零售数据思维模式(五)

零售数据思维模式(五)

      又是好久都没有更新了。当然,原因很多......。哈哈。前面的数据思维系列里聊得最多的是:如何以某个维度来看待某个度量,以及基于需要,将“抽象的维度量化出来”的分析思维。似乎还缺少点什么?这就是所有思维的基础。

      最近几天,在看完一家超市的后台系统后,我彻底沦陷了......。怎么说?除了收银外,其他的任何功能都没有使用;SKU不是建在小类里-而是中类、大类里都随便放;500平米不到的店,7000多SKU居然直接使用的是3000个小分类的商品架构;几乎找不到多少可以利用的数据......。以至于为了完成分析,不得不重新编制商品条码与类别的关系(重新编写组织商品结构)等......。

      近2年,有幸给好多家超市做过系统数据分析方面的事。越来越有一种强烈的感觉,甚至是结论:凡是某家超市的数据系统是严谨、清晰、业务流程完善的,几乎可以判断其经营的良性化。反之,数据一团糟,业务一团麻的超市,几乎没几个是经营良性化的......。

      当然,我们不谈战略、也不谈营销、更不谈服务于商品,单单这一点就验证了:一屋不扫,何以扫天下?的道理。基于事情的可大可少,还是作为数据思维的一个来要聊一下。

      当然,系统与流程的关联以及流畅度,只能作为诊断一家超市经营好坏的一个辅助性工具,但是作为数据分析以及决策人员,如何一开始就注意一些数据维度的衔接与完整性,对于实现数据化管理是至关重要的。因为,它是一切分析的基础,所有顾客消费、业务单据、绝大多数经营活动都在数据系统里有记录、留下痕迹。前面已讨论过:我们称这些数据为“行为数据”。时间上,它反映了过去、现在和将来,当然,你不想了解过去,也不太想知道未来,现在这样也行,那这事儿就跟你半毛钱关系没有了......。

      当然,一开始就做好这事儿,也很容易。下面谈一些需要注意的、实际中遇到的、容易忽略的、以及能解决的方法。针对思维过程,不过多讨论。

 一、数字化管理的基础

     第一个需要注意的是:注意在建立系统后台系统之处之初,就应该建立属于自己、并适合自己的商品信息库(商品结构以及商品SKU信息)等,维度越详细越好!因为指不定后续的更细需要某个维度。实际工作中,还需要一个懂商品的信息员来维护,最大限度的避免商品信息的无乱录入:比如将商品任意的建在类别下,将商品的生产地弄成门店所在地,将保质期搞成生产时期等等),给后续工作带来很多麻烦......。

     1、先说一下商品基本信息

      因为超市经营的就是商品,可以说:商品才是一个超市的“根基”,对待根基可不能随意而为。一般超市的后台系统都支持商品基本信息的录入与维护(有的还支持批量操作)。我们截图了思讯商锐系统的商品信息界面:

      可以说,很多超市的商品信息都不完整,甚至一些基本的信息都没有。仔细看看,上图里面每项内容几乎都是有用的,甚至商品的单位也有可能成为分析的维度,因为有时需要了解门店商品销售中整件商品(通常都是以箱、组等为单位)的单支商品(通常是以支、个等为单位)的销售对比。这个分析能进行的前提是,设置好商品的基础代码:单位。

      完成一个标准的“商品单位”设置或维护只需要半个小时不到,有多难吗?显然是不难。

      2、与业务有关的设置

     (1)很多与实际业务挂钩的商品以及非商品信息更要详细准确。比如前面图示的商品信息中,需要填写每个商品所属的课组,以执行课组人员的绩效考核分析;

    (2)有家超市,由于其商圈特点:海边度假镇,夏天和一些长假节日,人流特别大,很明显的淡季与旺季的特点。所以,商品、业务等都围绕淡、旺季的特点进行。体现在系统设置和分析上也是。

     基于该超市的特点,只要在系统基础信息里将其商品的季节属性设置为淡季、旺季,后续的所有销售、业务单据都具备了淡季、旺季属性(满足了基于它的任何业务或分析),一下子就简单地解决了这个问题。

     当然,任何一家超市的商品,都具有季节性属性,不同的季节经营不同的商品,以及不同的商品在不同的季节(时间)有不同的表现,这对于业务采购、营运销售与陈列等实际工作有很大的指导或参考作用。

     还是那句话,这个分析能进行的最好前提是:设置好商品的基础代码:“季节”属性。

     又是如此简单。当然、每年、每月、每周的商品表现也都不一样,要实现这种数据的动态性,又是另外一个话题,以后再聊。

     3、选择一个适合自己超市的系统也很关键。

     系统已有的功能模块越适合经营与业务需要越有利于企业。实际的情况是:大多数超市企业对已有的系统的利用率都是很低的,越成熟的企业利用率越高。

      比如,系统软件介绍的功能是不是自己需要的。

二、基于基础数据开展的架构思维

      因为要强调的是数据思维模式的主题内容,我们还是以“商品为主线”,来说明基于基础数据如何开展数据思维的过程。即“扫好一个家”后,如何开始试着“扫天下”。这命题太大,不敢展开,只能就“商品”一个点,来简单说明一下这种思维过程或者模式:

      1、商品是一个超市的基础和核心,因而对商品的了解和分析往往是最有意义的。一个商品或一类商品出现问题,反映的不仅仅是商品,可能是与该商品相关的人的工作(比如可能某个流程、经营环节出了问题)。

      从某种意义上说,商品是有生命的,它具有本身的各种属性(比如固有属性、采购属性、销售属性、季节属性、敏感度属性等等)。因而基于商品属性的分析变得特别重要。我们有必要将商品属性作为分析的依据,制作出商品属性架构思维导图,如下图:

      2、 依据该商品属性的思维架构,基于商品的有关分析与运用,都将依赖它。除了商品属性本身可作为分析对象外,实际业务中,还将继续商品分析需要的另一个商品架构:商品属性运用场景与模型:

       3、商品属性、运用场景与模型这两个架构已经将商品这个维度扩展得几乎完美了。但是,由于商品是一切经营活动的核心之一,自然,一切系统性架构也都离不开商品这个维度。比如,它涉及数据应用体系的方方面面。 

当然,有关商品分析,运用最多的是一些报表、仪表盘等:

暂时聊到这里​,下次再见​。​

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