2019年連鎖零售大數據分析BI解決方案

2020-09-21 00:00:00

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近幾年，隨著人口紅利的消退，連鎖零售的經營成本顯著提升，許多連鎖零售商紛紛借助大數據和人工智能等技術賦能進入了精細化管理的陣列。而另一方面，在消費升級的助推下，零售消費市場逐漸回歸理性，消費者購買決策的影響變得十分復雜，對市場分析和企業管理也提出了更為嚴苛的要求。

面對日益艱難的市場環境，數據化管理能力將幫助塑造連鎖零售企業差異化的核心競爭力，并成為保證其持續盈利的堅固基石。但對于廣大的連鎖零售服務商而言，要想成功落地“數據驅動”卻并非易事，商品管理、門店管理、顧客關系......因素龐雜，難以掌握，又該如何入手呢？別擔心，「觀遠數據連鎖零售大數據分析BI解決方案」來為您細細講解。

AI+BI，打通敏捷分析到智能決策的短路徑

觀遠數據連鎖零售大數據分析BI解決方案，在深刻洞察“人、貨、場”的基礎上，以AI+BI的服務模式，幫助連鎖零售企業構建強“決策大腦”。量身打造的深入各個應用場景的數據分析指標體系，可打通線上、線下，實現各環節的數據實時同步，并覆蓋多維度的營運分析。同時結合先進的AI算法，實現需求預測、智能診斷、智能訂貨等深度AI應用場景，真正做到數據追人，使效率提升和精準決策更進一步。

連鎖零售企業數據分析盈利模型

連鎖零售的經營利潤=門店數量×均店銷售額×毛利率-存貨成本-房租成本-人員成本-管理成本

連鎖零售行業由于低毛利的特點，要求必須更加精細化地管理。將以上利潤指標進行拆解，觀遠數據將相應地從戰略計劃、門店運營、商品運營、市場營銷、顧客關系（會員管理）、全渠道運營、人力資源、財務分析等環節進行流程優化，覆蓋目標的制定、實施、評估和分析改善，構建基于數據能力的持續改善循環模型，為連鎖零售企業實現產品與服務增值。

核心賦能場景介紹

一、戰略計劃

企業經營的成敗首先取決于戰略決策的正確與否，而決策的正確與否則取決于數據和信息的質量。觀遠數據將指導戰略計劃的核心指標層層細化，為決策者打造全局視角的實時、動態分析場景，由上而下推動企業內部數據驅動文化形成。同時還可支持多終端應用呈現，諸如數據可視化大屏，觸摸會議大屏等，輔助企業戰略發布實施。

運營大屏

目標銷售達成分析

二、門店運營

終端門店作為消費者的直接觸點，對連鎖零售的交易轉化和用戶經營至關重要。觀遠數據以賦能一線店長為主旨，為店長提供相應角色看板，并引入先進的AI技術，將門店管理經驗固化到系統，形成門店整體經營健康畫像。移動端支持數據分析結果實時查看，以及訂閱預警信息直接推送至郵件、企業微信、釘釘等，隨時隨地監控業務變化。

門店指標完成情況

虛擬標桿店

三、商品運營

哪些是暢滯銷商品、哪個價格區間賣的好、各類商品銷售情況及所占比例是否合理......這些分析結果可為店鋪的訂貨、組貨及促銷提供參考依據。在觀遠數據的解決方案中，包含了價格體系、商品管理、多品牌管理到庫存管理等多個維度的商品運營分析，力求全方位高效滿足零售顧客需求，從而顯著提升店鋪銷量。

存貨周轉分析

品類角色分析

四、市場營銷

連鎖零售商通常會根據市場需求、節假日、產品上市、季節性等因素，出于提升銷售、消化庫存、品牌宣傳等目的制定開展相關的促銷活動。對于促銷選品、促銷過程監控、促銷前中后期的效果評估，我們也制定了相應的營銷分析組合，比如銷售額目標達成情況、新增會員數、重點商品銷售情況等，實時監控市場反應和消費者動態。

市場營銷看板

促銷活動分析

五、顧客關系（會員管理）

以往企業只能管理會員的消費記錄、姓名、手機號、消費金額、消費頻率等結構化數據，在分析、運營會員的時候，也只能依據這些淺顯的維度，這樣容易讓商家錯失很多潛在的商機。現在觀遠數據從時間維度分析（日/周/月/季/年）、會員結構分析、消費結構分析以及會員價值RFM分析等，全方位深入分析，可為連鎖零售企業呈現清晰的客戶畫像，深度挖掘客戶價值。

會員分析

預流失會員精準激活

六、全渠道運營

全渠道運營已是如今零售發展的顯著趨勢之一，觀遠智能BI平臺支持ERP、POS、CRM、線上數據等多種數據源接入，并依托自帶的SmartETL工具，賦能IT人員對數據集進行易操作、低門檻、智能化的高效數據處理，從而幫助快速打通企業級數倉數據與部門數據以及線上、線下數據的匯融貫通。在此基礎上進行整合分析，很大程度還原數據原貌。

全渠道運營

七、人力資源和財務分析

連鎖零售企業的精細化管理，內外部數據分析缺一不可，尤其是作為企業內部管理重要一環的“人員管理”和“財務管理”。在我們的解決方案中，人力資源分析包含：流失分析、補償分析、薪酬分析、績效分析、招聘分析、勞動力概況分析等指標；財務分析則包含：應收賬款分析、總賬分析、應付賬款分析、利潤分析等指標，從而幫助構建完整精細化的企業管理模型。