「观远学院」是由观远优秀数据分析专家打造的一座线上线下相结合的知识学堂。致力于帮助内外部的学员构建数据分析的基本思路,成为懂业务的分析师们,而不是为了分析而分析。

一直以来,我们在都强调,观远数据不仅提供行业应用成熟的智能数据分析方案,另一大特色就是:提供专业的顾问支持服务体系,坚持做客户全生命周期的陪伴和运营。

11月22日,由观远学院主办的「连锁零售数据分析实战交流沙龙」在观远数据杭州大本营拉开序幕。

本次活动主要是以提升客户体验为目标,邀请了包含江南布衣、蜜雪冰城、邻邻壹、鲜丰水果、咬不得、正大商业地产在内的20家客户,共同交流一些观远数据新产品功能、客户成功案例场景以及连锁零售的AI落地应用等话题。

产品迭代快,体验要跟紧

面对客户快速增长的需求,观远的产品一直保持一周一次小更新,一月一次大迭代的节奏。而此次活动开场,观远学院赵珂梦老师也展示了观远数据相关产品在Q3至Q4季度的重点迭代功能。

通过功能演示和案例佐证,赵珂梦为所有嘉宾分享了以下迭代功能的使用场景和注意事项。

· 筛选器的优化改版
· 高级计算(百分比、重复率、同环比、排名)
· 表格的高阶使用(样式、列宽调整、总计小计等)
· 新版管理员中心(任务管理、资源监控等)
· 数据集管理(更新历史/任务查看、数据集清理/导出)
· 移动端优化(轻应用、移动端组件、自定义列表)
· 基于Lambda架构的实时数据

工单系统介绍和常见问题解决

除了产品的迭代培训,活动现场,观远数据CSM部门顾问俞思佳、张泽鹏也分别介绍了,如何通过工单系统记录、处理、跟踪问题,建立标准化的工作处理流程。并且针对客户在日常操作中遇到的一些常见问题排查监控、数据集和ETL的优化以及数据处理中的逻辑排错思路进行了现场解答。

项目落地中,如何明细甲乙双方权责

数据分析项目启动之后,是不是就完全交给乙方?怎样才能通过双方配合高质量的推进项目进展?

邻邻壹BI项目经理俞高挺从甲方的视角,现场分享了做BI项目建设之前的一些数据准备工作。俞高挺表示,和其他项目不一样的是,数据项目对自己的数据基础、应用场景、指标体系等要求较高。企业在项目过程中应该明确权责、任务细化来保证项目快速开展,按时落地。

用“乙方”视角推进数据分析

从以前项目落地之后只负责执行,再到追求实施过程中的服务质量。现在,优质的企业服务商会致力于用自己的行业经验去引领客户推进项目。活动现场,观远数据售前解决方案顾问舒方涛分享了《如何通过“乙方”视角推进数据分析》,引领客户推进数据分析落地。

舒方涛表示,面对不断变化的数据分析环境,数据分析师应该以数据分析结果为导向,提高数据整合、处理和建模的效率,形成一个企业数据赋能的闭环,帮助业务端实现营收增长。同时,舒方涛也通过观远数据“5A”落地方法论,分析了不同阶段、不同需求客户应该如何推进数据分析落地。

数据分析4步法

做数据分析就是为了发现问题,解决问题,实际上就是从定量分析到定性分析的过程。

活动现场,观远数据资深顾问周道明现场分享了数据分析的基本流程。并且结合具体的实战场景,现场对“如何提高门店销售额和客单价”等问题进行了目标拆解。

AI助推零售行业智能发展

观远数据一直在探索零售AI的落地场景,区别于大家熟知的生物识别,观远的探索主要是认知类方向,比如需求预测、智能推荐、智能决策运营等。

观远AI解决方案总监王长煜,也现场解答各位嘉宾关于AI落地过程中的一些准确率、评估和推进问题。

王长煜表示,在数据分析过程中,AI的建模能力要远大于算法能力,不同项目的AI结果评估标准当然也不一样。目标设置的合理性、数据的质量以及是否有一套工程化的机制可以不断优化算法模型都是提高结果准确率的重要影响因素。

一个项目的结束,其实是一场服务的开始。观远数据将坚持以“数据分析与智能决策的引领者和客户信赖的长期合作伙伴为”愿景,和我们的客户共同成长。