零售企业如何用 BI？万家门店的精细化运营秘籍
当下，连锁零售行业已呈现出产业规模化、经营业态多样化、管理精细化等特点。企业在经营管理中产生的海量数据信息，蕴藏着丰富的经营技巧和市场规律。如何将这些宝贵的信息沉淀、复用，服务于企业经营？众多零售企业正面临着迫切解决的现实难点：
数据沉默，未能产生放大价值：业务系统多，接口混乱，数据质量低且未充分应用，取数用数难；
工具灵活度不足，难应对业务变化：传统报表工具数据及时性欠缺，业务缺乏整体规划，信息投入不足；
效率低下，无法通过数据追踪管理：人追数据过程慢，内部数据信息不对称，协同繁琐；
依赖经验，缺乏分析模型：描述性分析为主，诊断式分析依赖经验，缺乏指导型分析模型。
今天，我们就此分享蜜雪冰城、遇见小面、锅圈食汇等零售行业标杆企业的解题思路。让我们一起穿过实际场景，看看他们如何借助观远数据，建立系统化数据管理分析，突破经营难点，进一步运营好众多门店！
01
20000 家门店的统一数据管理实践
你爱我 我爱你 蜜雪冰城甜蜜蜜
历经20余年的发展，蜜雪冰城全国门店数量已经超过20000家。蜜雪冰城管理万家门店的核心在于“数据一线赋能”。
品牌连锁店通常会聘请“门店督导”维护、指导、服务终端门店。督导人员素质的高低、技术水平的高低，直接影响了终端门店的营运水平。督导就像各个门店的老师，纠正门店错误，指导门店发展。一位优秀的督导可能可以同时教育50家门店，保障50家门店的顺利营运。
但蜜雪冰城20000家门店，如果聘请几百个督导，不仅人力成本是一笔不菲的开支，而且督导水平的高低也难以掌控。蜜雪冰城期望沉淀优秀督导的门店运营经验，实现标准化能力的复制，让年轻督导也可以轻松管理好门店。对此，蜜雪冰城选择了观远数据，通过数据赋能业务管理门店。
万家门店已沉淀了海量的价值数据，我们要做的就是如何有效地进行数据分析，挖掘数据价值，提升数据信息的传递效率。最了解这些数据的人是谁？或许是这些日常与门店打交道的“老督导”们，也只有他们更了解，哪些指标反应门店在往好的地方发展，而哪些指标是危险信息的预警。
蜜雪冰城基于优秀督导的经验沉淀，同时借鉴观远数据多年服务零售行业的丰富经验，携手观远数据构建了统一的数据运营分析应用体系、企业数仓平台，打造蜜雪冰城数据运营整体解决方案。
现在要观测一家门店是否健康，蜜雪冰城只需在后台调取门店数据，观察其核心指标表现是否异常。不仅仅是营业额这些常见的粗粒度指标，更是品类、相关占比、环比变化等精细化数据。打个比方：
柠檬茶作为爆品，在大部分门店销量都比较好，为什么某门店该品类销量占比不高？
这个商圈的门店外卖占比普遍高于30%，为什么某门店外卖占比只有20%？
某家门店营业额环比逐月下降2%，背后是什么原因？
… …
基于双方共建的数据运营分析应用体系，年轻督导也可以快速发现定位门店问题，通过暗访、调研等方法进行针对性督促。
除了发现异常、解决异常，还可以将门店运营地更好。同一个商圈，两家距离不远的门店，生意都很火爆，但某一家门店中午时段的销量却会稍微低一些。
通过对比分析，基于“标杆店”（目标门店）的核心指标，例如时段营业额、折扣率、小程序点单占比、品类销售等等，聚焦指标，洞察趋势，进而全面分析门店的可提升点。
02
拆解核心营收指标
打造标准化分析体系
不在重庆 遇见小面
部分遇见小面门店，核心指标不是营业额，而是SPMH（人员效率，总营业额比上员工总工时）。为什么有时候人效比营业额更重要？
有些门店开在交通枢纽处，火车站、客运中心等等，租金成本很高。如果让店长、店员天天顶着高昂的成本压力，再冲营业额，恐怕没几个人还有心思干好事情。这时候门店不需要去看利润，只需要发挥管理的人效。不看利润，只看人，这是我们能做的事情，至于这个店能不能赚钱，有另外的策略。
遇见小面是如何通过观远数据管控多家门店成本，更好地管理门店？根本在于“数据追人”。一个门店的租金成本我们无法控制，人力、水电、产品成本等等是可以通过数据监控的。
例如，人力排班与订单营收相关联，这涉及到SPMH指标，也就是人效。假设员工1个小时可以创造200元的营收，而今天门店预期达到2万元营收，要怎么排班？如果排的人多了，人效下降，或许每个人一小时只有100元营收；倘若人排的少了，虽然人效提高，但服务水平、产品质量就下降了，影响门店长期发展。
所以SPMH指标控制在一个范围区间内才是健康的，并且每个门店的范围区间要匹配店面的历史数据，是各不相同的。遇见小面就通过观远数据，自动化地完成了SPMH的把控实现，以及不同门店范围区间的确认，实现合理排班。
过往遇见小面的店长们计算SPMH，需要经验丰富的老店长通过Excel收集、计算数据，每周进行汇总汇报，范围区间的确认也需要老店长们传授经验。现在店长们用观远数据每天自动抓取最新数据，进行计算，汇总上传，轻松实现人力排班，排班异常也能当天发现。
由于遇见小面的发展速度很快，企业内部的业务系统越来越多，最终决定选择一款BI软件，经过市场多方考察之后，我们认为观远数据BI是比较适合我们的产品，因为观远数据拥有深厚的零售消费行业服务经验，而且有比较专业的售前、售后团队，能够帮我们快速落地项目。—— 遇见小面CIO 廖志军
03
8000+门店全面数字化
在家火锅烧烤 就找锅圈
锅圈食汇本质是一个以“供应链为核心”的企业，通过强大的供应链体系，整合上游原材料工厂、食品工厂，强化对产品能力的把控。
这其中，火锅食材供应链市场长久存在着“订货不平衡”的问题，畅销产品存货不够，导致收入降低；滞销产品积压，损耗成本提高。这是“货与场”的问题，表面上只需要降库存就能解决，但根本是自适应的商品结构调优，以实现健康库存系统。
随着锅圈门店在全国的拓展，会存在不同的区域、商圈客群与消费偏好差异化的问题，商品结构与门店策略上也要与之匹配，通过AI智能补货，也会一定程度优化商品结构，并且模型会根据销售数据的变化反馈进行调整，即通过算法优化“人与货”、“场与货”的匹配关系。例如夏天顾客更想吃烧烤而不是火锅，店里是不是应该提升烧烤相关产品比例？
对此，锅圈食汇选择与观远数据合作，通过数据智能赋能供应链以及门店运营，从而打造柔性供应链，匹配业务的高速发展。
在产品分析场景上，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。
在供应链场景中，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。
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。通过“人货场”的平衡，建设健康库存体系，让畅销商品“永不断货”，滞销商品避免积压。
04
结语
从以上企业的BI系统使用经验，不难看出，BI系统的关键在于为零售企业提供更立体、更多视角的数据洞察，在避免企业风险的同时，能给予企业更多具有发展力、乃至预测性的经营建议。详细展开来看，BI系统在零售行业可发挥的作用分为以下5点：
线上线下全渠道数据整合：融合企业线上线下数据，多维数据分析还原真实消费世界全貌，为业务增长提供有力支撑；
一站式数据分析与决策：打通“数据采集-数据接入-可视化分析-智能应用”全链路，统一数据源、统计口径、计算规则及分析思路；
企业经营状况实时追踪：时效性数据助力企业掌握一手经营状况，并及时调整运营策略；
颗粒度细分驱动业绩增长：场景到指标的细粒度分析与拆解，让行业成熟场景分析方法论为企业精细化运营赋能；
零代码低门槛释放生产力：快速上手、一键应用的简单操作，可让成员释放更多人员精力。
