传统零售怎样用大数据逆袭
重点在于构建一个基于数据能力的持续改善循环模型，必须覆盖零售企业目标的制定、实施、评估和分析改善，从而实现产品与服务增值。
零售经营利润=门店数量×均店销售额×毛利率-存货成本-房租成本-人员成本-管理成本零售行业由于低毛利的特点，要求必须更加精细化地管理。将以上利润指标进行拆解，观远数据将相应地从战略计划、门店运营、商品运营、市场营销、顾客关系（会员管理）、全渠道运营、人力资源、财务分析等环节进行流程优化。
一、战略计划企业经营的成败首先取决于战略决策的正确与否，而决策的正确与否则取决于数据和信息的质量。观远数据将指导战略计划的核心指标层层细化，为决策者打造全局视角的实时、动态分析场景，由上而下推动企业内部数据驱动文化形成。同时还可支持多终端应用呈现，诸如数据可视化大屏，触摸会议大屏等，辅助企业战略发布实施。
二、门店运营终端门店作为消费者的直接触点，对连锁零售的交易转化和用户经营至关重要。观远数据以赋能一线店长为主旨，为店长提供相应角色看板，并引入先进的AI技术，将优秀门店管理经验固化到系统，形成门店整体经营健康画像。移动端支持数据分析结果实时查看，以及订阅预警信息直接推送至邮件、企业微信、钉钉等，随时随地监控业务变化。
三、商品运营哪些是畅滞销商品、哪个价格区间卖的最好、各类商品销售情况及所占比例是否合理......这些分析结果可为店铺的订货、组货及促销提供参考依据。在观远数据的解决方案中，包含了价格体系、商品管理、多品牌管理到库存管理等多个维度的商品运营分析，力求全方位高效满足零售顾客需求，从而显著提升店铺销量。
四、市场营销连锁零售商通常会根据市场需求、节假日、产品上市、季节性等因素，出于提升销售、消化库存、品牌宣传等目的制定开展相关的促销活动。对于促销选品、促销过程监控、促销前中后期的效果评估，我们也制定了相应的营销分析组合，比如销售额目标达成情况、新增会员数、重点商品销售情况等，实时监控市场反应和消费者动态。
五、顾客关系（会员管理）以往企业只能管理会员的消费记录、姓名、手机号、消费金额、消费频率等结构化数据，在分析、运营会员的时候，也只能依据这些浅显的维度，这样容易让商家错失很多潜在的商机。现在观远数据从时间维度分析（日/周/月/季/年）、会员结构分析、消费结构分析以及会员价值RFM分析等，全方位深入分析，可为连锁零售企业呈现清晰的客户画像，深度挖掘客户价值。
六、全渠道运营全渠道运营已是如今零售发展的显著趋势之一，观远智能BI平台支持ERP、POS、CRM、线上数据等多种数据源接入，并依托自带的SmartETL工具，赋能IT人员对数据集进行易操作、低门槛、智能化的高效数据处理，从而帮助快速打通企业级数仓数据与部门数据以及线上、线下数据的汇融贯通。在此基础上进行整合分析，最大程度还原数据原貌。
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