连锁零售品牌数字化转型面临的挑战

  • 数据沉默 价值难放大

    数据获取难,业务系统多,接口混乱 数据管理乱,数据质量低且未充分应用 数据应用少,缺统一指标沉淀

  • 工具灵活度差 变化难应对

    缺乏整体规划,信息化投入不足 重业务流程驱动,轻数据决策驱动 传统报表分析,数据不及时

  • 效率低下 数据追踪难

    管理半径小,工作效率低 人追数据过程慢,IT业务各自为政 信息不对称,内部协同难

  • 过度依赖经验 缺乏分析模型

    描述型分析为主,诊断式分析依赖经验 指导型分析模型缺乏,运营流程不规范 探索式预测分析不足,前瞻性不高

连锁零售行业智能数据分析解决方案

数据资产沉淀

快速接入多业务系统、本地文件等零散多态的数据,打造企业的数据资产池,释放数据之和的价值

全渠道运营监控

对线上线下全渠道销售业绩达成、对比、趋势等进行实时跟踪和监控,掌握运营现状及异常

商品立体洞察

以销售额、销量、毛利、库存等指标,从品类到单品逐级穿透,进行品类诊断及重点商品跟踪分析,持续进行商品优化和淘汰

门店业绩追踪与诊断

通过门店销售指标的逐层拆解,快速定位与门店业绩相关的问题指标情况,分析问题产生源头,及时对症下药

会员增长雷达

对会员的全生命周期消费行为进行监控分析,实时掌握会员流失与增长情况,设计拉新或唤醒机制,提升粘性

零售经营助手

移动端掌握一手数据,根据店铺状况和人员出勤考评坪效、人效,提供店面综合评分,利用智能预警功能及时掌握细节,敏捷调整运营策略,释放人力

观远客户案例

他们都在使用观远数据助力业绩增长

世界500强和连锁零售企业的信赖之选

资讯中心

深入前沿互动交流,学习AI+BI应用实践,同观远数据引领智能分析与决策

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