零售遇冷，如何借力数位轉型自救？——包頭百貨數據案例分析

文|帆軟數據研究院 陳陵志

「躺著就把錢賺了」的時代早已過去

近年來，傳統零售百貨行業越來越不景氣，經歷了數十年的風雨飄搖之後，零售百貨「躺著就把錢賺了」的時代早已過去。行業遇冷，很多企業開始斷臂自救，關店潮此起彼伏，整個零售行業正處於持續深度的調整期。
那麼，除了斷臂自救，零售百貨企業還有其他的出路嗎？本文選取了包頭百貨——一個區域零售百貨集團為例，深度解讀零售百貨行業的數位轉型之路。

包百集團概況

內蒙古包頭百貨大樓集團股份有限公司（簡稱「包百集團」），始建於1959年，總店坐落於包頭市昆都侖區鋼鐵大街商業中心。經過57年的拼博奮鬥，包百集團與時俱進，不斷深化改革，緊緊圍繞市場需求，服務廣大消費者，現已發展成為以零售業為主、多業態經營的商業企業集團，擁有6家百貨門店、9家連鎖超市，36家連鎖大藥房，營業面積近20萬平方米，年銷售額68億多元新台幣，擁有員工近7000人，連鎖門店遍布包頭市昆都侖區、青山區、東河區及周邊旗縣區。

行業遇冷，數據是關鍵，也是難題

據不完全統計，2016年上半年，在單體百貨、購物中心以及2000平方米以上的大型超市業態中，22家公司關閉了41家店鋪，更多的百貨商場、大型超市也處在持續虧損狀態。
究竟是什麼，導致零售百貨行業遭到如此巨大的衝擊呢？在集團IT資訊部技術總工閆利軍看來，零售百貨業面臨的挑戰主要有如下4點：
1)成本激增：租金、人力成本的增加，讓企業內部的成本快速上升；
2)競爭加劇：行業內競爭加劇，同質化現象嚴重，利潤迅速攤薄；
3)新技術衝擊：電商的快速發展，虛擬現實購物等技術的衝擊，不斷的蠶食著傳統零售業的份額；
4)消費選擇多樣：消費者選擇多元化，傳統的零售百貨業態已無法滿足消費者日益個性化的消費需求。

行業轉型，數據是成敗關鍵

那麼，零售百貨企業如何才能更好地應對這些挑戰呢？閆利軍認為，數位時代，實現企業數據打通和數據價值的利用是成功的關鍵，整合和利用好業務數據，有助於幫助企業實現：
1)降低企業成本：通過數據分析，找出高成本節點，及時調整業務策略；
2)實現跨渠道融合：商品、庫存、會員、訂單的跨渠道融合，本質上就是數據的整合；
3)提供客製化服務：基於數據模型，構建消費者用戶畫像，提供個性化服務。

包百的5大數據應用難題

經過多年努力，集團構築了以ERP、CRM、OA為主體的企業E化系統架構。然而，這些系統側重業務支撐，在數據應用方面則很難滿足業務部門的數據分析要求，主要表現在以下幾個方面：
1)現有資訊系統中，數據報表較少，增加報表成本高昂；
2)表格多，圖表少，缺少直觀、簡便的的數據分析功能；
3)EXECL製作，數據採集難；
4)許可權不清，安全性差，百貨企業上下游企業、部門多，要求許可權控制精確；
5)時效性差，不能實時反映經營活動。

包百的大數據建設歷程

面對不斷加劇的外部競爭和內部數據應用難題，集團迫切需要通過一個統一的數據平台，來實現集團數據的整合、探勘，提升企業競爭力。

「在2013年底正式合作之前，我們對帆軟數據平台進行了半年多的評估測試，才最終確認了這是一款完全符合集團數據戰略的產品，這不是一個一蹴而就的過程。」IT資訊部總工閆利軍回憶到。與帆軟合作至今，包百集團的大數據建設歷程主要分為以下兩個階段：

1、第一階段：統一數據報表平台

打通業務系統數據，通過許可權設置，為集團各級業務部門、外部供應商提供多樣化的業務數據報表，以數據實現日常業務溝通，支撐集團業務策略調整。
第一階段建設的統一數據報表平台，滿足了集團數據報表應用的以下幾點要求：
1)數據採集簡單；
2)實時性，分享性好；
3)數據瀏覽快捷，直觀；
4)許可權控制嚴密；
5)報表設計方便。

2、第二階段：搭建商業智慧BI平台

通過第一階段的建設，IT資訊部門能夠為業務部門訂製相關業務報表，但是經常會出現業務部門需求變化的情況，經過反覆溝通開發出來的報表，結果一兩個月就棄之不用。
為此，基於帆軟的BI商業智慧產品，IT資訊部為業務部門另外建設了了BI商業智慧平台，支援業務部門根據各自需求靈活定義數據分析視圖，讓各個業務節點都更具智慧。

集團、超市、供應鏈、會員四大模塊構建大數據平台

經過兩個階段的的建設，集團大數據平台初步形成了四大模塊，分別圍繞集團整體運營數據、超市工商數據、供應鏈數據以及會員數據進行管理和應用。

1、集團數據決策BI平台
6家大型百貨門店，9家連鎖超市，36家連鎖大藥房，擁有員工近7000人，這麼龐大的業務規模，如果還是通過業務系統導出數據、excel處理數據的形式來實現日常管理和決策，費時費力，準確性也得不到保障。
集團數據決策BI平台，有效集成了各個業務系統的實時數據，並根據市場運營、財務、人力等部門需求搭建了上百張數據分析模板。各業務部門通過統一入口，可以快速查看相關數據報表，極大地提升了日常業務處理效率。

從數據類型上看，集團數據決策平台主要提供以下3種數據類型的查看和分析：

1)銷售數據
不同於其他單品牌或單品類的零售業態，百貨商超業態下包含了眾多的品牌和豐富的商品品類，如果要準確掌握各商場、超市的銷售情況，就需要對商場、品牌、品類以及具體到商品的銷售數據進行各個維度的了解。
集團數據決策BI系統平台在銷售數據模板中支援數據的層層鑽取，業務人員可以根據各自的需求，在許可權範圍內，對各門店、商場的銷售數據進行鑽取，直至查看到具體商品當月的銷售數據。同時各個維度的銷售數據會從本月完成率、本季度完成率以及往期對比的角度提供參考，讓業務人員可以從時間的角度來進行分析，做出動態的業務策略調整。

2)財務自動結轉單據
財務的日常工作中，經常需要對未完成自動結轉的單據進行手工核對和處理。集團數據決策BI平台為財務提供了自動結轉憑證單據的查詢窗口，財務人員通過查詢窗口，可以按結轉狀態對各類型單據進行查詢，對未結轉以及存在異常的單據進行跟進處理，不僅極大提升了處理速度，還能有效減少出錯。財務自動結轉單據的查詢功能，為財務部門省去了手動導出和處理財務單據的大量工作，獲得了財務人員的廣泛好評。

3)績效考核數據
作為一個E化建設相對薄弱的企業，如何對7000多員工的績效考核實現精細化管理，一直是困擾人力部門的大難題。在集團數據決策平台的績效考核模塊上線之前，人力部門每個月都需要進行大量績效相關的手工計算，數據收集是一個問題，數據計算與核對又是一個問題。
集團數據決策平台的績效考核模塊，提供完整的績效考核報表，覆蓋了包括商場、部門、個人在內的各個層級績效數據，不同層級之間可以實現數據鑽取，為人事績效考核提供了精準的數據支撐。

集團數據決策平台除了能在PC端支援各業務部門的數據報表查詢和導出，在行動端也有不錯的應用，主要包含以下兩點：
1)行動APP應用，隨時隨地查看報表
主要提供了零售終端的APP應用，商場或者超市的管理人員，能夠通過行動端APP了解到當天的實時銷售情況，包括各個品類在商場里的實時銷售數據，與歷史日均、最高、最低的銷售數據進行對比，發現和分析當天的銷售異常，及時跟蹤處理，確保經營的穩定性。

2)微信企業號集成，定時報表推送
集團數據決策平台通過插件與微信企業號實現對接，管理員在後台配置好定時調度任務，系統就能將不同類型的數據模板準時推送到指定的微信賬戶。通過插件集成和定時調度的方式，企業管理者能夠定時查看公司的經營情況，IT資訊部門也免去了按時導出報表，再進行手工推送的麻煩。

2、超市工商數據查詢系統
近幾年，超市因為食品安全問題曝光屢次登上新聞頭條，連沃爾瑪、家樂福這樣的知名連鎖品牌也不例外。作為包頭當地的老字號商超集團，包百旗下超市經營的預包裝食品和散裝食品在當地老百姓中樹立了安全、放心的良好口碑，這離不開集團上下對食品安全的關注。
大數據的應用，為集團食品安全管理又增加了一道保險。集團通過超市工商數據查詢系統，實現對食品經營商戶的重點監管，主要包含以下三點：
1)將商戶的工商營業證照基本信息和實際經營情況進行對照監管，及時發現出售不符合其經營範圍食品的商戶，並進行處理；
2)對商戶登記的過期食品信息進行監管，及時跟蹤商戶登記的過期食品處理情況；
3)通過預包裝食品和散裝食品的相關票據和進銷存數據對比分析，監管食品的保質日期；

3、超市供應鏈系統
沃爾瑪作為大型連鎖超市，能夠多年穩居全球企業500強首位，靠的就是它強大的供應鏈管理能力。那麼，像包百這樣的中小型連鎖商超集團，如何通過供應鏈優化提升競爭能力呢？通過數據共享，建立供應商協同平台，提升集團與供應商的協同效率，是非常有效的手段。
包百供應鏈系統，主要為供應商提供了以下四大數據共享應用模塊：
1)訂單數據
供應商能夠通過供應鏈系統獲取集團採購訂單信息，及時跟進，即將到期的訂單優先處理，提高訂單響應能力，避免漏單等情況的出現；

2)庫存數據
對於供應商來說，如果不能準確掌握商品在各門店的庫存情況，就無法有效地制定備貨計劃。備少了、備晚了，來自集團的訂單滿足率得不到保證；備早了、備多了，庫存成本就得自己承擔。供應鏈系統的庫存共享模塊有效解決了這一問題，將各門店匯總庫存、具體商品的庫存分享給相應的供應商，供應商再根據庫存預計可銷售天數及時調整備貨策略，既提高了滿足能力，又最大程度的降低了庫存風險。

3)銷售數據
銷售數據同樣能為供應商提供備貨指導。暢銷的商品多備貨，滯銷的商品少備貨，並且針對滯銷商品及時制定相應的價格促銷策略，這對於超市和供貨商來說，都是優化經營的明智選擇。

4)結算數據
根據訂單周期，自動生成結算清單，降低超市與供貨商的溝通成本，提高協作效率。

4、會員智慧分析平台
「集團原來使用的CRM系統更多的是進行會員數據的採集和存儲，在數據報表，尤其是數據的視覺化呈現方面支援不夠。但是，來自業務部門會員相關的分析需求卻與日俱增，今天要這個，明天要那個，剛給他們做好說不定又有了別的主意。所以，為了一次性滿足他們的要求，乾脆就給他們上了個靈活的BI工具，他們可以自己去拖拽出自己想要的圖表，我們信息部門就能解放出來去做更深層次的數據探勘工作了。」談到會員智慧分析平台，信息部總工閆利軍不無自豪。
的確，會員智慧分析平台，為業務部門多維度分析會員數據提供了簡便、易用的工具。業務人員結合自身需求，自由拖拽出諸如客單價分析、連帶率分析、來店次數分析、銷售趨勢分析等等會員數據分析視圖，充分發揮了會員數據價值。未來，集團將有更多的行銷人員通過該平台進行會員數據應用，為集團的智慧行銷奠定了基礎。

結語

「從一開始對數據應用懵懂無知，到現在成功探索出符合我們自身實際的數據應用之路，是帆軟一直在幫助我們，讓我們少走了很多彎路。」閆利軍最後給出了這樣的評價。
在零售百貨行業普遍遇冷的今天，數據的應用為包百集團成功應對市場衝擊提供了強力支撐。大數據應用是集團轉型的開始，著眼未來，集團計劃通過大數據與商業更緊密的結合，進行從商業模式到服務細節的全面創新，從而實現集團更遠大的發展目標。

原先營收減半，之後銷售雙翻，背後都歸功於一場數位轉型…

文|帆軟數據應用研究院 陳陵志

中小企業資源有限，要選擇適合的方案來搭建數據平台，開展數位轉型

在數位化建設方面，中小企業不同於大型企業規範的專案管理，由於人員、財力、管理的局限性，很多地方需要做不同的預算和管理，有著自己適用的方案和體系。關於中小企業該如何搭建企業數據平台，這裡分享永銀文化的建設經驗，原文為永銀文化CIO周蘇東在帆軟百城巡展上的演講。
永銀文化主要從事錢幣、郵票、貴金屬業務，在文創基礎上進行相關產品的開發與整合，年銷售額近46億新台幣。公司銷售渠道包括銀行渠道，禮品公司渠道，以及京東、天貓、蘇寧易購等電商渠道，其中在銀行渠道與招商、浦發、中信等二十多家銀行開展了深入合作，成為多家銀行排名第一的供應商。

先說說數位轉型成果，足夠有吸引力

1、業務支撐：通過統一的數據平台搭建，實現數據收集和應用規範，支援靈活的應用場景訂製，較低成本滿足業務部門的各種應用需求；
2、運營優化：通過視覺化報表，為運營決策提供科學的數據支援，提高整個運營體系對市場的應變能力；
3、管理提升：在永銀文化高速擴張的過程中，成熟的數據分析應用平台為企業流程和組織架構的完善提供了參考和幫助；

再說說數位轉型的背景

1、產品與客戶數據只存在於銷售人員的腦袋裡！
「大潮退去了，才發現誰在裸泳！」回想永銀文化經歷的斷崖式下跌，CIO周蘇東發出這樣的感慨。依賴於對公市場的繁榮，永銀文化曾經實現了高速增長，也掩蓋了其對於管理缺失的風險。2011年後由於政策和商業環境的巨大變化，對公市場急劇萎縮，永銀文化18個億的年銷售額迅速回落到的不到9個億，之前被掩蓋的問題逐漸暴露出來。主要包括：
· 銷售管理缺失：
對每個銷售人員掌握的客戶信息缺乏管控。每個銷售人員手裡掌握的客戶，有沒有重複，有沒有遺漏，有沒有重複上報，這些都無從考證。
· 財務管理缺失：
對於每個客戶的應收賬期是多少，客戶是不是已經產生了信用危險，要求是否合規，這些信息只存在在銷售的腦袋裡，很難從公司層面進行有效的監管，造成了大量的壞賬。
· 產品和庫存管理缺失：
倉庫里有多少產品和庫存，這些產品是不是真的迎合了市場需求，這些庫存需要多久才能為市場消化掉。不能了解這些，就意味著所有的產品、採購計劃都是無效的。

2、內部的精細化管理真的比外部拓展更重要
痛定思痛，經歷這一輪風波之後，公司上下形成了一致意見，內部精細管理比外部拓展經營更為重要。基於這個契機，永銀在信息數據管理方面開始逐漸推進系統的改進、研發、和外購。
但由於中小企業的規模限制，E化建設只能在有限的資源中發揮，不可能每一個應用需求都去上一個系統。這就需要一個通用性、開發性很強的產品，最大程度的滿足各種業務需求。帆軟FineReport報表製作與BI商業智慧平台以其強大的數據填報和數據分析功能，幫助永銀文化將企業內部數據的輸入端、邏輯處理端、輸出端都有效集中在一起，構建了靈活的數據應用平台，成為企業精細化管理重要組成部分。
3、有一套完整的建設方法論，控管整個專案
作為一個開創性專案，永銀文化數據分析平台在建設過程中制定了定位、溝通、規劃、實施的四個步驟，確保了平台順利上線和業務價值的實現：
· 定位、溝通：
包括專案平台在公司業務中的定位，平台的範圍，以及平台中的實際應用場景。明確了定位，就是和管理層、運營層、最終用戶進行實際溝通，嚴格遵循了PDCA管理循環，不斷優化、調整，直至達成共識。
· 規劃：
從人、財、物、事四個方面制定詳細規劃，需要哪些人配合，實施時間和投資成本是多少，需要用到的軟硬體資源有哪些，包括業務流程甚至組織架構上需要做哪些安排，都需要考慮。
· 實施：實施過程較為簡單，但技術的實施過程需要注意對整個專案的管控。為了保證成功的開發、交互，過程中需要嚴格遵守方法論。

數據平台快速上線，滿足99%的企業需求

在合作初期，永銀文化僅把帆軟報表BI平台當作數據收集、數據分析和數據展示的平台，並沒有其他更深層的應用規劃。但是隨著近幾年行動化發展趨勢，加上永銀文化自身規模的不斷擴大，來自業務部門的應用需求越來越多。
「所有資訊系統的頂層設計，其實都不是為這個專案來做的，而是站在你公司發展的角度、資訊體系建設的角度來做的。」周蘇東這樣描述了永銀文化建設數據平台的初衷。
通過比對分析，永銀文化重新審視了帆軟報表BI平台的價值，基於帆軟數據分析平台搭建了統一的企業數據應用平台系統，把數據的輸入端、邏輯處理端、輸出端都集中到一起，再通過這個平台進行特定應用場景的快速上線，滿足了99%（以需求覆蓋資產總價值計算）的企業應用需求。
永銀文化的企業數據應用平台主要包括了數據填報、報表呈現、數據備份三大模塊：

1、數據填報：業務數據收集和流程化管理
永銀文化原來進行數據填報的方式是租用saas平台，每個月支出固定的託管費用，實現業務的瞬間上線。但是，由於saas平台的部分功能和業務的結合并不是很到位，一些環節需要人工干預，當業務標準和數據量達到一定程度的時候， 需要人工操作的部分，效率和準確率都難以得到保障。
為此，永銀文化建立了一套完整的填報體系，並可以基於該體系快速訂製新的填報應用。目前已經開發出來的填報場景包括：訂單的上報，退貨的上報，流程的審批，採購、物流、倉儲體系的出入櫃掃碼，儲位管理，外勤管理等。其中，基於訂單的填報管理和基於外勤人員的填報管理是兩個重要模塊：
基於訂單的填報管理：
隨著公司業務從2B逐步轉向2C，客戶的需求、訂單的構成越來越複雜，需要在saas平台或傳統的ERP系統中定製出完全符合的流程，成本高，周期長，並且會造成不可預期的影響。永銀的訂單填報，以基礎的訂單信息填報為基礎，支援訂單的流程審批、處理和後台的數據匯總，同時根據永銀自身的特點，還能夠快速定製出加急訂單、補貨訂單、換貨訂單等等訂單填報流程，以最短的時間、最小的成本滿足了業務人員所有對於訂單的填報需求。

同時，填報界面還完美的兼顧了行動端熒屏，業務人員可以通過行動端的填報界面，隨時提交訂單信息，保證了訂單錄入的時效性。

基於外勤人員的填報管理：
外勤填報方面，市場上也是有很多的saas產品，但是如果要對銷售人員管理、銷售過程把控梳理出一些特定的業務邏輯，託管的的saas軟體就無法滿足了，因為它是全平台的統一的應用架構，只支援一些簡單的開發，無法支援到應用層級的開發。
永銀最終用了不到一個月的開發時間，在自己的數據應用平台上成功訂製出來外勤填報模塊，完全滿足了外勤管理對填報的需求，並且可以靈活的支援後續應用升級。通過填報，外勤人員每天去了哪裡，拜訪計劃是什麼，做的怎麼樣，完成率怎麼樣， 總部管理人員一目了然。
原來18個億的銷售額，數據和資訊系統亂成一鍋粥；現在46個億的銷售額，無論是訂單、人員還是財務、庫存，通過數據填報，都管理的井井有條。
2、報表呈現：基於數據的企業管理決策
如果說數據填報幫助永銀成功的將數據收集上來，那麼，報表呈現則充分的發揮了這些數據的價值。通過多維度報表呈現，讓總部管理人員對具體的市場情況不再兩眼一抹黑，不同區域、不同渠道、不同產品的銷售情況直觀清晰，各個銷售人員的銷售業績也能進行對比排名，為實現企業精細化管理，制定區域、渠道、產品甚至人員激勵政策提供了有力的數據支撐。

3、數據備份：數據的完整性和有效性
要麼是數據沒有保存下來，要麼就是保存下來的數據沒有利用價值，這是大部分中小型企業在數據應用過程中經常遇到的問題。永銀文化通過帆軟報表BI系統平台定時調度的功能，完美解決了這一問題。
白天系統支援數據填報、數據收集，夜裡則通過30多個定時調度，實現所有業務數據的清洗、分類、切片、整合，隨時滿足前端的調用，保證數據的可用性和調用效率。

未來規劃-重中之重的企業流程優化

永銀文化數據平台的上線和使用嚴格遵循了PDCA管理循環，不斷的優化，深入。對於永銀文化來說，這個優化和深入的過程不僅僅是系統應用的升級，更是對企業流程和組織架構的重新審視。
數據平台的上線，推動了資訊IT部門重新去看待整個資訊架構的合理性，流程的合理性、強壯性。通過數據流程的梳理，進而又推動了公司梳理整個業務體系，考察組織架構的合理性，是不是有調整的需求。從目前上線的這個結果來看，組織架構肯定需要進行一些調整，舉個很簡單的例子：通過流程梳理，知道數據源有一些是以自動化的方式進來，有一些則是以人工流動的方式進來，當數據平台上線後，公司就需要重新審視哪些數據需要人工複核的，哪些數據是系統自動的，然後去進行相應的人員調整。
所以永銀數據平台的上線不意味著這個專案就成功的結束，未來，永銀計劃圍繞數據平台，對整個企業流程和管理進行新一輪的梳理，並通過平台的不斷升級，滿足企業精細化管理過程中不斷出現的新需求，在外部競爭越來越來激烈、市場變化複雜多樣的情況下，率先實現數位轉型。這是一個循環，沒有盡頭的。

【製造業轉型】雲天化擁抱工業 4.0，先從搭建視覺化工廠入手

台灣靠著製造業撐起了一個世代的經濟奇蹟，但隨著全球勞動力成本上升，消費者需求的快速多變，全球化的競爭，許多傳統製造廠面臨著巨大的挑戰。想要平衡損益，產品得出的更快、更好、更多才能在市場上搶佔先機。因此，企業必須開始思考如何提高內部協作效率、降低生產成本、提高產量質量、及時把握市場動態。雲天化作為一家以農業生產製造為主的企業，同樣感受到巨大的壓力，它的解答是智慧製造——從視覺化工廠實時監控開始。

數位轉型從來不是一蹴而就的

雲天化集團有限責任公司，是以化肥及現代農業為主業，以玻纖新材料、磷礦採選及磷化工、石油化工、商貿及製造服務、產業金融為重要發展方向的綜合性產業集團。經過40多年的發展，雲天化集團總資產超過4000億新台幣。作為一家擁有眾多分、子公司的集團化企業，雲天化集團擁有圍繞化肥及現代農業實現產、供、銷一體化的經營能力，猶如一條大船，我們都知道「船大難掉頭」，集團多年來的數位轉型幾經波折：

2010年底，集團定下「管理數據化」的戰略；
2011年開始，集團通過建設SAP BI嘗試數據應用與探勘，由於初期異構系統太多、主數據不統一，最終做出的效果很不理想；
受挫後，集團全面展開了ERP大集中的建設，專註於實現集團ERP和主數據統一，截止2015年底，按資產規模計算，雲天化已經將85%的業務數據集中到了集團統一的SAP ERP中。

在初步完成集團數據整合的基礎上，集團管理者對E化團隊提出了更為艱巨的任務，要求在短期內實現集團產、供、銷、人、財、物數據報表的集中呈現和應用。

然而，原先採用的SAP BI已經很難滿足集團管理者的要求，原因包括：
SAP BI作為重BI需要重新進行數據建模，無法實現快速上線；
費時、費力，成本高昂，擴展性差。

為此，集團資訊部經過調研對比，導入了帆軟FineReport報表製作與BI商業智慧軟體，搭建的數據分析與決策平台，開啟了集團數據應用的新曆程。

三大方向奠定數位化轉型第一步

雲天化在進行集團數據中心建設的過程中，成功將FineReport數據決策平台集成到數據大屏、集團OA中，以滿足集團各個層次對數據應用的要求。圍繞應用場景，雲天化數據中心的建設思路主要包括以下三個模塊：
對外展示： 通過數據大屏展示，向來訪的各級政府領導、友鄰企業展示集團及各分、子機構的實時業務概況，提升企業形象，彰顯企業實力；
例會報告：用於集團例會、經營分析會等場合，圍繞數據大屏對集團當期經營狀況進行及時數據獲取、數據展示和數據分析，提高會議效率和針對性；
經營分析：通過與集團OA系統的無縫集成，為集團和各分、子公司提供日常經營所需的多樣化數據報表。
其中，主要的成就是搭建起視覺化工廠採購生產製造全過程進行實時監控。

109個生產機構採購、生產、設備全面實時監測，搭建視覺化工廠

雲天化集團分布在全國各地的生產機構總計109個，在傳統管理模式下，集團很難有效監控到各分支機構的生產動態，對生產環節存在的問題做不到及時反應、及時解決，嚴重影響了企業生產效率和經營成本。集團導入了FineReport報表BI，搭建了數據中心，目前可以實現自動獲取集團旗下所有分、子公司的各項生產數據，以簡潔明了的方式展示企業全局狀況，真正做到了「視覺化工廠」。那麼這個「視覺化工廠」主要包含哪些內容呢？

原材料採購分析：
原材料採購和供應是保障生產的重要因素。數據大屏通過對集團大宗原材料採購情況及當前庫存情況進行直觀的數據分析和展示，便於集團對大宗原材料採購和庫存情況做出及時調整，優化集團供應鏈和庫存結構，保證高效生產。

裝置負荷總覽：
之前，經常會出現一個工廠裝置停機了，好幾天之後總部才接到電話通知的情況。總部無法實時掌握工廠的生產負荷，就無法及時調整生產計劃以滿足市場要求。數據大屏集成裝置負荷縱覽表，對各生產機構的生產裝置進行每5分鐘一次的數據抽取，集中展現在數據大屏上，集團能夠對各生產裝置的負荷了如指掌，也能及時發現和解決問題，保證生產效率。

生產製造監控：
大型生產設備的連續運轉率，對於生產型企業來說尤為重要，一旦設備出現問題，不能及時定位和解決，將會給企業造成無法挽回的影響。數據大屏通過圖像化形式，立體展示生產製造設備的運行情況，包括每一個壓縮機的溫度、壓力等指標，每個裝置連續運營天數，裝置出口的流量數據，甚至包括裝置的環保、排口等數據也進行了呈現。系統每5秒鐘進行一次數據抓取，保證了對設備監控的實時有效，及時發現並進行問題預警。

生產及消耗對標：
不同的生產工藝、生產流程會產生不同的消耗，就會產生不同的成本，如何發現生產過程中的原料和能量浪費，及時調整生產工藝，對於降低生產成本至關重要。商業智慧決策平台，一方面為每一個產品平均消耗都設定了標杆值，及時預警劣於標杆值的生產機構；另一方面，將生產同一產品的不同機構進行橫向對比，發現問題，督促問題機構及時發現和整改生產過程存在的問題，降低生產成本。

抓取、分析內部銷售數據和外部市場數據，為市場決策提供支撐

雲天化集團擁有遍布全國的化肥銷售網路，如何能對全國甚至全球的銷售數據進行實時獲取和數據分析，並與各地影響化肥銷量的大數據進行整合關聯，形成科學有效的銷售決策體系，是雲天化集團數據中心重點思考的銷售業務命題。

集團數據中心對銷售體系的梳理主要包括以下幾個模塊：

銷售情況分析：
傳統的銷售報表，數據單一、時效性差，無法支援決策層快速應對市場變化。集團數據中心能夠實時抓取各地銷售數據，通過產品、地區、客戶等不同維度全方位展示集團產品的銷售情況，並支援不同產品、地區、客戶的銷售情況在時間維度上進行數據鑽取，獲取各產品、地區、客戶在指定時間內的銷售波動情況和發展趨勢。

導入外部大數據，分析市場影響因素：
化肥的使用量與有效耕地面積和作物種類有直接關係。及時了解各地的耕地面積變化和種植類型，對於評估市場容量、制定市場策略有重要作用。雲天化的集團數據中心，實現了與外部大數據平台的對接，能夠及時了解全國各地耕地面積和施肥量需求變化，為制定地區布局和銷售策略提供依據。

系統還會自動抓取一些外部數據，比如全國性的各類農產品的價格、農業用地面積等，集中在數據大屏上與集團的產銷情況進行對比，試圖分析出其中的關聯，為企業未來戰略制定提供支撐。

新業務實時監控，隨時調整

企業為了應對市場變化、佈局長遠發展，會開啟新業務。新業務的開展不同於成熟業務，企業需要能夠及時全面的了解新業務運行情況和市場反饋，根據銷售情況動態調整區域布局和推廣政策。否則，盲目的市場投入，很有可能造成新業務的夭折甚至嚴重影響企業的正常運轉。雲天化智慧化肥微工廠是根據土壤數據訂製配比化肥的全新業務模式，針對作物和土壤給農民提供客製化產品，目前在全國布點已經超過150個，是集團積極開展「農業互聯網+」創新的嘗試。

雲天化通過集團數據中心對新業務提供了很好的支撐，將開展的細節情況進了集中展示。在數據大屏上，集團可以直觀地看到目前各個地區有多少台配肥機、正常運轉的有多少台、停運的有多少台、使用壽命有多久，從而對各地微工廠運營情況有全面的了解，為進一步制定市場推廣政策提供科學依據。

系統同時會對正在傳送的土壤數據和培肥數據進行監控，為積累全國土壤大數據，開展進一步的耕地土壤大數據應用奠定基礎。

打敗競品第一步，做好競品分析！

一、為什麼要做競品分析？

以筆者比較了解的家電、3C產品廠商為例，企業在E化建設過程中會選擇做內部數據分析，例如銷售、生產、庫存等，這對企業了解自身整體運營情況非常有用，但是這些信息對把握市場動態、了解客戶需求來說作用十分有限，而對外部數據的分析工作可以幫我們很好的彌補這些不足。

競品分析是外部數據分析中非常重要的一個模塊，尤其是對一些家電、3C產品為主的企業，會有大部分的行銷渠道是通過B2C的方式在電商平台上完成的。如果能將這部分數據包括競爭品牌的經營數據拿到，採取對比、關聯、趨勢、因果等方法進行數據分析，會給企業經營帶來意想不到的好處，總結如下：

電商數據自動分析處理，更高頻、更準確，避免傳統人工採集帶來的資訊延遲、錯漏、耗時等問題；
了解自己品牌產品的市場份額及競爭力，有助於及時調整行銷策略；
對比競品的價格分布，規劃自己品牌的價格帶，有利於滲透市場；
分析促銷的頻度、深度和效果，制定適當的促銷策略，搶佔市場；
分析品牌特徵，加速主流產品的資源傾斜，最大化市場佔有率；
了解客戶評價，反饋引導產品及服務改良或創新。

二、品類品牌分析

競品分析第一步要做的是找到分析對象，這個對象指的就是競爭對手，家電和3C產品在國內市場中的品牌很多，競爭也相當激烈，按照市場區域分布及產品類別很容易找到對應的競爭企業及品牌。

參考市場主流分類方法，按照產品外觀、功能、性能等角度，將競品品類進行細分，並與自身的產品品類結構進行對比，找出缺失和多餘的細分品類清單，再分析這些品類目前的銷售趨勢：
如果缺失的品類市場趨勢利好，則考慮產品引入，搶佔市場；
如果多餘的品類市場趨勢低靡，則考慮放棄該品類，及時釋放資源。
有助於企業調整自身產品品類結構，跟隨市場方向、避免資源浪費。

三、市場份額分析

品類結構梳理出來之後，接下來就是對不同品類的市場份額的分析。
同一品牌不同品類銷量銷售額對比分析，了解不同品牌的主流產品類別、結合成本，分析毛利率和凈利率，得出不同品類對銷售盈利的貢獻程度。

同一品類不同品牌銷量銷售額佔比分析，了解自己所佔的市場份額。

按時間維度做走勢分析，了解銷量佔比的變化情況，對於連續下降的情況進行分析，可能是競品提前做了促銷宣傳或是拉低價格等手段，避免打破品牌戰略的平衡狀態，導致市場重新洗牌，到時候就非常被動了。

四、價格滲透分析

某一品類的銷量高並不代表該品類的銷售額一定高，同理，某一品類的價格高也並不一定代表該品類盈利多，對於關鍵產品參數相似的品類，價格往往決定市場走向，所以如何在最大化單品盈利和市場接受程度兩者平衡中找到屬於自己品牌的價格區間顯得尤為重要。

就單一品類來說，不同企業對於產品研發生產的投入是不一樣的，簡單的可分為高端、中端、低端產品三種定位，不同定位也有不同的成本和對應的價格，做不同品牌價格區間與銷量的對比分析圖，如果某一品牌在高端產品有著絕對的市場佔有率和競爭力，而低端產品市場品牌混雜收益不高，那麼可以選擇中端定位來主推產品。

在同一定位層，如果在某一價格區間競爭激烈，在成本可接受範圍內，可以考慮下降一個價格區間，避開鋒芒進行產品定價，對於新產品的投放和市場滲透來說是非常有幫助的。

價格帶分析可以幫助企業了解自身所處的定位區間，及時調整價格策略，避免價格帶留有太大空白，導致競品壟斷。

五、促銷活動分析

電商平台上會經常根據季節變化、節假日或集體性活動來開展促銷活動，例如新年、雙十一、夏季空調促銷等。
對競品價格和銷量的監控可以有效識別出其是否有促銷活動，可以針對性的制定應對措施，防止市場大面積流失；
對往年促銷活動開始時間點、持續時間、次數的分析，得出促銷的頻度，以此制定今年的促銷策略；
對促銷過程中價格和銷量的走勢分析，再做同比、環比分析，可以看出其促銷的深度和效果，再和競品的促銷效果做對比，對後續的促銷工作有指導意義。

六、客戶評價分析

對電商數據分析中比較重要的一個模塊是客戶評價分析。
根據產品SKU獲取客戶的評價內容，分析其好評率和差評率，得出其客戶評價的整體情況，同時也可以和競品做對比分析。
對具體的評價信息進行關鍵詞檢索，可以統計出企業關注的一些產品或服務問題，例如空調的製冷效果、噪音大小、安裝亂收費等，找出不同品類中最突出的問題，反饋至產品進行設計改良，或者找競品中問題較少的產品，拆解分析參考改良。

客戶的評價是對產品在實際使用中的反饋之聲，能夠幫助企業真切的認識到產品外觀、功能、性能上的不足，而針對這些不足的改善也是最能夠把握住客戶把握住市場的地方。

七、行銷趨勢分析

通過對自身數據或競品數據的長期監控，可以進行行銷趨勢的相關分析。
根據相對穩定的銷售額年增長率情況以及季節、節假日等相對規律的周期性質的變動情況，來提前預測下一個時間節點的市場需求量，及時調整企業自身的採購計劃、生產計劃等，避免貨物大量積壓或缺貨斷貨現象的發生；
根據不同品類的銷售走勢情況，確定主流產品，及時資源傾斜，最大化利益，對沒有市場競爭力的老舊產品及時清倉淘汰；
分析競品的行銷趨勢，掌握競爭對手的行銷方向，根據情況及時調整自身的行銷策略。

本文以品牌商的角度從市場層面進行分析，並未涉及到店鋪維度的分析，所以沒有講解客流量、轉化率、訂單等指標。
如有對以上內容的數據獲取、實施落地感興趣的可直接聯繫帆軟。FineReport報表與BI商業智慧軟體臉書粉絲團。

文 | 帆軟數據應用研究院 任敏

銷售真的可以精準預測，只要你這樣分析！

文 | 帆軟數據應用研究院 李培鑫

為什麼要做銷售預測？

「我為何始終無法獲得準確的銷售預測？」我經常能聽到CEO、CFO、銷售經理這麼抱怨。銷售預測對高效銷售管理和業務資源配置至關重要。降低庫存、協調工人工期、採購備料、評估銷售團隊都需要精準的銷售預測，預測的精準度對上市公司股價而言，更是不能有絲毫含糊。

那麼，為什麼要做銷售預測？

對於公司和銷售人員，預測意味著：

在將來的一段時間裡，公司的運營目標，以及使用什麼樣的方式可以達成目標，比如：

2017年，**公司銷售目標N個億元

2018年，銷售目標2N個億；2019年，10N個億！

最終通過銷售預測，來實現集中銷售，迅速突圍；強大渠道，做響品牌；市場導向，快速反應。

既然銷售預測作用如此之大，那麼如何完成公司的銷售指標（每個月的銷售指標）？可以通過以下幾步分析出發：預測，計劃，實施，分析成功經驗和存在差距，最終加以改進。

以醫藥企業為例，一般常用的運營模式：

-新產品：新品開發—消費者測試—銷量預測—原料葯採購—工廠生產—渠道鋪貨—終端銷售—消費者

-原有產品：銷量預測—原料採購—工廠生產—客戶要貨—物流配送—終端銷售—消費者

如果沒有銷售預測容易出現的窘境：

比如：原料葯採購大宗物料的時間大約：5-90天；工廠生產的時間大約：2-20天；物流配送的時間大約：1-10天。

基於上述情況導致的窘境：

–在終端進貨過程中：「我要現貨！」「沒貨，那我就去別的廠家！」

–對於銷售人員與經銷商來說，則是：失去最佳銷售時機，銷售指標不能完成！

所以，我們需要通過銷售預測來「切實計劃，實現承諾」！

如何來做銷售預測？

可以根據每個月銷售目標的制定：看前一到兩年的歷史情況，分析趨勢和變化原因；

結合宏觀經濟情況，季節變化，新品上市及推廣活動，促銷活動，區域市場行業的競爭情況，廣告的投入等綜合判斷：

例子1：通過基值預測

基值—每個月的實際銷售額除以當年每月的平均銷售額，反應了銷售的季節性因素。基於現狀能夠得到哪些結論？

可能結論：

1、春節前的一個月是銷售旺季，問題：春節當月是淡季嗎？

2、3月，4月和5月以及8月，9月，10月，11月和12月是旺季，必須抓住。

3、在這兩波銷售高峰中，主要的拉動因素是什麼？–節假日集中。

例子2：趨勢預測分析-行動平均演算法

在「歷史重演」的慣性假設條件下，基於外部數據分析對未來做出估計。在運用加權行動平均演算法是，權重的選擇是一個應該注意的問題。一般而言，最近期的數據最能預示未來的情況，因而權重應大些。例如，根據前一個月的銷售情況比根據前幾個月能更好的估測下個月的銷售情況。但是，如果數據是季節性的，則權重也應是季節性的，例如，不能以1月份保健品的銷量來預測春季的銷量。

此法適用範圍：

1、當數據包含季節、周期變動時，移動平均的間隔數與季節、周期變動長度一致，才能消除其季節或周期變動的影響。

2、行動平均數並不能總是很好的反映出趨勢。由於是平均值，預測值總是停留在過去的水平上而無法預計會導致將來更高或更低的波動。

不適用範圍：

1、時間序列存在比較明顯的季節性趨勢時，不適於使用行動平均。

2、時間序列存在比較明顯的發展趨勢時，不適於使用行動平均。

3、行動平均分析需要有大量的歷史數據才可以進行。

例3：滾動預測

按照”近細遠粗”的原則，根據上一期的預算完成情況，調整和具體編製下一期預算，並將編製預算的時期逐期連續滾動向前推移，使預算總是保持一定的時間幅度。簡單地說，就是根據上一期的預算指標完成情況，調整和具體編製下一期預算，並將預算期連續滾動向前推移的一種預算編製方法。滾動預算的編製，可採用長計劃，短安排的方式進行，即在編製預算時，可先按年度分季，並將其中第一季度按月劃分，編製各月的詳細預算。其他三個季度的預算可以粗一些，只列各季總數，到第一季度結束前，再將第二季度的預算按月細分，第三、四季度及下年度第一季度只列各季總數，依此類推，使預算不斷地滾動下去。

例子4：實際與預測差異分析

既然是預測，必定會存在誤差，那麼實際與預測差異分析也是銷售預測分析中的重要環節。

既然存在誤差，那麼如何提升銷售預測的準確性呢？

如何才能提升銷售預測的準確性？

計劃不如變化快……市場環境的變化，客觀因素的變化，競爭因素的變化，我們面對的是一個瞬息萬變的大環境。

準確的銷售預測對公司意味著什麼？

1、減少脫貨：抓住一切銷售機會！

2、以最小的成本和風險運作，提高盈利能力：庫存周轉率提高！

準確的銷售預測對銷售人員意味著什麼？

科學制定每個月的銷售目標，並且確定達成這些銷售目標的工作計劃；只有提前計劃，充分準備才有可能樹立完成銷售指標的信心！

提高銷售預測準確度有哪些絕招？

通過銷售漏斗完成加權預測，是最常見的銷售預測方式。銷售漏斗中每個銷售階段都有對應的金額和贏率，兩個數值相乘即該銷售階段可能漏下來的金額，最後匯總每個銷售階段的數值總和，即整個銷售漏斗的加權目標值。

經過計算，圖中銷售漏斗的加權目標值是1200萬，也就是說，預計該銷售漏斗能夠做到1200萬的訂單金額。如果本季度業績目標是1000萬，銷售周期較短的話，基本可以判斷形勢一片大好。不過如果你的產品的銷售周期超過了3個月（超過一個季度時間），為了確保萬無一失，你還需要更多的客戶補充進去你的銷售漏斗。

通過銷售漏斗推測銷售目標值有一個「國際慣例」：銷售漏斗的總額應該3倍於銷售目標，經過大量銷售實踐總結出來的。這是第二種預測方式——靠經驗值預測。如果你要實現1000萬的銷售目標，你銷售漏斗的金額至少要保證有3000萬。這是銷售管理界最簡單粗暴的銷售預測方式。

第三種預測方式是外企常用的預測機制——承諾預測。經驗豐富的銷售人員全面衡量打單因素後，對有些客戶十分有把握「拿下」，儘管這些客戶目前停留在初步接洽階段，贏率僅為10%……比如，季度初銷售經理會和老闆承諾，銷售漏斗里有600萬的單子是100%能夠拿下來的，若這些情況不考慮在銷售預測的範圍中，則也會影響銷售預測的精準度。

為什麼你的業績總是預測不準？

然而，許多銷售經理或企業高層都很困惑，公司有了一套自己的銷售漏斗和銷售階段，在溝通和管理過程中，為何狀況頻出？有哪些因素影響了銷售預測準確性？

首先，銷售團隊缺乏統一標準和共同作戰語言。在銷售經理給銷售過單時，對項目完成情況意見不統一是經常出現的情況。比如，銷售認為我和A客戶關係非常好，項目贏率已經到了80%，而項目經理仔細研究後發現，該項目的關鍵決策人都未覆蓋，根據其經驗估算贏率應該不足30%……若無統一的共同作戰語言和標準，銷售預測的準確性無從談起。

其次，銷售私心作祟，加劇預測困難。一些銷售人員為了減輕壓力，對項目完成情況進行瞞報，以躲避老闆的追問和指責。還有一些銷售私心作祟，將一些訂單不上報，在領導季度末像無頭蒼蠅似的「湊」業績的時候，「拿」出來，充當「英雄」……

想要準確銷售預測，可以這樣做

實現精準的銷售預測，第一步要搭建精細化的銷售流程。簡言之，精細化的銷售流程不是簡單的銷售漏斗的幾個階段，而每個流程階段都要確定需要完成的具體步驟，同時明確銷售完成這些步驟所需要的銷售技巧和銷售工具，包括確定每個階段的產出物以保證每個流程階段的完成。這保證團隊有共同的銷售作戰語言。

在銷售流程體系中，只有當銷售了解客戶目標和痛點，並已經找到客戶支持者並贏得該支持者的認可，贏率才能達到30%。因此，在與銷售過單的時候，要檢查各個階段的產出物。如果銷售說其贏率已達30%，要學會通過銷售漏斗看項目的決策人是誰？銷售是否發給客戶demo演示的郵件？是否有與決策人溝通的郵件和反饋等，如果沒有這些，則可以開始懷疑這個單子是否真的達到了30%……

這樣系統、標準的銷售流程的搭建，從銷售到高層領導者對銷售階段和贏率都有一個清晰地認知，在共同的銷售語言下，實現精準的銷售預測變得容易很多。

文章內容來源於帆軟FineReport報表製作與BI商業智慧軟體的專案經驗總結。

餐飲集團行動端管理——眉州東坡門店經營行動數據管家

行動端報表在餐飲行業的應用非常之多，主要是應用場景決定的，大部分使用都是在門店當中，如門店經理和廚師長需要及時查看菜品分析、銷售狀況等。這次帶大家看看FineReport報表製作與商業智慧軟體的行動端在眉州東坡餐飲集團的實際應用案例。

一、客戶介紹

第一家眉州東坡酒樓於1996年6月6日在北京開業。2003年6月24日成立了以飯店管理、餐飲服務、食品加工及銷售為主要經營範圍的北京眉州酒店管理有限公司，並在京設立公司總部，包括物流中心、中央廚房，註冊資金1億元。
集團現已發展成為「眉州東坡餐飲管理（北京）有限公司」、「四川王家渡食品有限公司」、「北京眉州東坡萬景投資有限公司」三大公司，旗下擁有「眉州東坡酒樓」、「王家渡火鍋」、「眉州小吃」、「眉州私家廚房」、 「小渡火鍋」五大業態、六十多家分店、近7000名員工的大型餐飲連鎖集團。

二、行動應用介紹

1、首頁功能

分為集團首頁與區域首頁，報表對象分別為集團管理層與區域經理，用於展示企業經營相關的核心數據，並且在底部通過超鏈接的形式加入了功能菜單，整體設計思路類似於APP。

2、門店經營數據查詢與分析

用戶群體為各個門店的經理與廚師長，實現其在手機上能夠隨時隨地實時查看經營數據以及對菜品的數據分析。
1）添加了排名的功能，店長能直觀的了解該門店在所有門店中的排名。
2）通過動態參數實現時間維度的動態選擇；並且在不同的時間維度上業務數據中超鏈的內容也不一致：
日粒度數據中點擊銷售額會跳轉分時段的銷售統計分析，周以上粒度數據點擊會跳轉與上周（月、年）粒度的經營數據對比分析。

3、菜品管理
用於對集團層面以及各個門店層面的菜品銷售情況進行分析，讓門店經理和廚師長清楚的了解所屬門店的明星菜品與銷量、明星菜品對總體銷售額的貢獻等數據，從而可以定期優化門店的推薦菜單。

4、精細管理
一個可以讓基層員工對公司的流程、制度提出優化建議的模塊。
員工填寫自己的建議，填報提交後會流轉到上級領導審批。審批流程中需要填寫評分結果，是否推廣（繼續向上級審批），直到區域經理、總裁、集團。每層審批通過都會對該次建議進行積分，積分越多獎勵越豐厚。

5、門店功能定製
實現了行動端PDF檔案展示平台的功能，將門店的各種信息（規章制度、培訓材料等）通過超鏈接掛載到模板中，點擊後打開PDF展示。

6、門店位置統計與GIS地圖展示
借用GIS地圖展示自己所有的門店位置信息，並且通過不同顏色區分門店的類型。