观远数据品牌零售解决方案

品牌零售数据应用解决方案 基于人货场三要素，通过数据分析发现和定位问题，提升运营效率 400+零售消费品牌的最佳实践经验沉淀 解决方案、产品、客户服务一站式的落地体系餐饮茶饮、时尚鞋服等众多知名品牌的信赖之选 01 观远BI，助力企业敏捷决策 众多零售消费先进企业的首选 2016年成立至今，服务零售消费客户400+，行业领先企业中有30%选择了观远 400+ 成立至今服务 零售消费品牌400余家 30% 行业500强消费品牌中有30%是观远的客户 30% 新锐消费品Top榜单客户中有30%选择了观远 在美妆个护、食品饮料、运动服饰等领域拥有丰富经验，并获得头部品牌认可 食品饮料时尚鞋服餐饮茶饮美妆个护 服务客户60+包括前10中的4家 服务客户70+包括前10中的4家 服务客户50+ 包括餐饮、茶饮前10中各6家 服务客户50+包括前10中的5家 国内外领军品牌、新锐品牌与新营销品牌，都在使用观远BI 零售消费领军品牌 新锐零售消费品牌及新营销品牌 02 观远数据能帮品牌商做什么? 基于人货场三要素，通过数据分析发现和定位问题，提升运营效率 智能决策 数据散 数据建设成熟，洞察力转变为销售业绩的增长 决策闭环 人 货 场 时效低 凭经验 有偏差 不灵活 无法精耕细作： •如何做到单店、单品、单客的全息画像？ •如何对每一次促销活动自动进行效果分析与评估？ •如何从成百上千个SKU中定位本季度、CBD类型的门店内最热销的关联商品搭配？ 不能快速反应 •当下午三点某主力SKU时效类商品销售不及预期，如何第一时间预警，让数据追人，快速上报，拉动及时干预 •当新品推出时，如何做到“快反”，探测新品曲线，以最快的速度相应市场 预测决策靠经验 •如何基于历史经营数据与外部公共数据，预测未来1-7天不同细分品类、乃至SKU的销售额，进而进一步指导订货、促销、生产、物流？ 数据文化成形，管理机制沉淀;数据基础完善x，分析能力提升 精细运营 管理信息化建设完成，粗放式管理转向精细化 数字经营 快速扩张,跑马圈地，单店差异大，管理难 智能报表 基础信息建设初步完成，数据亟待整合 基于人货场核心三要素，帮助品牌商通过数据分析发现和定位问题，提高运营效率 零售决策大脑 高效管理生意 发现生意问题 洞察生意机会 降低业务成本 加强财务管控 数据应用 可视化看板 数据大屏 移动BI 数据预警 预警/订阅推送 自助分析 战略计划 收入增长 费用管控 异常预警 市场环境 运营效率 财务分析 收入分析 毛利分析 成本分析 库存分析 利润分析 资金流转分析 财务报表 单店利润分析 商品选品 采购供应 商品运营 门店运营 门店拓展 电商运营 顾客关系 市场营销 商品竞争力 需求预测 动销监控 健康罗盘 门店选址 生意大盘 价值分析 流量运营 单品达成率 采购周期 ABC分析 虚拟标杆店 开店达成 平台运营 属性分析 会员招募 商品折扣 品质质量 关联分析 人效坪效 新门店盈利 直播分析 购买力RFM 促销活动 新品开发完成率 供应服务 全景库存 损耗管控 新门店盈利周期 营销效率 忠诚度AIPL 广告投资回报 产品生命周期 供应商绩效 退货分析 短缺货预警 新门店运营评估 促销计划 生命周期AARRR 品牌价值 结合业务和财务数据，面向决策层展现收入、利润、运营效率等核心指标 观远BI可以帮你： •多层次多维度运营监控分析体系，帮助管理者把握决策时机 •集团销售收入、目标达成、区域销售分布，多维钻取分析 •透视利润构成、贡献分布、贡献排行，定位增长问题 核心指标示例： •集团销售收入、销售目标达成、区域销售分布 •集团利润、利润构成、各版块利润贡献分布 •库存成本金额、库存构成、去库存排行 区域运营总览看板示意图 门店运营与健康度评估，新店选址与盈利分析，识别经营差距 观远BI可以帮你： •门店人流分析、商品结构分析、销售额分析 •区域内不同门店分析对比，识别经营差距，借鉴高效策略 •集团视角的门店经营总览，找到从选址到经营的最优策略 核心指标示例： •门店选址、开店达成、虚拟标杆店 •健康罗盘、人效坪效、损耗管控、短缺货预警 •新门店盈利、新门店盈利周期、新门店运营评估门店经营分析看板示意图 品类ABC管理，监控商品动销率，优化选品和销售策略 观远BI可以帮你： •品类ABC管理，快速识别爆款、畅销品、滞销品 •监控商品动销率，及时优化选品和销售策略 •品类及单品优化淘汰，最大化利用货架空间 核心指标示例： •商品ABC分析、动销监控、关联分析、退货分析 •商品竞争力、达成率、商品折扣 •新品开发完成率、产品生命周期商品运营分析看板示意图 掌握库存结构现状，定位问题库存流转轨迹与异常原因 观远BI可以帮你： •监控终端门店库存情况，评估库存健康度 •全景库存分析，畅销和滞销商品分析，优化订货合理性 •异常情况及时预警，预判需求，降低缺货率 核心指标示例： •库存金额、库存周转天数、库存SKU数、缺货率 •库存大类、库存渠道、库存效期、库存计划、库存状态 •报损处理占比、报损处理人处理时效、报损原因及反馈库存信息概览看板示意图 贯穿拉新、运营留存、会员画像和消费行为、流失挽回全生命周期分析 观远BI可以帮你： •建立会员池，打通线上线下会员渠道，实现全域运营 •建立分层管理，全生命周期运营，营销不再困难复杂 •会员数据与商品数据、渠道数据结合，提高人货场匹配度 核心指标示例： •引流效果评估与分析、转化分析、拉新成本分析 •活动效果分析、礼品卡使用分析 •会员价值分析、消费行为与偏好分析、复购频次分析会员价值看板示意图 解决方案 某头部麻辣烫品牌 创立于2008年，集团下辖27家分公司，拥有直营店100余家，连锁店面数量超过5800家。 2019年开始，正式启动全球化店面连锁的战略布局，先后在日本、美国、澳大利亚、加拿大、新加坡、新西兰、英国、韩国等10个国家的25个城市建立43家品牌门店。 面临的挑战 •信息化建设待完善 •企业经营全貌缺少及时感知 •组织数据思维能力待提升 项目价值 构建公司层面的业务指标体系，以贯彻公司对业务运营方向的追求，同时降低沟通成本 将各主营业务的运营映射到公司级业务指标体系中，以统一视角观察不同区域、不同渠道的业务 针对不同渠道的业务，根据其不同的发展阶段，可以用统一的指标体系在不同发展阶段以不同的量化标准和公司对该块业务的差异化追求进行考量 某连锁加盟茶饮品牌 主打平价策略，在年轻群体广受好评。经过20余年的发展，全国门店数量超过2.3万+家，覆盖31个省（市、自治区）并正在积极开拓海外市场。 面临的挑战 •2018年，超20个信息化系统上线，企业高速发展，海量数据沉淀，如何有效数据分析，挖掘数据价值 •粗放式管理手段导致内部信息传递不及时，各业务部门日常的经营管理依赖于手工统计，逐层反馈，效率低下 •区域和门店的异常表现成为管理“黑洞”，难以快速洞察 解决方案 数字化管理 大屏+PC+移动应用，数字化渗透企业管理全链路 多系统数据融合 •打破数据孤岛，实现20+业务系统数据融合 •数据驱动加盟商管控，敏捷反哺业务 全产业链数字化生态 门店运营 商品运营 仓储物流 全国业绩监控 商品运营监控 订货分析 区域门店画像 商品组合 新品分析 缺货分析 门店业绩诊断 时段分析 畅销分析 库存监控 总部 事业部子公司 区域店长 项目价值 标准化统筹管理，提高人、效解放人力 •门店管理从Excel表格到BI系统，全流程无纸化 •门店从审核到闭店，全链路数字化，全程可追溯 数据业务化+业务数据化，数智化双向驱动 •观远5A方法论在该企业成功落地 •数据决策反哺业务过程 •业务分析结果实时、动态可交互 解决方案 观远解决方案 某国内领先潮流零售集团 该品牌创立于2015年，是国内领先的潮流零售企业，集团践行多品牌战略，旗下拥有主打极致性价比的迷你生活集合品牌、主打精致生活集合的新一代主力店品牌、国内首个大型美妆集合品牌、国内首个全球潮玩集合品牌等多个优质品牌。 全渠道系统打通 项目价值 提效降本 多品牌管理体系门店标准化运营打通供应链全链路配货平衡方案 沉淀经验 数据支撑商品优化和淘汰 面临的挑战 •减少门店的人力成本，需要大量的信息化以及数据化的投入，实现标准化运营 •每年会淘汰近5000个sku，并且每个月会上新300-400个sku，产品经过选品-到店-测试-留存四个步骤。亟需要一个能够支撑其业务运营的智能化分析平台 解放业务部门手工制作报表的桎梏；自动化统一化的数据分发与推送，数据传递时效性提升10倍以上 数据追人 通过订阅，定时接受卡片的信息，能够及时关注核心指标；通过预警，及时捕捉库存销售等异常数据 将10多年的数据分析经验沉淀到系统且不断优化与更新，提升一线管理的业务分析能力 配货效率 根据门店货品的动态，在没有人员干预的情况下自动补货，系统生成的补货订单直接发送到仓库 03 让业务用起来的现代化BI，提高数据应用效率 易用性、场景化、企业级三大特性，让业务用起来 CoreBI 观远BI产品全景图 BI+ BICopilot 数据接入数据开发数据分析门户应用协作应用 端到端的易用性 BIManagement 行业场景包经典分析模型AI增强应用 面向业务的场景化 Chat2ExploreChat2AnswerChat2ETLChat2Style 数据治理安全运维大数据引擎系统扩展 数据管控的企业级 创新实验室 “当另一家厂商还在做POC的时候，你们观远已上线了90个看板” 某500强商品运营团队 “上线6个月后，我们的分析内容75%是来自于各业务团队自己做的了” 某头部鞋服品牌CDO “3个月时间，我们推动业务团队一起，完成了以前BI需要3年完成的工作内容” 某新能源车分析师 易用性：两天基础培训后，可自主完成80%的数据分析工作，解决传统BI“入门即放弃”的难题 业务化 ·高频业务和管理场景的先进解决方案 专业化 ·面向业务场景，采集、分析、展现、决策的完整数据应用 智能化 ·复杂决策场景中，利用机器学习等AI技术，提供智能决策建议 业务人员 智能决策 智能决策 数据解释 异常检测 产品底座 赋能端到端决策业务敏捷执行 业务智能分析 ETL数据处理 各类数据源 各类业务系统各类数据库 文件数据 业务闭环 行业沉淀 消费品泛零售金融互联网央国企 先进制造 场景化：业务化的先进解决方案、面向业务场景的一站式数据应用、复杂决策场景的智能化 企业级：大规模集群稳定支撑数万员工活跃使用，几十亿行大数据集运行，每天几千万次查询 一站式 高性能 高稳定 高管控 高扩展 AI+BI 数万员工 一天千万次查询 资源隔离 开放集成 全链路 十亿数据 不宕机、不停机 隐私保护 插拔组件 数据分析能力 无限节点 风险管控 平滑升级 ·Python生态集成 ·AI工程化全链路 ·AI+BI AI 融合 ·Hadoop集成 ·灵活资源隔离 ·大规模集群高开 大数据 ·Kubernets集成 ·存储计算分离 ·云托管 云原生 某万店连锁 ·10000+用户 ·20000+门店移动端单店管理 某500强银行 ·30000+用户 ·9分位性能<5s 某头部互联网 ·1人运维支撑3000+人使用 ·多节点集群支撑10万+分析卡片 结合自然语言处理能力，进一步降低数据分析的应用门槛 Chat2ETL 通过自然语言快速形成ETL算子，减少配置步骤，降低复杂需求的应用门槛 Chat2Answer 通过移动端快速提问，系统自动生成图文答案，加快分析过程，提升协作效率 Chat2Explore 通过自然语言多轮对话来完成即时的表格编辑，流程地呈现用户脑海中的分析思路 Chat2Style 通过导入样例图片或视觉元素等，由智能产品自动理解并应用于当前看板，优化视觉表现 04 数据文化建设方法论，助力企业打造数据驱动型组