精細化管理，對于內(nèi)部，則實現(xiàn)商品、門店、組織的持續(xù)精準(zhǔn)優(yōu)化，以此回歸零售本質(zhì)，實現(xiàn)零售企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

BI在零售企業(yè)具體應(yīng)用及重要性如下：

1、線上線下全渠道數(shù)據(jù)整合：融合零售企業(yè)線上線下數(shù)據(jù)，多維數(shù)據(jù)分析還原真實消費世界全貌，為零售業(yè)務(wù)增長提供有力數(shù)據(jù)分析與支撐；2、一站式數(shù)據(jù)分析與決策：打通“數(shù)據(jù)采集-數(shù)據(jù)接入-可視化分析-智能應(yīng)用”全鏈路，統(tǒng)一數(shù)據(jù)源、統(tǒng)計口徑、計算規(guī)則及分析思路，為精準(zhǔn)的管理賦能；3、企業(yè)經(jīng)營狀況實時追蹤：時效性數(shù)據(jù)助力企業(yè)掌握一手經(jīng)營狀況，并及時調(diào)整運營策略；4、顆粒度細分驅(qū)動業(yè)績增長：零售場景指標(biāo)的細粒度分析與拆解，讓零售企業(yè)行業(yè)成熟場景分析方法論為企業(yè)精細化運營提供模式與動力；5、零代碼低門檻釋放生產(chǎn)力：快速上手、一鍵應(yīng)用的簡單操作，可讓成員釋放更多人員精力。

02  BI誤區(qū)與“坑”

對商業(yè)智能BI的理解與應(yīng)用，一些企業(yè)CIO常會碰到的一些誤區(qū)，也會碰到一些“坑”，給企業(yè)推廣應(yīng)用BI造成較大的麻煩與挑戰(zhàn)。

1、以為業(yè)務(wù)部門可以不融入，技術(shù)部門數(shù)據(jù)完全主導(dǎo)

商業(yè)智能顧名思義應(yīng)該是以業(yè)務(wù)邏輯及業(yè)務(wù)需求為導(dǎo)向，但現(xiàn)在國內(nèi)零售企業(yè)實施商業(yè)智能BI的現(xiàn)狀往往是技術(shù)部門主導(dǎo)，業(yè)務(wù)部門參與度低，這也就導(dǎo)致BI功能設(shè)置開發(fā)偏向以數(shù)據(jù)為核心，不僅后期數(shù)據(jù)維護成本大，業(yè)務(wù)需求也無法及時響應(yīng)。

2、以為推廣BI不用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，什么企業(yè)均可參與

許多零售企業(yè)技術(shù)主管與業(yè)務(wù)人員不從源頭上梳理和控制數(shù)據(jù)的質(zhì)量，保證數(shù)據(jù)原封不動地從數(shù)據(jù)倉庫提取到數(shù)據(jù)集市中，而是盲目依賴BI工具，以為工具可以解決一切數(shù)據(jù)問題，在不了解問題的情況下盲目收集應(yīng)用信息，造成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)錯誤、空缺、與數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)不一致，這樣也就大大增加了應(yīng)用過程的成本，并且直接影響到BI分析結(jié)果的質(zhì)量。

3、以為BI是萬金油，需求不分主次緩急，項目規(guī)劃周期冗長

一些零售企業(yè)CIO沒從最重要最迫切基礎(chǔ)數(shù)據(jù)最齊全的業(yè)務(wù)需求入手、爭取以一個成功案例為基礎(chǔ)然后推廣到其他項目，在開始實施BI時就貪大求全，不劃分需求輕重，試圖一次性實現(xiàn)所有功能，導(dǎo)致項目范圍太大，項目周期太長。

4、以為商業(yè)智能BI就是業(yè)務(wù)驅(qū)動，商業(yè)智能BI就是 BI，跟數(shù)據(jù)倉庫沒有關(guān)系

一些零售企業(yè)CIO總覺得有了商業(yè)智能BI就不需要數(shù)據(jù)倉庫建模，業(yè)務(wù)人員就可以自己做商業(yè)智能BI分析，就可以隨意拖拉拽做商業(yè)智能BI分析，不需要IT人員支撐，敏捷商業(yè)智能BI不需要 IT 介入，不需要建數(shù)據(jù)倉庫。然而類似于敢這樣認為或承諾的，要么是對商業(yè)智能BI不懂，要么就是被忽悠。在企業(yè)級的商業(yè)智能BI項目建設(shè)中，真正能做到完全靠業(yè)務(wù)人員簡單拖拉拽一些就能隨便實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化分析，95%以上的企業(yè)都做不到。

另外，值得注意，當(dāng)前一些零售企業(yè)即使有了BI系統(tǒng)，但仍有不少數(shù)據(jù)沉默，未能產(chǎn)生放大價值：業(yè)務(wù)系統(tǒng)多，接口混亂，數(shù)據(jù)質(zhì)量低且未充分應(yīng)用，取數(shù)用數(shù)難；工具靈活度不足，難應(yīng)對業(yè)務(wù)變化；效率低下，無法通過數(shù)據(jù)追蹤管理，人追數(shù)據(jù)過程慢；內(nèi)部數(shù)據(jù)信息不對稱，協(xié)同繁瑣；依賴經(jīng)驗，缺乏分析模型，描述性分析為主，診斷式分析依賴經(jīng)驗，缺乏指導(dǎo)型分析模型。這值得零售企業(yè)CIO的注意與規(guī)避。

03  面對誤區(qū)與挑戰(zhàn)，零售行業(yè)如何借助BI實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

在過去的十多年，零售業(yè)分為兩個陣營：即線上和線下。線上零售價格低、庫存大，但無法保證客戶購買體驗；線下零售體驗感強，但是面臨著客戶流失的狀況，必須要進行創(chuàng)新升級引導(dǎo)客戶回流。新零售時代的到來，BI可以賦能零售行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。零售行業(yè)可以利用BI工具可以分析、預(yù)測產(chǎn)品的趨勢，從而可以在最佳時機及最合適的價格及商店推銷合適的產(chǎn)品，同時，亦能加強顧客與供應(yīng)商忠誠的關(guān)系，最后達到利益最大化，在瞬息萬變的市場上脫穎而出。那么面對誤區(qū)與挑戰(zhàn)，零售行業(yè)CIO如何借助BI，進一步推進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與升級？

1、自上而下規(guī)劃、自下而上實施，看三年做三個月

從0到1搭建BI系統(tǒng)的流程是最基礎(chǔ)工作，主要有數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化到數(shù)據(jù)分發(fā)應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)化流程。

對于一個BI系統(tǒng)搭建CIO來說，這個問題其實更應(yīng)該倒著看。企業(yè)搭建BI系統(tǒng)的目的是什么？需要解決哪些已有問題，實現(xiàn)哪些提升？涉及到哪些場景？需要如何實現(xiàn)？也就要求企業(yè)在做BI系統(tǒng)搭建時，要堅持自上而下規(guī)劃，自下而上實施的原則。自上而下的規(guī)劃就是要基于需求規(guī)劃場景，基于場景規(guī)劃指標(biāo)，基于規(guī)劃搭建應(yīng)用，基于應(yīng)用搭建基礎(chǔ)。自下而上實施則要求依次完成拉通數(shù)據(jù)鏈，梳理指標(biāo)體系、搭建數(shù)據(jù)分析場景等動作，最終形成數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。

回歸到企業(yè)BI系統(tǒng)落地過程中，企業(yè)經(jīng)營目標(biāo)的達成涉及到各個業(yè)務(wù)場景指標(biāo)的完成程度。以零售、快消品為例，可能包含生意分析、商品運營、供應(yīng)鏈、財務(wù)分析、市場營銷、電商分析等眾多場景。那有沒有必要一次性完成整體布局，全面實施？建議零售企業(yè)CIO可以以企業(yè)未來3年的數(shù)據(jù)分析目標(biāo)為參考，從最近3個月的企業(yè)核心KPI作為出發(fā)點，由點到面快速啟動，逐步完成全場景賦能和AI場景應(yīng)用。這樣也會大大降低企業(yè)的試錯成本。

2、圍繞企業(yè)的經(jīng)營重心及戰(zhàn)略目標(biāo)，建立數(shù)字化分析與決策平臺

建立一套BI標(biāo)準(zhǔn)分析體系，包含指標(biāo)、報表的定義及管理職責(zé)的定義，保障數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、嚴(yán)謹。其中主要分為三個部分∶首先是BI指標(biāo)體系的數(shù)量，清晰定義指標(biāo)口徑、含義等， 連接企業(yè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)系統(tǒng)，覆蓋企業(yè)全業(yè)務(wù)領(lǐng)域，實現(xiàn)規(guī)范化管理；其次是報表體系的梳理，對報表整合、去重、合并等，建立報表規(guī)范；再次是構(gòu)建基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)管理，通過IT系統(tǒng)固化分析體系標(biāo)準(zhǔn)。然后構(gòu)建分析體系的運營模式，建立完整的數(shù)據(jù)管理流程，包括新建、修改、發(fā)布的全周期管理，所有異動都必須由對應(yīng)的所有者確認后方可調(diào)整。這值得零售企業(yè)CIO的注意。

3、聚焦核心業(yè)務(wù)場景，快速釋放數(shù)據(jù)價值

數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有周期長、成本高等特征，需要較大的資源投入，一些企業(yè)甚至長時間無法看到明顯收益。零售企業(yè)同樣面臨此問題，如何利用BI系統(tǒng)快速看到數(shù)據(jù)成效成為了關(guān)鍵問題之一。

零售企業(yè)的核心業(yè)務(wù)通常具有流程較長、涉及環(huán)節(jié)較多、影響較廣等特征，數(shù)據(jù)量大、邏輯復(fù)雜。因此零售企業(yè)可以結(jié)合自身業(yè)務(wù)體系，從核心業(yè)務(wù)入手，實現(xiàn)業(yè)務(wù)場景單點突破、數(shù)據(jù)資產(chǎn)快速變現(xiàn)。

在數(shù)據(jù)體系搭建時，一方面可以通過核心業(yè)務(wù)最大化的突顯出數(shù)據(jù)價值，為企業(yè)發(fā)展做出良好支撐；另一方面可以更加完整的驗證系統(tǒng)的適配性、數(shù)據(jù)的有效性和組織的高效性等。通過高頻試錯，發(fā)現(xiàn)各環(huán)節(jié)的不足，尋求資源，快速解決。如果核心業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)應(yīng)用取得良好效果，即可小步快跑，快速推進其他主題的建設(shè)，從建設(shè)過程上推進數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)與資源的整體融合效率。

4、著重構(gòu)建BI各個分析模塊，實現(xiàn)精確分析服務(wù)模式

1）銷售分析：主要用于分析各項銷售指標(biāo)（如毛利、毛利率、坪效、交叉比、進銷比、盈利能力、周轉(zhuǎn)率等等），而分析維又可從管理架構(gòu)、類別、品牌、日期、時段等角度觀察，這些分析維又可采用多級鉆取，從而獲得相當(dāng)透徹的分析思路；同時根據(jù)海量數(shù)據(jù)產(chǎn)生預(yù)測信息、告警信息等分析數(shù)據(jù)；還可根據(jù)各種銷售指標(biāo)產(chǎn)生新的透視表（如最常見的ABC分類表、商品敏感分類表、商品盈利分類表等） 

2）顧客分析：顧客分析主要是指對顧客群體的購買行為的分析。例如，將顧客分成“富人”和“窮人”；那么什么人是“富人”，什么人是“窮人”呢？如果有會員卡，可以通過會員登記的月收入來區(qū)分，但如果沒有會員卡呢？這時可以通過小票每單金額來假設(shè)。比如每單金額大于100元的顧客，我們認為是“富人”；每單金額小于100元的顧客，認為是“窮人”。據(jù)此，又可派生出很多其他分析思路。如“富人”喜歡什么樣的商品，“窮人”喜歡什么樣的商品；“富人”的購物時間和“窮人”的購物時間；本企業(yè)商圈里是“富人”多還是“窮人”多；“富人”給商場作出的貢獻大還是“窮人”作出的貢獻大；“富人”喜歡用什么方式來支付，“窮人”喜歡用什么方式來支付等等。此外，還有商圈的客單量分析、商圈里的購物高峰分析、假日經(jīng)濟對企業(yè)的影響分析等等分析思路。 

3）供應(yīng)商分析：通過對供應(yīng)商在選定的時間段內(nèi)的各項指標(biāo)（訂貨量、訂貨額、進貨量、進貨額、到貨時間、庫存量、庫存額、退換量、退換額、銷售量、銷售額、所供商品毛利率）進行分析，為供應(yīng)商的引進、儲備及淘汰（或淘汰其部分品種）及供應(yīng)商庫存商品的處理提供依據(jù)。主要分析的主題有供應(yīng)商的組成結(jié)構(gòu)、供應(yīng)商的送貨情況、供應(yīng)商所供商品情況(比如銷售貢獻、利潤貢獻等)、供應(yīng)商的結(jié)算情況等。

4）人員分析：通過對公司的人員指標(biāo)進行分析，特別是對銷售人員指標(biāo)（著重銷售指標(biāo)，毛利指標(biāo)為輔）和采購員指標(biāo)（銷售額、毛利、供應(yīng)商更換、購銷商品數(shù)、代銷商品數(shù)、資金占用、資金周轉(zhuǎn)等）的分析，達到考核員工業(yè)績，提高員工積極性，為人力資源的合理利用提供科學(xué)依據(jù)的目的。主要分析主題有員工的人員構(gòu)成情況、銷售人員的人均銷售情況、開單銷售、個人的銷售業(yè)績情況、各管理架構(gòu)的人均銷售情況、毛利貢獻情況、采購員分管商品的進貨情況、購銷代銷比例情況、引進的商品銷售情況如何等等。 

04  BI成功應(yīng)用案例 

在此分享蜜雪冰城、鍋圈食匯及中藝股份等零售行業(yè)標(biāo)桿企業(yè)的BI應(yīng)用思路與案例。盤點分析它們?nèi)绾谓柚鶥I數(shù)據(jù)，建立系統(tǒng)化數(shù)據(jù)管理分析模式，突破經(jīng)營難點，實現(xiàn)精確營銷，全面運營好管理好眾多門店，亦在此以饗零售企業(yè)CIO們。

1、蜜雪冰城：借助BI，實現(xiàn)20000家門店的統(tǒng)一管理與精確營銷 

歷經(jīng)20余年的發(fā)展，蜜雪冰城全國門店數(shù)量已經(jīng)超過20000家。蜜雪冰城管理萬家門店的BI核心在于“數(shù)據(jù)一線賦能，精確管理”。

品牌連鎖店通常會聘請“門店督導(dǎo)”維護、指導(dǎo)、服務(wù)終端門店。督導(dǎo)人員素質(zhì)的高低、技術(shù)水平的高低，直接影響了終端門店的營運水平。督導(dǎo)就像各個門店的老師，糾正門店錯誤，指導(dǎo)門店發(fā)展。一位優(yōu)秀的督導(dǎo)可能可以同時教育50家門店，保障50家門店的順利營運。但蜜雪冰城20000家門店，如果聘請幾百個督導(dǎo)，不僅人力成本是一筆不菲的開支，而且督導(dǎo)水平的高低也難以掌控。蜜雪冰城期望沉淀優(yōu)秀督導(dǎo)的門店運營經(jīng)驗，實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化能力的復(fù)制，讓年輕督導(dǎo)也可以輕松管理好門店。對此，蜜雪冰城選擇了某軟件商BI軟件，通過數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)管理門店。

蜜雪冰城萬家門店已沉淀了海量的價值數(shù)據(jù)，要做的就是如何借助BI有效地進行數(shù)據(jù)分析，挖掘數(shù)據(jù)價值，提升數(shù)據(jù)信息的傳遞效率。最了解這些數(shù)據(jù)的人是誰？或許是這些日常與門店打交道的“老督導(dǎo)”們，也只有他們更了解，哪些指標(biāo)反應(yīng)門店在往好的地方發(fā)展，而哪些指標(biāo)是危險信息的預(yù)警。

于是蜜雪冰城基于優(yōu)秀督導(dǎo)的經(jīng)驗沉淀，同時引用BI數(shù)據(jù)系統(tǒng)，構(gòu)建了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)運營分析應(yīng)用體系、企業(yè)數(shù)倉平臺，打造蜜雪冰城數(shù)據(jù)運營整體解決方案。

現(xiàn)在要觀測一家門店是否健康，蜜雪冰城只需在BI后臺調(diào)取門店數(shù)據(jù)，觀察其核心指標(biāo)表現(xiàn)是否異常。不僅僅是營業(yè)額這些常見的粗粒度指標(biāo)，更是品類、相關(guān)占比、環(huán)比變化等精細化數(shù)據(jù)。打個比方：檸檬茶作為爆品，在大部分門店銷量都比較好，為什么某門店該品類銷量占比不高？這個商圈的門店外賣占比普遍高于30%，為什么某門店外賣占比只有20%？某家門店營業(yè)額環(huán)比逐月下降2%，背后是什么原因？等等。均可借助BI商業(yè)智能分析實現(xiàn)獲取信息。 

除了發(fā)現(xiàn)異常、解決異常，還可以將門店運營地更好。同一個商圈，兩家距離不遠的門店，生意都很火爆，但某一家門店中午時段的銷量卻會稍微低一些。背后又是什么原因？通過對比分析，蜜雪冰城基于“標(biāo)桿店”（目標(biāo)門店）的核心指標(biāo)，例如時段營業(yè)額、折扣率、小程序點單占比、品類銷售等等，聚焦指標(biāo)洞察趨勢，進而全面分析門店的可提升點，為蜜雪冰城營收、盈利進一步提升進行全面數(shù)據(jù)賦能、數(shù)字化改進，也為未來進一步做大做強打下基礎(chǔ)！

2、鍋圈食匯：引進BI打造柔性供應(yīng)鏈，賦能8000+門店全面數(shù)字化 

鍋圈食匯本質(zhì)是一個以“供應(yīng)鏈為核心”的企業(yè)，目前有8000多家連鎖門店，通過強大的供應(yīng)鏈體系，整合上游原材料工廠、食品工廠，強化對產(chǎn)品能力的把控及精準(zhǔn)管理。

然而火鍋食材供應(yīng)鏈?zhǔn)袌鲩L久存在著“訂貨不平衡”的問題，暢銷產(chǎn)品存貨不夠，導(dǎo)致收入降低；滯銷產(chǎn)品積壓，損耗成本提高。這是“貨與場”的問題，表面上只需要降庫存就能解決，但根本是自適應(yīng)的商品結(jié)構(gòu)調(diào)優(yōu)、實現(xiàn)健康庫存系統(tǒng)的管理難度很大。鍋圈食匯亦經(jīng)常遭遇。 

隨著鍋圈門店在全國的拓展，會存在不同的區(qū)域、商圈客群與消費偏好差異化的問題，商品結(jié)構(gòu)與門店策略上也要與之匹配，通過AI智能補貨，也會一定程度優(yōu)化商品結(jié)構(gòu)，并且模型會根據(jù)銷售數(shù)據(jù)的變化反饋進行調(diào)整，即通過算法優(yōu)化“人與貨”、“場與貨”的匹配關(guān)系。例如夏天顧客更想吃燒烤而不是火鍋，店里是不是應(yīng)該提升燒烤相關(guān)產(chǎn)品比例？這是鍋圈食匯急需改善的一個重要方面。

對此，鍋圈食匯引進BI軟件系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)智能賦能供應(yīng)鏈以及門店運營，從而打造柔性供應(yīng)鏈，匹配業(yè)務(wù)的高速發(fā)展。

在產(chǎn)品分析場景上，鍋圈食匯BI系統(tǒng)數(shù)據(jù)應(yīng)用涵蓋商品分析，如區(qū)域暢滯銷，了解區(qū)域品類偏好，新品上新追蹤銷售表現(xiàn)，進行及時的鋪貨跟進和補貨策略調(diào)整；高效預(yù)測：通過客戶數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)、當(dāng)?shù)亻T店模型等數(shù)據(jù)，預(yù)測客戶的未來需求，根據(jù)購買記錄進行商品的組合和套餐的推薦；在供應(yīng)鏈場景中，覆蓋高效物流體系：對多個現(xiàn)代代中心倉、分倉冷配物料網(wǎng)絡(luò)、冷凍前置倉進行統(tǒng)一管理，實時監(jiān)控食材次日達，日流轉(zhuǎn)N萬件指標(biāo)變化；AI智能補貨：庫存與銷售數(shù)據(jù)實時打通，監(jiān)控全鏈條訂單流、商品流、資金流，將產(chǎn)品周轉(zhuǎn)天數(shù)從30天縮短至10天，未來將進一步降至5-7天；借助一站式BI分析平臺，鍋圈食匯實現(xiàn)了供應(yīng)鏈上下游的全程可視化，從采購與庫存監(jiān)控、報貨與出貨動態(tài)分析及預(yù)測、導(dǎo)入了AI算法模型（門店智能配補貨、中心倉智能配補貨）等智能決策入手，最終打通了訂單流、商品流、資金流的一體化，實現(xiàn)業(yè)績穩(wěn)步增長。 

總之，鍋圈食匯通過BI系統(tǒng)為企業(yè)提供更立體、更多視角的數(shù)據(jù)洞察，在避免企業(yè)風(fēng)險的同時，能給予企業(yè)更多具有發(fā)展力、乃至預(yù)測性的經(jīng)營建議，建設(shè)健康庫存體系，讓暢銷商品“永不斷貨”，滯銷商品避免積壓，實現(xiàn)“人貨場”的平衡。

3、杭州中藝：搭建統(tǒng)一數(shù)倉和BI分析平臺，實現(xiàn)決策準(zhǔn)確反應(yīng)速捷

杭州中藝實業(yè)股份有限公司成立于1999年，是一家集研發(fā)、生產(chǎn)和銷售于一體的全產(chǎn)業(yè)鏈戶外家居企業(yè)，產(chǎn)品遍布歐、美、澳等30多個發(fā)達國家和地區(qū)，連鎖分店上千家，是戶外家具行業(yè)中最具影響力的企業(yè)之一。

近年來，隨著企業(yè)規(guī)模的不斷擴大，中藝股份在運營管理中逐漸開始暴露出一些問題：1）數(shù)據(jù)沉淀的利用不足；2）數(shù)據(jù)體系不標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一；3）各業(yè)務(wù)板塊間管理割裂；4）管理支撐數(shù)據(jù)不足。

為解決以上痛點與問題，中藝股份借助BI商業(yè)智能，引進并搭建統(tǒng)一數(shù)倉和BI分析平臺，縱向按照盤、規(guī)、治、用四步進行規(guī)劃，橫向依據(jù)各業(yè)務(wù)條線進行深入分析。所有數(shù)據(jù)源集中采集到數(shù)據(jù)倉庫，通過數(shù)據(jù)建模和主題域劃分，進行數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和數(shù)倉研發(fā)，然后統(tǒng)一對外提供數(shù)據(jù)服務(wù)，保證數(shù)據(jù)可管、可用、可追蹤。

總體規(guī)劃業(yè)務(wù)架構(gòu)如下：

1）構(gòu)建管理駕駛艙，保證決策準(zhǔn)確及時 

高層領(lǐng)導(dǎo)關(guān)注的指標(biāo)都是每周通過周會PPT匯報來呈現(xiàn)，周中需要關(guān)注指標(biāo)還要業(yè)務(wù)人員重新統(tǒng)計后上報。首先，核心指標(biāo)的數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)及時性都無法保障，大大影響了高層運營決策的效率和質(zhì)量。其次，當(dāng)指標(biāo)出現(xiàn)異常時，很難快速定位到問題，極易造成解決問題時出現(xiàn)治標(biāo)不治本的情況。 

解決方式：駕駛艙+數(shù)據(jù)下鉆

中藝通過收集和分析高層需求，形成了6張不同主題的高層駕駛艙看板，將核心指標(biāo)按照業(yè)務(wù)邏輯進行布局，同時開發(fā)移動端駕駛艙，實現(xiàn)隨時隨地查看公司運營數(shù)據(jù)的目的。同時PC端還實現(xiàn)了數(shù)據(jù)下鉆的功能，任何指標(biāo)都可以實現(xiàn)逐層下鉆到最細粒度明細數(shù)據(jù)，真正做到數(shù)據(jù)問題一目了然。

駕駛艙的上線，極大程度解決了中藝高層管理中面臨的“數(shù)據(jù)荒漠”。以前至少需要近10個人每周匯總整理更新一次PPT周報數(shù)據(jù)，現(xiàn)在通過數(shù)倉自動采集、定時計算和報表平臺前端展示的方式，實現(xiàn)每天自動更新一次數(shù)據(jù)，隨時隨地查看報表數(shù)據(jù)；而在報表內(nèi)容方面，也由PPT中固定格式的數(shù)據(jù)展示，擴展為多個主題、逐層下鉆的報表體系。 

2）年度訂單更進，迅速快捷 

中藝目前的業(yè)務(wù)，從接單到交付持續(xù)時間較長，每個銷售季節(jié)會持續(xù)18個月，這樣每年都需要同時跟進新老合同。 

外銷訂單的落單及出運情況主要依賴明細報表，每次匯報都要導(dǎo)出到Excel中核對數(shù)據(jù)后再進行匯總，至少需要消耗半個工作日，一旦數(shù)據(jù)異常，則需要下載其他明細報表核對數(shù)據(jù)找問題，耗時加倍。而基層員工想要及時了解自己負責(zé)的合同只能通過定期更新線下文檔中的合同數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確性和及時性均無法保障。

解決方案：數(shù)倉+駕駛艙+看板+明細

通過數(shù)據(jù)倉庫，以外銷訂單出貨批次為基礎(chǔ)，將采購、生產(chǎn)、預(yù)配、出運及收匯等環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)進行打通，并開發(fā)運營主題駕駛艙(高管)、訂單專題駕駛艙(部門)、訂單出運看板、單一合同看板及一系列明細報表。用戶可以銷售年度為單元，跟進所有訂單的生產(chǎn)、出運進度，并針對關(guān)鍵步驟進行專項分析。 

數(shù)倉打通了各業(yè)務(wù)模塊的數(shù)據(jù)并完成數(shù)據(jù)核對；平臺駕駛艙及看板則將日常跟單工作中80%左右的工作內(nèi)容固化下來。在保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確及時的前提下，將手工統(tǒng)計的工作量縮短至只需要幾分鐘來查看結(jié)果和下鉆找到問題明細數(shù)據(jù)即可；高層領(lǐng)導(dǎo)需要關(guān)注指標(biāo)時，也可以隨時查看系統(tǒng)數(shù)據(jù)，等待數(shù)據(jù)時長由原來至少半個工作日降至幾秒鐘。

對于基層員工，通過數(shù)據(jù)權(quán)限控制，員工在進入明細報表頁面時，只展示本人負責(zé)的訂單及落單和出運詳情，在保障數(shù)據(jù)安全的情況下，基本實現(xiàn)零手工。 

3）加強業(yè)務(wù)預(yù)測，讓訂單、收匯更為及時、精準(zhǔn)

無論是手工報表還是之前開發(fā)的部分自動報表，都缺乏預(yù)測的功能；每個銷售季節(jié)的訂單，在下單時預(yù)估單筆訂單的利潤情況，但整體利潤都要等公司的財務(wù)報表；收匯出現(xiàn)了問題的時候，才發(fā)現(xiàn)有很多到期的未去催款等等，無法預(yù)知未來的方向，無疑是讓管理層在黑暗中摸索前行。 

解決方案：數(shù)倉+加強指標(biāo)預(yù)測模塊+預(yù)警

與業(yè)務(wù)共同探討確定毛利、凈利等預(yù)測方案，并在數(shù)倉中實現(xiàn)預(yù)測數(shù)據(jù)指標(biāo)的測算；針對已知截止日期的關(guān)鍵操作，在即將到期前一個月開始進行預(yù)警，提醒業(yè)務(wù)員按時操作；對于特別重要的指標(biāo)進行日常監(jiān)測，定期推送異常數(shù)據(jù)。

指標(biāo)預(yù)測雖然并非真正的結(jié)果，但卻在很大程度上成為了公司運營決策的照明燈，管理層能通過預(yù)測數(shù)據(jù)來預(yù)判業(yè)務(wù)是否正常，是否需要進行干預(yù)或決策調(diào)整。而數(shù)據(jù)預(yù)警，則更傾向于日常業(yè)務(wù)監(jiān)控，將核心工作呈現(xiàn)在報表中，督促業(yè)務(wù)人員及時跟進。

系統(tǒng)上線半年以來，中藝逾期收匯比例較去年下降6.4個百分點，整體收匯及時率較去年上升4.1個百分點，取得較好的效果。

05  結(jié)語

三年疫情，推動了消費者“數(shù)字化進程”硬生生的提前了數(shù)年，零售企業(yè)從最初的手足無措，貌似也找到了方向，可以明確的是：企業(yè)一定要緊追消費者“數(shù)字化”的腳步，更要將腳步努力邁到消費者身前。長遠來說，數(shù)據(jù)是驅(qū)動行業(yè)業(yè)務(wù)增長的源動力，無論消費者信息、消費行為數(shù)據(jù)、商品數(shù)據(jù)、場景數(shù)據(jù)，還是消費者、商品、門店之間的聯(lián)系，都構(gòu)成了零售企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。零售企業(yè)對“人”的數(shù)字化運營越全面，形成的數(shù)據(jù)資產(chǎn)就越多，運營和變現(xiàn)的能力也越強，因此BI等商業(yè)智能分析系統(tǒng)的應(yīng)用推廣愈發(fā)重要。

以“重構(gòu)價值鏈、重塑增長”為主題的行業(yè)風(fēng)向標(biāo)會議——第十五屆中國商業(yè)信息化行業(yè)大會暨智慧商業(yè)信息化展覽會，預(yù)計2023年2-3月份召開。行業(yè)大咖及新銳共同探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地的痛點和切實需求，不斷深化和完善數(shù)字化運營模式，行業(yè)同仁在聚智交流合作中洞見未來數(shù)字商業(yè)發(fā)展趨勢，以及從信息化到數(shù)字化到智能化的演變和實踐真知。誠摯邀請您共同打造一年一度的中國智慧商業(yè)信息化、數(shù)字化、智能化行業(yè)盛會！