觀遠數(shù)據(jù)《零售行業(yè)智能數(shù)據(jù)分析白皮書》正式發(fā)布，首次定義零售智能分析

　 域名預訂/競價，好“米”不錯過

新零售認知2.0階段

進入2019年，隨著新零售概念的逐步降溫，大家對零售的認知經(jīng)歷了一個螺旋式的上升，并達成更高維度的共識：無論是什么業(yè)態(tài)的零售，本質(zhì)上依然圍繞著“人、貨、場”三個核心要素，這個從來沒有改變；不同的地方在于，因為線上線下的疊加，以及大數(shù)據(jù)與人工智能等技術浪潮的普及，“人、貨、場”三要素之間的多維互動、靈活組合，比過去提升了若干個數(shù)量級。而這些變與不變的背后，卻又是殊途同歸，那就是為每一位用戶帶去更美好的產(chǎn)品與體驗。

所以，如何有機打通“人、貨、場”？第四個要素應運而生：“腦”——如何構建零售決策大腦，越來越成為企業(yè)的核心競爭力。

零售決策大腦尤其需要解決這三個方面的問題：

1.精耕細作

• 如何做到單店、單品、單客的全息畫像？如何對每一次促銷活動自動進行效果分析與評估？

• 如何從成百上千、成千上萬個SKU中定位到本季度、CBD類型的門店內(nèi)最熱銷的關聯(lián)商品搭配？

2.快速反應

• 當下午3:00某時效類主力SKU如果銷售不及預期，如何第一時間預警，讓數(shù)據(jù)追人，產(chǎn)生行動建議，并在可能錯失第二波客流高峰之前，快速層層上報，拉動及時干預？

• 當新品推出的時候，如何做到“快反”，通過局部的實時趨勢，結合歷史的規(guī)律，探測新品的曲線，以最快的速度響應市場的節(jié)奏？

3.預測決策

• 預測是任何一項決策的最重要入口。波士頓咨詢BCG最新的報告顯示，對于零售和消費品行業(yè)，銷售預測的準確度提升可以為企業(yè)帶來2.5%的潛在增長。

• 如何基于歷史經(jīng)營數(shù)據(jù)與外部公共數(shù)據(jù)，預測未來1-7天不同細分品類、乃至SKU的銷售額，進而進一步指導訂貨、促銷、生產(chǎn)、物流？

面對這些每天都在高頻發(fā)生的決策場景，過去的數(shù)據(jù)分析與決策方式早已無能為力。大數(shù)據(jù)與人工智能時代，新一代的智能數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品與解決方案呼之欲出！

智能分析替代傳統(tǒng)BI的趨勢愈顯

今年，數(shù)據(jù)智能成為熱門詞匯，意味著數(shù)據(jù)應用從業(yè)務洞察進入業(yè)務決策階段。而智能分析對數(shù)據(jù)分析發(fā)展進程各階段功能進行了整合優(yōu)化，形成了從數(shù)據(jù)接入存儲、數(shù)據(jù)分析可視化、AI預測、分發(fā)與消費等的數(shù)據(jù)分析-決策流程。因此，智能分析的優(yōu)勢也是多方面的，體現(xiàn)在進一步促進業(yè)務、提升用戶采用率以及提高預測的基準和準確度等，這將成為決定企業(yè)未來成功與否的核心競爭力。

那么，與傳統(tǒng)BI相比，智能分析又有哪些特點呢？

• 產(chǎn)品使用門檻更低，向“重型武器”說byebye

即便是市面上最易用的BI產(chǎn)品，也往往是只面向?qū)I(yè)人士的。企業(yè)內(nèi)大約只有5%的專業(yè)人士（經(jīng)過培訓的數(shù)據(jù)分析師）才能進行BI的自主分析，大部分人在決策過程中無法使用數(shù)據(jù)支撐。

智能分析最核心的進化，是通過自助式分析，簡化操作難度，讓不懂技術的業(yè)務人員也能快速上手，自助、自動地完成分析業(yè)務，實現(xiàn)全線賦能與管控。同時這個過程通常是“無感知”體驗，因為智能分析平臺已輕量地集成或嵌入業(yè)務人員日常決策的場景中——比如OA平臺免密登錄、手機自動接收異常預警等，可大大促進企業(yè)人員數(shù)據(jù)驅(qū)動決策習慣的養(yǎng)成及內(nèi)部推廣。

• 整體解決方案而非單一工具，更貼近于業(yè)務場景使用

傳統(tǒng)BI停留在內(nèi)部報表與可視化工具層面，難以整合全量大數(shù)據(jù)，尤其缺乏分析模板、分析場景與指標體系，實現(xiàn)的價值有限。

智能分析會根據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)應用基礎的不同，提供相應階段的解決方案，具備靈活適配性及強大的可延展性，既能滿足當前所需，更能幫助規(guī)劃并落地面向未來的數(shù)據(jù)化賦能路徑；同時面向業(yè)務場景，提供與業(yè)務緊密結合的分析模型，并將行業(yè)專家的優(yōu)秀經(jīng)驗固化到系統(tǒng)，持續(xù)接收反饋并改進，從而打造出最佳數(shù)據(jù)分析實踐。

• AI智能應用，跨越數(shù)據(jù)與決策的鴻溝

傳統(tǒng)BI難以有效指導下一步?jīng)Q策，停留在歷史業(yè)務的匯總統(tǒng)計，無法對業(yè)務實時快速反應，無法對未來進行業(yè)務預測。

智能分析可以基于數(shù)據(jù)分析結果作出預測、診斷、建議等行為，從而引導企業(yè)作出智能決策，形成完整的數(shù)據(jù)閉環(huán)。并且，智能分析中的預測不同于一些借助統(tǒng)計學技術的預測，而是基于機器學習等AI技術，將能夠輸出更高效且更高精度的預測結果，并極大釋放企業(yè)生產(chǎn)力。

那么，零售和智能分析在這一全新階段將怎樣有機融合？為了更好地解答大家的疑問，幫助零售企業(yè)梳理零售智能分析的演進規(guī)律，并提供快速落地的建議指導，觀遠數(shù)據(jù)集結了內(nèi)部眾多優(yōu)秀零售數(shù)據(jù)分析專家共同制作發(fā)布了這份《零售行業(yè)智能數(shù)據(jù)分析白皮書》。

該書作者平均具有十年以上零售大數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)歷，同時他們結合了觀遠數(shù)據(jù)與諸多500強零售客戶的合作經(jīng)驗，將在這份白皮書中呈現(xiàn)「從敏捷分析到智能決策的企業(yè)數(shù)據(jù)化賦能路徑規(guī)劃」、「AI+BI智能數(shù)據(jù)分析知識圖譜」、「零售數(shù)據(jù)分析選型建議」、「觀遠數(shù)據(jù)零售全棧式分析圖譜」、「零售各細分行業(yè)解決方案」等干貨分享。感興趣的讀者可登錄觀遠數(shù)據(jù)官網(wǎng)查詢下載。

申請創(chuàng)業(yè)報道，分享創(chuàng)業(yè)好點子。點擊此處，共同探討創(chuàng)業(yè)新機遇！