轻与灵活的数据体系专访广州舒客信息总监杜枝文

　　9月18日，数字创变2020帆软智数大会在无锡拈花湾波罗蜜多会议中心举办，在大消费零售论坛上薇美姿广州舒客信息总监杜枝文进行了数据场景化，助力业务效益提升的专题演讲。薇美姿作为一家快消品服务企业，其零售业态的具体形态有电商、团购以及各业态内部的零售场、导购等。在大会期间接受了智慧零售与餐饮新媒体记者的采访。
　　行业数字化转型趋势及面对的挑战
　　2020年，疫情下的重创，数字的背后，是一个个鲜活的生命。而在中国通过数字化防控疫情的成果来看，通过数据回归商业的本质效益；同时让零售回归生活本质简单。
　　数字化漩涡正在影响着各行各业，将使商业模式、产品与服务、价值链最大限度的实现全数字化，就像全球最大的运输公司UBER不拥有车辆、全球最大的媒体机构FaceBook不拥有内容、全球最大的住宿提供者airbnb不拥有物业。
　　行业TOP企业争先进入数字化布局，如可口可乐、星巴克、良品铺子、宝洁、蓝月亮、恒安集团等，快消品的行业特性即变化快、周期快、发展快。
　　那么，数字化转型，如何助力商业的本质？
　　依据IDC思科2020年亚太区中小企业全数字化成熟度报告，看市场数字化现状与趋势：
　　如上图，中小企业对数字化转型53处于主动观察，31处于漠不关心，而目前的市场现状是：只有16进入了高阶阶段，在成功企业中完成数字化1。0阶段（积极挑战）用时最少3年。
　　全面数字化成熟度面临的挑战，体现在人与财两个方面：
　　作为薇美姿，公司以前在数据驱动运营过程中存在的问题有：业务不标准、货价不统一、投入无产出，人、货、财面临着数据断点，数据痛点集中体现在：数据难收集、数据质量低、数据不及时、数据未反应业务标准化业务管理缺失。
　　未来数字化架构的全局设计、点上着手
　　数字化的全局设计包括：
　　1、构建数字化的消费者运营体系，覆盖如线上、线下不同口腔护理需求的消费者。
　　2、构建基于全链路数据打通的决策体系，包括但不限于区域看板、经销商看板、终端门店看板、消费者看板。
　　3、构建四流延伸至核心终端的数字化管控体系，集成打通销管流、动作流、资源流、商品流。
　　4、构建与生态伙伴协同共创的生态体系，包括不限于代理商、超市卖场、专业服务提供商、异业合作。
　　5、构建基于全链路数据打通的决策体系，在底层打造具备超强感知能力、明智决策能力。
　　6、构建既稳定又灵活的敏捷型组织。加强快速执行能力。
　　7、构建数字化技术平台与技术架构。在基础层：以人工智能、物联网、数据和数字化平台为技术架构。
　　当前以场景为单元，以效益为抓手。充分发挥：人的效益、货的效益、场的效益、渠道的效益。
　　人的效益：结合帆软BI分析工具，在决策层实现数据可视化与决策，找到客户需求点与客户画像，如：谁的毛利率最高？谁贡献的销量最大？她的产品结构是怎样的？她是谁？她的脸谱是怎样的？她有怎样的行为记录？她的行为可否复制？
　　货的效益：如全国哪些品类最赚钱？在哪些区域赚钱？品类利润的增长情况如何？增长的原因是什么？做到数据洞察，每日解读。
　　场的效益：传统陈列分销在线以数值为主，无法生动展现门店实况，无法进行有效决策，通过以下数据的分析：POS数据，费用投入，陈列分销数据关联，统计销售占比，投入产出比，从而提升效益。
　　渠道效益：对各渠道生意参谋数据进行分析，了解竞品动态，提升渠道效益。同时，对渠道商机进行实时在线化管理，通过简道云搭建商机管理体系，通过FineBI实时监控及决策调整。
　　最后，让数据场景化，场景效益化，依托技术回归商业本质。
　　《智慧零售与餐饮》专访舒客信息总监杜枝文
　　1、根据舒客以往的数据痛点（数据难收集、数据质量低、数据不及时、数据未反应业务，这些数据难点表现为：业务不标准、货架不统一、投入无产出），您和您的企业是如何从数据基础做起，从而解决这些数据痛点的呢？人、财、货的业务断点如何通过数据体系打通？
　　说到数据断点、口径不统一、数据不及时。断点是在销售部门有一块数据、财务部分有另一块数据、IT部门也拥有自己的数据，企业每个部门都拥有不同的数据，这是由于企业部门从不同地方收集来的数据，所以就造成了数据断点（如A拿的是前天零售的数据，财务拿的是上个月的数据）造成企业各部门数据都没有衔接起来。所以薇美姿后续则是通过自助式分析，把所有部门拉进来共同参与数据整理分析，共同来用一套数据。
　　在这个过程当中，帆软输出给企业的能力解决了企业的数据问题。舒客由传统式的BI分析转化成为了自助式的BI分析，才能将数据联合起来。
　　在前端数据采集，舒客则全部采用简道云进行数据采集，财务不再收集数据，销售部门则是全部搬到线上进行业务填报。
　　在数据平台输出方面，数据的输出不是由IT部门来输出，而是由各个部门根据需求来输出，IT则负责把数仓定好，把规则制定好，把口径定好。
　　2、在服务商BI系统与底层数据库完备情况下：门店、零售端、导购等作为终端的毛细血管，请问在您的数据架构体系下，数据是如何从总部，触达到这些终端的？如KPI、商品、人力资源、会员等。未来如何通过数据到达全链路协同。
　　从品牌商到消费者的数据链路闭环，目前在开放渠道还是非常难以做到的，我们目前只做到门店级别，开放渠道的各个系统比如沃尔玛、大润发、银座，其商业系统已经非常完备，舒客与其对接后进行数据提炼及分析。针对每个零售场有多个导购，舒客则是通过移动端简道云去填写个人销售数据，清楚知道每个SKU卖了多少数量、销售额是多少，同时与POS数据进行打通，相互校验确认业绩。
　　3、在应用场景比较复杂，既有复杂表需求也有自助分析需求下，IT服务商（帆软）是如何梳理、助力企业满足不同数字化场景需求呢？可以从几个数据方面体系搭建的要素说起。
　　其实舒客在接入帆软之前是有使用BI分析平台的，如果单纯说驾驶舱、仪表盘，我们最初的BI分析平台也是非常强大的，但是唯一的缺点在于快消品企业看的数据维度很多，多维度总表下上一家BI分析平台不能满足多维度数据需求。帆软通过产品组合（FineReport、FineBI）给到用户、企业做选择。当老板需要传统报表时可以提供一般报表，当要用到驾驶舱时则可以使用数据驾驶舱，并且二者可以融合使用。帆软最大的能力在于给企业赋能，赋能企业在何时如何建立数据体系、如何通过数据助力业务，并提供一个顾问老师的角色。
　　4、舒客结合简道云、FineReport和FineBI打造薇美姿的商机管理系统，请问这套系统架构下，是如何实现全流程数据化？或者全渠道业务数据化？以及未来的创想。
　　作为快消领域的企业来说，数字化转型是必然的，因为我们面向的是海量的c端消费者，如果不进行数字化转型可能就会死掉。IT作为企业的神经系统，要把神经搭建起来，就需要企业各个组织与平台非常灵敏，才能够成为神经，帆软的优势在于轻而灵活，而通过Finereport与FineBI能满足传统与前端仪表盘驾驶舱数据分析模式双重需求，对于我们来说是非常轻与灵活，对于BI而言，一般人是很容易学会。所以整个数据体系就会变得很轻。再来说说简道云：中国的数据开发平台动辄几十万，学习起来非常沉重，目前我们还在与简道云共创，因为对于中小零售来讲，请一个技术团队或是技术大咖来是十分重的事情，但是依然需要进行一些快速的二次开发。但简道云与钉钉结合，用户填报起来非常的轻，我们可以在一个小时以内搭建起来所需要的功能。