零售行业如何利用数据支撑全业务体系,8大场景1个案例讲清楚-36Kr企服点评

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近年来,实体零售低迷成为趋势,客流下降、渠道管理混乱、高库存、反应慢、以及落后的供应链问题暴露的更加明显。而随着互联网人口红利逐渐消失,电商步入成熟期,许多企业电子商务的发展也逐渐遇到瓶颈。价格战、关店潮、倒闭潮、裁员潮、资金链断裂、股价暴跌等故事在零售业舞台不断上演。

在互联网及信息技术快速发展的背景下,第四次零售革命序幕也已拉开,能否克服以上挑战快速应对市场变化,成为了零售企业能否安生立命的关键因素。

零售行业如何利用数据支撑全业务体系,8大场景1个案例讲清楚

永洪BI解决方案

场景一:整体经营分析

管理驾驶舱,使管理者可以实时监控销售业绩达成现状,了解各事业部业绩完成情况,对管理指标进行展现,预警和挖掘分析,及时发现问题并介入干预。

例如,可以实现各区域业绩分析,体现团队、区域、产品、渠道等各维度度的订单/回款情况,并可以实现多维关联分析,并对渠道出货、畅销品、滞销品进行排名分析。零售行业如何利用数据支撑全业务体系,8大场景1个案例讲清楚

永洪BI零售行业Demo

场景二:商品分析

针对不同商品属性,指导商品进 行合理搭配适应相对活动

分析针对销售业绩目标及产品备货情 况进行产品定价、上下架等选品分析

监控分析商品备货情况,配合活动制定销售策略

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场景三:供应链分析

销量预测是供应链优化的重要环节之一。传统的预测方法数据质量差,没有科学模型支持,企业销售、生产、采购等各部门都有各自销售预测结果,导致预测结果不统一,无法实际应用。

永洪BI根据历史数据采用机器学习的方法进行预测,通过产品特征,如新品、成长性产品、小众品牌或助力产品,选用不同的算法模型,再根据结果实现区域分层指标调节,自动优化分解销售指标,通过预测结果各部门协同校准,有效解决企业销售预测问题,进而指导供应链优化。

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场景四:门店分析

门店是线下销售的主要渠道,在业绩、营销、门店形象、团队建设等方面都实行统一管理,是企业面向消费者直接的形象代表。

门店经理日常管理的核心是完成业绩目标,需要对门店的活动、团队稳定性、导购个人能力、消费者偏好、门店热销商品推广等方面进行针对性的分析和促进。

以下单&客审流程为例:

        明确员工阶段目标业绩达成情况,可从渠道、平台、小组、个人不同视角进行分析;

        结合业绩达成情况与流程分析,甄别各流程是否存在瓶颈,为工作重点指定提供参考;

        结合各员工团队人员情况、实际工作量、未完成工作量、预计未来工作量、工作效率数据判断工作量饱和程度,是否能够达成业绩目标。

场景五:会员分析

用户体验取决于消费场景、数据赋能和会员营销三个方面,也就是零售企业需要利用终端、利用算法、利用社群,打造有趣、有心、有爱的升维客户体验。利用消费场景获取流量并提供体验,通过会员营销做好服务发展社群,再基于获取到的数据进行终端建设和会员赋能,提供精准营销。通过大数据技术了解客户、预测客户、影响客户,最终评估客户体验及留存。

通过构建RFM模型并建立显性化的数据报表体系,可以根据会员近期消费时间、消费频率、累计金额对会员进行分群打分,了解目前会员的分布占比,并可以筛选出具体的会员群体,实现精准运营。

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场景六:促销优化

基于促销预测的输出结果对促销收入、毛利等指标进行绩效模拟,并和基准量进行对比分析。

数字化闭环促销管理流程:

1、促销规划:选择促销商品,录入促销商品和促销机制;

2、预测:初步确定促销商品清单、初步确定促销价格、启动销量预估与备货量计算;

3、审批:审批预估和备货量,基本确定促销单品和价格,完成后锁定单品和预估;

4、备货:确定单品价格、给供应商下采购订单;确定门店配货量、启动大仓向门店配货;

5、开始促销:跟踪促销效果,据促销效果调整供应商到货计划、大仓配货计划和店铺商品陈列;

6、促销结束:分析促销效果、预估和备货准确率,对促销数据进行归档分类。

场景七:代理商分析

代理商总体情况监控,从核心KPI(渠道数量、订货、提货、回款、毛利的数字、目标、完成比、占比等),到渠道区域分布和提货量、回款和提货排名。然后延申至产品维度的订货情况、排名分析,以及区域→部门的下钻归因分析。

可以及时了解不同终端在不同区域、不同渠道、不同时间段的销售情况,真正做到快速发现问题、快速分析原因、快速制定策略、快速执行方案、快速取得反馈、快速分析结果。

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场景八:采购库存分析

综合分析企业产品销售计划的发货进度、生产进度、采购进度,以及企业产、供、销整体资金情况,以及采购金额和销售金额的占比。掌握企业不同时间粒度下,采购金额/数量、同环比、品类分布、ABC分类占比,以及集采/分采的全局指标。

通过仓储管理驾驶舱让高层领导及供应链对库存金额、库存周转率、库存成本等关键指标能够实时掌控;为公司决策层降低库存成本、提高供应链效率提供决策支持服务。

库存优化提供基于服务等级、订单提前期、经济批量、运输成本等用户指定的约束条件测算最佳库存水平和模式的能力。

永洪BI典型案例

该企业为国际性的大型连锁综合超市,经营业态包括大型综合超市、超市、折扣店、便利店、会员制量贩店以及电子商务等。

该企业供应链系统已运行多年,产生了大量物流信息数据。为了提升供应商管理水平和供应商绩效数据的透明化,能够更好地提升公司供应链运营服务水平,为采购部门提供谈判数据支撑,需要建立供应商网站的供应链绩效分析平台。

需求

供应链系统已运行多年,产生了大量物流信息数据,对于数据的应用能力相对欠缺。同时,缺乏对供应商的精细化管理,需要建立规范指标考核体系,减少缺货率,降低库存成本。具体如下:

1、整合供应链绩效数据,提高供应链的可见性和透明度,数据能够每日更新以提升信息获取及时性。

2、平台敏捷灵活,以便二次开发及增加功能模块。

3、有效展示关键供应链指标,多维度过滤条件,即时生成相关供应商绩效,多层级展示相关数据,根据绩效基准为供应商提供红黄牌预警。

方案

主要围绕三大板块(商业部、市场部、供应链部)企业经营过程中的关键运营指标与目标,监控企业整体运营动况。

1、梳理供应商至大仓的绩效指标,交付供应商至大仓各指标的全局记分卡看板、区域记分卡看板及订单与单品查询下载,通过二次开发与供应商网站做集成。
2
、梳理大仓至门店的绩效指标,交付大仓至门店各指标的全局记分卡看板、区域记分卡看板,付费页面设定。
3
、交付终止商品查询与下载、供应商所属终止商品列表邮件定时自动推送功能。
4
、在该企业内部办公网络为员工提供一个与外部供应商网站数据来源相同、报表近似的内部门户。

收益

1、统一数据分析平台。为该企业总部及下属各区域搭建统一数据分析平台,即时、准确的提供数据分析结果以及问题追溯。

2、统一数据平台数据湖。将各个业务系统的数据进行整合,统一由永洪BI大数据分析平台管理,并建设统一的数据出口。

3、建议采购自动计算。新的采购计算流程,更加契合当前该企业商品采购管理,规范采购流程。

4、供应链业务串联。逐步将供应链整体业务迁移至大数据平台和数据分析平台,更好的服务于供应链部门。

5、供应链指标体系。制定库存、缺货、促销等指标体系,提供供应链部决策依据。

6、供应商协同工作流。分析供应商绩效,推送供应商报表数据同步到供应商门户。