近日，中國連鎖經(jīng)營協(xié)會發(fā)布《連鎖超市經(jīng)營情況報告（2020）》。據(jù)報告顯示，今年超市近8成企業(yè)銷售平均上漲29.2%。此外，以生鮮為主營品類的模式正在蠶食傳統(tǒng)超市份額，小型門店成為業(yè)態(tài)增長主流。
上半年受疫情影響，線上零售發(fā)展迅速，但隨著疫情趨于平穩(wěn)，線上零售的增速整體放緩。本次報告指出，作為零售行業(yè)最常見的連鎖業(yè)態(tài)，超市業(yè)績的高速增長無疑給連鎖零售實體店帶去了更多信心。
在科技快速進步的時代背景下，零售行業(yè)的商業(yè)模式和業(yè)態(tài)在不斷演進，但零售業(yè)數(shù)字化改造成為零售行業(yè)的共同選擇。
中國連鎖經(jīng)營協(xié)會秘書長 彭建真
在觀遠數(shù)據(jù)智能決策峰會上，中國連鎖經(jīng)營協(xié)會秘書長彭建真也表示，未來科技一定會主導整個零售企業(yè)發(fā)展，而未來行業(yè)核心競爭力也在于數(shù)據(jù)驅(qū)動端到端：從消費者洞察到更敏捷的供應鏈。
困局：新零售碰撞下，連鎖零售增速放緩
零售業(yè)態(tài)千奇百怪，商品SKU琳瑯滿目，但零售行業(yè)的本質(zhì)依舊是人、貨、場，在于對客戶購物體驗的提升，如何從流量、營銷時代，進入到效率、供應鏈時代，考驗的是零售行業(yè)精細化運營和快速反應的能力。
在此背景下，傳統(tǒng)實體連鎖零售企業(yè)精細化運營面臨重大挑戰(zhàn)——
數(shù)據(jù)管理差，零售行業(yè)并不缺數(shù)據(jù)，但由于零售業(yè)務系統(tǒng)多，數(shù)據(jù)口徑不統(tǒng)一，質(zhì)量往往很差，難以真正運用到經(jīng)營決策層面。工具較落后，零售重業(yè)務驅(qū)動，而缺少數(shù)據(jù)經(jīng)營管理思維，數(shù)據(jù)分析依靠各業(yè)務系統(tǒng)報表和Excel表格，IT與業(yè)務部門難以做到敏捷分析與協(xié)同。管理局限性，缺少數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理平臺，各數(shù)據(jù)各自為政，管理層往往難以獲得一線業(yè)務數(shù)據(jù)，信息難以傳遞一線業(yè)務人員。分析模型少，傳統(tǒng)零售現(xiàn)有分析往往是對既有數(shù)據(jù)的描述性為主，缺少預測式分析，加上缺少體系化的知識積累，在銷售預測和智能補貨層面欠缺，從而導致業(yè)績難以提升和消耗品損耗較大。
全渠道運營已是如今連鎖零售發(fā)展的顯著趨勢之一，連鎖零售企業(yè)可通過觀遠數(shù)據(jù)一站式智能分析平臺，快速接入來自ERP、POS、CRM、TMS等線上和線下的多源數(shù)據(jù)；同樣的，通過平臺靈活易用的表單設計和數(shù)據(jù)管理工具，企業(yè)可高效完成業(yè)務數(shù)據(jù)的收集與整理。
打通全渠道運營數(shù)據(jù)
從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)接入，觀遠數(shù)據(jù)為連鎖零售企業(yè)打造全渠道數(shù)據(jù)池，實現(xiàn)從供應鏈到消費者端到端的精細化運營。
發(fā)布：連鎖零售智能數(shù)據(jù)分析解決方案
01.快速構(gòu)建敏捷的數(shù)據(jù)分析平臺
零代碼高效數(shù)據(jù)處理
傳統(tǒng)SQL取數(shù)
觀遠數(shù)據(jù)零代碼智能ETL
依托觀遠數(shù)據(jù)平臺智能ETL，簡單易用的拖拉拽式操作和清爽的可視化數(shù)據(jù)流處理界面，可滿足各式各樣數(shù)據(jù)處理場景，助力數(shù)據(jù)分析師乃至業(yè)務人員高效完成數(shù)據(jù)的清洗、整理和融合，從而實現(xiàn)全渠道高效的經(jīng)營數(shù)據(jù)分析。
數(shù)據(jù)多終端賦能全員
在數(shù)據(jù)可視化應用場景層面，觀遠數(shù)據(jù)提供數(shù)據(jù)大屏、移動輕應用、數(shù)據(jù)門戶等展現(xiàn)形式：無需編程，只需簡單拖拉拽，即可根據(jù)業(yè)務需求輕松創(chuàng)建不同類型的可視化圖表，快速完成兼具直觀和美觀的即席數(shù)據(jù)展示。
面向管理者：提供數(shù)字化經(jīng)營決策抓手
觀遠數(shù)據(jù)大屏可為管理層提供高管視角解讀核心指標，助其隨時隨地掌握從區(qū)域到門店的重點業(yè)務經(jīng)營情況與實時數(shù)據(jù)指標，一手企業(yè)經(jīng)營狀況盡在掌握。
雙十一實時戰(zhàn)況數(shù)據(jù)大屏
面向業(yè)務人員：打造移動化數(shù)據(jù)分析平臺
各區(qū)域負責人乃至責任店長，可通過移動輕應用隨時隨地將空數(shù)據(jù)，掌握門店銷量、業(yè)績表現(xiàn)、服務速度和活動促銷等經(jīng)營情況，美觀清晰的界面可培養(yǎng)其日常看數(shù)習慣；當門店出現(xiàn)異常時，異常預警消息將自動推送至移動端，方便隨時隨地對業(yè)務及時做出調(diào)整，也可根據(jù)某一指標變化下鉆找尋其變化原因，達到「數(shù)據(jù)追人」的目的。
02.全方位覆蓋連鎖零售分析場景
觀遠數(shù)據(jù)連鎖零售解決方案全方位覆蓋連鎖零售戰(zhàn)略計劃、門店運營、商品運營、市場營銷、會員管理、全渠道運營等環(huán)節(jié)進行流程優(yōu)化，覆蓋目標的制定、實施、評估和分析改善，構(gòu)建基于數(shù)據(jù)能力的持續(xù)改善循環(huán)模型，通過數(shù)據(jù)賦能零售企業(yè)精細化運營和精益增長。
全方位覆蓋連鎖零售數(shù)據(jù)分析與應用場景
門店分析
零售業(yè)態(tài)往往是“小店大連鎖”的業(yè)務形態(tài)，而核心競爭力在于門店管理能力。觀遠數(shù)據(jù)移動輕應用可助力連鎖零售企業(yè)掌握從總部到區(qū)域門店的實時經(jīng)營數(shù)據(jù)。
同時，觀遠數(shù)據(jù)行業(yè)應用——零售經(jīng)營助手，可幫助CEO進行「空中巡店」，幫助高管擴大管理半徑，全方位監(jiān)督企業(yè)目標達成，追蹤經(jīng)營問題，落實崗位職責，檢查改善情況。
觀遠數(shù)據(jù)零售經(jīng)營助手
在門店一線負責人的賦能上，觀遠數(shù)據(jù)以更實時、更全面的數(shù)據(jù)模型沉淀優(yōu)秀管理者經(jīng)驗，賦能一線終端店長，提升業(yè)務管理效率和管理水平。
商品分析
高效精準的商品分析，有助于企業(yè)優(yōu)化商品結(jié)構(gòu)：觀遠數(shù)據(jù)可實時把控商品動態(tài)信息，對商品進行銷售、動銷、轉(zhuǎn)化、銷量、異常等維度的商品運營分析，助力品牌商為訂單預測和庫存準備提供預警支撐，進而精細化運營優(yōu)化商品結(jié)構(gòu)。
會員分析
觀遠數(shù)據(jù)可為企業(yè)呈現(xiàn)全生命周期的清晰會員用戶畫像，以此為基礎深入到店級會員的消費偏好分析，洞察會員消費規(guī)律；并建立基于會員運營概覽、拉新復購留存、顧客分群洞察、營銷活動效果、會員價值RFM模型等全方位的深入分析視角，幫助品牌商時刻掌握消費者需求變化，并據(jù)以快速洞察更多潛在商機。
促銷分析
觀遠數(shù)據(jù)活動分析模型可基于核心KPI對指標進行逐步拆解，精準判斷活動各項指標是否達成，對整體銷售業(yè)績是否起到了拉升作用......通過多樣的交互方式進行數(shù)據(jù)溯源，及時對問題進行定位與解決，事后數(shù)據(jù)分析復盤，也可為日后活動的改善優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐。
智能補貨
生鮮果蔬易腐性造成高成本、高損耗的供應鏈管理特性，使得現(xiàn)代化供應鏈升級的需求變得更加緊迫。
零售業(yè)巨頭沃爾瑪攜手觀遠數(shù)據(jù)，結(jié)合銷售、清倉、進貨等數(shù)據(jù)，增加天氣、節(jié)假日以及和中國國情緊密相關的節(jié)氣等相關信息，實現(xiàn)按業(yè)務場景進行門店維度單品的按天預測。
同時，觀遠數(shù)據(jù)嘗試多種模型，融合業(yè)務經(jīng)驗和統(tǒng)計數(shù)值、信號變換等特征，進行數(shù)據(jù)平滑等操作，經(jīng)過對歷史數(shù)據(jù)呈現(xiàn)趨勢的學習調(diào)整參數(shù)，建立起完整的“數(shù)據(jù)清洗—特征工程—模型訓練—結(jié)果輸出—誤差監(jiān)控”的AI迭代流程，部署自動任務流程每日對接新數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對未來4～6天的預測輸出，指引門店訂貨。
數(shù)字化實踐
在中國傳統(tǒng)實體零售企業(yè)經(jīng)營業(yè)績整體持續(xù)下滑的同時，一些出色的連鎖零售企業(yè)卻通過科學化管理和專業(yè)化經(jīng)營，銷售和利潤業(yè)績逆勢增長。
不同于傳統(tǒng)BI，觀遠數(shù)據(jù)提出一整套從BI（敏捷分析）到AI（智能決策）的完整“5A”落地路徑方法論：以智能決策為目標，分步構(gòu)建，持續(xù)升級，協(xié)助企業(yè)客戶規(guī)劃與之發(fā)展階段相匹配的數(shù)字化升級路徑，為企業(yè)打造面向未來的智能決策大腦。
觀遠數(shù)據(jù)5A路徑圖
截至目前，觀遠數(shù)據(jù)已經(jīng)服務了全家、見福便利店、來伊份、生鮮傳奇、鮮豐水果等近200家連鎖零售行業(yè)頭部企業(yè)，未來觀遠數(shù)據(jù)將繼續(xù)深耕零售消費領域，通過數(shù)據(jù)賦能零售精細化運營，AI+BI，讓決策更智能。
@見福便利店
觀遠數(shù)據(jù)協(xié)助見福充分挖掘了數(shù)據(jù)的價值，尤其在連鎖零售最重要的單店管理、單品管理上，做得很深入。此外，如何用數(shù)據(jù)自動進行經(jīng)營異常的診斷，觀遠提供了很創(chuàng)新的算法和方案，為我們的決策提供了重要依據(jù)。
——見福便利店董事長 張利
@生鮮傳奇
選擇與觀遠數(shù)據(jù)合作，是經(jīng)過了市面上眾多主流數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品的多方遴選，最終有感于觀遠數(shù)據(jù)在技術上的鉆研與創(chuàng)新。對于社區(qū)生鮮行業(yè)而言，數(shù)據(jù)化運營體系的建立勢在必行，但同時也有很長的路要走。我們很高興與觀遠數(shù)據(jù)同行，相信觀遠數(shù)據(jù)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)服務，將幫助我們帶來更加智能化的運營，我們也將不斷創(chuàng)新實踐，帶來更高效和更貼近消費者需求的產(chǎn)品服務提供。
——生鮮傳奇創(chuàng)始人 王衛(wèi)
@蜜雪冰城
觀遠數(shù)據(jù)在零售數(shù)據(jù)分析領域有非常成熟的落地經(jīng)驗，能夠及時響應蜜雪冰城在不同發(fā)展階段對于不同業(yè)務場景深度的分析需求。目前我們已經(jīng)實現(xiàn)了10000多家門店的進銷存、商品、會員等信息化管理和數(shù)字化驅(qū)動。未來，我們還將和觀遠數(shù)據(jù)一同探索更多有價值的數(shù)據(jù)分析模型。
——蜜雪冰城CIO 奚沿河
