全渠道零售场景数据化管理

随着的发展，连锁零售的经营成本显著提升，许多连锁零售商纷纷借助大和人工智能等技术赋能进入了精细化管理的阵列。在消费升级的助推下，零售消费逐渐回归理性，市场逐步由供给驱动转为消费驱动，对市场分析和企业管理也提出了更为严苛的要求，数据化管理能力将帮助塑造连锁零售企业差异化的核心竞争力。全零售是指：线上和线下体系、直销和的深度融合，采用移动技术、大数据、人工智能和物联网等技术，提高产品供给质量、提升商业效率。线下体系对接商超、便利店、购物中心以及各种代理商。线上体系包括自有电商平台，第三方电商平台，各种新业态模式。是供给驱动型转为消费驱动型的典型标志。

一、业务面临问题某目前电商对接的第三方电商平台包括：天猫旗舰店、天猫超市、易果生鲜、京东自营超市、京东POP店、京东生鲜、苏宁易购、中粮我买网、自营全员、唯品会、社交媒体等；线下渠道有商超，各级代理商，便利店以及购物中心等。数据量较大且各平台数据分散，数据的整理汇总及分析出现较大困难，同时很多第三方数据或者网络数据获取也急需对接保证数据完整。由于用户数据庞杂，各种业务形态需要各种模型和手段对于相关数据进行有效分析，提升整体业务的有效性和增加利润。基于上述问题有三个需求需要满足，第一各种渠道有效数据的搜集，整理和聚合管理，包括第三方数据和网络平台数据。第二提供各种报表和可视化分析结果，从时间维度、地域维度、渠道维度以及业务形态等多种角度分析。第三在基础数据指标和报表逐步完善前提下，增加各种复杂模型用于用户活跃、供应链优化、营销组合优化、渠道优化等。第四综合决策模型可以从整体到细节多级分析，同时可以从各种应用场景出发进行决策优化执行。

二、大盘数据分析

针对不同阶段，公司决策层关心的指标和数据不同，比如创始阶段、增长阶段、规模化阶段等。决策看板面向企业管理层的战略管理工具，帮助团队及公司目标计划达成共识，融合目标管理工具与方法论，将目标层层分解，帮助企业随时掌握目标执行进度并及时发现问题、解决问题。

三、渠道销售分析通过渠道数据化分析，有效监控各种渠道每天新增，活跃，成交用户数，各种漏斗进行转化率分析，渠道核心数据指标包括转化比ROI等。监测商品销售的品牌、类别和地区分布，并跟踪其销售金额和销售量的情况，得到不同品类商品的销售特征。

相应的基础指标包括：

四、库存和供应链

利用数据分析来理解供应链和产品分销，以期缩减成本，优化资产利用、预算与服务质量。全链路综合周转天数据模型用于管理电商全平台（自身仓、中转仓、第三方电商平台仓）的库存周转天数的数据呈现和分析。解决库存布局不合理，品类管理不科学，销售预测和信息流通不及时等问题。

还需要通过对于商品进行分析，包括畅滞销商品、价格区间销量分析、各类商品销售情况及所占比例是否合理。通过建立进销转化漏斗，实现单品的实时管理。根据供需的缺口，适时调整各种商品的供货。

通过对于库存不同的主题进行的组合分析，对整个的库存体系进行优化，通过对于库存变化率、库存周转率、库存周转天数、交付及时率、呆滞库存比率进行监控，优化周转率，提升企业盈利能力。

五、店铺运营

渠道分为终端门店、线上直营等；终端门店作为消费者的直接触点，对连锁零售的交易转化和用户经营至关重要。为店长提供相应角色看板，移动端支持数据分析结果实时查看，以及订阅预警信息直接推送至邮件、、钉钉等，随时随地监控业务变化。店铺运营的核心指标包括坪效、人效、连带率、销售额、利润率、存销比、客单价等，通过高效的数据化管理，提升门店整体效率。同时对于节假日进行特定数据分析，提升节假日客户转化和。店铺商品连带分析，根据消费者订单数据，分析各商品之间的关联关系功能。

六、分析

根据市场需求、节假日、产品上市、季节性等因素，出于提升销售、消化库存、品牌宣传等目的制定开展相关的促销活动。对于促销选品、促销过程监控、促销前中后期的效果评估，制定相应的营销分析组合，比如销售额目标达成情况、新增会员数、重点商品销售情况等，实时监控市场反应和消费者动态，逐步从粗放式流量到精准分析。

营销是企业进行、产品、服务、定价、促销和分销的过程，的发展极大改变了传统营销的业态，提高了工作效率，降低了成本，扩大了市场，给企业带来社会效益和经济效益。

相应的基础指标包括：

七、用户分析

随着市场逐步消费者驱动，用户关心的不仅仅是商品性价比和功能，用户呈现个性化、智能化、化、娱乐化，对于品牌和服务要求越来越高。用户分析包括属性和行为画像，标签体系建立，具体有用户基本属性、行为时间数据，关键功能数据，消费场景数据，描述功能数据等。通过时间维度分析（日/周/月/季/年）、会员结构分析、消费结构分析以及会员价值RFM分析等，全方位深入分析，可为连锁零售企业呈现清晰的客户画像，深度挖掘客户价值。用户模型便于门店管理、营销推广、区域管理人员分析和使用。用户生命周期管理：想让产品价值最大化，要么用户不断增长，要么就是提升用户的单体价值。而驱动用户单体价值的方向只有有两个，提升单体用户价值和延长用户生命周期。一般分为导入期，长大期，成熟期，休眠期和流失期。通过对于不同阶段的用户进行不同运营策略，有效提升用户生命周期和价值。

会员价值分析和RFM模型：RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该模型通过客户的近期交易行为、交易的总体频率以及交易金额三项指标来描述该客户的价值状况，依据这三项指标划分8类客户价值。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该模型通过客户的近期交易行为、交易的总体频率以及交易金额三项指标来描述该客户的价值状况，依据这三项指标划分8类客户价值。1、重要价值客户2、重要唤回客户3、重要深耕客户4、重要挽留客户5、潜力客户6、新客户7、一般维持客户8、流失客户

八、其他分析

除了以上各种分析，通过公司大盘，整合企业各种数据源，包括人力、销售、生成、财务等各种数据，实时全面的推送给相关人群，解决跨部门信息融合，数据实时汇总，问题从全局到细节的下钻分析。人力资源分析：员总量分析、结构分析（学历，年龄，性别等）、流失分析、补偿分析、薪酬分析、绩效分析、招聘分析、劳动力概况分析等指标。

财务分析：包括应收账款分析、总账分析、应付账款分析、利润分析等指标，从而帮助构建完整精细化的企业管理。

行业竞品分析：通过搜集大量互联网电商平台数据，针对品牌商、零售商的线上运营数据分析，汇集全网多平台、多维度数据，形成可视化报表，为企业提供行业分析、渠道监控等。

价格分析：通过网络第三方数据进行自身渠道价格监控，包括各大电商平台旗舰店和专卖店，专营店。商品与友商对标产品价格对比，主要产品价格实时追踪和智能定价，包括处理各种优惠信息和打折信息，快速获取到手价，帮助用户节约大量时间。价格敏感度分析：收集电商产品价格及消费者订单数据后，呈现不同价格区间销售情况，便于品牌进行智能制造和规划库存。

生产分析：包括整体工厂的信息化管理，以及生产线的实时看板，通过数据化解决方案来降低工业化生产成本，实现企业信息一体化管理。

产供销是指在某个系统或某个企业内部拥有生产、供应和销售整个完整的产业链。要求生产单位的生产、库存应与市场销售直接有效的结合，更好的服务于市场。实质就是以市场为导向，充分尊重市场发展，包括生产、供应、销售互相协同管理的机制。最大限度的减少中间环节，降低成本、降低营业费用、节约流动资金，缩短资金运行周期，在提高资金的利用率的同时提高公司的利润率。公司第一时间根据市场供求信息，根据公司的实际业务情况，调整产品结构，合理安排生产，降低不良库存，从而建立快速反应机制，保证产品供应及时到位。