虹科分享 | Domo零售行业商业智能白皮书:《从零售企业的数据中获取价值》

news2025/1/13 13:10:27

市场因素、技术创新和不断增长的客户期望,给电子商务带来了新的机遇,与此同时也给传统零售行业带来了压力。零售业正面临着新的挑战:不断变化的需求模式和渠道、不断变化的服务期望、复杂的库存以及交付问题。为了解决这些问题,零售行业非常需要访问统一的实时数据来丰富数字体验、指导库存决策、制定销售战略、优化店铺运营以及与供应商共享数据报告。虹科提供的Domo商业智能分析工具,可以帮助零售企业从数据中获取更大的价值。

下面是Domo零售行业商业智能白皮书—《从零售企业的数据中获取价值》中的重点内容分享:

推荐阅读:《Domo零售行业商业智能分析解决方案》

一、数字体验

1.满足客户需求,控制成本

市场因素、技术创新和不断增长的客户期望,给电子商务带来了新的机遇,与此同时也给传统零售行业带来了压力。零售企业需要提供数字化的运营流程,以满足客户不断变化的需求,如线上取货或线上退货。当大量投资用于创建新的业务模式时,有可能会导致零售业的利润下降。为了解决这些问题,管理层需要访问统一的实时数据,以便快速调整计划,从而在满足客户需求的同时控制成本。

2.零售企业的目标

  • 快速迭代
  • 高效管理
  • 改善客户体验
  • 保护成本

3.面临的挑战

零售业正面临着新的挑战:不断变化的需求模式和渠道、不断变化的服务期望、复杂的库存以及交付问题。在保持利润率的同时解决这些问题几乎是不可能的,这需要实时、统一的数据,以便管理层利用这些数据快速开展优先级最高的数字化转型项目。

  • 数据是分散的、孤立的
  • 数据清理和数据准备非常耗时
  • 实体思维限制了企业创新
  • 缺乏准确的数据洞察力而失去机会

4.快速利用数据,确保正确执行并有效管理预算

借助虹科Domo,团队可以在短时间内将各种来源的数据整合到一个统一的视图中,并通过超强的数字体验快速做出企业决策,并最大限度提升营销活动影响力,从而提高客户忠诚度和企业利润。

  • 整合所有数据,获得全面的可见性
  • 满足您的自助数据需求,做出更好的决策
  • 缩短反馈周期,主动管理您的数字体验
  • 共享可控的数据,提高协作效率

“通过Domo,我们希望从数据中发现更多以前无法获得的价值。通过这种不断发展的数据分析,我们可以了解真实的客户需求,并采取措施,及时提高跨部门的参与度。我相信Domo进行的一系列工作将加强我们的全渠道战略,有助于我们整个企业的数字化转型。”—来自Domo客户

二、库存管理

1.获得端到端的数据可见性,更好地管理库存

随着市场对配送速度、成本和可靠性的要求越来越高,提高盈利已经成为零售企业领导者想
要迫切解决的问题。在试图简化和优化供应链运作的过程中,传统零售商发现自己仿佛陷入了困境,尤其是在平衡实体店和网店的库存方面。为了确保持续的客户忠诚度,零售商需要统一的实时数据来指导他们进行库存决策。

2.零售企业的目标

  • 实时库存可见性
  • 优化全渠道库存
  • 可靠准确的预测
  • 控制供应链成本

3.面临的挑战

复杂的库存是零售商在实现全渠道盈利和可持续性方面的主要障碍。想要在管理分散的物理库存时提供一致的服务水平,是非常难的。因为当前的数据集不支持有效的库存优化。为了做出自信、可靠和敏捷的库存管理决策,企业领导者需要实时、可访问的集中式数据来提供端到端的库存可见性。

  • 数据分散且孤立,限制了端到端视图
  • 数据复杂性导致库存不平衡,增加了成本
  • 库存部署通常是基于猜测,而不是事实
  • 供应链各环节难以协作

4.访问实时数据,在战略和运营层面做出自信的库存决策

有了虹科Domo,您可以在整个企业内获得准确且可访问的门店库存数据,从中获得洞察
力,从而减少缺货情况发生以更好地利用现有库存。

  • 单一的集成数据视图,以查看全貌
  • 协作和共享数据,推动更好的决策
  • 实时数据,快速优化您的库存
  • 利用数据科学准确预测需求

“管理层控制面板可以在一个页面上看到企业的健康状况:财务状况如何,工厂里的产品是如何移动的,哪些产品已经发货,产品从工厂发货到客户手中需要多长时间。”—来自Domo客户

三、销售业绩

1.发现绩效的关键驱动因素,确定正确的销售策略

零售企业的领导者会通过各种渠道努力满足不断变化的客户需求,分析历史数据是重要的方
式之一。但是,如果无法访问准确、统一的数据,企业就会错失快速采取正确措施的机会。为了有效地制定决策,零售商需要能够快速识别业绩的关键驱动因素,并获得可操作的见
解,从而实时了解他们如何根据数据预测、客户需求和市场竞争等来制定营销计划。

2.零售企业的目标

  • 识别和跟踪关键绩效驱动因素
  • 快速做出决策
  • 获得粒度数据的可见性
  • 跟踪绩效KPI并保护利润

3.面临的挑战

零售业正面临着前所未有的颠覆:消费者有了更多的选择,竞争也在加剧。随着数据的持续增长,无法实时查看数据将会极大地影响销售工作。为了增加收入并提高利润,零售企业需要以敏捷的方式快速做出明智的决策。了解产品盈利点并执行可靠的战术对于零售企业成功占据市场份额至关重要,只有获得实时、统一、准确的数据,这一切才有可能。

  • 数据分散且孤立,阻碍了快速决策
  • 被动决策导致机会丧失
  • 数据被过度总结,隐藏了洞察力
  • 报告很费力,会浪费资源并减缓洞察速度

4.快速解锁所有数据的价值,有效管理销售业绩

借助虹科Domo,团队可以统一各种来源的数据,以实时发现与绩效相关的关键驱动因素。通过分析营销、定价、促销和商品销售活动,确定会对各地区、各部门、各门店的销售活动产生积极影响的因素并制定策略。

  • 快速汇集所有数据,获得全面的可见性
  • 自助满足您的数据需求,做出自信、主动的决策
  • 更好地进行团队协作
  • 处理持续增长的海量数据

“作为零售商,我们经常根据业绩情况即时调整各项战略。现在我们可以通过产品类别、种类、风格和任何我们想要的指标来跟踪绩效,从而以最优的价格进行库存采购。”—来自Domo客户

四、门店运营

1.通过访问实时、统一的数据优化门店运营

高效的商店运营和现场销售对于提高顾客忠诚度、员工满意度和盈利能力至关重要。随着租金上涨、工资上涨和商店客流量下降等趋势的发生,零售商的压力越来越大。从高管到门店经理,决策者需要准确的端到端可见性来灵活地指导门店运营策略,以快速调整实体店的库存量、人工量、销售和促销活动等。只有这样,线下实体店才能满足客户需求,不断提升绩效。

2.零售企业的目标

  • 优化店铺运营
  • 提高商店绩效
  • 准确预测人工

3.面临的挑战

  • 店铺销售:缺乏对本地数据的可见性,影响商品货架决策和合规性
  • 商店业绩:洞察时间慢,零散、孤立的数据
  • 人工预测:有限的见解,被动决策

4.获得商店运营的端到端可见性

通过虹科Domo,您可以从多个来源访问统一、实时、准确的数据,包括销售点、库存和
客户情绪;创造一线效率,改善客户体验,同时更好地管理员工。

  • 优化店铺运营:创建有效的货架图,借助直观的仪表盘优化销售,更有效地管理
    促销、补货和订单周期
  • 提高商店业绩:改善客户体验,而提高收入和投资回报率
  • 以可靠的方式预测人工:制定合理的轮班计划,最大化地利用人工资源

“如果我的主管需要关注某一天我们的口碑值(客户净推荐值,NPS ),我可以在几秒钟内向他发送一张Domo卡,他就可以深入了解其负责的区域和相关销售代表的情况。”—来自Domo客户

五、供应商报告

1.与供应商共享准确实时的见解,扩展数据价值

随着竞争的加剧和全渠道新零售的日益流行,零售商和供应商都明白提供最佳客户体验的重要性。但依赖供应链合作伙伴,往往会错失快速调整库存和提高盈利的机会。与供应商共享最新的数据,可使供应商在高级数据视图和细粒度数据视图之间快速切换,避免零售商出现库存积压或缺货等问题,并能够专注于解决零售商的库存需求问题。

2.零售企业的目标

  • 为供应商提供更高的可见性
  • 将数据体验转化为增值服务
  • 准确预测需求
  • 辅助库存策略

3.面临的挑战

尽管零售部门不断收集大量数据,但这些数据通常只在组织内部使用,更有效的库存管理机会很可能会错失,利润和收入也可能会受到影响。为了提高服务水平并确保更灵活的库存规划模型,企业领导者需要与供应商安全地共享实时数据,从而提高整个供应链的透明度。

  • 对外共享数据会带来安全问题
  • 没有端到端的数据可见性
  • 供应商无法访问实时数据
  • 数据准备费时费力

4.更有效地共享数据,提高服务水平,增加预测准确性,并更好地管理库存

借助虹科Domo,您可以与供应商共享准确、实时的数据分析报告,以扩展零售数据的价
值。这样可以创建更加敏捷的供应链模型,减少缺货情况的发生,保护利润,同时利用数据进行变现。

  • 实时共享数据并扩展数据价值
  • 通过访问合适的数据,推动决策制定
  • 优化数据体验并创造新的收入来源
  • 加快洞察速度,降低数据成本

“公司中的决策者,无论是首席运营官、采购员还是库存管理员,都可以在他们的计算机上访问他们需要的信息…我们改变了使用数据的方式。”—来自Domo客户

Domo零售行业商业智能白皮书—《从零售企业的数据中获取价值》总结了传统零售业在数字化转型过程中面临的挑战,并基于虹科Domo BI工具从数字体验、库存管理、销售业绩、门店运营、供应商报告等方面为零售企业提供解决方案。

推荐阅读:《Domo商业智能分析工具简介》

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