零售企业数据化管理案
零售行业数字化转型策划方案
零售行业数字化转型策划方案在当今数字化浪潮席卷全球的背景下，零售行业面临着前所未有的机遇与挑战。
为了在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现可持续发展，零售企业必须积极拥抱数字化转型。
本方案旨在为零售企业提供一套全面、可行的数字化转型策略，帮助其提升运营效率、优化客户体验、增强市场竞争力。
一、现状分析1、市场趋势随着消费者购物习惯的改变，线上购物逐渐成为主流，同时消费者对于个性化、便捷化的购物体验需求不断增加。
2、竞争态势竞争对手纷纷加大数字化投入，通过大数据分析、人工智能等技术手段实现精准营销、智能供应链管理等，市场竞争日益激烈。
3、自身痛点（1）传统的销售渠道和营销方式效果不佳，难以吸引新客户和留住老客户。
（2）库存管理混乱，导致缺货或积压现象时有发生。
（3）数据分析能力薄弱，无法充分挖掘数据价值，以支持决策制定。
二、目标设定1、短期目标（1-2 年）（1）搭建数字化营销平台，实现线上线下融合，提升品牌知名度和销售额。
（2）优化库存管理系统，降低库存成本，提高库存周转率。
2、中期目标（3-5 年）（1）建立客户关系管理系统，实现客户细分和精准营销，提高客户满意度和忠诚度。
（2）引入智能供应链管理系统，提高供应链效率和灵活性。
3、长期目标（5 年以上）（1）打造数字化生态系统，实现与供应商、合作伙伴的无缝对接和协同创新。
（2）通过数据驱动的决策，引领行业发展趋势，成为数字化零售的领军企业。
三、数字化转型策略1、数字化营销（1）建立官方网站和移动应用程序，提供便捷的购物渠道和个性化的推荐服务。
（2）利用社交媒体平台进行品牌推广和互动营销，增加品牌曝光度和粉丝粘性。
（3）开展电子邮件营销，定期向客户推送优惠信息和新品推荐。
（4）实施搜索引擎优化（SEO）和搜索引擎营销（SEM），提高网站在搜索引擎中的排名，增加流量。
2、客户关系管理（1）收集和整合客户数据，包括购买历史、浏览行为、偏好等，建立客户画像。
（2）根据客户画像进行客户细分，制定个性化的营销和服务策略。
店铺数据化运营方案
店铺数据化运营方案一、背景如今，随着互联网的发展，电商行业日益繁荣，越来越多的传统零售企业也开始转型线上化经营。
而数据化运营正是电商行业的一个重要趋势，通过对消费者行为、产品销售情况等数据进行分析，能够帮助企业更好地了解市场需求，提高销售效率。
因此，店铺数据化运营成为了提升企业竞争力的一项重要举措。
二、数据化运营的定义数据化运营是指通过数据分析和应用，利用各种数据资源进行决策和运营的过程。
具体来讲，就是通过对用户数据、产品数据、销售数据等各类数据进行采集、整合、分析和挖掘，从而为店铺运营决策提供数据支持和智能化指导。
三、店铺数据化运营的价值1. 了解用户需求：通过数据分析，可以深入了解消费者的购买偏好、消费习惯等信息，从而更好地满足用户需求。
2. 提升商品销售：通过对产品数据的分析，可以及时发现畅销产品和滞销产品，从而调整产品结构，提升销售效率。
3. 优化营销策略：通过对销售数据和营销活动数据的分析，可以了解营销策略的效果，进而优化营销策略，提高ROI（投资回报率）。
4. 实现精准营销：通过用户数据的分析，可以实现精准营销，提高广告投放效果，降低营销成本。
5. 提高客户满意度：通过数据化运营，可以更好地满足客户需求，提高客户满意度，增加客户粘性。
四、店铺数据化运营的关键步骤数据化运营并非一蹴而就，而是需要经过一系列的步骤和环节的：1. 数据采集：店铺数据化运营的第一步是数据的采集，包括用户行为数据、产品数据、销售数据等各类数据。
数据的采集方式可以有多种，比如通过网站、APP等数据收集工具进行数据采集，也可以通过第三方数据提供商购买数据。
2. 数据整合：数据整合是指将各类数据进行整合和清洗，使数据具有一致的标准和格式，方便后续的分析和挖掘。
3. 数据分析：经过数据整合后，就需要对数据进行深入的分析和挖掘，发现其中的规律和价值信息。
数据分析的工具有很多，比如Excel、SPSS、SAS等，也可以借助大数据分析工具来进行数据挖掘。
零售业信息化建设方案
零售业信息化建设方案背景随着科技的进步和电子商务的兴起，零售业正在迎来一场数字化革命。
信息化建设已经成为零售企业提高效率和获得竞争优势的关键。
本方案旨在为零售业提供一套信息化建设方案，使其能够更好地适应市场需求并提升运营效率。
目标本方案的目标是帮助零售业实现以下方面的信息化建设：1. 库存管理：通过数字化管理系统，实现对库存的实时监控和控制，减少库存损失和滞销商品的风险。
2. 销售管理：建立销售数据分析系统，通过对销售数据的分析和挖掘，提供决策支持，并优化销售策略。
3. 供应链管理：建立供应链整合系统，实现供应链各环节的信息共享和协同，提高供应链效率。
4. 客户关系管理：建立客户关系管理系统，提升对客户的了解和关怀程度，提高客户满意度和忠诚度。
方案基于以上目标，我们提出以下信息化建设方案：1. 硬件设备：根据企业规模和需求，选用适当的计算机和网络设备，并建议使用安全可靠的数据存储设备。
2. 软件系统：建议使用主流的零售管理软件，并根据具体需求选择其他辅助软件，如销售数据分析软件、供应链管理软件和客户关系管理软件。
3. 数据集成：确保各软件系统之间的数据流畅和信息共享，避免信息孤岛和重复输入。
4. 培训与支持：提供培训计划，确保员工能够熟练使用信息化系统，并提供技术支持，及时解决系统运行中的问题。
实施步骤以下是实施信息化建设方案的步骤：1. 需求分析：与企业管理层和相关部门共同明确信息化建设的具体需求和目标。
2. 方案设计：根据需求分析结果，设计出合适的信息化建设方案，并进行系统架构设计和选型决策。
3. 系统开发和测试：根据方案设计，进行系统开发和功能测试，确保系统能够满足实际需求。
4. 培训和推广：组织员工培训和推广活动，提高员工对信息化系统的认知度和使用能力。
5. 上线运营：将信息化系统正式上线运营，并进行监控和优化，确保系统稳定运行和效果达到预期。
风险管理为了降低信息化建设的风险，我们建议采取以下措施：1. 风险评估：在实施过程中，及时进行风险评估，发现和解决潜在问题。
零售行业数字化转型方案
零售行业数字化转型方案随着科技的不断发展和互联网的普及，数字化转型已经成为零售行业必然发展的方向。
数字化转型可以帮助零售企业提升运营效率、降低成本、改善用户体验，从而增加市场竞争力。
本文将提出一套零售行业数字化转型方案，旨在帮助零售企业抓住机遇、迈向成功。
一、数据驱动决策在数字化转型中，数据是重中之重。
零售企业应收集、分析和利用大数据，来指导决策和战略规划。
通过数据分析可以了解用户行为、消费趋势、产品销售情况等信息，进而根据市场需求调整产品组合、定价策略和市场推广方式。
二、建立电子商务平台电子商务是数字化转型的核心要素之一。
零售企业应建立自己的电子商务平台，提供在线购物、支付、订单追踪等功能。
同时，为了增加用户粘性和购买体验，可以引入个性化推荐、虚拟试衣等技术，提升用户满意度和忠诚度。
三、智能供应链管理数字化转型还需要优化供应链管理。
传统的供应链往往存在库存积压、物流不畅等问题，通过引入智能化技术，可以实现供需匹配、追踪物流状态、减少库存风险等功能。
此外，通过物联网技术，可以实现实时监控和预测，提早做好物流调度和备货计划。
四、整合线上线下渠道数字化转型不仅仅是电子商务的发展，还包括线上线下渠道的整合。
零售企业可以通过线上渠道吸引用户，再通过线下实体店提供体验和服务。
同时，可以通过线下门店为线上用户提供退换货、售后服务等，增强用户黏性和满意度。
五、增强安全保障数字化转型过程中，安全风险需要引起足够的重视。
零售企业应加强网络安全防护，保障用户数据的安全和隐私。
同时，应建立完善的消费者维权机制，增强用户对数字化服务的信任感。
六、员工培训和转型数字化转型需要企业员工具备相应的技能和知识。
零售企业应加强员工培训，提升他们的数字化能力和创新意识。
同时，要积极引入新人才，吸收有经验的数字化专业人士参与企业的转型过程。
总结：数字化转型是零售行业取得成功的关键。
通过数据驱动决策、建立电子商务平台、智能供应链管理、整合线上线下渠道、增强安全保障以及员工培训等方面的努力，零售企业可以顺利实现数字化转型，提升竞争力并满足不断变化的市场需求。
零售行业数字化转型方案
零售行业数字化转型方案
零售行业数字化转型方案可能包括以下几个方面：
1. 在线销售平台：建立自己的电子商务网站或在已有的电商平台上开设店铺，为消费者提供便捷的在线购物体验。
2. 数据分析与个性化推荐：利用大数据技术对顾客购买行为、偏好等数据进行分析，为顾客提供个性化推荐和定制化服务。
3. 移动支付与智能设备：支持移动支付方式，提供在线支付、手机扫码支付等便利的支付方式，同时与智能设备结合，提供更智能化的购买体验。
4. 物联网技术应用：利用物联网技术，实现商品库存管理、供应链追溯、智能仓储等方面的数字化升级。
5. 虚拟试衣与AR技术：通过虚拟试衣技术，消费者可以在线试穿衣物，提供更加直观的购物体验。
同样，利用增强现实技术，让消费者可以在虚拟场景中尝试产品。
6. 无人店或智能POS系统：实施无人店或智能POS系统，提供自助购物、自动结账等便捷服务，降低成本并提升效率。
7. 数据安全与隐私保护：加强数据安全措施，保护用户隐私，并遵守相关法律法规，建立用户信任。
8. 与供应链数字化协作：与供应商和物流公司合作，实施供应
链数字化协作，提高供应链的透明度和效率。
9. 会员制度与营销策略：建立会员制度，通过会员积分、促销优惠等方式吸引和留住顾客，并通过数据分析和个性化营销策略增强与顾客的互动与忠诚度。
10. 人工智能与机器学习应用：利用人工智能和机器学习技术，提高销售预测的准确性，增加销售额，并通过智能客服等方式提供更好的顾客服务。
零售业实体店数字化转型实施方案
零售业实体店数字化转型实施方案第1章项目背景与目标 (4)1.1 实体店经营现状分析 (4)1.1.1 客流量减少 (4)1.1.2 运营成本上升 (4)1.1.3 同质化竞争严重 (4)1.2 数字化转型的必要性 (4)1.2.1 提高运营效率 (4)1.2.2 优化消费体验 (4)1.2.3 创新营销模式 (5)1.3 项目目标与预期成果 (5)1.3.1 提升实体店运营效率 (5)1.3.2 改善消费者购物体验 (5)1.3.3 创新营销模式 (5)第2章数字化转型战略规划 (5)2.1 总体战略框架 (5)2.1.1 技术驱动 (5)2.1.2 顾客体验优化 (5)2.1.3 运营效率提升 (6)2.1.4 商业模式创新 (6)2.1.5 组织能力建设 (6)2.2 阶段性目标与实施计划 (6)2.2.1 第一阶段：基础建设与数据整合（16个月） (6)2.2.2 第二阶段：顾客体验优化与运营效率提升（712个月） (6)2.2.3 第三阶段：商业模式创新与组织能力建设（1318个月） (6)2.3 预算与资源分配 (6)2.3.1 预算分配 (6)2.3.2 资源分配 (7)第3章信息系统升级与集成 (7)3.1 信息系统现状分析 (7)3.1.1 硬件设施 (7)3.1.2 软件系统 (7)3.1.3 数据管理 (7)3.1.4 人员素质 (7)3.2 系统升级方案 (7)3.2.1 硬件设施升级 (7)3.2.2 软件系统升级 (8)3.2.3 数据管理优化 (8)3.3 系统集成与数据共享 (8)3.3.1 业务系统整合 (8)3.3.2 数据标准化 (8)3.3.3 数据共享机制 (8)第四章智能硬件设备应用 (8)4.1 智能硬件选型与部署 (8)4.1.1 智能硬件选型 (9)4.1.2 智能硬件部署 (9)4.2 设备管理与维护 (9)4.2.1 设备管理 (9)4.2.2 设备维护 (9)4.3 用户体验优化 (10)4.3.1 界面设计 (10)4.3.2 交互体验 (10)4.3.3 服务支持 (10)第五章顾客数据分析与应用 (10)5.1 顾客数据收集与整合 (10)5.1.1 数据源梳理 (10)5.1.2 数据收集方法 (10)5.1.3 数据整合与清洗 (10)5.2 数据分析与挖掘 (10)5.2.1 描述性分析 (11)5.2.2 关联分析 (11)5.2.3 聚类分析 (11)5.3 个性化推荐与营销 (11)5.3.1 个性化推荐系统构建 (11)5.3.2 个性化营销策略制定 (11)5.3.3 营销活动监测与优化 (11)5.3.4 顾客满意度调查与改进 (11)第6章供应链数字化转型 (11)6.1 供应链现状分析 (11)6.1.1 供应链整体概况 (11)6.1.2 供应链存在的问题 (11)6.2 供应链协同平台搭建 (12)6.2.1 平台架构设计 (12)6.2.2 平台功能模块 (12)6.2.3 平台实施策略 (12)6.3 采购与库存管理优化 (12)6.3.1 采购管理优化 (12)6.3.2 库存管理优化 (12)第7章营销与推广策略 (13)7.1 数字营销渠道拓展 (13)7.1.1 电商平台合作 (13)7.1.2 自建电商平台 (13)7.1.3 移动端营销 (13)7.2 社交媒体运营 (13)7.2.1 内容营销 (13)7.2.3 社交媒体广告 (13)7.3 线上线下融合营销 (13)7.3.1 优惠券互认 (14)7.3.2 会员体系整合 (14)7.3.3 体验式营销 (14)7.3.4 跨界合作 (14)第8章员工培训与管理 (14)8.1 培训体系构建 (14)8.1.1 培训需求分析 (14)8.1.2 培训课程设计 (14)8.1.3 培训方式与方法 (14)8.1.4 培训师资队伍 (14)8.2 数字技能培训 (15)8.2.1 信息化工具使用 (15)8.2.2 数据分析与应用 (15)8.2.3 互联网营销策略 (15)8.2.4 顾客服务与沟通 (15)8.3 绩效考核与激励 (15)8.3.1 绩效考核指标 (15)8.3.2 绩效考核方法 (15)8.3.3 激励机制 (15)8.3.4 持续优化 (15)第9章数据安全与合规 (16)9.1 数据安全策略制定 (16)9.1.1 数据分类与分级 (16)9.1.2 数据安全目标 (16)9.1.3 数据安全政策与法规遵循 (16)9.1.4 数据安全培训与意识提升 (16)9.2 信息安全防护措施 (16)9.2.1 网络安全防护 (16)9.2.2 数据加密 (16)9.2.3 访问控制 (16)9.2.4 安全审计 (16)9.2.5 备份与恢复 (16)9.3 合规性评估与改进 (17)9.3.1 合规性评估 (17)9.3.2 法律法规更新跟踪 (17)9.3.3 内部审计与监督 (17)9.3.4 风险管理 (17)9.3.5 持续改进 (17)第10章项目实施与评估 (17)10.1 项目推进计划 (17)10.1.1 项目启动阶段 (17)10.1.3 项目验收与推广阶段 (18)10.2 风险识别与应对 (18)10.2.1 风险识别 (18)10.2.2 风险应对 (18)10.3 项目效果评估与优化建议 (18)10.3.1 项目效果评估 (18)10.3.2 优化建议 (18)第1章项目背景与目标1.1 实体店经营现状分析互联网技术的飞速发展，我国零售业市场环境发生了深刻变革，消费者购物方式逐渐从线下向线上转移。
零售业数字化转型方案
零售业数字化转型方案随着科技的迅猛发展，数字化已经成为各个行业转型升级的重要方向之一。
在零售业中，数字化转型也不可避免地成了势在必行的选择。
本文将就零售业数字化转型方案进行探讨，为零售业提供指导。
一、数字化转型的背景与意义随着互联网技术的飞速发展，零售行业也正面临着巨大的挑战和机遇。
传统零售业多面临着高成本、低效率、营销单一等问题，数字化转型能够有效地解决这些问题，提升企业的竞争力和盈利能力。
数字化转型不仅能够为零售企业带来更多的商机，更重要的是可以改变企业的运营模式，提升用户体验，提高销售效率。
这不仅能够提升企业的品牌形象和竞争力，还能够满足消费者日益增长的个性化需求。
二、数字化转型的关键要素在数字化转型过程中，有几个关键要素需要引起零售企业的重视：1. 数据挖掘与分析：零售企业可以通过采集和分析大数据，了解消费者的需求和购买行为，优化商品推荐和供应链管理，提高销售转化率。
2. 移动支付与电子商务：零售企业可以借助移动支付和电子商务平台，实现线上线下的无缝连接，提供更便捷的购物体验，同时扩大销售渠道，增加销售额。
3. 人工智能技术：零售企业可以通过引入人工智能技术，如智能客服、智能推荐等，提高客户服务质量和效率，降低运营成本。
4. 物联网技术：零售企业可以通过物联网技术，实现商品的追踪和管理，提高供应链的可视化和效率。
三、数字化转型的实施步骤数字化转型需要有一个清晰的实施步骤，下面将结合实际案例，介绍数字化转型的三个关键步骤：1. 技术基础建设：首先需要建立一个高效、安全、稳定的信息技术基础设施，包括网络设备、服务器、数据库等，为数字化转型打下坚实基础。
2. 数据整合与分析：在建立好技术基础设施后，零售企业需要对现有的数据进行整合和分析，以便获取准确、完整的信息，为后续决策提供参考依据。
3. 制定数字化战略：基于数据分析的结果，零售企业需要制定一套适合自身的数字化战略。
这包括确定数字化转型的目标、制定相应的策略与计划，并明确责任和权益的分配。
零售业门店数字化管理解决方案
零售业门店数字化管理解决方案第一章数字化管理概述 (2)1.1 数字化管理的定义 (2)1.2 数字化管理的重要性 (2)1.2.1 提高管理效率 (2)1.2.2 降低运营成本 (2)1.2.3 提升企业竞争力 (3)1.2.4 促进企业可持续发展 (3)1.3 数字化管理的发展趋势 (3)1.3.1 大数据技术的应用 (3)1.3.2 人工智能技术的融合 (3)1.3.3 云计算与物联网技术的普及 (3)1.3.4 企业数字化转型加速 (3)1.3.5 跨界融合与创新 (3)1.3.6 数字化人才需求增长 (3)第二章门店数字化基础设施 (3)2.1 门店网络布局 (3)2.2 门店硬件设备配置 (4)2.3 门店软件系统应用 (4)第三章数据采集与分析 (5)3.1 数据采集技术 (5)3.2 数据存储与管理 (5)3.3 数据分析与挖掘 (6)第四章智能化营销策略 (6)4.1 顾客画像与精准营销 (6)4.2 促销活动与优惠券策略 (6)4.3 营销活动效果评估 (7)第五章门店库存管理 (7)5.1 库存数据实时监控 (7)5.2 动态补货策略 (8)5.3 库存优化与损耗控制 (8)第六章门店销售管理 (9)6.1 销售数据分析 (9)6.2 销售预测与目标设定 (9)6.3 销售策略调整与优化 (9)第七章门店顾客服务 (10)7.1 顾客服务数据分析 (10)7.2 个性化服务策略 (10)7.3 服务质量提升措施 (11)第八章门店员工管理 (11)8.1 员工绩效评估 (11)8.1.1 评估目的与原则 (11)8.1.2 评估内容与方法 (11)8.1.3 评估周期与反馈 (11)8.2 员工培训与发展 (12)8.2.1 培训需求分析 (12)8.2.2 培训计划与实施 (12)8.2.3 培训效果评估 (12)8.3 员工激励机制 (12)8.3.1 激励原则 (12)8.3.2 激励措施 (12)8.3.3 激励效果评估 (12)第九章数字化管理工具与平台 (13)9.1 常用数字化管理工具 (13)9.2 管理平台的选择与搭建 (13)9.3 管理平台的运维与优化 (13)第十章门店数字化管理案例分享 (14)10.1 成功案例介绍 (14)10.1.1 项目背景 (14)10.1.2 项目实施 (14)10.1.3 成果展示 (14)10.2 失败案例分析 (15)10.2.1 项目背景 (15)10.2.2 项目问题 (15)10.2.3 解决方案 (15)10.3 数字化管理实践经验总结 (15)第一章数字化管理概述1.1 数字化管理的定义数字化管理是指在现代信息技术的基础上，通过数据收集、处理、分析和应用，对企业的各项业务活动进行科学化、智能化、系统化的管理。
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零售企业数据化管理案例
方昕深思顾问机构数据化管理研究中心
《超市周刊》2004年5月
一、案例项目背景
A公司是某市主要大型连锁超市公司之一，下属20个门店，门店面积从1000至3000
平方米不等，分布在该市市区和下属各镇，有一个大约8000平方米的配送中心和500平方米的总部办公室。
年营业额近3亿元人民币。
A公司连锁经营，统一管理，统一采购，由配送中心统一配送的商品约占80%的比例。
A公司管理人员的学历水平不算很高，但很好学，公司风气正派，工作作风雷厉风行，
富有团队精神，公司员工非常刻苦勤奋。
A公司现有电脑管理系统已使用三年，具备前台收银、门店管理、配送中心管理和总部
管理的网络管理功能。
但系统运作状况一直不好，A公司和系统供应商互有抱怨，A公司系统的主要使用人员如采购、店长等对系统很不信任，认为系统经常出错，功能不足，更没有办法相信电脑中的数据。
A公司的管理人员说：他们当时说，用上系统之后就什么都知道，结果我们用几年，仍然是什么都不知道。
但当时A公司的系统供应商是一家国内较大型的专业零售软件公司，国内也有许多用户在使用该系统供应商的软件，其系统相对比较成熟。
后来A公司董事会为了提高管理规范化水平，聘请独立管理顾问Mr.John以该公司副总
经理的身份主持该项工作。
通过一段时间的分析论证，Mr.John认为要加强公司的规范化管理水平，没有高质量的数据信息作为支撑是不可能达成规范化管理要求的，于是数据化管理就被确定为提升A公司管理的突破口，并将随后的工作分为两大阶段进行：数据清洗和整理；数据化管理工作的展开。
二、数据清洗和整理阶段
数据清洗和整理阶段的工作目标是提高数据信息的质量，重点解决数据的准确性、及时
性和数据清洁度的问题。
这个阶段工作共分为五个步骤进行：
1、强化树立系统数据维护观念
Mr.John在系统使用上强调，系统数据是需要使用者认真维护的，系统数据的质量问题
多数是由于管理原因而不是系统原因。
使用者按照操作规则使用，如果发现系统出现无中生有、数据丢失、算法错误等系统错误，Mr.John愿意给发现者5万元奖励。
同时Mr.John也和系统供应商达成协议，如果发生上述系统错误，系统供应商愿意赔偿50万元。
最终打掉系统使用者一遇到问题就归咎于系统原因的思维惯性，强调系统日常的数据维护，增加管理者对系统的信心。
2、加强管理者系统使用培训
Mr.John在总部拉出20多个系统终端，对所有各类应用人员如店长、采购等轮流集中
培训，实机操作，大胆接触和使用系统，随意浏览各种功能，消除使用者对系统的陌生感。
同时，利用了系统权限设置，预先设置各类人员的使用权限，让使用者清楚了解自己的功能权限范围，要求受训者在几天时间内熟练掌握。
实用有效的培训为后期系统使用打下了基础。
3、提高系统数据的准确性和及时性。
现有系统的主要问题数据不准确，使管理者失去了对系统的信心，导致系统使用失败。
提高数据准确性先从严格盘点作业开始，同时制订和严格执行单据管理和作业记录制度，使盘点差错率下降到0.5%以下，然后根据盘点结果逐步更新系统存货数据。
经过连续几次盘点作业，Mr.John使大家看到并相信系统的准确性。
在数据准确性达成之后，Mr.John开始强调数据的及时性，说明系统数据及时更新的重
要性。
一般来讲，数据传输不及时的原因在于有关人员认识和责任心不高，因此提出了相关2
管理要求，对个别现象采取严厉措施。
4、系统数据垃圾清洗
在上述工作的基础上，Mr.John开始着手安排改正和清理系统垃圾资料，例如：负进价、
负毛利和负库存商品；一年已经没有进货和销售的商品资料；已经撤消的供应商档案；重码、错码、分类错误的商品资料等。
同时安排财务部门全面审查系统中的价格信息，规定了改价的审批和修改责任人制度。
另一方面，全面核定系统使用人员的权限和个人密码等设置，使整个系统的数据和基本
资料设置达到了“干净和清洁”的管理要求。
5、制定了完整的系统使用和数据维护制度。
经过几个月的系统数据整理和清洗后，A公司管理人员对系统应用已比较熟练，他们
在工作中也会主动运用系统进行查询、制作简易报表等支持日常工作。
三、数据化管理工作的展开
当系统数据质量足以支撑管理要求时，Mr.John以目标管理的方式，引导企业将系统数
据大量应用于一些企业关键管理问题的解决上去，数据化管理工作逐步展开。
Mr.John在和企业中高层管理人员多次反复讨论筛选之后，确定了一些企业多年遗留的
老大难问题，并以此阶段性的管理目标，限期解决。
这些问题包括：
（1）历年积压的滞销商品太多；
（2）门店对75%的商品到货率很不满意；
（3）没有一项总体控制指标来反映采购人员是否在争取最低进价及其成效；
（4）无法掌握每个供应商的销售和毛利情况；
（5）重点商品（A类商品）没有明确划分，也得不到重点管理；
（6）系统中的毛利率长期不准，导致无法向相关业务部门和门店下达利润目标和其
它经营指标；
（7）新商品的引进没有评价依据。
针对这些核心管理问题，Mr.John组织设计了一套管理报表，报表按照不同的管理职位
（例如部门经理、采购员、店长等）和天/周/月的类别划分，本着20/80法则，将每个管理职位常用报表数量基本6-8张以内。
KPI指标和报表设计之后先由电脑部试用两周，然后对其中的数据指标含义、准确性和
重要性等进行深入分析，最后确定。
KPI指标和报表定稿后，A公司又对每一个使用者再次进行培训，详细讲解各种指标和报表的含义，强调这些数据都是现实经营水平反映，各管理人员有责任改善这些指标。
通过新的KPI指标和报表，许多管理人员发现许多难以置信的问题，例如三个月内无
销售的单品竟达1000多种；实际到货率只有75%左右；一年累计采购金额不超过10万元的供应商竟有近百个，等等。
经过半年左右集中清理，上述管理问题得到明显改善，历年积压商品全部得到清理，新
的滞销商品能够及时发现和处理，不再过多地占用货架和资金；门店商品到货率平均达到85%，重点商品到货率保持在95%以上；Mr.John根据业务需要，运用了进价指数的新指标，衡量总体商品采购进价下降幅度，结果整体采购进价降低了0.3%；对所有供应商进行了合理调整，供应商数量由800多个压减到500多个；确定了A类商品的范围，对大约1000种商品实行采购、配送、门店销售的全过程重点管理，A类商品销量提高约10%；系统的毛利率、毛利额等数据可以直接提供给财务部使用，实现财务数据的无缝廉洁，并可以对门店和采购部门下达毛利指标；对新商品引进制定了规范管理体系。
3
通过近一年的数据化管理工作的开展，A公司的多有管理人员都意识到了系统数据的应
用价值，学会了运用系统数据帮助自己的工作开展，减少了部门和人员之间的扯皮推诿，为A公司内部精细化管理（如促销管理、商品ABC管理、商品结构调整合全员绩效管理等）
奠定了基础。