商業智能在零售業中的應用

　　這些複雜的指標在原來的信息數據庫中是難以實現的，老總們雖然知道他們好，但得不到，使得這些指標顯得若有若無，直到BI技術出現之後，這些指標才重新得到了管理者和分析者們的寵幸。

　　商品分析：商類分析的主要數據來自銷售數據和商品基礎數據，據此產生以分析結構爲主線的分析思路。主要的分析數據有：商品的類別結構、品牌結構、價格結構、毛利結構、結算方式結構、產地結構等，從對這些數據的分析中產生商品廣度、商品深度、商品淘汰率、商品引進率、商品置換率、重點商品、暢銷商品、滯銷商品、季節商品等多種指標，通過對這些指標的分析來指導企業調整商品結構，加強商品的竟爭能力和合理配置。

　　顧客分析：顧客分析主要是指對顧客羣體的購買行爲的分析。例如，我們將顧客分成“富人”和“窮人”;那麼什麼人是“富人”，什麼人是“窮人”呢?如果我們有會員卡，可以通過會員登記的月收入來區分，但如果沒有會員卡呢?這時可以通過小票每單金額來假設。比如每單金額大於100元的顧客，我們認爲是“富人”;每單金額小於100元的顧客，我們認爲是“窮人”。據此，又可派生出很多其他分析思路。如“富人”喜歡什麼樣的商品，“窮人”喜歡什麼樣的商品;“富人”的購物時間和“窮人”的購物時間;本企業商圈裏是“富人”多還是“窮人”多;“富人”給商場作出的貢獻大還是“窮人”作出的貢獻大;“富人”喜歡用什麼方式來支付，“窮人”喜歡用什麼方式來支付等等。此外，還有商圈的客單量分析、商圈裏的購物高峯分析、假日經濟對企業的影響分析等等分析思路。

　　供應商分析：通過對供應商在選定的時間段內的各項指標(訂貨量、訂貨額、進貨量、進貨額、到貨時間、庫存量、庫存額、退換量、退換額、銷售量、銷售額、所供商品毛利率、週轉率、交叉比率等)進行分析，爲供應商的引進、儲備及淘汰(或淘汰其部分品種)及供應商庫存商品的處理提供依據。主要分析的主題有供應商的組成結構、供應商的送貨情況、供應商所供商品情況(比如銷售貢獻、利潤貢獻等)、供應商的結算情況等。比如我們發現有些供應商所提供的商品銷售一直不錯，從而他在某個時間段裏的結款非常穩定，而這個供應商的結算方式是代銷，那麼如果資金不緊張，而這個供應商所供商品銷售風險又小，爲什麼不考慮將他改爲購銷呢?――這樣可以降低成本呵。

　　人員分析：通過對公司的人員指標進行分析，特別是對銷售人員指標(着重銷售指標，毛利指標爲輔)和採購員指標(銷售額、毛利、供應商更換、購銷商品數、代銷商品數、資金佔用、資金週轉等)的分析，達到考覈員工業績，提高員工積極性，爲人力資源的合理利用提供科學依據的目的。主要分析主題有員工的人員構成情況、銷售人員的人均銷售情況、開單銷售、個人的銷售業績情況、各管理架構的人均銷售情況、毛利貢獻情況、採購員分管商品的進貨情況、購銷代銷比例情況、引進的商品銷售情況如何等等。

　　BI對零售業的分析遠不止以上所述，至少還有資金運轉分析、庫存分析和結算分析、庫存分析、門店分析、調撥優化、採購優化。比方說，奧威的Power-BI軟件封裝了標準化應用的零售行業BI解決方案，涉及的主題有銷售分析、門店分析、商品分析、倉庫分析、庫齡分析、會員分析等，並且從ETL+OLAP+前端報表均有完整的內容。經過系統的培訓，IT人員只需要瞭解業務系統（ERP）的後臺數據庫字典，簡單修改ETL中對應的字段列名，即可完成數據對接的過程，從而快速的出成果。

　　這些分析在實際經營中確實有着重要的利用價值，誰能對自已的經營作出正確的分析，誰就能及時修正自已的經營方針和政策，誰就將贏得未來!