隨著企業(yè)數據量的急劇增長，數據分析已經成為零售行業(yè)改善經營的重要手段。然而，很多企業(yè)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(yè)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(yè)務逆勢增長》。 通過細分場景的方法與案例分享，指導企業(yè)如何根據自身業(yè)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(yè)老生常談的話題，那么，如何用數據驅動零售業(yè)務持續(xù)增長？在找到方法之前，企業(yè)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(yè)運營層面，效率提升又可以細化到企業(yè)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(fā)以及產品配送的效率。這些可以總結為連鎖零售企業(yè)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(yè)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(yè)各個業(yè)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(zhàn)略目標，來構建“以終為始”的業(yè)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(yè)沉淀的一些分析實踐再結合客戶實際的業(yè)務需求來構建數據分析場景。 比如說，門店業(yè)績的健康診斷、品類結構分析等。
最后，可以將搭建出來的業(yè)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(yè)務部門。 比如手機端的店長管家，大屏端的商品作戰(zhàn)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(yè)績診斷、 門店業(yè)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(yè)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(guī)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(yè)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(yè)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(qū)域、不同季節(jié)哪些是暢銷商品。從而需要我們更細顆粒度地對業(yè)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(huán)節(jié)。通過數據監(jiān)控預警平臺來監(jiān)控各個環(huán)節(jié)，將能有效輔助生鮮企業(yè)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(xù)深耕零售領域，用數據賦能零售企業(yè)精細化運營。
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