BI系統解決了便利店精細化運營問題

文/毛日宏

超盟數據的產品中包含數據監控的功能，可以解決系統全員快速全面了解企業數據的痛點。企業粗放式經營，產品、營銷只關注規模指標，人工統計單維報表數據，且時效性很差；利用數據指導營銷、產品、運營；但人工介入多，從分析數據到應用周期長；現在則進入了智能分析時代，數據量劇增、獲客成本變高等原因，促使企業運用智能的方法代替人工實現精細運營，企業希望實現實時分析與預測，根據數據分析結果和運營規則結合自動調取解決方案優化經營指標，所以超盟數據的數據監控功能可以搜索大量的數據， 細到單品、單店、小時，能夠讓用戶快速地看到所需要的數據。

單店精細化運營，提升盈利。大多數企業都關注終端門店顧客，但是在做運營數據分析的時候很難做單店的分析。二三四線城市的企業，做一個門店整改方案，需要一個人做好幾個excel表，花四到五個小時才能把一個店整明白，而且只整明白它的數據，具體整改方案并沒有一個明確的思路。想象一下一家有三百家門店的連鎖企業，要鋪設多少人來做那樣重復性的工作，這個工程是十分浩大和繁瑣的，而超盟恰好可以解決繁瑣的事情，讓便利店人員可以輕松地進行單店的運營。

而要做到單店精細化運營，一定要對單店非常了解，大家對單店的了解基于關鍵幾個指標，這幾個指標有大量的預算和數據，所以需要一個云計算的基礎，來把它做成一個更好的快速呈現方式?，F在大家對新品的了解還是供應商上門，或者到競爭對手那看看，但是看了半天又不知道這個東西到底適不適合自己，到底哪個產品暢銷。超盟基于這種狀況推出了一個服務，能讓采購坐在辦公室，就能知道最近一個星期內所有中國線下零售商品的信息，不管是進口超市的，還是7-11 、羅森的。

產品組合線下零售決策場景。超盟數據花了很多時間走訪全國近一千家不同的連鎖，細到一個運營總監上班的時候先看哪個指標，我們不只是單純地羅列這些指標，而是要建構這個行業里符合線下便利店人員工作習慣的解決方案。

三大BI場景實現數據化運營

超盟數據整體的BI設計場景是三個方面：第一是供應商上門的時候，選品的淘汰和比價；第二是總倉管理，包括什么時候訂貨，什么時候交貨，怎么樣保證暢銷品不斷貨，適合的商品分銷到適合的門店，現在大部分的供應鏈系統都解決了分銷智能揀貨，但是在做預測和監控這塊是缺失的；最后一個是店長運營，超盟想要運用大數據和人工智能，讓大部分零售企業用類似于日本便利店等級的BI系統，并能讓大家付得起這個BI系統的價錢 。

超盟做了一個案例，與河北200家門店連鎖便利店合作，讓督導知道哪個品類需要增加多少個SKU。以前大家認為零售行業很多前端的人學歷不是很高，不能做數據化運營，這些想法都是錯誤的，只要工具足夠簡單和實用，大家都可以操作。比如一個九塊錢的糖果，超盟可以推算出這個商品的毛利將近45%，利用類似的分析，可以進行新品挖掘，很多便利店可以賣一些他從來不知道的商品。北京80家門店的連鎖社區超市，在超盟平臺上能看到最適合他的新品，從推薦到價格到外觀，不同品類需要不同的SKU，讓連鎖店有一個合理的概念，而不需要通過傳統的方法去不停地嘗試。