中软数据零售行业解决方案

2019-07-07 16:43:26 31

       互联网技术、同质化竞争和日趋复杂的市场环境等等,都让零售超市行业倍感压力。想要做一位赢家,光拍脑袋是不行的,只有科学的数据分析作为支撑,才能为企业做出正确的决策。

一、行业现状

       零售行业竞争压力越来越大,但决策层不能及时拿到自己想要的数据来做决策支持。业务系统繁多,数据收集越来越细,但无法从整体上看超市的经营情况。前端的业务用户主要还是靠经验,虽然有很多数据,但无法直接使用公司现有的数据。

二、零售业行业问题

     1、管理决策支持
          管理决策不能及时从数据中整合后的高度看问题,只能通过从不同部门上报的统计报表及不同业务系 统的统计报表进行管理决策。
     2、业务数据支持
          现在有很多的业务系统做了数据收集,但当业务部门需要一些已经收集的数据时,无法很快得到,需要反馈给IT部门,响应周期比较长。同时如果想对当前的报表做改动时不容易。
     3、海量数据响应
          现在行业应用的业务系统比较多,随着业务系统的越来越多,收集的数据越来越细,使用系统的时间越来越长,数据量的增长越来越快。但现有的系统无法对数据量比较大的数据进行快速响应。

三、解决方案总体架构图

中软数据SEDWA架构图

整个系统分为三个层面 
1、数据层:整合不同业务信息系统,实现从整体的高度看数据。
2、建模层:针对不同的分析角度,建立不同分析主题。
3、展示层:以丰富美观的图表展现方式,灵活多变的交互方式,将分析结果呈现给决策层和业务用户,IT和业务部门可以基于自己的需要做不同展现。

四、经营分析模型

梳理零售业务,行业关注重点:销售、商品、财务和服务等四个方面 
1、销售模块: 
·关注的重点是销售额、客单数以及客单价,直观看到经营的效果。 
·关注销售指标数据同比,环比的变化,及时发现客流量新动态。 
·呈现的形式:仪表盘,图表或表格。 
2、商品模块: 
·关注商品结构,对生鲜、食品、生活用品等品类的配比关系合适,保证客流量和用户粘度。 
·关注商品库存,SKU数量、周转天数、零售商品、零库存商品,保证畅销商品不断货,滞销商品通过活动出清。 
·呈现的形式:图表或表格。 
3、财务模块: 
·关注毛利、费用和利润,重点关注变化较大指标,及时发现重点信息。 
·关注不同区域、不同商品的利润、费用情况。 
·对不同区域、不同商品品类分配情况进行跟踪。 
·呈现的形式:图表或表格。 
4、服务模块: 
·关注客流量、停留时间、等待时间,对市场活动,商品结构配比调整,服务方式调整直接检验。 
·关注退货类型。通过正常退货和异常退货及时发现经营中的问题。 
·呈现的形式:图表或表格。