1. 行业背景
随着时代与技术的不断发展，消费者的购买心理也在不断发生着变化，不同特征的消费者也呈现鲜明的消费特点，个性化消费行为也变得更加突出，不同消费者的消费需求差异明显，消费者消费主动性更强。
对于零售行业来说，旧的门店心智只能满足用户目的性消费，“找”货，找标品的需求，已经不匹配消费者的需求和期待变化，现有的门店心智除满足“找”货需求外，还可以帮助部分用户“选”货，而未来的门店需要同时满足用户“找”货、“选”货和“逛”点- 享受惬意时光，发现新生活的需求
2. 解决方案
帆软深耕商贸零售行业数年，通过数据驱动策略，成功定位消费者，实现以消费者为中心的精细化运营，帮助多个企业实现“传统->先进->前沿->新零售”的转型。从人、货、场多维度进行数字化升级重构，同时对企业内部精细化运营管理，实现信息的“透明-共享-反馈-持续改善”的良性闭环。
针对不同层级（高层、中层、执行层），建设支撑决策支持与运营管控的分析体系；
构建终端业绩监控体系，智能巡店及时定位问题；
打造深度融合到技术赋能的智慧运营模式；
提升从消费者触达到会员忠诚的高渗透能力；
建立自上而下规划到标准化方案落地的高效管理能力；
培养从执行到分析的迭代优化能力；
3. 方案内容
3.1 数据对接
作为方案的第一步，需将现有零售相关业务系统的数据打通，打造一个系统化的零售运营管理平台。
统一数据口径标准，通过搭建大数据平台实现企业数据的自动采集、集中汇总，形成企业数据资产池。打通OA、ERP、MES、CRM、EHR、PDM、SCM等业务系统，将数据集存至数据平台形成数据仓库。
3.2 自定义角色门户
在零售行业中，经营管理者需要时刻掌控各地区经营情况，对不同地区进行赋能管理。业务层需要关键运营绩效，辅助战略决策落地。
零售行业数据门户：经营管理者可以通过自定义关键指标门户，便于掌控公司经营情况，赋能运营管理。而业务层可以根据自身的实际业务指标定义门户中的关键内容，便于实时查看关键数据。
3.3 经营管理驾驶舱
运营中心概览：通过海量计算实时分析，纵向深入挖掘业务细节点展示不同区域的门店数、环比、同比、店均客数、毛利率、折扣率、亏损情况等，另外横向多维度对比展示区域排名、新店签约数、品类排行等。
3.4 商品经营看板
综合分析品类角色，进行品类之间横向比较，综合制定适合企业长期发展的品类角色
商品运营总览：通过商品运营的核心指标、销量排行、类型分析、不同平台的销售占比、不同店铺的销售占比、库存订单分析等指标，多方面对不同品类的商品经营策略进行分析，对异常指标及时进行预警，调整经营策略。
品类规划-经营分析：从商品的不同品类角度出发，分别不同品类在不同店的客流分布以及不同品类的毛利率、毛利额、销售额、客数等指标。监控异常单品的关键指标，分别异常原因。
品类规划-贡献复盘：明确品类角色定义，从企业经营、消费者、市场维度，通过矩阵进行品类角色定位分析。
品类规划-消费群体细分：根据消费群体的消费前、消费中、消费后的分析点，分别从消费能力、消费分析、购物习惯三个方面分析不同群体对于不同品类的消费特征。
新品引入分析看板：跟据新品的消费特征，将新品划分为不同的等级，根据新品的消费等级分析新品的试销情况以及定价情况。
3.5 顾客关系看板
会员差异化营销场景通过会员画像、目标定位，筛选出活动客群、商品及策略，制定营销活动实现差异化营销并对活动价值进行复盘，保证会员销售增长目标的达成，进而完成营销目标
会员运营总览：汇集各区域核心KPI指标以及新老会员的消费明细，分析不同地区新老会员的消费特征以及会员的留存率。
会员监控看板：根据会员情况分别从消费会员、新增会员、流失会员三个方面对会员的购物特征、消费习惯等进行分析，便于及时调整门店的结构以及针对不同偏好的会员推送活动。
3.6 异常管控中心
异常管控中心：经营者和业务员可以根据自己的实际需求，结合数据预警功能，同时根据数据预警任务通知对预警内容可以形成闭环。针对异常状态的商品根据异常状态明细报表，分析当前各异常状态商品的数量占比、环比变化趋势。
4. 方案效果
通过更有效、更革新的模式解决商业问题，打造商贸零售行业长久的核心竞争力。
思维意识的突破性转变：
底层架构优化：基于企业实际需求及组织架构，完成绩效、目标梳理，回馈至具体指标，优化底层架构
效率先行：完成核心报表自动化，提高业务人员工作效率
业务与技术的深度融合、模式革新：
管控精细化：基于组织架构的精细化的管理层级，构建异常数据预警体系，快速定位企业运营问题，提高管理效率；
运营管理提效：针对企业经营管理效率低、执行力差的问题，建立全渠道+行业的门店、产品、消费者、渠道决策分析体系，提升经营管理效率
数据大规模获取与应用，发挥数据价值：
业务数据化：所有数据在线化，数据完全反映业务的执行过程和结果，基于完全线上化的业务数据管理，有效保障核心数据的安全；
数据倒推业务优化：基于数据反映的业务问题，持续地辅助业务流程、管理模式、运营效率的提升；
