服装行业实现数字化转型,需解决这三大难题!

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:2,941 次浏览
2023-08-29 17:28:22

文|帆软数据应用研究院 郑承龙

十四五期间,在消费内循环方面,国家实施扩大内需战略,注重消费升级趋势,依托强大国内市场,贯通生产、分配、流通、消费各环节,形成需求牵引供给、供给创造需求的更高水平动态平衡。提升供给体系适配性,开展中国品牌创建行动,率先在化妆品、服装、家纺、电子产品等消费领域培育出属于中国的高端品牌,这对服装行业的数字化转型有了更高的要求:

1、消费升级趋势:全链路经营贯通
2、供需平衡发展:供应链体系适配
3、中国品牌创建:全域经营质量提升

为了达到上述要求,企业在数字化转型中,必须实现管理、技术和业务三个领域的全面转型。值得注意的是,从数字化转型提出至今,企业一直聚焦管理数字化和技术底座数字化,少有针对业务数字化的探讨。

本文围绕业务数字化转型,分享服装企业业务数字化转型的实践思路与经验总结。

先了解:服装企业业务数字化转型面临的三个问题

长期以来,服装企业业务数字化转型面临以下三个问题:

问题1:「模式」技术部门主导,业务部门轻参与

业务数字化转型通常被认为就是搭建业务系统的过程,就像给房间配桌子、椅子一样,只要买回来就能解决问题。

然而通常情况是,系统上完了,由于业务人员在过程中没有充分参与,上线后系统使用情况不理想(没有达到预期的效果),最终往往是技术人员当“背锅侠”。因此在转型早期,业内的普遍认知是——主动转型等于“找死”,不转型就是“等死”

问题2:「内容」数据报表为主,业务分析欠缺

实践过程中,业务部门提供的需求以日常使用的表单为主,然后技术部门在BI系统中去还原,这种方式相当于将线下的Excel表单迁移到BI系统中,将BI系统当做一个快速输出表单的工具。

然而,由于业务部门对转型的定位和方向不明确,提供的需求无论是从数量还是质量上,都没有严格把控,导致数据报表一堆,并且这些表单在发挥业务价值方面都没有经过严格的调研验证,最后事倍功半。

问题3:「成果」业务认可度低,实用价值不高

业务数字化转型脱离企业业务本身的结果就是转型失败,主要体现在以下三个方面:

「访问量低」报表开发了成百上千张,但月人均访问60+的只有不足一半;

「月活数少」数据平台上线半年多,月活人数占比低于30%;

「管理困难」各业务模块之间管理不规范,使用时定位不到具体问题;

再明白:业务数字化转型的核心是搭建高可用的业务体系

上文《纲要》中提到,关于内需供给方面,正确的模式是由“需求牵引供给、供给创造需求”,这在服装企业业务数字化转型实践中同样适用——围绕业务核心需求,搭建高可用的业务体系

高可用的业务体系搭建,需要从以下三个方面进行把控:

「需求决定供给」:了解业务核心痛点,提高管理链路中的下层效率

业务数字化转型过程中,管理层需求优先级最高,一般会被优先响应,其次才是业务层需求。实际上,业务层需求一定程度上代表企业日常经营,并包含了管理层的需求,因此,需求输出的出发点是业务层,业务数字化转型要了解业务的核心需求。

通过调研业务核心需求,结合管理层的管理诉求,搭建需求体系来提升需求处理效率、从而提升整个管理链路的效率。

「共性高于个性」:通过多方调研整合共性需求,凝练一对多的解决方案

当前,企业数据分析的主要方式还是Excel,各部门各模块的业务人员都有日常使用的Excel分析报告来响应数据分析需求,这种因部门、业务模块、个体差异而割裂的数据分析方式是低效的。

业务数字化转型过程中,调研需求阶段需要打破传统的思维方式,突破部门、模块、个体之间的壁垒,找出相似业务场景下的共性需求,通过多方调研整合需求,形成一对多的解决方案来提升需求响应效率。

「质量重于数量」运用需求调研方法,构建高质量业务框架

企业经常遇到这种问题——“为什么业务提的需求都响应了,系统也上线了几百张需求报表,但就是用不起来、业务还是不满意呢?” 这是只顾响应业务需求而不考虑需求质量造成的。

如前所述,业务层需求包含管理层的需求,这意味着业务层的需求容量是大于管理层的诉求的。对业务需求进行调研的时候,需要运用正确的调研方法对需求进行识别、分类、重新设计——即识别需求的应用场景,基于应用场景对需求进行归类,同时提炼场景下的核心需求,围绕核心需求将边缘需求重新设计,形成基于场景的核心需求框架,这样的业务框架是高质量的。

重点:业务体系化的三大核心步骤

前文提到,高可用的业务体系构建要关注的三大要点——需求、共性和质量,接下来围绕这三个要点,我们来详细介绍业务体系化的三大核心步骤:高质量业务需求提炼、高可用业务流程梳理、高效率分析体系构建。

step1:「高质量」业务需求提炼

高质量业务需求提炼,是指围绕业务需求池,运用标准的调研方法,对其中的需求进行内容识别、应用场景分析、解决思路探究和改善建议思考,从而提升需求质量。在这个过程中,会综合考虑报告的目的现状问题优化方案,要求调研人员积极引导,业务人员高度配合。

本文以商品销售报表为例,运用5W1H分析法,简要阐述高质量业务需求提炼过程,具体步骤如下图。

服装企业业务数字化转型,高可用的业务体系,高效率分析体系

图1 高质量业务需求提炼

通过分析得到如下的信息:

  1. 目的:表单是商品运营人员在周例会上做商品销售跟进使用;
  2. 现状:主要通过明细查看的方式来了解各项指标达成,追踪异常情况;
  3. 存在的问题:表单使用场景固定,手工周期性制作,表单主题多,但与此同时带来的问题就是主题不明确。
  4. 优化方案:主题进一步明确,做数据分级、权限分级、数据预警。

这样经过提炼后的需求描述,我们说是高质量的。

step2:「高可用」业务流程梳理

高可用业务流程梳理,是指围绕具体业务场景,对需求(代指提炼后的需求,后文类似)进行主题识别,梳理出该场景下完整的、满足PDCA原则的业务链,同时针对每个链节点,构建满足链路分析的闭环业务流。

仍以商品管理场景为例,阐述从需求到业务链、业务流程的梳理步骤,具体描述如下:

第一步,从需求到业务链。根据商品管理场景下的需求主题,将传统的商品全生命周期管理工作流细化为图2.1所示的6个业务链节点:季前备货/销售计划、收到货/调拨管理、销售管理、库存管理、产品销售复盘、采购规划、订单制作/调整,然后将需求归入对应的节点中;

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图2.1 从需求到业务链

第二步,从业务链到业务流程。以销售管理节点为例,根据商品在销售管理中的流动方向构建销售管理的闭环业务流,并将需求细化到各个业务流程中,对于已有需求不能满足业务流分析的部分予以补充,结果如图2.2。

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图2.2 从业务链到业务流程

通过对需求到业务链,到业务流程的梳理,实现了商品销售管理业务流的搭建。再将上述方法应用到整个商品管理,乃至全模块的业务场景下,最终实现企业全业务模块场景流程的梳理。这样梳理得到的业务流程是高可用的。

step3:「高效率」分析体系构建

高效率分析体系搭建,是指面向全业务模块需求,运用精细化管理理念,对其中含多分析主题的需求进行分拆、合并(完善),从而构建出满足规范化、精细化、个性化的需求,实现整体需求的低冗余、高效率。

以商品销售管理场景下的“销售综合分析”需求和“分类销售情况分析”需求为例,阐述需求合并的具体路径(分拆类似)。结合3.1中的5W1H分析法,我们得到如下结果:

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图3 需求分析结论

通过对结果进行分析发现,两个需求的应用场景类似,都是分析商品的销售情况,可以进行如下合并操作,并进行一定的优化:

  1. 维度:区分产品、渠道和时间维度。
    1. 产品维度:品牌、产品季、波段、系列、大类、中类、小类、款号;满足综合分析和品类分析需求的同时,细化到了对单款的分析;
    2. 渠道维度:渠道、区域、客户类型、店铺性质;将渠道细粒度下沉到门店级别,满足不同角色的需求;
    3. 时间维度:统一调整为自定义时间范围。
  2. 指标:原有指标保留,完善增加订货金额占比、零售目标额和售罄率。
  3. 场景设计:引用层级管理的理念,将需求按照产品维度设计成三层,通过权限管理来控制页面权限和数据权限,实现需求的一对多应用。
  4. 可视化需求:核心KPI指标的图表展示,趋势达成类数据的图表展示等(本例暂不考虑这点)。

最终合并后落地的效果如下图所示:

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图4 需求合并结果

与之类似,在高效率分析体系构建的过程中,将精细化管理的理念应用到整个需求池中——合并同质需求、分拆异质需求,最终实现整个分析体系的低冗余、高效率。

高质量、高可用、高效率,是数字化转型后期企业对业务体系化建设的必然要求,也是衡量业务数字化转型成果是否落到实处,能否为企业发展带来价值的衡量标准。

围绕以上三个核心要点,企业在业务数字化转型过程中取得了一些显著成果。

Case1. 国内某知名体育用品集团,致力于构建全渠道多品牌的营销体系,自2017年开始尝试转型,由于初期方向上存在一些偏差,高成本带来低成效;19年正式引入数字化BI工具启动业务数字化转型,聚焦「业务核心需求」,从单品牌切入,搭建零售、商品、会员、门店、渠道五大核心模块,并从中提炼出成熟的路径,逐步往其他品牌覆盖。数据便捷性和准确性得到提升的同时,也提高了业务人员效率。

Case2. 上海某国际运动品牌零售商,2020年启动业务数字化转型项目,专注业务分析体系搭建。通过需求池的精准调研设计,提炼「共性需求」,整体需求「质量大幅提升」——需求冗余度下降40%,可视化分析占比提升60%。业务人员配合积极性和使用意愿高涨。

结语

“历尽千帆皆不是,守得云开见月明”,从数字化转型提出到今天,企业或多或少都在数字化的道路上有一些尝试,随着今年国家发改委发布“数字化转型伙伴行动”倡议,数字化转型已然成为国家和行业的发展共识。笔者作为数字化转型浪潮下的一员,希望自己的一些理解,能为同行业的从业者,提供一些参考,帮助企业构建面向未来业务发展的韧性。

很显然在目前的信息时代,借助类似于FineBI的这些工具,可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多,选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下,都建议选择市面上较主流的产品,比较容易达到好的效果,目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的,就是帆软BI软件——FineBI。

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