浅谈零售业数据化管理
零售业大数据分析驱动库存管理高效化
零售业大数据分析驱动库存管理高效化一、零售业大数据分析概述零售业作为经济活动的重要组成部分，其运营效率直接影响到企业的利润和市场竞争力。
随着大数据技术的兴起，零售业开始利用大数据分析来优化库存管理，提高运营效率。
大数据分析能够帮助零售商更准确地预测市场需求，优化库存水平，降低库存成本，并提高客户满意度。
1.1 大数据技术在零售业的应用大数据技术在零售业的应用主要体现在以下几个方面：- 客户行为分析：通过分析客户的购买历史、浏览习惯等数据，零售商可以更好地了解客户需求，提供个性化的推荐和服务。
- 市场趋势预测：利用历史销售数据和市场信息，预测未来的市场趋势，指导产品采购和库存管理。
- 供应链优化：分析供应链中的各个环节，优化库存分布和物流配送，减少库存积压和缺货情况。
1.2 大数据驱动下的库存管理变革传统的库存管理依赖于经验和直觉，而大数据分析为零售业带来了数据驱动的决策方式。
通过数据分析，零售商可以实现：- 动态库存管理：根据实时销售数据和预测模型，动态调整库存水平。
- 风险控制：通过分析历史数据，识别潜在的库存风险，提前采取措施进行规避。
- 成本优化：通过优化库存结构和减少库存积压，降低库存持有成本。
二、零售业大数据分析的关键技术大数据分析在零售业库存管理中的应用，依赖于一系列关键技术的支持。
2.1 数据采集与整合零售业的数据来源非常广泛，包括销售数据、客户数据、市场数据等。
有效的数据采集和整合是大数据分析的基础。
零售商需要建立统一的数据仓库，将不同来源的数据进行整合和清洗，确保数据的准确性和一致性。
2.2 数据分析与挖掘数据分析是大数据分析的核心环节。
零售商需要运用统计学、机器学习等方法，对数据进行深入分析，挖掘出有价值的信息。
例如，通过聚类分析识别不同的客户群体，通过时间序列分析预测销售趋势等。
2.3 预测模型构建预测模型是大数据分析在库存管理中的重要应用。
零售商可以构建销售预测模型，根据历史销售数据和市场因素，预测未来的销售量。
零售业如何通过大数据分析优化库存管理
零售业如何通过大数据分析优化库存管理在当今信息化的社会中，各行各业都逐渐意识到了大数据的重要性。
而在零售业中，大数据分析对于优化库存管理的作用尤为显著。
本文将就零售业如何通过大数据分析来优化库存管理进行探讨。
一、大数据在零售业中的应用随着互联网的普及和技术的发展，零售业收集到的数据量越来越庞大，这使得零售商有了更好的机会通过大数据分析来提升运营效率和决策水平。
利用大数据分析，零售商可以更好地了解消费者的购物喜好、消费行为以及市场趋势等信息，从而有针对性地进行库存管理优化。
二、通过大数据分析优化库存管理的方法1.预测需求：通过大数据分析，零售商可以根据历史销售数据、天气情况、节假日等多种因素来准确预测产品的需求量。
这有助于零售商避免库存积压或者库存不足的情况，从而节约了成本和提高了销售效率。
2.库存细分管理：利用大数据分析，零售商可以将库存进行细分管理，将产品按照销售速度、利润率、季节性等特征进行分类，针对不同的产品制定相应的进货策略和库存控制措施。
这样能够更有效地管理库存，降低滞销商品的风险，提高货物周转率。
3.供应链优化：大数据分析不仅能够帮助零售商优化自身的库存管理，还可以帮助优化供应链的管理。
通过分析供应商的表现、物流信息以及销售渠道等数据，零售商可以找到最佳的供应商，提高供应链的效率，降低库存运营成本。
4.精准促销：通过大数据分析，零售商可以精准地对不同的消费者群体进行促销策划。
根据消费者的购买历史、偏好和行为等数据，以及市场趋势的预测，零售商可以制定相应的促销活动方案，提高销售额的同时，也可以控制库存水平。
三、大数据分析面临的挑战及对策虽然大数据分析在零售业中具有广泛的应用前景，但也面临着一些挑战。
首先是数据的准确性和完整性问题，零售商需要确保采集到的数据准确可靠，同时也需要收集尽可能全面的数据。
其次是数据分析的技术要求，零售商需要拥有一支专业的数据分析团队，或者寻求合作伙伴的帮助来进行大数据分析工作。
零售行业中的大数据销售分析与库存管理
零售行业中的大数据销售分析与库存管理随着互联网和信息技术的快速发展，大数据分析在各个行业中都扮演着越来越重要的角色。
零售行业作为一个信息密集型的行业，同样可以从大数据销售分析和库存管理中受益。
本文将重点讨论零售行业中的大数据销售分析与库存管理，并介绍如何利用大数据提升销售业绩和优化库存管理。
一、大数据销售分析大数据销售分析是指利用大数据来分析零售业销售数据，以获取有关消费者购买习惯、产品销售趋势、营销效果等方面的洞察，并据此制定相应的销售策略。
通过大数据销售分析，零售企业可以更好地了解市场需求，提高销售额和利润率。
1. 数据收集与整理在大数据销售分析中，首先需要收集和整理销售相关的数据。
这些数据可以来自零售企业的交易记录、顾客行为数据、社交媒体数据等多个来源。
通过采集和整理这些数据，可以得到完整的销售数据集。
2. 数据挖掘与分析在得到销售数据集后，就可以进行数据挖掘和分析。
数据挖掘技术可以帮助零售企业从庞大的数据中筛选出有用的信息和规律。
通过利用数据挖掘方法，可以对消费者购买习惯、产品受欢迎程度、季节性销售等方面进行深入分析，为销售决策提供有力支持。
3. 销售预测与策略制定基于数据分析的结果，零售企业可以进行销售预测并制定相应的销售策略。
通过对销售数据的分析，可以预测出未来的销售趋势和潜在的销售机会。
零售企业可以根据这些预测结果，制定相应的促销活动、产品定价策略和市场推广计划，以提高销售业绩和市场竞争力。
二、库存管理优化在零售行业中，库存管理是一个关键的环节。
过多或者过少的库存都会造成巨大的损失。
而大数据可以帮助零售企业更好地进行库存管理，以避免库存过剩或者缺货的情况。
1. 时效性库存管理通过大数据分析，零售企业可以根据实时的销售数据和市场需求情况，进行时效性库存管理。
通过对销售数据的实时跟踪和分析，可以及时发现产品的销售波动和趋势变化，从而按需调整库存量，避免过多占用资金和仓储空间。
2. 需求预测与供应链管理基于大数据分析的结果，零售企业可以进行需求预测，并据此进行供应链管理。
零售业门店数字化管理与运营优化研究报告
零售业门店数字化管理与运营优化研究报告第1章引言 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的 (3)1.3 研究方法 (4)第2章零售业门店数字化管理概述 (4)2.1 数字化管理概念 (4)2.2 零售业门店数字化管理的重要性 (4)2.2.1 提高运营效率 (4)2.2.2 优化顾客体验 (4)2.2.3 降低成本 (4)2.2.4 提升竞争力 (5)2.3 数字化管理的发展趋势 (5)2.3.1 智能化 (5)2.3.2 大数据化 (5)2.3.3 线上线下融合 (5)2.3.4 绿色环保 (5)第3章零售业门店运营现状分析 (5)3.1 门店运营流程 (5)3.1.1 商品管理 (5)3.1.2 顾客服务 (6)3.1.3 销售与收款 (6)3.1.4 库存管理 (6)3.2 门店运营中的痛点 (6)3.2.1 人工成本高 (6)3.2.2 数据分析能力不足 (6)3.2.3 顾客体验不佳 (6)3.3 我国零售业门店运营现状 (6)3.3.1 数字化转型加速 (6)3.3.2 多元化经营 (6)3.3.3 个性化服务 (7)3.3.4 精细化管理 (7)第4章数字化管理与运营优化理论框架 (7)4.1 数字化管理与运营优化的关系 (7)4.2 数字化管理与运营优化的理论体系 (7)4.3 数字化管理与运营优化的关键要素 (7)第5章门店数字化管理工具与应用 (8)5.1 信息化管理系统 (8)5.1.1 销售管理系统 (8)5.1.2 顾客关系管理系统 (8)5.2 人工智能技术 (9)5.2.1 智能导购 (9)5.2.2 智能仓储 (9)5.2.3 智能防损 (9)5.3 大数据分析与挖掘 (9)5.3.1 顾客行为分析 (9)5.3.2 销售预测 (9)5.3.3 门店运营优化 (9)5.3.4 精准营销 (9)第6章门店运营优化策略 (10)6.1 商品管理优化 (10)6.1.1 商品分类与定位 (10)6.1.2 价格策略 (10)6.1.3 库存管理 (10)6.1.4 商品陈列与展示 (10)6.2 顾客服务优化 (10)6.2.1 顾客需求挖掘与分析 (10)6.2.2 顾客体验提升 (10)6.2.3 顾客关系管理 (10)6.2.4 个性化服务与定制 (10)6.3 供应链管理优化 (10)6.3.1 供应商管理 (10)6.3.2 物流配送优化 (11)6.3.3 供应链协同 (11)6.3.4 风险管理与应急处理 (11)第7章案例分析 (11)7.1 国内外典型零售企业数字化管理案例 (11)7.1.1 国内案例：巴巴的“新零售”模式 (11)7.1.2 国外案例：亚马逊的无人便利店Amazon Go (11)7.2 案例分析与启示 (11)7.2.1 巴巴“新零售”模式的启示 (11)7.2.2 亚马逊无人便利店Amazon Go的启示 (12)第8章零售业门店数字化转型的路径与策略 (12)8.1 数字化转型的路径 (12)8.1.1 信息化基础设施建设 (12)8.1.2 数据资源整合 (12)8.1.3 业务流程优化 (12)8.1.4 顾客体验升级 (13)8.1.5 组织结构与人才培养 (13)8.2 数字化转型的关键策略 (13)8.2.1 创新驱动策略 (13)8.2.2 数据驱动策略 (13)8.2.3 协同发展策略 (13)8.3 数字化转型中的风险与应对措施 (13)8.3.1 技术风险 (13)8.3.2 数据风险 (13)8.3.3 竞争风险 (13)8.3.4 人才风险 (14)第9章门店数字化管理与运营优化的实施与评估 (14)9.1 实施步骤与方法 (14)9.1.1 前期筹备 (14)9.1.2 技术选型与方案设计 (14)9.1.3 系统实施与培训 (14)9.1.4 持续优化与迭代 (14)9.2 评估指标体系 (15)9.2.1 运营效率 (15)9.2.2 客户满意度 (15)9.2.3 管理水平 (15)9.3 评估方法与案例 (15)9.3.1 评估方法 (15)9.3.2 案例分析 (15)第10章结论与展望 (16)10.1 研究结论 (16)10.2 研究局限 (16)10.3 未来展望 (17)第1章引言1.1 研究背景互联网技术的飞速发展和消费者行为的不断变化，传统零售业面临着巨大的挑战。
零售数据化管理
零售数据化管理引言随着信息技术的快速发展和智能设备的普及，零售行业正面临着巨大的变革。
为了更好地适应市场竞争的挑战，零售企业越来越重视数据化管理的重要性。
本文将探讨零售数据化管理的概念、优势以及实施过程，帮助零售企业更好地理解和运用数据化管理，提升竞争力。
什么是零售数据化管理零售数据化管理是指零售企业通过收集、分析和应用大量的数据，实现对商品销售、库存管理、市场营销等方面的精细化管理。
它利用先进的信息技术和数据分析工具，帮助企业更好地理解市场需求、优化供应链、提高运营效率，以实现销售增长和利润最大化。
零售数据化管理的优势1.数据支持决策：零售数据化管理能够提供丰富的数据分析和报表功能，帮助企业管理层快速了解市场动态、产品销售情况以及消费者行为等信息，从而更准确地制定决策和营销策略。
2.库存管理优化：通过数据化管理，零售企业可以实时监控销售情况和库存水平，减少过剩和缺货的情况发生，降低库存成本，提高资金周转率。
3.营销个性化：数据化管理可以帮助零售企业更好地了解消费者的购买偏好和行为习惯，实现精准的个性化营销，提升客户满意度和忠诚度。
4.渠道管理优化：零售数据化管理可以帮助企业分析不同销售渠道的表现，优化销售策略，实现渠道协同和资源共享，提高销售效率和竞争力。
零售数据化管理的实施过程第一步：数据采集数据采集是零售数据化管理的基础，需要收集各种相关数据，包括销售数据、库存数据、消费者数据等。
可以通过POS系统、CRM系统、电子支付数据等方式获取数据。
第二步：数据整合与清洗在数据采集之后，需要对数据进行整合和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
可以使用数据整合工具和数据清洗算法对数据进行处理，并建立数据仓库或数据湖来存储数据。
第三步：数据分析与挖掘数据分析与挖掘是零售数据化管理的核心环节，通过使用数据分析工具和算法，对数据进行深入挖掘和分析，发现潜在的商机和问题。
可以使用数据可视化工具呈现分析结果，方便管理层决策。
传统零售业数字化转型的重要性与方法
传统零售业数字化转型的重要性与方法随着互联网的普及和移动互联网的飞速发展，传统的零售业面临着巨大的挑战和机遇。
越来越多的消费者开始通过网络渠道进行购物，导致传统零售业店面的营业额逐渐下降，而零售业的数字化转型正是应对这一挑战的必经之路。
一、数字化转型的重要性1. 提高效率和减少成本传统的零售业的流程繁琐、复杂，从货品采购，到仓储物流，到销售和客户服务都需要大量的人力物力，而这些成本的增加导致了零售业的营业成本的不断上涨。
数字化转型可以大大提高零售业的效率，减少人工，且可以实现数据的自动化和智能化分析，进而降低成本。
2. 现代化服务和用户体验随着人们生活水平的不断提高，消费者对购物环境和用户体验有着越来越高的要求。
数字化转型可以为零售业带来更加现代化的服务，如智能语音助手、VR/AR等，通过数字化打造优质的服务，使消费者获得更好的购物体验。
3. 数据化营销和智能化分析零售业的数字化转型可以打开数据宝藏，通过数据分析、挖掘价值，全面优化营销策略和商业模式，实现真正的智能化管理。
二、数字化转型的方法1. 电商渠道建立自身电商平台和加入第三方电商平台已经是大多数传统零售业企业在数字化转型中采取的措施。
通过电商渠道，传统零售业企业可以实现在线下单、在线支付、在线评价等功能，大大提高用户购物的便利性和快捷性，同时也可以吸引更多的线上用户，扩大企业用户群。
2. 线上品牌建设传统零售业企业可以通过线上品牌建设，提高企业在用户心目中的品牌曝光度和知名度，将企业的品牌快速传播开来。
3. 小程序数字化转型之后，小程序是互联网企业或独立开发者构建应用的重要方式。
在一个短暂的时间内，小程序给用户带来了神奇的、便捷的使用体验。
通过小程序，传统零售业企业可以将线上和线下进行无缝衔接，打造全新购物体验，增强用户黏性。
4. 数据与互联网技术的运用传统零售企业可以通过运用互联网技术，采集、分析大数据，把数据转变为企业的核心资源，并且通过互联网技术，使企业的管理和服务实现协同化和智能化，例如基于云计算、人工智能、大数据技术构建智能化的仓储管理系统、智能客服系统等。
零售行业如何通过数据分析优化库存管理
零售行业如何通过数据分析优化库存管理在当今竞争激烈的零售市场中，有效的库存管理对于企业的盈利能力和客户满意度至关重要。
数据分析作为一种强大的工具，可以为零售商提供宝贵的洞察，帮助他们优化库存水平、降低成本、提高运营效率并满足客户需求。
本文将探讨零售行业如何利用数据分析来优化库存管理。
一、数据收集与整合要进行有效的数据分析，首先需要收集和整合各种相关数据。
这些数据来源广泛，包括销售点系统（POS）、电子商务平台、库存管理系统、供应商数据、市场调研以及客户关系管理（CRM）系统等。
销售点系统记录了每一笔交易的详细信息，如商品销售数量、价格、时间和地点。
通过分析这些数据，零售商可以了解不同商品在不同时间段和地点的销售趋势。
电子商务平台提供了关于线上销售的丰富数据，包括客户浏览行为、购物车放弃率、搜索关键词等。
这些信息有助于预测在线需求和优化商品推荐。
库存管理系统则包含了库存数量、库存位置、补货周期等关键信息。
与销售数据结合，可以计算库存周转率和确定最佳补货点。
供应商数据，如交货时间、最小订单量和价格波动，对于规划库存采购至关重要。
市场调研可以提供关于行业趋势、竞争对手动态和消费者偏好的宏观信息。
客户关系管理系统中的客户购买历史、投诉和反馈等数据，能够帮助零售商了解客户需求的变化。
将这些来自不同系统和渠道的数据整合到一个统一的数据仓库或数据平台中，是进行深入分析的基础。
二、销售预测准确的销售预测是优化库存管理的核心。
数据分析可以通过以下几种方法提高销售预测的准确性：1、时间序列分析利用过去的销售数据，建立时间序列模型，如移动平均、指数平滑等，来预测未来的销售趋势。
这种方法适用于具有稳定销售模式的商品。
2、回归分析将销售数据与相关的影响因素（如季节、节假日、促销活动、经济指标等）进行回归分析，建立预测模型。
通过确定这些因素与销售之间的关系，可以更准确地预测未来销售。
3、机器学习算法例如决策树、随机森林、神经网络等，可以处理复杂的非线性关系，并自动发现数据中的隐藏模式。
浅谈数据化管理
浅谈数据化管理数据化管理是指通过收集、整理、分析和利用数据来指导和支持管理决策的一种方式。
随着信息技术的发展和普及，数据化管理已经成为许多企业和组织进行管理的重要手段。
本文将从数据化管理的概念、优势、挑战和应用实例等方面进行浅谈。
首先，数据化管理是一种以数据为基础的管理方式。
传统的管理往往依靠经验和直观判断，很难准确地把握和分析复杂的管理情况。
而数据化管理通过收集和分析大量的数据，可以提供客观、准确、全面的管理信息，帮助管理者更好地了解和理解企业的运营情况，从而作出科学决策。
其次，数据化管理具有诸多优势。
首先，通过数据化，可以更加全面地了解企业的运营情况。
我们可以通过收集和分析各种数据，了解企业的销售额、利润率、市场份额等关键指标，从而了解企业的整体运营状况。
其次，数据化管理可以帮助企业发现和解决问题。
通过分析和比较不同时间段的数据，我们可以发现企业在某个环节存在的问题，并及时采取措施进行纠正和改进。
此外，数据化管理可以提高管理的科学性和精确性。
通过数据分析，我们可以从客观的角度评估企业的管理效果，发现管理上的瓶颈和薄弱环节，引导企业的管理改进和创新。
然而，数据化管理也面临一些挑战。
首先，数据的质量和可靠性是数据化管理的基础。
如果数据存在错误或者不准确，那么基于这样的数据进行的管理决策很可能是错误的。
因此，企业需要建立完善的数据采集和管理体系，确保数据的准确性和可靠性。
其次，数据分析和应用需要一定的专业知识和技能。
对于许多企业和组织来说，缺乏专业的数据分析师和数据科学家是一个常见问题。
因此，企业需要培养和吸引这方面的人才，才能更好地进行数据化管理。
数据化管理在各个行业和领域都有广泛的应用。
以零售业为例，许多大型连锁超市和电商平台通过对顾客购买行为的数据进行分析，可以了解到顾客的消费习惯、偏好和需求，从而制定更加精准的营销策略和促销活动，提高销售额和客户满意度。
再如，在制造业领域，通过对生产线数据进行分析，可以帮助企业发现生产中的瓶颈和问题，并进行生产流程的优化和改进，提高生产效率和质量。
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浅谈零售业数据化管理
的主要管理工具（2）
n 管理工具一：目标管理的过程
n (1)建立一套完整的目标体系。组织高层要确订年度经营活 动要达到的总目标，然后经过上下协商，订出下级以及个 人的分目标。组织内部上下左右各自都有具体的目标，从 而形成一个目标体系。
n (2)组织实施。主管应下放权力给下级，而自己抓重点的 综合性管理。上级管理主要表现在指导、协助、提出问题、 提供情报以及创造良好的工作环境。
数据应用 —— 数据化的目标管理
管理目标确定：动态和阶段性
KPI指标体系 财务及其关联指标分解 28法则与KPI指标 KPI指标组合效度
–指标与人结合：目标分解/责任到人 目标责任绩效考核
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浅谈零售业数据化管理
2、的阶段性目标
•前提
•初期目 标
提升数据质量和 维护水平
工作手段 •数据清洗：通过数 据清洗，提高数据 干净程度和质量； •数据维护：建立企 业数据维护制度。
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浅谈零售业数据化管理
重
点
四\数据化的目标管理
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浅谈零售业数据化管理
•数据化的目标管理
管理目标 KPI指标
目标分解 目标责任
筛选确定
28法则与
责任到人
•替代人工数据处理 • 精细化管理阶段
主要功能：
电子收银
电子记帐
电子单据处理
主要作用：解决部 分
人工所不能及的操 作
问题，节省人工， 提价值评价：对企业 管高工作效率和范围 理改善和效益提升 的
直接帮助有限 PPT文档演模板
主要功能： ABC分类管理 优化库存管理 新品考核管理 各种促销分析 内部供应链效率
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在零售企业已有MIS系统基础上， 提升企业数据应用价值
•中期目 标
解决核心管理问 题，提高数据化 应用水平
工作手段
•目标管理：锁定企 业核心管理问题， 建立一套优化KPI指 标体系；将各项指 标分解到相关各级 管理人员，实现量 化的目标管理模式
•最终目 标
制度化实现企业可 持续发展
提出了“目标管理和自我控制”的主张。他认为，通过目 标管理就可以对管理者进行有效的管理。 n 随后，他在此基础上发展了这一主张，认为“企业的目的 和任务，必须转化为目标”，企业的各级主管必须通过这 些目标对下级进行领导，以此来达到企业的总目标。如果 每个职工和主管人员都完成了自己的分目标，则整个企业 的总目标就有可能达到。
浅谈零售业数据化管理
二、的必要性
连锁店铺的数量和规模扩大 市场竞争日趋激烈，利润走低 连锁企业的核心竞争力
数据应用直接关系到零售业的核心竞争力
不是管理的奢侈品，而是必需品
所需条件是短期内可以达到的，多数企业的 回报非常现实
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浅谈零售业数据化管理
三、的核心思想
•1
建立数据报表体系的指导思 想
n (3)检验结果。对各级目标的完成情况和取得的结果，要 及时地进行检查和评价。首先确定检查时间；在预定期限 内，上下级在一起对目标完成情况进行绩效考核，奖惩挂 钩。
n (4)新的循环。再制定新的目标，开始新的循环。
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浅谈零售业数据化管理
的主要管理工具（3）
n 管理工具二：绩效考核 & 关键绩效指标(KPI)
工作手段
•管理制度化：令管理 者了解经营现状及其分 管业务水平，形成发展 目标共识和前进合力， 持续高效地解决企业各 发展阶段的核心管理问 题，提升企业经营管理 层次和水平
浅谈零售业数据化管理
3、的主要管理工具（1）
n 管理工具一：目标管理 n 1954年，德鲁克在他所著的《管理的实践》一书中，首先
浅谈零售业数据化管理
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2020/11/25
浅谈零售业数据化管理
内容提要
一\零售业数据应用问题影响 二\的重要性 三\的核心思想 四\数据化的目标管理 五\企业目标管理__从KPI开始 六\案例 (供应商评鉴\促销评估\库存管理)
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浅谈零售业数据化管理
•一、零售业数据应用问题影响
浅谈零售业数据化管理
•零售业数据应用问题影 响
•零售企业的发展过程
•也就是1.5的状态
也就是1.5的状态
• •科学营销阶段
•MIS应用最高境界
• •精细化管理阶段
•MIS辅助管理阶段 •替代人工数据处理
• 数据化初级阶段
•日本AEON的门店订货系统
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2020/11/25
•现状定位：多数未到第2阶段 •问题评价： •是发展阶段性问题 •如不及时渡过，整体将受制约 •无法捕捉管理提升的方向 • —— 发展的瓶颈 • —— 未来竞争能力突破口
• 2 的阶段性目标
• 3 主要管理工具
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浅谈零售业数据化管理
1、建立数据/报表体系的指导思想
数据质量 —— “干净”程 度
数据质量标准 准确；及时；清洁度； 完整性；数据可维护
数据结构 原始数据；管理指标 KPI指标；财务报表...
数据清洗和维护
数据评估和数据整理 数据清洗和维护制度
n 关键绩效指标源自于对企业总体战略目标的分解， 反映最能有效影响企业价值创造的关键驱动因素。
n 设立关键绩效指标价值：使经营管理者将精力集 中在对绩效有最大驱动力的经营行动上，及时诊 断生产经营活动中的问题并采取提高绩效水平的 改进措施。
n 绩效考核基础：因为KPI指标能在相当程度上反 映组织的经营重点和阶段性方向，所以成为绩效 考核的基础。
主要作用：通过内 部挖潜，控制管理损 耗 显 部对 价提 值高 评效 价益 ：作限用于明内 结合外部分析决策 不
2020/11/25
• 科学营销阶段
主要功能： ECR/品类管理 购买行为分析 定价和促销模型 智能数据挖掘 供应链管理 主要作用：以各种科 学营销、管理理论为 依据从供应链和社会 消费的角度，运用预 测、模拟等功能支持 企业科学营销管理
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浅谈零售业数据化管理
的主要管理工具（4）
n 管理工具三：目标管理 & KPI & 管理手段应用结合
精细化管理： ABC分类管理 优化库存管理 新品考核管理 各种促销分析 内部供应链效率
科学营销： ECR/品类管理 购买行为分析 定价和促销模型 智能数据挖掘 供应链管理
没有良好的数据支持和数据环境，再先进的管理 方法再不可能奏效！