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帆软零售行业资深顾问冉聪:零售业的数据变现是怎么实现的?
来源:ENI经济和信息化网  作者:ENI 2019-07-31 14:00:04
企业的数据化建设还是需要通过数据仓库、报表自动化等工具搭建企业数据收集、整理和呈现的工具,然后再进行相关的主题业务分析...

从电子商务到O2O ,从全渠道到新零售、智慧零售……诸多的概念和词汇既体现零售行业创新发展的历程,也凸显了进入丰饶经济时代,2C行业面临的普遍压力和焦虑。

每一个创新理念和每一次不同标签之下的创新实践,似乎都应该算是零售业对抗压力和焦虑的工具,但似乎都没有办法解决所有的问题。而历经数次迭代后的新零售,被视为行业发展的趋势和方向。从此,线上和线下从对立走向融合,以客户为中心,数据驱动成为零售业创新的新标签。

而这些新标签也恰恰与帆软的理念不谋而和。在帆软零售行业顾问冉聪看来,零售业是颇有数据家底的行业之一,较高的信息化水平,使得其有着丰厚的数据积累。但是数据量再多,不处理不挖掘,也就是原矿。因此,当下零售企业的普遍诉求,就是数据变现。

从一个例子看数据变现的可观成果

衡量企业信息化成果,量化指标往往比较有说服力。因此,冉聪也习惯于用一个由各种维度指标组成的案例来说明BI的价值。

一家中国纺织行业排名前10的纺织供应商,年产值600多亿。在数据治理之前,每年用于辅料采购的费用高达30亿元。在应用BI系统一年之后,其辅料采购费用下降了17%,在销售额提升的前提下,节约了5.1亿元。而且这只是其中的一项指标。

除此之外,该企业运管部门之前需要2小时到半天时间的工作量,缩短为不到两分钟就可以完成;根据3个月OA点击成果对部门离职率进行预警,准确率高达90%;超过10个业务系统数据贯通,业绩预警代替手工报表,实现降本300万元;客户活跃度维持在50%以上,复购率达60%以上……

数据就是生产力,而且这种前所未有的生产力释放的能量,也是为人惊叹的。然而,理想很丰满,现实却很骨感。

在冉聪接触的诸多零售企业中,真正能释放出数据生产力的还非常有限。为数不少的企业依然深陷数据孤岛,部门报表种类多、口径不一致、缺乏业务和管理逻辑、拍脑袋决策等泥潭,不得不望数兴叹。

对于这些结,需要管理思路、工具等多种组合方案来解,但冉聪认为,其中有一点至关重要:就是一把手的力量。

压力下放 压出来的数据思维

某知名消费电子企业是帆软的典型客户之一,典型的表现就是其方法被帆软录入了零售行业数据治理教科书——零售管家。

该企业数据之路的开端,难点跟诸多企业有着相似之处,团队数据意识差,底子薄、头绪多,企业高层对此虽有想法,却因为没有明确的方向和直观认识,以至于迟迟难以落地。

于是,项目组的人就先在领导办公室安装了一个大屏,一边展示数据,一边展示业绩飘红。这个举动就像是揭开了魔瓶的盖子,该企业数据治理的精彩故事从此起始。接下来的情节可想而知,一旦数据异动或者业绩飘红,该数据对应的当事人或者单位就会及时得到领导的“慰问”,几个回合下来就吃不消了。

业绩上不去,领导急,门店更急。业绩上不去,不止是领导施压的事情,对于奖金、职位都会有影响。这其中到底是供应链的问题、销售的问题、还是商品的问题?既然是数据发现了问题,那就再从数据里面找原因、找方法。于是,商品分析、供应链分析、ABC分析等一系列主题分析就顺理成章的搭建了起来。

冉聪以数据链的原理总结了这个案例关键的三步:第一步,总部施加压力,实现信息透明和压力下放,激发门店积极性;第二步进行数据追踪,提升门店管理水平;第三步才是建立一系列主题业务分析。

在帆软合作的多家零售企业中,这家企业的数据治理方法基本遵循了数据链的逻辑,但也有一些企业直接从第一步跳到第三步。这种断层带来的后果,一是没有好的数据基础和分析工具,导致分析时间过长;第二,对于这个过了保鲜期的分析结果,业务部门很难肯定其价值,分析的工作就会慢慢变成鸡肋;第三,数据分析人员大多不是专职,专注性和专业性都会影响数据分析的结果。

因此,冉聪建议企业的数据化建设还是需要通过数据仓库、报表自动化等工具搭建企业数据收集、整理和呈现的工具,然后再进行相关的主题业务分析。而在分析这个环节,业务和管理逻辑起决定性的作用。

论数据驱动中业务和管理逻辑的重要性

一家连锁商超企业利用帆软的产品搭建了企业数据管理平台,每天的访问量持续保持在十七成到二十万之间,在春节等销售高峰期,访问量可达到四十万以上。员工之所以有如此高的积极性,得益于企业固化在数据系统中的管理思维和业务驱动逻辑。

比较有代表性的首选门店管理。对于大多数零售企业来讲,门店是业绩的产生部门,其管理水平的高低直接决定了产出的多少。以往门店管理往往依赖于店长的水平,但是高水平的店长比较难招,也比较难留。因此,该企业尝试将门店管理的经验固化到帆软提供的平台当中,主要有四个方面:只做移动端;与合伙人制度相结合;采用了赛马体系;实时数据分析。

通过数据管理平台,该企业将门店店员的工资和绩效与门店的销售额、毛利率挂钩,店员可以通过管理平台直接查询门店销售额与毛利率的情况,以及自身KPI完成的进展。通过工资绩效与销售额kpi挂钩,充分调动员工追踪分析数据数据的积极性。

第一步设定了KPI,第二步是帮助员工完成KPI,通过将top5门店店长的优秀管理经验固化到系统,让95%的店长掌握top5门店管理水平,即把门店管理经验拆分为业绩指标,管理指标,服务指标等十几个指标,指导门店管理,同时给予各个指标完成的“充电宝”。释放kpi压力。

有了数据分析、呈现的平台,有了指标完成的路径,赛马体系就是看谁跑的快,跑的越快,工资绩效越高,促进企业形成正向竞争机制,门店管理水平越来越好,企业的业绩也就节节高升。

在这个案例中,管理和业务的逻辑对于数据价值的变现起到了至关重要的作用。然而,要把这个管理和业务逻辑固化、并推进落地,不仅仅是选个好的工具那么简单,还需要合作伙伴对这个行业有深厚的了解,以及成熟的解决方案。

说说帆软的零售管家

专注商业智能和数据分析13年,帆软积累了为数不少的零售行业客户。在服务这些客户的过程中,帆软一步步由一个数据工具提供商成长为行业解决方案提供商,冉聪用廖廖数语总结回顾了这个历程:以客户需求为核心、沉淀服务客户经验形成行业方案,实现团队能力提升。

这个解决方案就是零售管家平台。平台承载了帆软对于零售行业的理解及丰富的经验,其中包含了数据链中每一个环节的能力支撑:专业、美观、易用的数据分析平台、针对不同业务提供的专业可用的分析方法。除了数据可视化,数据展示的全面性,帆软零售管理平台更注重打通不同系统数据之间的逻辑到指标,指标之间的逻辑到内容、内容之间的逻辑到主题,主题之间的逻辑到管理,从而形成一整套分析体系。

支撑分析体系形成的是零售管理平台的四大板块:以零售高层管理驾驶舱为主要载体的集团管理板块;企业数据化管理的核心门店管理板块;以业务和主题分析解读为核心的分析板块;以及用以数据查看、提升工作效率的基础支撑板块。在这些板块,零售管理平台提供了近150分析维度,帮助零售业实现扫码查询、业绩追踪、实时监控、指标联动、竞技赛马、多平台同步、数据模拟、商品分级、用户管理等多种功能。

2019年8月,帆软第二届智数大会将如期举行。作为帆软演讲顾问之一,冉聪会把更多的内容放在业务和数据应用经验上,期待通过智数大会的平台,将更多数据治理的经验传递给行业客户。

从电子商务到O2O ,从全渠道到新零售、智慧零售……诸多的概念和词汇既体现零售行业创新发展的历程,也凸显了进入丰饶经济时代,2C行业面临的普遍压力和焦虑。

每一个创新理念和每一次不同标签之下的创新实践,似乎都应该算是零售业对抗压力和焦虑的工具,但似乎都没有办法解决所有的问题。而历经数次迭代后的新零售,被视为行业发展的趋势和方向。从此,线上和线下从对立走向融合,以客户为中心,数据驱动成为零售业创新的新标签。

而这些新标签也恰恰与帆软的理念不谋而和。在帆软零售行业顾问冉聪看来,零售业是颇有数据家底的行业之一,较高的信息化水平,使得其有着丰厚的数据积累。但是数据量再多,不处理不挖掘,也就是原矿。因此,当下零售企业的普遍诉求,就是数据变现。

从一个例子看数据变现的可观成果

衡量企业信息化成果,量化指标往往比较有说服力。因此,冉聪也习惯于用一个由各种维度指标组成的案例来说明BI的价值。

一家中国纺织行业排名前10的纺织供应商,年产值600多亿。在数据治理之前,每年用于辅料采购的费用高达30亿元。在应用BI系统一年之后,其辅料采购费用下降了17%,在销售额提升的前提下,节约了5.1亿元。而且这只是其中的一项指标。

除此之外,该企业运管部门之前需要2小时到半天时间的工作量,缩短为不到两分钟就可以完成;根据3个月OA点击成果对部门离职率进行预警,准确率高达90%;超过10个业务系统数据贯通,业绩预警代替手工报表,实现降本300万元;客户活跃度维持在50%以上,复购率达60%以上……

数据就是生产力,而且这种前所未有的生产力释放的能量,也是为人惊叹的。然而,理想很丰满,现实却很骨感。

在冉聪接触的诸多零售企业中,真正能释放出数据生产力的还非常有限。为数不少的企业依然深陷数据孤岛,部门报表种类多、口径不一致、缺乏业务和管理逻辑、拍脑袋决策等泥潭,不得不望数兴叹。

对于这些结,需要管理思路、工具等多种组合方案来解,但冉聪认为,其中有一点至关重要:就是一把手的力量。

压力下放 压出来的数据思维

某知名消费电子企业是帆软的典型客户之一,典型的表现就是其方法被帆软录入了零售行业数据治理教科书——零售管家。

该企业数据之路的开端,难点跟诸多企业有着相似之处,团队数据意识差,底子薄、头绪多,企业高层对此虽有想法,却因为没有明确的方向和直观认识,以至于迟迟难以落地。

于是,项目组的人就先在领导办公室安装了一个大屏,一边展示数据,一边展示业绩飘红。这个举动就像是揭开了魔瓶的盖子,该企业数据治理的精彩故事从此起始。接下来的情节可想而知,一旦数据异动或者业绩飘红,该数据对应的当事人或者单位就会及时得到领导的“慰问”,几个回合下来就吃不消了。

业绩上不去,领导急,门店更急。业绩上不去,不止是领导施压的事情,对于奖金、职位都会有影响。这其中到底是供应链的问题、销售的问题、还是商品的问题?既然是数据发现了问题,那就再从数据里面找原因、找方法。于是,商品分析、供应链分析、ABC分析等一系列主题分析就顺理成章的搭建了起来。

冉聪以数据链的原理总结了这个案例关键的三步:第一步,总部施加压力,实现信息透明和压力下放,激发门店积极性;第二步进行数据追踪,提升门店管理水平;第三步才是建立一系列主题业务分析。

在帆软合作的多家零售企业中,这家企业的数据治理方法基本遵循了数据链的逻辑,但也有一些企业直接从第一步跳到第三步。这种断层带来的后果,一是没有好的数据基础和分析工具,导致分析时间过长;第二,对于这个过了保鲜期的分析结果,业务部门很难肯定其价值,分析的工作就会慢慢变成鸡肋;第三,数据分析人员大多不是专职,专注性和专业性都会影响数据分析的结果。

因此,冉聪建议企业的数据化建设还是需要通过数据仓库、报表自动化等工具搭建企业数据收集、整理和呈现的工具,然后再进行相关的主题业务分析。而在分析这个环节,业务和管理逻辑起决定性的作用。

论数据驱动中业务和管理逻辑的重要性

一家连锁商超企业利用帆软的产品搭建了企业数据管理平台,每天的访问量持续保持在十七成到二十万之间,在春节等销售高峰期,访问量可达到四十万以上。员工之所以有如此高的积极性,得益于企业固化在数据系统中的管理思维和业务驱动逻辑。

比较有代表性的首选门店管理。对于大多数零售企业来讲,门店是业绩的产生部门,其管理水平的高低直接决定了产出的多少。以往门店管理往往依赖于店长的水平,但是高水平的店长比较难招,也比较难留。因此,该企业尝试将门店管理的经验固化到帆软提供的平台当中,主要有四个方面:只做移动端;与合伙人制度相结合;采用了赛马体系;实时数据分析。

通过数据管理平台,该企业将门店店员的工资和绩效与门店的销售额、毛利率挂钩,店员可以通过管理平台直接查询门店销售额与毛利率的情况,以及自身KPI完成的进展。通过工资绩效与销售额kpi挂钩,充分调动员工追踪分析数据数据的积极性。

第一步设定了KPI,第二步是帮助员工完成KPI,通过将top5门店店长的优秀管理经验固化到系统,让95%的店长掌握top5门店管理水平,即把门店管理经验拆分为业绩指标,管理指标,服务指标等十几个指标,指导门店管理,同时给予各个指标完成的“充电宝”。释放kpi压力。

有了数据分析、呈现的平台,有了指标完成的路径,赛马体系就是看谁跑的快,跑的越快,工资绩效越高,促进企业形成正向竞争机制,门店管理水平越来越好,企业的业绩也就节节高升。

在这个案例中,管理和业务的逻辑对于数据价值的变现起到了至关重要的作用。然而,要把这个管理和业务逻辑固化、并推进落地,不仅仅是选个好的工具那么简单,还需要合作伙伴对这个行业有深厚的了解,以及成熟的解决方案。

说说帆软的零售管家

专注商业智能和数据分析13年,帆软积累了为数不少的零售行业客户。在服务这些客户的过程中,帆软一步步由一个数据工具提供商成长为行业解决方案提供商,冉聪用廖廖数语总结回顾了这个历程:以客户需求为核心、沉淀服务客户经验形成行业方案,实现团队能力提升。

这个解决方案就是零售管家平台。平台承载了帆软对于零售行业的理解及丰富的经验,其中包含了数据链中每一个环节的能力支撑:专业、美观、易用的数据分析平台、针对不同业务提供的专业可用的分析方法。除了数据可视化,数据展示的全面性,帆软零售管理平台更注重打通不同系统数据之间的逻辑到指标,指标之间的逻辑到内容、内容之间的逻辑到主题,主题之间的逻辑到管理,从而形成一整套分析体系。

支撑分析体系形成的是零售管理平台的四大板块:以零售高层管理驾驶舱为主要载体的集团管理板块;企业数据化管理的核心门店管理板块;以业务和主题分析解读为核心的分析板块;以及用以数据查看、提升工作效率的基础支撑板块。在这些板块,零售管理平台提供了近150分析维度,帮助零售业实现扫码查询、业绩追踪、实时监控、指标联动、竞技赛马、多平台同步、数据模拟、商品分级、用户管理等多种功能。

2019年8月,帆软第二届智数大会将如期举行。作为帆软演讲顾问之一,冉聪会把更多的内容放在业务和数据应用经验上,期待通过智数大会的平台,将更多数据治理的经验传递给行业客户。

编辑:田苗
关键字:       新零售  数字化零售  智慧门店 
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