連鎖企業的數據革命

中顥潤項目數據分析師事務所 王慶生

我國連鎖企業經過多年的長足發展，已經變得相對成熟，然而與國際上標桿的連鎖企業相比，我國連鎖企業的競爭力還明顯不足。在信息化快速發展和大數據應用逐步落地的今天，連鎖企業能否借助信息技術和數據分析技術，通過資源整合在經營上做出一些突破呢？本文將就這一問題重點闡述數據分析在連鎖企業經營中的應用。

連鎖企業面臨的困境

困境一 成本逐步推高

經過多年的發展，我國目前形成了一批諸如蘇寧、國美、物美、大潤發、紅旗連鎖等規模與影響力較大的品牌連鎖企業，然而在連鎖企業發展的洪流中，大量的企業也不斷夭折。

成本的逐步推高無疑是連鎖企業在未形成規模效益前最大的“殺手”，這其中包括商業地產的火熱導致的房租成本上升，通貨膨脹導致產品生產、運輸配送等售前成本提高，以及各個不同模式、不同渠道的產品激烈競爭導致利潤率逐年下滑等。這些顯性或者隱形的成本都在悄悄吞噬著連鎖企業。

以曾經“一鋪難求”的商業黃金寶地——上海淮海路商業街為例，近段時間竟出現“空鋪潮”，35～65元/平方米的日租金使不少租戶不堪重負。而隨著商業從線到圈的發展趨勢，類似淮海路的條狀商街越來越受到徐家匯、五角場等塊狀商圈威脅，也使得淮海路商業街逐漸走下坡路。淮海路商業街出現的“空鋪潮”集中體現了目前零售業面臨的威脅。

困境二 運營模式老套

不管是直營連鎖、自由連鎖、特許經營還是多種方式混合經營，大部分連鎖企業的發展模式仍然停留在傳統的運營模式當中，在連鎖企業努力鍛造規模經濟的發展過程中，隨著規模的擴張，風險也會逐步攀升。在這種情況下，或許企業新開拓的一家連鎖店就是壓垮企業的最后一根稻草。

困境三 缺乏精細化戰略規劃

目前精細化的戰略發展還沒有在連鎖企業中受到重視。大部分連鎖企業目前仍停留在按部就班的發展當中，憑著經驗和歷史的成功在繼續復制，或者簡單修改、繼續復制舊的粗放經營模式。通過仔細觀察那些成功屹立在行業前沿的企業的發展軌跡，我們發現這些企業的戰略發展越來越精細化，每一步的發展都有各個方面的信息支撐。在大戰略的頂層設計上如此，在各個部門、各個流程上也是如此。

那么，數據分析究竟能做什么呢？

首先，可以利用數據分析改善經營。

目前零售企業越來越關注數據分析的應用，但是應用過程還比較瑣碎，不成體系化，盡管如此，以下這些簡單的日常應用已經可以解決很多企業運營中的問題。

在連鎖企業的漸漸摸索當中，數據分析的應用已經變得較為普遍，從擴張的運營流程分析到店址選擇的精細數據調研分析，從供應鏈的精細化管理到營銷中的客戶數據分析，連鎖企業經營的不同方面均已經看到數據分析的影子。

借助數據分析，連鎖企業店址的選取更加貼合消費需求，風險得以降低，供應鏈間的精細數據分析也更加合理地在時間、空間和成本上進行了三位一體的整合，同時在營銷中對客戶的信息掌握也越來越多，提升客戶的消費體驗也更加直接地帶來收益的增長。

與此同時，還可以利用數據分析突圍。

不管是常規數據分析，還是商業智能的數據分析，都需要有一個有效的、有邏輯的頂層設計，專業的數據分析師事務所在服務于零售企業時，首先都會幫助企業梳理一個頂層的數據分析體系，然后建立分析內容體系的框架。只有體系與分析內容合理，才能讓數據說“真話”。

數據分析與戰略發展應該是相輔相成的，通過數據分析挖掘到市場機會，從而定位戰略，再順著戰略定位去挖掘分析運營手段，通過市場的反饋數據不斷進行精細化的運營提升。

隨著信息的爆炸，企業不僅面對著自身內部數據的幾何式增長，同時，越來越多的外部數據也被企業搜集，數據的“包袱”越來越沉重。面對這些數據，企業開始尋找出路，一些企業建立了數據分析部門，一些企業建立了BI平臺，但目前企業內部的數據分析水平和BI的平臺設計仍然缺乏頂層設計。

想要利用數據分析進行突圍，那么企業的數據分析就不能停留在點對點的問題之上，應該有一個良好的數據分析體系，這個體系應該是一個頂層設計，這個頂層設計是數據分析工作的基石，其構造的合理和牢固是提供正確戰略的保障。

數據分析的大框架應該包含以下構架:

常規描述分析:有邏輯的倒三角形、正三角形，內容描述性分析等；

統計分析:包含統計模型的數據描述分析，如聚類分析、因子分析等；

指標分析:是指根據連鎖企業具體運營的模式和產品構成情況進行單獨設計的有行業特色的統計指標、技術指標，并對這些指標進行分析。

挖掘模型:是指根據外部和內部信息進行數據建模，進行戰略性的數據挖掘，如規模預測，渠道預測，渠道布局，投放布局等數據模型。

利用數據分析的“金字塔”，可以使得連鎖企業在制定發展戰略上信心更足、方向更準確，在日常的經營中，流程更清晰，工作更量化，管理更規范。同時，數據分析也將幫助企業更加了解客戶的消費變化、體驗變化以及未來訴求等。

“數據化”的運營暢想

當連鎖企業的“數據化”運營更加深入和成熟時，企業的運營思路、商業模式，產品創新，渠道以及配送，客戶維護等各個環節都將打通。

暢想一 改變商業模式

通過數據挖掘技術，連鎖企業的未來在產品選擇以及各個門店的戰略方向上都將有翻天覆地的變化。有的門店或許僅僅是作為消費體驗存在的，有的僅僅是半倉儲的配送站，有的僅僅是為某些單獨的特殊群體量身打造的；而在產品上，不局限在產品的專營與多元化經營，而是更多地面向消費者提供更為集中的半主導半定制化的產品服務。

暢想二 優選產品創新

在產品創新方面，消費者的訴求越來越多，如產品包含的內外指標更加豐富，產品的研發，功能屬性制定更匹配等。在眾多的功能訴求中，通過數據分析可以幫助企業找出一條可以使整個運營效益最大化的產品企劃方案或者產品組合方案等。產品創新的意義也更加廣泛，或許是超市商品的擺放組合順序，空間位置設計，或許是餐飲中的套餐組合，或許是家電、汽車等的功能設計。

暢想三 改善渠道配送

在數據信息化的運營中，連鎖渠道也不局限在過去的渠道選擇上，通過商圈、電商、互聯網、社交平臺等的整體融合，通過數據分析確定營銷人群，同時進行廣告以及運營投放的具體操作流程和量化控制。

在配送上面，借助數據的整合分析，自營配送渠道，三方配送渠道以及可以滿足客戶訴求的配送方式也將越來越多。當消費者想買一瓶啤酒、一個漢堡和一份蛋花湯的念頭出現在社交圈子里時，超市、肯德基和某快餐廳的聯合配送員很快就會與其聯系，這將前所未有的提升客戶體驗。

暢想四 擴展客戶維護

客戶的維護方式在數據化運營背景之下也變得更加多樣，且越來越能拉攏消費者。消費者對連鎖企業的評價也將不僅停留在產品質量、服務態度等常規標準之上，消費者可能會越來越注重情感訴求的維護。例如，我們對餐飲消費者進行詳細劃分，懷舊型的做一些傳統傳承類的套餐，感情悲傷與感情興奮的都有針對心情而設計的套餐等，通過這些消費體驗和新的維護方式在消費者心中留下依賴的“烙印”。

數據是一把雙刃劍，用的好可以給企業帶來實質性的飛躍，用的不好將會是企業工作的負擔。連鎖企業對數據的價值提煉需要更加專業化，對數據的使用應該更加規范化，這一點可以借助專業的第三方數據分析服務機構，幫助企業建立適合自己的數據架構和分析體系。