零售行业解决方案
行业现状
2017年,在零售行业整体走低的情势下,连锁门店作为其中最有掘金潜力的分支,将有一大批资本涌入。面临日趋复杂的市场环境,只有利用大数据指导决策的企业,才能成为激烈竞争中的赢家。
问题分析
解决方案
问题分析
1、数据虽全,存于“孤岛”之中
信息爆炸的今天,零售业迎来“新四化”——渠道数字化,网购社交化,行为个性化,支付移动化——这直接导致各种信息散落在POS、CRM、ERP、OA等系统中,彼此独立,整合则需要大量的人力与时间成本。数据的“孤岛式”存在,成为管理者“对问题主动出击,对商机快速反应”的最大绊脚石。
2、可用指标单薄:不足以支撑决策
单品精细管理、客户精准营销是连锁门店的营销法宝,这就需要大量具有精确指向性的指标来支撑管理者的运营与决策。然而现存可供调用的指标,往往不足以为快速决策、提前预判提供支撑。
3、信息滞后:让决策的“保鲜期”大打折扣
对于连锁门店来说,总店与门店之间、门店与供货商之间、店长与库管之间,都需要实时的信息共享。然而信息流向各方面传递时,往往存在着延迟,为高效协作带来重重困难,更使得决策的“保鲜期”大打折扣。
解决方案
横在您与大数据之间的鸿沟 数据观为您逐个攻破:
1、 数据层面:
将不同系统产生的数据整合、关联在一起,实现您对数据的全局性把握,并在数据整合的基础上,实现业务管理的整合与优化。
2、 决策层面:
提供自助式的业务指标看板设计器,通过数据的可视化,让决策自然浮出水面;同时允许数据层层下钻,为决策提供完整的数据支持;
3、 协作层面:
数据与报表均可共享给同事、伙伴,并通过设置不同等级的权限,让信息安全与实时协作变成可能,彻底提高工作效率。
消费者行为分析
商品管理
运营分析
消费者行为分析
分析目的:
利用消费者画像进行精准营销,发现消费者的多种需求,并提供多种产品或服务来满足其需求,提升消费者忠诚度。
数据来源:
POS+每人计+ERP
关键指标:
A、消费者类别:年龄、消费能力、消费频率、支付方式
B、消费行为:客流量、停留时长、喜好品牌
商品管理
分析目的:
合理安排商品结构,关注商品库存,保证畅销商品不断货,滞销及临期商品及时出清,提升门店坪效,释放流动资金。
数据来源:
库存管理系统(或excel)+ERP+POS
关键指标:
A、商品库存情况:库存量、库存天数
B、商品分类情况:畅销商品、滞销商品、商品品类
C、商品销售KPI:连带率、售罄率、折损率、流失率
运营分析
分析目的:
通过对便利店财务、管理与运营的综合分析,降低营运可控成本,提升现金周转率,促进便利店的可持续发展。
数据来源:
POS+ERP+?
关键指标:
A、便利店财务情况:营业销售收入、销售增长率、现金周转率、营运可控费用
B、运营KPI:客单价、坪效、毛利率、利润率、折扣率、费用率、回款率
价值总结
1、打破数据壁垒,实现POS、供应链、本地等大数据全源式整合。让您的数据不仅能够展现企业全景,并在数据整合的基础上,真正实现管理整合。
2、支持定制化看板,精确把握所有有用指标;允许数据层层下钻,为决策提供完整的数据支持。
3、支持协作分享、移动端办公,让总店与门店、门店与供货商之间、店长与库管之间,实现信息的实时共享,决策的立即执行。
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