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连锁零售企业数据化管理务实篇 ———被夸大了的零售大数据,你中招了吗?

2017年08月05日

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       传统连锁零售行业目前主要问题是“数据大”,而不是“大数据”,这个说法我强调过很多次,主要是因为现在很多人都夸大了大数据在这个行业的作用。我不否认大数据对连锁零售行业将来可能产生的巨大价值,但是这是要有个发展过程跟发展阶段的。面对这个问题,我没必须务实!因为连锁零售行业不是电子商务,这是很务实的行业、操作性很强。过早、过多的引入太多概念化的东西,对一些发展中的中小企业来讲,绝对不是什么好事。

       根据我们走访客户总结的经验,目前连锁零售企业数据采集及数据精度方面还存在很多问题,这其中要包括一些数据的基础处理逻辑部分。即便是这样,我们一般的企业在日常营运过程中还是沉淀了大量的数据。例如POS数据、库存数据、订货进货数据好一点的会员数据也比较完整。这些数据都是格式化的,价值密度非常高的真实数据,跟大数据不是一个概念,仅仅是量比较大而已。我们认为,目前连锁零售企业在数据管理方面迫切需要解决的有两方面的问题。


第一、扩大数据采集来源,为数据化管理,数据价值挖掘提供基础;

第二、以既有数据为基础,开始价值发现的尝试,逐渐学会数据化管理的手段,靠数据科学提高经营水平。

       关于数据来源,目前采集面偏窄,都是基于业务运营的基础数据。类似门店来客数据(不是小票数据)、卖场移动轨迹、顾客反馈意见、对商品及服务的评价及建议、商圈周边经济环境数据等关注度不够,更没有保存成有价值的数据。数据的价值挖掘方面,几乎是停留在最基础的尝试阶段。一些有实力的企业开始利用数据分析的结果,指导企业进行商品结构的优化跟促销活动的展开。我们认为,数据分析在连锁零售行业的应用,可以从几个很朴素、很务实的目标出发。


从企业的角度出发,我希望数据分析解决一下一些问题:

1、我要知道我的企业到底哪些商品好卖,最受消费者欢迎?

2、好卖的不一定是赚钱的,我要知道哪些商品是最赚钱的?

3、我要知道我所销售的这些商品,赚钱的、不赚钱的从品类角度、SKU角度、库存投资角度各自比重是什么情况(商品结构)?

4、我要确定我所卖的这些商品的角色,以便更好的确定要用哪些商品留住客户?用哪些商品赚钱?

5、商品管理是个动态变化的过程,谁能实时提醒我什么时候该调整我的商品结构?

6、作为经营者,我也不想活得太累,能不能实现全程的数据化监控,随时提醒我存在什么样的问题跟风险?

大家如果能够认真的思考一下这几个问题就会发现,其实这还真不是什么大数据的问题,那么你的企业做好了吗?我们走访了很多感兴趣的同行企业,也一起在这方面做了很多努力。我相信如果企业下定决心要做的话,这些都是能够做到的。

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