数字化如何赋能商品运营？商贸零售数字化方案必看！
在零售行业，商品运营是提升销售业绩、优化库存管理和满足消费者需求的关键环节。随着大数据和可视化技术的发展，商品运营数据可视化成为零售行业创新的重要方向。通过数据可视化，企业能够更直观地了解商品销售情况、市场需求和消费者行为，从而做出更精准的决策。
随着时代的进步和技术的革新，消费者的购物心理正经历着深刻的变化。不同消费者群体的特征日益鲜明，他们的消费行为也有个性化趋势。如今，消费者对于商品的需求差异愈发显著，他们在购物过程中的主动性也更强。
在零售行业，传统的门店模式已经难以满足现代消费者多元化的需求。过去，门店主要扮演着满足消费者“找”货需求的角色，即消费者有明确购物目标时才会光顾。然而，随着市场的发展和消费者期望的提升，现有的门店已经开始尝试提供更多元化的服务，帮助消费者在琳琅满目的商品中“选”出心仪之物。
展望未来，零售门店将需要进一步升级和转型。未来的门店不仅要满足消费者的“找”货和“选”货需求，更要创造一种全新的购物体验，让消费者在“逛”店的过程中享受惬意的时光，探索新的生活方式。这种转变要求零售行业不断创新和进步，以适应日益复杂的消费者需求和市场变化。
一、商贸零售数字化解决方案
帆软多年来专注于商贸零售行业，通过数据驱动策略，精准洞察消费者需求，成功构建了以消费者为核心的精细化运营模式。助力零售企业完成从传统到先进，再到前沿，最后新零售的转型。在商贸零售数字化解决方案中，从人、货、场等多个维度出发，全面推动数字化升级与重构，同时优化企业内部的商品运营可视化管理流程，实现了信息透明化、共享化、及时反馈和持续改进的良性循环。
- 针对不同层级（高层、中层、执行层），建设支撑决策支持与运营管控的分析体系；
- 构建终端业绩监控体系，智能巡店及时定位问题；
- 打造深度融合到技术赋能的智慧运营模式；
- 提升从消费者触达到会员忠诚的高渗透能力；
- 建立自上而下规划到标准化方案落地的高效管理能力；
- 培养从执行到分析的迭代优化能力；
二、方案内容
1.数据对接
首先，商贸零售数字化解决方案需要整合现有零售相关业务系统的数据资源，构建一个全面且系统化的零售运营管理平台，尤其要关注商品运营的核心环节。
统一数据口径标准，通过搭建大数据平台实现企业数据的自动采集、集中汇总，形成企业数据资产池。打通OA、ERP、MES、CRM、EHR、PDM、SCM等业务系统，将数据集存至数据平台形成数据仓库。
2.自定义角色门户
在零售行业中，经营管理者必须时刻把握各地区的商品运营情况，以便进行针对性的赋能管理。为了支持业务层的战略决策，关键运营绩效数据的获取变得尤为重要。
零售行业数据门户：经营管理者可以自定义关键指标，从而轻松掌握公司整体的商品运营情况，并为运营管理提供有力支持。同时，业务层也可以根据自身的实际业务需求，在门户中定义关键内容，确保能够实时查看与商品运营相关的关键数据。这样，无论是经营管理者还是业务层，都能更加便捷地获取所需信息，推动零售业务的持续发展。
3.经营管理驾驶舱
运营中心概览：通过海量计算实时分析，纵向深入挖掘商品运营业务细节点展示不同区域的门店数、环比、同比、店均客数、毛利率、折扣率、亏损情况等，另外横向多维度对比展示区域排名、新店签约数、品类排行等。
4.商品经营看板
综合分析品类角色，进行品类之间横向比较，综合制定适合企业长期发展的品类角色
商品运营总览：通过商品运营的核心指标、销量排行、类型分析、不同平台的销售占比、不同店铺的销售占比、库存订单分析等指标，多方面对不同品类的商品经营策略进行分析，对异常指标及时进行预警，调整经营策略。
品类规划-经营分析：从商品的不同品类角度出发，分别不同品类在不同店的客流分布以及不同品类的毛利率、毛利额、销售额、客数等指标。监控异常单品的关键指标，分别异常原因。
品类规划-贡献复盘：明确品类角色定义，从企业经营、消费者、市场维度，通过矩阵进行品类角色定位分析。
品类规划-消费群体细分：根据消费群体的消费前、消费中、消费后的分析点，分别从消费能力、消费分析、购物习惯三个方面分析不同群体对于不同品类的消费特征。
新品引入分析看板：跟据新品的消费特征，将新品划分为不同的等级，根据新品的消费等级分析新品的试销情况以及定价情况。
5.顾客关系看板
在会员差异化营销场景中运用会员画像与目标定位，精确筛选出活动适用的客户群体、优选商品及策略组合。结合商品运营数据定制个性化的营销活动，以实现差异化的市场策略，并对活动效果进行细致复盘，确保会员销售增长目标的顺利达成，进而圆满完成整体的营销目标。
会员运营总览：汇集各区域的核心KPI指标，更细致地融入新老会员对各类商品的消费明细。这有助于能够深入分析不同地区会员的商品消费特征、偏好及留存率，为商品运营提供有力支持。
会员监控看板：从消费会员、新增会员、流失会员三个维度出发，紧密围绕会员的购物特征、消费习惯进行深入剖析。有助于商品运营及时调整门店的商品结构，更能精准地针对不同偏好的会员群体推送个性化商品和活动，进一步提升商品运营的效果和效率。
6.异常管控中心
异常管控中心：经营者和业务员可以根据自身的实际需求，充分利用数据预警功能，确保对潜在的商品运营问题有所察觉并及时应对。同时，根据数据预警任务的通知，他们可以针对预警内容形成有效的闭环处理，确保问题得到妥善解决。当商品出现异常状态时，异常管控中心能够提供详细的异常状态明细报表。通过这些报表，经营者和业务员可以深入分析当前各异常状态商品的数量占比以及环比变化趋势，从而更全面地了解商品运营的实际状况，为后续的运营策略调整提供有力支持。
三．方案效果
通过更有效、更革新的模式解决商业问题，打造商贸零售行业长久的核心竞争力。
思维意识的突破性转变：
- 底层架构优化：基于企业实际需求及组织架构，完成绩效、目标梳理，回馈至具体指标，优化底层架构
- 效率先行：完成核心报表自动化，提高业务人员工作效率
业务与技术的深度融合、模式革新：
- 管控精细化：基于组织架构的精细化的管理层级，构建异常数据预警体系，快速定位企业运营问题，提高管理效率；
- 运营管理提效：针对企业经营管理效率低、执行力差的问题，建立全渠道+行业的门店、产品、消费者、渠道决策分析体系，提升经营管理效率
数据大规模获取与应用，发挥数据价值：
- 业务数据化：所有数据在线化，数据完全反映业务的执行过程和结果，基于完全线上化的业务数据管理，有效保障核心数据的安全；
- 数据倒推业务优化：基于数据反映的业务问题，持续地辅助业务流程、管理模式、运营效率的提升；
行业解决方案
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