-- 零售通自助分析平台實戰分享
前言
零售通自助分析平台是服務于零售通業務線營運和産品同學，無需SQL無需配置快速分析資料，定制個性化報表的地方。
傳統方式進行資料分析需要6步走，門檻高到攔下大部分到初學者：1. 申請資料項目空間；2. 查找對應資料底表并申請權限；3.D2中擷取AccessID；4.DI中配置項目空間和AccessID；5.DI中用資料底表配置資料源；6. 開始資料分析
而使用自助分析隻需3分鐘兩步走，将入門門檻拉到了地闆上：1. 申請自助分析平台權限；2. 選擇标準化底表之一開始資料分析（例如交易資料）。
産品Demo長這樣~
使用者回報長這樣~
零售通自助分析平台上線3個月，取得了一定效果：
1. 報表閱讀使用者300+，月通路PV 7000+
2. BU 30%員工開始線上資料分析，注冊自助分析使用者已達到300人。其中，月活躍自助分析使用者140人
為何各路表哥表姐都來投奔自助分析平台了，連平時不太看報表的王小二都開始自助分析了？
原因很簡單，因為自助分析不用寫SQL，0門檻上手隻要1分鐘，10分鐘的工作頂過去1個小時!
一、背景
作為新零售的八路大軍之一，零售通在過去的一年經曆了迅猛的發展
- 實倉銷售額增長超過100%
- 銷售動銷店增長30%
- 商家和商品數增長50%
- 成為快消行業No.1的B2B平台
生意規模的快速增長帶來了大量新的場景和問題，管理複雜性大幅提高。為了達成“共建智能分銷網絡，讓百萬小店擁抱新零售”的使命，零售通将數字化能力定義為零售通緻勝的四大能力之一。
在這樣的背景下，人民日益增長的資料需求與落後的資料生産方式之間的沖突越來越難以調和：傳統資料驅動模型，即核心由BI/DA驅動，營運小二僅在外圍作為需求方和最終使用者的組織方式，已經很難滿足業務的快速變化：
- 需求響應時間過長：場景多，需求雜，資源緊，排期長
- 産品時效性不高：技術團隊難以快速充分了解變化的業務需求導緻産品一期開發好之後，運維疊代成本高，無法滿足營運當下的訴求，而讓産品很難被營運廣泛使用起來
- 新業務開展無大資料分析基礎：新業務場景隻能線下抽樣資料估計個大概
- 老業務開展靠“表哥/表姐”：缺乏工具支撐的營運小二隻能耗費大量時間在Excel資料分析中，低效低産
（傳統的資料驅動模型）
二、解法
零售通自助分析平台就在這樣的背景下誕生了。平台的定位是“資料驅動2.0，人人都是資料專家”，讓業務營運小二成為資料驅動增長的核心力量。
（以自助分析為核心的資料驅動模型）
在建構自助分析平台之前，對資料驅動2.0時代、資料如何在業務中流轉、不同崗位的人如何協作進行流程說明。
圖中縱軸代表 資料建設的發展階段，分四層：
- Lv.0：底層建設：産品技術團隊做好平台工具和資料底層支援
- Lv.1：自助分析：營運小二實時分析
- Lv.2：資料産品：日常工作流沉澱為資料産品
- Lv.3：産品化：将資料産品與工作流打通，實作産品化
圖中橫軸代表 資料驅動增長過程中相關的人員角色，有四類：
-
營運（普通使用者&創新使用者）
1. 針對新業務場景實時自助分析
2. 定制日常工作流提升效率
-
産品/技術
* 維護疊代自助分析平台，改進體驗，給自助分析打磨工具
-
資料團隊DA
* 維護疊代資料寬表，確定資料準确、充足，給自助分析提供彈藥
三、方案實作
1. 平台選擇
通過對比集團内的FBI、DeepInsight等各種産品，最終我們選擇了DeepInsight來進行方案實作，核心3個原因：
1. 易用性強：熟悉Excel的同學5分鐘即可上手
2. 配置門檻低：最終使用者僅需申請一個權限即可完成全站配置，即刻開始使用，無需了解各種複雜的項目空間、表權限等概念
3. 功能強大：支援多種圖表、計算字段，嵌入式Excel快速重制線下工作流
2. 産品結構
自助分析平台基于DeepInsight的門戶子產品搭建：
1. 即席資料分析：核心功能是将可編輯的工作簿嵌入到門戶中，最終使用者隻需申請門戶權限，即可擁有門戶中所有工作簿及其對應資料的權限，即刻開始資料分析。
2. 産品運維和權限：所有的底層資料維護和權限管理工作，全部交由門戶管理者統一管理，避免了每個最終使用者都需要開通資料通路接口等步驟，降低了最終使用者的使用門檻。
按照第二節中介紹的4層結構，Lv.0 由門戶管理者和資料團隊負責，建立整體門戶結構和相應的底層資料集和工作簿，網站結構如下圖所示：
Lv.1 的最終使用者自助分析基于管理者提前制作好的案例開始，避免了新人上手不知從何下手的問題。
Lv.2 核心使用者沉澱下來的工作流，彙總到“報表廊”闆塊集中展示，一方面供廣大最終使用者使用，另一方面也給大家提供分析思路借鑒
Lv.3 對于Top的資料産品，與産品合作打通與已有産品流程，資料看闆嵌入到現有産品工作流，從資料分析直接觸發業務動作
3. 流程步驟
有了依賴的工具、和産品架構，需要從哪些地方開始做起來？這步會帶來解答，帶您了解一個自助分析平台搭建起來的成本可能是怎樣的。
| 序号 | 步驟 | 負責人 | 關鍵點 |
|---|---|---|---|
| 1 | 确定需要釋出的資料集 | 全體項目組 | 與風控評估資訊安全風險 |
| 2 | 開發底層寬表 | DA | 資料應保持最細顆粒度 |
| 3 | 建立底層寬表資料集與工作簿 | 調整字段類型；确定合适的加速方案，ADS預設加速上限1千萬條 | |
| 4 | 為工作簿建立案例并設定為公開 | 建立必要的計算字段 | |
| 5 | 建立門戶，并将工作簿嵌入門戶 | 外部頁面可通過連結嵌入 | |
| 6 | 根據需要建立合理的自動權限審批ACL | 風控 | |
| 7 | 産品釋出 | 産品 | 教育訓練與推廣 |
4. 案例分享
截止目前，平台已經沉澱出大量成熟的工作流并納入報表廊，為BU工作效率和業務結果的提升帶來幫助
- 地區供應鍊的@知山 将自助分析全面推廣到前線小二，通過使用資料可視化分析，每日跟進配送項目進展，配送費用節省29%
- 品類供應鍊的@逍鴻 将品類計劃的日常工作流整合在一起，從缺貨、滞銷、周轉、拆零占比、單坑效能、OB後追蹤等角度提供了一站式的彙總分析，并能快速定位當日需要跟進問題點，大大簡化了品類計劃同學的日常工作。
- 商品中心的@曠達 在雲倉戰役中運用自助分析平台通過分析每個街道核心雲倉品牌覆寫率，找到品牌發力點，提升雲倉商家在各個街道的銷售
- 行業營運的@趙倩 對重貨成本項進行拆解分析尋找降本機會環節，摸索重貨創新模式，為符合買家需求的頭部重貨品類尋找有效降本方案提供資料線索
- 4月疊代上線的拍檔寬表，為零售通的詠春戰役提供了個性化的資料支援，幫助小二精準定位問題點
5. 營運資料分析
為了便于營運，我們将使用者通路分為4種類型，
1. 自助分析：通過自助分析平台進行資料分析；
2. 自建流程：通路自己建立的報表；
3. 獨立開發：申請單獨權限進行資料分析；
4. 報表閱讀：閱讀他人制作的報表
對于絕大部分使用者，我們期望更多人采用1.自助實時分析；以及使用沉澱出更多的2.自建流程；對于能力較強的創新使用者，鼓勵其進行3.獨立開發成熟的流程，并分享給團隊4. 報表閱讀 提升團隊效率。
整體資料如圖，上線3個月，注冊使用者300+，覆寫BU 30%員工。月活躍自助分析使用者140人，報表閱讀使用者300+，月通路PV 7000+，其中分析PV占比49%，通路量迅速增長。
針對使用者粘性的分析，從下圖的通路資料可以看出：
- 左圖：在過去15天（包含51假期），對于自建流程的使用者，平均通路天數達到11天，甚至不少人達到14、15天，說明适合自己的工作流才是最好的工作流；
- 右圖：自助分析的頁面通路量部分人高達180+，核心使用者的熱情攔都攔不住
新零售的路上，人人都是資料分析專家
四、未來規劃
有了好的平台工具，隻能是個好的開始，最終的業務價值還要營運。幸運的是資料能力作為零售通核心的四大能力之一，得到了自上而下從上司層到HR和産品資料團隊到業務團隊的大力支援。
1. 組織體系方面
在新的财年，我們将通過棒棒堂整合資料領航班的形式，從各部門選拔有一定資料分析和資料工具使用基礎且資料驅動業務敏的感度高，業務了解能力突出的小二，作為領航班成員，參與資料能力體系化培養，參與零售通全域資料化項目建設，通過個人資料能力成長與資料驅動業務成果展現，将資料能力從核心向外圈病毒式傳播，帶動整個零售通資料思維和能力的整體提升。
2. 資料底層方面
基于使用者回報和生意變化，産品定期進行疊代，不斷滿足新的業務場景。目前我們已經覆寫了供應鍊進銷存、前線銷售、拍檔營銷、小店資料，未來會進一步拓展到前端App、後端倉儲物流等領域，賦予自助分析更大的發揮空間。
3. 産品化方面
經過一段時間的營運，我們已經沉澱出了一些成熟的流程，其中庫存相關的産品已經做到資料産品與現有産品的打通，實作了從看闆分析定位問題，直接跳轉到相關産品進行具體的操作，未來将進一步探索更加深入的産品化模式。
同時結合零售通新财年将服務好商家為核心的政策，将會整合産品，開發适合商家使用的資料産品，期望未來能把分析賦能給到商家。
五、結語
對于使用者能力的培養，我們在提供線上視訊與線下教育訓練相結合的基礎上，提供了線上答疑群，同時對于常見的問題：如何下載下傳資料，如何分享制作的報表等問題，制作了FAQ，友善使用者查詢：
https://yuque.antfin-inc.com/docs/share/9a356434-252a-4378-8f25-322b4e10603f最後，感謝DeepInsight團隊的小夥伴做出如此出色的産品，讓我們的業務有可能架構在這個平台上，感謝@源圓、@青夕、@嘉豪等諸位小夥伴忍受我不斷的騷擾幫我解決各式各樣的問題，才讓零售通自助分析平台能順利走到今天。也要感謝項目組的 @超晖、@化泥、@秋萍、@蔣小賽同學一起推動項目向前，更要感謝巫曼、怡文、喬石、玲玲、家華等各位老闆的大力支援。
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