大家好，我是帆软软件的王佳东，之前也做过一些项目，后来专注做一些行业的应用，我主要负责零售行业的方案规划。今天有幸畅享网能邀请我来做简单的分享，我会结合之前所遇到的情况、经验和大家分享下。

大概会分四部分来讲：零售业数据分析情况、数据分析规划思路、技术层面的支撑、帆软简介。我们首先看下行业特点，零售业作为一种竞争性产业，其发展资源、发展方向、发展规模、发展形势完全由市场支配和调节。面临着很高的竞争压力和不可预测性。当前零售业市场业面临着产业升级、互联网冲击、行业转型压力等诸多难题。这样的形式使零售商们推动商业智能和数据化管理业务的愿望比以往更加强烈。当前国内零售商要扭转局势、提高零售业务收入，一定要实现以下几点：对市场环境有快速的反应和决策；对自身的企业内况有准确和科学的把握；区分客户个性化的需求，提高更高价值服务。

整体来说零售行业数据需求点还是很明确的，从两方面看，对于销售，零售商必须抢在消费者前面，提供更出色的购物体验，并对自身经营的每个店面实现差异化的商品分类。第二是对于供应体系管理，如果零售商的不当产品过多，或者由于脱销带来销售损失，或者库存贬值、货架/存储空间浪费等问题，将直接导致消费者的不满以及忠诚度的损失。运营效率低下，供应链发生中断，零售商将承受收入降低，利润下降，市场份额流失等各种损失。

在与很多企业实际接触过程中发现，其实他们对于数据管理还是有很多问题。大概可以分成三类，一是企业没有数据分析体系，这就造成基层员工查询成本高、最明显的我接触过很多超市，采销系统是分离的，有采购系统、库存管理系统，会员系统、POS各种系统，但是店长以及经理要查询一套数据，要到各个系统里查，需要自己整合，这样对于基层员工查询成本很高。业务人员分析成本也很高，因为要到处查数据，有的时候这个超市的经理给另外一个超市的经理打电话要数据，要不要得到还要靠运气，这对于整体公司的运转造成了成本很高的情况，管理层管控成本高。还有一种情况是公司只完成了局部分析体系，当然这个可能很多公司都会意识到，这个数据分析对我们公司很重要，但是大部分公司会首先将这套体系应用于管理层，也就是说先让管理层看到公司的整体业绩或漂亮的实时监控，应用不深。一个很好的数据分析规划对企业来说是非常重要的。

那么如何对数据进行分析规划呢？“数据分析服务于人”这句话大家都知道，但是并没有人把它贯彻下去。我问一个客户他们的数据需求是怎么来的？是根据业务规划的还是由业务提出整理的？大家肯定说这个要从业务那边拿到，根据业务需求来做分析报表，这中间会存在很大问题，因为从业务角度来看，他并不知道你能实现什么，而对于IT来说我们并不知道业务为什么来做这些？所以我去规划的时候要看1.哪个群体需要这个需求，这个需求完成之后哪些人会看2.需求完成后会影响你哪些决策3.在没有这些分析报表的时候你是如何去做决策的。我希望IT能够站在业务的角度，当业务提出需求，我们一定要对需求整理成目标。

当我们整理需求的时候要分类，我这里分四类：管理目的、业务价值提升目的、支撑目的、其他目的，对于零售业来说会员分析的难度很大，要规划才能产生价值，首先考虑做会员分析的目的，通过会员分析来提升销售额，但是我们要怎么做才能满足它的需求呢？

通过三方面，第一，用户基数，第二，不仅要有大的用户群体还需要保证用户质量，第三，识别细分市场，不同的用户提供不同的服务。

如何提升公司的管理效率呢？数据及时性、移动办公、数据主动性。做到店铺的实时监控或日报、周报定期发送，我曾经遇到一个客户是将日报直接连接到打印机，这样每天早上8点上班，直接就从打印机里拿出一张纸，看到今天的日报，这样效率就很高。移动办公室近些年很多企业都开始关注的，还有就是数据主动性，当数据出现异常之后，要主动汇报给相关的人，提升企业数据的管理效应。

整体的目标在规划的里面，这些是零售业需求的一小模块，甚至可以说是冰山一角，整个行业中有各种各样的需求，再举个简单的例子，比如要新品查询。每个超市都有自己的品牌管理，比如说酱油，下面有37个品牌，我发现一个品牌卖的不好，需要新的品牌来替换该怎么去做呢？我们就可以通过数据分析来给提供选择，实际上数据的分析应用起来很多。

零售业人群复杂，有基层的员工、高层的领导，IT系统多，如何解决这个难题呢？考虑到时间成本、可维护性，采用哪种方法，下面说下从技术手段如何进行支撑才能更好的实现这些需求。“好的开始是成功的一半”如果规划已经做好了，剩下就是选择团队、工具来进行。从零售业角度来选择工具应该关注几点：数据整合、易用性、功能完善、可扩展性、用户体验。易用性要考虑到学习成本不高，可以很快的开发出一个需求，第二就是我开发好需求后别人很快能接手。要简单易用，举个例子美图秀秀和ps，简单的修图可以用美图秀秀来完成。这需要结合公司的需求看。首先要达到基本的功能，预警、系统集成、移动端、定时、填报、权限、微信 钉钉、联动钻取等，可扩展性需要考虑工具是否是一个封闭的应用,是否支持应用开发人员使用网页脚本、API接口等进行深入的开发与控制,支持插件开发、安装、使用和管理,是否可以满足其个性化的需求。用户体验一表多用，一个平台开发完，可在pc、pad、移动端、微信端等平台同时查看浏览。支持多种数据展示样式和交互效果,支持移动端数据采集等,可以无缝对接OA/ERP/CRM/PBM等APP应用。工具是为了实现需求，不可为了充分发挥工具的能力而把简单的需求复杂化。数据基础是为了实现数据应用，工具的强大是为了支持业务需求的实现，也希望我们IT人员在做的过程中意识到这一点。

帆软软件

世界领先的商业智能和数据分析平台提供商，沉淀数据分析领域十余年，在数据分析行业的品牌领导力和品牌影响力上已遥遥领先。拥有高素质人才团队，全部211、985以上学历，技术岗位占比高达74.4%。拥有强大的品牌影响力，中国100强企业中，59家选择帆软，每天有超过100w个用户使用帆软进行数据分析。

今天的分享就到这里，谢谢大家！

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