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商业智能在零售业中的应用

2008-12-14

在国外,BI分析系统作为经营和竞争的有效工具在零售业中的应用已颇为成熟,正是人大倚仗这一科学而有效的手段,国外零售巨头们在全球范围内拥有越来越大的经营优势。使用BI分析系统,能更好地利用BI(Business Intelligent)即商业智能的功能来分析零售经营的各种数据,透析零售业经营中的内在规律,使企业的经营管理真正上档次、上台阶。

商业智能在零售业中的应用: 洞悉过去(分析危机)

企业在经营过程中产生了海量的信息,这些信息蕴藏了丰富的经营技巧和市场规律,怎样有效的利用这些宝贵的信息,使之为企业经营服务,成为了零售企业的一个迫切愿望和现实难点。普通的零售业信息系统只能够提供一般的分析数据,不能提供立体化的、多视角的、有渗透力的数据,更不能提供更多潜在的、预测性的经营建议。BI系统恰恰弥补了一般零售业系统在分析上的先天不足。

管理者对数据的分析行为,通常都会有不同的角度出发来获得不同的信息。比如在作销售分析时,最常见的分析数据摄取一般是这样的:在某一特定时间区间内,搜集某些生气勃勃定经营单元(如分店)的主要经营指标(如销售额、成本、进项税、毛利、毛利率、坪效、交叉比、销进比等)的单个及合计数据,据此进行分析。

但是经营者往往会提出更多、更细的数据要求。如提供上述数据指标时要求考虑到时间区间内时间点的细分(如细分到每日或每时),并且顾及到单个分店,同时包含商品细分类别(如按大、中、小来分类,甚至分到单品)等因素。这说明,随着市场竞争的日益激烈,经营者的工作已不是仅仅局限在粗放的数据审阅上,而是需要越来越精细的数据分析,而且这些分析也不仅仅局限于单点单向,而是要多点多向地进行。

由于经营者在分析时会根据不同情况的要求和不同思路分析的灵感,从不同的观察角度,对数据的摄取提出以不同的对象为中心、有时甚至是跳跃式的、跨数据性质、类别的摄取要求,这些数据要求如在一般的分析系统中摄取,不仅搜集整理的工作量巨大,而且分析运用起来也十分便,有的甚至无法融合在一起,这时就需要BI分析系统的帮助了。

在BI中把这些不同的观察角度或分析对象不同类别的属性叫做“维”(如日期维、地方维、类别维等),而且这个“维”又是分级的,比如日期可分为年、月、周、日;地方可分为公司、分店、部门和柜组别也可分为大类、中类、小类、细类、系列等。如果在分析中除需要对类似以上的这些数据进行采摘、处理,再加上通常分析工作都会用到的同比、环比等指标的处理,一般的数据分析系统显然已经力不从心了。

这就是笔者要讲的分析危机:老总越来越爱分析,而IT部门却越来越不能胜任分析!那么在运用BI之后呢?一切将完全改变过来。BI分析系统通过连续、立体的动态表来展现各种数据,并且对这些数据进行组合、聚类、排序等处理,给经营管理者带来一种得心应手的分析新感觉。

商业智能在零售业中的应用: 神秘的BI

BI是一种是一种运用了数据仓库、在线分析和数据挖掘技术来处理和分析数据的崭新技术,其工作原理主要是通过对数据进行抽取、清洗、聚类、挖掘、预测等处理来产生可透析的各种展示数据。这些数据可直观显示分析者所要探询的某种经营属性或市场规律。

BI除了通过动态表展现数据外,还可通过丰富多彩的图形去展现,并且能对图形做拉伸、分块、旋转、透视等多种处理,以更直观可见的方式来展现数据规律。同时还可对数据做各种标识。如特别好的销售数据用绿色表示,特别差的销售数据用红色表示。另外,还可对数据进行跟踪分析。

BI还有一个很优秀的功能就是设定一个边界条件进行挖掘工作,从杂乱无章的数据中找出内在的联系,沃尔玛著名的啤酒与尿布的故事就是这样产生的。

BI分析系统的主要代表功能有:综合分析与告警、趋势分析等。它不仅适用于零售业,同时在金融、保险等行业得到了广泛应用。

商业智能在零售业中的应用: 开启未来-决胜未来

决胜未来靠的是什么?是通过透析历史的经营情况,归纳成的经验和失败的教训,用数据来证明经营手段是否成功,来预测未来的发展趋势,快速准确的把握风云变幻的市场脉博。而BI正是完成这项使命的有力武器。在国外,BI在零售业上已有了较好的应用,并产生相关的指标体系理论;在国内,还处于初级阶段,但BI本身所具有的灵活性和强大性,使得他在零售业界讯速崛起,呈现了高速上升的趋势。

BI最常见的应用就是辅助建立信息中心,通过BI来产生各种工作报表和分析报表。常见的分析有:

销售分析:主要用于分析各项销售指标(如毛利、毛利率、坪效、交叉比、进销比、盈利能力、周转率、同比、环比等等),而分析维又可从管理架构、类别、品牌、日期、时段等角度观察,这些分析维又可采用多级钻取,从而获得相当透彻的分析思路;同时根据海量数据产生预测信息、告警信息等分析数据;还可根据各种销售指标产生新的透视表(如最常见的ABC分类表、商品敏感分类表、商品盈利分类表等)。

这些复杂的指标在原来的信息数据库中是难以实现的,老总们虽然知道他们好,但得不到,使得这些指标显得若有若无,直到BI技术出现之后,这些指标才重新得到了管理者和分析者们的宠幸。

商品分析:商类分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据,据此产生以分析结构为主线的分析思路。主要的分析数据有:商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等,从对这些数据的分析中产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标,通过对这些指标的分析来指导企业调整商品结构,加强商品的竟争能力和合理配置。

顾客分析:顾客分析主要是指对顾客群体的购买行为的分析。例如,我们将顾客分成“富人”和“穷人”;那么什么人是“富人”,什么人是“穷人”呢?如果我们有会员卡,可以通过会员登记的月收入来区分,但如果没有会员卡呢?这时可以通过小票每单金额来假设。比如每单金额大于100元的顾客,我们认为是“富人”;每单金额小于100元的顾客,我们认为是“穷人”。

据此,又可派生出很多其他分析思路。如“富人”喜欢什么样的商品,“穷人”喜欢什么样的商品;“富人”的购物时间和“穷人”的购物时间;本企业商圈里是“富人”多还是“穷人”多;“富人”给商场作出的贡献大还是“穷人”作出的贡献大;“富人”喜欢用什么方式来支付,“穷人”喜欢用什么方式来支付等等。此外,还有商圈的客单量分析、商圈里的购物高峰分析、假日经济对企业的影响分析等等分析思路。

供应商分析:通过对供应商在选定的时间段内的各项指标(订货量、订货额、进货量、进货额、到货时间、库存量、库存额、退换量、退换额、销售量、销售额、所供商品毛利率、周转率、交叉比率等)进行分析,为供应商的引进、储备及淘汰(或淘汰其部分品种)及供应商库存商品的处理提供依据。主要分析的主题有供应商的组成结构、供应商的送货情况、供应商所供商品情况(比如销售贡献、利润贡献等)、供应商的结算情况等。

比如我们发现有些供应商所提供的商品销售一直不错,从而他在某个时间段里的结款非常稳定,而这个供应商的结算方式是代销,那么如果资金不紧张,而这个供应商所供商品销售风险又小,为什么不考虑将他改为购销呢?――这样可以降低成本呵。

人员分析:通过对公司的人员指标进行分析,特别是对销售人员指标(着重销售指标,毛利指标为辅)和采购员指标(销售额、毛利、供应商更换、购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等)的分析,达到考核员工业绩,提高员工积极性,为人力资源的合理利用提供科学依据的目的。主要分析主题有员工的人员构成情况、销售人员的人均销售情况、开单销售、个人的销售业绩情况、各管理架构的人均销售情况、毛利贡献情况、采购员分管商品的进货情况、购销代销比例情况、引进的商品销售情况如何等等。

BI对零售业的分析远不止以上所述,至少还有资金运转分析、库存分析和结算分析、库存分析、门店分析、调拨优化、采购优化。

这些分析在实际经营中确实有着重要的利用价值,谁能对自已的经营作出正确的分析,谁就能及时修正自已的经营方针和政策,谁就将赢得未来!



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