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打破数据壁垒,零售行业如何搭建数据指标体系

相比得到企业的数据分析指标体系,观远数据更注重从企业核心指标推解看数逻辑的过程。通过层层推解,可以重新梳理企业的核心要素指标,对重点运营业务构建数据关系模型,并且有可能发现之前ERP建设的时忽略的数据断层,推动ERP系统的改善,驱动智能决策。

7月22日-24日,由中国电子商会商业信息化专委会、《智慧零售与餐饮》、中国零售(餐饮)CIO俱乐部联合主办的“第十三届中国商业信息化行业大会”在长沙圆满落幕。会议集中了智能智慧产品展示、数字化运营高峰论坛、服务转型高层联盟会议、行业优秀标杆企业颁奖典礼等环节。

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观远数据作为新一代智能数据分析与决策服务商受邀参展,并在高峰论坛上分享了《数据驱动智慧零售精细运营方法与实践》。

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(观远数据零售顾问 周道明)

零售企业数据智能可以分五步走

数字化转型是零售行业发展过程中的必经之路,而现阶段,很多企业在数据驱动决策的过程中依然面临着“数据、工具、组织、方法”各个层面的困境

数据层面主要体现在数据口径不统一,数据定义不清晰,数据业务价值低下;

工具层面主要体现在当前很多零售企业数据分析还都依赖于ERP报表和Excel,属于站桩式看数据,无法深入挖掘数据业务价值;

组织层面主要体现在人的方面,每个业务部门都想做到数据赋能,但又缺失真正能看懂数据的人,数据决策的意识不够;

方法层面主要体现在搭建的数据分析模型无法深入结合业务痛点和需求,更多的都是一些报表的可视化展现,无法体现业务分析的管理逻辑。

零售企业在数据智能转型过程中需要逐一攻克这些难点,而第一步,就是要先确定零售行业数据驱动运营的目标:提升店效,坪效,品效,客效和人效。

凭借成熟的落地服务经验,观远数据提炼了五步法可以帮助企业快速搭建数据驱动决策的闭环。

1.拉通底层数据,统一数据口径;

2.以终为始,通过战略目标,管理逻辑拆解,来构建企业数据分析体系;

3.根据指标拆解过程中涉及的业务痛点和诉求构建数据分析模型和场景;

4.在沉淀出的业务数据模型基础上配合AI算法引擎,构建AI智能决策应用;

5.将BI和AI的数据分析模型打造成数据分析应用产品,在移动端、PC端、大屏端赋能给终端用户。

从方法论到案例如何构建数据指标体系

零售企业的战略目标首先体现在财务层面,如企业盈利的持续增长;而要想企业利润持续增长,首先要考虑在终端能否给顾客带来价值;而要想给顾客带来价值,需要企业在内部流程层面做好商品运营,门店运营,会员运营等关键业务流程;而要提高这些场景的精细化运营和智能决策,则需要企业在员工学习成长层面加强培训和教育。平衡积分卡 - 副本.png

从这四个层面归纳梳理出公司级的核心KPI指标,可以再进一步推导到部门级的指标。

以茶饮行业为例,单店营收是公司级的核心指标,而单店营收又是由客户数、复购率、客单价构成。

客户数主要体现在顾客服务和会员营销层面,因此需要营运部和品牌营销部来负责。

复购率分为门店复购率和产品复购率,门店复购率主要受门店的QSC(卫生、服务、品质)影响很大,一般由营运门管部来主抓。产品复购率在茶饮行业受口味的影响最大,而口味又受食材品质、原料效期、操作这三方面影响;食材品质主要由产品研发部和采购供应链部门来负责;采购供应链部门又有三个核心指标:采购品质、采购计划达成率、采购成本。

通过类似的逻辑推解方法论,企业就可以从公司级核心KPI指标推导出部门级核心KPI指标,从而构建相应的数据指标体系。

目前,观远数据在连锁零售领域已经沉淀了门店业绩诊断、基于消费场景的爆品分析、门店损失分析、生鲜商品损耗分析、会员复购专题分析、门店智能经营诊断等从BI到AI的全生态链数据分析模型,可以给企业提供真正可行动的决策建议,帮助企业在数字化与智能化升级的过程中建立可持续的竞争优势。

企业实现数据智能不是一蹴而就的事情,BI是企业实现AI的必经之路。通过BI数据分析平台可以沉淀业务模型,提升数据质量,在此基础上寻找合适的AI切入点,通过数据分析模型搭配决策引擎,可以快速构建智能决策应用。

荣获「数字化服务创新实践奖」

活动现场,主办方还针对2019年到2020年间,在零售行业里发挥了中流砥柱和先锋实践作用的零售餐饮企业、数字化服务商进行了颁奖。

观远数据凭借在零售餐饮行业的智能数据分析实践,获得了「2019-2020年度 数字化服务创新实践奖」。

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未来,观远数据将持续深耕零售消费领域,为更多零售企业提供成熟、前沿、快速落地的数据智能应用。

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