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2015年10月30日 Friday BI Fly 微信直播主题 - 零售行业相关的数据分析


主持人:加入本群的朋友们,感谢大家参加由天善智能举办的 Friday BI Fly 活动,每周五微信直播,每周一个话题敬请关注。
【群规】本群为BI 行业、技术、工具交流和学习群。不准发广告,只能发红包,发广告者一律移除微信群。
社区专家介绍:
Seng
15年 BIDW工作经验,擅长BIDW系统整体架构搭建,擅长OBIEE的环境应用和数据仓库数据处理,对Oracle DB 优化独到心得,最近开始从事大数据,机器学习方面工作。

Andrea Zhou
BI 资深顾问,专注时尚及零售行业数据分析和商业智能建设。11年商业智能系统建设经验,服务客户包括政府、烟草、制造、高科技等行业。
专注于时尚行业及零售行业的数据分析及商业智能建设、零售管理、供应链管理等方面有心得。
博客专栏 时尚行业BI的博客 http://www.flybi.net/blog/fashionBI
学院课程:轻松上手,BI 需求及管理 【免费连载中 每周两集】 http://www.hellobi.com/course/38 【已更新到 第25课时】



以下是直播活动的文字记录,在不影响大体记录的前提下略有整理和删减。
主持人:现在开始讨论第一个话题 :1、零售行业如何做数据可视化分析?
Andrea Zhou
关于数据可视化,我从几个角度考虑略做了归纳,分别命名为“道”,“术”,“器”。
业务,第一,我定位是道。即我们做可视化,从业务角度出发做出来的东西从业务上看要有意义。譬如,服务于管理目的、落地某个企业要执行的新管理理念。如PDCA、或是平衡计分卡、或是要分析业务中的短板与异常;目的清晰准确,才不会迷路,道要走对。避免一些华而不实的产出。相信大家都会认同,业务是根本。
而术,我觉得是“思路”,包括了我们可视化的思路。譬如我们的分析方法,后面会提到的,如对比趋势、波士顿矩阵等等等等;如KPI提炼、抓住问题的重点;再譬如适当用图,这源于人的感官对图形的接受大多数好于表格,这些我觉得算是术。
再一个,器,就是我们的工具了。用合适的工具,遵循我们的业务,落地我们的思路。用合适的工具、遵循我们的业务、落地我们的思路。偏展现工具太多太多,使用工具会有各种各样的限制。譬如费用、譬如工具功能各有长短。
Seng:
我理解的可视化包括2个方面:
1. 用恰当的方式表达我们想要表达的意思。
2. 让用户自己能分析,然后能够让用户感到便利,能够不停的用下去,并且让这个形成传统和习惯。
具体方法找到合适的工具,不停的培训、改进和提供服务,说到底也就是一个运营的环节。
我这里主要在企业内部做, 对美观要求不高, 但是要求有具体意义。而且不只是我们BI部门做报表,而且业务分析同事也要做。 如何有适当的工具, 给大家用。 而且能够不断的适应培训新同事。 再加上如何可视展现,是很有意义的。
从实现上说:
1. 日常的经营分析, 有固定的格式。
2. 不时地业务分析,这个需要好好考虑的,也是最需要的可视化的。比如发现一个业务价值,如用户分群,你怎么能让业务同事理解数据上的规律,就比较花费心思了。这个我理解你就算用ppt,excel只要表达清楚就可以了。再思考用什么方式最好的呈现让用户理解。我以服饰的门店为例,有些可能可以通用到其他行业,指标主要用于改善具体环节。
Andrea Zhou:我举几个可视化的例子,如果不介意业务,直接百度搜索BI dashboard,能看到很多好东西。比如




主持人:展现看各公司和使用者的喜好,跟所选用的工具也有关系,不过这些都不是问题,最重要的是我们知道要分析什么,
2、下面我们开始第二个问题的讨论:零售行业常用的指标及分析方法。
Seng:
我以服饰的门店为例,有些可能可以通用到其他行业,指标主要用于改善具体环节。
1. 零售环节 - 门店收入=客流*转换率*客单件数*平均价格=客流*转换率*客单件数*(吊牌*折率)
2. 库存环节 - 库存周转率评价总体周转水平。
3.商品环节 - 可销天看具体商品的零售预测;齐色齐码率看整体的缺货情况。
这些指标主要是要参考解决业务问题的,重点在于解决。比如门店收入低,门店收入=客流*转换率*客单件数*平均价格=客流*转换率*客单件数*(吊牌*折率),根据这个 我们‘关注’点就根据各个指标看到底问题在哪里,是市口不好了, 还是天气不好导致客流下降,还是客流问题。但是转换率低,转换率是由于货品有问题还是导购有问题?
Andrea Zhou:Seng老师举例非常经典的,层层分解、探究原因;即发现问题、分析问题、解决问题、反馈效果,是BI长久不衰的绝招。
再重新整理一下我的思路,指标后面说,先说应用组织方式。通常,应用组织方式,我会有两种思路:按角色,按场景。角色很好理解,不同的职位不同级别的人,关注点、视角是不一样的,不能一概而论。因此我们会有老板的驾驶舱、直营总监看板、商品总监看板等等。按场景,也好理解,不同场景用不同数据,每周周会过各个部门和地区的概要,季度总结可以聊商品运作的方方面面。要解决连带率低的问题,可以看购物篮数据等,这是我关于按角色和按场景的看法。
另外一种分类来区分应用的组织方式,就是体系化和指标驱动,当然这是我自己命名的。体系化是指我们企业依据现有的内容,科学提炼出一份分析应用树,作为企业的积累,而不以人来人往为转移,可以不断完善,譬如我的门店管理体系树。
另外,就是指标驱动来做应用。
结合到 @志和天地科技 说的,如何提炼各行业老板关注的主要指标,譬如服装企业近年库存高企。堆库存就是占用了钱,堆越久越赔。因此制定每季商品的消化率目标,来优化运作。因此,可以时刻以季度商品的消化率(或售罄率)为核心,时刻关注这个核心 ,并从区域、商品品类、波段等角度展开,发现问题所在,及时预警,此可以为指标驱动类应用。
体系树,没有一定的规则。我举个例子,我有N种分析方法,如成长性分析、目标达成、趋势分析等等,以及N种指标,可以他们交叉展开,这就能满足N多需求了。分析方法的组织,还可以按主题来组织。看零售行业,我提炼了几个核心主题,分别是货、场、人。
货,零售就是要卖货,零售的核心本质之一场,销售场所交易所在地,譬如门店,或是线上也可以算是场地了人,顾客,交易的对象人,员工,促进线下交易的关键对象。因此我们可以以这些为核心,组织我们的各种应用。具体的组织方式太多,博客里有一小部分,大家可以去看看 http://www.flybi.net/blog/fashionBI。现在物流也越来重要了,但是供应链和物流,我暂时还没纳入零售这块里,虽然现在零售也是拼的供应链。
Seng:供应链主要还是业务的组织方式,从生产到门店的时间怎么缩短是核心,但是很难。供应链实际上是业务模式, 你全部采购和自己有生产工厂就会完全不一样的操作。门店零售我的总结就是门店的零售环节和商品环节互相结合,通过库存周转总体衡量。
Andrea Zhou:不同零售细分,对供应链要求不一样,具体举例,可以把供应链分段来看,做个全流程监控分析,依据运作计划,看哪个节点有问题,做预警。
主持人:QA等第三个问题结束后再答疑。开始第3个问题:
3、售行业的运营指标有哪些及零售行业运营管理需要掌握哪些销售报表。
Andrea Zhou:这个内容也很多,刚才有朋友也说了网上很多,我也就结合自己认知提一下,有兴趣的朋友可以后续沟通。
譬如看终端管理可以有:
业绩类,销售基础指标,销售数量、金额、单数;
效率类,连带率,人效、平效等;
损益类,结合损益表数据来看;
客流类等等。
看商品管理,可以分:
基础类,金额数量等
消化类,整体售罄率,期间售罄率
周转类,存销比,周转率等
当然,都可以从N多维度展开。也请Seng老师聊聊~
Seng:我从日常的运营会议说说,日常最主要还是看业绩有没有达成,和去年比较怎么样?里面有个可比的概念。这几年连锁店多了,开店关店比较多,就使用这个概念。然后在门店层级经常使用 门店收入=客流*转换率*客单件数*平均价格=客流*转换率*客单件数*(吊牌*折率) 去找改善的点,我说的都是我从事服饰行业里的做法,其他可能有很大不同。在一个分公司就有货品的问题了,基本指标就是要进什么货, 要调出什么货?可以根据可销天看具体商品的零售预测,齐色齐码率看整体的缺货情况。
Andrea Zhou:说到常用报表,我倒是想到几个。店铺管理和商品管理各举两个例子:销售日报周报月报,单店损益报表,商品货控管理报表,结合商品生命周期。
主持人:休息10分钟,红包上场




主持人:自由讨论部分开始
萁山小道:如果没有物流仓的情况下,是否可以在各片区内指定一个重点门店多备货,及时辐射周边门店的缺货调货?
Seng:可以的,分散集中要统筹的。
杨烈兵:区域配送中心,比较早就有这个概念了,有些是有真仓库,有些是以当地大的仓库做配送中心,模式多样,企业方便为重要。
IT咨询顾问_Kevin.wang
感谢分享,觉得不管哪个行业,都可以用关键要素法来提取行业的关键指标,主要是方法,比如从对象,位置,另外常用的分析方法,有通用的,老师讲的好,觉得下次沟通用PPT方式比较系统,老师讲的要整理归纳起来才好,这样太断断续续了,我的建议。
邵俊
而且大多数指标之间都是有交叉联系的
宋少平
@Seng开头提到,关于可视化的两个方面,第二是让用户自己能够分析,可否展开讲解一下
Andrea Zhou:@宋少平 应该是现在流行的自助式分析与已经流行很久但是没火的,全员BI 的概念吧
宋少平
哦,自助分析,但是不知道 Seng 老师有没有比较经典的例子,自助分析应用的比较好的。
杨列兵:从报表分析来说,可能有很大的一部BI开发人员,是有需求,就做好他。但他并不太关心业务线人员为什么要这样做,他这样做的目的是什么,其实我们可以多思考。如果有一天,当业务人员提一个想法时,你就明白他想要什么结果你就很不错了。更进一步的话,就是他不知道要什么,你知道要什么,你就是大牛了,就像现在周老师一样。
Seng:要把业务问题说清楚,主要还是要靠业务用户 1.有固定模式的包括报表、仪表盘等, 形成业务套路,让用户是思考方式固化2.部分就是‘提供工具让用户自己拿到想要的数据,并且提供适当的工具给业务用户。
Data-bi:我在补充几个指标,在,超市,药店用的很多:客单价,来客数,会员频率,占比,品类,ABC类等等。
SmilenceSean:当双十一这样的突发情况,怎么做好订单预测,bi能帮助业务部门吗?
宋少平自助分析,确实比较火,我接触的客户提的也比较多,但是没有什么好的落地方案,不知道有案例没@Seng
周:就是我根据零售行业业绩增长从横向扩张和内生增长两个方面分解的小例子,这种可以看你增长情况。

宋少平:我们目前使用mstr额自助报表查询,但是效果差强人意。
Seng:我这里大量使用obiee的 Answer,供用户自己使用,最近也在想做数据分析方面的自助化工具。
Andrea Zhou:@SmilenceSean 是比较麻烦,不然现在网上很多品牌为什么都做预售了。呵呵
Andrea Zhou: 预售加敏捷柔性供应链,
TS百分百:做预售是好方便统筹安排生产和配货。
Andrea Zhou:@宋少平自助式确实需要合适的工具支持,不然很无奈
志和天地科技:请问下现在流行的BI工具主要是哪几个呢
Seng:这个主要还是看公司内容的员工有没有使用的意向了
Andrea Zhou:@志和天地科技这个建议梁总开个工具专题了,呵呵
宋少平:确实,感谢老师
qiqi:老板说,不是看员工有无意向,是看你的工具是不是够好
seng:这个用户查询要做好培训
qiqi:支付宝无需培训,人人都用
悟:不一样的
Jimmy Yin:有大数据么
星星之火:呵呵,当人们离不开某个工具时,才有这样的积极性去学。
杨烈兵:没有工具够不够好,只有够不够适合,最主要的还是够不够领导的喜欢。
Andrea Zhou:BI工具是个特殊的东西,它虽然是产品,但是要结合业务再玩一遍,才能出东西对接你的业务管理
seng:有道理,但是公司的活是可以不做的啊? 只要主动想提高业绩,烂一点的工具也会用啊
TS百分百:其实搞好零售就是搞好物(商品)的流和信息流的工作。商品的流动,包括从供应商到零售商到客户。信息流也是如此,都是双向流动。从这个方面来说也就是供应链管理的内容。至于工具什么的。看各个公司的喜好。反正都要结合公司业务接地气才行。
Andrea Zhou:是啊,工具是辅助的。
我见过有牛的零售企业,很厉害,核心是在于财务管控和执行力。
星星之火:工具太多似乎也不是主要的,对于企业来说,似乎更关心能不能带来利润,减少成本。
汪照坤:BI的工具的使用是让你企业IT部门更牛逼,还是为企业创造实实在在的利润或者控制成本。我觉得应该是后者。
TS百分百:工具本来就是干这个的。如果起不了这样的作用。那这个工具也就在这个公司里面快走到生命尽头了。
seng:BI的工具的使用是让你企业IT部门更牛逼,还是为企业创造实实在在的利润或者控制成本。我觉得应该是后者。我很认同这个
kira:如何方便快捷的使公司真切感受到分析带来的快速决策,预测及分析,工具的价值才有意义吧。
seng:公司的BI部门‘是创造价值的而不是耍酷的
qiqi:互联网+需要大量的金钱,所有首先要找个大大大大的老板
seng:我对互联网的理解就是打破一切已有的瓶颈或壁垒。
以新的方式重新定义了零售的渠道方式,
那些是适合线下体验的,那些是适合线上的。
seng:很多高层领导都不关心细节的,零售就几个核心指标:收入,利润
qiqi:我公司老板不关心利润,只关注人数,目前,我们老板关心的就是头多少钱,带来的用户投资是多少,RIO是多少,请问这个怎么做?
Andrea Zhou:@qiqi 算ROI这个事情,从收入和成本两个角度考虑,一定程度上你能掰出来为公司省了些钱,但是你很难说创收了多少,毕竟每年情况不一样,除非有环境给你AB测试。
除了这个财务类指标,就是非财务类指标,就可以尽量列了
什么及时性,准确性,协同性,等等老套路。
Angelia—ylj小榕树:我如果作为领导我肯定知道我自己关注的指标,但每个时间段我会关注不同的指标,那么我更想要的指标库。
Andrea Zhou:@Angelia—ylj小榕树对应你所说的,有说法就是,BI是螺旋上升的,是与时俱进的。
Angelia—ylj小榕树:我自己随时建立自己想要的指标去从不同角度分析,因为所谓显现的绚丽的界面都是呈现那几个固定的结果。
Andrea Zhou:@Angelia—ylj小榕树大的思路上螺旋迭代提升,小的应用上灵活即席尝试。
主持人:讨论太激烈了,由于时间关系我们接着进行我们下面的话题。前面讨论了3个业务问题了,现在来个技术讨论。 9、BIEE集群安装配置、 BIEE服务器管理、迁移部署、架构等及 BIEE在零售行业的应用 @seng seng 总给大家解疑。其他 4,5,6,7,8 还有邵哥提的 @春宇 10问放到下一期。
Seng:想要安装obiee集群碰到的问题都可以问,obiee12c新版本也出了。我把我的回答先发给大家可以先看看
我最感兴趣的是可视化,不过和其他可视化厂商差多了。
目前就觉得是多了可以自己上传execl数据源的answer
春宇: @seng 我问个问题吧,BIEE集群最大规模的你安装过多大的?能支持多少绝对并发?
Seng:@春宇 BIEE集群最大规模的你安装过多大的?能支持多少绝对并发? 我目前用了5台机器,bi server文档上说是32个节点,prenentationserver就无限了,bi server处理数据库数据的
bi server文档上说是32个节点 --这是10g的说法, 11g我没看到
我感觉 10g -11g -12c 这块没变动。
seng:不查很多数据 oracle有测试报告,具体忘了,感觉不少这个在java那端感觉不是问题。
后面的问题,我先贴一下,大家有兴趣就先看看,我们下周继续再聊。
5.零售行业的发展趋势及销售技巧
发展趋势这个是每个人都有自己的看法了。
传统渠道的由于各种原因从信息瓶颈或物流瓶颈获得的利润率由于互联网的介入会逐渐消失。
但线下门店还是需要的,人们对产品或体验的要求越来越高,目前互联网的技术无法打破这个瓶颈。
这个销售技巧找通用的说法
黄金三问 和 销售五步曲
销售五步曲:第一步:了解你的客户;第二步:发现客户的真正需求;第三步:加深客户对你的认同;第四步:积极引导你的客户;第五步:学会为你的客户做总结。
黄金三问是:需要什么,为什么需要,什么时候需要
6.零售行业的销售预测对经营的指导性作用如何
不同零售行业有不同的预测要求,这些比较通用吧
对客流的预测,对产品趋势的预测,如果还有生产商就是成本原材料的预测了。
7.零售行业的大数据平台如何落地,在落地前做如何规划
零售行业的大数据首先要问一下为什么要使用大数据平台?是为了解决什么问题?数据量太大了?有大量非结构化数据?要做实时处理?
希望借助机器学习的环境代码?

有目标就可以做具体的不同规划了。
目前的hadoop版本比较稳定了,还有各种发行版,都可以考虑使用。
当然目前还不能替换传统的工具和环境,但只要适合你的需求就可以了。
8.零售组织架构和零售管理层会议有哪些内容
零售组织架构在运营方面从功能上分我觉得重要,门店及之上的管理层级、商品/供应链、采购\企划; 当然市场推广啊,品牌都很重要,但和具体运营无关。
采购/或自有商品企划 决定产品好不好买,门店决定能不能卖出去,供应链决定 能否迅速把货卖出去。
零售管理层会议有哪些内容?
业绩回顾,潜在机会,动员会
......
9.BIEE集群安装配置、服务器管理、迁移部署
这个看文档就就可以了http://www.flybi.net/blog/seng/1232
集群环境没必要就不要装了
10.BIEE在零售页的部署
仪表盘/answer,每个公司的特点都不一样,我是在公司内部做的,主要任务就是帮助到业务部门,减少工作量也好,发现未知的规律也好。
我们已Answer应用为主。
11.业绩指标有哪些怎么管,怎么到人
只说终端门店:首先还是收入,如果有定价权的还要看折率或毛利
门店有按导购的/有按区域的分配的指标,其他的如推广关键商品的指标等
我的回答都贴在 http://www.flybi.net/blog/seng/2265 上了 欢迎大家提问 。


感谢大家给我机会和大家交流。
Andrea Zhou:真心感谢大家的捧场与支持,希望下次能再次畅聊~ 掌声,感谢声不断,红包不断。









下周五见!
每周 Friday BI Fly 微信直播参加方式,加个人微信:liangyong1107 并发送微信:行业+姓名,参加天善智能微信直播。

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10 个回复

倒序浏览
hcraaywy6  会员 | 2016-4-12 11:09:51
恩,不错。顶一下
y87eur2jxw  会员 | 2016-4-12 11:10:43
内容好丰富,得慢慢学习了
xddle2sl  会员 | 2016-4-12 11:13:44
学习学习。
lh啊2哈n  会员 | 2016-4-12 11:14:01
好多字
lh啊2哈n  会员 | 2016-4-12 11:14:04
好多字
呼噜呼噜  会员 | 2016-4-12 11:19:12
哈,好像有红包的样子
lxberry4  会员 | 2016-4-12 11:43:04
零售行业数据分析,很感兴趣,想参加,还有这种培训活动吗?
w巴旦杏bl1  会员 | 2016-4-12 11:47:18
好详细啊,学习了
h3hfygrpl  会员 | 2016-4-12 14:07:01
强悍
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