多视角数据降噪

观远数据分析平台，为数据接入、处理、可视化及多终端数据展现提供一站式服务。

需求及痛点扫描
① 爆品频繁翻单，如何避免缺货损失？

上衣类爆品类返单周期20天，内裤类15天，从爆品出圈到品类出圈，多平台铺开销售，如何有效监测返单款补货节点?
② 外包仓储，关注消费者收货体验，如何打通线上消费路径每个节点？

从下单寻单转化，到消费者到收快递，每个节点服务态度及耗时都数字化，做到极致化消费体验
涉及业务场景：爆品运营，返单监测，消费者体验等。

解决方案及价值

①  爆品运营驾驶舱，时刻追踪数据表现
融合多方数据：外界市场、自有商品管理系统、不同平台流量数据、评论数据等爆品上新跟踪:不同平台流量及销售表现，营销成本合理分配;爆品消费者画像提炼标签沉淀，用于公域营销人群圈选选择支撑；
返单监测：结合现有库存周转天数、近2周销量、在途在库库存、返单周期等数据，自动化规则判断哪些款需要返单。
② 消费者体验数字化保障
针对每家店铺进行执行力考核:咨询体验、物流体验售后响应、商品体验、纠纷投诉等，考核店铺绩效从消费者寻单、下单支付、打包发货、物流揽收、快递派送、客户签收，贯穿不同节点，打造极致速度响应，提升线上消费体验。

需求及痛点扫描
① 同质化竞争下的商品优化？

基于消费者浏览轨迹数据，浏览收藏，支付转化，找到关键弱化节点，层层下钻追踪到差评单品，差评原因，相应改善。
② 内容电商新兴平台的精细化运营？

直播业态的快速发展与迭代，对于该品牌来说，也是需要从数据层面进行挖掘，打造适合品牌的直播方法论。
涉及业务场景：商品全链路追踪、小红书平台运营驾驶舱。

解决方案及价值

①  商品全链路追踪
业绩触发，推动品类销售过程监测，找到关键节点再细化追踪单品，追踪差评原因提升商品优化;并做关联分析，做好详情页搭配链接，提升转化。
② 直播新业态下的运营方法论
构建主播能力模型:成交GMV、退款GMV、每半小时成交额、转粉率、主力商品、直播场次、商品点击率、在线人数、新增粉丝率、抛开投流引来的流量分析运营方法论:主播跟品类的关系，哪个时间段客流最高，发放优惠券主播提成清算:抛开投手带来的流量业绩，平台记录主播上下播时间。

需求及痛点扫描
· 多品牌，多平台、多业态-数据需规整。

· 己有看数工具，纯IT开发，业务用不起来。

解决方案及价值

①  基于灵活自主分析，搭建全电商场景
含经营、商品、运营、直播、消费者、视觉、物流、服务等8大板块专题分析。
② 全面的预警机制，由“人追数”升级为“数追人”
从上架销售、营销活动、物流发货、售后赔付等全业务节点进行监控，通过预警提前发现异常并及时处理止损，避免引起消费者差评投诉降低店铺评分和消费者粘性。

③ 基于线上多元数据，为线下门店拓店提供科学依据

观远数据成立以来，深耕零售和消费行业，致力于为客户提供新一代智能数据分析平台以及零售消费行业的最佳数据智能应用实践。总部设立在杭州，上海、广州、深圳、北京设有区域办事处。