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连锁零售行业接解决方案
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数据贯通难
随着零售企业业务规模不断扩大,其所使用的业务系统也变得越来越多,系统之间的壁垒性强,导致数据在系统之间难以贯通。这意味着企业需要投入更多的人力和物力来整合数据,以确保数据在不同系统之间流动的正确性和一致性。
数据质量差
在零售行业中,存在大量的外部数据,如供应商数据、市场数据等。这些数据来源多样,质量参差不齐,很难从源头上把控数据质量。同时,数据纠错的成本非常高,因此,企业必须采取有效的措施来保证数据的质量。
业务冗余高
由于零售行业产业链长,不同业态的企业常常存在并存,导致企业的业务运营部门职能重叠,冗余度较高,企业的管理和决策效率低下。因此,企业必须采取有效的措施来优化组织结构和流程,减少业务冗余,提高效率。
经营难转型
零售企业的经营环境非常复杂,市场变化迅速,数据流转过程中的异常监控非常困难,数据共享风险也很高。因此,企业必须建立完善的监控机制,及时发现和处理异常情况,同时加强数据安全和保护,以确保企业的经营和业务运营顺利进行。
行业痛点
人
顾客管理:新增会员数、会员销售占比、客单价 供应商管理:供应商销售占比、订单履约率 员工管理:考勤管理、绩效管理
货
采购管理:商品广度、宽度、深度 销售管理:营业额、毛利、渗透率 库存管理:库存总量、库存天数、滞销率、在途量 售后管理:损耗率、退货率、投诉率
场
市场分析:市场占比与排名 布局规划:门店坪效、空置率、商品陈列 促销活动管理:促销占比
零售指标体系
解决方案
基于统一口径指标体系,通过经营驾驶舱、指标数据治理、门店业绩管理等功能场景模块,实现管理效率的提升。
提升管理效率
基于对消费者全生命周期的运营,通过会员精准营销、社群分层运营、精准人货匹配等,提升消费者的留存、复购、裂变。
聚焦消费者精细化运营
基于指标体系的预警和归因分析,实现门店缺货预警,智能选品、库存预警等功能场景模块实现商品利润的提升。
智能化商品运营
为进一步助力业务创收,通过供应商谈判指标卡、供应商数据开放、品牌商精准营销等场景功能模块,创造营收增长。
助力业务创收
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