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文档简介
1、文雅科商务智能解决方案,目录,商务智能(BI)在企业中的应用 文雅科商务智能解决方案综述 Dr.SumEA产品介绍 公司介绍,商务智能(BI) 在连锁服装行业的应用,国内服装企业面临着诸多挑战,面对瞬息万变的市场需求 为了保持零售商的兴趣、刺激消费者购买,服装企业必须紧跟季节更迭,不断地设计和开发新的产品线,如何能够提高自身的灵活性和快速反应性? 无处不在的全球竞争日益激烈 服装工业是一种大规模的、跨国界的商业模式,面对强有力的品牌竞争对手,品牌服装企业如何能够在原材料、劳动力和运作成本不断上涨的环境下生存发展? 复杂的经营管理 以SKU定义产品(即以款式、颜色、尺寸定义一件产品)的服装企业,
2、注定其经营管理会很复杂,大量的 SKU使得运作管理的复杂性成指数倍地上涨。如何能够在这种复杂性极高的经营管理中,保证精确的市场预测、采购管理、调拨管理、生产计划及终端销售管理? 提前期变长而产品生命周期缩短 可以看到,终端的零售门店向企业预订产品以 保持他们的库存量,并提前分配好库存货位, 这就要求服装企业保证有能力及时供货。而随 时消费者需求的多样化发展,产品的生命周期 也在逐渐缩短。 ,2005年-2009年针织行业规模以上企业工业生产总值同比增速情况 数据来源 - 国家统计局,服装企业面临的挑战,资金流,Transfer,传递,Transfer,传递,Transfer,传递,渠道、顾客,
3、生产商,供应商,服装企业,信息流,未来竞争的趋势,将由”公司与公司”之间的竞争转向”价值链与价值链”之间的竞争 服装企业价值链构成:以服装企业为核心,连接上游供应商(生产商)和下游(渠道、顾客) 可是:,从公司之间的竞争向”价值链”之间的竞争转变,为什么要使用BI系统?,Server,总是不能在 需要的时候 提出需要的信息,马上输出 新产品的销售情况 统计表。,本年度的优质客户 是哪些? 在哪里?,马上提出 董事会中要用到的 汇报资料。,IT人员要应对各种各样的变化的查询需求,这次想从不同的角度 分析产品信息。,提出需求,IT人员,决策人员/业务人员经常需要各种统计分析报告:,商务智能(BI)
4、是:,企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息, 创造和累计商务知识和见解, 改善商务决策水平, 采取有效的商务行动, 完善各种商务流程, 提升各方面商务绩效, 增强综合竞争力的智慧和能力。,Business Intelligence,企业BI系统应用架构,BI数据中心,提取 清洗 转换 装载 整合,核心经营 数据分析,销售 分析主题,物流 分析主题,财务 分析主题,顾客 分析主题,商品 分析主题,企业数据分析平台,组织架构,零售商,特点: 在销售部内部设立销售运营经理,主要负责设计对于经销商和单店的统计表格,并进行销售数据的分析。分析的结果将用来指导下一年销售指标
5、的确定,评估产品营销部经理的产品类别选择结果,并且负责协助销售人员指导经销商的订货 产品营销部下设市场研究的职能,指导产品类别的选择,某运动品牌BI应用案例,渠道体系主要监控指标,销售金额(占比、年增长、月均单店、周增长) 折扣金额(平均值、年增长、折扣率) 销售毛利率(同比增长) 利润目标额(利润完成情况) 库存金额(金额贡献占比) 库存数量(数量贡献占比) 存销比(平均存销比、年增长率、正价存销比) 库龄(贡献占比)、售罄率(平均售罄率) 目标金额(完成比率)、市场份额(同比增长率) 人效(年增长率)、排名(排名变化值) 营运分数、产品SKU记数 顾客进店人数、进店率 客单价、成交率、连带
6、率 试穿率、试穿成交率 ,某运动品牌BI应用案例,降低综合成本,扩大分析应用面,支持门店扩张,拥有自主研发的进销存及POS销售系统,某正装男装品牌BI应用案例,某正装男装品牌BI应用案例,一期完成 二期完成 三期完成,XX服装集团,记分卡,指示板,报告和分析,异常预警,手机报告,物流,销售,从数字化迈向信息化,门店和通道,某正装男装品牌BI应用案例,项目背景,门店数量快速扩张,经销商各自为政、 库存不准、标准不一问题亟待解决 门店地域分布广,前后台系统数据 返回滞后,IT环境维护复杂 使用POS管理系统、财务系统和自行 开发的部分系统;,文雅科项目方案特色,实施效果与客户感言,解决了报表冗繁的
7、问题,BI使得整合数据更加快速准确 系统易于维护,业务人员操作简单,总体成本降低 宏观调控库存信息,有效支持调配补货 经销商有效的销售指导,快速供应商对账,某零售行业客户BI应用案例,保证至少6000万条数据快速读取; Web版在线实时展现; Excel灵活操作终端;,计划分析主题 营运分析主题 物流分析主题,财务分析主题 人事分析主题 采购分析主题,某零售行业客户BI应用案例,背景: 作为批发零售业的公司包含医药品、日用品、化妆品等商品总数有39,000个。数据量随着快速发展在不断庞大,而每个部门的分析决策角度都是不同的。系统必须对于每个客户、每个制造商、用各自不同的切入口进行分析。必须及时
8、对数据进行处理,抽出必要有用的数据。 经过内部研讨,Dr.Sum是最能提供与其期待相吻合的解决方案的产品。 投资效果: 原始ERP550张报表中300张以上的报表停止。产生了3亿日元的投资效果; 设备投资的简单性: 与在OLAP环境的整备花费数千万日元的成本相比,Dr.Sum是非常廉价的。 高速度: 与之前20万条数据处理需要20分钟相比,Dr.Sum仅需3分钟就能够完成处理。 无需优化数据容量小: Dr.Sum无需优化。Dr.Sum的数据容量是非常小的。 可操作性: Excel的用户接口让营业部门十分满意。整个系统图表化的操作及打印,系统指导或者维护也基本上不需要什么人手。,某医药行业客户B
9、I应用案例,某通讯行业客户BI应用案例,文雅科商务智能 解决方案综述,高层 决策分析,文雅科连锁服装行业整体解决方案,把握宏观指标的变化趋势,控制战略方向; 监控重点指标的波动,及时发现异常预警; 关注各类绩效指标统计排行榜,了解区域、门店或供应商所处位置; 整合各种渠道来源的信息(宏观指标、天气、节假日、业内动态等),全方位提供决策参考; ,高层决策分析,销售指标(销额、销量、毛利等) 销售增长率(占比、同比、环比等) 促销费效比 退货比率 客流数量 开店达成率 整改达成率 日店效(坪效、人效等) 库存指标(周转率、周转天数、单品交叉积等) 预算完成率 费用比率 开店达成率 新老店成长率 ,
10、门店分析主题: 可以帮助服装企业的运营人员直观、方便的获取关键指标的变化情况,借助各类先进的数据分析方法来增强传统方法,使得业务管理人员从纷繁的经营数据中洞悉各种重要的指标变化趋势。,门店分析主题,销售分析主题: 帮助服装企业的运营人员全方位了解销售情况,完成销售指标。并对产品、物流等环节提出有效指导。,销售分析主题,销售指标(销额、销量、毛利等) 销售增长率(占比、同比、环比等) 毛利率增加率 销售时段分析 动销率 销售贡献度分析 节假日销售预测 折扣率分析 客单数 客单价 成交率 库存分析 ,20/80商品(ABC商品) 商品获利能力 商品日均销售指标 商品综合贡献率 商品销售指标排名 价
11、格带区间 品牌业绩分析 品类综合分析 常规属性分析(规格、尺码、颜色、性别等) 商品系列分析(如运动系列、主题系列等) 商品订货会分析 商品上市铺货分析 ,商品分析主题: 将目标锁定在帮助服装企业有效分析、确定在各区域不同品类、不同产品的角色定位,寻找在特定门店商圈范围内的个性化产品需求。,商品分析主题,物流分析主题,物流费用分析 仓库利用率 库容分析 盘点准确率 调拨分析 退货率 发货准确率 到货及时率 库存周转天数、库存周转率 库存结构 库存深度、库存广度 人均作业量 ,物流分析主题: 帮助物流部门对公司整体物流环节进行统筹分析,对库存综合指标全面分析,降低物流成本,提高物流效率。,采购分
12、析主题,销售贡献度分析 销售增长率 供应商履约率 门店退货分析 订单达成率分析 订单结构分析 订单尺码分析 库存周转率 动销率 铺货分析 调拨分析 ,采购分析主题: 帮助采购部门或设计部门准确订货,通过历史订货数据、订货达成率、商品动销率等指标综合分析,提高订货准确度。,财务分析主题,营业收入分析 毛利、毛利率分析 利润额 费用分析 应收帐龄分析 应付帐龄分析 成本分析 速冻资产比 财务常用固定报表 ,财务分析主题: 帮助财务部门对一段时期的财务数据进行对比与分析,通过深度挖掘对数据进行分析,摆脱传统死板报表的冗繁,提高工作效率。,顾客群体构成比 顾客购买力指标 顾客业绩梯度变化 顾客结构波动
13、 顾客购物时间 敏感及关联产品挖掘 客品数指标分析 会员发展变化 会员年度交易量 会员购买情况 会员首次消费 会员购物频率 会员活跃度(流失度) ,顾客分析主题: 能够对不同群体的顾客进行结构分析、购买力分析、消费时间规律、敏感产品及关联产品分析。最终,为服装企业有效掌握关键顾客群体(黄金客户)的消费喜好并提供个性化营销策略指导。,顾客分析主题,更多分析主题,拓展部分析内容: 老店成长分析 新店成长分析 同类店分析 门店装修分析 新开店达成率分析 关店分析 门店地址分析 人事部分析内容: 员工离职分析 员工考勤分析 员工薪资分析 人力资源分析 人力成本分析 员工属性分析 ,计划部分析内容: 计
14、划进仓实际进仓分析 款数达成率 生产进货销售分析 自营出货经销出货分析 自营销售经销销售分析 产销率动销率 平均折扣 交叉分析内容: 商品周转率与商品库销比交叉分析 销售量与平均单价、毛利交叉分析 下单占比与销售占比交叉分析 售罄率与销售贡献度交叉分析 租金、费用与销售额交叉分析 促销商品与正常商品销售曲线交叉分析 ,产品介绍,源业务系统 (数据库数据仓库等),系统概要,Dr.SumEA是一款优质、快速、简单、灵活的BI工具。,传统BI工具实现原理,方式一:采用MOLAP方式,SQL DB,Flat Files,其他 DB,业务数据库,提取、清洗、 转换、装载、整合,ETL,DWH,数据仓库,
15、BI 前端展现,图,表,Cube,问题点: 1、需要DWH和数据立方体模型,技术复杂,实施周期长 2、需求变化时,需要依靠技术人员修改模型,不易于维护 3、项目实施和维护成本高,保存为,方式二:采用ROLAP方式,其他 DB,业务数据库,BI 前端展现,图,表,问题点: 1、给源业务系统带来压力 2、因基于RDB数据库的分析统计,数据量增大时速度很慢 3、需求变化时,需要修改设计好的维度,不宜于维护 4、项目实施和维护成本高,保存为,建立关联,设计维度,Dr.SumEA与一般BI的区别,自动导入,优势1: 1.不需要事前建立数据立方体 2.节约系统构建时间周期 3.需求发生变化时,可以快速应对
16、,易于维护,优势2: 1.不影响原业务系统,不给源数据库造成压力 2.不需要事前建立关联表,不需要事前设计维度,优势3: 1.前端展现工具丰富多彩 2.操作简单,非IT技术者的业务人员也可以随时随意制作统计分析报告 3.Web、Excel、Dashboard等多种统计分析界面,产品线丰富,能满足各种层次用户的各种需求,能给客户带来的价值: 1.节省数据库和系统构建的成本 2. 优质的产品: 操作简单,减轻IT人员负担,易于推广 对于临时的、变化的需求可以及时快速的应对 3.诚信服务,高额的附加价值,客户端展现工具(Excel),用户界面(Excel),客户端展现工具(WEB, 图形),客户端展现工具(MotionBoard),的优越性,独自高速的数据引擎,高速检索处理(几十到几百倍)快速生成报表,实时性 不需要构建数据CUBE构筑工期短,适用于各个部门 数据库功能不需为BI工具另建立数据(仓)库,公司简介,总公司: 日本东京 年销售额:9200万美元 客户:18600多家,公司
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