随着企业数据的快速增长，数据分析已经成为改善零售业管理的重要手段。然而，对于如何建立一套自上而下的数据分析指标体系，很多企业还缺乏全局思维能力。部门指标与公司总指标之间的业务逻辑关系无法厘清，需求与结果往往存在差距。

在零售连锁领域拥有多年数据分析服务经验的顾问周道明，受邀分享《数据智能助力连锁零售业务逆势增长》在第四期冠源数据护航直播。通过细分场景、共享案例的方法，可以指导企业如何根据自身业务情况构建完善的数据分析指标体系。

数据驱动操作的目标分解

“数据驱动”是近年来零售业的一个老生常谈的话题。那么，如何利用数据驱动零售业务持续增长呢？在找到出路之前，企业一定要搞清楚做这件事的目标是什么，大部分都是以“提高效率”为核心目标进行数字化改革。

回到企业运营层面，效率提升可以细化到门店效率、楼层效率、产品效率、客户效率、人力效率等企业层面。

具体来说，通过前端对客户消费数据的收集和分析，描绘消费者画像；根据前端获得的消费者差异化需求，在中端提供有针对性的产品和服务；后端，在供应链数据访问的基础上，通过数据驱动，提高产品研发和产品分销的效率。这些可以概括为连锁零售企业数据驱动运营的核心目标。

数据驱动操作的四步法

如何用数据驱动运营，该怎么做？冠源数据根据其在零售数据分析行业多年的服务经验，总结出效率驱动运营的四步法。

第一步是打通企业各个业务系统的数据源，实现数据的互通和集成。这包括数据访问、数据清理和其他过程。

第二步是建立基于完整数据源的统一数据分析平台。基于公司整体战略目标，通过高瞻远瞩的数据指标体系方法论，构建“以终为始”的业务指标体系。

第三步是在有了指标体系后，根据关源在零售行业数据沉淀的一些分析实践和客户的实际业务需求，构建数据分析场景。例如，商店绩效的健康诊断和类别结构分析。

最后，建立的业务分析场景可以固化在冠源数据平台上，形成不同的数据应用产品赋能业务部门。比如手机端的店长和管家，大屏幕端的商品作战室。

在冠源数据护航计划第四场公益直播中，周道明还分享了如何在销售业绩诊断、门店业绩诊断、商品分析、生鲜损耗分析等场景中有效构建数据指标体系。

冠源数据链零售大数据分析商业智能解决方案

讲师《金句集》—— 周道明

1.销售业绩诊断-客户单价

“如何提高单价通常是最难的，因为在很多情况下商品的价格不是由零售商决定的，而是由市场决定的。但是，我们可以提高商品的规格容量。比如疫情期间，顾客更倾向于购买大包装商品，以减少出行次数。”

2.商店性能诊断-短缺分析

“门店短缺的原因诊断起来比较复杂，可能是订货不准确，也可能是后端供应链出现问题。然而，供应链中的问题可能是库存计划不准确或原材料不足。因此，要实现从销售端到整个供应链的串联分析，才能找到问题的把握。”

3.商品分析.爆炸性产品分析

“便利店行业是顾客的一餐生意，所以我们需要知道哪些畅销产品在不同时间段、不同地区、不同季节。因此，我们需要对业务数据进行更细粒度的诊断，简称：单店、单客户、单时间、单产品、单时间、单度。”

4、新鲜损耗分析

“生鲜品牌最大的难点是控损，控损最大的问题是是否及时。损失分布在采购、仓储、配送和门店销售的所有供应链环节。通过数据监测预警平台对各个环节进行监测，将有效协助生鲜企业减少损失。”

截至目前，冠源数据在连锁零售领域还与包括全家福、苻坚、圣贤传奇、来伊份、蜜雪冰城在内的多个品牌进行了合作。未来，冠源数据将继续深化零售领域，用数据赋能零售企业精细化运营。