提升大型零售企业网络信息管理系统

1、提升大型零售企业网络信息管理系统从目前零售业的发展上看，商业信息自动化管理系统的建设、提升在应用上可分为外延功能、内部功能两部分。一、如何建设、提升外延功能 1、高效消费者响应（ECR）：ECR是零售企业满足顾客需求的解决方案和核心技术，目标是最高效地满足消费者不断增长、多样化的需求。只有更好地满足 消费者的需求，零售商、分销商和制造商才能生存和发展，才更有竞争能力。ECR是流通供应链上各个企业以业务伙伴方式紧密合作，了解消费者需求，建立一个 以消费者需求为基础和具有快速反应能力的系统。ECR以提高消费者价值、提高整个供应链的运作效率、降低整个系统的成本为目标，从而提高企业竞争能力。随 着零售

2、行业的发展，ECR将促使整个行业内各方面进行合作、制订行业标准，推动行业高效、良性地发展。ECR包括零售业的三个重要战略：顾客导向的零售模式（消费者价值模型）、品类管理和供应链管理。 1）顾客导向的零售模式（消费者价值模型）：通过商圈购买者调查、竞争对手调查、市场消费趋势研究，确定目标顾客群，了解自己的强项、弱项和机会，确定 自己的定位和特色，构建核心竞争力；围绕顾客群选择商品组合、经营的品类，确定品类的定义和品类在商店经营承担的不同角色；确定商店的经营策略和战术（定 价、促销、新品引进、补货等），制定业务指标衡量标准、业务发展计划。2）品类管理：把品类作为战略业务单位来管理，着重于通过满足

3、消费者需求来提高生意结果的流程。品类管理是以数据为决策依据，不断满足消费者的过程。品类管理是零售业精细化管理之本。主要战术是高效的商品组合、高效 的货架管理、高效的新品引进、高效定价和促销、高效的补货。3）供应链管理：建设、加强供应链管理系统，促进与供应商之间的信息共享 与交流，缩短商品在途时间，从而加快商品在企业内部流转速度。随着零售企业的规模化发展，特别是连锁经营发展模式的出现，零售企业的商品销售规模（品种 数、销售数量、销售地区）不断扩大，无形中加速了产品向商品的转换速度，同时商品又反作用于产品，供应商就需要快速根据市场的需求组织好产品的生产、采 购。那么供给双方就需要一个可以快速、高效

4、、准确交换信息的应用平台，这就是供应链管理的需求基础。建立全程供应链管理的流程和规范，制订供应链管理指 标；利用先进的信息技术和物流技术缩短供应链，减少人工失误，提高供应链的可靠性和快速反应能力；通过规范化、标准化管理，提高供应链的数据准确率和及时 性；建立零售商与供应商数据交换机制，共同管理供应链，最大程度地减低库存和缺货率，降低物流成本。ECR的信息技术具体实现方式包 括以下方面：1）顾客导向的零售模式：包括POS系统、市场/顾客调查数据库、会员数据库、团购数据库、购物篮分析。2）品类管理系统：包括跨品类分析、 决策数据仓库、货架管理/商店布局管理、商品组合分析与优化、定价、促销分析、新品

5、引进评估、利润/成本核算。3）供应链管理：包括自动建议订单系统、供 应商管理库存/联合管理库存系统、仓库/运输扫描技术、电子数据交换、电子商务等。2、客户关系管理系统（CRM）：CRM系统在金 融、保险等领域有着广泛的应用，其作用也是显而易见。但零售企业的客户有自身的特点，其流动性大、偶然性大、特征不明显，不便于跟踪、定位，这也就给 CRM系统在零售业的实施增加了难度，限制了对其包含信息的利用。目前社区化的超市、专业店（家电、音像、书籍）一般通过会员卡这种营销手段为基础建立 CRM系统。大型的零售企业除此以外，可以在各分店的内部建立“触摸屏导购系统”、“电视导播系统”、“售后服务系统”，尽可能

6、记录下与顾客交流的信息， 拉近彼此间的距离，提供有针对性的服务。如根据资料给顾客寄生日贺卡、通过售后配送系统的资料对购买家电顾客定期打电话询问电器的使用情况等。 3、建设、加强配送中心管理系统：该系统对内可提高仓储、配送作业自动化程度，降低仓储成本，加大仓储量，加强卖场补货的主动权；对外可提供第三方物流 配送，增加企业新的利润来源，同时实现从“销售终端角色”向“部分品牌商品分销角色”的转变，或两者兼之，使企业在整个供应链中处于比较有利的位置。 配送中心系统的建立包括两个方面，首先是配送中心核算单位的建立，其次是配送中心内部自动化系统的建立。目前国内大部分零售企业只部分实现了第一层面， 这是因为

7、企业销售规模不够大，企业的实力有限。小规模配送中心目前主要是面向企业内部提供配送服务，解决商品仓储成本这个核算盲点，使之成为可以跟踪、监 控的业务操作；解决卖场部分商品（特别是家电产品）陈列成本过高的问题，这样卖场只需摆少量样品，而实现分店购买统一售后配送。可以实现跨地区的商品调 配、合理地分配商品资源，最终实现商品利润最大化；降低供应商的送货成本，减低采购成本，缩短采购周期。所以配送中心的建立是实现零售企业连锁经营，特 别是异地拓展的关键所在。4、建设、加强前台售卖系统与金融、税务等单位的数据交换功能：当前，一般零售企业都是使用各金融机构自己 的银行POS系统，造成各自为政，系统操作复杂，收

8、银时间长，收银成本增加，数据的稳定性、一致性差。建立统一的银行卡消费系统，使其与前台售卖系统融 合，首先要得到金融结算机构的支持，由它们为零售企业提供银行卡数据处理机（简称前置机），通过专线连接到金融结算机构的结算服务器，这样所有的前台收银 机都可以直接刷卡消费。系统根据数据接口的相关规则准确、快速处理银行卡消费结算事宜。目前，有号称“中国的VISA卡”的银联卡正在全国大中型城市逐步 登场。到2003年底，所有非“银联”标识卡的换卡工作全部完成。这样不但加快了收银速度，也加快了零售企业与金融结算机构之间资金交割，实现系统自动 核对数据，减轻了财务与金融机构对账工作量。随着国内税务征收系统的不断

9、完善和税控POS机出现，将来零售企业的收银系统也将需要同税务单位实现部分数据 的交换，使整个税务申报工作在销售过程自动完成。二、如何建设、加强内部功能1、建设、加强企业 办公自动化系统。解决零售企业异地拓展的分散办公管理、财务核算、人员考核、行政事物协调等问题，避免由于异地拓展所面临的人员、业务分散局面，使整个业 务流程脱节，监控、考核实时性降低。零售企业有其行业的特性，具体是要实现四类信息的共享、交流：一是业务型数据共享，主要指各种业务操作、单据、业务凭 证交流、审核、跟进（订货单、验收单）；二是销售分析型数据共享，主要指对经营管理提供指导、督促的相关业绩性的数据（各种销售分析报表）；三是文

10、档型数 据，主要指各种行政、审批文件等不以数据库类型出现的数据；四是多媒体型数据，主要指语音、图象数据交流，例如会议、业务沟通等。 其实零售企业可以根据企业实际需求分阶段逐步实现，实现前两种可以通过改造自身的POS系统来达到。有些软件商已经提出了“数据驱动业务”的概念，其实本 质就是在POS系统的业务平台上融合一部分办公自动化的功能，所有的业务单据协作处理都通过企业内部的邮件、即时消息模块，在最短时间内准确传送、通知到 下一个业务环节的操作者，并通过系统记录来跟进、反馈业务操作中的问题。这样就可以使整个业务操作处于一个相对规范、快捷、准确、完整的环境之中，可以充 分利用企业内部网络平台，提升企

11、业内部的人员沟通效率，为最终在企业内部网络传输多媒体数据，即通过企业内部网络介质实现网上会议、语音交流打下良好的 基础。2、建立、加强整合零售企业内部的各相关系统（财务、人事、业务）平台，以便这些系统之间能够进行数据的交流与对比。现在国外 比较常见的实现方案是通过EIP（企业信息门户系统解决方案）或企业知识管理解决方案。具体实现是通过建立一个基于Intranet、Internet并 相结合的结构，把IE作为客户端输出操作、提取数据的工具，根据每个员工的分工、角色的不同，模拟出一个虚有的办公环境，办公的事项均通过个人的网页界面 操作来完成，同时系统自动记录、跟踪操作内容，把各种信息整理、整合成有

12、价值的企业知识。其它的业务系统均可以跟它建立数据接口，通过它来让相关人员提 取、操作业务数据。国际大型的软件商们陆续推出了自己的中间平台，如微软OFFICE-XP解决方案中有SHAREPOINTSEVER、BIZ- TALKSERVER两个软件包，应用软件商们就可以轻松在这些平台上为最终用户做二次开发了，推动了企业实现知识管理的进程。 3、建立、加强对零售企业内部数据的整理和挖掘工作。随着零售企业自身的发展壮大，企业业务产生的数据也越来越多，它所包含的信息无疑是相当大的，对提 高、调整企业经营管理有相当大的指导意义，乃至对整个社会生产资源的合理流动、分配将起到不可估量的积极作用。所以企业的资金

13、、人才、管理等数据都将成为 企业核心竞争力，是企业不可替代的宝贵财富。但是当前国内零售企业对于这笔财富的重视程度远远不够。企业对它只是做了简单粗加工，没有进行系统、全面、深 度的挖掘分析处理；对它的保存、整理、归档工作几乎为零。企业数据仓库的建立是大势所趋，是实现数据社会化的前提，充分利用好这个宝贵资源，一定会给零 售企业、社会带来丰厚的回报。三、系统建设中的几点共性零售业是个充满挑战、竞争、多变的行业，企业有各自的实际情况，业态、地理位置、定位、体制、实力等相关因素形成了企业的特性。如何建立和加强企业信息系统最终要根据企业特性来实施。虽然步骤、效果千差万别，但有几点是存在共性的：1、应整理、规范企业内部的业务操作流程，使其处于一个相对较稳定的状态，不能一味地追求灵活的经营手法，注意平衡“长远”与“眼前”利益的冲突。 2、信息技术部门在实施中应发挥重要作用。信息部门应利用信息技术实现企业信息化和改进业务流程，完善内部信息系统来满足ECR对数据