[置顶]商业智能在零售业中的应用

　　这些复杂的指标在原来的信息数据库中是难以实现的，老总们虽然知道他们好，但得不到，使得这些指标显得若有若无，直到BI技术出现之后，这些指标才重新得到了管理者和分析者们的宠幸。

　　商品分析：商类分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，据此产生以分析结构为主线的分析思路。主要的分析数据有：商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从对这些数据的分析中产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标，通过对这些指标的分析来指导企业调整商品结构，加强商品的竟争能力和合理配置。

　　顾客分析：顾客分析主要是指对顾客群体的购买行为的分析。例如，我们将顾客分成“富人”和“穷人”;那么什么人是“富人”，什么人是“穷人”呢?如果我们有会员卡，可以通过会员登记的月收入来区分，但如果没有会员卡呢?这时可以通过小票每单金额来假设。比如每单金额大于100元的顾客，我们认为是“富人”;每单金额小于100元的顾客，我们认为是“穷人”。据此，又可派生出很多其他分析思路。如“富人”喜欢什么样的商品，“穷人”喜欢什么样的商品;“富人”的购物时间和“穷人”的购物时间;本企业商圈里是“富人”多还是“穷人”多;“富人”给商场作出的贡献大还是“穷人”作出的贡献大;“富人”喜欢用什么方式来支付，“穷人”喜欢用什么方式来支付等等。此外，还有商圈的客单量分析、商圈里的购物高峰分析、假日经济对企业的影响分析等等分析思路。

　　供应商分析：通过对供应商在选定的时间段内的各项指标(订货量、订货额、进货量、进货额、到货时间、库存量、库存额、退换量、退换额、销售量、销售额、所供商品毛利率、周转率、交叉比率等)进行分析，为供应商的引进、储备及淘汰(或淘汰其部分品种)及供应商库存商品的处理提供依据。主要分析的主题有供应商的组成结构、供应商的送货情况、供应商所供商品情况(比如销售贡献、利润贡献等)、供应商的结算情况等。比如我们发现有些供应商所提供的商品销售一直不错，从而他在某个时间段里的结款非常稳定，而这个供应商的结算方式是代销，那么如果资金不紧张，而这个供应商所供商品销售风险又小，为什么不考虑将他改为购销呢?――这样可以降低成本呵。

　　人员分析：通过对公司的人员指标进行分析，特别是对销售人员指标(着重销售指标，毛利指标为辅)和采购员指标(销售额、毛利、供应商更换、购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等)的分析，达到考核员工业绩，提高员工积极性，为人力资源的合理利用提供科学依据的目的。主要分析主题有员工的人员构成情况、销售人员的人均销售情况、开单销售、个人的销售业绩情况、各管理架构的人均销售情况、毛利贡献情况、采购员分管商品的进货情况、购销代销比例情况、引进的商品销售情况如何等等。

　　BI对零售业的分析远不止以上所述，至少还有资金运转分析、库存分析和结算分析、库存分析、门店分析、调拨优化、采购优化。比方说，奥威的 Power-BI 软件封装了标准化应用的零售行业BI解决方案，涉及的主题有销售分析、门店分析、商品分析、仓库分析、库龄分析、会员分析等，并且从ETL+OLAP+前端报表均有完整的内容。经过系统的培训，IT人员只需要了解业务系统（ERP）的后台数据库字典，简单修改ETL中对应的字段列名，即可完成数据对接的过程，从而快速的出成果。

　　这些分析在实际经营中确实有着重要的利用价值，谁能对自已的经营作出正确的分析，谁就能及时修正自已的经营方针和政策，谁就将赢得未来!