疫情下零售行业如何利用智能BI赋能

发布时间：2020-11-18      游览量：2150

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2020年疫情的来临毫无疑问对零售业是一次地毯式洗牌，中小型腰部尾部企业供应链断裂，产能出清，大型巨头企业整合资源加速发展，“强者愈强，弱者愈弱”的马太效应成为一个普遍规律。

而现阶段零售企业面临着内部和外部多重压力，如何提供更好的产品和服务，怎样提升消费者体验和优化业务流程是零售企业在转型期面临的主要问题。零售企业需要以洞察用户为抓手，驱动企业经营各环节降本提效，同时以数据为依托，盘活全量数据，支持业务创新。

企业从信息化、移动化，再到智能化的建设路径，是怎么做的呢？

第一步，提升经营效率。我们先定义使用场景，到底是谁使用，帮谁解决什么问题。我们的定义是职能部门，默默地为它们服务，让职能部门都成为我的宣传部长。

第二步，暴露经营问题，从解决问题出发。比如解决展示化的问题，把最简单的图表放在面前，会知道哪个员工知道缺岗、不缺岗；比如解决业务性的分析问题，负担过大的美容师状态分析、工作时间和工作成果不匹配的美容师状态分析等。我们帮助业务部门老大解决问题，为其默默赋能。

第三步，做的是回归使命，提供数据赋能、减负。这句话是我做内部员工服务经常讲的一句话，要“为员工减负，为管理者赋能”。一线员工一定要尽量简单的跟电脑没有关系，跟系统没有关系，所以一线员工用的全部都是移动端的产品，移动端产品还包含Smartbi智能BI提供的一些服务，为管理者赋能就是默默的赋能。

1、数据赋能，辅助渡劫

零售业作为劳动密集型企业，在后端的履约过程中，除了确保商品货物充足以外，还需确保人员充足。企业可以通过BI产品快速拖拉拽，生成调查问卷了解员工的身体状况和复工情况，并在后端即时监控员工的状态，分配劳动力，补充劳动力。

2、转为危机，化险为夷

此次疫情推动消费者进入移动互联的新世代，用户重度在线化和深度数字化，成为共通认知。消费者的注意力分配、渠道切换、需求释放、互动能力等数据都发生了变化面对数量庞大的潜在消费者，我们要及时通过数据分析，将真正的消费者识别出来、定义出来并数字化出来，精细化分层，及时跟进线上渠道，形成客户画像，深度分析如何触达客户。根据客户的忠诚度、贡献度，跟踪客户情况并激活客户。

3、转战线上，引流线下

零售企业可利用原有品牌资源发展线上业务，从品牌资源、客户资源、门店资源、供应链资源、运营资源等5个方面寻求线上线下协同，以在线零售业务作为新的渠道支持线下业务。这样一来，线上线下渠道可以充分共享已有客户资源，提供更多增值服务，满足移动互联时代用户对渠道的多样化诉求，同时将线上线下的会员体系进行对接，提供融合的服务体验，进行个性化跟进。

4、数据监控，保障供应

数字化供应链将成为零售业的主流，通过数据和算法决策对不同应用场景中产生的海量数据进行数字建模，以提供更加精准的铺货、补货、调货决策。通过供应方式的决策（供应时间、数量、周期），使得库存既可以最大化满足用户需求，又能将库存周转时间控制在一定范围内，降低企业库存风险。

零售行业如何搭建数据模型，进行数据运营？

1、智能BI产品轻松助力门店管理

利用Smartbi数据分析软件可以轻松进行门店综合评测，掌握门店营销情况。另外Smartbi还增加了百度地图模块，可以将自己店铺的位置信息标注在百度地图，同时获取百度的POI数据，或者其他渠道购买数据，导入到智能BI中，标注在地图中，辅助选址、分析竞争对手情况。

2、商品分析实现利益最大化

不同的商品决定了不同商店的命运。商品在卖场中不是孤立的，不同商品在销售中会形成相互关联关系。根据商品之间的关联关系进行商品位分配，将大数据做小，进行精细化分析，根据商品的PI值，购物篮系数，再将商品进行关联促销，实现利益最大化。

3、细分客户群体，实现精准化运营

在制定营销策略时，我们应针对不同的客户推行不同的策略，实现精准化运营，以期获取最大的转化率。RMF分析可以通过客户分类，对客户群体进行细分，区别出低价值客户、高价值客户，对不同的客户群体开展不同的个性化服务，将有限的资源合理地分配给不同价值的客户，实现效益最大化。

而利用Smartbi这款智能BI工具可以为营销活动提供灵活的技术支撑，分析客户消费特征与商务效益的关系，使运营策略得到最优的规划；更为重要的是可以发现潜在客户，从而进一步扩大商业规模，使企业得到快速的发展。

4、财务管理驱动企业发展

财务管理作为企业数据的重要一部分，系统性地提升运营、产品、营销、供应链等场景的预判以及决策能力。从而提升整个企业的数据化运营和精细化管理能力，增强多品牌全渠道的快速响应与中央管控能力。

5、人员分析促进产品价值最大化

因为门店端需要提供有温度的服务，没时间去消化数据，所以对于门店端的数据应用应该是越简单越好，最好能够直接告诉业务人员该怎么做。

Smartbi不仅操作简单、分析灵活、而且响应速度快、能够实现自助分析。让业务人员可以有更多的时间专注业务场景本身，促进产品价值最大化。

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