智慧零售行业如何借助BI工具实现数字化转型

智慧零售行业可以利用BI工具可以分析、预测产品的趋势，从而可以在最佳时机及最合适的价格及商店推销合适的产品。同时，亦能加强顾客与供应商忠诚的关系，最后达到利益最大化，在瞬息万变的市场上脱颖而出。

 

BI数据可视化分析工具在进行财务分析时，可以以财务指标数据为基础，灵活的建立绩效模型、累计变化模型、风险预警模型，在模型中对收入、成本、支出、持有资产、流动资金等相关主题进行时间、类型、累计变化等多维度的分析展现，再辅以走势图、金字塔图等统计图，实现直观把握财务情况，合理规避可能风险。

 

智慧零售行业如何借助BI工具实现数字化转型的？

 

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，加强商品的竞争能力和合理配置。

 

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）。

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。

 

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。

 

　　零售行业是永洪BI的重要服务方向之一，将销售、商品、财务、服务等运营数据可视化的形式进行自服务展示，前端需求发生变更时，可以快速响应需求，提高IT部门的工作交流。零售业务系统繁多，数据收集越来越细，永洪BI可以通过大数据分析，为零售企业提供数据支持，让决策更精准。