商业智能、数据分析和需求预测在现代零售管理中的关键运用

文章来源：第七在线官方

现代零售面临着激烈的市场竞争和日益增长的消费者期望值。无论是实体商铺、电子商务还是其它渠道，零售商都必须时刻掌握各类进销存数据，并结合对流行趋势和未来销售的预期做出最有效的经营决策。这一切都对现代零售商在管理中如何高效整合并分析数据提出了极高的要求，也因此突出了 Business Intelligence——BI 商业智能和分析在零售经营管理中日渐增长的重要性。

在快节奏、大货量的零售运营中，企业必须及时掌握消费趋势、价格变化、以及库存和配送水平等多方因素以求有效地增长零售业绩。面对这些经营活动中的大量数据，各级零售主管往往将 80%以上的时间浪费在数据收集和初步的整理上，结果无暇顾及真正关键的信息分析，或者不得不依赖于 IT 部门以提供数据并制成相关报表。

在这样的背景之下，零售企业主管们如果能便捷有效地获取、分析、和汇报最相关、最重要的数据信息，并将其用于制定关键的经营决策，这样，他们便能够更加迅速和高效地应对市场变化和管理环节中可能出现的问题。另外，新一代的商业智能分析工具还具有强大的模型分析和预测功能，这样，零售经营主管能在掌控现行运营情况的基础上，更对未来的变化和趋势拥有先见之明，从而制定更主动的经营策略，作出更快速灵活的工作部署，在激烈的市场竞争中奠定坚实的竞争优势。

由此可见，商业智能分析在现代零售经营中扮演着越来越重要的角色，为领先的零售连锁企业增长收入、扩大利润。高质量、高智能的数据信息能为零售主管提供对未来趋势的前瞻预见，让他们更理性地平衡零售运营中的风险与收益。

现代零售面临海量信息

在今天的零售连锁环境中，BI 商业智能应用面临的一个基本情况是零售运营中海量的可搜集数据点。在利用数据分析指导决策、形成企业独有的竞争优势的过程中，真正的关键不在于数据之多，而在于数据和信息的质量，尤其是该信息同具体经营问题的相关性。

所以信息处理的核心就落在了相关数据的分析和整理上，并在此基础上将最为相关的数据分析转化成为清晰直观的结果，让用户不仅能清楚了解当前运营情况，还能根据分析、模型和预测功能了解未来趋势，为管理层提供至关重要的经营预见，形成关键决策。这样，各渠道、各部门的零售管理人员便可以更快捷地根据理性决策采取最佳行动，以提高运营水平和整体效能——在零售运营过程中，有什么比及时缩减销售损失、适度调整库存水平和及时提高消费者满意度更为重要的呢？

在商品管理的过程中，零售商也已经开始渐渐脱离标准化、统一化的商品组合，而开始为遍布全国或世界各地的连锁门店制定更符合当地消费规律的本地化商品组合。这个精细化的过程也更加凸显了 BI 在日渐增长的零售信息量中所应扮演的重要角色。举例来说，为连锁系统中不同门店制定经过优化的、差异化、本地化的商品组合需要零售商综合分析多方面的因素，例如消费习惯、购买趋势、价格因素、尺码销售信息等等。在这样的经营环境中，仍旧依靠成百上千份分散的电子表格来掌握经营状况、制定和调整经营策略无疑是陈旧和效率低下的管理方式。

因此，有效的利用高品质的数据信息和分析结果可以成为现代零售经营中一项关键的企业核心竞争优势，助力零售商增强企业内部管理和更好地理解外部市场环境。新一代高智能的 BI 能为各个销售渠道和各级商品运营计划带来信息的高度可视性，切实帮助快速成长中的零售企业实现以顾客为中心的现代零售经营模式。

下面列举了一些前沿的零售商们所经常使用的“关键绩效指标”KPI：将这些指标标准化、直观化将有助于各级零售管理人员准确把握变化发展的业务情况和市场水平。

关键绩效指标（KPI）

• 边际利润实现率

• 库存周转率

• 计划-执行偏差

• 产品生命周期

• 平均销售流通率

• 热销/滞销商品对比

• 品牌供应商计分表

• 周一汇报

• 当季绩效

• 多渠道数据分析

• 库存对比

智能的新型 BI 还能搜集和整合整个供应链上大量的信息，让企业内各级各部门用户能实时交换信息，并能增进相关部门之间的协作，因而做出最合理的库存、促销和价格决策。同时，在一个多渠道零售经营模式中，渠道之间能及时共享高品质的数据资料也将变得越来越重要：未来的消费者将期望在电子商务和实体商铺之间任意浏览、随时购买，这也就意味着商家能够为顾客提供准确和可靠的商品和购物信息，方便消费者从一个渠道向另一个渠道无缝完成购买过程，创造最前沿的购物体验。

便捷有效的 BI 商业智能

真正高智能的 BI 不应仅仅局限于生成静态的报表，更应被深入融合进动态的经营管理过程之中。在应用中，我们还需意识到一场更为深刻的管理和思考方式变革：让 BI 从一个少数高级主管手中的信息工具变成企业内部人人可用的信息平台。企业内的多个业务部门都应充分利用 BI，例如商品管理部、仓库以及门店运营部，这样，高度相关的业务部门能在有效的数据支持之上做出最理性的运营决策，而无需等到 IT 部门分头为各个部门的数据进行繁琐的编码，生成数据报表。传统的分散式数据信息分析效率极低且已过时。

现在，零售企业内部各级各部应拥有对数据和分析的及时掌握。同时，BI 还应该融入整个企业的内部管理流程和系统中。最有效的 BI 不仅能预测销售量，帮助商家跟踪现行业务水平，还能够有效根据 KPI—关键绩效指标，帮助商品经理制定各类财务计划、商品计划，以及具体的商品组合计划。

传统 BI 应用中的首要难题是其操作的复杂性。最先进的 BI 必须易于使用，拥有用户友好的界面，并可以让多个分散的用户利用交互式的界面获取并使用分析信息。有效的 BI 平台还应保证信息的相关性、准确性和及时性，让各级各部门用户都能获取版本统一的数据信息。另外，让数据信息最有效地辅助经营决策的一个关键点在于为各用户提供同决策最为相关的信息——对高层管理者而言，最有效的信息呈现可能是以信息仪表盘的形式；对商品经理和财务部门的用户来说，最有用的也许是交互性更强的工具；对其它销售和执行前线的员工而言，简单而无需大量培训就可使用的数据报表可能最为理想。

将 BI 应用融入整个企业的管理流程和系统中

在应用中，商业智能应能成为内置于整个业务流程之中的信息平台，用量化的分析结果辅助重大经营决策，将企业管理从直觉性思考向战略式思考转变。智能的新型 BI 必须能搜集和整合整个供应链上大量的信息，让企业内各级各部门用户能实时交换信息，并能增进相关部门之间的协作，因而做出最合理的库存、促销和定价决策。在运营中，零售商不仅需要在企业内部分享信息，加强协作，还需要同其供应链合作伙伴一起分担经营风险。在这个过程中，有效的 BI 工具能为零售商和供应商提供经过系统精算得出的预测数据，同时纳入历史信息和其它当前销售趋势和经营变量，让零售商和供应商都能更理性地考量和分担投资风险。补货和续订就是这样一个风险分担的例子。零售商一般需要向生产商提供 POS 数据，生产商再根据这些信息估测零售水平。在操作中，生产商往往进行较为保守的销售估计，而这就可能造成零售方面出现库存短缺或断货而造成不必要的销售损失。

利用一个有强大分析和预测功能的 BI 工具能综合多个复杂的销售、需求和库存因素，并让零售商和生产商更透明地共享系统经过科学分析得出的预测结果。这样，供应商和零售商双方都能提高生产效能，尽量保证 100%地满足市场需求，同时有效降低库存水平，从而成功地增收增利。这样的 BI 工具不仅仅是一个简单的信息整合工具，其内置的强大预测和精算功能更真正为整个零售运营中的信息化管理带来独一无二的智能。

BI 应用的演进与发展

那么，BI 商业智能的未来发展趋势如何，而零售商又应该如何充分的利用这个至关重要的信息工具呢？BI 发展到今天，经过了许多不同的阶段：最初，BI 仅仅是 IT 专业人士开发的一个报表工具。之后，BI 的成熟发展期将其从一个静态的报表功能逐步扩展为一个动态的数据分析工具，为管理层用户提供交互式的信息汇总和视觉呈现，以仪表盘的形式直观地体现最新数据分析结果，并能做到及时更新。而更为先进智能的 BI，将能够预警经营过程中的重要问题和潜在机遇，让管理者能够及时把握运营中的盈利机会。

然而，BI 的未来还不止于此。新一代的 BI 将成为一个集成化、高协作性的商业运营计划工具，利用内置的预测与分析模型功能发掘潜在销售和运营规律，模拟可能的运作情境。它将自动过滤出最相关的数据信息，为管理决策者和用户创建每周每日的任务备忘录，整合消化成千上万条数据，成为决策者的“千里眼”和“顺风耳”，发掘最有意义的信息以辅助及时、理性、有预见性的商业决策。

对零售商而言，这包含如下几个方面：

• 根据款式和各门店情况决定最优库存水平和补货量

• 分析辨认畅销商品和其各渠道销售状况

• 利用信息仪表盘在数据呈现的基础上提示管理者任何同业绩期望值出现偏差的商品个案

• 创建和跟踪业绩指标，建议适宜的行动和措施以纠正执行误差

• 比较上年业绩并预测未来两年结果

• 植入细化至门店的未来商品计划和战略规划信息，并可根据不同的管理级别获取相关的计划数据

BI 应用的未来：驱动全过程运营计划管理流程

我们对未来 BI 的应用基于一个简单的认识：零售经营的计划过程不是一个单向的线性过程，而是一个循环不断的环式流程，连接起计划和运营中重要的 Open to Buy 当季管理、商品计划、以及商品组合计划三个重要环节。零售计划不应简单机械的从商品计划开始，推演至商品组合计划再进入 Open to Buy。所有这些环节和信息都应该有机的结合，形成动态循环，而结合的关键就在于商业智能平台。

在 Open to Buy 当季管理的过程中，BI 的数据分析必须拥有预测功能，而不仅仅局限于历史数据这一单一的方面来进行推测，BI 商业智能可根据多维因素计算出每个门店每个商品类别的销售预测情况，并让零售商在每个星期一第一时间获取这些信息，加速管理决策的制定和执行。

在 BI 平台中，标准的层级结构信息显示是过时的概念——今天新一代的智能 BI 平台能根据用户所需显示相应格式和级别的 Open To Buy 采购限额计划。用户还可以即刻进行数据钻取，掌握从连锁系统一直向下细化到门店级别的信息。管理层还应能将多渠道信息综合浏览或者分开呈现。

当商品主管做出当季管理决策时，第二年的季前计划也开始展开。以往的情形下，商品主管必须用上一年的历史销售数据作为此季前计划的出发点。然而，新一代的智能 BI 平台能输入根据多维分析精算出的预测数据，将这个结合了当季最新销售情况的结果作为下一年计划的起始点。这也就意味着商品经理们可以在分析和调整每周 Open To Buy 采购限额的同时做出相应的未来商品计划。

另外，高智能的 BI 方案还能分析决定每个门店、每个商品类别所应销售的最佳款式组合和 SKU 数量。在商品计划得到管理层审批通过之后，它们将成为形成商品组合计划的基础。此时，一个智能的 BI 方案可以利用一个成型的商品计划为零售商品主管生成符合门店情况的商品组合计划。

该商品组合计划应以需求情况为基准，决定每星期派向门店的最佳货量以及每个款式、颜色的详细进销计划。商品部门的员工用户可以再更进一步地调整商品组合计划来将其同整体商品计划进行协调。一旦商品组合和商品计划得到了有效的连接，这个协调统一后的计划将为当季 Open To Buy 所见，以协助进一步的门店级销售预测和管理运营。

那么，零售企业该如何判断其急需一个商业智能解决方案来提高业绩呢？如果企业在运营中遇到下列问题中的任何一个，一个智能的 BI 工具将让经营管理受益匪浅：

• 数据资料版本不一：会议上各级各部门“各执一词”，无法拥有协调统一的最新数据

• 无法即时进行深入数据分析：你知道你销量最大的门店业绩，但不知道其最畅销品种

• 无法找到重要信息：必须高度依赖 IT 部门寻找数据、钻取信息

• 无法区分或者优先事务：由于可用信息的缺失造成战略计划调整与市场情况的偏差，错失业务良机

• 运营灵活性低：由于数据汇总

总结

今天的企业面临大量的信息流、业务的国际化和更高的消费者期望值。这都要求零售运营利用高效的流程和先进的工具来解放管理者和企业用户的头脑，让他们能更好的利用信息来作出经营决定而不是被庞大的数据量和繁杂的信息处理工作所淹没。在有效整合企业内外数据信息的基础上，零售商还应该让先进的商业智能和分析工具为企业内各级工作人员集体所用。通过规范标准和流程优化来提高效率，最终提高消费者满意度，并为零售企业增收增利。

商业智能工具和平台必须建立在操作简单、高度相关、高度灵敏等原则上。这样的 BI 才能真正帮助加速重大经营决策的制定，让零售商在一个以创新为原则的环境中建立起独特的竞争优势。

所以，现代零售商面临着一个选择：采用行业最佳实践或者被信息时代所淘汰。行业领先的企业将拥有更高效的管理团队、更快速灵敏的反应力，为企业带来业绩的增长和利润的扩大。这些都取决于对新一代 BI 商业智能平台的使用。

关于第七在线

第七在线 AI 智能零售商品计划库存管理平台，基于零售商品管理最佳实践，数据算法模型及机器学习为核心，深度覆盖业务场景自动化行业解决方案，通过 Al+BI 云计算平台，驱动精细化运营并辅助智能决策。第七在线于 1999 年由创始人马克骏携手美国零售业资深专家和 IT 专业国际团队创立于纽约,并先后于 2005 年成立武汉研发和客服中心，2023 年成立深圳营销中心,布局中国市场。

24 年行业深耕：

深耕时尚行业，聚焦商品管理；24 年来与全球行业顶级品牌深度合作，共同成长，为优化供应链，商品计划，配补调精细化管理提供平台化的解决方案。

领先的算法模型：

第七在线产品 19 种 Data GPT 算法模型，AI 算法 + 机器学习，适应在复杂的业务环境下不同的业务场景逻辑，在数据的积累中不断优化提高预测的精准度。