數據驅動高效運營，觀遠數據再次亮相CCFA國際零售創(chuàng)新大會

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8月11日-12日，由中國連鎖經營協會（CCFA）主辦的“CCFA新消費論壇—2020中國國際零售創(chuàng)新大會 ”在上海國際會議中心隆重開幕。因疫情而延遲，因難得而珍貴，本次會議以“從數字化邁向智能化”為主題，吸引了眾多零售連鎖企業(yè)高層、零售業(yè)務數字化負責人以及技術提供商等業(yè)界專家共聚于此，就全球最前沿的零售技術進行展示與交流，分享創(chuàng)新商業(yè)模式，探討中國零售業(yè)數字化轉型的最佳實踐。

觀遠數據作為零售消費領域極具代表的智能數據分析與決策服務商受邀參加，在論壇區(qū)分享數據驅動零售的前沿方法案例，在展區(qū)與更多零售企業(yè)零距離思維碰撞，探索零售消費企業(yè)的數據智能最佳實踐。

（觀遠數據展位咨詢）

老舞臺，新思想

2019年，觀遠數據攜手上蔬永輝、NOME諾米家居兩大知名零售企業(yè)客戶，圍繞“大數據分析驅動零售智能決策”主題，在活動現場解析了大數據分析的智能化趨勢、數據驅動智能決策的未來路徑。并以上蔬永輝、NOME等零售業(yè)態(tài)為基礎，分享零售行業(yè)最佳智能分析實踐，以前瞻理念和引人入勝的場景分析應用引來多方關注，場面十分火爆。

而今年，經歷了疫情沖擊，行業(yè)變動，觀遠數據對于零售智能數據分析的產品和方案也進行了重磅升級。活動現場，觀遠數據創(chuàng)始人兼CEO蘇春園從行業(yè)趨勢、數據驅動決策升級的方法路徑以及企業(yè)數據智能落地的行動建議等角度，分享了《構建零售決策大腦 數據驅動高效運營 》。

（觀遠數據創(chuàng)始人兼CEO 蘇春園）

疫情之中，我們做了什么？疫情過后，我們沉淀了什么？

2020年年初，新冠疫情就像一陣毫無征兆的龍卷風橫掃了整個零售消費行業(yè)，但同時，我們也發(fā)現，這場天降災難帶來的不僅是摧毀，還有重生。有企業(yè)倒閉，也有企業(yè)在突發(fā)困難面前找準時機彎道超車。

疫情之下，企業(yè)將戰(zhàn)場從線下遷移到線上，而當線上流量突然爆炸，當銷售渠道、營銷方式、組織架構突然調整，如何快速響應消費者需求，又會變成新的挑戰(zhàn)。我們發(fā)現，平時數字化能力強的企業(yè)，在疫情期間表現普遍出色， 因為他們能夠通過數據實現精細化運營、快速應對市場變化，實現智能決策。

例如，某時尚女裝品牌千名店長變身微商，在疫情期間，僅微商城和微信群的銷售額就貢獻了近70%的業(yè)績。在業(yè)務實現在線化之后，企業(yè)更需要考慮如何挖掘線上數據背后的價值。通過和觀遠數據共建的智能數據分析平臺以及移動端“店鋪管家”應用，該品牌可以在疫情期間對銷售結構和暢銷商品進行深度分析，也可以根據每天的一些數據分析來迭代更新自己客戶群的標簽，實現更精準營銷；店長、導購也可以實時掌握當日業(yè)績完成的各項指標，及時調整營業(yè)額策略，促成目標達成。

從“三個角色”推進智能決策轉型

數據驅動零售智能決策的本質并不是產生10x爆炸式增長，而是持續(xù)產生10x-1000x的增長機會。

在過去，企業(yè)決策只能依賴管理者的經驗，或者是通過Excel、報表等工具，基于歷史數據分析去輔助決策。而我們知道，工具決定效率，靜態(tài)、延時的數據分析結果只能起到復盤作用或者發(fā)現過去存在的問題。今天，我們會遭受疫情的突然襲擊，明天也可能會遇到不同的消費潮、文化的影響，企業(yè)需要更實時的數據分析結果，去高效洞悉“人貨場”變化，適應市場變化，用數據驅動智能決策。

而在落地過程中，數據驅動智能決策，要以“CEO、門店店長、數據分析師”這三個角色出發(fā)，才不會偏題，不是為了數字化而數字化。

CEO 需要的實時掌控大盤信息，抓各業(yè)務單元的第一KPI，同時，又可以追溯到業(yè)務終端問題，實時感知經營末梢的變化；一線店長 的主要任務是做好門店管理，提供有溫度、有特色的購物體驗，所以他們對于數據的要求是越簡單越好，盡量做減法；數據分析師 是整個公司數據系統的直接賦能者，面對海量的數據源，他們需要更敏捷、更智能的數據分析工具，去與業(yè)務真正結合，而不是糾結在重復的數據清洗、準備工作。

看三年做三個月

以“CEO、一線店長、數據分析師”這三個核心角色為根據地，才能掌握企業(yè)數字化落地的核心。而在落地路徑上，蘇春園提倡：以終為始，看三年做三個月。 從企業(yè)未來三年“智能運營”的數字化目標出發(fā)，基于當下1-3個月的短期目標快速啟動項目，提升經營效率，并在未來一年內幫助企業(yè)進行場景的數字化賦能，提升卓越運營能力。

不同企業(yè)發(fā)展階段和信息化程度不一樣，對于數據智能的規(guī)劃路徑也不一樣?；诖?，觀遠數據提出了以終為始的“5A”落地路徑方法論（Agile敏捷化、Accurate場景化、Automated自動化、Augmented增強化、Actionable行動化）。

目前，國內絕大部分企業(yè)的數字化水平都處于前三個階段，都是從敏捷化、場景化或者自動化需求切入，布局數字化建設。而等到數據基礎、數據結構足夠完善，就會思考可以真正促進智能決策的“增強化”或“行動化”AI項目。

以鍋圈食匯為例，2018年開始和觀遠數據合作，當時門店數量只有四百多家，雙方基于“門店、商品、銷售、外賣”等場景，打造一站式智能數據分析與決策（BI）平臺。而到2020年，鍋圈食匯門店數量已經接近4000家，企業(yè)開始在“看到數據、看懂數據”的基礎上謀求更智能的行動決策。所以，在原來BI的基礎上，鍋圈食匯開始與觀遠數據進一步加深合作，探索“AI智能補貨”項目，促進傳統供應鏈向智慧供應鏈轉型。

鍋圈與觀遠數據的合作方式，也必將是很多零售消費企業(yè)在規(guī)模逐漸擴大之后必然會選擇的方向。同樣，將AI算法融入BI建設，也代表了未來商業(yè)智能發(fā)展的趨勢： BI不會只停留在對歷史數據的多維統計，通過與不斷普及的算法與算力融合，會實現更自動、更智能的數據探索、實時預警、未來預測、自動診斷以及行動建議。

截至目前，觀遠數據已經服務沃爾瑪、王府井、全家、見福便利店、來伊份、蜜雪冰城等眾多CCFA會員企業(yè)。未來，觀遠數據會持續(xù)深耕零售與消費領域，堅持“讓決策更智能”為使命，幫助更多CCFA零售企業(yè)用數據驅動決策，提高經營效率。

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