新茶饮 200+ 门店优化库存成本,需要几个数据分析师?

news2024/11/17 11:28:44

小 L 是一家茶饮门店的店长,她所在的新茶饮企业已经在全国布局了超过 200 家实体门店。小 L 每周除了整理 Excel 数据向区域总监汇报外,还要抽时间站到柜台前,完成总部要求的“在前线做决策”。虽然忙碌,但还能 Hold 得住,不过最近她遇到了头疼的事情。小 L 一脸茫然的退出刚结束的大区云碰头会,只记得区域总监反复强调的“节流!节流!节流!”

在当前经济和疫情的多重压力下,拉新乏力,成本控制自然就成了优先聚焦的主题。总部财务在会上拿出的数字触目惊心,尤其是库存管理这栏里的报废成本,今年累计已快接近千万,小 L 的门店是“重灾区”,被点名了,要求限期内拿出改善举措。

对于新茶饮而言,库存报废率实际就是食品和配料的报废率,典型的就是因为过期等原因产生的损耗。

由于成本压力下传,小 L 没法当一个旁观者了,摆在眼前的就是要快速定位库存报废率偏高的主要原因,才能为下一步针对性地降低库存成本给出合理、可信的依据。

小 L 想到虽然手头有数据,但还缺一套和库存成本分析相关的指标体系做归因分析,想到这让她更茫然了,显然门店是没有预算配备这样的数据团队;而各门店间实际情况差异也很大,对于总部和大区来说更多的是督促执行,没有精力为每家门店来单独分析。

小 L 认真听完了 Kyligence 最近的一场零售降本增效的专场研讨会,发现分享中提到的 Kyligence Zen 能够高效完成她所需要的库存成本归因分析,下面我们就跟着小 L 一起来免费体验吧!

对于 小 L 来说,首先想到的库存报废率相关的指标,这本身这是一个相对耗时的从 0 到 1 的指标体系建设过程,但在 Kyligence Zen 里可以一键完成。小 L 来到 Kyligence Zen 的主站点,进入指标模板,搜索关键词“新茶饮库存”

Kyligence Zen 作为一站式云端指标中台,提供海量指标模板,涵盖各行各业,满足多种场景中的指标分析和应用需求。指标模板开箱即用,助力企业高效搭建指标管理体系,在数据分析的链路上推动关键业务决策。

稍候片刻,我们所需要的指标就在指标目录里准备好了。指标目录是指标中台的标准能力之一,可以支撑企业轻松定义和管理指标,同时通过指标的标签分类,可以清晰地看到从总部 / 大区再到各门店形成了统一的指标口径,而这些基础指标也是企业核心数据资产的业务呈现。

小 L 很快上传完自己的门店数据后直观看到:门店库存报废率比较高的就是辅料,而且还是在上升趋势,从节流角度这就是突破口。

 点击右侧的“立即体验模板”就可以一键导入新茶饮库存报废率相关的分析指标

这里首要的影响因素中,可以看到当季新品需要添加的辅料如太妃糖浆、椰浆对报废率的影响最大。

 不同辅料对报废率的影响

同时在促销力度这项中,新品促销券核销情况比较糟糕,即针对新品的促销券使用率都不到一半,也是重要的影响因素。

促销效果对报废率的影响

这些信息让 小 L 立刻想到,门店库存报废率居高不下很可能就是因为新品相关的辅料浪费造成的。季节性新品的配方如椰浆等,有效期通常很短,营销活动过去还没消耗完就浪费了,而近期发放的新品促销券核销率很低,本来小 L 并没有在意,但现在站在成本的视角,报废率受新品辅料的影响是最大的,而且和促销效果密切相关,必须要从这点上改善。

和其它新茶饮赛道的玩家类似,小 L 所在的茶饮企业,也已经把促销和私域运营权限制下放到门店,对于小 L 来说,现在当务之急就是要加大促销力度来推动人群消费,当然也需要同时关注已投放促销券的受众是否精准,以各种方式提高私域营销的有效性,相信很快就能控制辅料这块的报废率,进而降低整体的库存成本。

整个过程借助 Kyligence Zen,小 L 从引入数据和指标到做出初步的判断,既高效又可以自助完成,大大降低了通常对于数据或 IT 团队的依赖,大幅度缩短从数据到决策的时间。能够第一时间给到业务决策合理、可信的依据,帮助准确调整市场策略,进而驱动增长和成本控制才是数据驱动和指标中台的价值,Kyligence Zen 的作用在这里体现的非常明显。可想而知,对于千万级的成本损耗,这里即使能快速地降低 10%,对于 TCO(整体拥有成本)也是很可观的。

对于小 L 来说,Kyligence Zen 这套平台的价值还不止于此,她很快发现:经常关注的同 / 环比这类指标,现在也可以自主定义,对于寻求改善的“辅料平均报废率”指标,她可以自助通过简单的点选就能完成一个衍生指标的定义,进行过程监控。

 业务人员可以根据需要直接创建同 / 环比等衍生指标

更惊喜的一点在于,这些定义好的同 / 环比指标可以直接嵌入到她每周都要花上不少精力去完成的 Excel 报表里,而且整个的操作过程就是沿用她所熟悉的“透视表”方式,Kyligence Zen 真正让她从数据汇报这件事里释放出来,从更广阔的层面提升人效。

 Excel 可以直接对接 Kyligence Zen,选取指标,轻松完成汇报

Kyligence Zen 现已开启免费试用,欢迎点击访问 链接 体验一站式云端指标中台,还可免费 GET 同款指标模板:新茶饮库存报废率归因分析指标,快来体验吧!

关于 Kyligence

上海跬智信息技术有限公司 (Kyligence) 由 Apache Kylin 创始团队于 2016 年创办,致力于打造下一代企业级智能多维数据库,为企业简化数据湖上的多维数据分析(OLAP)。通过 AI 增强的高性能分析引擎、统一 SQL 服务接口、业务语义层等功能,Kyligence 提供成本最优的多维数据分析能力,支撑企业商务智能(BI)分析、灵活查询和互联网级数据服务等多类应用场景,助力企业构建更可靠的指标体系,释放业务自助分析潜力。

Kyligence 已服务中国、美国、欧洲及亚太的多个银行、证券、保险、制造、零售等行业客户,包括建设银行、浦发银行、招商银行、平安银行、宁波银行、太平洋保险、中国银联、上汽、Costa、UBS、MetLife 等全球知名企业,并和微软、亚马逊、华为、Tableau 等技术领导者达成全球合作伙伴关系。目前公司已经在上海、北京、深圳、厦门、武汉及美国的硅谷、纽约、西雅图等开设分公司或办事机构。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/125660.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

云图联动创宇智脑,打造高价值威胁情报赋能的威胁处置闭环与攻击溯源

网络对抗日趋激烈,《关基保护要求》提出更高检测防御要求,高级威胁检测面对需求升级,知道创宇推出创宇云图与创宇威胁情报网关、创宇智脑威胁情报平台联防联控方案,打破单个网络安全产品的孤岛,充分发挥产品联动方案的…

数据结构(2)—算法

(1)小白建议学习青岛大学王卓老师的数据结构视频,或者购买程杰老师的大话数据结构。 (2)邀请加入嵌入式社区,您可以在上面发布问题,博客链接,公众号分享,行业消息&#x…

【SpringMVC】数据格式化+数据验证

目录 一、前言 二、目录结构 三、数据格式化 四、数据验证 五、数据格式化、验证梳理图 六、数据格式化、验证梳理图 相关文章 【SpringMVC】入门篇:带你了解SpringMVC的执行流程【SpringMVC】入门篇:带你了解SpringMVC的执行流程 【SpringMVC】使用篇&a…

ref的使用方法 ,组件通信父传子,组件通信子传父,组件分离模块化, v-model 传值的3种方式

原生获取一个节点&#xff1a;document.getElementById() vue方式操作dom节点&#xff1a;ref 通过给元素设定ref属性在vue实例中获取这个元素: <input type"text" ref"input" placeholder"请输入内容"> 组件挂载后(mounted)才能访问…

【重要】有三AI技术专栏作者邀请,5大权益助力共同成长

知识分享平台众多&#xff0c;我们有三AI公众号是其中一个&#xff0c;在过去的3年里&#xff0c;我们已经写了700多篇&#xff0c;超过200万字的技术文&#xff0c;其中一些专栏作者的贡献功不可没。我们公众号只做原创内容&#xff0c;因为我并不希望平台成为一个靠复制转载内…

通过运维编排实现自动化智能运维与故障自愈

自动化帮助用户消除重复性任务&#xff0c;从而降低运营成本、提高效率并提高团队生产力。但是&#xff0c;将自动化引入复杂的 IT 环境还需要编排。编排是指一次性自动执行多项任务&#xff0c;涉及到计算机系统、中间件和服务的自动布置、协调和管理&#xff0c;利用自动执行…

10个最频繁使用的聚类算法 Python 实现(附完整代码)

大家好&#xff0c;聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术&#xff0c;用于发现数据中的有趣模式&#xff0c;例如基于其行为的客户群。 有许多聚类算法可供选择&#xff0c;对于所有情况&#xff0c;没有单一的最佳聚类算法。相反&#xff0c;最好探索一…

46. 批量规范化

训练深层神经网络是十分困难的&#xff0c;特别是在较短的时间内使他们收敛更加棘手。 本节将介绍批量规范化&#xff08;batch normalization&#xff09;,这是一种流行且有效的技术&#xff0c;可持续加速深层网络的收敛速度。 再结合在 将介绍的残差块&#xff0c;批量规范…

盘点 | 基于小程序语法的跨端开发平台

最近&#xff0c;微信于2022年12月18日悄悄的推出了一款名叫“Donut”的开发平台。根据开发文档的产品介绍来看&#xff0c;该平台的核心是多端框架&#xff0c;支持使用小程序进行代码编写&#xff0c;并进行多端编译&#xff0c;从而实现多端开发。 目前Donut开发平台已经开…

Android 音视频入门/进阶教程

后续的音视频文章&#xff0c;都会在这里更新 作为安卓开发仔&#xff0c;对音视频这块&#xff0c;一直是比较感兴趣的&#xff0c;所以&#xff0c;本着学习和记录的态度&#xff0c;我也把我所学的知识记录起来&#xff0c;希望对想音视频感兴趣的小伙伴有所帮忙。 一. 基础…

SpringBoot maven 项目 JDBC 连接多源数据库

此方法支持 mysql&#xff0c;oracle&#xff0c;postgre&#xff0c;sqlserver等等 基本逻辑&#xff1a;1. 加载驱动; 2. 通过DriverManager传入数据库地址&#xff0c;用户名&#xff0c;密码&#xff0c;获取本地数据库连接 1. pom文件下添加依赖 <dependency><…

Android 多线程下载以及断点续传

多线程下载 在日常开发中&#xff0c;我们不可避免的会接到类似这样的需求&#xff0c;下载一个比较大的素材文件或者安装包文件&#xff0c;以此实现APP的自动更新&#xff0c;APP内的素材替换等。由于一般此类文件都比较大&#xff0c;一般会在50M以上&#xff0c;如果我们不…

高效好用的开发工具箱——猿如意

目录 前言&#xff1a; 1.我常用的功能介绍 2.主要功能chatGPT测评 3.我的使用体验和改进建议 前言&#xff1a; 猿如意是一款帮助开发的效率工具&#xff0c;集成了许多有用的工具和文档教程。帮助开发者提升开发效率&#xff0c;帮你从“问题”找到“答案”。尤其是12月…

加注超融合 星辰天合推出 XHERE V2 系列

近日&#xff0c;北京星辰天合科技股份有限公司&#xff08;简称&#xff1a;“XSKY星辰天合”&#xff09;成功举办了主题为“能存会算&#xff0c;创新不断”的 XHERE 超融合新品渠道推介会&#xff0c;正式向市场推出 XHERE V2 超融合软件平台。通过继续加大对超融合产品线的…

上云节省 35%计算资源,420 个运维人天:运满满实时计算实践和思考

摘要&#xff1a;本文整理自满帮实时数据团队 TL 欧锐&#xff0c;在 FFA 2022 行业案例专场的分享。本篇内容主要分为四个部分&#xff1a;满帮业务及平台架构介绍实时数据实时产品未来计划Tips&#xff1a;点击「阅读原文」查看原文视频&演讲 ppt01满帮业务及平台架构介绍…

数据可视化系列-01大数据可视化基础

文章目录1.概述2.大数据可视化基础2.1 数据可视化基础知识1、数据可视化简史&#xff1a;2、数据可视化是什么&#xff1a;3、数据可视化的分类&#xff1a;4、数据可视化流程&#xff1a;5、数据可视化的意义&#xff1a;2.2 认识BI和数据可视化工具1、BI的简介&#xff1a;BI…

RabbitMQ:订阅模型-匹配模式

阅模型-匹配模式&#xff0c;相比于前两种订阅模型&#xff0c;是更细致的分组&#xff0c;允许 在RoutingKey 中使用匹配符 *&#xff1a;匹配一个单词#&#xff1a;匹配0个或多个单词 RabbitMQ 订阅模型-匹配&#xff08;topics&#xff09;模式主要有以下六个角色构成&#…

FFmpeg功能命令汇总

前言 如此强大的FFmpeg&#xff0c;能够实现视频采集、视频格式转化、视频截图、视频添加水印、视频切片、视频录制、视频推流、更改音视频参数功能等。通过终端命令如何实现这些功能&#xff0c;Richy在本文做一记录&#xff0c;以备之后查阅。 注意&#xff1a;下面一一列举…

AI4DB-Cardinality Estimation

一个学期已经结束了&#xff0c;通过这篇文章总结一下自己在CE方面所学习的内容。 由于大数据技术的飞速发展&#xff0c;使数据库在查询方面面临很大的挑战。原来数据量不大的时候&#xff0c;查询可以在很快的时间内得到结果&#xff0c;但是现在动辄就是上万上千万甚至上亿的…

数据结构之红黑树的生成、添加以及删除详解(附代码)

一&#xff0c;红黑树的来历 红黑树&#xff0c;首先是一个二叉树&#xff0c;对于二叉树&#xff0c;人们为了提升它的搜索效率&#xff0c;降低时间复杂度&#xff0c;创造出了二叉搜索树&#xff0c;把时间复杂度降低为对数级&#xff08;LOGn)&#xff0c;但是会出现一些极…