觀遠數(shù)據(jù)作為新一代智能數(shù)據(jù)分析與決策服務商受邀參展，并在高峰論壇上分享了《數(shù)據(jù)驅(qū)動智慧零售精細運營方法與實踐》。
（觀遠數(shù)據(jù)零售顧問 周道明）
零售企業(yè)數(shù)據(jù)智能可以分五步走
數(shù)字化轉(zhuǎn)型是零售行業(yè)發(fā)展過程中的必經(jīng)之路，而現(xiàn)階段，很多企業(yè)在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的過程中依然面臨著“數(shù)據(jù)、工具、組織、方法”各個層面的困境。
零售企業(yè)在數(shù)據(jù)智能轉(zhuǎn)型過程中需要逐一攻克這些難點，而第一步，就是要先確定零售行業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動運營的目標：提升店效，坪效，品效，客效和人效。
憑借成熟的落地服務經(jīng)驗，觀遠數(shù)據(jù)提煉了五步法可以幫助企業(yè)快速搭建數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的閉環(huán)。
從方法論到案例
如何構(gòu)建數(shù)據(jù)指標體系
零售企業(yè)的戰(zhàn)略目標首先體現(xiàn)在財務層面，如企業(yè)盈利的持續(xù)增長；而要想企業(yè)利潤持續(xù)增長，首先要考慮在終端能否給顧客帶來價值；而要想給顧客帶來價值，需要企業(yè)在內(nèi)部流程層面做好商品運營，門店運營，會員運營等關(guān)鍵業(yè)務流程；而要提高這些場景的精細化運營和智能決策，則需要企業(yè)在員工學習成長層面加強培訓和教育。
從這四個層面歸納梳理出公司級的核心KPI指標，可以再進一步推導到部門級的指標。
以茶飲行業(yè)為例，單店營收是公司級的核心指標，而單店營收又是由客戶數(shù)、復購率、客單價構(gòu)成。
客戶數(shù)主要體現(xiàn)在顧客服務和會員營銷層面，因此需要營運部和品牌營銷部來負責。
復購率分為門店復購率和產(chǎn)品復購率，門店復購率主要受門店的QSC（衛(wèi)生、服務、品質(zhì)）影響很大，一般由營運門管部來主抓。產(chǎn)品復購率在茶飲行業(yè)受口味的影響最大，而口味又受食材品質(zhì)、原料效期、操作這三方面影響；食材品質(zhì)主要由產(chǎn)品研發(fā)部和采購供應鏈部門來負責；采購供應鏈部門又有三個核心指標：采購品質(zhì)、采購計劃達成率、采購成本。
通過類似的邏輯推解方法論，企業(yè)就可以從公司級核心KPI指標推導出部門級核心KPI指標，從而構(gòu)建相應的數(shù)據(jù)指標體系。
目前，觀遠數(shù)據(jù)在連鎖零售領(lǐng)域已經(jīng)沉淀了門店業(yè)績診斷、基于消費場景的爆品分析、門店損失分析、生鮮商品損耗分析、會員復購專題分析、門店智能經(jīng)營診斷等從BI到AI的全生態(tài)鏈數(shù)據(jù)分析模型，可以給企業(yè)提供真正可行動的決策建議，幫助企業(yè)在數(shù)字化與智能化升級的過程中建立可持續(xù)的競爭優(yōu)勢。
企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能不是一蹴而就的事情，BI是企業(yè)實現(xiàn)AI的必經(jīng)之路。通過BI數(shù)據(jù)分析平臺可以沉淀業(yè)務模型，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，在此基礎(chǔ)上尋找合適的AI切入點，通過數(shù)據(jù)分析模型搭配決策引擎，可以快速構(gòu)建智能決策應用。
榮獲「數(shù)字化服務創(chuàng)新實踐獎」
活動現(xiàn)場，主辦方還針對2019年到2020年間，在零售行業(yè)里發(fā)揮了中流砥柱和先鋒實踐作用的零售餐飲企業(yè)、數(shù)字化服務商進行了頒獎。
觀遠數(shù)據(jù)憑借在零售餐飲行業(yè)的智能數(shù)據(jù)分析實踐，獲得了「2019-2020年度 數(shù)字化服務創(chuàng)新實踐獎」。
未來，觀遠數(shù)據(jù)將持續(xù)深耕零售消費領(lǐng)域，為更多零售企業(yè)提供成熟、前沿、快速落地的數(shù)據(jù)智能應用。
觀遠數(shù)據(jù)（www.guandata.com）成立于2016年，以“AI+BI 讓決策更智能”為使命，深耕零售、消費以及互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，致力于為客戶提供新一代智能數(shù)據(jù)分析平臺以及零售消費行業(yè)的最佳數(shù)據(jù)分析實踐。目前服務聯(lián)合利華、沃爾瑪、全家、來伊份、生鮮傳奇、lily女裝、紅豆、小紅書、蜜芽寶貝等知名企業(yè)。公司總部位于杭州，并在北京、上海、深圳等地設(shè)有辦事處。
