BI工具从选型到成功应用,只需做好这三步!

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:11,698 次浏览
2022-11-22 18:57:09

国家统计局数据显示,我国网络购物市场交易规模在过去五年中以27.4%的年符合增长率高速增长,远超过社会消费品零售总额同期8.1%的增速,消费者购物额在电商平台优惠活动多、选品配送便捷、涵盖商品品类全面等优点的促进下不断高速增长,消费习惯进一步向线上迁移。

而在电商市场中,长时间维持着以淘宝、京东等传统综合型电商为市场主导的局面,其所提供的商品品类丰富、货源广布,供应链系统成熟且完善,能够在多地区实现本地化仓储和配送,大幅度降低了配送成本和运营成本。为求在持续增长的市场中分一杯羹,电商平台竞争者们以垂直类商品、用户精细化运营、独有产品属性等为突破点,打造属于自己的流量池。

我们知道,流量的表征即数据,利用数据分析实现业务增长是电商企业发展的重头,而在数据应用的路上,电商企业从来不缺各个维度的线上数据,他们痛点是:数据分散形成数据孤岛,难以将数据整合分析;数据管理混乱,数据安全难以保障。

而云集共享科技有限公司就遇到这样的问题,在与帆软正式建立合作前,公司原先使用的BI产品合同即将到期,考虑到原先的BI产品是C/S架构,产品本身支持的权限功能配置复杂,需要通过传参控制或代码开发实现,而实际使用时由于开发成本大,当用户需要某数据表时,要么严格不给表权限,要么给数据表的所有行列权限,这种情况下,给企业数据安全管理带来极大挑战。

其次是不支持实时和抽数并存,需要拆分为两套平台来用,一套专门展示实时数据,一套专门展示抽取数据,对系统管理员来说,无疑加大了系统维护成本,对数据分析人员来说,同一个分析主题,还要两套平台来回切换,不仅操作不便,还阻断了分析思路,对企业数据化建设来说,不仅没有解决数据孤岛问题,而且还人为拆分数据,数据孤岛更加严重。

最后是服务问题,之前使用的是BI产品是国外开发的,一般到6点,技术人员准时下班,紧急有问题也找不到人协助解决,对电商业务来说,数据分析时效性、系统稳定性要求高,最好是时时处于稳定待机状态,即便出现问题也希望有及时的技术支持服务,帮助快速恢复,目前来看,原先的产品服务很难做到。

站在企业层面来看,选用合适的BI工具是企业数据化建设的关键,决定了企业数据化建设的质量高低,最终,云集大数据策略中心经过综合评估决定原先的BI合同不再续签,重新进行BI选品测试,那么,云集是如何从新开始完成产品的选型、推广和使用的呢?

云集是一家由社交驱动的精品会员电商平台,通过聚焦商品的极致性价比,为会员提供美妆个护、手机数码、母婴玩具、水果生鲜等全品类精选商品,服务中国家庭的消费升级。在云集,会员不仅能以批发价,一站购齐80%的日常家用,还能分享商品给好友,获得收益。作为一家精品会员电商平台,云集致力通过“精选”策略,为会员提供超高性价比的全品类精选商品,通过帮助亿万消费者以“批发价”买到品质可靠的商品,云集推动发展零售电商消费的新业态新模式,真正意义实现助力行业消费升级。

第一步、选定一款合适的BI产品

结合企业数据化建设要求及以往使用BI产品的经验,确定BI产品必备支持:

  • 本地化部署,数据权限可控,数据安全有保障。
  • 实时与抽数并行,工具统一。
  • 服务周到,响应及时。

经过多轮选品测试后,最终选定FineBI,大数据策略中心某高级产品经理认为,FineBI支持本地化部署及大到业务包,小到数据表的行列权限配置给云集的数据安全管理带来很大的便利,支持实时与抽数并行,另外帆软的服务周到,即使是下班时间,响应也非常及时。

第二步、在企业内进行FineBI自助分析推广

与帆软建立合作后,在自助分析顾问的协助下,云集进行了FineBI的推广应用,包括:

① 自助分析推广应用方案确定、② 用户快速入门培训、③ 系统准备:OA集成 & 用户导入& 权限管理。

自助分析推广应用方案确定:为支撑企业的数据分析需求,云集专门设立了大数据策略中心,部门内有多位数据分析师,专门负责响应公司各业务部门的数据分析诉求,另外,对子公司,业务部门内有专门的数据分析师,负责所属部门的数据分析工作,通常的数据分析路径及配合方式是:分析师基于业务用户核心目标和KPI,拆解关键路径,做核心指标分析看板或由分析师准备好基础数据集,由部门业务用户进行仪表板的拖拉拽分析。

我们知道FineBI的产品定位是自助分析,让需要分析数据的人(一般是数据分析师或业务人员)可以自己分析数据,区别于传统向IT提需求开发报表的模式,从以往的数据分析流程来看,云集本身就具备自助分析的基础,因此前期推广计划及执行都比较顺利。

用户快速入门培训:针对刚开始使用FineBI,对功能不熟悉,又急需迁移老BI报表的问题,由帆软自助分析顾问进行了现场会议培训,从数据准备到仪表板详细介绍了BI各个功能及应用场景。值得一提的是,分析师在培训之后,一个月内迁移完了老系统的所有模板,大大缩减迁移时间,提高新系统切换效率。

培训ppt截图

系统准备:OA集成 & 用户导入 & 权限管理

OA集成及用户导入,即完成将BI集成到oa,实现登录oa系统的同时登录BI。

  • oa用户导入BI系统,由于云集部门和用户不在一张表,将用户表做合并进部门表,构成部门的层级结构,再导入BI系统;
  • BI集成到OA,由帆软提供通用代码,协助云集的研发人员完成系统集成开发。

权限管理,云集BI使用的人数和部门较多,因此业务包和权限需要一个好管理、拓展性强的方案,规则如下:

  • 业务包分类依据:数据域/业务线分类对应的数据产品/分析师负责自己数据域/业务线
  • 权限分配原则:普通用户根据部门做业务包权限控制,细化到数据行列权限控制;数据产品/分析师根据对应业务线分配所属业务包管理权限;部门负责人单独控制数据权限

第三步、使用FineBI进行自助式业务数据分析

目前云集主要在:营销线活动大促分析、运营部流量分析、个人层面日常业务指标看板/日报/周报等场景中使用FineBI做探索性分析。

分析场景举例:

实时销售情况监控,用于实时监控销售数据变化

实现思路:首先确定核心数据指标——“流量”、“销售额”、“退款量“,其次将销售额拆解到部门、子部门(即行业销售额、买手组销售额),再将流量拆解到不同渠道(即APP、H5和VIP),使用折线图计算渠道流量今日和昨日24小时内的变化趋势对比,利用柱形图统计今日部门及子部门销售情况。

分析举例:买手组策划了某次早上10点的抢购活动,预计在10点左右各渠道的DAU逐渐上升、销售额同步上涨,10点后会出现销售额、流量的高爆发点,而实际发现销售额并未达到预期高点,相关部门立马寻找原因,排查到主渠道流量小,转发量低,整体热度没有带起来,最后导致销售转化不高,由此考虑做一些app流量上的运营动作提高活动的热度。

访问到购买漏斗转化分析,用于监控不同时间区间、商品类型、渠道转化漏斗情况

实现思路:先找到APP核心路径,首页访问>离开曝光>点击购买>引导成交,再找到影响核心路径的关键维度,如流量渠道、行业类目、商品,建立核心路径与关键维度的联动关系。

分析举例:当发现核心路径某节点的转化率降低,点击联动到具体的渠道,行业类目、商品,寻找在该时间点上是渠道问题导致降低,还是行业类目、商品本身影响。

分析举例:把业务核心数据,拆分到具体商品,对数据做最详细的查询,提高单个商品多维度分析,多渠道销售的数据决策支撑

商业智能BI产品更多介绍: www.finebi.com

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