目前，连锁零售业已经呈现出产业规模化、经营业态多元化、管理精细化的特点。企业管理中产生的海量数据信息，蕴含着丰富的管理技巧和市场规律。如何沉淀和重用这些有价值的信息，为业务运营服务？许多零售企业面临着亟待解决的实际困难:
数据无声，未能产生放大价值:业务系统多，接口混乱，数据质量低且未充分应用，数据获取和使用困难；
工具灵活性不足，难以应对业务变化:传统报表工具缺乏数据时效性，缺乏整体业务规划，信息投入不足；
效率低，无法通过数据追踪进行管理:人员追踪数据的过程缓慢，内部数据信息不对称，协调繁琐；
依赖经验，缺乏分析模型:描述性分析占主导地位，诊断性分析依赖经验，缺乏指导性分析模型。
今天分享一下零售业标杆企业的解决问题思路，如蜜雪冰城、遇见面、锅圈食汇等。让我们一起通过实际场景，看看他们如何借助冠元数据建立系统化的数据管理分析，突破运营难点，进一步运营众多门店！
2000家店统一数据管理的实践
你爱我，我爱你，蜜雪冰城，蜜糖蜜糖。
经过20多年的发展，蜜雪冰城的门店数量已经超过2万家。冰雪城管理万店的核心在于“数据前线赋能”。品牌连锁店通常会聘请“店长”对终端店进行维护、指导和服务。主管的素质和技术水平直接影响终端门店的运营水平。主管就像各个门店的老师，纠正门店错误，指导门店发展。一个优秀的主管可能可以同时教育50家店，保证50家店的顺利运营。
而蜜雪冰城2万家门店如果雇佣上百名监管人员，不仅人力成本是一笔巨大的开支，监管水平也很难控制。蜜冰城期望沉淀优秀主管的门店运营经验，实现标准化能力的复制，让年轻主管轻松管理门店。对此，蜜雪冰城选择了冠元数据通过数据赋能业务来管理门店。
上千家店铺积累了大量的价值数据。我们需要做的是如何有效地分析数据，挖掘数据的价值，提高数据信息的传输效率。谁最了解数据？也许就是这些“老主管”们，每天和店铺打交道，只有他们自己更清楚哪些指标反映了店铺在向好的地方发展，哪些指标是危险信息的警示。
基于卓越监管的经验，借鉴冠元数据多年服务零售行业的丰富经验，蜜冰城携手冠元数据，构建统一的数据运营分析应用系统和企业数据仓库平台，从而打造蜜冰城整体数据运营解决方案。
现在，观察一家门店是否健康，蜜雪冰城只需要在后台调取门店数据，观察其核心指标是否异常。不仅是常见的成交额粗粒度指标，还有品类、相关比例、环比变化等精细化数据。例如:
柠檬茶作为一种爆款产品，在大部分门店都卖得很好。为什么这个品类在某家店的销售额中占比不高？
这个商圈的门店外卖比例一般高于30%。为什么某店的外卖比例只有20%？
某店营业额逐月下降2%。这背后的原因是什么？
......
基于双方共建的数据运营分析和应用系统，年轻的监管人员还可以快速发现门店定位问题，通过暗访、调研等方式进行针对性监管。
除了发现和解决异常，还可以更好的运营店铺。同一个商圈，相距不远的两家店生意都很好，但一家店中午的销量会略低。
通过对比分析，基于“标杆店”的核心指标，如时间周转、折扣率、小程序订单占比、品类销售额等。，关注指标，洞察趋势，然后综合分析门店的推广点。
预计蜜雪冰城将通过数据进一步赋能，未来开设第3万家、第4万家全国门店！
拆解核心营收指标，构建标准化分析体系。
不在重庆遇见小面
当他们中的一些人遇到小面馆时，核心指标不是营业额，而是SPMH。为什么有时候人的效率比周转更重要？
有些店铺位于交通枢纽、火车站、客运中心等。，而且租赁成本很高。如果店长和店员每天被迫承受高昂的成本压力，然后冲营业额，恐怕很少有人还有心思做好。这个时候店家就不需要看利润了，只需要发挥管理的人效就可以了。不看利润，只看人。这是我们能做的。至于这个店能不能赚钱，还有别的策略。
Met Faces是如何通过冠元数据管理多个门店的成本从而更好的管理门店的？在于“数据追人”。我们无法控制店铺的租赁成本。人力，水电，产品成本等等都可以用数据来监控。
比如人力调度和订单收入有关，涉及到SPMH指数，也就是人的效率。假设一个员工一个小时可以产生200元的收入，但是今天这个店预计产生20000元的收入。如何安排班次？排队的人多了，人力效率就降低了，可能每个人一个小时只获得100元的收益；人少了，虽然人的效率会提高，但服务水平和产品质量会下降，影响店铺的长远发展。
所以SPMH指数控制在一个区间是健康的，每个店铺的区间必须和店铺的历史数据相匹配，这是不一样的。遇到小面，可以自动实现对SPMH的控制，确认不同门店的范围，通过观察远处的数据，实现合理的排班。
以前遇到小面的店长，需要有经验的老店长通过Excel收集计算数据，每周做一份总结报告。范围的确定也需要老店长传授经验。现在，店长每天用冠元数据自动抓取最新数据，计算、汇总、上传，轻松实现人力调度。当天也能发现调度异常。
SPMH指标控制只是其中之一。见面面孔携手查看远方数据，以业务导向为核心，拆解核心营收指标，构建标准化分析体系，更好地运营见面面孔全国门店。
由于Met Faces的快速发展和企业中业务系统的不断增加，我们最终决定选择一个BI软件。经过多次市场调研，我们认为冠元数据BI是比较适合我们的产品，因为冠元数据在零售和消费行业有深厚的服务经验，有专业的售前售后团队，可以帮助我们快速落地项目。——遇见小面CIO廖志军
800+门店全数字化。
家里烧烤找锅圈。
泛食汇的本质是一个“以供应链为核心”的企业。通过强大的供应链体系，整合上游原料厂和食品厂，加强对产品能力的控制。其中，火锅食材供应链市场长期存在“订单失衡”问题，畅销产品库存不够，导致收益降低；滞销产品积压，损失成本增加。这是“商品与市场”的问题，表面上可以通过降低库存来解决，但基本上是一种适应性的商品结构优化，以实现健康的库存体系。
随着权国门店在全国的扩张，不同地区、商圈的客户群体和消费偏好会有差异，商品结构和门店策略也要与之相匹配。通过AI智能补货，一定程度上优化商品结构，根据销售数据的变化反馈调整模型，即通过算法优化“人货”和“场货”的匹配关系。例如，在夏天，顾客更喜欢烧烤而不是火锅。店家是否应该增加烧烤相关产品的比重？
对此，锅圈食汇选择与冠元数据合作，通过数据智能赋能供应链和门店运营，打造柔性供应链，匹配业务的快速发展。
在产品分析场景中，数据应用程序包括:
商品分析:比如区域滞销，了解区域品类偏好，跟踪新品销售表现，及时跟进补货策略调整；
高效预测:通过客户数据、产品数据、当地店铺型号等数据预测客户未来需求，根据购买记录推荐商品和套餐组合。
在供应链场景中，覆盖:
高效的物流系统:多个现代代中心仓、分仓冷配网络、冷冻前置仓的统一管理，食材第二天到货实时监控，日周转N百万件指标；
AI补货:实时获取库存和销售数据，全链条监控订单流、商品流、资金流，将产品周转天数从30天缩短至10天，未来进一步缩减至5-7天。
借助冠元一站式BI分析平台，实现了供应链上下游的全流程可视化。从采购和库存监控等智能决策入手，动态分析和预测商品报运情况，引入AI算法模型，最终实现了订单流、商品流、资金流的融合，实现了业绩的稳定增长。通过“人货场”的平衡，构建健康的库存体系，让畅销的商品永远不缺货，滞销的商品避免积压。
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从上述企业使用BI系统的经验不难看出，BI系统的关键在于为零售企业提供更立体、更具视角的数据洞察，在规避企业风险的同时，可以给予其更多的发展甚至是预测性的业务建议。详细来说，BI系统在零售业中的作用可以分为以下五点:
线上线下全渠道数据整合:整合企业线上线下数据，多维数据分析还原真实消费世界全貌，为业务增长提供有力支撑；
一站式数据分析决策:打通“数据采集-数据访问-可视化分析-智能应用”全链路，统一数据来源、统计口径、计算规则、分析思路；
实时跟踪经营状况:时效性数据帮助企业掌握第一手经营状况，及时调整经营策略；
粒度细分驱动业绩增长:精细化分析，将场景拆解到指标，启用行业成熟的场景分析方法论，赋能企业精细化运营；
零代码、低门槛释放生产力:快速启动、一键申请的简单操作，让会员释放更多员工能量。
冠元数据基于对麦当劳、王府井集团、蜜雪冰城、奶雪茶、咸丰水果、杜府鸭等众多零售企业的深入服务经验，以及对品牌业务成长的深刻理解，总结出连锁零售行业智能数据分析解决方案，旨在帮助企业解决数据分析和决策中遇到的痛点和难点，建立全渠道运营监控、产品全景分析、360度门店管理、供应链管理、消费者生命周期分析等价值。
