本文整理自胡才雄在CCFA专题分享的演讲实录,演讲主题为《大数据创新助力零售精细化运营》
本文的主要内容如下:
• 以终为始的数字化建设思路
• 数据化管理的几个重要维度
• 销售预测
以终为始的数字化建设思路
大家好,我是上蔬永辉CIO胡才雄。上蔬永辉是做生鲜的,属于零售行业。我们公司制定了未来三到五年规划,和现在多数的零售公司差不多,主要是做线下和线上。线下主要是传统门店,还有2B业务;线上有2B、2C和B2B、B2C。整个我们的规划还是按照现在比较传统的前台、中台、后台三大块业务去执行,消费者是在第一层,他们可以通过包括我们门店、2B、2C业务中所有线上线下的入口,买到我们的商品。
针对我们刚才说的业务规划以及所有信息化的规划,简单说一下我们和其他公司不同的地方。对于传统的零售行业公司来说,他们的信息化,有可能是一套系统、一套系统去定,比如先建ERP、分销零售、会员体系、WMS……
一层层建下来就会发现有比较明显的弊端:大一点的公司配置20多套平台,小一点的公司10多套平台,每一个用各自的接口打通,那么比如大家开周会或者跨部门开会的时候,各个业务部门跟老板汇报,很多数据都是自己拉自己,没有形成统一的数据口径,沟通协作起来就会比较麻烦,这也是很多传统公司经常会碰到的一个问题。
因此我们整个的信息化建设思路,和别人反过来,我们在整个信息化建设当中,第一步先建设数据平台,也就是我们的BI平台。这么做有什么好处呢?我们先把公司各个业务部门,大家想要看到的最终结果先统一起来,通过这个平台让各个业务部门去看,最终让大家达成一致,未来所有各个业务部门的KPI和考核指标,大家分析数据的维度就是这个,先把这个流程统一了,之后再做信息化建设。
数据化管理的几个重要维度
刚才我简单分享了下我们的数字化建设的路径规划,希望能给大家提供些不一样的建设思路。下面我会列举当中几个重要维度的数据化管理,也是我们跟观远数据合作落地的内容。
大家可以看到这张图上涵盖的各个业务维度的分析,包括boss、营运、会员、采购、物流、财务、人事等7大分析主题,旁边有具体相关的重点分析内容。
首先我们先从顶层BOSS看到的数据为准,BOSS之后是每个业务部门,围绕各个业务部门关心的数据,从上到下进行数据分析体系的建立。我刚才说过了,我们核心思路,是让所有业务部门看到的数据维度是一样的,不要出现物流部门和营运部门看到的数据不一样,或者说财务出数据和营运部门今天统计数据是不同,这是我们的核心主旨。
核心应用场景包括:
• Boss大屏
• Boss看板-移动端
• 财务中心大屏
• 营运支持大屏
• 市场营销大屏
• 供应链
• 电商运营
• 门店运营
• 人力资源中心大屏
以上是我们数据化运营的整体设计框架,大家不用太关注这里面细节的内容,我想要跟大家分享的其实是我们的建设思路,我们希望把所有数据能够达成一致,让我们门店店长通过移动设备快速了解,保持跟总部同步。
为什么今天我反复提到这点?因为在我们传统零售行业当中,门店看到的和总部财务看到的销售数据不一样,这种情况以前发生太多了,为什么?门店用的是零售系统,零售系统看到销售数据,销售数据通过分销零售传播ERP,门店销售人员看到今天销售、财务系统当中的销售数据,数据都是晚上传,第二天才能看到,这当中就存在了信息的滞后性。现在基本上能达成所有销售数据和数据平台保持实时更新同步,这点有着实质性的突破。
销售预测
最后说一下,这是我们接下来将要和观远数据一起合作的销售预测的内容。
零售行业销售损失最大的来源是什么?来源于缺货。像沃尔玛、大润发这些大企业,8%到10%的缺货率可能是正常的区间。举个例子,门店下了100个SKU订单,正常订货只能达到90%,那么门店总仓需要配货,这些缺失的部分就会造成相当巨大的销售损失。我们现在正在做的所有针对缺货的销售预测内容,包括门店运营的AI智能智能监控,现在只能做到品类,我们希望未来能精细到SKU级别,那么对于企业来说一定会成为一个质的提升。
现在,我们每天根据销售预估再加上销售预测,能够知道每天的订单预测量。有些公司已经在这方面做得非常成熟了,但他们还做不到SKU级别,这是一个非常大的课题,这个我们会不断尝试去将其落地。
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