用“AI+BI”构建零售决策大脑

连锁经营的商业模式在中国已经得到了长足的发展，近年来随着“新零售”概念的提出，各种新型消费模式和技术的涌现，连锁零售行业再次迎来了创新发展的高峰期。

连锁零售的七大发展性障碍

同样，在不断跃迁的个性化消费趋势下，消费者购买决策的影响因素变得十分复杂，对市场分析和企业管理也提出了更为严苛的要求。连锁零售企业在转型升级的过程中正在面临着诸多挑战。

1、成本增长

店铺租金和人员成本逐年增长，行业竞争白热化稀释客流，门店坪效也随之降低。

2、思维意识

门店一线员工的转型思维偏弱，难以自主匹配门店数字化运营升级战略。

3、员工能力

大部分门店管理停留在员工的粗放式目标完成上，缺乏精细化洞察员工能力的模型。

4、商品运营

商品选款上新补货凭经验，容易导致要么缺货要么库存积压，门店陈列欠缺数据持续支撑。

5、会员价值

用户沉淀不足，用户粘性不高，用户转化不够，未能体系化地为会员提供服务。

6、活动匹配

活动主题是否足够触达目标客群，活动方案是否足够触动目标客群，活动效果缺乏持续改善机制。

7、决策复制

优秀店长的决策能力难以复制，门店表现好坏与店长相关性较强。

与此同时，随着消费升级的演进，消费市场逐渐回归理性，过去开店就能赚钱的时代一去不复返，消费者的消费关注点变得十分多元，既不像PC互联网时代只讲低价不讲品质，也不像移动互联网时代早期只讲品质盲目为品牌溢价。价格、品质、品牌、功能对消费者决策的影响变得十分复杂，对市场分析和企业管理也提出了更严苛的要求。

拥抱数据赋能，提高决策能力

基于这种背景，越来越多的品牌主动拥抱外部赋能，智能数据分析成为连锁零售数字化实践的关键助力。连锁零售商期待数据回答从日常运营到重要决策的各种问题，赋能从生产到交易的各个环节，从而提升连锁零售的效率和服务。

深耕零售领域的数据分析平台观远数据针对这些行业痛点，给出了一套完整的从数据到决策的连锁零售大数据分析智能BI解决方案。

*连锁零售的经营利润=门店数量×均店销售额×毛利率-存货成本-房租成本-人员成本-管理成本

观远数据将连锁零售的经营利润指标进行拆解，相应地从战略计划、门店运营、商品运营、市场营销、顾客关系(会员管理)、全渠道运营、人力资源、财务分析等环节进行流程优化，覆盖目标的制定、实施、评估和分析改善，构建基于数据能力的持续改善循环模型，为连锁零售企业实现产品与服务增值。

一、战略计划

企业经营的成败首先取决于战略决策的正确与否，而决策的正确与否则取决于数据和信息的质量，将指导战略计划的核心指标层层细化，应考虑到包含目标达成分析、销售增长分析、线上增长分析、渠道/门店增长分析等全局视角的实时、动态分析场景，并以多终端应用呈现作为支持，诸如数据可视化大屏，触摸会议大屏等，辅助企业战略发布实施，由上而下推动企业内部数据驱动文化形成。

运营大屏

二、门店运营

以数据驱动为核心的数字化改造，将帮助连锁零售强化以门店运营为支点的全域运营，从而带来新的增长机遇。这当中的关键是要以赋能一线店长为主旨，为店长配置相应分析指标体系，并形成角色看板。还可引入先进的AI技术，将优秀门店管理经验固化到系统，形成门店整体经营健康画像。应配置移动端支持数据分析结果实时查看，以及订阅预警信息直接推送至邮件、企业微信、钉钉等，随时随地监控业务变化。

虚拟标杆店

三、商品运营

哪些是畅滞销商品、哪个价格区间卖的最好、各类商品销售情况及所占比例是否合理......这些分析结果可为店铺的订货、组货及促销提供参考依据。好的商品运营分析体系中，应包含价格体系、商品管理、多品牌管理到库存管理等多个维度的商品运营分析，力求全方位高效满足零售顾客需求，从而显著提升店铺销量。

品类及单品淘汰优化

四、市场营销

连锁零售商通常会根据市场需求、节假日、产品上市、季节性等因素，出于提升销售、消化库存、品牌宣传等目的制定开展相关的促销活动，用以对促销选品、促销过程监控、促销前中后期的效果评估，而相应的营销分析组合应包含比如销售额目标达成情况、新增会员数、重点商品销售情况等，从而实时监控市场反应和消费者动态。

营销活动分析

五、顾客关系(会员管理)

以往企业只能管理会员的消费记录、姓名、手机号、消费金额、消费频率等结构化数据，在分析、运营会员的时候，也只能依据这些浅显的维度，这样容易让商家错失很多潜在的商机。现在我们将从时间维度分析(日/周/月/季/年)、会员结构分析、消费结构分析以及会员价值RFM分析等，全方位深入分析，可为连锁零售企业呈现清晰的客户画像，深度挖掘客户价值。

会员分析

六、全渠道运营

全渠道运营已是如今零售发展的显著趋势之一，企业常用的ERP、POS、CRM、线上数据等多种数据，应实行统一数据口径，打通企业级数仓数据与部门数据以及线上、线下，实现数据的汇融贯通，在此基础上进行整合分析，最大程度还原数据原貌。

全渠道运营

七、人力资源分析

连锁零售企业的精细化管理，内外部数据分析缺一不可，尤其是作为企业内部管理重要一环的“人员管理”。做好人力成本构成与分析，是间接提升企业竞争力的关键举措。因此人力资源分析包含：流失分析、补偿分析、薪酬分析、绩效分析、招聘分析、劳动力概况分析等指标。

人力资源看板

八、财务分析

了解企业财务状况和经营成果，才能为企业正确决策提供可靠的经济依据。在我们的解决方案中，财务分析包含：应收账款分析、总账分析、应付账款分析、利润分析等指标，从而帮助构建完整精细化的企业管理模型。

财务分析

综上所述，数据已成为了零售业生产要素之一，谁能将数据转化为生产力，借助数据赋能降低成本，为消费者提供差异化的满足个体需求和用户体验的商品及服务，才能在这股新零售的浪潮中顺势而上，保持竞争力，从而由连而不锁的粗放式管理，向真正“连锁”的精细化管理转型。

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