下面小編為大家介紹一些案例給大家做一個新零售模式的案例分析。

       在零售里面大家都談“人、貨、場”，但是咱們發(fā)現(xiàn)一定體量之后，第四個因素，也就是“決策大腦”越來越重要。為什么？這里舉了一些例子，當然不同行業(yè)復雜度不同，可能復雜N倍。每一個零售的決策場景無處不在，因為咱們有幾百個、幾千個實體店，或者幾千個渠道點，有大量的會員等等。但是每天從CEO的角度看店長，店長做的是什么？微決策。比如說下午4點以后，哪些品類要及時做調整，如何第一時間去關聯(lián)并主動去推動。

 

       第一個例子是今日超市，這是超市行業(yè)最創(chuàng)新的一個品牌，總部在武漢，有400家實體店。他們整套大數(shù)據(jù)分析的網(wǎng)站，從基礎的數(shù)據(jù)分析指標系統(tǒng)到深度的應用是和咱們一同共建的。

       

       選擇其中幾個場景來分享：

 

       首先這個是一個非常經(jīng)典品類的挖掘，這里面大的品類到中品類、小品類。原來的話基本是分析到小品類就差不多了，但是如何在海量數(shù)據(jù)里面鉆取到某一個單品，觀遠智能BI可以實現(xiàn)，且這個分析路徑是自動監(jiān)控的。

 

       第二，是線下客流部分。咱們可以看到數(shù)據(jù)顯示，哪些人進店前是開心的，哪些是進店前是不開心的，哪些對消費體驗產(chǎn)生影響。通過采集，把實體店端的客流數(shù)據(jù)和經(jīng)營數(shù)據(jù)、排班數(shù)據(jù)結合起來形成一個完整的場景去回答，哪些實體店哪些客戶消費體驗是在過去24小時里面有問題的。這是數(shù)據(jù)驅動消費體驗的改善體現(xiàn)。

 

 

       第三，就是對于公司來說，三張報表只是基礎工作。第四張報表關乎公司運營的是否健康。咱們這里可以看到每一個實體店跟他同比的實體店，在過去一個時間段營銷活動表現(xiàn)好或不好，從中可以進行細分，對它進行打分。對于督導、對于總部來說關注的是自動得出的結論。這樣的方式把好的經(jīng)驗、管理、決策提煉出來，讓實體店運營得到提高。

 

       還有一個例子是來伊份，這里是會員分析的場景，在這個基礎上可以進行更豐富維度的分析。其實咱們知道CIO最擔心的不是上線一個軟件本身的復雜度，而是上了這個軟件推廣不起來怎么辦，否則這會產(chǎn)生巨大的浪費。所以一個軟件好不好用，能不能很輕、快，被大量的用起來，這個尤其關鍵。更進一步，當這些軟件用起來之后咱們希望它能夠用活。天然直接的數(shù)據(jù)，幫助來伊份決策。

 

       接下來一個例子是亞瑪芬。他們也是SAP的客戶，因為這些品牌都是他擴張的過程當中陸陸續(xù)續(xù)收購的，雖然他有完整的SAP的軟件，但是挑戰(zhàn)在于多品牌、數(shù)據(jù)分散。

 

       它始終有一個場景繞不開，就是商品部門每周，甚至希望每天都希望知道每一個SKU真實的庫存數(shù)。這個咱們知道是不容易的，因為可能會有電商全渠道、退貨、在途等等，所以他們的商品部門的工作人員有兩位同事每周要花兩天時間手動的大量重復的工作，從里面導出SKU數(shù)據(jù)，和他內部的主數(shù)據(jù)，再加上損耗等數(shù)據(jù)得出這樣一個結果。

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