零售企業如何構建場景化數據指標體系

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隨著企業數據量的急劇增長，數據分析已經成為零售行業改善經營的重要手段。然而，很多企業對于如何建立一套自上而下的數據分析指標體系，依然缺少全局的思考能力。無法理清部門級指標與公司總指標之間的業務邏輯關系，經常出現需求與結果斷層的情況。

觀遠數據「護航者公益直播」第四期邀請了在連鎖零售領域具有多年數據分析服務經驗的顧問 周道明分享了《數據智能助力連鎖零售業務逆勢增長》。 通過細分場景的方法與案例分享，指導企業如何根據自身業務情況構建完善的數據分析指標體系。

數據驅動運營的目標拆解

“數據驅動”是近幾年零售行業老生常談的話題，那么，如何用數據驅動零售業務持續增長？在找到方法之前，企業必須明確做這件事情的目標是什么，而大部分都是以“提升效率”為核心目標進行數字化改革。

回歸到企業運營層面，效率提升又可以細化到企業的店效、坪效、品效、客效、人效等各個方面。

具體來說，就是在前端 通過顧客消費數據的采集和分析刻畫消費者畫像；在中端 根據前端獲取到的消費者差異化的需求，提供針對性的產品和服務；而在后端 ，在供應鏈數據打通的基礎上，通過數據驅動，提升產品研發以及產品配送的效率。這些可以總結為連鎖零售企業里，數據驅動運營的一個核心目標。

數據驅動運營的四步法

如何用數據驅動運營，具體需要怎么做？觀遠數據憑借在零售數據分析行業多年的服務經驗總結了效率驅動運營的四步法。

第一步是打通企業各個業務系統的數據源 ，實現數據的互通互融。這里包括數據接入、數據清洗等過程。

第二步是基于完整的數據源構建統一的數據分析平臺。 并通過觀遠數據指標體系落地方法論，基于公司總體戰略目標，來構建“以終為始”的業務指標體系。

第三步是在有了指標體系之后，根據觀遠數據在零售行業沉淀的一些分析實踐再結合客戶實際的業務需求來構建數據分析場景。 比如說，門店業績的健康診斷、品類結構分析等。

最后，可以將搭建出來的業務分析場景固化在觀遠數據平臺上，形成不同的數據應用產品賦能給業務部門。 比如手機端的店長管家，大屏端的商品作戰室等。

在觀遠數據護航者計劃第四期的公益直播中，周道明也分享了在銷售業績診斷、 門店業績診斷、商品分析、生鮮損耗分析 等場景中如何有效構建數據指標體系。

觀遠數據連鎖零售大數據分析BI解決方案

講師「金句集錦」——周道明

1、銷售業績診斷-客單價

“如何提升件單價通常來說是最困難的，因為很多時候商品的價格不是零售商來決定的，是由市場來決定的。但是我們可以提升商品的規格容量，比如疫情期間，顧客更傾向于購買大包裝的商品來減少出門的次數。”

2、門店業績診斷-缺貨分析

“門店缺貨的原因診斷起來比較復雜，可能是訂貨不準，可能是后端供應鏈出了問題。而供應鏈端處理問題有可能是備貨計劃不準，還可能是原材料不足。因此需要實現從銷售端到整個供應鏈鏈條的串聯分析，才能找到問題的抓手。”

3、商品分析-爆品分析

“便利店行業是解決顧客一餐一次的生意，因此我們要知道不同時間段、不同區域、不同季節哪些是暢銷商品。從而需要我們更細顆粒度地對業務數據進行診斷，簡單概括叫做：單店、單客、單次、單品、單時、單度。”

4、生鮮損耗分析

“生鮮品牌最大的難點是損耗控制，損耗控制最大的問題在于是否及時。而損耗分布在采購，倉儲，配送，門店銷售各個供應鏈環節。通過數據監控預警平臺來監控各個環節，將能有效輔助生鮮企業降低損耗。”

截止到目前，觀遠數據也在連鎖零售領域合作了包含全家、見福、生鮮傳奇、來伊份、蜜雪冰城等眾多品牌，未來，觀遠數據將繼續深耕零售領域，用數據賦能零售企業精細化運營。

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