當下，連鎖零售行業(yè)已呈現出產業(yè)規(guī)�；�、經營業(yè)態(tài)多樣化、管理精細化等特點。零售企業(yè)在經營管理中產生的海量數據信息，蘊藏著豐富的商品信息、運營技巧和市場規(guī)律。如何將這些寶貴的信息沉淀、復用，精確指導零售行業(yè)營銷，更好地服務于企業(yè)日常經營，已成為零售企業(yè)“決勝千里，運籌帷幄”的重要手段和必要工具。
01 科技加快入場，BI賦能零售行業(yè)數字化轉型
如今，越來越多的零售企業(yè)開始重新審視數字化轉型，不再將轉型等同于“線上開店”或是“線下布局”等純渠道和流量概念，而是直面更為復雜和深度的數據賦能。
面對消費者的個性化新需求，零售企業(yè)開始尋求通過數據實現有效的客群洞察，從而出現了更受年輕人喜愛的“新國貨品牌”，以及層出不窮的自有品牌產品，以建立產品上的差異化優(yōu)勢，提升利潤空間。面對供應商和合作伙伴，零售企業(yè)也希望基于數據建立科學的供應商管理機制，建立更加有效、深入且穩(wěn)定的合作關系，增加毛利；面對門店運營，則希望通過數據實現“千人千面”的服務與營銷，為店長提供有效的數據支撐，以精細化經營管理門店，為導購提供精準的用戶畫像以提供針對性的服務，并通過前端的與消費者接觸反饋并優(yōu)化后端體系。
諸多零售企業(yè)將目光重新放到了零售業(yè)的本質：產品、效率、體驗等，通過數據賦能業(yè)務和組織，全方位提升服務消費者的能力，打造核心競爭力。可以看出，當前零售企業(yè)的數字化轉型重點，從打基礎、建渠道，逐漸轉變?yōu)槿轿坏臄祿�，對于外部，實現對消費者、供應鏈等的精細化管理，對于內部，則實現商品、門店、組織的持續(xù)精準優(yōu)化，以此回歸零售本質，實現零售企業(yè)高質量發(fā)展。
BI在零售企業(yè)具體應用及重要性如下：
1、線上線下全渠道數據整合：融合零售企業(yè)線上線下數據，多維數據分析還原真實消費世界全貌，為零售業(yè)務增長提供有力數據分析與支撐；2、一站式數據分析與決策：打通“數據采集-數據接入-可視化分析-智能應用”全鏈路，統(tǒng)一數據源、統(tǒng)計口徑、計算規(guī)則及分析思路，為精準的管理賦能；3、企業(yè)經營狀況實時追蹤：時效性數據助力企業(yè)掌握一手經營狀況，并及時調整運營策略；4、顆粒度細分驅動業(yè)績增長：零售場景指標的細粒度分析與拆解，讓零售企業(yè)行業(yè)成熟場景分析方法論為企業(yè)精細化運營提供模式與動力；5、零代碼低門檻釋放生產力：快速上手、一鍵應用的簡單操作，可讓成員釋放更多人員精力。
02 BI誤區(qū)與“坑”
對商業(yè)智能BI的理解與應用，一些企業(yè)CIO常會碰到的一些誤區(qū)，也會碰到一些“坑”，給企業(yè)推廣應用BI造成較大的麻煩與挑戰(zhàn)。
1、以為業(yè)務部門可以不融入，技術部門數據完全主導
商業(yè)智能顧名思義應該是以業(yè)務邏輯及業(yè)務需求為導向，但現在國內零售企業(yè)實施商業(yè)智能BI的現狀往往是技術部門主導，業(yè)務部門參與度低，這也就導致BI功能設置開發(fā)偏向以數據為核心，不僅后期數據維護成本大，業(yè)務需求也無法及時響應。
2、以為推廣BI不用基礎數據，什么企業(yè)均可參與
許多零售企業(yè)技術主管與業(yè)務人員不從源頭上梳理和控制數據的質量，保證數據原封不動地從數據倉庫提取到數據集市中，而是盲目依賴BI工具，以為工具可以解決一切數據問題，在不了解問題的情況下盲目收集應用信息，造成業(yè)務數據錯誤、空缺、與數據倉庫中的數據不一致，這樣也就大大增加了應用過程的成本，并且直接影響到BI分析結果的質量。
3、以為BI是萬金油，需求不分主次緩急，項目規(guī)劃周期冗長
一些零售企業(yè)CIO沒從最重要最迫切基礎數據最齊全的業(yè)務需求入手、爭取以一個成功案例為基礎然后推廣到其他項目，在開始實施BI時就貪大求全，不劃分需求輕重，試圖一次性實現所有功能，導致項目范圍太大，項目周期太長。
4、以為商業(yè)智能BI就是業(yè)務驅動，商業(yè)智能BI就是 BI，跟數據倉庫沒有關系
一些零售企業(yè)CIO總覺得有了商業(yè)智能BI就不需要數據倉庫建模，業(yè)務人員就可以自己做商業(yè)智能BI分析，就可以隨意拖拉拽做商業(yè)智能BI分析，不需要IT人員支撐，敏捷商業(yè)智能BI不需要 IT 介入，不需要建數據倉庫。然而類似于敢這樣認為或承諾的，要么是對商業(yè)智能BI不懂，要么就是被忽悠。在企業(yè)級的商業(yè)智能BI項目建設中，真正能做到完全靠業(yè)務人員簡單拖拉拽一些就能隨便實現數據可視化分析，95%以上的企業(yè)都做不到。
另外，值得注意，當前一些零售企業(yè)即使有了BI系統(tǒng)，但仍有不少數據沉默，未能產生放大價值：業(yè)務系統(tǒng)多，接口混亂，數據質量低且未充分應用，取數用數難；工具靈活度不足，難應對業(yè)務變化；效率低下，無法通過數據追蹤管理，人追數據過程慢；內部數據信息不對稱，協(xié)同繁瑣；依賴經驗，缺乏分析模型，描述性分析為主，診斷式分析依賴經驗，缺乏指導型分析模型。這值得零售企業(yè)CIO的注意與規(guī)避。
03 面對誤區(qū)與挑戰(zhàn)，零售行業(yè)如何借助BI實現數字化轉型
在過去的十多年，零售業(yè)分為兩個陣營：即線上和線下。線上零售價格低、庫存大，但無法保證客戶購買體驗；線下零售體驗感強，但是面臨著客戶流失的狀況，必須要進行創(chuàng)新升級引導客戶回流。新零售時代的到來，BI可以賦能零售行業(yè)數字化轉型。零售行業(yè)可以利用BI工具可以分析、預測產品的趨勢，從而可以在最佳時機及最合適的價格及商店推銷合適的產品，同時，亦能加強顧客與供應商忠誠的關系，最后達到利益最大化，在瞬息萬變的市場上脫穎而出。那么面對誤區(qū)與挑戰(zhàn)，零售行業(yè)CIO如何借助BI，進一步推進企業(yè)數字化轉型與升級？
1、自上而下規(guī)劃、自下而上實施，看三年做三個月
從0到1搭建BI系統(tǒng)的流程是最基礎工作，主要有數據接入、數據準備、數據分析、數據可視化到數據分發(fā)應用的標準化流程。
對于一個BI系統(tǒng)搭建CIO來說，這個問題其實更應該倒著看。企業(yè)搭建BI系統(tǒng)的目的是什么？需要解決哪些已有問題，實現哪些提升？涉及到哪些場景？需要如何實現？也就要求企業(yè)在做BI系統(tǒng)搭建時，要堅持自上而下規(guī)劃，自下而上實施的原則。自上而下的規(guī)劃就是要基于需求規(guī)劃場景，基于場景規(guī)劃指標，基于規(guī)劃搭建應用，基于應用搭建基礎。自下而上實施則要求依次完成拉通數據鏈，梳理指標體系、搭建數據分析場景等動作，最終形成數據驅動決策。
回歸到企業(yè)BI系統(tǒng)落地過程中，企業(yè)經營目標的達成涉及到各個業(yè)務場景指標的完成程度。以零售、快消品為例，可能包含生意分析、商品運營、供應鏈、財務分析、市場營銷、電商分析等眾多場景。那有沒有必要一次性完成整體布局，全面實施？建議零售企業(yè)CIO可以以企業(yè)未來3年的數據分析目標為參考，從最近3個月的企業(yè)核心KPI作為出發(fā)點，由點到面快速啟動，逐步完成全場景賦能和AI場景應用。這樣也會大大降低企業(yè)的試錯成本。
2、圍繞企業(yè)的經營重心及戰(zhàn)略目標，建立數字化分析與決策平臺
建立一套BI標準分析體系，包含指標、報表的定義及管理職責的定義，保障數據準確、嚴謹。其中主要分為三個部分∶首先是BI指標體系的數量，清晰定義指標口徑、含義等， 連接企業(yè)關鍵業(yè)務系統(tǒng)，覆蓋企業(yè)全業(yè)務領域，實現規(guī)范化管理；其次是報表體系的梳理，對報表整合、去重、合并等，建立報表規(guī)范；再次是構建基礎數據、元數據管理，通過IT系統(tǒng)固化分析體系標準。然后構建分析體系的運營模式，建立完整的數據管理流程，包括新建、修改、發(fā)布的全周期管理，所有異動都必須由對應的所有者確認后方可調整。這值得零售企業(yè)CIO的注意。
3、聚焦核心業(yè)務場景，快速釋放數據價值
數字化轉型具有周期長、成本高等特征，需要較大的資源投入，一些企業(yè)甚至長時間無法看到明顯收益。零售企業(yè)同樣面臨此問題，如何利用BI系統(tǒng)快速看到數據成效成為了關鍵問題之一。
零售企業(yè)的核心業(yè)務通常具有流程較長、涉及環(huán)節(jié)較多、影響較廣等特征，數據量大、邏輯復雜。因此零售企業(yè)可以結合自身業(yè)務體系，從核心業(yè)務入手，實現業(yè)務場景單點突破、數據資產快速變現。
在數據體系搭建時，一方面可以通過核心業(yè)務最大化的突顯出數據價值，為企業(yè)發(fā)展做出良好支撐；另一方面可以更加完整的驗證系統(tǒng)的適配性、數據的有效性和組織的高效性等。通過高頻試錯，發(fā)現各環(huán)節(jié)的不足，尋求資源，快速解決。如果核心業(yè)務的數據應用取得良好效果，即可小步快跑，快速推進其他主題的建設，從建設過程上推進數據、業(yè)務與資源的整體融合效率。
4、著重構建BI各個分析模塊，實現精確分析服務模式
1）銷售分析：主要用于分析各項銷售指標（如毛利、毛利率、坪效、交叉比、進銷比、盈利能力、周轉率等等），而分析維又可從管理架構、類別、品牌、日期、時段等角度觀察，這些分析維又可采用多級鉆取，從而獲得相當透徹的分析思路；同時根據海量數據產生預測信息、告警信息等分析數據；還可根據各種銷售指標產生新的透視表（如最常見的ABC分類表、商品敏感分類表、商品盈利分類表等）
2）顧客分析：顧客分析主要是指對顧客群體的購買行為的分析。例如，將顧客分成“富人”和“窮人”；那么什么人是“富人”，什么人是“窮人”呢？如果有會員卡，可以通過會員登記的月收入來區(qū)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。比如每單金額大于100元的顧客，我們認為是“富人”；每單金額小于100元的顧客，認為是“窮人”。據此，又可派生出很多其他分析思路。如“富人”喜歡什么樣的商品，“窮人”喜歡什么樣的商品；“富人”的購物時間和“窮人”的購物時間；本企業(yè)商圈里是“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”喜歡用什么方式來支付，“窮人”喜歡用什么方式來支付等等。此外，還有商圈的客單量分析、商圈里的購物高峰分析、假日經濟對企業(yè)的影響分析等等分析思路。
3）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）進行分析，為供應商的引進、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。
4）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（著重銷售指標，毛利指標為輔）和采購員指標（銷售額、毛利、供應商更換、購銷商品數、代銷商品數、資金占用、資金周轉等）的分析，達到考核員工業(yè)績，提高員工積極性，為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(yè)績情況、各管理架構的人均銷售情況、毛利貢獻情況、采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。
04 BI成功應用案例
在此分享蜜雪冰城、鍋圈食匯及中藝股份等零售行業(yè)標桿企業(yè)的BI應用思路與案例。盤點分析它們如何借助BI數據，建立系統(tǒng)化數據管理分析模式，突破經營難點，實現精確營銷，全面運營好管理好眾多門店，亦在此以饗零售企業(yè)CIO們。
1、蜜雪冰城：借助BI，實現20000家門店的統(tǒng)一管理與精確營銷
歷經20余年的發(fā)展，蜜雪冰城全國門店數量已經超過20000家。蜜雪冰城管理萬家門店的BI核心在于“數據一線賦能，精確管理”。
品牌連鎖店通常會聘請“門店督導”維護、指導、服務終端門店。督導人員素質的高低、技術水平的高低，直接影響了終端門店的營運水平。督導就像各個門店的老師，糾正門店錯誤，指導門店發(fā)展。一位優(yōu)秀的督導可能可以同時教育50家門店，保障50家門店的順利營運。但蜜雪冰城20000家門店，如果聘請幾百個督導，不僅人力成本是一筆不菲的開支，而且督導水平的高低也難以掌控。蜜雪冰城期望沉淀優(yōu)秀督導的門店運營經驗，實現標準化能力的復制，讓年輕督導也可以輕松管理好門店。對此，蜜雪冰城選擇了某軟件商BI軟件，通過數據賦能業(yè)務管理門店。
蜜雪冰城萬家門店已沉淀了海量的價值數據，要做的就是如何借助BI有效地進行數據分析，挖掘數據價值，提升數據信息的傳遞效率。最了解這些數據的人是誰？或許是這些日常與門店打交道的“老督導”們，也只有他們更了解，哪些指標反應門店在往好的地方發(fā)展，而哪些指標是危險信息的預警。
于是蜜雪冰城基于優(yōu)秀督導的經驗沉淀，同時引用BI數據系統(tǒng)，構建了統(tǒng)一的數據運營分析應用體系、企業(yè)數倉平臺，打造蜜雪冰城數據運營整體解決方案。
現在要觀測一家門店是否健康，蜜雪冰城只需在BI后臺調取門店數據，觀察其核心指標表現是否異常。不僅僅是營業(yè)額這些常見的粗粒度指標，更是品類、相關占比、環(huán)比變化等精細化數據。打個比方：檸檬茶作為爆品，在大部分門店銷量都比較好，為什么某門店該品類銷量占比不高？這個商圈的門店外賣占比普遍高于30%，為什么某門店外賣占比只有20%？某家門店營業(yè)額環(huán)比逐月下降2%，背后是什么原因？等等。均可借助BI商業(yè)智能分析實現獲取信息。
除了發(fā)現異常、解決異常，還可以將門店運營地更好。同一個商圈，兩家距離不遠的門店，生意都很火爆，但某一家門店中午時段的銷量卻會稍微低一些。背后又是什么原因？通過對比分析，蜜雪冰城基于“標桿店”（目標門店）的核心指標，例如時段營業(yè)額、折扣率、小程序點單占比、品類銷售等等，聚焦指標洞察趨勢，進而全面分析門店的可提升點，為蜜雪冰城營收、盈利進一步提升進行全面數據賦能、數字化改進，也為未來進一步做大做強打下基礎！
2、鍋圈食匯：引進BI打造柔性供應鏈，賦能8000+門店全面數字化
鍋圈食匯本質是一個以“供應鏈為核心”的企業(yè)，目前有8000多家連鎖門店，通過強大的供應鏈體系，整合上游原材料工廠、食品工廠，強化對產品能力的把控及精準管理。
然而火鍋食材供應鏈市場長久存在著“訂貨不平衡”的問題，暢銷產品存貨不夠，導致收入降低；滯銷產品積壓，損耗成本提高。這是“貨與場”的問題，表面上只需要降庫存就能解決，但根本是自適應的商品結構調優(yōu)、實現健康庫存系統(tǒng)的管理難度很大。鍋圈食匯亦經常遭遇。
隨著鍋圈門店在全國的拓展，會存在不同的區(qū)域、商圈客群與消費偏好差異化的問題，商品結構與門店策略上也要與之匹配，通過AI智能補貨，也會一定程度優(yōu)化商品結構，并且模型會根據銷售數據的變化反饋進行調整，即通過算法優(yōu)化“人與貨”、“場與貨”的匹配關系。例如夏天顧客更想吃燒烤而不是火鍋，店里是不是應該提升燒烤相關產品比例？這是鍋圈食匯急需改善的一個重要方面。
對此，鍋圈食匯引進BI軟件系統(tǒng)，通過數據智能賦能供應鏈以及門店運營，從而打造柔性供應鏈，匹配業(yè)務的高速發(fā)展。
在產品分析場景上，鍋圈食匯BI系統(tǒng)數據應用涵蓋商品分析，如區(qū)域暢滯銷，了解區(qū)域品類偏好，新品上新追蹤銷售表現，進行及時的鋪貨跟進和補貨策略調整；高效預測：通過客戶數據、產品數據、當地門店模型等數據，預測客戶的未來需求，根據購買記錄進行商品的組合和套餐的推薦；在供應鏈場景中，覆蓋高效物流體系：對多個現代代中心倉、分倉冷配物料網絡、冷凍前置倉進行統(tǒng)一管理，實時監(jiān)控食材次日達，日流轉N萬件指標變化；AI智能補貨：庫存與銷售數據實時打通，監(jiān)控全鏈條訂單流、商品流、資金流，將產品周轉天數從30天縮短至10天，未來將進一步降至5-7天；借助一站式BI分析平臺，鍋圈食匯實現了供應鏈上下游的全程可視化，從采購與庫存監(jiān)控、報貨與出貨動態(tài)分析及預測、導入了AI算法模型（門店智能配補貨、中心倉智能配補貨）等智能決策入手，最終打通了訂單流、商品流、資金流的一體化，實現業(yè)績穩(wěn)步增長。
總之，鍋圈食匯通過BI系統(tǒng)為企業(yè)提供更立體、更多視角的數據洞察，在避免企業(yè)風險的同時，能給予企業(yè)更多具有發(fā)展力、乃至預測性的經營建議，建設健康庫存體系，讓暢銷商品“永不斷貨”，滯銷商品避免積壓，實現“人貨場”的平衡。
3、杭州中藝：搭建統(tǒng)一數倉和BI分析平臺，實現決策準確反應速捷
杭州中藝實業(yè)股份有限公司成立于1999年，是一家集研發(fā)、生產和銷售于一體的全產業(yè)鏈戶外家居企業(yè)，產品遍布歐、美、澳等30多個發(fā)達國家和地區(qū)，連鎖分店上千家，是戶外家具行業(yè)中最具影響力的企業(yè)之一。
近年來，隨著企業(yè)規(guī)模的不斷擴大，中藝股份在運營管理中逐漸開始暴露出一些問題：1）數據沉淀的利用不足；2）數據體系不標準統(tǒng)一；3）各業(yè)務板塊間管理割裂；4）管理支撐數據不足。
為解決以上痛點與問題，中藝股份借助BI商業(yè)智能，引進并搭建統(tǒng)一數倉和BI分析平臺，縱向按照盤、規(guī)、治、用四步進行規(guī)劃，橫向依據各業(yè)務條線進行深入分析。所有數據源集中采集到數據倉庫，通過數據建模和主題域劃分，進行數據資產管理和數倉研發(fā)，然后統(tǒng)一對外提供數據服務，保證數據可管、可用、可追蹤。
總體規(guī)劃業(yè)務架構如下：
1）構建管理駕駛艙，保證決策準確及時
高層領導關注的指標都是每周通過周會PPT匯報來呈現，周中需要關注指標還要業(yè)務人員重新統(tǒng)計后上報。首先，核心指標的數據質量和數據及時性都無法保障，大大影響了高層運營決策的效率和質量。其次，當指標出現異常時，很難快速定位到問題，極易造成解決問題時出現治標不治本的情況。
解決方式：駕駛艙+數據下鉆
中藝通過收集和分析高層需求，形成了6張不同主題的高層駕駛艙看板，將核心指標按照業(yè)務邏輯進行布局，同時開發(fā)移動端駕駛艙，實現隨時隨地查看公司運營數據的目的。同時PC端還實現了數據下鉆的功能，任何指標都可以實現逐層下鉆到最細粒度明細數據，真正做到數據問題一目了然。
駕駛艙的上線，極大程度解決了中藝高層管理中面臨的“數據荒漠”。以前至少需要近10個人每周匯總整理更新一次PPT周報數據，現在通過數倉自動采集、定時計算和報表平臺前端展示的方式，實現每天自動更新一次數據，隨時隨地查看報表數據；而在報表內容方面，也由PPT中固定格式的數據展示，擴展為多個主題、逐層下鉆的報表體系。
2）年度訂單更進，迅速快捷
中藝目前的業(yè)務，從接單到交付持續(xù)時間較長，每個銷售季節(jié)會持續(xù)18個月，這樣每年都需要同時跟進新老合同。
外銷訂單的落單及出運情況主要依賴明細報表，每次匯報都要導出到Excel中核對數據后再進行匯總，至少需要消耗半個工作日，一旦數據異常，則需要下載其他明細報表核對數據找問題，耗時加倍。而基層員工想要及時了解自己負責的合同只能通過定期更新線下文檔中的合同數據，準確性和及時性均無法保障。
解決方案：數倉+駕駛艙+看板+明細
通過數據倉庫，以外銷訂單出貨批次為基礎，將采購、生產、預配、出運及收匯等環(huán)節(jié)數據進行打通，并開發(fā)運營主題駕駛艙(高管)、訂單專題駕駛艙(部門)、訂單出運看板、單一合同看板及一系列明細報表。用戶可以銷售年度為單元，跟進所有訂單的生產、出運進度，并針對關鍵步驟進行專項分析。
數倉打通了各業(yè)務模塊的數據并完成數據核對；平臺駕駛艙及看板則將日常跟單工作中80%左右的工作內容固化下來。在保證數據準確及時的前提下，將手工統(tǒng)計的工作量縮短至只需要幾分鐘來查看結果和下鉆找到問題明細數據即可；高層領導需要關注指標時，也可以隨時查看系統(tǒng)數據，等待數據時長由原來至少半個工作日降至幾秒鐘。
對于基層員工，通過數據權限控制，員工在進入明細報表頁面時，只展示本人負責的訂單及落單和出運詳情，在保障數據安全的情況下，基本實現零手工。
3）加強業(yè)務預測，讓訂單、收匯更為及時、精準
無論是手工報表還是之前開發(fā)的部分自動報表，都缺乏預測的功能；每個銷售季節(jié)的訂單，在下單時預估單筆訂單的利潤情況，但整體利潤都要等公司的財務報表；收匯出現了問題的時候，才發(fā)現有很多到期的未去催款等等，無法預知未來的方向，無疑是讓管理層在黑暗中摸索前行。
解決方案：數倉+加強指標預測模塊+預警
與業(yè)務共同探討確定毛利、凈利等預測方案，并在數倉中實現預測數據指標的測算；針對已知截止日期的關鍵操作，在即將到期前一個月開始進行預警，提醒業(yè)務員按時操作；對于特別重要的指標進行日常監(jiān)測，定期推送異常數據。
指標預測雖然并非真正的結果，但卻在很大程度上成為了公司運營決策的照明燈，管理層能通過預測數據來預判業(yè)務是否正常，是否需要進行干預或決策調整。而數據預警，則更傾向于日常業(yè)務監(jiān)控，將核心工作呈現在報表中，督促業(yè)務人員及時跟進。
系統(tǒng)上線半年以來，中藝逾期收匯比例較去年下降6.4個百分點，整體收匯及時率較去年上升4.1個百分點，取得較好的效果。
05 結語
三年疫情，推動了消費者“數字化進程”硬生生的提前了數年，零售企業(yè)從最初的手足無措，貌似也找到了方向，可以明確的是：企業(yè)一定要緊追消費者“數字化”的腳步，更要將腳步努力邁到消費者身前。長遠來說，數據是驅動行業(yè)業(yè)務增長的源動力，無論消費者信息、消費行為數據、商品數據、場景數據，還是消費者、商品、門店之間的聯(lián)系，都構成了零售企業(yè)的數據資產。零售企業(yè)對“人”的數字化運營越全面，形成的數據資產就越多，運營和變現的能力也越強，因此BI等商業(yè)智能分析系統(tǒng)的應用推廣愈發(fā)重要。
以“重構價值鏈、重塑增長”為主題的行業(yè)風向標會議——第十五屆中國商業(yè)信息化行業(yè)大會暨智慧商業(yè)信息化展覽會，預計2023年2-3月份召開。行業(yè)大咖及新銳共同探討數字化轉型落地的痛點和切實需求，不斷深化和完善數字化運營模式，行業(yè)同仁在聚智交流合作中洞見未來數字商業(yè)發(fā)展趨勢，以及從信息化到數字化到智能化的演變和實踐真知。誠摯邀請您共同打造一年一度的中國智慧商業(yè)信息化、數字化、智能化行業(yè)盛會！
