智慧零售行業如何借助BI工具實現數字化轉型

智慧零售行業可以利用BI工具可以分析、預測產品的趨勢，從而可以在最佳時機及最合適的價格及商店推銷合適的產品。同時，亦能加強顧客與供應商忠誠的關系，最后達到利益最大化，在瞬息萬變的市場上脫穎而出。

 

BI數據可視化分析工具在進行財務分析時，可以以財務指標數據為基礎，靈活的建立績效模型、累計變化模型、風險預警模型，在模型中對收入、成本、支出、持有資產、流動資金等相關主題進行時間、類型、累計變化等多維度的分析展現，再輔以走勢圖、金字塔圖等統計圖，實現直觀把握財務情況，合理規避可能風險。

 

智慧零售行業如何借助BI工具實現數字化轉型的？

 

商品分析：商類分析的主要數據來自銷售數據和商品基礎數據，據此產生以分析結構為主線的分析思路。主要的分析數據有：商品的類別結構、品牌結構、價格結構、毛利結構、結算方式結構、產地結構等，從對這些數據的分析中產生商品廣度、商品深度、商品淘汰率、商品引進率、商品置換率、重點商品、暢銷商品、滯銷商品、季節商品等多種指標，通過對這些指標的分析來指導企業調整商品結構，加強商品的競爭能力和合理配置。

 

銷售分析：主要用于分析各項銷售指標（如毛利、毛利率、坪效、交叉比、進銷比、盈利能力、周轉率、同比、環比等等），而分析維又可從管理架構、類別、品牌、日期、時段等角度觀察，這些分析維又可采用多級鉆取，從而獲得相當透徹的分析思路；同時根據海量數據產生預測信息、告警信息等分析數據；還可根據各種銷售指標產生新的透視表（如最常見的ABC分類表、商品敏感分類表、商品盈利分類表等）。

顧客分析：顧客分析主要是指對顧客群體的購買行為的分析。例如，我們將顧客分成“富人”和“窮人”；那么什么人是“富人”，什么人是“窮人”呢？如果我們有會員卡，可以通過會員登記的月收入來區分，但如果沒有會員卡呢？這時可以通過小票每單金額來假設。比如每單金額大于100元的顧客，我們認為是“富人”；每單金額小于100元的顧客，我們認為是“窮人”。據此，又可派生出很多其他分析思路。如“富人”喜歡什么樣的商品，“窮人”喜歡什么樣的商品；“富人”的購物時間和“窮人”的購物時間；本企業商圈里是“富人”多還是“窮人”多；“富人”給商場作出的貢獻大還是“窮人”作出的貢獻大；“富人”喜歡用什么方式來支付，“窮人”喜歡用什么方式來支付等等。此外，還有商圈的客單量分析、商圈里的購物高峰分析、假日經濟對企業的影響分析等等分析思路。

 

供應商分析：通過對供應商在選定的時間段內的各項指標（訂貨量、訂貨額、進貨量、進貨額、到貨時間、庫存量、庫存額、退換量、退換額、銷售量、銷售額、所供商品毛利率、周轉率、交叉比率等）進行分析，為供應商的引進、儲備及淘汰（或淘汰其部分品種）及供應商庫存商品的處理提供依據。主要分析的主題有供應商的組成結構、供應商的送貨情況、供應商所供商品情況(比如銷售貢獻、利潤貢獻等)、供應商的結算情況等。

 

人員分析：通過對公司的人員指標進行分析，特別是對銷售人員指標（著重銷售指標，毛利指標為輔）和采購員指標（銷售額、毛利、供應商更換、購銷商品數、代銷商品數、資金占用、資金周轉等）的分析，達到考核員工業績，提高員工積極性，為人力資源的合理利用提供科學依據的目的。主要分析主題有員工的人員構成情況、銷售人員的人均銷售情況、開單銷售、個人的銷售業績情況、各管理架構的人均銷售情況、毛利貢獻情況、采購員分管商品的進貨情況、購銷代銷比例情況、引進的商品銷售情況如何等等。

 

　　零售行業是永洪BI的重要服務方向之一，將銷售、商品、財務、服務等運營數據可視化的形式進行自服務展示，前端需求發生變更時，可以快速響應需求，提高IT部門的工作交流。零售業務系統繁多，數據收集越來越細，永洪BI可以通過大數據分析，為零售企業提供數據支持，讓決策更精準。

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