如今，市场环境日趋复杂，零售行业态势整体走低，在大数据的影响下，机遇与挑战并存。本文从便利店着手分析行业现有问题，提供数据层面的解决方案。

2017年，在零售行业整体走低的情势下，便利店作为其中最有掘金潜力的分支，将有一大批资本涌入，然而整个零售行业正在遭遇倒闭潮，受线上电商的影响，线下实体零售行业令人堪忧；同时外部资本涌入，本体受到冲击：不管是新型便利店还是已有品牌，都将被卷入群雄逐鹿的激战之中。

在愈加激烈的市场竞争中，靠直觉、经验和零散的数字来驱动决策只会增加试错成本，只有使用合适的工具将各渠道数据整合到一起、正确解读、推动决策、并支持效果验证，才是高效管理的唯一出路。数据驱动决策已成为必然。

数据虽全，存于“孤岛”之中

信息爆炸的今天，零售业迎来新四化——“渠道数字化，网购社交化，行为个性化，支付移动化”——这直接导致企业的各种信息散落各处，如POS、金蝶、CRM、ERP、供应链、OA等系统中，彼此独立，整合则需要大量的人力与时间成本，管理者想要实时、准确地把握全局非常困难，数据的孤岛式存在成为了管理者“对问题主动出击，对商机快速反应”的最大绊脚石。

可用指标单薄，不足以支撑决策

不同于百货、商超等零售业态，满足社区人群即时需求是便利店存在的理由，而单品精细管理、客户精准营销是便利店的营销法宝，这就需要大量具有精确指向性的指标来支撑管理者的运营与决策。然而便利店所应用的传统系统虽然可以提供分析统计图表，却有数据格式单一、交互性差等问题，在商业模式快速更新迭代的今天，往往不足以为快速决策、提前预判提供支撑。

信息滞后，让决策的“保鲜期”大打折扣

对于便利店来说，总店与门店之间、门店与供货商之间、店长与库管之间，都需要实时的信息共享。然而信息流向各方面传递时，往往存在着延迟，为高效协作带来重重困难，更使得决策的“保鲜期”大打折扣。

针对目前零售业存在的种种问题，数据观提供以下解决方案

数据连接

将不同系统产生的数据整合、关联在一起，实现您对数据的全局性把握，并在数据整合的基础上，实现业务管理的整合与优化

数据处理

解决数据文件多、处理难、分析繁的问题，通过数据观集中管理数据，仅需简单的拖拽即能完成数据处理，并提供自动实时的更新功能，替代人工的重复性工作，使业务人员更专注于业务分析

数据视觉

提供自助式的业务指标看板设计器，通过数据的可视化，让决策自然浮出水面；同时允许数据层层下钻，为决策提供完整的数据支持

数据协作

数据与报表均可共享给同事、伙伴，并通过设置不同等级的权限，让信息安全与实时协作变成可能，彻底提高工作效率

行业模板

设定科学的业务指标看板，有助于为决策提供完整的数据支持

消费者行为分析

“每对顾客说一次‘没有’，顾客就失望一次。失望的次数不用多，两三回这个顾客就流失了。”

——某便利店店主

分析目的

利用消费者画像进行精准营销，发现消费者的多种需求，并提供多种产品或服务来满足其需求，提升消费者忠诚度。

关键指标

A、消费者类别：年龄、消费能力、消费频率、支付方式

B、消费行为：客流量、停留时长、喜好品牌、品牌关联度

商品管理

“‘船小好调头’的街边便利店，应充分遵循差异化经营理论，不要和大超市大商场拼品种(库存)，拼打折(资金)，而应该采取严控库存、小批量进货、单品管理、24小时营业，永远以顾客的立场去思考问题，养成发现顾客需求的经营意识等措施，兢兢业业地经营下去。”

——7-Eleven缔造者铃木敏文

分析目的

合理安排商品结构，关注商品库存，保证畅销商品不断货，滞销及临期商品及时出清，提升门店坪效，释放流动资金。

关键指标

A、商品库存情况：库存量、库存天数

B、商品分类情况：畅销商品、滞销商品、商品品类

C、商品销售KPI：连带率、售罄率、折损率、流失率、补货率、动销率

任何“小而美”的背后，都有“大而精”的数据支撑，打通数据之间的壁垒，让您的管理 变得全面、高效、便利！数据观，让数据成为您的亲密战友！