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    大数据平台>新闻与活动>零售行业BI建设

    行业专家解密:零售行业BI建设关键两步做好就行!

    作者: 永洪科技来源: 未知时间:2016-08-18 11:58:340

    导读:很多时候企业建设一个平台性的东西,搭建一个工具,让业务人员能够自助式的做一些数据分析服务。敏捷BI不断地迭代,永洪就有这样一款敏捷而又可靠的工具。

    以下为天善智能咨询总监周剑在7月23日永洪科技上海大数据峰会上的精彩演讲。

    很高兴在这样一个热情满满的下午跟大家做一个交流!

    首先自?#21307;?#32461;一下,我是天善智能的联合创始人,负责咨询这一块。目前我们主要关注零售、时?#34892;?#19994;的零售管理、供应链管理和BI的需求管理,?#38431;?#22823;家后面可以多多沟通。

       我对于BI建设的思考

    很多时候企业建设一个平台性的系统,搭建一个工具,让业务人员能够自助式地做一些数据分析服务。敏捷BI不断地迭代,永洪就有这样一款敏捷而又可靠的工具。

    因为做的项目很多,对于BI建设我有四点思考:1.首先是道。这里的“道”指的是业务需求。2.第二是术。BI建设需要讲方法论。3.第三是器。“器”指的是工具。4.最后是用。BI的建设是一个不断的?#23548;?#24490;环迭代的过程。关于这个我总结了八个字?#22909;?#36947;、优术、利器、践行。

    数据分析

    如何利用BI为企业自身或客户做一个项目

    1.规划。我觉得规划项目,出发点一定要考虑到客户或者用户,以及内外部的满意度。我们可?#28304;?#20004;条路线走:第一条路线是找工作中的重点,哪些是天天做的,或者说工作主抓的难点;哪些是做起来比较痛苦或者耗费非常大的;哪些是想做,却又可能做不了的事情。关注点是当前创新的点,或者必须要快速响应的老板新的思维和思路 点,这都是可以在BI里面尝试的应用点。它不一定很大,但是可以逐步地细化下来。

    第二条路线,借用周鸿祎的话,做产品是刚需、痛点、高频。 其实BI?#24425;?#19968;样的,这里高频是非常重要的,一旦?#19994;?#39640;频的应用场景可以让用户离不开这个系统,能够天天用,那么产品的提升、迭代就自然而然了。需求收集之后可以做一个矩阵,再分优先级、重要点和可实现性来做评估。通过这种方式完?#19978;?#30446;建设的规划。

    回到我关注的时?#34892;?#19994;。我们?#28909;?#23450;要做什 么,再规划好。规划的时候先观势,看看行业的趋势,服装行业、鞋帽行业、时?#34892;?#19994;,以及一些泛零售行业的特点。比如更精准的顾客营销,如果现在大势趋都是这样,那是不是可以考虑借鉴一下。比如促销活动决策科学化,现在促销越来越复杂,越来越精准,对成本要求越来越?#32454;瘛?/span>

    数据分析工具

    另外,全渠道零售越来越普及。我之前做过一个全渠道的初创,基本上从产品出来没有几个月,BI已经上线了,因为确实非常需要数据,需要知道用户的各种行为。 还有像移动技术、存货管理、供应链的优化,以及打造柔性供应链等,这些都是新的趋势。我们可以不断地从这些趋势里,看哪些点适合企业当前的模式并拿来应 用,哪些需要大?#27169;?#21738;些需要微创新,可以进行区分,这样去定一个BI阶段的目标。

    如果我们想从时?#34892;?#24687;中获得先机,有什么办法?现在有一个英国的公司会扒很多网络上的数据,以?#26696;?#31181;时尚流行博客、T台走秀等等,再提供SaaS报告给每个企业,几千美金一个月,这种应用就可以辅助我们做设计和产品规划,所以我们可以想办法从时?#34892;?#24687;当中得到一些帮助。

    2.商品企划。如何在商品企划中赢得市场?我们内部的数据,比如?#36947;?#24180;的销售数据、商品结构、如何做OTB(产品从销售期开始的预定采购量的机动采?#21512;?#32479;)等等,这些都很成熟。能不能依靠外部市场数据?比如说百度指数、阿里指数,看看现在批发市场什么品类比较好一点,或者哪些城?#20852;?#32034;的品类热度比较好,这样是不是能够对商 品企划有一点帮助呢?

     如何从供应链信息中赢得效率?#30475;?#36896;柔性供应链,快速的?#22815;酰?#30446;前?#24615;?#26469;越多的时尚企业往这边发展。我们要结合自身的需求和情况做针对性的分析。

        如何从内外部数据中提升质量?内部的数据有质监的各种数据,也有生产方面的。外部的数据,比如说微博、垂直社区的评论数据、质量相关的数据,能不能抓取过来分析一下?#19994;?#25913;进点?然后提高生产质量,更好地用我们的产品服务顾客。

    如何从零售中获得利润?比如?#26723;?#24215;盈利考核,想办法提高收入,提高商?#20998;?#36716;,或者优化人员的排班,提高收入,同时?#26723;统?#26412;,以实现利润的增加。如果想做“阿?#35013;?rdquo;,BI刚好可以支撑它的落地。

    如何从消费者中赢得?#39029;希?#25105;们可以做用户洞察和用户画像,并做一些更好的精准营销和精准推送。尤其是O2O行业,但凡可以用上的,都可以进行针对性地营销,提高客户的体验和满意度。

    BI建设怎么做

    零售行业如何做自己的BI建设?

       现在还是有很多企业不断尝试落地BI系统,那么如何做自己的BI建设第一点,一定要借鉴行业应用模板,快速导入部署。现在时尚类更新换代特别快,产?#20998;?#26399;那么短,可以借鉴一些?#23578;?#30340;模板快速导入。第二点,建设方式,选择一个合适的建设方式,这边有两个建议谈?#21073;?strong>一个是按主题、KPI驱动,另外一个是按角色场景搭建体?#30340;?#22411;。第三是注重?#20013;?#24314;设,不断完善与扩展。BI是我们的“术”,需要螺旋迭代不断提升。第四是利用成熟功能组件,提升系统应用。

        刚才提到的两个建议,第一是按主题,体系化梳理,建立企业报表及数据分析体系。第二是按专题,从KPI管控出发,监控问题的角度,跟进问题,去解决。这两个没有?#28304;恚?#36824;是条条大路通罗马,都可以试。

    1.体系化的思路。对于线下零售,可以有商品、店铺、顾客、员工,中间是财务,五个点,每个点都可以展开。比如说终端,首先我们可以看业绩,可以有一些分类,像业绩达成、增长、趋势、结构、排名等等,这都是一些很通用的方法。

    我 们先搭一个分析树,并在后续不断地提升完善。假如有家企业管零售的营销总监从耐克来的,商品总监从绫致来的,每来一位领导换一套报表,到底有没有自己的特 点呢?#38752;?#19988;这是家男装企业,很多业务特性上都是不合适的。企业一旦建了一个分析树,新来的人、新来的思路会不断地往里面浇灌养分,让它成长,变成企业自己 的积累。不在乎现在多么漂亮,在未来一定会成为企业最宝贵的资产。

     

    企业如何做BI建设

    上图是体系化的事例,首?#20154;?#26159;一个整体的经营,整体经营可以看到运营的一些情况。运营之后,可以看到招商的情况。招商之后可以看?#20132;?#21592;,或者可以看到品牌,或者各个方面的,直接把方方面面的揉成一个整体,形成体系树。每个用什么图,都可以不断地完善。

     

    再说业绩,指标分成零售、金额、数量、交易笔数、客流类、平均单价、折扣?#23454;?#31561;,并且可以不断补充。数据分析方式有基础的直接展现,比如说排名、成长性、趋 势用矩阵去分析,哪几个维度做矩阵,都可以固化下来。终端也要看货品,看终端VIP、发卡目标、消费占比有没有变化,分析方式?#24425;?#21516;比、环比这些。如果标 配的都没有,直接创新,不是不行,而是有一点?#36873;?#22914;果不知道做什么,可以先用标配的,这肯定是没有问题的。

        对于商品来说也可以做一个分析体系,比如说分析期间、商品累积,可以定义出很多指标、定义出品牌有的属性,像大?#34892;?#31867;等。若想看累积消化分析,每个指标都可以定义出来,而?#19968;?#21487;以识别出它们的差异。

    VIP这一块?#24425;牽?#20174;定目标、?#24515;跡?#21040;如何保持联系、VIP的日常维护,或者行业里面给企业的模板有哪些建议,这样都可以敲定下来,这样构建最适合企业的数据分析体系。

    BI建设这么做才好

    2.KPI库的提炼。每个企业的KPI库提炼都不一样。比如说有的企业?#31185;?#31859;净利算出来了,每个店以这个来考核,或者人均的净利,算得特别的?#27807;住?#26377;一些企业提炼一两百个甚至更多的指标,这都是有可能的。所以?#24471;?#20010;企业的侧重不一样,我们要结合各个主题,提炼适合自己的。

    BI建设

    运 营KPI,对它进行提炼、分析、预警,以及后续采取动作,并根据一些核心指标进行驱动和预警。我们的分析思路可以做很多的拓展,比如说要看本期的零售,可 ?#28304;?#20960;个角度看,以横向扩张、纵深发展为例。横向扩张:单店效?#35797;?#20040;样,是不是净增长。纵深发展:平均单店增长怎样,数量增长怎么样。如果业绩不太好,甚 至可?#28304;?#21478;外一个角度,我们可以把各种分析糅合在一起,进行数据分析流导向的分析。


    数据分析之路

    由于时间关系,个人关于BI建设系统的思路就先大概介绍这两点,一个是体系化的思路,一个是以KPI为驱动。

    ?#19994;?#20171;绍就到这里。谢谢各位!

    周剑,天善智能联合创始人、咨询总监。拥有十余年商业智能系统建设经验,服务客户包括政府、烟草、制造、高科技等行业。专注于时?#34892;?#19994;及零售行业的数据分析及商业智能建设,在零售管理、供应链管理等方面?#34892;?#24471;。专注BI需求管理,研发《BI需求分析及管理》课程。

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