从顶层设计到业务场景——零售企业如何快速让数据产生价值

近日，永洪科技联合百万粉丝大V“数据化管理”开展了线上直播，聚焦零售企业数据应用痛点，精细化地解读了从顶层设计到各个场景的解决方案。以下为直播内容总结——

 

零售企业数字化转型的顶层设计

 

当前零售企业的数字化痛点用一句话总结就是“技术和业务错配影响数据洞察，掣肘精准运营”，需求及痛点贯穿数据采集、数据处理、数据应用整个过程。主要可以分为三个方面：

 

1

数据采集的颗粒度不足，主要表现为数据来源单一，多为企业自身的经验数据，而没有分销渠道、用户等数据，导致数据缺乏全面性。同时第三方的数据质量不佳，不足以支撑数据应用的开展。

 

2

数据洞察的精细度不足，数据清理困难，各个渠道的数据难以打通，导致数据质量的不足使得企业难以实现精准营销。

 

3

数据决策的智能度不足，数字化的产品能力匮乏导致了大多只能实现数据分析能力，而无法实现用户、销售等方面的预测、决策等复杂功能。

 

零售企业的数字化顶层设计，首先要对转型战略进行构建。在零售企业战略思维的转型过程中，价值评价指标也在升级迭代。相比GMV驱动时代下对流量、转化、客单价及复购率的追求，CLV驱动时代更加关注用户在全生命周期中的所有价值的连续和延展。而当前CLV指标价值除体现在营销效果层面，更体现在CLV逐渐成为零售企业价值考量的重要参考标准。因此，建立优质的CLV体系也成为数智化时代零售企业的重要目标。

 

 

要实现CLV，可以从以下三个方面进行提升：

 

1

根据企业自身的数字化进程，进行组织架构的调整，如成立独立的数智化工作领导小组推动转型进程，将数智化IT部门并入营销业务部门。在IT部门中开设业务沟通团队，负责技术与业务的对接沟通工作；

 

2

要规范数据，对各个场景和触点的数据采集与沉淀工作进行精细化的管理。制定体系化的用户数据指标和范式，帮助各方人员更加标准化地录入用户数据；

 

3

做好各个业务场景数据使用的引导和培训，需要制定合理的业务流程规范，推动业务人员在日常运营工作中更多了解和使用数据。加强对营销业务人员的数智化产品运营思维和使用经验的培训。

 

基于零售业务场景的解决方案

 

数据应用体系的架构要深度结合零售企业的业务场景。永洪科技的解决架构覆盖了用户数据感知、用户数据融合、用户数据洞察、用户决策几个方面。用户数据感知设计了多方数据源的接入与采集，包括私域、微信、业务系统和一些公域平台；用户数据融合主要是多源数据的横向和纵向合并、清洗，再基于数据标准规范形成企业的用户数据资产；用户数据洞察主要是基于企业的数据资产，进一步的提炼数据价值，如提升CLV、ROI等，或是实现洞察预测分析。

 

 

下面从各个场景进行数据应用体系的建设：

 

1、销售管理驾驶舱

 

营销领导可以每日实时监控销售业绩达成现状，了解各事业部业绩完成情况，及时发现问题并介入干预。通过营销管理驾驶舱，可以看到最为核心的指标，如销售总额、总利润等，同时可以分部门、区域、时间进行对比，将全国的销售情况进行排名，了解销售发展趋势。对于会员、商品等的重要数据同样可以进行查看和分析，如会员消费能力、畅销品与滞销品情况等，帮助领导探究销售现状与目标完成度。此外，还能实现AI深度分析功能，对企业未来的销售情况和市场趋势进行预测，动态调整生产量、订货量、库存量等。

 

 

2、商品分析

 

首先是商品详情分析，包括商品标题关键字分析、商品价格波动分析、商品评价分析、详情页流量分析、详情页内容分析、商品销售及转化分析等；其次是SKU分析，针对型号、尺寸、包装等方面的所有SKU销售情况进行分析，对比近期各SKU销量分布情况，为后续补货及促销提供分析支持；再次是客户分析，通过用户的需求特征进行分析，使产品与需求相匹配，倒逼产品的更新迭代和优化；最后是关联商品分析，根据关联销售情况进行推荐，提供每个关联推荐组合的原始价格、关联购买订单数等基础统计指标。在分析的基础上，对各个关联推荐组合提供组合价格建议、组合销量预估等分析建议。

 

 

3、门店分析

 

门店是线下销售的主要渠道，在业绩、营销、门店形象、团队建设等方面都实行统一管理，是企业面向消费者直接的形象代表。对于管理者，可以通过数据了解整体的销售情况，以及每个店的营业额、利润、坪效等。

 

店长日常管理的核心是完成业绩目标，围绕这一目标，需要对门店的活动、团队稳定性、导购个人能力等方面进行针对性的分析和促进，另外针对入门消费者偏好、门店热销商品推广等方面也需要有针对性的分析支持。

 

 

4、会员分析

 

用户体验取决于消费场景、数据赋能和会员营销三个方面，也就是零售企业需要利用终端、利用算法、利用社群，打造有趣、有心、有爱的升维客户体验。利用消费场景获取流量并提供体验，通过会员营销做好服务发展社群，再基于获取到的数据进行终端建设和会员赋能，提供精准营销。通过大数据技术了解客户、预测客户、影响客户，最终评估客户体验及留存。

 

通过构建RFM模型并建立显性化的数据报表体系，可以根据会员近期消费时间、消费频率、累计金额对会员进行分群打分，了解目前会员的分布占比，并可以筛选出具体的会员群体，实现精准运营。

 

 

4、促销分析

 

整个促销流程的数据赋能可以分为四个步骤：

 

（1）促销预测

对促销商品在促销期间的销量进行预测，提高预测和备货的准确率；

 

（2）过程管理

对促销预估和备货的结果进行过程管理，优化管理流程提升效率；

 

（3）效果跟进

在促销期间跟踪促销效果，以及时调整到货计划和促销方案；

 

（4）效果分析

促销结束后对促销的达成情况进行分析，积累促销数据为优化促销效果提供数据基础。

 

同时，可以通过AI的算法，根据历史数据进行演练，实现促销效果的预测。在预测时，可以设置相应的促销条件，如促销的折扣、增量及成本的变化。设置完成后，会自动预测促销的收益、毛利等。

 

 

5、代理商分析

 

包括代理商总体情况监控，从核心KPI（渠道数量、订货、提货、回款、毛利的数字、目标、完成比、占比等），到渠道区域分布和提货量，回款和提货排名。然后延伸至产品维度的订货情况、排名分析，以及区域到部门的下钻归因分析。

 

 

6、采购库存分析

 

综合分析企业产品销售计划的发货进度、生产进度、采购进度；企业产、供、销整体资金情况，以及采购金额和销售金额的占比。掌握企业不同时间粒度下，采购金额/数量、同环比、品类分布、ABC分类占比，以及集采/分采的全局指标。

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