智能零售系統(tǒng)分析解決方案 商業(yè)智能解決方案

1、以客戶經(jīng)營(yíng)為關(guān)鍵分析決議支持系統(tǒng)商業(yè)智能處理方案用友優(yōu)普信息技術(shù)有限企業(yè)第1頁(yè)1、零售行業(yè)管理了解2、以客戶經(jīng)營(yíng)為關(guān)鍵商業(yè)智能處理方案 2、1零售管理財(cái)務(wù)分析 2、2零售管理運(yùn)行分析 2、3智能營(yíng)銷(xiāo)分析 品類結(jié)構(gòu)分析、會(huì)員動(dòng)態(tài)聚類分析 3、基于BI關(guān)鍵應(yīng)用4、大數(shù)據(jù)目 錄第2頁(yè) 消費(fèi)者越來(lái)越智慧：他們了解自己需求按照年紀(jì)分類“物聯(lián)消費(fèi)者”百分比 X一代（70后）和Y一代（80后）最愿意使用替換方式進(jìn)行購(gòu)物希望以新方式與零售商保持聯(lián)絡(luò)，并認(rèn)識(shí)消費(fèi)者消費(fèi)者最看重以及他們認(rèn)為零售商最需要改進(jìn)7個(gè)方面“我”第3頁(yè)經(jīng)營(yíng)品種繁多、品牌多樣、規(guī)格多樣，難以有效掌控各類產(chǎn)品銷(xiāo)售情況、庫(kù)存情況、缺貨情況、盈利情

2、況，以及形成未來(lái)商品銷(xiāo)售趨勢(shì)預(yù)判零售行業(yè)當(dāng)前面臨管理難點(diǎn)產(chǎn)品品種繁多客戶群非常龐大，需求多樣化，對(duì)客流量分布、客戶購(gòu)置頻率、消費(fèi)水平等情況分析以及客戶需求把握、會(huì)員忠誠(chéng)度管理都成為難點(diǎn)客戶群龐大利潤(rùn)率普遍較低，需要經(jīng)過(guò)信息管理系統(tǒng)提供全方面、及時(shí)、準(zhǔn)確分析數(shù)據(jù)，使管理層能及時(shí)掌握銷(xiāo)售情況、促銷(xiāo)情況、盈利情況等競(jìng)爭(zhēng)激烈利潤(rùn)偏低零售業(yè)不停擴(kuò)大規(guī)模，門(mén)店分布各地，要為不一樣地域客戶群提供服務(wù)，管理面臨規(guī)模以及地理擴(kuò)展挑戰(zhàn)，及集中化管理和提升管理效率難點(diǎn)管理規(guī)模大地域分散第4頁(yè)建立全方面集成、跨地域、跨模式業(yè)務(wù)分析系統(tǒng)，形成整個(gè)企業(yè)“集成化運(yùn)行分析系統(tǒng)”，將企業(yè)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為“業(yè)務(wù)及時(shí)洞察”

3、零售行業(yè)需要從五個(gè)方面提升運(yùn)行能力提升經(jīng)營(yíng)決議效率分析企業(yè)收入和利潤(rùn)主要類別結(jié)構(gòu)、品牌結(jié)構(gòu)、價(jià)格結(jié)構(gòu)等，并分析產(chǎn)品之間關(guān)聯(lián)性，指導(dǎo)企業(yè)調(diào)整品類結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)品類合理配置提升品類管理能力搜集并集成多方客戶信息起源，獲取多維客戶信息，實(shí)時(shí)掌握客戶購(gòu)置行為、購(gòu)置意向、溝通渠道、忠誠(chéng)度等，準(zhǔn)確了解細(xì)分客戶群分布、特征和需求，針對(duì)性進(jìn)行客戶營(yíng)銷(xiāo)，提升客戶價(jià)值提升客戶洞察力及時(shí)掌控供給商組成、供貨情況、供貨周期等信息，逐步建立供給商評(píng)定機(jī)制，加強(qiáng)對(duì)供給商管理；及時(shí)掌控產(chǎn)品庫(kù)存情況、覆蓋周期、缺貨情況等提升供給鏈掌控和庫(kù)存管理能力基于對(duì)客戶信息和商品信息掌握，加強(qiáng)對(duì)客戶需求深入洞察和對(duì)產(chǎn)品關(guān)聯(lián)深入分析，實(shí)施個(gè)性

4、化營(yíng)銷(xiāo)、定向促銷(xiāo)等提升精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)能力第5頁(yè)1、服裝用具零售行業(yè)管理了解2、以客戶經(jīng)營(yíng)為關(guān)鍵商業(yè)智能處理方案 2、1零售管理財(cái)務(wù)分析 2、2零售管理運(yùn)行分析 2、3智能營(yíng)銷(xiāo)分析 品類結(jié)構(gòu)分析、會(huì)員動(dòng)態(tài)聚類分析 3、基于BI關(guān)鍵應(yīng)用4、大數(shù)據(jù)目 錄第6頁(yè)外部數(shù)據(jù)電子商務(wù)零售BI處理方案框架POSCRMERP/SCM數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)整合（ETL）零售運(yùn)營(yíng)分析智能營(yíng)銷(xiāo)分析采購(gòu)/供給商分析庫(kù)存分析商品/品類分析成本/費(fèi)用預(yù)算分析財(cái)務(wù)/資金分析銷(xiāo)售分析用戶/會(huì)員分析促銷(xiāo)分析管理門(mén)戶品類結(jié)構(gòu)/會(huì)員聚類分析模型KPI及分析報(bào)表運(yùn)行監(jiān)控預(yù)警企業(yè)高管門(mén)店店長(zhǎng)品類經(jīng)理市場(chǎng)經(jīng)理供給商CRM / CallCenter第7頁(yè)智

5、能營(yíng)銷(xiāo)分析零售管理運(yùn)行分析零售分析決議支持系統(tǒng)財(cái)務(wù)/資金費(fèi)用預(yù)算分析財(cái)務(wù)盈利能力、資產(chǎn)收益、應(yīng)收款周轉(zhuǎn)率、現(xiàn)金比率、ROI、杜邦模型、量本利模型、利潤(rùn)模擬分析采購(gòu)庫(kù)存分析采購(gòu)及時(shí)率和成本、供貨周期、供貨質(zhì)量、庫(kù)存周轉(zhuǎn)率、庫(kù)存覆蓋天數(shù)、缺貨分析等銷(xiāo)售分析銷(xiāo)售收入、毛利潤(rùn)、品類組成、客戶組成、客戶改變趨勢(shì)、品類銷(xiāo)售改變趨勢(shì)等用戶/會(huì)員戶分析會(huì)員動(dòng)態(tài)聚類客流量、會(huì)員數(shù)、活躍度、會(huì)員購(gòu)置頻次、客單價(jià)、客流時(shí)間段分布依據(jù)客戶基本屬性、消費(fèi)行為、消費(fèi)傾向、購(gòu)置頻率、會(huì)員消費(fèi)分段等動(dòng)態(tài)聚類，確定細(xì)分客戶群品類結(jié)構(gòu)分析品類增加率、品類各店組成、暢銷(xiāo)品類、盈利品類等依據(jù)客戶消費(fèi)歷史數(shù)據(jù)、產(chǎn)品特征、產(chǎn)品適用客戶、

6、購(gòu)置客戶等建立關(guān)聯(lián)模型企業(yè)高管門(mén)店店長(zhǎng)品類經(jīng)理市場(chǎng)經(jīng)理供給商零售分析決議支持系統(tǒng)關(guān)鍵組成會(huì)員分析品類分析營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)門(mén)店績(jī)效分析門(mén)店銷(xiāo)售分析、暢銷(xiāo)品分析、缺貨分析、庫(kù)存占用分析、費(fèi)用預(yù)算執(zhí)行分析、坪效分析第8頁(yè)1、服裝用具零售行業(yè)管理了解2、以客戶經(jīng)營(yíng)為關(guān)鍵商業(yè)智能處理方案 2、1零售管理財(cái)務(wù)分析 2、2零售管理運(yùn)行分析 2、3智能營(yíng)銷(xiāo)分析 品類結(jié)構(gòu)分析、會(huì)員動(dòng)態(tài)聚類分析 3、基于BI關(guān)鍵應(yīng)用4、大數(shù)據(jù)目 錄第9頁(yè) 零售運(yùn)行分析與績(jī)效管理管理桌面角色/主題指標(biāo)體系主題報(bào)表體系主題 企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況全方面洞察 表達(dá)預(yù)測(cè)-監(jiān)控-分析全程掌控分析決議支持系統(tǒng)桌面+指標(biāo)+報(bào)表第10頁(yè)財(cái)務(wù)分析主題銷(xiāo)售分析主題費(fèi)

7、用預(yù)算分析主題零售運(yùn)行分析與績(jī)效管理分析主題采購(gòu)/庫(kù)存分析主題門(mén)店分析主題第11頁(yè)企業(yè)未來(lái)會(huì)出現(xiàn)各種情況，在每種情況下企業(yè)盈利會(huì)發(fā)生什么樣改變？企業(yè)維持當(dāng)前經(jīng)營(yíng)水平條件下虧損預(yù)警企業(yè)收入水平發(fā)生改變條件下虧損預(yù)警企業(yè)成本費(fèi)用水平發(fā)生改變條件下虧損預(yù)警財(cái)務(wù)預(yù)警預(yù)警過(guò)快增加預(yù)警過(guò)快下降預(yù)警虧損預(yù)警財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警報(bào)表項(xiàng)目異常預(yù)警鏈接：更多模擬預(yù)測(cè)模型第12頁(yè)舉例1：零售財(cái)務(wù)分析第13頁(yè)1、服裝用具零售行業(yè)管理了解2、以客戶經(jīng)營(yíng)為關(guān)鍵商業(yè)智能處理方案 2、1零售管理財(cái)務(wù)分析 2、2零售管理運(yùn)行分析 2、3智能營(yíng)銷(xiāo)分析 品類結(jié)構(gòu)分析、會(huì)員動(dòng)態(tài)聚類分析 3、基于BI關(guān)鍵應(yīng)用4、大數(shù)據(jù)目 錄第14頁(yè)可維持天數(shù)

8、準(zhǔn)確計(jì)算補(bǔ)貨量公式：說(shuō)明：經(jīng)過(guò)可維持天數(shù)，結(jié)合訂貨周期，準(zhǔn)確訂貨，降低資金占用；用最近兩周日均銷(xiāo)售來(lái)代替通常以月來(lái)計(jì)算平均，考慮到銷(xiāo)售曲線，愈加合理。何時(shí)補(bǔ)貨？ 各門(mén)店銷(xiāo)售經(jīng)營(yíng)能力情況？ 坪效分析追求最大門(mén)店銷(xiāo)售能力公式：說(shuō)明：能夠按月、季或年時(shí)間維度來(lái)分析指標(biāo)；反應(yīng)各門(mén)店經(jīng)營(yíng)能力。第15頁(yè)怎樣保持合理庫(kù)存水平？庫(kù)銷(xiāo)比反應(yīng)存貨合理性公式：說(shuō)明：評(píng)價(jià)貨物銷(xiāo)售能力及存貨數(shù)量匹配程度；庫(kù)銷(xiāo)比過(guò)大貨物，成為滯銷(xiāo)貨危險(xiǎn)性偏高；假如庫(kù)銷(xiāo)比大，且上市天數(shù)也較大，需要采取促銷(xiāo)策略。第16頁(yè)舉例1：零售銷(xiāo)售分析第17頁(yè)舉例2：零售客戶分析第18頁(yè)舉例3：零售店存/促銷(xiāo)/績(jī)效分析第19頁(yè)1、服裝用具零售行業(yè)管理了

9、解2、以客戶經(jīng)營(yíng)為關(guān)鍵商業(yè)智能處理方案 2、1零售管理財(cái)務(wù)分析 2、2零售管理運(yùn)行分析 2、3智能營(yíng)銷(xiāo)分析 品類結(jié)構(gòu)分析、會(huì)員動(dòng)態(tài)聚類分析 3、基于BI關(guān)鍵應(yīng)用4、大數(shù)據(jù)目 錄第20頁(yè)用戶/會(huì)員精準(zhǔn)市場(chǎng)定位營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)門(mén)店/目錄/電商精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)Precision Marketing定制個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)與關(guān)心以客戶為中心經(jīng)營(yíng)模式下運(yùn)行績(jī)效用精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)打造零售市場(chǎng)關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力會(huì)員動(dòng)態(tài)聚類品類結(jié)構(gòu)分析在恰當(dāng)時(shí)間、向恰當(dāng)客戶傳遞恰當(dāng)商品信息 管理理念與模式轉(zhuǎn)變：從傳統(tǒng)以產(chǎn)品為中心-以客戶為中心 信息轉(zhuǎn)化為知識(shí)技術(shù)支撐：海量信息數(shù)據(jù)，怎樣轉(zhuǎn)化為營(yíng)銷(xiāo)決議信息 客戶經(jīng)營(yíng)新突破：以智能數(shù)據(jù)為支撐，定制個(gè)性化客戶營(yíng)銷(xiāo)與關(guān)心

10、可口可樂(lè)企業(yè)價(jià)值在于可口可樂(lè)保密配方！DB數(shù)據(jù)庫(kù)就是企業(yè)財(cái)富！BI就是幫助挖掘、發(fā)覺(jué)其它價(jià)值工具！第21頁(yè)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)品類結(jié)構(gòu)分析為何要做品類結(jié)構(gòu)分析？ 企業(yè)主力商品？門(mén)店主力商品？門(mén)店商品庫(kù)存結(jié)構(gòu)是否最優(yōu)？那類商品成長(zhǎng) 性最好？受季節(jié)性波動(dòng)影響是那類商品？那類商品毛利貢獻(xiàn)最好？商品存貨缺口是否可提前預(yù)知？不 同類商品間關(guān)聯(lián)性怎樣？怎樣促進(jìn)銷(xiāo)售？.第22頁(yè)結(jié)合模型分析，查詢更詳細(xì)報(bào)表第23頁(yè)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)用戶/會(huì)員動(dòng)態(tài)聚類（群/類）激勵(lì)促銷(xiāo)挽留推薦關(guān)心用戶/會(huì)員“我”第24頁(yè)客戶特征消費(fèi)行為會(huì)員姓名、年紀(jì)、性別、婚姻情況、區(qū)域、小孩年紀(jì)、小孩性別、興趣興趣、手機(jī)、郵件購(gòu)置品牌、購(gòu)置頻度、總消費(fèi)額、每七天

11、平均消費(fèi)額、購(gòu)置商品平均單價(jià)、購(gòu)置商品最高單價(jià)、最近一次購(gòu)置時(shí)間、最近一次產(chǎn)生交易門(mén)店、參加門(mén)店活動(dòng)次數(shù)、最近一次參加活動(dòng)時(shí)間？客戶消費(fèi)行為 客戶群一群客戶 客戶同類特征客戶群一類客戶高價(jià)值穩(wěn)定客戶高價(jià)值穩(wěn)定新客戶高價(jià)值潛在客戶節(jié)日消費(fèi)主力客戶新客戶偶然客戶價(jià)格敏感客戶理性消費(fèi)客戶將失去用戶失去用戶用戶/會(huì)員聚類定義客戶群規(guī)則：第25頁(yè)關(guān)聯(lián)分析商品關(guān)聯(lián)銷(xiāo)售VIP客戶-商品關(guān)聯(lián)銷(xiāo)售第26頁(yè)例：客戶購(gòu)置行為分析第27頁(yè)例：客戶貢獻(xiàn)價(jià)值第28頁(yè)例：忠誠(chéng)度分析第29頁(yè)基于分析精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)：依據(jù)商品關(guān)聯(lián)性，組織個(gè)性化推薦、定向營(yíng)銷(xiāo)、產(chǎn)品組合營(yíng)銷(xiāo)等精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。會(huì)員分析：一類客戶群消費(fèi)行為產(chǎn)品

12、碰撞關(guān)/聯(lián)分析：產(chǎn)品之間消費(fèi)關(guān)聯(lián)性第30頁(yè)促銷(xiāo)效果評(píng)定促銷(xiāo)結(jié)果分析促銷(xiāo)效益分析第31頁(yè)商業(yè)智能（BI）基于對(duì)客戶信息細(xì)分分析對(duì)客戶服務(wù)進(jìn)行優(yōu)化及個(gè)性化基于精細(xì)化數(shù)據(jù)處理對(duì)營(yíng)銷(xiāo)進(jìn)行考評(píng)、分析及優(yōu)化基于對(duì)數(shù)據(jù)精細(xì)化加工為供給商提供深層次增值服務(wù)各系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，抽取、關(guān)聯(lián)，進(jìn)入分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘、多維鉆取與業(yè)務(wù)建模分析決議系統(tǒng)（BI）對(duì)企業(yè)其它信息化系統(tǒng)影響與聯(lián)動(dòng)零售運(yùn)行分析與績(jī)效管理精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)品類分析會(huì)員分析ERP/SCMCRM/Call CenterPOSe-commerce第32頁(yè)1、服裝用具零售行業(yè)管理了解2、以客戶經(jīng)營(yíng)為關(guān)鍵商業(yè)智能處理方案 2、1零售管理財(cái)務(wù)分析 2、2零售

13、管理運(yùn)行分析 2、3智能營(yíng)銷(xiāo)分析 品類結(jié)構(gòu)分析、會(huì)員動(dòng)態(tài)聚類分析 3、基于BI關(guān)鍵應(yīng)用4、大數(shù)據(jù)目 錄第33頁(yè) 數(shù)據(jù)信息穿透查詢分析 商業(yè)智能（BI）移動(dòng)分析應(yīng)用 智能預(yù)警，實(shí)時(shí)揭示管理異常問(wèn)題與微信、郵件互通批注 形成討論區(qū)商業(yè)智能應(yīng)用創(chuàng)新與優(yōu)化智能實(shí)時(shí)預(yù)警及移動(dòng)分析應(yīng)用 與ERP系統(tǒng)集成應(yīng)用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸 權(quán)限共享分析結(jié)果可直接用于業(yè)務(wù)系統(tǒng)穿透式分析查詢深刻洞悉數(shù)據(jù)背后管理本質(zhì)bi報(bào)表靈活設(shè)計(jì)與多維應(yīng)用靈活報(bào)表設(shè)計(jì)與多維報(bào)表應(yīng)用第34頁(yè)WEBI報(bào)表智能型自定義報(bào)表革命性報(bào)表拖拽式設(shè)計(jì)BI報(bào)表利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)，數(shù)據(jù)起源于分析數(shù)據(jù)而不是簡(jiǎn)單業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，采取各種分析方法，實(shí)現(xiàn)報(bào)表多維度分析展現(xiàn)?！尽?/p>

14、維度”、“度量”拖拽式應(yīng)用】地域維度進(jìn)行分析不一樣維度下分析結(jié)果展現(xiàn)經(jīng)營(yíng)管理人員案頭必備工具，真正實(shí)現(xiàn)“懂業(yè)務(wù)就會(huì)設(shè)計(jì)、應(yīng)用報(bào)表”！第35頁(yè)智能預(yù)警、實(shí)時(shí)推送異常管理預(yù)警規(guī)劃靈活定義各種預(yù)警方式：門(mén)戶、儀表盤(pán)、紅綠燈、趨勢(shì)燈圖表直觀預(yù)警、報(bào)表數(shù)據(jù)顏色、底色、排序并可結(jié)合管理權(quán)限對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行限制；第36頁(yè)BI移動(dòng)智能分析應(yīng)用第37頁(yè)1、服裝用具零售行業(yè)管理了解2、以客戶經(jīng)營(yíng)為關(guān)鍵商業(yè)智能處理方案 2、1零售管理財(cái)務(wù)分析 2、2零售管理運(yùn)行分析 2、3智能營(yíng)銷(xiāo)分析 品類結(jié)構(gòu)分析、會(huì)員動(dòng)態(tài)聚類分析 3、基于BI關(guān)鍵應(yīng)用4、大數(shù)據(jù)目 錄第38頁(yè)大數(shù)據(jù)特征大數(shù)據(jù)就是大量數(shù)據(jù)？第39頁(yè)數(shù)據(jù)起源復(fù)雜 大數(shù)據(jù)大

15、數(shù)據(jù)特征實(shí)時(shí)單一數(shù)據(jù)無(wú)信息數(shù)據(jù)量大第40頁(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)表空間列式數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)間云數(shù)據(jù)庫(kù)多維存放穩(wěn)定，查詢速度快寫(xiě)入速度慢關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)與普通關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)可隨時(shí)轉(zhuǎn)化穩(wěn)定，維護(hù)簡(jiǎn)單寫(xiě)入與查詢尚可 列式存放讀取速度快單獨(dú)語(yǔ)法，維護(hù)困難單表數(shù)據(jù)受限穩(wěn)定性不夠好內(nèi)存存放寫(xiě)入與查詢速度快與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)法靠近總數(shù)據(jù)量受限穩(wěn)定性不夠好分步存放查詢速度尤其快支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)效果最好維護(hù)困難大量硬件資源大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展第41頁(yè)列式數(shù)據(jù)庫(kù)行存放結(jié)構(gòu)IO讀取方式: 數(shù)據(jù)是按數(shù)據(jù)塊讀取 數(shù)據(jù)塊中每行數(shù)據(jù)包含表全部列 盡管查詢只訪問(wèn)表中3個(gè)列，但全部100列都需要從磁盤(pán)讀出 表列數(shù)越多，行存I/O效率就越低，性能越差 列存放IO技術(shù): 表每一列物理上分開(kāi)存放 每一列是以數(shù)據(jù)包(D