BI整体架构—体系化报表+自主分析快速落地
做数据洞察力的【乘法】
做人力成本的【减法】
某零售连锁企业汇米巴事业部节省人力成本80W
恰逢集团要精简人效，汇米吧部门每天十几个人用excel手工搞，要很高的人力成本。
IT和汇米巴一拍即合，总结出来十几张分析报表，将人员压缩到2个人，来负责汇米吧的数据分析工作，当年为该事业部节省成本80W。
成为快速适应业务变化调整策略的【导航仪】
某生鲜电商公司：数据不仅仅服务于管理层，更应当像自来水一样，方便每个运营人员随时去使用。
出现可能会出现的问题是居民强烈的囤货倾向，这容易引发从众效应盲目囤货，从而加剧部分商品短缺。
因此数据部门也紧急成立战时数据行动小组，当天就上线了用户囤货倾向数据监控体系，并按供应、订单、履约三大主题，对核心数据的进行监控并分小时推送给决策层，供决策层参考。 多重措施下，该生鲜电商公司给广大用户交出了一 份满意的答卷。
某零售连锁企业自助分析综合效果
1200万成本节约
业务人员精简取数分析工作，优化人力结构，每年节约人员成本900万；开发人员成本节约342万，有时间对数据底层做更好的维护； 30%毛利提升
打造业务赛马场，激发门店执行力，数字化会员门店战报、红黑榜，刺激门店拉新动力；嵌入各业务系统，提高工作效率，指导一线员工执行业务动作。生鲜品类毛利率同比提升15%-30%，门店整体毛利率 同比提升5%-10%
底层数据架构-标准化数据模型提升数据融合效率
数据体系_业务包体系
数据体系_业务包体系案例
数据体系_权限体系
数据体系_权限体系案例
利用业务包+自助数据集实现用户自己的个性数据管理
数据分析服务框架
零售客户整体分析框架
门店管理云助手整体解决方案
实操1：集团经营分析——抓集团KPI及各业务单元KPI达成
核心KPI指标
销售额，毛利额，毛利率，客流量，客单价
商品指标
缺货率，断货率，无动销SKU数，库存金额，高库存SKU数，损耗率评价指标
人效，坪效，品效，来客效
营运指标
老店销售额，晚市销售占比，会员销售占比， 自助收银消费占比
关键指标说明
核心KPI指标：集团经营指标监控透明
商品指标：商品异常情况查 看，问题商品的追根溯源
评价指标：效率分析，基于 员工，面积、SKU数量，客流角度分析 营运指标：对核心KPI进行 解释，防止KPI数据出现偏差；
如集团销售额可能由于新店业务扩展导致，所以引入老店销售额指标
实操2：集团经营分析——商品分析,集团洞察商品异常
分析模块
商品大类销售结构分析，畅销品分析， 新品分析
日常品类
销售反映：销量高，毛利率维持正常水平。 角色：门店的主力销售商品。
利润品类
销售反映：销量低，毛利率高。角色：VIP / 小众消费群体所关注的商品。
形象品类
销售反映：销量最低，毛利率最高。 角色：品牌设计师商品。
引流品类
销售反映：销量最高，毛利率最低。角色：引流款，通常在日常款中转换。
活动品类
销售反映：销量最高，毛利率最低。角色：品牌的节日活动款 / 滞销款。
关键指标说明
销售额：畅销品及新品销售 额监控，通常与库存联动分析，保证商品正常供应
门店铺货情况：销售额与铺货店数分析单品店均品效， 分析新品及畅销品效率集团单品监控仅对新品及畅销商品进行监控， 分析整体销售额、门店铺货情况及库存数量， 保证集团日常利润。
实操3：集团经营分析——问题指标的追根溯源，实现压力下放
实操4：区域经营分析——门店业绩抓手
集团缺少对于区域绩效的有利抓手通过云助手分析框架，实现从总部-区域-门店的整体分析，作为集团对区域业绩把控的有利抓手区域业绩透明及门店业绩追踪通过移动端赛马场机制的建立，快速定位问题门店
整体分析的第二步，是检查各区域或各分子公司关键KPI的达成情况，分析框架与集团整体分析内容类似，领导可通过集团层钻取而来，并对区域门店业绩进 行考核，实现问题的追根溯源及压力下放。
实操5：门店经营分析——门店店长业绩监控,赛马场体系构建
门店业绩查看存在滞后性
通过门店运营日报及门店实况分析实时定 位运营情况，及时整改，快速复盘
门店店长积极性低，缺少相应激励机制
通过赛马场的建立，构建健康的竞争机制
赛马场说明
门店进入赛马场后会与对标店、区域平均值及标杆店进行对比，核心比较业绩指标，会员运营及商品运营情况，进行查缺补漏
实操6：门店经营分析——畅销品/新品分析，助力店长业绩增长
新品/畅销品区域对比分析
通过将本店畅销品/新品排 名与区域排名进行对比分析， 如果本店畅销品/新品排名高于区域平均水平，说明整 体运营情况良好，可做保持。 如果门店运营情况低于平均水平，可适当加大宣传，考虑货架拜访等因素，提高销量
建议引进新品/畅销品
显示区域销售排名靠前，且本门店并未销售单品。可适当考虑进货，提高销售业绩
实操7：门店经营分析——会员管理，定位会员贡献
实操8：门店经营分析——门店异常分析，节约成本
分析模块
负毛利分析，缺断货分析，高库存分析，负库存分析，无动销分析 分析思路
保证异常问题可追踪，问题解决可闭环。 以缺货分析为例，通过大类缺货SKU数钻取到缺货单品明细定位问题，通过点击单品明细，钻取到临店库存查看，如临店库存较高且销售额较低，可进行调拨环节销售压力
会员差异化营销整体解决方案
会员分类
目标定位
目标定位—消费习惯（示例）
目标定位—消费偏好
目标定位—消费偏好
目标定位—会员价值
目标定位—差异营销
目标定位—活动复盘
商品生命周期管理解决思路
商品管理策略
商品生命周期监控-指标体系
选品-用户分析
选品-终端渠道分析
选品-终端渠道分析
选品-商品结构分析
选品-商品结构分析
试销-新品试销与评估转正
试销-新品数字化追踪
营运-商品运营监控
营运-商品库存分析
库存预警分析
库存金额预警分析，根据库 存周转天数进行库存周转率分析，及时监控问题周转商品库存结构分析按可售、不可售、锁库三类
库存状态分析
商品库存结构， 及时调整三者比例，顺利支撑前端销售计划。
汰换
汰换-业务逻辑
汰换-总部商品汰换
汰换-总部商品汰换
汰换-总部商品汰换
汰换-门店商品汰换
汰换-门店商品汰换
汰换-门店商品汰换
案例：步步高超市
项目背景
1.集团要精简人效，业务部门每天十几个人用excel手工搞，要很高的人力成本 2.疫情环境下，需要更快的对业务进行相应，如：居民强烈的囤货倾向，这容易引发从 众效应盲目囤货，从而加剧部分商品短缺，需要快速建立用户囤货倾向数据监控体系
解决方案
分阶段推广：营销部门验证——全公司使用 1.通过营销部门进行试点进行两周培训，80%业务人员掌握BI工具使用 2.全公司推广，在各业务部门设立数据分析岗，用于解决部门内部数据分析需求
达成效果
1.注册用户数4000+，编辑用户数300+，月访问次数13万+，月分析需求3070，分析模板数1800+ 2.业务人员精简取数分析工作，优化人力结构，每年节约人员成本900万。
3.疫情环境下当天上线了用户囤货倾向数据分析体系，并按供应、订单、履约三大主题， 对核心数据的进行监控并分小时推送给决策层，供决策层参考，顺利对于区域居民囤货 情况进行快速分析，保证商品供应
案例：每一天便利店
使用情况PC，移动端，自助分析全场景应用。PC端：针对总部营运模块进行KPI跟进，保证领导的信息透明及压力下放，快速定位问题 移动端：针对门店店长进行门店异常定位，每一天构建了门店异常预警体系，基于门店六大异常问题进行自动推送，由原先人找数据变为 数据找人，提高业务流转效率
自助分析：针对快速性需求，进行验证，例如活动数据的快速查询，跟进活动效果项目价值
全场景分析体系构建：通过对已有数据的整理的缺失数据的补录，分层级及角色分配相应业务包权限，构建基于该角色完整的数据分析体系，帮助业务人员快速基于场景落地相应需求
业务效率提升：实际使用用户1637名，涉及店长、督导、部门经理、负责人、总裁等所有层 级员工；分析类主题有原来一天降为10秒内，整体办公效率提升1/3。
案例：爱婴室
①满足临时分析需求 场景描述：爱婴室会员中心某业务人员小A，她的核心工作指标是会员开卡率，某天，她想策划一个面向线下门店的会员开卡活动，在策划活动前，她想先了解下当天的 门店会员开卡率是多少，以合理制定活动目标，门店会员卡转化率=当天开卡数量/进店消费数，需要计算年、月、日、区域、城市等不同维度的转化率，以前没有FineBI 的时候，需要到不同的表里导数，以时间为维度导一次数据，以区域为维度导一次数据，以城市为维度导一次数据...，常常要导好几次数据，做好几个excel表格，有了FBI 后，只用做一个表，连接数据源，维度自由切换，数据自动更新；制作时长：0.5h
案例：叮咚买菜
②满足即时分析需求 场景描述： 随着疫情发展，叮咚买菜迎来客户流量的暴增，居民强烈的囤货倾向引发从众效应盲目囤货，从而加剧部分商品短缺。因此数据部门也紧急成立战时数据行动小组，当天 就上线了用户囤货倾向数据监控体系，并按供应、订单、履约三大主题，对核心数据的进行监控并分小时推送给决策层，供决策层参考。在供应端，根据疫情的发展，以 及订单增长变化速率，滚动预测春节期间订单量，从而为采购计划以及大仓和门店的排班计划提供参考。在运营端，运营会根据用户订单中的商品件数，重量，品类或者 每用户，每一收货地址订单占比的变动趋势，做出不同的运营策略，保证民生类商品能有效供应给更多的人。在配送端，订单的暴涨在不同区域显得并不一致，因此根据 订单增长的提前预估，针对性地进行配送员的跨区域调配，提高配送人效。多重措施下，叮咚买菜给广大用户交出了一份满意的答卷。制作时长：1h
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