資料源多且難以整合？
無法實時通路資料？
資料分析難、價值共享難？
面對大量的資料，企業愈發頭疼，尤其是零售行業。虹科Domo商業智能分析工具“對症下藥”，為零售企業海量資料問題提供解決方案。
零售行業·商業智能分析解決方案
虹科Domo為零售、電子商務、物聯網等提供資料洞察力。
利用數字增強數字程式的應用
- 快速疊代并指導數字化程式的應用。
- 有效管理“最後一公裡”任務并降低傳遞成本。
- 優化客戶體驗并不斷适應客戶的新需求，例如線下實體店可進行線上退貨。
- 促進跨部門協作以并分析利潤率的影響因素。
通過資料洞察力指導銷售政策
- 識别并跟蹤關鍵績效驅動因素到 SKU 級别。
- 在促銷、定價和營銷方面做出資料驅動決策。
- 提高細粒度資料的可見性并通過過濾等确定銷售資料的變化趨勢。
- 跟蹤和分析關鍵 KPI，促進收入和利潤增長。
随時随地擷取庫存資訊
- 實時有效地跟蹤從生産到倉庫、從店鋪和銷售的庫存。
- 優化全管道庫存，防止供應不足和貨物堆積。
- 更準确地預測庫存量。
- 提高營運效率控制供應鍊成本。
将資料的價值擴充到供應商
- 提高供應商資料可見性，優化庫存供應。
- 支援資料付費服務，創造新的收入來源。
- 準确預測需求并更好地安排産品品類與數量。
- 根據資料分析與供應商分享産品相關的見解。
優化店鋪營運
- 優化銷售和貨架排列。
- 有效管理促銷、補貨和訂單周期。
- 利用本地實時資料提高店鋪績效。
- 準确預測人工，改善客戶體驗并減少人力成本。
超市銷售資料分析·虹科Domo實操案例
超市銷售資料分析
該項目用到的資料集主要有3個：超市訂單、超市退貨和超市銷售人員。
資料預處理
在Domo中，首先需要對各資料表的字段進行備注和說明，然後通過Magic ETL對相關字段進行轉換，将表中不需要的字段進行删除。根據表之間的關系，在ETL中進行表連接配接，最終導出資料源，在該資料源上進行分析和可視化。整個資料處理的流程如下：
1.拆分字段值
在超市訂單資料表中，客戶ID由名字和ID構成，産品ID由類别、子類别和産品ID構成，産品名稱由制造商、産品名稱和産品描述構成。為友善後續操作和閱讀，需要将這三列資料進行拆分并修正，删除不必要的分隔符。在“折扣”字段中，由于帶有百分比符号，該字段也被自動識别為文本類型，同樣需要将其轉換為數值類型。
2.更改字段類型
源資料中的“銷售額”字段由于帶有貨币符号而被設定為文本類型，這不利于我們後續的計算和可視化，是以需要通過文本格式塊修正銷售額的值，使其顯示為數值。
3.修正利潤值
同樣的，源資料中的利潤也帶有貨币符号。與銷售額不同的是，利潤有正負，是以不能直接用文本格式修正，需要先使用拆分塊，将利潤值分為正負和利潤絕對值兩列，再使用合并列塊，将利潤符号與絕對值合并，形成一個新的帶正負但是不帶貨币符号的利潤值。
4.修正表結構
完成對表的基礎處理後，需要使用Alert塊将不需要的列删除，重命名字段或修改字段類型。
5.表連接配接
通過訂單ID，将處理好的超市訂單表與超市退貨表進行左連接配接。通過“地區”字段，将上述表與超市銷售人員表進行左連接配接。
6.填充空值
并不是所有訂單最終都需要退貨的，是以超市訂單表與退貨表連接配接後，在“退回”字段中存在大量空值，需要使用“否”進行填充。
7.更改字段類型
三表進行連接配接後，會存在一些重複字段，需要對重複字段進行删除。其次，需對個别字段進行重命名和修改字段類型。
8.移除重複項
對于同一訂單，若是同一産品購買多件，會将其合并計算銷售額和利潤。是以，對于訂單ID和産品ID均一緻的記錄，可以認為是重複記錄，将其删除隻保留一條。
9.選擇列并導出資料集
通過選擇列子產品，選擇後續需要使用的字段，并通過輸出資料集塊，将處理後的三個表連接配接的資料集進行輸出。後續所有操作均基于該資料集—超市訂單資料。
資料可視化
超市資料-總體概覽
超市資料總覽：從上述儀表闆可以看到，該超市2020年的總銷售額為545.62萬，利潤為68.15萬，總客戶總數為697位，總訂單數是816，其中盈利的訂單有624單，未盈利的訂單有192單，超市需要對這些未盈利的訂單進行深入分析。
超市資料變化趨勢：通過左下角的Flex表，可以看到超市各名額的月度變化趨勢。其中5月份是一年中的訂單最高峰，達到了173筆訂單，這個月也獲得了一年中最高的銷售額，但是沒有帶來最大的利潤。通過Flex表中的第三行和第四行可以看到，5月份的利潤是6.8萬，利潤率僅為11%。與同年其它月份相比，利潤率排名倒數第四，超市需要考慮訂單激增是否是過度的活動或降價等外力因素帶來的呢？
客戶區域分布：通過右下角的客戶區域分布餅圖，可以看到該超市的客戶群主要集中在中南、華東、東北和華北地區，西南和西北地區僅占少量。是以，超市在做推廣等活動時，就可以将精力集中在上述四個主要區域做針對性營銷。
超市資料-銷售分析
超市資料-銷售分析
銷售趨勢分析：通過超市銷售趨勢分析圖可以清晰的看到，2020年該超市各月份銷售額的變化情況，其中銷售額峰值是5月份，低值是1月份。銷售額月平均值是45.5萬，共有7個月銷售額超過平均水準。
各地區銷售情況：通過各地區銷售情況表可以看到，中南和華東地區的銷售額位列前二，但是中南地區獲得的銷售利潤卻遠大于華東地區，說明中南地區的利潤率較高，需要重點關注該地區的訂單。
不同類别産品銷售額：在産品類别銷售額中，不管是哪個類别的客戶，都是家具類産品的銷售額較高，可能是家具類産品本身單價較高。同時還可以看到，不同的客戶群體對辦公用品的技術産品的需求不一樣，與技術産品相比，個體消費者在辦公用品上的消費額更高，企業在技術産品上的消費額比辦公用品多。
不同類型客戶銷售額：不論在哪個月份，個體消費者貢獻的銷售額都高于企業類客戶。是以，在超市營運過程中，要注重以客戶體驗為中心，每個小小的消費者彙聚起來的力量是巨大的。
超市資料-利潤分析
超市資料-利潤分析
各地區利潤分析
- 地區利潤貢獻額。通過左上角的帕累托圖可以看到，中南和華東地區貢獻的利潤最多，兩個地區貢獻的利潤總額占比超過了60%。
- 地區下鑽。在此圖表上進行下鑽，可以看到中南地區中，廣東地區貢獻的利潤額最高。值得注意的是，湖北地區無論是售賣哪類産品，其利潤都是負的。是以，超市在後期做戰略決策時，應該減少該地區的成本投入，盡可能在湖北地區找到新的銷售點。
- 城市下鑽。基于地區下鑽，再次下鑽到湖北的城市級别，發現辦公類産品，在武漢、恩施、黃州等5個地區是有盈利的，但是除武漢外，其它地區利潤較低。是以，對于湖北地區，可以着重在武漢售賣辦公産品。
産品類别的利潤率分析
- 産品利潤率分析。在辦公用品類别中，利潤率排名前三的産品分别是收納架、信封和紙張，分别為28%、25%和23%；對于技術類産品，利潤率分布較集中，裝置的利潤率最高，為15%；在家具類産品中，用具的利潤率最高。此外，還需注意，辦公用品中的美術類産品和家具類産品的桌子，這兩個子類别的利潤率為負數，說明這些産品是虧損的，需要好好調研這兩類産品，适時的做一些取舍。
- 産品子類别下鑽。在此基礎上下鑽到産品子類别，可以看到美術類産品中，記号筆、畫布、鉛筆刀的利潤率位列前三，通過資料标簽可以知道這三類産品利潤率是正的，而速寫本、熒光筆和鋼筆則是負的，這三個子類别産品正是導緻美術類産品總體利潤率為負的主要原因。是以，對于超市而言，需要拓展這三個産品的替代品去提高美術類産品的盈利。對于桌子類産品，下鑽後發現，不論是什麼類型的桌子，其利潤率都為負。是以，超市需要仔細調研該産品是哪個環節導緻的虧損，可能是高昂的運費、人工安裝成本、材料損耗等等。
子類别産品的利潤貢獻率分析
對于産品子類别利潤貢獻率，圖中不同的條形代表了不同的地區。絕大多數地區和産品子類别中，利潤均為正數。但需要注意的是，西北地區銷售的電話、西南地區銷售的影印機、以及東北地區銷售的器具都是虧本的。從美術類産品來看，雖然其總體利潤為負，但在華北地區是盈利的。而桌子類産品，無論在哪個地區，都是虧損的。在此基礎上再次下鑽到具體産品，發現在西北地區銷售的電話類産品中，耳機是盈利的。在西南地區銷售的影印機類産品中，個人影印機是盈利的。在東北地區銷售的器具類産品中，攪拌機、Beach和咖啡研磨機這三個産品是盈利的。
客戶産品利潤貢獻率分析
對于大型企業和個體消費者，利潤貢獻最多的産品類别是書架，其次是收納架，然後是電話。而對于中小型企業來說，椅子貢獻的利潤是最多的，達到了3W+元。
超市資料-客戶分析
超市資料-客戶分析
- 各地區客戶資料概覽：首先是對各地區客戶情況的概覽，無論是客戶數、購買的産品數量、貢獻的利潤以及銷售額，基本都是華東和中南地區位列前二。不過對于平均每名客戶貢獻的銷售額，華北地區則超過了中南，排名第二，華東地區位列第一。
- 客戶利潤貢獻率：在客戶利潤貢獻率的圖表中，我們可以快速識别出大客戶，他們購買的産品資料多，貢獻利潤也高。徐禅、秦淑芳和朱麗麗，這三名客戶是本年度貢獻利潤最多的前三名，均超過了一萬元。超市可以與這些客戶建立良好的關系，例如VIP折扣、産品贈送、生日禮券等。
- 客戶交易量排名和客戶交易次數：在客戶交易量排行和客戶交易次數統計圖表中，統計了客戶的總交易額和交易次數。通過這兩個表，可以快速識别出回頭客。其中交易額最高的前三名分别是徐禅、武明媚和秦淑芳。徐禅購買椅子、電話和器具這三類産品的交易額在其購買的所有産品中排名前三。另外，在客戶交易次數統計方面，前三名分别是黃磊、鄧惠和唐忠，2020年累計交易次數分别達到了42次、38次和36次。
超市資料-配送分析
各地區
- 全部訂單的整體配送情況：通過左上角的三個餅圖可以知道2020年全部訂單的整體配送情況，平均發貨周期是4天，45.3%的訂單能夠提前發貨，28%的訂單發貨延遲。是以，超市需要重點提高其訂單的發貨速度。在郵寄方式統計上，超過一半的訂單是标準級，即在6天内發貨。在訂單退貨統計方面，2020年共有95筆訂單退貨，占比11.64%，超市需要對這些訂單進行調研，了解客戶退貨的原因并改進相應的服務。
- 各地區商品發貨周期統計：右上角各地區商品發貨周期統計圖表中，可以發現不同産品在不同地區的發貨周期是不同的。例如，影印機在華北地區平均需要4.72天才發貨，但是在中南地區僅需3.6天。超市可以仔細對比兩個地區發貨流程有什麼差別，進而優化發貨流程，提高發貨速度。
- 地區發貨情況統計：在地區發貨情況統計中，可以清楚看到各地區的發貨情況。在2020年延遲發貨的865筆訂單中，有236筆是華東地區的，227筆是中南地區的。
- 産品發貨情況分析：在産品發貨情況分析中，可以看到延遲發貨的訂單中，辦公用品的占比是最高的，其次是家具。在辦公用品中，裝訂機是導緻訂單延遲發貨的“最大元兇”。而在家具類别的延遲發貨訂單中，椅子的占比最高。
5.延遲發貨訂單統計月曆：上圖是延遲發貨訂單的統計月曆，顔色越深代表當天延遲發貨訂單越多，從該月曆可以一眼看到需要處理的訂單ID，進而及時跟進處理訂單。通過這個月曆也可以發現，每月下旬比較容易造成訂單堆積，是以超市可以在該時間段增派人手，提高訂單的處理速度，提升客戶的體驗感。
零售行業·客戶應用案例
線上零售商通過Domo整合資料源
【面臨的挑戰】
- 重要資料分散在多個第三方工具中;
- 決策者無法看到全局情況；
- 業務分析師忙于編制報告，難以提供有價值的資料分析。
【使用Domo後】
- 實作即時通路：可在任何地方通路Domo，通路資料；
- 完成資料整合：直接通過Domo完成資料診斷，無需其他第三方工具；
- 精簡資料：從不同管道擷取不同資料集建立一個資料源；
- 執行可見性：通過Domo了解團隊工作進展；
- 提高效率：實時跟蹤客戶情況，從半天時間縮短到幾分鐘。
閱讀案例詳情：https://hongcloudtech.com/domo-online-retail/
時尚精品連鎖店使用Domo後提高銷售額增長15%
【面臨的挑戰】
- 資料分散：有多個資料源，難以進行整合；
- 資料通路慢。
【使用Domo後】
- 更好的決策：在 Domo中擁有實時資料，讓“快時尚”的設計、制造、采購、銷售等決策過程更清晰、更簡單；
- 資料整合：Domo将财務、銷售、庫存、采購等方面的資料進行整合，CEO及管理層可随時-随地檢視，無需等待；
- 移動通路：可在手機端跟蹤最新的名額情況并進行監督改進；
- 提高員工責任感：Domo讓資料更透明，提升員工的責任感并對資料負責。
閱讀案例詳情：https://hongcloudtech.com/domo-fashion-product/
零售商通過Domo促進内部溝通
【Express Locations在資料管理方面面臨的挑戰】
- 内部員工溝通有限；
- 内部工作流程效率低下。
【使用Domo後】
- 個性化通路：無論是iPhone、Android、移動網絡、平闆電腦還是台式電腦，每個人都可以-通過不同方式通路Domo；
- 實時通訊：Domo的Buzz聊天工具提高了銷售人員的工作效率；
- 細粒度的見解：在幾秒内發送Domo卡片分享銷售業績情況；
- 業務驅動的協作：通過Buzz提高團隊凝聚力，聚焦核心業務，互相協助；
- 跨區域溝通：通過Buzz可以在商店、地區或部門層面保持聯系。
閱讀案例詳情：https://hongcloudtech.com/domo-retail/
虹科Domo商業智能分析解決方案
幫助企業實作業務翻倍增長
挑戰：為了将銷售範圍從電子商務擴充到實體零售商，Blueair需要一個資料平台來幫助公司擴大規模。
解決方案：Blueair使用Domo跟蹤其銷售管道的業績、庫存、促銷活動等。
影響：借助Domo，Blueair現在可以全面了解其産品在商店中經營情況。在2500多個地點擴充了5000+的實體分銷點，對比過去兩年其業務增長了6倍。
幫助企業喚醒資料價值
挑戰：Forty Winks零售商在資料收集方面步履維艱。
解決方案：借助Domo，Forty Winks現在可以自動從商店收集資料，并能夠通過儀表闆和報告共享業務見解。
影響：Domo幫助Forty Winks 利用資料制定商業計劃，以提高營業額和利潤率。
幫助企業精準定位客戶
挑戰：Intermix精品零售商正在努力将其網站、店鋪和營銷資料整合在一起，卻造成了脫節的客戶體驗。
解決方案：Domo将Intermix的客戶資料集中在一個儀表闆中，Intermix現在可以精确定位每個客戶。
影響：利用其洞察力，其設計師可以客戶資料進行時尚洞察，而營銷人員可以通過客戶畫像降低營銷成本。
想要了解更多【零售行業商業智能分析解決方案】，歡迎評論交流或者聯系虹科雲科技！