茜子服飾：如何利用「人貨場」分析，實現業務增加？

品牌服裝零售，屬於服裝產業鏈的前端管理，也是服裝企業最容易作出數據業績的一環，品牌服裝零售的數據分析，該作些什麼？又該怎麼作？
針對這個問題，深圳茜子飾品有限公司信息總監徐濤給咱們分享了對零售數據運用的經驗，但願能給你們帶來一些啓發！
1、茜子服飾介紹
茜子（SHE’S）公司是一家以髮飾爲主，涵蓋圍巾、帽子、太陽鏡、精品等時尚飾品的公司，採用設計-生產-銷售一條龍的銷售模式。銷售除了自營門店還包括網絡上的網銷部分和加盟商，在全國擁有400家店鋪。
2、技術痛點及解決方案
在信息化管理過程當中，因爲公司業務環節較多，涉及的系統比較多，信息管理相對而言比較複雜。而公司對數據統一管理和數據分析的需求比較迫切，因此在這方面一直尋求着一個切實可行的方案——

1. 須要統一的可視化平臺；
2. 須要高可靠的數據存儲計算技術；
3. 須要實時數據的訪問和預警；
4. 須要更敏捷靈活的權限設置功能。

利用FineReport作可視化出口，統一管理再也不是難題
利用帆軟FineReport可以對接各類數據源，對數據可以有良好的整合、分析、展現優點，茜子公司設立了以下的方案：將全部的數據從各個系統抽取到數據倉庫中，而後經過帆軟FineReport讀取數據倉庫裏的數據，並以報表、圖表等各類方式展現出來。同時集成到微信企業號，實現隨時隨地看數據、作分析。
系統搭建架構：

光靠工具是沒法解決企業問題，還須要技術配套
在規劃可視化平臺的時候，徐濤站在總監的高度，規劃了三個重要技術模塊，值得借鑑。
應對大數據量的存儲與計算——數據倉庫技術
茜子對接了財務、ERP分銷和OA的數據，實際上是三個角度跟蹤企業運轉：財務視角、分銷視角、辦公視角。搭建信息中心（數據倉庫）的第一步就是考慮視角的統一，站在公司層面，創建一本內部通行無阻的數據帳單，這裏咱們不談業務統一的問題，只聊技術層面。
數倉技術的第一步就是要基於使用需求來構建數據模型，梳理維度表和事實表，對須要分析的內容作原子粒度的記錄；在數倉建設過程當中，應用各類數倉技術來實現數據的高效穩定存取；在數倉應用的結尾還須要對前端展示作必定的中間層適配。總的來講，茜子的數倉就是用一個獨立於業務系統的數據源，來知足絕大部分的企業分析需求。
值得一提的是——茜子對於「庫存」和「銷售」的區別運算：

1. 庫存數據天天只刷新一次，記錄是截止到天天凌晨3點，經過函數調用存儲過程的方式在數倉裏計算30分鐘，刷新在庫存類數據表中。
2. 銷售數據天天刷新n次，在天天的上午十點到晚上的十一點，每隔十五分鐘從業務系統抽取一次銷售數據，存儲在銷售類數據表中。

這樣的操做是出於技術考慮的，在有限的數倉資源和業務訪問通道下，「庫存」數據很是龐大，累加計算吃CPU資源，天天更新一次也能知足大部分庫存分析需求；「銷售」數據佔用較少計算CPU，每15分鐘更新一次作到「準實時」的效果。
實時數據，報表直接連入業務數據庫
剛纔提到「準實時」的數據是15分鐘前的數據，若是遇到企業高層要求「立刻把最新的銷售庫存數據拿出來！」這個時候，就須要提早安排好「後門」——若是數據須要「立刻給出」，創建報表直接連入業務數據庫的通路「K級訪問」，同時，要注意限制訪問層級和訪問頻次，打開「K級訪問」的監控預警，關注直連數據的信息安全。
統一平臺管理，權限設置成必然
在茜子，各業務系統（包括企業ERP）承擔了生產經營的數據流轉潤滑劑做用，數據倉庫+finereport共同構建了企業的DW&BI平臺。
除此以外，因爲茜子公司門店的連鎖性質，爲了實現不一樣崗位的人看不一樣的報表，不一樣部門只能看到報表展現的本身部門的數據，這裏利用了FineReport的權限控制多不一樣部門、不一樣人員作了處理，也是出於信息安全的考慮。

茜子的權限控制，從兩個方式切入：

1. 目錄的權限控制

 目標：實現不一樣用戶訪問不一樣的數據報表。
 方法：設置用戶所屬的部門，部門對應的可訪問報表。

1. 數據的權限控制

 目標：實現用戶只能訪問本身權限下的數據。
 方法：創建用戶名和數據的關聯性，在報表中讀取當前用戶的用戶名傳遞到查詢語句中。
3、業務痛點及解決方案
「藏着的數據是沒有價值的，只有被合適的人在合適的時間以合適的方式，被看到，才能產生驅動」，談到報表平臺的價值產出，徐濤這樣表示。所以在規劃報表體系時，他的IT部門除了用好技術修煉內功，還積極瞭解業務基礎，可以站臺業務角度思考問題。
經典的主題——人、貨、場
「人貨場」是零售業態逃不掉的主題，在茜子的可視化平臺上落地的狀況，IT部門把人貨場的通用指標梳理了分享：

 人——員工，對應的指標有：銷售額、折扣、客單價、連帶率、環比。
 場——店鋪屬性，對應的指標有：店鋪面積、銷售目標、實際銷售、坪效、人效、復購率、留存率。場——零售運營，對應指標有：新舊品維度、上月本月維度、價格帶維度、銷售數量、銷售金額、銷售佔比、庫存數量、庫存金額、庫存佔比、存銷比、客單價、連帶率。
 貨——結構效率，對應的指標有：類別維度、季節維度、風格維度、銷售數量、銷售金額、銷售佔比、庫存數量、庫存金額、庫存佔比、存銷比、售磬率、同比。
 貨——暢滯銷，對應的報表有：主推款銷售庫存，暢銷款銷售庫存，庫存積壓。
徐濤強調，要有系統的去知足業務需求，將主力報表放到「人貨場」的框架下，對於特殊需求的報表，先開發知足，後面能夠逐步引導到框架下，從而創建業務人員數據分析的標準化。
IT的價值創新
IT能夠始終是作已有的業務內容，用數據實現日日精進的管理，知足「後勤」的崗位職責；茜子不只僅知足於現狀，也經過IT的數據資源來開拓新的業務領域——流程OA狀態&會員數據分析。
流程OA狀態：員工提交了OA流程，都但願可以儘快處理；審批人（主管）天天處理大量工做，擔憂遺忘了某個OA未審批，對於異常的流程想快速查詢很麻煩。茜子將對接的OA數據展現成「OA一指禪」——對OA的過程進行即席查閱，讓員工心中有「數」。

VIP會員數據分析：茜子定位時尚輕奢飾品，很是重視老客戶的運營。以前的狀態，主要依靠門店店員本身作周邊客戶的復購，靠人來的維護VIP客戶。致使：VIP用戶開拓困難、集團沒有VIP的抓手、店員離職對VIP影響。所以，集團綜合考慮，給茜子的數據部門承接起VIP會員的數據運營工做，在集團層面作VIP主題看板，咱們來看看乾貨實例：
1.VIP數據彙總——在集團層面，運營VIP大數，及時發現運營不善的區域和客戶羣體，經過調整導購績效來驅動門店導購加固VIP羣體。

2.會員RFM模型分析——Recency（最近一次交易時間間隔）、Frequency（最近一月的交易次數）、Monetary（最近一月交易的金額），是成熟的用戶分析模型，適用於企業的VIP運用部門，應用方法不少，茜子本持着實用落地原則，沒有采用複雜的分析，簡單明瞭的報表：




3.會員商品分析——給商品部的一本「小黃書」，商品部爲了延續品牌風格和貨品質量，會依賴老會員的消費數據，茜子給商品部提供了會員商品的銷售狀況：

在可以快速瞭解會員商品的總體銷售以外，商品部還須要鑽取到類別風格的銷售狀況，以下：

對於VIP的銷售便好，明細到小類的一個顏色。
小結：從被動型IT向主動性IC轉變
茜子服飾的IT，依靠着業務「人貨場」的基礎思惟，可以快速知足業務需求，解放了大量的生產力；抓住企業運營的盲區——OA流程可視&會員運營，凸顯IT獨特的價值，從Information tech技術的支撐部門，逐步成長爲Information Center應用的提供者。
對於廣大品牌服裝零售商來講，數據可視化的地位日益提高，逐步成爲企業核心競爭力不可分割的一部分，編者但願經過茜子服飾的套路，來幫助更多的朋友將服裝零售可視化從0-1的搭建起來，讓數據成爲生產力！
轉自：https://www.toutiao.com/i6613...