360°全盘数据洞察经营状况一手掌握
建立中台范围内的数据标准、数据质量稽核能力、独立于各个应用的主数据， 提供支持业务人员自助创建看板的能力，并建立丰富的标签库供客户进行更多维度的数据分析
行业痛点
零售企业在数据管理过程中面临的核心挑战
数据取数难
拥有ERP、CRM、SCM等独立IT系统，往往一件货品信息散落在不同的数据库中，数据分散，取数难
数据质量差
各个系统或系统之间会存在重复数据以及差异数据，同时信息手工录入，存在错误及精准度低问题
数据应用难
零售行业经营环境复杂，数据流转过程中的异常监控难，数据洞察难，无法发挥数据价值
梳理零售业务，行业关注重点
销售、商品、财务和服务四个维度，全面掌控零售经营
销售模块
销售额、客单数、客单价
直观看到经营效果
同比、环比变化
及时发现客流量新动态
仪表盘、图表或表格
多维度数据呈现
商品模块
商品结构配比
生鲜、食品、生活用品等品类配比
SKU数量、周转天数
保证畅销品不断货，滞销品出清
零库存商品管理
优化商品库存结构
财务模块
毛利、费用、利润
重点关注变化较大指标
区域/商品利润分析
不同区域、商品费用情况
品类分配跟踪
财务数据全程追踪
服务模块
客流量、停留时间
检验市场活动效果
等待时间监控
服务方式调整依据
退货类型分析
正常退货与异常退货识别
方案蓝图
四层架构设计，实现数据全链路贯通
数据源层
整合SAP、PGSB、DIS、财务数据、RSI、百事通、CATMAN等多源数据
数据湖存储
原始层、协调层、管理层三层架构，数据质量稽核
DW数据仓库
DWD数据明细层、DWS数据汇总层，建立丰富标签库
BI数据分析
仪表盘、驾驶舱、报表、主题/专题分析
建设内容
数据采集
通过系统化的方式，实时采集零售企业各个渠道（线上、线下）的销售数据、库存数据、客户数据等，确保数据的准确性和完整性
数据存储和管理
建立可扩展的数据仓库，将数据进行结构化存储，提供便捷的数据管理和检索功能，确保数据的安全性和可靠性
主数据管理
主数据模型和流程梳理以及建立主数据管理制度，搭建主数据平台及周边系统的集成，主要包括主数据场景的应用流程优化、提高组织效率
数据分析和应用
利用数据挖掘技术和机器学习算法，对采集到的数据进行深度分析，包括销售趋势分析、客户行为分析、市场需求分析等
核心解决方案
销售门店管理
跟踪多管辖区域范围内的门店销售情况，掌握未覆盖门店信息，推动销售管理数字化
- 门店销售数据实时监控：多维度销售指标追踪
- 未覆盖门店信息管理：市场拓展机会识别
- 地域划分与行政区划mapping：精准区域管理
- 组织架构与经销商mapping：渠道关系梳理
销售业务管理
客户管理、产品管理、价格管理、订单管理、渠道管理等，通过数据看板可视化
- 客户管理：客户画像与价值分析
- 产品管理：产品生命周期管理
- 价格管理：定价策略与促销分析
- 订单管理：订单全流程追踪
个性化推荐
通过分析大量数据，从而增加销售量和提升客户满意度
- 分析消费者的购买历史：深度挖掘消费行为模式
- 推测浏览行为和偏好：精准预测用户兴趣
- 个性化产品推荐：提供定制化服务体验
- 智能推荐引擎：基于AI的实时推荐
需求预测与库存管理
分析销售数据、市场趋势和季节性因素，预测未来的产品需求，帮助企业优化库存水平
- 产品需求预测：基于历史数据智能预测
- 优化企业库存：减少过剩或缺货情况
- 全景库存分析：畅销滞销商品分析
- 库存健康度评估：终端门店库存监控
门店经营分析
门店人流分析、商品结构分析、销售额分析，提升单店效益
- 门店人流分析：客流转化率追踪
- 商品结构分析：品类配比优化
- 销售额分析：经营效果实时监控
- 区域内门店对比：识别经营差距
渠道经营数字化
从集团性视角把握品牌经营全局状况，线上线下各渠道营销效率分析
- 线上线下渠道整合：全渠道数据打通
- 营销效率分析：放大优势渠道
- 多渠道数据整合：最佳客户体验
- 渠道绩效评估：资源优化配置
方案价值
大数据平台能力
提供大数据采集、储存、治理、分析、数据服务、可视化的一站式平台，帮助零售企业掌握大数据核心能力
多渠道数据汇聚和治理
快捷方便的批量/实时采集企业所需要的数据，建立数据转换与清洗机制，确保数据的准确性和一致性
数据分析与洞察
建立全方位的数据分析平台，支持多种数据分析算法和模型的应用，提供可视化的报表和仪表盘
销售额提升
精准营销与个性化推荐
库存周转提升
智能库存管理与预测
会员复购率提升
会员精细化运营
成功案例
某外资零售公司
销售数据中台帮助企业实时监测销售数据，深入了解消费者需求并及时调整销售策略，提高了销售效率和准确性。数据中台的集中管理、智能分析以及看板大屏展示功能使企业能更好地掌握供应链和库存情况，优化了供应链管理，使运营成本明显下降。
某酒类零售公司
整合集团主要的业务系统源数据，建设一套准确、完整、强大的基础数据平台；形成数据标准体系，提高数据质量，为各个业务部门的管理分析提供一致且完整的数据支持，为面向主题的分析型应用的开发建设提供数据基础和技术基础。
某大型食品集团
围绕该集团各项业务和现有信息系统，建立一套科学的、适用于该集团的主数据标准和管理流程，并通过MDM平台将数据标准落地；基于全集团视角按各类数据主题建立企业主数据模型，实现对主数据的全生命周期管理，全面支撑该集团的战略管控。
开启连锁零售数字化转型之旅
集数台助力连锁零售企业实现数据驱动、降本增效、精准营销