当下,连锁零售行业已呈现出产业规模化、经营业态多样化、管理精细化等特点。企业在经营管理中产生的海量数据信息,蕴藏着丰富的经营技巧和市场规律。如何将这些宝贵的信息沉淀、复用,服务于企业经营?众多零售企业正面临着迫切解决的现实难点:
数据沉默,未能产生放大价值:业务系统多,接口混乱,数据质量低且未充分应用,取数用数难;
工具灵活度不足,难应对业务变化:传统报表工具数据及时性欠缺,业务缺乏整体规划,信息投入不足;
效率低下,无法通过数据追踪管理:人追数据过程慢,内部数据信息不对称,协同繁琐;
依赖经验,缺乏分析模型:描述性分析为主,诊断式分析依赖经验,缺乏指导型分析模型。
今天,我们就此分享蜜雪冰城、遇见小面、锅圈食汇等零售行业标杆企业的解题思路。让我们一起穿过实际场景,看看他们如何借助观远数据,建立系统化数据管理分析,突破经营难点,进一步运营好众多门店!
20000家门店的统一数据管理实践
历经20余年的发展,蜜雪冰城全国门店数量已经超过20000家。蜜雪冰城管理万家门店的核心在于“数据一线赋能”。
品牌连锁店通常会聘请“门店督导”维护、指导、服务终端门店。督导人员素质的高低、技术水平的高低,直接影响了终端门店的营运水平。督导就像各个门店的老师,纠正门店错误,指导门店发展。一位优秀的督导可能可以同时教育50家门店,保障50家门店的顺利营运。
但蜜雪冰城20000家门店,如果聘请几百个督导,不仅人力成本是一笔不菲的开支,而且督导水平的高低也难以掌控。蜜雪冰城期望沉淀优秀督导的门店运营经验,实现标准化能力的复制,让年轻督导也可以轻松管理好门店。对此,蜜雪冰城选择了观远数据,通过数据赋能业务管理门店。
万家门店已沉淀了海量的价值数据,我们要做的就是如何有效地进行数据分析,挖掘数据价值,提升数据信息的传递效率。最了解这些数据的人是谁?或许是这些日常与门店打交道的“老督导”们,也只有他们更了解,哪些指标反应门店在往好的地方发展,而哪些指标是危险信息的预警。
蜜雪冰城基于优秀督导的经验沉淀,同时借鉴观远数据多年服务零售行业的丰富经验,携手观远数据构建了统一的数据运营分析应用体系、企业数仓平台,打造蜜雪冰城数据运营整体解决方案。
现在要观测一家门店是否健康,蜜雪冰城只需在后台调取门店数据,观察其核心指标表现是否异常。不仅仅是营业额这些常见的粗粒度指标,更是品类、相关占比、环比变化等精细化数据。打个比方:
柠檬茶作为爆品,在大部分门店销量都比较好,为什么某门店该品类销量占比不高?
这个商圈的门店外卖占比普遍高于30%,为什么某门店外卖占比只有20%?
某家门店营业额环比逐月下降2%,背后是什么原因?
... ...
基于双方共建的数据运营分析应用体系,年轻督导也可以快速发现定位门店问题,通过暗访、调研等方法进行针对性督促。
除了发现异常、解决异常,还可以将门店运营地更好。同一个商圈,两家距离不远的门店,生意都很火爆,但某一家门店中午时段的销量却会稍微低一些。通过对比分析,基于“标杆店”(目标门店)的核心指标,例如时段营业额、折扣率、小程序点单占比、品类销售等等,聚焦指标,洞察趋势,进而全面分析门店的可提升点。
观远数据平台示例,非真实数据期待蜜雪冰城进一步通过数据一线赋能,未来开好第30000家、第40000家全国门店!
拆解核心营收指标,打造标准化分析体系
部分遇见小面门店,核心指标不是营业额,而是SPMH(人员效率,总营业额比上员工总工时)。
为什么有时候人效比营业额更重要?
有些门店开在交通枢纽处,火车站、客运中心等等,租金成本很高。如果让店长、店员天天顶着高昂的成本压力,再冲营业额,恐怕没几个人还有心思干好事情。这时候门店不需要去看利润,只需要发挥管理的人效。不看利润,只看人,这是我们能做的事情,至于这个店能不能赚钱,有另外的策略。
遇见小面是如何通过观远数据管控多家门店成本,更好地管理门店?根本在于“数据追人”。一个门店的租金成本我们无法控制,人力、水电、产品成本等等是可以通过数据监控的。
例如,人力排班与订单营收相关联,这涉及到SPMH指标,也就是人效。假设员工1个小时可以创造200元的营收,而今天门店预期达到2万元营收,要怎么排班?如果排的人多了,人效下降,或许每个人一小时只有100元营收;倘若人排的少了,虽然人效提高,但服务水平、产品质量就下降了,影响门店长期发展。
所以SPMH指标控制在一个范围区间内才是健康的,并且每个门店的范围区间要匹配店面的历史数据,是各不相同的。遇见小面就通过观远数据,自动化地完成了SPMH的把控实现,以及不同门店范围区间的确认,实现合理排班。
过往遇见小面的店长们计算SPMH,需要经验丰富的老店长通过Excel收集、计算数据,每周进行汇总汇报,范围区间的确认也需要老店长们传授经验。现在店长们用观远数据每天自动抓取最新数据,进行计算,汇总上传,轻松实现人力排班,排班异常也能当天发现。
标准化指标分析体系SPMH 指标控制只是其中之一,遇见小面携手观远数据,以业务导向为核心,拆解核心营收指标,打造了标准化分析体系,以更好地运营遇见小面全国门店。
8000+门店全面数字化
锅圈食汇本质是一个以“供应链为核心”的企业,通过强大的供应链体系,整合上游原材料工厂、食品工厂,强化对产品能力的把控。
这其中,火锅食材供应链市场长久存在着“订货不平衡”的问题,畅销产品存货不够,导致收入降低;滞销产品积压,损耗成本提高。这是“货与场”的问题,表面上只需要降库存就能解决,但根本是自适应的商品结构调优,以实现健康库存系统。
随着锅圈门店在全国的拓展,会存在不同的区域、商圈客群与消费偏好差异化的问题,商品结构与门店策略上也要与之匹配,通过AI智能补货,也会一定程度优化商品结构,并且模型会根据销售数据的变化反馈进行调整,即通过算法优化“人与货”、“场与货”的匹配关系。例如夏天顾客更想吃烧烤而不是火锅,店里是不是应该提升烧烤相关产品比例?
对此,锅圈食汇选择与观远数据合作,通过数据智能赋能供应链以及门店运营,从而打造柔性供应链,匹配业务的高速发展。
在产品分析场景上,数据应用涵盖:
商品分析:如区域畅滞销,了解区域品类偏好,新品上新追踪销售表现,进行及时的铺货跟进和补货策略调整;
高效预测:通过客户数据、产品数据、当地门店模型等数据,预测客户的未来需求,根据购买记录进行商品的组合和套餐的推荐。
在供应链场景中,覆盖:
高效物流体系:对多个现代代中心仓、分仓冷配物料网络、冷冻前置仓进行统一管理,实时监控食材次日达,日流转N万件指标变化;
AI智能补货:库存与销售数据实时打通,监控全链条订单流、商品流、资金流,将产品周转天数从30天缩短至10天,未来将进一步降至5-7天。
借助观远一站式BI分析平台,锅圈食汇实现了供应链上下游的全程可视化,从采购与库存监控、报货与出货动态分析及预测、导入了AI算法模型(门店智能配补货、中心仓智能配补货)等智能决策入手,最终打通了订单流、商品流、资金流的一体化,实现业绩稳步增长。通过“人货场”的平衡,建设健康库存体系,让畅销商品“永不断货”,滞销商品避免积压。
结语
从以上企业的BI系统使用经验,不难看出,BI系统的关键在于为零售企业提供更立体、更多视角的数据洞察,在避免企业风险的同时,能给予企业更多具有发展力、乃至预测性的经营建议。详细展开来看,BI系统在零售行业可发挥的作用分为以下5点:
线上线下全渠道数据整合:融合企业线上线下数据,多维数据分析还原真实消费世界全貌,为业务增长提供有力支撑;
一站式数据分析与决策:打通“数据采集-数据接入-可视化分析-智能应用”全链路,统一数据源、统计口径、计算规则及分析思路;
企业经营状况实时追踪:时效性数据助力企业掌握一手经营状况,并及时调整运营策略;
颗粒度细分驱动业绩增长:场景到指标的细粒度分析与拆解,让行业成熟场景分析方法论为企业精细化运营赋能;
零代码低门槛释放生产力:快速上手、一键应用的简单操作,可让成员释放更多人员精力。
基于麦当劳、王府井集团、蜜雪冰城、奈雪的茶、鲜丰水果、留夫鸭等多家零售企业的深入服务经验,及对品牌业务增长的深刻理解,观远数据总结连锁零售行业智能数据分析解决方案,旨在帮助企业解决在数据分析与决策中遇到的痛难点,建立起全渠道运营监控、商品全景分析、门店360度管理、供应链管理、消费者全生命周期分析等多方面价值链路,实现全面的降本增效与业务增长。
行业解决方案(来源：新视线)
