零售連鎖數(shù)智化啟程 指標(biāo)平臺(tái)+智能分析重塑業(yè)務(wù)洞察力
隨著零售連鎖企業(yè)全面步入數(shù)字化時(shí)代,數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用的深入探索遭遇了重重挑戰(zhàn)。某零售連鎖企業(yè)的CIO坦言:“企業(yè)內(nèi)部各部門(mén)對(duì)于在營(yíng)門(mén)店數(shù)量、門(mén)店盈利率及運(yùn)營(yíng)成本等關(guān)鍵指標(biāo)的計(jì)算方式存在顯著差異,這不僅導(dǎo)致了部門(mén)間數(shù)據(jù)沖突頻發(fā),更使得數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性飽受質(zhì)疑。企業(yè)的BI系統(tǒng)已承載超過(guò)2000個(gè)數(shù)據(jù)集,服務(wù)器因此不堪重負(fù),報(bào)表運(yùn)行遲緩,業(yè)務(wù)部門(mén)對(duì)此頗有微詞。盡管我們?cè)紤]增加服務(wù)器資源以應(yīng)對(duì)這一困境,但高昂的成本及無(wú)法從根本上解決問(wèn)題的現(xiàn)實(shí),讓我們不得不另尋出路!
正如該CIO表述數(shù)據(jù)困境已成為制約業(yè)務(wù)發(fā)展的瓶頸,業(yè)務(wù)需求分散且缺乏系統(tǒng)整合,使得數(shù)據(jù)分析服務(wù)難以發(fā)揮規(guī)模效應(yīng),業(yè)務(wù)價(jià)值難以充分展現(xiàn);同時(shí),BI報(bào)表中的數(shù)據(jù)集數(shù)量急劇膨脹,短短一兩年內(nèi)便突破9000條大關(guān),數(shù)據(jù)管理成本隨之飆升,給企業(yè)帶來(lái)了沉重的負(fù)擔(dān)。為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn),企業(yè)不得已增派5-6名分析人員,但資源配置效率低下,資源浪費(fèi)問(wèn)題依然嚴(yán)重。此外,數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)在處理海量重復(fù)及一次性需求時(shí)陷入效率低谷,如同陷入泥潭難以自拔,快速響應(yīng)業(yè)務(wù)變化成為了一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。
面對(duì)當(dāng)前的挑戰(zhàn),"不得不另尋出路"究竟何在?構(gòu)建一個(gè)能夠深化業(yè)務(wù)洞察的指標(biāo)平臺(tái),并結(jié)合業(yè)務(wù)數(shù)智化的智能督導(dǎo)助手,或許正是值得深入探索并迅速實(shí)施的解決方案。
深化業(yè)務(wù)洞察 搭建全場(chǎng)景覆蓋的指標(biāo)平臺(tái)
數(shù)勢(shì)科技指標(biāo)平臺(tái)SwiftMetrics是指標(biāo)定義、開(kāi)發(fā)、管理和應(yīng)用的一站式平臺(tái),提升指標(biāo)開(kāi)發(fā)和管理效率,以統(tǒng)一可信的指標(biāo)為基礎(chǔ),幫助業(yè)務(wù)低門(mén)檻直接用數(shù)。上文提到在沒(méi)有指標(biāo)平臺(tái)時(shí),每個(gè)部門(mén)對(duì)在營(yíng)門(mén)店數(shù),門(mén)店盈利率,門(mén)店運(yùn)營(yíng)成本等,計(jì)算方式都不一樣。經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)每個(gè)部門(mén)出的數(shù)據(jù)不一致,出現(xiàn)部門(mén)之間數(shù)據(jù)打架的問(wèn)題,數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性總會(huì)受到質(zhì)疑。通過(guò)指標(biāo)平臺(tái)的建設(shè),IT團(tuán)隊(duì)深入業(yè)務(wù)核心,將關(guān)注的場(chǎng)景進(jìn)行歸納總結(jié),形成了一套精準(zhǔn)的指標(biāo)體系。每個(gè)指標(biāo)精準(zhǔn)反映業(yè)務(wù)狀況。以指標(biāo)為引擎,數(shù)據(jù)分析服務(wù)得以高效運(yùn)轉(zhuǎn),另一方面消除了部門(mén)間數(shù)據(jù)沖突和數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的質(zhì)疑,大幅提升了數(shù)據(jù)溝通效率。
為該零售連鎖企業(yè)成功構(gòu)建指標(biāo)平臺(tái)后,實(shí)現(xiàn)了所有經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域數(shù)據(jù)的統(tǒng)一歸口管理。據(jù)悉為確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性,企業(yè)內(nèi)部已明令禁止私自搭建經(jīng)營(yíng)域ETL的行為,并全面停用了舊有的數(shù)據(jù)集。這一重要舉措不僅保證了數(shù)據(jù)看板的高度一致性,還統(tǒng)一了團(tuán)隊(duì)對(duì)于數(shù)據(jù)的理解和認(rèn)知,極大程度上簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)檢索與應(yīng)用的流程。針對(duì)部分業(yè)務(wù)場(chǎng)景缺乏現(xiàn)成數(shù)據(jù)看板的問(wèn)題,推出了自助取數(shù)平臺(tái)。這一平臺(tái)賦予了業(yè)務(wù)部門(mén)自主下載數(shù)據(jù)、進(jìn)行靈活分析的能力,無(wú)需再依賴或等待開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)的介入。這一系列的變革措施,不僅顯著提升了業(yè)務(wù)部門(mén)的工作效率,還通過(guò)指標(biāo)多維分析,全面賦能加盟商爆款打造,為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
賦能新品爆款打造 全域指標(biāo)多維分析實(shí)戰(zhàn)效果
門(mén)店的運(yùn)營(yíng)狀況如同零售連鎖品牌的命脈,直接反映出品牌形象及市場(chǎng)表現(xiàn)。然而,傳統(tǒng)的管理模式已跟不上時(shí)代的節(jié)奏,難以準(zhǔn)確捕捉一線市場(chǎng)的即時(shí)變化,造成決策與市場(chǎng)需求之間存在難以跨越的差距。以往,品牌方在制定策略時(shí)過(guò)度依賴管理團(tuán)隊(duì)的經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷,這不僅引發(fā)了不必要的嘗試與波折,還未能充分保障加盟商的核心利益,使加盟商的經(jīng)營(yíng)陷入風(fēng)險(xiǎn)之中。某產(chǎn)品是否具有成為爆品的潛力?是否值得追加投資進(jìn)行打造?以往,這些決策往往依賴于經(jīng)驗(yàn),導(dǎo)致加盟商盲目跟進(jìn),卻未能獲得實(shí)際利益與價(jià)值。
然而,自從某零售連鎖品牌部署了數(shù)勢(shì)科技指標(biāo)平臺(tái)后,這一切都發(fā)生了改變。在一次新品上新的過(guò)程中,該零售連鎖總部通過(guò)平臺(tái)采集外賣(mài)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),對(duì)商品名稱進(jìn)行清洗和映射,以準(zhǔn)確識(shí)別新品的市場(chǎng)表現(xiàn)。同時(shí),他們將門(mén)店、外賣(mài)、消費(fèi)者滿意度、產(chǎn)品等多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行多維度分析,以全面評(píng)估新品的潛力。在新品上新的第3天,根據(jù)銷量和用戶評(píng)價(jià)的綜合表現(xiàn),管理層迅速做出了打造爆款的決策。他們立即同步加盟商,將營(yíng)銷投入從20萬(wàn)增加到200萬(wàn)。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),此次營(yíng)銷在上新期間帶來(lái)了高達(dá)900萬(wàn)元的銷售額。這一成功案例充分展示了數(shù)字化戰(zhàn)略在新品爆款打造中的巨大價(jià)值。從產(chǎn)品上新到爆品預(yù)測(cè)及營(yíng)銷部署,提供了全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)指標(biāo)支持,幫助加盟商獲得了實(shí)實(shí)在在的回報(bào)。
除了從指標(biāo)層面重塑并強(qiáng)化業(yè)務(wù)洞察力,我們還需緊密結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景,推動(dòng)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)。在連鎖加盟行業(yè)中,督導(dǎo)作為連接企業(yè)與加盟商的橋梁,扮演著至關(guān)重要的角色。因此,如何通過(guò)數(shù)智化產(chǎn)品提升督導(dǎo)的巡店效率與檢查質(zhì)量,為督導(dǎo)工作賦能至關(guān)重要。
業(yè)務(wù)數(shù)智化升級(jí) 構(gòu)建智能督導(dǎo)助手
門(mén)店督導(dǎo)在日常工作中往往都面臨以下幾個(gè)挑戰(zhàn):首先,信息獲取困難,督導(dǎo)在巡店前需要獲取門(mén)店的基礎(chǔ)信息、業(yè)績(jī)表現(xiàn)和存在的問(wèn)題,但目前缺乏有效的工具和系統(tǒng)支持;其次,督導(dǎo)能力差異顯著,這直接影響了他們對(duì)門(mén)店經(jīng)營(yíng)的分析和指導(dǎo)能力;再者,新督導(dǎo)培訓(xùn)面臨難題,新入職的督導(dǎo)需要快速熟悉運(yùn)營(yíng)標(biāo)準(zhǔn)操作程序(SOP)和策略,但目前缺少有效的平臺(tái)和內(nèi)容來(lái)支持他們的快速培訓(xùn)和培養(yǎng)。這些挑戰(zhàn)導(dǎo)致了一系列嚴(yán)重后果:新開(kāi)門(mén)店由于業(yè)績(jī)不達(dá)標(biāo),加盟商對(duì)品牌失去信心;老門(mén)店則面臨商圈變更和消費(fèi)者線上轉(zhuǎn)移的雙重壓力,業(yè)績(jī)下滑,進(jìn)一步影響了加盟商對(duì)品牌的信任。
數(shù)勢(shì)科技基于智能分析助手(SwiftAgent)為該零售連鎖品牌成功部署了智能督導(dǎo)助手,該產(chǎn)品與指標(biāo)平臺(tái)無(wú)縫集成,全面考慮了一線督導(dǎo)的實(shí)際使用習(xí)慣,旨在大幅度提升工作效率和督導(dǎo)效果。其核心功能包括:
幫助門(mén)店督導(dǎo)進(jìn)行目標(biāo)設(shè)定與智能分析,督導(dǎo)可以在產(chǎn)品中進(jìn)行不同門(mén)店的目標(biāo)分析,如各門(mén)店的月度達(dá)成情況,并通過(guò)自然語(yǔ)言的形式詢問(wèn)輕松獲取門(mén)店的排名分析。這一功能使得督導(dǎo)人員能夠迅速了解各門(mén)店的運(yùn)營(yíng)狀況,為后續(xù)的巡檢任務(wù)制定提供有力支持。
門(mén)店異?焖贇w因與推送,當(dāng)督導(dǎo)人員發(fā)現(xiàn)門(mén)店存在問(wèn)題時(shí),智能督導(dǎo)助手的知識(shí)庫(kù)功能將發(fā)揮重要作用。督導(dǎo)人員可以查詢知識(shí)庫(kù),檢索門(mén)店的詳細(xì)信息,如負(fù)責(zé)人、地址等,以便制定更詳細(xì)的巡店計(jì)劃。這一步驟有助于督導(dǎo)人員更全面地了解門(mén)店背景,為后續(xù)的現(xiàn)場(chǎng)巡檢做好充分準(zhǔn)備。另一方面,也可以通過(guò)移動(dòng)端一鍵將這些異常情況推送給相關(guān)負(fù)責(zé)人,確保問(wèn)題得到及時(shí)關(guān)注和處理。
巡檢任務(wù)高效制定與移動(dòng)端執(zhí)行,在到達(dá)門(mén)店后,督導(dǎo)人員可以使用移動(dòng)端,通過(guò)語(yǔ)音、自然語(yǔ)言的形式查詢門(mén)店的具體情況,如營(yíng)收利潤(rùn)、衛(wèi)生情況、服務(wù)質(zhì)量、產(chǎn)品品質(zhì)等。這一功能使得督導(dǎo)人員能夠迅速發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,如門(mén)店收入下降可能是由于未完成新品上線動(dòng)作或衛(wèi)生質(zhì)量不達(dá)標(biāo)等。智能督導(dǎo)助手的指標(biāo)歸因體系將幫助督導(dǎo)人員準(zhǔn)確識(shí)別每個(gè)門(mén)店的異常指標(biāo)。
稽核復(fù)盤(pán)與數(shù)據(jù)對(duì)比分析,在一兩個(gè)月的檢查之后,督導(dǎo)人員可以使用智能督導(dǎo)助手進(jìn)行門(mén)店稽查前后的對(duì)比分析。通過(guò)自然語(yǔ)言的問(wèn)詢,督導(dǎo)同事可以輕松實(shí)現(xiàn)對(duì)門(mén)店在稽查前后運(yùn)營(yíng)情況的對(duì)比分析,從而更好地洞察每一家門(mén)店的經(jīng)營(yíng)優(yōu)化表現(xiàn)。這一功能為督導(dǎo)人員提供了有力的數(shù)據(jù)支持,幫助他們制定更精準(zhǔn)的運(yùn)營(yíng)策略。
關(guān)于數(shù)勢(shì)科技
數(shù)勢(shì)科技專注于為全球客戶提供高效、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)智能解決方案。公司憑借在大金融、高科技制造和泛零售等領(lǐng)域的深厚技術(shù)積累和行業(yè)經(jīng)驗(yàn),已成功推出基于大模型增強(qiáng)的智能分析助手(SwiftAgent)、智能指標(biāo)平臺(tái)(SwiftMetrics)、智能標(biāo)簽平臺(tái)(SwiftXDP)及智能營(yíng)銷平臺(tái)(SwiftMKT)等一系列創(chuàng)新產(chǎn)品,有效提升了企業(yè)的數(shù)字化決策效率和運(yùn)營(yíng)能力。目前,數(shù)勢(shì)科技已服務(wù)眾多行業(yè)頭部客戶,代表客戶有民生銀行、江蘇銀行、中原銀行、中金、平安、中信建投、國(guó)信證券、海通證券、沃爾瑪/山姆、胖東來(lái)、永輝、絕味食品、書(shū)亦燒仙草、霸王茶姬、益禾堂等。助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化升級(jí),打造業(yè)務(wù)增長(zhǎng)新引擎。
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