茜子服饰:如何利用「人货场」分析，实现业务增长？

茜子服饰介绍

茜子（SHE’S）公司是一家以发饰为主，涵盖围巾、帽子、太阳镜、精品等时尚饰品的公司，采用设计-生产-销售一条龙的销售模式。销售除了自营门店还包括网络上的网销部分和加盟商，在全国拥有400家店铺。

 技术痛点及解决方案

在信息化管理过程中，由于公司业务环节较多，涉及的系统比较多，信息管理相对而言比较复杂。而公司对数据统一管理和数据分析的需求比较迫切，所以在这方面一直寻求着一个切实可行的方案——

1.    需要统一的可视化平台；

2.    需要高可靠的数据存储计算技术；

3.    需要实时数据的访问和预警；

4.    需要更敏捷灵活的权限设置功能。

利用FineReport做可视化出口，统一管理不再是难题

利用帆软FineReport能够对接各种数据源，对数据能够有良好的整合、分析、展示优势，茜子公司设立了如下的方案：将所有的数据从各个系统抽取到数据仓库中，然后通过帆软FineReport读取数据仓库里的数据，并以报表、图表等各种方式展示出来。同时集成到微信企业号，实现随时随地看数据、做分析。

系统搭建架构：

光靠工具是无法解决企业问题，还需要技术配套

在规划可视化平台的时候，徐涛站在总监的高度，规划了三个重要技术模块，值得借鉴。

●应对大数据量的存储与计算——数据仓库技术

茜子对接了财务、ERP分销和OA的数据，其实是三个角度跟踪企业运转：财务视角、分销视角、办公视角。搭建信息中心（数据仓库）的第一步就是考虑视角的统一，站在公司层面，建立一本内部通行无阻的数据账单，这里我们不谈业务统一的问题，只聊技术层面。

数仓技术的第一步就是要基于使用需求来构建数据模型，梳理维度表和事实表，对需要分析的内容做原子粒度的记录；在数仓建设过程中，应用各种数仓技术来实现数据的高效稳定存取；在数仓应用的结尾还需要对前端展现做一定的中间层适配。总的来说，茜子的数仓就是用一个独立于业务系统的数据源，来满足绝大部分的企业分析需求。

值得一提的是——茜子对于“库存”和“销售”的区别运算：

1.库存数据每天只刷新一次，记录是截止到每天凌晨3点，通过函数调用存储过程的方式在数仓里计算30分钟，刷新在库存类数据表中。

2.销售数据每天刷新n次，在每天的上午十点到晚上的十一点，每隔十五分钟从业务系统抽取一次销售数据，存储在销售类数据表中。

这样的操作是出于技术考虑的，在有限的数仓资源和业务访问通道下，“库存”数据非常庞大，累加计算吃CPU资源，每天更新一次也能满足大部分库存分析需求；“销售”数据占用较少计算CPU，每15分钟更新一次做到“准实时”的效果。

●实时数据，报表直接连入业务数据库

刚才提到“准实时”的数据是15分钟前的数据，如果遇到企业高层要求“马上把最新的销售库存数据拿出来！”这个时候，就需要提前安排好“后门”——如果数据需要“马上给出”，建立报表直接连入业务数据库的通路“K级访问”，同时，要注意限制访问层级和访问频次，打开“K级访问”的监控预警，关注直连数据的信息安全。

●统一平台管理，权限设置成必然

在茜子，各业务系统（包括企业ERP）承担了生产经营的数据流转润滑剂作用，数据仓库+finereport共同构建了企业的DW&BI平台。

除此之外，由于茜子公司门店的连锁性质，为了实现不同岗位的人看不同的报表，不同部门只能看到报表展示的自己部门的数据，这里利用了FineReport的权限控制多不同部门、不同人员做了处理，也是出于信息安全的考虑。

茜子的权限控制，从两个方式切入：

1.   目录的权限控制

目标：实现不同用户访问不同的数据报表。

方法：设置用户所属的部门，部门对应的可访问报表。

2.    数据的权限控制

目标：实现用户只能访问自己权限下的数据。

方法：建立用户名和数据的关联性，在报表中读取当前用户的用户名传递到查询语句中。

业务痛点及解决方案

“藏着的数据是没有价值的，只有被合适的人在合适的时间以合适的方式，被看到，才能产生驱动”，谈到报表平台的价值产出，徐涛这样表示。因此在规划报表体系时，他的IT部门除了用好技术修炼内功，还积极了解业务基础，能够站台业务角度思考问题。

经典的主题——人、货、场

“人货场”是零售业态逃不掉的主题，在茜子的可视化平台上落地的情况，IT部门把人货场的通用指标梳理了分享：

●人——员工，对应的指标有：销售额、折扣、客单价、连带率、环比。

●场——店铺属性，对应的指标有：店铺面积、销售目标、实际销售、坪效、人效、复购率、留存率。

●场——零售运营，对应指标有：新旧品维度、上月本月维度、价格带维度、销售数量、销售金额、销售占比、库存数量、库存金额、库存占比、存销比、客单价、连带率。

●货——结构效率，对应的指标有：类别维度、季节维度、风格维度、销售数量、销售金额、销售占比、库存数量、库存金额、库存占比、存销比、售磬率、同比。

●货——畅滞销，对应的报表有：主推款销售库存，畅销款销售库存，库存积压。

徐涛强调，要有系统的去满足业务需求，将主力报表放到“人货场”的框架下，对于特殊需求的报表，先开发满足，后面可以逐步引导到框架下，从而建立业务人员数据分析的标准化。

IT的价值创新

IT可以始终是做已有的业务内容，用数据实现日日精进的管理，满足“后勤”的岗位职责；茜子不仅仅满足于现状，也通过IT的数据资源来开拓新的业务领域——流程OA状态&会员数据分析。

●流程OA状态：员工提交了OA流程，都希望能够尽快处理；审批人（主管）每天处理大量工作，担心遗忘了某个OA未审批，对于异常的流程想快速查询很麻烦。茜子将对接的OA数据展示成“OA一指禅”——对OA的过程进行即席查阅，让员工心中有“数”。

●VIP会员数据分析：茜子定位时尚轻奢饰品，非常重视老客户的运营。之前的状态，主要依靠门店店员自己做周边客户的复购，靠人来的维护VIP客户。导致：VIP用户开拓困难、集团没有VIP的抓手、店员离职对VIP影响。因此，集团综合考虑，给茜子的数据部门承接起VIP会员的数据运营工作，在集团层面做VIP主题看板，我们来看看干货实例：

1.  VIP数据汇总——在集团层面，运营VIP大数，及时发现运营不善的区域和客户群体，通过调整导购绩效来驱动门店导购加固VIP群体。

2.  会员RFM模型分析——Recency（最近一次交易时间间隔）、Frequency（最近一月的交易次数）、Monetary（最近一月交易的金额），是成熟的用户分析模型，适用于企业的VIP运用部门，应用方法很多，茜子本持着实用落地原则，没有采用复杂的分析，简单明了的报表：

3.  会员商品分析——给商品部的一本“小黄书”，商品部为了延续品牌风格和货品质量，会依赖老会员的消费数据，茜子给商品部提供了会员商品的销售情况：

在能够快速了解会员商品的整体销售之外，商品部还需要钻取到类别风格的销售情况，如下：

对于VIP的销售便好，明细到小类的一个颜色。

 小结：从被动型IT向主动性IC转变

茜子服饰的IT，依靠着业务“人货场”的基础思维，能够快速满足业务需求，解放了大量的生产力；抓住企业运营的盲区——OA流程可视&会员运营，凸显IT独特的价值，从Informationtech技术的支撑部门，逐步成长为Information Center应用的提供者。

对于广大品牌服装零售商来说，数据可视化的地位日益提升，逐步成为企业核心竞争力不可分割的一部分，编者希望通过茜子服饰的套路，来帮助更多的朋友将服装零售可视化从0-1的搭建起来，让数据成为生产力！