bi商业智能 说说商业智能(BI)



零售企业在经营过程中产生了海量的信息,这些信息蕴藏了丰富的经营视点和市场规律。怎样有效地利用这些宝贵的信息,让它们更好地为企业经营服务,成为

了零售企业的一个迫切愿望和现实难点。

普通的零售业信息系统只能够提供普通的分析数据,不能提供立体化的、多视角的、有渗透力的数据,更不能提供具有预测性的、潜在的市场信息。而BI(Busi

ness Intelligence,商业智能)恰恰弥补了一般零售业系统在分析上的不足。本文将从三方面去阐述BI在零售业中运用的背景、概念和作用。

分析危机

管理者对数据作分析,通常都会有不同的观察角度,以期通过这些角度来获得不同的信息,比如,表1是最常见的销售分析。

应该说,这个表算是做得不错了,它给出了各个分店在某一时间段里的综合经营情况。但如果要通过这张表去反映某段日期经营效益的详细情况,就只能把每天

的经营情况打出来拼在一起去看了。这样,老总们就会说,太累。于是产生了以时间为主线索的分析表(见销售分析表2)。

这张表虽然将日期表达清楚了,但分店的信息又不全面,老总们还不满意,于是又产生了下一张表(见销售分析表3)。

这张表是以日期为线索的,除了稍长了一点以外,老总还挺满意,能不能以分店为线索呢?IT专家说,当然可以。好,又产生了销售分析表4。

“这下好了”,IT专家说:“我满足了老总的各种要求!”且慢,老总发现了该表的一个致命缺陷,销售分析表居然没有任何类别分析。这怎么行!于是,IT专

家又搞出了分类销售表。等分类销售表做出来之后,老总认为太长,希望只有大类分析,于是IT专家又设计了大类销售表、中类销售表、小类销售表等,最后老总又希望将分店和日期分别加入。不仅如此,老总还要求加入同比、环比等等。IT专家或IT集成商最终会觉得老总或管理者们要求的分析报表真是没完没了,就算是按他们的要求完成了,管理者们还是觉得不好,因为在分析的时候思维不是连续的,没有一点乐趣。

这就是零售业的分析危机,老总越来越爱分析,而IT部门却越来越不能胜任分析!

以上这个举例只是选择了不同的观察角度,在BI中我们把它们叫作“维”,即日期维、地方维、类别维,而这个维又是分级的,比如日期可分为年、月、周、日,而地方可分为公司、分店、部门和柜组,类别也可分为大类、中类、小类、细类、系列等。

什么是BI

如果BI仅能给我们带来动态表这样一种新事物,那BI就不会成为零售业分析的宠儿,也就不能产生“啤酒与尿布”这样精彩动人的故事。

BI是一种运用了数据仓库、在线分析和数据挖掘技术来处理和分析数据的崭新技术。

BI的工作原理主要是通过对数据进行抽取、清洗、聚类、挖掘、预测等处理来产生可透析的各种展示数据。而这些数据可直观地显示分析者所要探询的某种经营

 说说商业智能(BI)
属性或市场规律。

打个比方,市场上常见一些股票分析软件,这些软件对股票交易数据进行了各种数学模型的处理,产生了许多指标数据,如K线图等等。BI有些像这样的分析软件,只是分析的数据量要大得多,产生的指标也完全不同,当然数学处理模型也完

全是两回事。

好的BI工具可以针对不同的“维”进行上下钻取、左右拖动及纵横旋转,通过连续的立体动态表来展现各种数据,并对这些数据进行聚类、排序等处理,给管理

者带来一种得心应手的分析新感觉。

BI除了通过动态表示展现数据外,还可通过丰富多彩的图形去展现,也能对图形作拉伸、分块、旋转、透视等多种处理,以更直观可见的方式来展现规律。同时

还可对数据作各种标志,比如特别好的销售数据用绿色表示,特别差的销售用红色表示等,它也可对数据进行跟踪分析。

BI还有一个很优秀的功能就是设定一个边界条件进行挖掘工作,从杂乱无章的数据中找出内在的联系,沃尔玛著名的“啤酒与尿布”的故事就是这样产生的。

BI的常见应用

决胜未来靠的是什么?是通过透析历史经营情况归纳成的经验和失败的教训,用数据来证明经营手段是否成功,来预测未来的发展趋势,快速准确地把握风云变

幻的市场脉搏。而BI正是完成这项使命的有力武器。在国外,BI在零售业上已有了较好的应用,并产生相关的指标体系理论;在国内,BI虽还处于初级阶段,但其本身所具有的灵活性和强大功能,使得它在零售业界迅速崛起。

下面简单介绍BI在零售业中的一些常见应用情况。

BI最常见的应用就是辅助建立信息中心,通过BI来产生各种工作报表和分析报表。常见的分析有:

1. 销售分析:主要分析各项销售指标,例如毛利、毛利率、坪效、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等;而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察,这些分析维又采用多级钻取,从而获得相当透彻的分析思路;同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据;还可根据各种销售指标产生新的透视表,例如最常见的ABC分类表、商品敏感分类表、商品盈利分类表等。

这些复杂的指标在原来的数据库中是难以实现的,老总们虽然知道他们非常有用,但由于无法得到,使得这些指标的地位也若有若无。直到BI技术出现之后,这些指标才重新得到了管理者和分析者们的宠幸。

2. 商品分析:商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据,从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等,从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整,加强所营商品的竞争能力和合理配置。

3. 顾客分析:顾客分析主要是指对顾客群体的购买行为的分析。例如,如果将顾客简单地分成富人和穷人,那么什么人是富人,什么人是穷人呢?实行会员卡制的企业可以通过会员登记的月收入来区分,没有推行会员卡的,可通过小票每单金额来假设。比如大于100元的我们认为是富人,小于100元的我们认为是穷人。好了,现在老总需要知道很多事情了,比如,富人和穷人各喜欢什么样的商品;富人和穷人的购物时间各是什么时候;自己的商圈里是富人多还是穷人多;富人给商场作出的贡献大还是穷人作出的贡献大;富人和穷人各喜欢用什么方式来支付等等。此外还有商圈的客单量、购物高峰时间和假日经济对企业影响等分析。

4. 供应商分析:通过对供应商在特定时间段内的各项指标,包括订货量、订货额、进货量、进货额、到货时间、库存量、库存额、退换量、退换额、销售量、销售额、所供商品毛利率、周转率、交叉比率等进行分析,为供应商的引进、储备、淘汰(或淘汰其部分品种)及供应商库存商品的处理提供依据。

主要分析的主题有供应商的组成结构、送货情况、结款情况,以及所供商品情况,如销售贡献、利润贡献等。通过分析,我们可能会发现有些供应商所提供的商品销售一直不错,它在某个时间段里的结款也非常稳定,而这个供应商的结算方式是代销。好了,分析显示出,这个供应商所供商品销售风险较小,如果资金不紧张,为什么不考虑将他们改为购销呢?这样可以降低成本呵。

5. 人员分析:通过对公司的人员指标进行分析,特别是对销售人员指标(销售指标为主,毛利指标为辅)和采购员指标(销售额、毛利、供应商更换、购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等)的分析,以达到考核员工业绩,提高员工积极性,为人力资源的合理利用提供科学依据的目的。主要分析主题有,员工的人员构成、销售人员的人均销售额、对于开单销售的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人员分管商品的进货多少、购销代销的比例、引进的商品销量如何等等。

当然BI对零售业的分析远不止这些,至少还有资金运转分析、库存分析、结算分析等等。这些分析在实际经营中确实有着重要的利用价值。谁对自己的经营做出了正确的分析,谁就会正确地修正自己的经营方针和政策,谁就赢得了未来!

  

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