5月20日，观远数据联合巨益科技等伙伴举办零售消费行业品茗交流沙龙，汇聚一众行业精英，于深圳大益茶超级体验馆，以别开生面、轻松惬意的方式“品茶论道”，共同探寻零售消费行业数字化发展、实践与增长之道。

01 零售行业进入微利时代 企业数字化布局各阶段挑战重重

一直以来，零售消费是社会经济发展的基础保障之一，零售消费品牌在稳步发展的同时都会经历企业数字化转型与升级的阶段，在疫情等诸多不确定因素的影响下，各大零售消费品牌方的数字化转型与升级需求上升新台阶。

零售消费品牌如何在这充满不确定性、复杂性、多样化的市场局面下突出重围，如何通过数字化手段获取良好发展等则是各大品牌方共同关心的重点。

观远数据零售消费行业专家吴发强在分享中提到，2022年以来，社会零售消费出现全面下滑，零售行业开始逐渐进入微利时代：

· 从一个赛道的集体成功到追求个体策略的精妙生长；

· “天上掉下来的东西”变少了，企业开始注重修炼基本功；

· 零售消费从原来的一路高歌猛进到现在的精耕细作，从高速增长转变为高质量增长等，大多数品牌方数字化经营思维正快速觉醒。

零售消费品牌身处行业变革之中，数字化势在必行，但数字化转型无法一蹴而就，在企业数字化布局的各个阶段，诸多要解决的业务问题，根本原因都涉及数据应用。

I阶段：
企业信息化基础建设已逐步完成，但数据孤岛、人工Excel费时费力、固化报表分析维度单一、代码编写门槛高等问题掣肘企业发展，企业经营所沉淀出的数据量越来越大，各方数据亟待整合。

II阶段：
企业快速扩张、跑马圈地的阶段，但管理全靠人管人、KPI考核等机制落后等问题开始浮现，数据化的单店高效管理难。

III阶段：
企业管理信息化建设完成，从粗放式管理转向精细化管理，但由于市场同质化程度高，经营成本消耗较大，需要通过数据的高效应用在竞争中获取先发优势，保证持续发展。

IV阶段：
企业“数据文化 ”形成，科学决策与管理机制逐渐沉淀，数据基础完善，企业分析能力提升，但部门间体系复杂产生沟通壁垒，数据应用断层产生联动屏障等问题，导致企业无法形成策略闭环。

探索阶段：
企业数据建设成熟，重点关注数据应用赋能，即通过数据应用提升企业整体洞察力，促进销售业绩的增长。在这个阶段，企业需要智慧的、主动的数据决策交互，来避免不必要的成本支出，快速提升企业的决策能力，帮助企业持续占据市场竞争优势。

02 观远数据一站式BI平台 推动企业加速数字化升级

观远数据通过对企业数字化布局的各个阶段所面临的诸多业务问题进行深入分析发现，从I阶段到IV阶段再到探索阶段，企业数字化布局大致经历了从单店场景、代码开发，到Excel数据加工，到数据ETL、可视化，再到自助分析、移动轻应用、数据中台模型及算法引入等漫长的链路，贯穿了企业内部多系统、流程和报表等复杂的业务场景，其时效性、灵活性、敏捷性等方面在每个阶段逐步提升。

因此，能快速落地、可用好用、能复用的数据应用对于企业数字化快速升级尤为重要。观远数据的一站式BI平台不仅满足报表自动化需求，更是聚焦敏捷、实时、预测、诊断、行动为一体的企业级数据分析平台。

通过观远数据一站式BI平台具备的立体化数据采集和沉淀能力，即融合了如订单、商品、进销存、投放、促销、消费者、门店等多维度数据，能够让企业业务分析决策快速跑起来。企业可以有的放矢地设计出更被需要的产品、选择更合适的渠道、抓住用户的全生命周期价值、最大化提升企业的品牌及商业价值。

03 先进企业的数字化实践 提升全链路数字化运营能力

活动分享中，观远数据零售消费行业专家吴发强以锅圈食汇、蜜雪冰城、元气森林等数字化实践领先的零售品牌为例，向与会嘉宾们展示了数据驱动的增长成果。

其中，锅圈食汇的数据应用主要涵盖了商品研发、供应链以及门店三个场景。

商品研发场景的数据应用涵盖：
· 商品分析：如区域畅滞销，了解区域品类偏好，新品上新追踪销售表现，进行及时的铺货跟进和补货策略调整；

· 高效预测：通过客户数据、产品数据、当地门店模型等数据，预测客户的未来需求，根据购买记录进行商品的组合和套餐的推荐；

供应链场景的数据应用覆盖：
· 高效物流体系：对多个现代代中心仓、分仓冷配物料网络、冷冻前置仓进行统一管理，实时监控食材次日达，日流转N万件指标变化；

· AI智能补货：库存与销售数据实时打通，监控全链条订单流、商品流、资金流，将产品周转天数从30天缩短至10天，未来将进一步降至5-7天；

门店场景的数据应用涵盖：
· 智能选址：线下流量数据采集，补充线上流量数据，预测预选址门店的全渠道流量及投资回报周期；

· 智能定价：挖掘商圈特征数据、门店订单数据、客户群特征，制定门店的差异化定价策略；

· 货架陈列优化：根据客户的关注点、逛游轨迹等数据，为店铺陈列提供合理的数据化建议，区域密度、商品陈列、驻留时长等。

借助观远一站式BI分析平台，锅圈食汇实现了供应链上下游的全程可视化，从采购与库存监控、报货与出货动态分析及预测、导入了AI算法模型（门店智能配补货、中心仓智能配补货）等智能决策入手，最终打通了订单流、商品流、资金流的一体化，实现业绩稳步增长。

锅圈食汇等先进企业的数字化实践成功案例，为更多零售品牌方的数字化建设提供了价值深厚的参考样本。

数字化转型作为企业持续增长的创新引擎，共创数据驱动型高增长企业已是当下零售消费品牌方的共识。观远数据期待能和更多优秀的的行业专家、合作伙伴一起，携手修炼内功，助力零售消费行业客户快速驾驭好“降本、增效、创收”的三驾马车。