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轻”与“灵活”的数据体系——专访广州舒客信息总监 杜枝文

作者:智慧零售与餐饮 2020-09-28 精彩导读

9月18日,数字创变2020帆软智数大会在无锡拈花湾波罗蜜多会议中心举办,在大消费零售论坛上薇美姿广州舒客信息总...

9月18日,数字创变2020——帆软智数大会在无锡拈花湾波罗蜜多会议中心举办,在大消费零售论坛上薇美姿“广州舒客”信息总监杜枝文进行了“数据场景化,助力业务效益提升”的专题演讲。薇美姿作为一家快消品服务企业,其零售业态的具体形态有电商、团购以及各业态内部的零售场、导购等。在大会期间接受了智慧零售与餐饮新媒体记者的采访。

行业数字化转型趋势及面对的挑战

 

2020年,疫情下的重创,数字的背后,是一个个鲜活的生命。而在中国通过数字化防控疫情的成果来看,通过数据回归商业的本质——效益;同时让零售回归生活本质——简单。

 

数字化漩涡正在影响着各行各业,将使商业模式、产品与服务、价值链最大限度的实现全数字化,就像全球最大的运输公司UBER不拥有车辆、全球最大的媒体机构FaceBook不拥有内容、全球最大的住宿提供者airbnb不拥有物业。

 

行业TOP企业争先进入数字化布局,如可口可乐、星巴克、良品铺子、宝洁、蓝月亮、恒安集团等,快消品的行业特性即变化快、周期快、发展快。

 

那么,数字化转型,如何助力商业的本质?

 

依据『IDC&思科2020年亚太区中小企业全数字化成熟度报告』,看市场数字化现状与趋势:

如上图,中小企业对数字化转型53% 处于主动观察,31% 处于漠不关心,而目前的市场现状是:只有16%进入了高阶阶段,在成功企业中完成数字化1.0阶段(积极挑战)用时最少3年。

 

全面数字化成熟度面临的挑战,体现在人与财两个方面:

作为薇美姿,公司以前在数据驱动运营过程中存在的问题有:业务不标准、货价不统一、投入无产出,人、货、财面临着数据断点,数据痛点集中体现在:数据难收集、数据质量低、数据不及时、数据未反应业务——标准化业务管理缺失。

 

未来数字化架构的全局设计、点上着手

数字化的全局设计包括:

 

1、构建数字化的消费者运营体系,覆盖如线上、线下不同口腔护理需求的消费者。

 

2、构建基于全链路数据打通的决策体系,包括但不限于区域看板、经销商看板、终端门店看板、消费者看板。

 

3、构建“四流”延伸至核心终端的数字化管控体系,集成打通销管流、动作流、资源流、商品流。

 

4、构建与生态伙伴协同共创的生态体系,包括不限于代理商、超市卖场、专业服务提供商、异业合作。

 

5、构建基于全链路数据打通的决策体系,在底层打造具备超强感知能力、明智决策能力。

6、构建既稳定又灵活的敏捷型组织。加强快速执行能力。

 

7、构建数字化技术平台与技术架构。在基础层:以人工智能、物联网、数据和数字化平台为技术架构。

 

当前以场景为单元,以效益为抓手。充分发挥:人的效益、货的效益、场的效益、渠道的效益。

 

人的效益:结合帆软BI分析工具,在决策层实现数据可视化与决策,找到客户需求点与客户画像,如:谁的毛利率最高?谁贡献的销量最大?她的产品结构是怎样的?她是谁?她的脸谱是怎样的?她有怎样的行为记录?她的行为可否复制?

 

货的效益:如全国哪些品类最赚钱?在哪些区域赚钱?品类利润的增长情况如何?增长的原因是什么?做到数据洞察,每日解读。

 

场的效益:传统陈列分销在线以数值为主,无法生动展现门店实况,无法进行有效决策,通过以下数据的分析:POS数据,费用投入,陈列分销数据关联,统计销售占比,投入产出比,从而提升效益。

 

渠道效益:对各渠道生意参谋数据进行分析,了解竞品动态,提升渠道效益。同时,对渠道商机进行实时在线化管理,通过简道云搭建商机管理体系,通过FineBI实时监控及决策调整。

 

最后,让数据场景化,场景效益化,依托技术回归商业本质。

《智慧零售与餐饮》专访舒客信息总监 杜枝文

 

1、根据舒客以往的“数据痛点”(数据难收集、数据质量低、数据不及时、数据未反应业务,这些数据难点表现为:业务不标准、货架不统一、投入无产出),您和您的企业是如何从数据基础做起,从而解决这些数据痛点的呢?人、财、货的业务断点如何通过数据体系打通?

说到数据断点、口径不统一、数据不及时。断点是在销售部门有一块数据、财务部分有另一块数据、IT部门也拥有自己的数据,企业每个部门都拥有不同的数据,这是由于企业部门从不同地方收集来的数据,所以就造成了“数据断点”(如A拿的是前天零售的数据,财务拿的是上个月的数据)造成企业各部门数据都没有衔接起来。所以薇美姿后续则是通过自助式分析,把所有部门拉进来共同参与数据整理分析,“共同来用一套数据。”

在这个过程当中,帆软输出给企业的能力解决了企业的数据问题。舒客由传统式的BI分析转化成为了自助式的BI分析,才能将数据联合起来。

 

在前端数据采集,舒客则全部采用简道云进行数据采集,财务不再收集数据,销售部门则是全部搬到线上进行业务填报。

 

在数据平台输出方面,数据的输出不是由IT部门来输出,而是由各个部门根据需求来输出,IT则负责把数仓定好,把规则制定好,把口径定好。

 

2、在服务商BI系统与底层数据库完备情况下:门店、零售端、导购等作为终端的毛细血管,请问在您的数据架构体系下,数据是如何从总部,触达到这些终端的?如KPI、商品、人力资源、会员等。未来如何通过数据到达全链路协同。

 

从品牌商到消费者的数据链路闭环,目前在开放渠道还是非常难以做到的,我们目前只做到门店级别,开放渠道的各个系统比如沃尔玛、大润发、银座,其商业系统已经非常完备,舒客与其对接后进行数据提炼及分析。针对每个零售场有多个导购,舒客则是通过移动端简道云去填写个人销售数据,清楚知道每个SKU卖了多少数量、销售额是多少,同时与POS数据进行打通,相互校验确认业绩。

 

3、在应用场景比较复杂,既有复杂表需求也有自助分析需求下,IT服务商(帆软)是如何梳理、助力企业满足不同数字化场景需求呢?可以从几个数据方面体系搭建的要素说起。

 

其实舒客在接入帆软之前是有使用BI分析平台的,如果单纯说驾驶舱、仪表盘,我们最初的BI分析平台也是非常强大的,但是唯一的缺点在于快消品企业看的数据维度很多,多维度总表下上一家BI分析平台不能满足多维度数据需求。帆软通过产品组合(FineReport、FineBI)给到用户、企业做选择。当老板需要传统报表时可以提供一般报表,当要用到驾驶舱时则可以使用数据驾驶舱,并且二者可以融合使用。帆软最大的能力在于给企业赋能,赋能企业在何时如何建立数据体系、如何通过数据助力业务,并提供一个顾问老师的角色。

 

4、舒客结合简道云、FineReport和FineBI打造薇美姿的商机管理系统,请问这套系统架构下,是如何实现全流程数据化?或者全渠道业务数据化?以及未来的创想。

 

作为快消领域的企业来说,数字化转型是必然的,因为我们面向的是海量的c端消费者,如果不进行数字化转型可能就会“死掉”。IT作为企业的“神经系统”,要把神经搭建起来,就需要企业各个组织与平台非常灵敏,才能够成为“神经”,帆软的优势在于“轻”而灵活,而通过Fine report与Fine BI 能满足传统与前端仪表盘驾驶舱数据分析模式双重需求,对于我们来说是非常“轻”与灵活,对于BI而言,一般人是很容易学会。所以整个数据体系就会变得很轻。再来说说简道云:中国的数据开发平台动辄几十万,学习起来非常沉重,目前我们还在与简道云共创,因为对于中小零售来讲,请一个技术团队或是技术大咖来是十分重的事情,但是依然需要进行一些快速的二次开发。但简道云与钉钉结合,用户填报起来非常的“轻”,我们可以在一个小时以内搭建起来所需要的功能。

 

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