BI系统解决了便利店精细化运营问题

文/毛日宏

超盟数据的产品中包含数据监控的功能，可以解决系统全员快速全面了解企业数据的痛点。企业粗放式经营，产品、营销只关注规模指标，人工统计单维报表数据，且时效性很差；利用数据指导营销、产品、运营；但人工介入多，从分析数据到应用周期长；现在则进入了智能分析时代，数据量剧增、获客成本变高等原因，促使企业运用智能的方法代替人工实现精细运营，企业希望实现实时分析与预测，根据数据分析结果和运营规则结合自动调取解决方案优化经营指标，所以超盟数据的数据监控功能可以搜索大量的数据， 细到单品、单店、小时，能够让用户快速地看到所需要的数据。

单店精细化运营，提升盈利。大多数企业都关注终端门店顾客，但是在做运营数据分析的时候很难做单店的分析。二三四线城市的企业，做一个门店整改方案，需要一个人做好几个excel表，花四到五个小时才能把一个店整明白，而且只整明白它的数据，具体整改方案并没有一个明确的思路。想象一下一家有三百家门店的连锁企业，要铺设多少人来做那样重复性的工作，这个工程是十分浩大和繁琐的，而超盟恰好可以解决繁琐的事情，让便利店人员可以轻松地进行单店的运营。

而要做到单店精细化运营，一定要对单店非常了解，大家对单店的了解基于关键几个指标，这几个指标有大量的预算和数据，所以需要一个云计算的基础，来把它做成一个更好的快速呈现方式。现在大家对新品的了解还是供应商上门，或者到竞争对手那看看，但是看了半天又不知道这个东西到底适不适合自己，到底哪个产品畅销。超盟基于这种状况推出了一个服务，能让采购坐在办公室，就能知道最近一个星期内所有中国线下零售商品的信息，不管是进口超市的，还是7-11 、罗森的。

产品组合线下零售决策场景。超盟数据花了很多时间走访全国近一千家不同的连锁，细到一个运营总监上班的时候先看哪个指标，我们不只是单纯地罗列这些指标，而是要建构这个行业里符合线下便利店人员工作习惯的解决方案。

三大BI场景实现数据化运营

超盟数据整体的BI设计场景是三个方面：第一是供应商上门的时候，选品的淘汰和比价；第二是总仓管理，包括什么时候订货，什么时候交货，怎么样保证畅销品不断货，适合的商品分销到适合的门店，现在大部分的供应链系统都解决了分销智能拣货，但是在做预测和监控这块是缺失的；最后一个是店长运营，超盟想要运用大数据和人工智能，让大部分零售企业用类似于日本便利店等级的BI系统，并能让大家付得起这个BI系统的价钱 。

超盟做了一个案例，与河北200家门店连锁便利店合作，让督导知道哪个品类需要增加多少个SKU。以前大家认为零售行业很多前端的人学历不是很高，不能做数据化运营，这些想法都是错误的，只要工具足够简单和实用，大家都可以操作。比如一个九块钱的糖果，超盟可以推算出这个商品的毛利将近45%，利用类似的分析，可以进行新品挖掘，很多便利店可以卖一些他从来不知道的商品。北京80家门店的连锁社区超市，在超盟平台上能看到最适合他的新品，从推荐到价格到外观，不同品类需要不同的SKU，让连锁店有一个合理的概念，而不需要通过传统的方法去不停地尝试。