导读本文整理自胡才雄在CCFA专题分享的演讲实录，演讲主题为《大数据创新助力零售精细化运营》本文的主要内容如下： 以终为始的数字化建设思路 数据化管理的几个重要维度 销售预测以终为始的数字化建设思路大家好，我是

本文整理自胡才雄在CCFA专题分享的演讲实录，演讲主题为《大数据创新助力零售精细化运营》

本文的主要内容如下：

• 以终为始的数字化建设思路

• 数据化管理的几个重要维度

• 销售预测

以终为始的数字化建设思路

大家好，我是上蔬永辉CIO胡才雄。上蔬永辉是做生鲜的，属于零售行业。我们公司制定了未来三到五年规划，和现在多数的零售公司差不多，主要是做线下和线上。线下主要是传统门店，还有2B业务；线上有2B、2C和B2B、B2C。整个我们的规划还是按照现在比较传统的前台、中台、后台三大块业务去执行，消费者是在第一层，他们可以通过包括我们门店、2B、2C业务中所有线上线下的入口，买到我们的商品。

针对我们刚才说的业务规划以及所有信息化的规划，简单说一下我们和其他公司不同的地方。对于传统的零售行业公司来说，他们的信息化，有可能是一套系统、一套系统去定，比如先建ERP、分销零售、会员体系、WMS……

一层层建下来就会发现有比较明显的弊端：大一点的公司配置20多套平台，小一点的公司10多套平台，每一个用各自的接口打通，那么比如大家开周会或者跨部门开会的时候，各个业务部门跟老板汇报，很多数据都是自己拉自己，没有形成统一的数据口径，沟通协作起来就会比较麻烦，这也是很多传统公司经常会碰到的一个问题。

因此我们整个的信息化建设思路，和别人反过来，我们在整个信息化建设当中，第一步先建设数据平台，也就是我们的BI平台。这么做有什么好处呢？我们先把公司各个业务部门，大家想要看到的最终结果先统一起来，通过这个平台让各个业务部门去看，最终让大家达成一致，未来所有各个业务部门的KPI和考核指标，大家分析数据的维度就是这个，先把这个流程统一了，之后再做信息化建设。

数据化管理的几个重要维度

刚才我简单分享了下我们的数字化建设的路径规划，希望能给大家提供些不一样的建设思路。下面我会列举当中几个重要维度的数据化管理，也是我们跟观远数据合作落地的内容。

大家可以看到这张图上涵盖的各个业务维度的分析，包括boss、营运、会员、采购、物流、财务、人事等7大分析主题，旁边有具体相关的重点分析内容。

首先我们先从顶层BOSS看到的数据为准，BOSS之后是每个业务部门，围绕各个业务部门关心的数据，从上到下进行数据分析体系的建立。我刚才说过了，我们核心思路，是让所有业务部门看到的数据维度是一样的，不要出现物流部门和营运部门看到的数据不一样，或者说财务出数据和营运部门今天统计数据是不同，这是我们的核心主旨。

核心应用场景包括：

• Boss大屏

• Boss看板-移动端

• 财务中心大屏

• 营运支持大屏

• 市场营销大屏

• 供应链

• 电商运营

• 门店运营

• 人力资源中心大屏

以上是我们数据化运营的整体设计框架，大家不用太关注这里面细节的内容，我想要跟大家分享的其实是我们的建设思路，我们希望把所有数据能够达成一致，让我们门店店长通过移动设备快速了解，保持跟总部同步。

为什么今天我反复提到这点？因为在我们传统零售行业当中，门店看到的和总部财务看到的销售数据不一样，这种情况以前发生太多了，为什么？门店用的是零售系统，零售系统看到销售数据，销售数据通过分销零售传播ERP，门店销售人员看到今天销售、财务系统当中的销售数据，数据都是晚上传，第二天才能看到，这当中就存在了信息的滞后性。现在基本上能达成所有销售数据和数据平台保持实时更新同步，这点有着实质性的突破。

销售预测

最后说一下，这是我们接下来将要和观远数据一起合作的销售预测的内容。

零售行业销售损失最大的来源是什么？来源于缺货。像沃尔玛、大润发这些大企业，8%到10%的缺货率可能是正常的区间。举个例子，门店下了100个SKU订单，正常订货只能达到90%，那么门店总仓需要配货，这些缺失的部分就会造成相当巨大的销售损失。我们现在正在做的所有针对缺货的销售预测内容，包括门店运营的AI智能智能监控，现在只能做到品类，我们希望未来能精细到SKU级别，那么对于企业来说一定会成为一个质的提升。

现在，我们每天根据销售预估再加上销售预测，能够知道每天的订单预测量。有些公司已经在这方面做得非常成熟了，但他们还做不到SKU级别，这是一个非常大的课题，这个我们会不断尝试去将其落地。