【步步高商业连锁】“小工具，大智慧”,数字化生鲜运营让折价损失额降低20%

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[数字化运营，挖掘痛点，放大痛点，通过直观的数据，解决客观的问题，数字化助力生产，辅助企业精细化营收]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[数据的动态实时性很重要，使用中台等将各个系统形成的孤岛打通是必要的，提高业务速度]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[数字化路径的稳扎稳打及痛点精准定位，金奖案例，实至名归]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[损耗是每个企业的核心，也是最容易忽视的环节，也是最难把控的一关，损耗的控制将影响整个盈利。]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[库存预警功能可以进行借鉴下，前期考虑的是在自己的系统进行库存预警，没考虑到使用报表来展示，报表的运用的场景还是很多，需要多考虑。]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[前期的调研工作是项目成功的必要保证，而且在开发实施过程中必须要关键用户积极参与才可以准确高效的完成]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[产品设计推广一定要考虑用户的接受度，帮助用户解决核心痛点，简洁有效胜过千万图表,这是我的弱点。无法很好的去想用户到底想看到怎么样的数据图表。希望书能够给我一定的思想。]

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精读生产力大赛案例，打卡第2天，[BI实施关键需要明确数据需求 挖掘数据价值 ，如果BI是一堆报表的堆砌就失去BI的价值］

精读生产力大赛案例，打卡第2天，步步高的项目案例看似没有多大难度，但是要知道跨部门协助，下面的门店要去调研咨询，都是很折磨人的事情，项目成功了 。要对这几个同学奖励一下哈

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[步步高的案例真所谓成功的典范了，通过3年有计划的奋战将20多年积累的数据结合帆软强大的功能实现了数据价值最大化，是一种弯道超车，充分说明了数据的强大价值，又一次提示我们应该更加重视起数据，而分析数据更是重中之重！！！]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[以创新为主导，充分利用数据，以及对数据的挖掘，采集，充分证明数据成为生产力的重要性。]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[有效的预测能够极大的降本增效，而如何进行有效预测则是横亘在数据分析人面前的一座大山，就我目前水平我连山脚都没走到，需要多多掌握方式方法，这个不是一蹴而就的，步步高用这种预测方式，不见得所有步步高类企业适用这种预测方式，需要厚积而薄发]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[数据不在量的多少，在于如何利用]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[知道自己的问题在哪，然后找到合适的工具和方法解决问题]

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精读生产力大赛案例，打卡第2天，[从筑基到加速再到优化，用数据作为生产力，为企业做精准预测，进而以数据做决策，更具有价值]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[从分析客户、分析商品到库存监控、风险监测，都有着十分赞的借鉴意义，就是有些疑问，商品预测模型是用fb/fr还是用其他工具？

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[库存就是资金，库存的周转其实就是资金能否有效的利用，零售行业又是薄利的行业，在有效的区域提升库存的周转才是数据价值的体现]

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精读生产力大赛案例，打卡第2天，[精准分析，在分析的结果上对以后的规划提供引导和预测，更是数据生产力进步的体现]

精读生产力大赛案例，打卡第2天，“还引入了京东、天猫、一号店以及其他同行的一些外部数据”，很好奇这个是怎么实现的，尤其对于toB的企业，同行数据的获取渠道就要少得多；采购评级的应用是个很好的点，除了横向数据以外，还可以根据历史数据评分，动态调整验收的严格度。

精读生产力大赛案例，打卡第2天，[此案例属于典型的零售行业案例，数据分析的场景划分很清晰，通过零售行业中的人货场进行分解，然后再进行数据分析，其实零售行业在数据分析中并不难做，因为行业案例还是很多，但是像这种出彩的案例还是偏少，数据统一、数据清洗等基础问题可能还是很多零售企业的痛点！]