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1 企业简介
上海汇金百货有限公司开业于1998年9月26日，多年来一直致力于先进的经营管理模式和信息化管理技术的探索和钻研，将高品质的商品和服务融入到百货业的激烈竞争之中，以独具匠心的文化气息服务于消费群体日益增长的个性需求。
汇金百货始终倡导时尚生活的观念，以中高档的品牌、高品质的商品，形成时尚与流行的有机结合，成为时尚顾客消费首选地；以体贴、自然的服务、舒适的购物环境，拉近与消费者的距离，创造和谐的客服关系；以鲜活的营销主题、创新的促销手段，吸引消费眼球，提高消费者忠诚度。
2 项目背景
在近年来的产业数字化浪潮下，作为第三产业的重要组成部分，实体百货已经或多或少地完成了“业务数字化”，即将现有各个业务流程环节通过信息技术手段全部实现“数字化”，让企业经营管理活动最终彻底摆脱手工操作的束缚。
然而，许多百货的“业务数字化”只是完成了业务活动信息的“数字化”存储。
一方面，此时的数字是非标准格式的数据，是不统一、无规律、较分散的，并缺乏多维度经营分析指标命名规范。定义是什么？逻辑是什么？业务人员不知如何识别，IT和业务往往两张皮，难以开展数据统计与分析，更无法发现隐藏其后的本质问题。
另一方面，百货企业往往拥有多个业务系统，由不同供应商提供，各系统间数据不关联、不共享、不全面，普遍存在“数据孤岛”现象。在分析某个指标时，需要跨越多系统进行查询汇总，“数字化”协同效应不高，甚至导致经营管理费用增加，决策效率低下。
3 解决方案
3.1 整体思路
因此，汇金百货本次项目聚焦于下属百货、奥莱和超市等业态，覆盖多个门店，希望通过搭建一站式商业智能数据平台，满足企业对门店经营状况实时监控、经营异常预警、问题快速定位等需求，最终实现精益化经营。
帆软作为国内专业的大数据BI和分析平台提供商，在专业水准、组织规模、服务范围、企业客户数量上均为业内前列，能以高效、精简、美观的形式实现企业管理驾驶舱、全局业务分析系统、多数据源关联分析等业务需求场景。经实际调查了解与多维度谨慎评估，最终我们确认帆软能较好地满足本次项目需求，并采用帆软作为本次项目执行对象。
3.2 具体方法
3.2.1 数字数据化
“数字”存储后，更重要的是使用，只有真正能应用于业务的“数字”才能称为“数据”。“业务数字化”的下一步便是要实现“数字数据化”，通过对“数字”的清洗、整理、编码，使原始数字变为业务上可识别、可使用、可分析的数据。
（1）搭建数据平台。基于业务流程，经过加工、整理与融合，将数据系统性地组织起来，重新构建一个综合性的数据平台，实现全面化、结构化、一体化的数据展现，更好地辅助业务人员理解数据、分析数据。
（2）融合多源数据。打通MIS、E-MEC、客流、租赁、CRM等系统，对海量、多源的数据进行采集、计算、加工，将每个业务“孤岛”有机串联起来。“人、货、场”数据的相互融合，将员工从收集数据、整理数据等低效事务中解放出来，进而把时间精力花在最有价值的业务分析与决策上。
（3）重构业务模块。建立分析指标主题，清晰梳理现有业务逻辑，明确指标维度与统计口径，避免由于多头定义现象导致的认知歧义问题。同时结合业务需求，围绕实际场景，对分散于各系统的数据进行主题模块的重新搭建。在模块可复用的基础上，员工无需反复切换系统界面，由统计转向快速分析，开展多维度、多场景的运营分析及预测。
3.2.2 数据业务化
数字完成数据化后，又出现了“只看不用”的现象，即堆砌了大量数据与图表，却只是浮于表面、一看而过，没有进行深入的思考分析，更没有将数据价值应用到业务上。
其实，数据并不是终点，而是另一个起点，即将数据分析结果再次应用于业务，回归经营本质，驱动业务增长。就像沃尔玛经典的“啤酒与尿布”（超市里购买尿布的消费者往往同时购买啤酒）案例一样，数据不仅能让我们追溯过去，更能把握当下，甚至预测未来。
怎样才能发挥数据价值，实现数据驱动业务增长呢？关键在于数据分析。人的经验在很多情况下是不准确的，数据分析则是一种较为客观准确的手段——明确分析目的，梳理逻辑框架，采用适当方法，找出业务规律，最终产出基于运营数据的业务洞察、数据模型与运营策略。数据分析既能为企业的传统业务带来增量机会，更有机会拓展和衍生出新的业务增长点，为企业发展提供全方位赋能。
4 应用场景
4.1 场景一：实时销售
（1）痛点：
过去，管理人员只能在原有信息系统中查询实时销售数据，受公司内网等因素限制，无法在周末及节假日等特殊时间段内及时了解公司经营情况；同时，原有信息系统几乎只有销售、毛利、成本等实时数据，且粒度很粗。较为分散的数据，不能完整体现业务过程的全貌和经营实体的整体视图，使管理人员难以实时把握业务现状，无法用实时数据分析来辅助业务开展和指导业务调整。
（2）解决方式：
通过帆软系统，设计了实时销售数据模块，将商场内现有各类大数据与POS系统产生的销售数据进行融合呈现。从经营场所维度关注不同门店的实时经营动态，还可向下钻取细分，查看不同楼层、各个区域的分析指标，让各级管理决策者根据权限能及时了解相关信息。
数据指标包括：当日天气、销售额（日/月/年）及环比同比、客流量、成交率、成交笔数、客单价、成交件数、件单价。
数据图表包括：时段销售、门店销售及明细、品牌分析、商品大类及钻取地图。
（3）场景价值：
现在，帆软系统以实时数据为依托、整合所有关键指标，从时间、门店等不同维度进行分析，满足企业对门店经营状况实时监控、经营异常预警、问题快速定位等需求，并最终实现精益化经营。企业管理人员无论身处何时何地，都能够实时掌握情况，指导业务进展，及时作出调整，提高运营效率和精度。
其中，钻取地图报表在百度地图上显示了公司三家门店，点击相应门店可以层层下钻，直至到具体某一楼层，并在图上显示相关区域，下方列出各个区域的销售毛利等数据。销售额前20%的区域用绿色表示为安全区，销售额后20%的区域用红色表示，随时查看，起到预警的作用，各门店，各层级相关人员可以最大限度看到职责范围内的数据，并及时进行调整。
4.2 场景二：会员RFM
（1）痛点：
以会员运营为例，“业务数字化”的长时间积累后，企业沉淀了大量高质量的会员数据。然而这些数据较为单一，缺乏有效组合，难以得出完整的会员画像。
过去，这些数据很难用于“再业务化”，即通过对会员数据进行拆解组合，寻找揭示数据之间的相互关系、特征规律与分布模式，以便业务人员从中获得业务洞察。
（2）解决方式：
通过帆软系统，结合RFM数据分析方法，根据会员的最近一次消费时间(Recency)、消费频次(Frequency) 与消费金额(Monetary) 这三个数据为其建立并打上特征标签，再通过不同的标签组合与权重分配完成对客群的细分，将其按价值分为不同星级的群体，星级越大，价值越高，并计算不同星级会员的人数占比、性别占比等数据信息。
（3）场景价值：
现在，帆软系统运用会员RFM分析方法，通过多个数据的组合，揭示会员的分布特征、价值状况和创利能力，为业务人员提供精细化运营的事实依据，从而辅助后续对不同客群的有效触达与精准营销，完成数据分析后的再业务化，并最终实现商业智能营销决策。
2021年-2022年上半年期间，公司开展了“会员差异化精准营销”系列活动，利用会员RFM、会员销售、会员特征等报表数据，对会员进行分层，根据会员不同消费特征（消费金额，消费频次，最近一次消费时间等），进行差异化的会员精准营销。
其中，活动一选取XX时间内有消费且今年截至XX时间无消费，登记地址为XX地区的会员，将其分成A、B、C、D四组。其中A组推送活动推广短信，B组APP/小程序1分换购X元电子券（百货使用），C组到店换取礼品一份（价值约X元），D组到店换取X元百货和超市纸质抵用券。最终实现销售额278691元，会员到店人数105人。
4.3 场景三：利润测算
（1）痛点：
联营模式决定了百货在定价促销时，往往希望加大促销力度以吸引顾客，而品牌商则希望获得尽可能低的扣点，这时就需要双方之间进行博弈。然而，近年来商业环境的巨变导致传统供应链分崩离析，如何更好地分析零售商供应链关系成为摆在百货面前的业务难题。
（2）解决方式：
通过帆软系统，设计了利润测算模型，将经营数据代入“盈亏平衡点”的财务理论框架进行运算，能够精准计算出博弈双方的利益平衡点。手工输入成交销售、折扣率、定倍率等厂家成本数据以及毛利率、调整费用等百货成本数据后，测算模型将根据预设公式自动计算出对应的百货收益总额、厂家利润等关键数据。
（3）场景价值：
借助帆软系统的利润测算模型，在商务谈判时百货店可以做到“心里有底”，对谈判的风险情况及对各个因素不确定性的承受能力进行科学预判，力争以毛利额最大化为前提开展定价和促销。通过建模及反复的模型测试，将业务经验、知识转化为有效的决策模型，将人们从手工归集信息且凭经验决策，推动走向实时数据展示和高效智能决策。
现如今，公司招商人员与乙方供应商谈判时，已经可以不再依赖公司内部结算系统数据，仅使用手机就能够随时、随地、随人地知晓自己管辖范围内品牌的经营情况，提高工作准确性的同时，也摆脱了耗费大量时间精力进行数据查询的困境。
5 总结与展望
汇金百货通过此次与帆软的合作项目，打造了一个能够集中体现企业运营活动状况的、全局的、直观的、可视化的经营分析系统。该系统可供决策和运营管控的运用，支撑管理体系的建设和运作，强化企业数据化运营，打破数据孤岛，加强数据整合，提升企业的运营效率和核心竞争能力。同时还赋予项目管理人员更多主动分析方式，培养其会用、愿用、惯用最新的管理支持工具。通过第三方协同开发以数据、图表为主体的多样可视化界面，以实时数据为依托、整合所有关键指标，从时间、指标等不同维度进行分析，指导业务进展，提高运营效率和精度。
在新消费时代下，如何通过新技术创新，提高商场营运效率，方便消费者购物已成为百货实体店赢得顾客的关键。未来，汇金管理团队将始终坚持“回归零售本质”，用“商业经验+技术创新”，继续深化数字零售，通过“数据融合、数据理解、数据智能”，共享全域数仓，掌握运营现状，深耕智慧零售，拥抱数字时代。 | 
