轻与灵活的数据体系专访广州舒客信息总监杜枝文

　　9月18日，数字创变2020——帆软智数大会在无锡拈花湾波罗蜜多会议中心举办，在大消费零售论坛上薇美姿＂广州舒客＂信息总监杜枝文进行了＂数据场景化，助力业务效益提升＂的专题演讲。薇美姿作为一家快消品服务企业，其零售业态的具体形态有电商、团购以及各业态内部的零售场、导购等。在大会期间接受了智慧零售与餐饮新媒体记者的采访。
　　行业数字化转型趋势及面对的挑战
　　2020年，疫情下的重创，数字的背后，是一个个鲜活的生命。而在中国通过数字化防控疫情的成果来看，通过数据回归商业的本质——效益；同时让零售回归生活本质——简单。
　　数字化漩涡正在影响着各行各业，将使商业模式、产品与服务、价值链最大限度的实现全数字化，就像全球最大的运输公司UBER不拥有车辆、全球最大的媒体机构FaceBook不拥有内容、全球最大的住宿提供者airbnb不拥有物业。
　　行业TOP企业争先进入数字化布局，如可口可乐、星巴克、良品铺子、宝洁、蓝月亮、恒安集团等，快消品的行业特性即变化快、周期快、发展快。
　　那么，数字化转型，如何助力商业的本质？
　　依据『IDC&思科2020年亚太区中小企业全数字化成熟度报告』，看市场数字化现状与趋势：
　　如上图，中小企业对数字化转型53% 处于主动观察，31% 处于漠不关心，而目前的市场现状是：只有16%进入了高阶阶段，在成功企业中完成数字化1.0阶段（积极挑战）用时最少3年。
　　全面数字化成熟度面临的挑战，体现在人与财两个方面：
　　作为薇美姿，公司以前在数据驱动运营过程中存在的问题有：业务不标准、货价不统一、投入无产出，人、货、财面临着数据断点，数据痛点集中体现在：数据难收集、数据质量低、数据不及时、数据未反应业务——标准化业务管理缺失。
　　未来数字化架构的全局设计、点上着手
　　数字化的全局设计包括：
　　1、构建数字化的消费者运营体系，覆盖如线上、线下不同口腔护理需求的消费者。
　　2、构建基于全链路数据打通的决策体系，包括但不限于区域看板、经销商看板、终端门店看板、消费者看板。
　　3、构建＂四流＂延伸至核心终端的数字化管控体系，集成打通销管流、动作流、资源流、商品流。
　　4、构建与生态伙伴协同共创的生态体系，包括不限于代理商、超市卖场、专业服务提供商、异业合作。
　　5、构建基于全链路数据打通的决策体系，在底层打造具备超强感知能力、明智决策能力。
　　6、构建既稳定又灵活的敏捷型组织。加强快速执行能力。
　　7、构建数字化技术平台与技术架构。在基础层：以人工智能、物联网、数据和数字化平台为技术架构。
　　当前以场景为单元，以效益为抓手。充分发挥：人的效益、货的效益、场的效益、渠道的效益。
　　人的效益：结合帆软BI分析工具，在决策层实现数据可视化与决策，找到客户需求点与客户画像，如：谁的毛利率最高？谁贡献的销量最大？她的产品结构是怎样的？她是谁？她的脸谱是怎样的？她有怎样的行为记录？她的行为可否复制？
　　货的效益：如全国哪些品类最赚钱？在哪些区域赚钱？品类利润的增长情况如何？增长的原因是什么？做到数据洞察，每日解读。
　　场的效益：传统陈列分销在线以数值为主，无法生动展现门店实况，无法进行有效决策，通过以下数据的分析：POS数据，费用投入，陈列分销数据关联，统计销售占比，投入产出比，从而提升效益。
　　渠道效益：对各渠道生意参谋数据进行分析，了解竞品动态，提升渠道效益。同时，对渠道商机进行实时在线化管理，通过简道云搭建商机管理体系，通过FineBI实时监控及决策调整。
　　最后，让数据场景化，场景效益化，依托技术回归商业本质。
　　《智慧零售与餐饮》专访舒客信息总监 杜枝文
　　1、根据舒客以往的＂数据痛点＂（数据难收集、数据质量低、数据不及时、数据未反应业务，这些数据难点表现为：业务不标准、货架不统一、投入无产出），您和您的企业是如何从数据基础做起，从而解决这些数据痛点的呢？人、财、货的业务断点如何通过数据体系打通？
　　说到数据断点、口径不统一、数据不及时。断点是在销售部门有一块数据、财务部分有另一块数据、IT部门也拥有自己的数据，企业每个部门都拥有不同的数据，这是由于企业部门从不同地方收集来的数据，所以就造成了＂数据断点＂（如A拿的是前天零售的数据，财务拿的是上个月的数据）造成企业各部门数据都没有衔接起来。所以薇美姿后续则是通过自助式分析，把所有部门拉进来共同参与数据整理分析，＂共同来用一套数据。＂
　　在这个过程当中，帆软输出给企业的能力解决了企业的数据问题。舒客由传统式的BI分析转化成为了自助式的BI分析，才能将数据联合起来。
　　在前端数据采集，舒客则全部采用简道云进行数据采集，财务不再收集数据，销售部门则是全部搬到线上进行业务填报。
　　在数据平台输出方面，数据的输出不是由IT部门来输出，而是由各个部门根据需求来输出，IT则负责把数仓定好，把规则制定好，把口径定好。
　　2、在服务商BI系统与底层数据库完备情况下：门店、零售端、导购等作为终端的毛细血管，请问在您的数据架构体系下，数据是如何从总部，触达到这些终端的？如KPI、商品、人力资源、会员等。未来如何通过数据到达全链路协同。
　　从品牌商到消费者的数据链路闭环，目前在开放渠道还是非常难以做到的，我们目前只做到门店级别，开放渠道的各个系统比如沃尔玛、大润发、银座，其商业系统已经非常完备，舒客与其对接后进行数据提炼及分析。针对每个零售场有多个导购，舒客则是通过移动端简道云去填写个人销售数据，清楚知道每个SKU卖了多少数量、销售额是多少，同时与POS数据进行打通，相互校验确认业绩。
　　3、在应用场景比较复杂，既有复杂表需求也有自助分析需求下，IT服务商（帆软）是如何梳理、助力企业满足不同数字化场景需求呢？可以从几个数据方面体系搭建的要素说起。
　　其实舒客在接入帆软之前是有使用BI分析平台的，如果单纯说驾驶舱、仪表盘，我们最初的BI分析平台也是非常强大的，但是唯一的缺点在于快消品企业看的数据维度很多，多维度总表下上一家BI分析平台不能满足多维度数据需求。帆软通过产品组合（FineReport、FineBI）给到用户、企业做选择。当老板需要传统报表时可以提供一般报表，当要用到驾驶舱时则可以使用数据驾驶舱，并且二者可以融合使用。帆软最大的能力在于给企业赋能，赋能企业在何时如何建立数据体系、如何通过数据助力业务，并提供一个顾问老师的角色。
　　4、舒客结合简道云、FineReport和FineBI打造薇美姿的商机管理系统，请问这套系统架构下，是如何实现全流程数据化？或者全渠道业务数据化？以及未来的创想。
　　作为快消领域的企业来说，数字化转型是必然的，因为我们面向的是海量的c端消费者，如果不进行数字化转型可能就会＂死掉＂。IT作为企业的＂神经系统＂，要把神经搭建起来，就需要企业各个组织与平台非常灵敏，才能够成为＂神经＂，帆软的优势在于＂轻＂而灵活，而通过Fine report与Fine BI 能满足传统与前端仪表盘驾驶舱数据分析模式双重需求，对于我们来说是非常＂轻＂与灵活，对于BI而言，一般人是很容易学会。所以整个数据体系就会变得很轻。再来说说简道云：中国的数据开发平台动辄几十万，学习起来非常沉重，目前我们还在与简道云共创，因为对于中小零售来讲，请一个技术团队或是技术大咖来是十分重的事情，但是依然需要进行一些快速的二次开发。但简道云与钉钉结合，用户填报起来非常的＂轻＂，我们可以在一个小时以内搭建起来所需要的功能。