关于生鲜零售领域信息化建设的一些思考

本文为大家分享个人关于生鲜零售领域信息化建设的一些思考，开始！

一、零售行业为什么要信息化设？

零售行业与很多电商有一个很大的不同，企业需要关注的链路非常的长；就生鲜来说，商品从采购，配送到仓，仓库管理，配送到门店，门店上架，顾客购买，中间涉及到 商品信息、采购信息、订货单信息、配送单信息、门店订单信息、顾客订单信息，正向逆向流程，存在大量需要处理分析的数据。

在曾经甚至当下，这些数据都是靠中间各环节人工用笔和纸记录的，其传递效率之差，误差之大，无法想象，更无法想象在未来像电商一样基于数据做人货场的分析。

信息化和数据化的建设过程能带来以下价值：

1. 操作和各环节信息流转的效率提升

信息化和数据化的过程中，在数据的采集上会有更多新的硬件设备介入，在数据的传递上则可以实现采集与传递同步发生，替代人工纸质化记录-excel数据编辑-传递流程。

2. 了解全局数据

数据进入系统后，各环节以及总部能够感知各环节的信息数据，从而判断运转情况；例如，通过获取基本的销售数据表（商品/价格/品类/门店/数量/下单时间/下单用户/性别/年龄），即可实现分析门店每小时的销售趋势；商品的脱销率。

其形式类似电商中的“航空仓”“数据雷达”“司南”等数据看板，然而在当前中小零售商和众多的传统产业中却还遥不可及；不仅仅是系统开发的难度，单就源头各环节的数据采集、打通、处理难度就已非常高；

3. 在数据的基础上做分析，服务于公司的决策，感知市场变化，看到问题，解决问题

其中最重要的三处应用为 商品分组布局分析、降低库存成本、市场和趋势分析。

1）商品分组布局分析

在门店中，从数据中分析不同商品一起购买的概率，即关联性；商品的最佳结构和布局、门店和商品的特殊关系，帮助确定上架哪些商品、商品的补充计划、门店商品的种类管理。

类似电商的个性化推荐，电商“场”的概念来自线下，同样，线上的迭代尝试可以反哺线下，形成线上线下一体化体验的新零售场景。

2）降低库存成本和有效商品的开发

门店运营中非常关键的内容是进销货，但是这个环节中“品”、“量”的问题全取决于老板个人根据经验对未来销量的预测，零售领域这些经验技能积累在不同的店主身上。

互联网以及连锁化的快速扩张发展要求这些经验判断需要由系统承担，门店的快速扩张才能够不受”人”这个非常不可控的因素影响。

3）市场和趋势分析

数据化的过程中，通过对销售数据和库存数据计中做数据分析，帮助确定各个商品的增减，确保每个商品在不同时期和销售阶段的最低正确库存；同时能够基于不同顾客的购买偏好，确定商品的目标客户，不断将人在各环节、各场景下的分析过程数据和系统化，从而给到无经验门店管理人员笑合理的经营建议。

4. 在分析的基础上，形成系统化分析模型，系统化决策

个人认为在这个环节国内有一家非常优秀的企业——便利蜂。

将各环节的分析抽象为一个一个场景和对应的分析模型，从而实现智能化库存管理、智能化动态营促销管理，综合天气、节日、客流、季节、活动等因素；交叉分析并直接决定订货、促销、上架、下架的商品，形成系统化的分析—判断—决策过程。

二、数据应用与信息化建设的四个阶段

系统化建设是需要分阶段的，这不单单是不同阶段的技术或者经费限制。

经过在一线的短期实践，针对传统企业的信息化改造或者说赋能，还与公司内与系统密切合作的员工，你的客户习惯，阶段性的有限资源下的最大化产出目标相关。

零售领域的信息化建设可以分为四个阶段，而7-11也通过五次门店信息系统的升级改造逐步完成这个过程。

1. 第一阶段：报表数字化

将门店和总部部门的线下报表线上数字化。

门店信息报表和部门信息常用信息报表为：

• 单品信息（某一商品的销售动向、脱销时间、顾客反馈）；
• 分类信息（各类商品的销售动向）；
• 销售信息（各营业时间段的营业额、顾客层次分析）；
• 营业信息（门店的损益计算表）；进货信息；

2. 第二阶段：分析预测

从“发生了什么”转向“为什么会发生”，了解数据背后的含义。

当企业获得大量数据的时候，就会感知到很多问题：损耗高于预期、门店下午的生意比预期要好、上次的活动效果较差等等，那么为什么呢？

通过运用各种数据分析手段，能够在数据中挖掘背后的原因，这个阶段，数据分析师的价值会得到极大的认可。

3. 第三阶段：创建预测模型

个人理解，建模是把人针对某个具体问题的发掘、整理思考、决策判断过程系统化，让系统感知问题、分析问题、给出决策建议的过程。

将这一思路应用到企业实际问题的解决过程中即根据特定的商业目标制定数据分析模型，通过信息部门及时进行数据处理和汇总分析；并且有针对性地提出对策、建议，由公司总部研究后迅速作出调整经营策略，加强企业管理、提高服务水平的决策，使企业能够在变化的市场中发展。