本文整理自胡才雄在CCFA專題分享的演講實錄，演講主題為《大數據創新助力零售精細化運營》
本文的主要內容如下：
• 以終為始的數字化建設思路
• 數據化管理的幾個重要維度
• 銷售預測
以終為始的數字化建設思路
大家好，我是上蔬永輝CIO胡才雄。上蔬永輝是做生鮮的，屬于零售行業。我們公司制定了未來三到五年規劃，和現在多數的零售公司差不多，主要是做線下和線上。線下主要是傳統門店，還有2B業務；線上有2B、2C和B2B、B2C。整個我們的規劃還是按照現在比較傳統的前臺、中臺、后臺三大塊業務去執行，消費者是在第一層，他們可以通過包括我們門店、2B、2C業務中所有線上線下的入口，買到我們的商品。
針對我們剛才說的業務規劃以及所有信息化的規劃，簡單說一下我們和其他公司不同的地方。對于傳統的零售行業公司來說，他們的信息化，有可能是一套系統、一套系統去定，比如先建ERP、分銷零售、會員體系、WMS……
一層層建下來就會發現有比較明顯的弊端：大一點的公司配置20多套平臺，小一點的公司10多套平臺，每一個用各自的接口打通，那么比如大家開周會或者跨部門開會的時候，各個業務部門跟老板匯報，很多數據都是自己拉自己，沒有形成統一的數據口徑，溝通協作起來就會比較麻煩，這也是很多傳統公司經常會碰到的一個問題。
因此我們整個的信息化建設思路，和別人反過來，我們在整個信息化建設當中，第一步先建設數據平臺，也就是我們的BI平臺。這么做有什么好處呢？我們先把公司各個業務部門，大家想要看到的最終結果先統一起來，通過這個平臺讓各個業務部門去看，最終讓大家達成一致，未來所有各個業務部門的KPI和考核指標，大家分析數據的維度就是這個，先把這個流程統一了，之后再做信息化建設。
數據化管理的幾個重要維度
剛才我簡單分享了下我們的數字化建設的路徑規劃，希望能給大家提供些不一樣的建設思路。下面我會列舉當中幾個重要維度的數據化管理，也是我們跟觀遠數據合作落地的內容。
大家可以看到這張圖上涵蓋的各個業務維度的分析，包括boss、營運、會員、采購、物流、財務、人事等7大分析主題，旁邊有具體相關的重點分析內容。
首先我們先從頂層BOSS看到的數據為準，BOSS之后是每個業務部門，圍繞各個業務部門關心的數據，從上到下進行數據分析體系的建立。我剛才說過了，我們核心思路，是讓所有業務部門看到的數據維度是一樣的，不要出現物流部門和營運部門看到的數據不一樣，或者說財務出數據和營運部門今天統計數據是不同，這是我們的核心主旨。
核心應用場景包括：
• Boss大屏
• Boss看板-移動端
• 財務中心大屏
• 營運支持大屏
• 市場營銷大屏
• 供應鏈
• 電商運營
• 門店運營
• 人力資源中心大屏
以上是我們數據化運營的整體設計框架，大家不用太關注這里面細節的內容，我想要跟大家分享的其實是我們的建設思路，我們希望把所有數據能夠達成一致，讓我們門店店長通過移動設備快速了解，保持跟總部同步。
為什么今天我反復提到這點？因為在我們傳統零售行業當中，門店看到的和總部財務看到的銷售數據不一樣，這種情況以前發生太多了，為什么？門店用的是零售系統，零售系統看到銷售數據，銷售數據通過分銷零售傳播ERP，門店銷售人員看到今天銷售、財務系統當中的銷售數據，數據都是晚上傳，第二天才能看到，這當中就存在了信息的滯后性?，F在基本上能達成所有銷售數據和數據平臺保持實時更新同步，這點有著實質性的突破。
銷售預測
最后說一下，這是我們接下來將要和觀遠數據一起合作的銷售預測的內容。
零售行業銷售損失最大的來源是什么？來源于缺貨。像沃爾瑪、大潤發這些大企業，8%到10%的缺貨率可能是正常的區間。舉個例子，門店下了100個SKU訂單，正常訂貨只能達到90%，那么門店總倉需要配貨，這些缺失的部分就會造成相當巨大的銷售損失。我們現在正在做的所有針對缺貨的銷售預測內容，包括門店運營的AI智能智能監控，現在只能做到品類，我們希望未來能精細到SKU級別，那么對于企業來說一定會成為一個質的提升。
現在，我們每天根據銷售預估再加上銷售預測，能夠知道每天的訂單預測量。有些公司已經在這方面做得非常成熟了，但他們還做不到SKU級別，這是一個非常大的課題，這個我們會不斷嘗試去將其落地。
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