超市业态数据分析平台建设通用方案

大消费 超市业态数据分析平台建设通用方案 2024年10月16日 01 方案背景 现状调研、痛点解读 02 目录 CONTENTS 一期解决方案 底层数仓建设成果、数据分析平台成果展示 03 二期方案 业务侧规划、系统侧规划 04 价值总结 减负增效、管控优化 大消费 01 方案背景 调研对象：超市总经理、采购中心等六个部门 调研对象调研内容业务现状分析 超市•数字化规划 总经•高层驾驶舱规划 理•管理需求&痛点 •部门职责及组织架构 采购•采购业务链条现状 中心•系统能力及未来需求 •主数据与供应商管理 •部门职能及组织架构 门店 店总•牌面管理 •库存管理 •部门职责及组织架构 电商•线上促销选品逻辑 中心•线上业务考核指标 •系统支持现状 财务•部门职责及组织架构 中心•报表分析需求&痛点 •品类商品管理分析还处在初级阶段，商品结构难以优化 •终端卖场商品质量管理难：不动销/低贡献商品淘汰率偏低，门店货架管理秩序、利用率低 •商品异常状态数据难管控，异常商品数据难以分析 •采购选品依靠人工经验+基础销售数据判断：分为滞销选品和新品选品，缺乏体系化的方法论落地支撑；门店商品沟通陈列指导不足，商品摆放情况缺乏监控 •缺乏供应商分级管理机制系统化标准 •门店的进销存无法穿透分析、定位到最细维度（商品） •会员画像缺乏，无法深入分析会员消费行为和会员偏好 •异常指标缺乏预警推送机制，异常指标发现存在滞后性 •会员分析难：线上各平台的会员数据尚未打通，无法进行会员营销分析 •促销活动种类和发起方较多，促销流程发起、审批链路较长：促销活动可能由多方发起， •日常结算、核算报表未实现线上化，盘损、结算流程效率有待提升 •缺乏采购合同维度的商品库存周转、金额考核，低周转、高库存的商品对采购经理无考核机制 社商•部门职责及组织架构 事业•业务模式&业态划分 部•业务管理痛点 •商品管理规则尚未完善：当前商品分级按双a的算法分类，且商品淘汰、sku上下限缺乏指导 •商品促销规则不清晰：无效促销商品占比较多，且存在促销后的毛利额、毛利率为0（假促销）的情况 背景 •随着互联网技术的发展和消费者购物习惯的变化，传统商超面临着前所未有的挑战。一方面，线上购物平台凭借便捷的服务和丰富的商品种类吸引了大量顾客；另一方面，高昂的租金成本和人力成本使得实体店铺利润空间不断压缩。在这种情况下，利用数字技术优化运营管理、提升顾客体验成为必然选择。 •随着业务量的不断扩大、业务范围的不断拓宽，各超市企业逐步建立起多个应用系统，积累了大量业务原始数据，且数据颗粒度不断下沉。虽然基本实现了各类原始数据的线上采集，也初步尝试了数据报表系统的搭建，但随着消费需求复杂性的不断加深，在数据应用层面仍存在深层次问题 痛点解读 管理经验->数据质量->协同口径 超市业态组织管理层次多，各层级、组织上下级和部门间存在信息壁垒，从“总经理-采购部门-门店”缺乏可视化经营数据分析系统，进销协同度有待提升 数据颗粒度不足部门协同效率低业绩监控不足 采购、门店等部门的数据分析还主要停留在报表阶段，采购选品、商品销售异常还依赖人工经验判断，通过数据分“发现问题>分析问题>解决问题”的链路尚未打通 各部门、业务人员的绩效业绩指标追踪体系主要还是通过线下方式下发、维护、考核、校对，目标缺乏PDCA闭环管理， 管理经验无法沉淀，人效提升较为困难 大消费 02 一期解决方案 分析目的分析模块分析效果 总经理驾驶舱 •帮助管理者从经营达成的层面上有整体的概览认知。 •从超市事业部结合自身经营状况的角度出发，将指标拆解、指标执行、异常指标改进等一系列操作进行闭环管理。 事业部高层 PDCA闭环管理 采购专业负责人 •构建采购中心工作台，，随查看人员的数据权限不同，分别展示所分管专业的经营概况 •针对异常商品、门店增长、品类增长等维度数据进行明细钻取分析监控 采购中心工作台 门店店长 •构建门店赛马场：以门店层级作为数据分析粒度，共有销售赛马、加工专业赛马、现场营运赛马及爆品PK赛马四个主题。 •面向各门店店长搭建店长工作台，适用于店长日常分析查看经营状况或总经理巡店等场景。 门店赛马场 门店长移动工作台 数据底层 •数据通过ETL平台从源系统，抽取、转换、加载到ODS，ODS对数据进行整合，形成企业统一数据视图，并通过ETL平台将数据提供给DW（DWD和DWS），DW根据各专题应用要求，将数据提供给各类数据集市（ADS） 价值解读 总经理驾驶舱主要面向超市事业部总经理，因此指标以大层面指标为主，比如总体销售额、毛利率等营收、利润指标，帮助管理者从经营达成的层面上有整体的概览认知。 同时辅以业务层面指标，配合超市事业部战略发展方向，如渠道占比、会员分析，对公司经营情况的优良状态作拆解。渠道数量对应门店铺设的市场占领战略计划，而会员数量对应以用户为中心的存量经营战略计划。 最终通过时段分析、门店分析、TOP大类、TOP品牌、TOP单品，分析问题发生点，向下输出压力。完成从了解到分析到管理压力输出的完整过程。 价值解读 采购中心专业个人工作台主要面向各采购专业负责人，随查看人员的数据权限不同，分别展示所分管专业的经营概况。 除销售额、毛利额、库存周转等经营性指标外，达成率赛马模块与各专业绩效情况进行绑定，有助于提高各专业负责人管理积极性；异常数据跟进模块展示六大异常指标，具体到单品维度，保证异常数据可追踪，问题解决可闭环。 最终通过门店销售分析、大类(渠道)销售分析及时段销售的层层联动，分析问题发生点，完成从了解到分析到解决问题的完整过程。 价值解读 门店赛马场以门店层级作为数据分析粒度，共有销售赛马、加工专业赛马、现场营运赛马及爆品PK赛马四个主题。 在销售赛马部分，各门店会与对标门店进行对比，核心比较销售额、毛利率及销售达成率等业绩指标，赛马场排名与门店店长绩效情况进行绑定，通过赛马场的建立，构建健康的竞争机制，提高门店店长管理积极性。现场营运及加工专业赛马进行查缺补漏。 爆品PK赛马主要展示某时期内的各门店爆品销售情况、通过销售目标达成率及同比增幅，计算最终的贡献得分及排名，便于门店长查看销售概况，及时调整销售策略。 价值解读 门店长移动工作台主要面向各门店店长，适用于店长日常分析查看经营状况或总经理巡店等场景。 进、销、存三个主题构建起完整的经营链条，监控各门店的进货、销售、库存周转情况。其中销售主题分渠道展示经营指标，到家模块聚焦于线上各渠道的销售概况。 最终通过时段销售、部门或大类销售的层层联动，查看不同时段下的各部门或TOP10大类的销售爆品，层层拆解，便于门店长及时调整库存及销售策略。 帆软超市业态数据分析平台建设通用方案第12页 业务系统 ETL 数据仓库 整合应用 ODS操作数据层 DWD明细层 DWS汇总层 ADS应用层 集市区 订单数据集市 历史归档 数据归档 订单 门店数据集市 每日增量历史 汇总宽表 门店 商品 … 维表 业务加工表 … 商品数据集市 库存数据集市 … 数据服务 。。。。 PDCA闭环管理 店长移动工作台 门店赛马场 个人工作台 总经理驾驶舱 富基erp kettle 整个架构由数据源、底层数据仓库、支撑保障平台、数据应用四方面组成。 ， FDL 数据通过ETL平台从源系统，抽取、转换、加载到ODS，ODS对数据进行整合，形成企业统一数据视图，并通过ETL平台将数据提供给DW（DWD和DWS）DW根据各专题应用要求，将数据提供给各类数据集市 （ADS）。 ODS操作数据层 DWD明细层 DWS汇总层 ADS应用层 集市区 订单数据集市 历史归档 数据归档 每日增量历史 订单 门店 汇总宽表 门店数据集市 商品 … 维表 业务加工表 … 商品数据集市 库存数据集市 … 数据服务 。。。。 PDCA闭环管理 店长移动工作台 门店赛马场 个人工作台 总经理驾驶舱 业务系统 数据仓库 整合应用 ETL 富基erp kettle ODS层：数据引入层，将原始数据几乎无处理地抽取并存放在数据仓库系统中，在结构上与原数据保持一致，整体数仓的数据准备区。 DWD层：数据仓库明细层，细粒度宽表，以业务过程作为建模驱动，结合业务特点，某些重要属性字段做适当冗余。 FDL DWS层：数据仓库汇总层，粗粒度宽表，构建命名规范、口径一致的统计指标，为上层提供公共指标，建立汇总宽表。 ADS层：面向应用的数据服务层，数据组装，复合指标、个性化指标加工。 数仓分层价值解读 让每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。 1清晰数据清结晰构数据结构2 数据血缘数追据踪血缘追踪 3减少重复减开少发重复开发 有一张来源表出问题了，我们希望能够快速准确地定位到问题，并清楚它的危害范围。 屏4蔽原始屏数蔽据原的始异数常据的异常 规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算。 屏蔽原始数据的异常。 屏蔽业务的影响，不必改一次业务就需要重新接入数据。 帆软超市业态数据分析平台建设通用方案第15页 ADS层根据不同的业务维度和时间维度，共建表120余张，服务于不同的结果指标，如销售额(门店维度)、销售额(大类维度)等。 这些指标具有高度复用性，后期IT人员可在此基础上进行汇总加工，满足个性化分析需求。 同时，指标表的建立，缩短了前端页面的加载时间。经测算，可由初始的15min缩短至10s左右。 大消费 03 二期方案 超市数据分析平台平台按照三阶段规划进行 1.0阶段 行业/竞争数据补齐，重点渠道分析下沉优化问题预警、数据追踪、决策下达体验 •体验优化：在进一步完善不同层级/ 视角/场景的大屏、驾驶舱、分析报告基础上，优化问题追溯的用户路径 •将预测算法集成到在商品规划和营销活动：基于消费者的历史和预测的未来购买行为，对单个消费者进行一对一的目标定位 管理得到 建立数据仓库，集中处理数据 进行基础的数据分析 看得到 2023.3已完成 2.0阶段 场景运用，预警预知，业务执行明细追踪：深挖业务点，基于点状需求，完善明细数据，实现追踪闭环 •品类角色优化，综合制定适合超市事业部长期发展的品类角色 •围绕供应商能力、采购执行情况、问题定位构建供应商分级管理机制 •承接一期异常预警场景，深化延伸超市异常经营预警体系 •财务结算、核算管理线上化，围绕费用核算、结算构建数字化管控 分析得到 中期规划 3.0阶段 长期规划 •核心管理层级覆盖：超市总经 理、采购专业负责人、门店店长 •核心业务板块覆盖：终端销售、会员、库存、商品、渠道 •系统的指标化、移动化：进销存指标一体化 •数据的准确性、稳定性 供应商管理 重要 •供应商能力评估：交易能力评估（针对供应商在对 应品类下综合得分，由价格、品质、交付、服务计算得出，指导采购制定采购策略及采购布局）；物流能力评估（针对供应商的送货周期、物流节点等指标进行评估，了解供应商运输效率及稳定性） •采购执行监控追踪：围绕合同流程效率、订单节点控制、发货运输管理、采购价格分析等模块进行全流程监控 •采购问题追溯定位：针对商品质量、异常问题进行追踪评估 •供应商绩效评价：围绕供应商的“质量、采购、交 付”三个维度制定供应商分层和绩效评价 商品需求单元优化 轻量 •根据品类中商品属性分析，提炼消费者购买商品所 关注的属性，制定消费者决策树和消费者需求单元 •采用PDCA的模式，完成品类角色与策略，CNU策略与优化选品间的不断优化 SKU管理 重要 •基于商品生命周期的管理规则，优化SKU端到端的 管理过程 •基于品类策略与品类管理目标的新品计划、试销标准与评估指标 财务管理 轻量 •结算管理：品