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技术的发展,使得人类制造出的数据呈指数级增长,人类正从IT时代走向DT时代。都说有人的地方就有江湖,其实有人的地方还有数据。而快消品企业作为与消费者密切接触的行业更不例外。快消零售品企业每天都需要处理大量的数据,这些数据分别来自内部:人员、费用和终端数据;外部:分销商、批发商、代理商、消费者数据等等。 ![]() 数据来源:IDC 快消品行业的一大特点就是拥有海量的消费者数据,对于拥有海量消费者数据的快消品行业而言,数据分析是助其获取商业优势的一大利器。 例如一些领先的快消品企业在运营总部设有“作战室”,实时监测销售等经营数据,就像宝洁公司(P&G)著名的“业务水晶球”电视墙那样,通过大屏幕上关键绩效指标的图形化呈现,随时为新的市场决策提供依据。或者某些企业直接选择数据分析工具进行数据挖掘与应用。比如一号店用大数据魔镜帮助其对用户进行深层分析。 一、快消品企业数据运用现状剖析 然而埃森哲最近开展的一项针对快消品行业的研究却发现: 尽管很多快消企业纷纷投资与数据挖掘和数据分析相关的人才、工具、数据和系统,但他们却很难从这些投资中获得最大价值。其重要原因在于,这些企业尚未采取上下协调一致的策略,企业的业务系统林立,缺乏统一分析体系难以有效驱动业务运营。 快消品行业的大数据价值为什么没有得到最大体现 这主要体现在以下四个方面: 1、系统数据分散尚未打通。终端、经销商、订单,费用……未打通共享,影响业务高效运行。 2、数据未整合,缺乏全局标准。客户、订单等信息散落在各系统中,个体数据未打通、未整合 ,难以直接应用,缺乏全局标准;数据维度、统计口径不统一,数据质量参差不齐。 3、数据化运营体系缺失、尚未构建数据业务化的闭环体系,缺乏整体经销商、消费者洞察 分析框架,点状、片段数据难以有效指导营销运营;历史营销数据未沉淀,难以有效指导下次营销活动。同时缺乏全局视角和运营模式为数据分析提供有力支持。 4、很多快消品企业的数据分析只能对已发生事件进行“事后诸葛亮式”的描述,根本不具备预测能力,因此无法获得前瞻性的洞见。 海量的数据一直存在,而却不能被完全释放价值,这实在是大数据上的一大憾事。提高对数据挖掘与分析的价值利用,还需要快消品企业自上而下地提高对其的认识和重视。 二、快消品企业应当如何用好“大数据” 为了让数据赋能,扭转应用数据,发挥数据业务价值,BI数据分析的构建成为企业营销管理不可或缺的一环。针对以上存在的问题,玄讯快消智研中心认为:未来快消品企业在大数据的应用上主要可以围绕 “聚-通-用” 挖掘生产大数据的价值,帮助企业降本增效,提升企业的综合竞争力,精准预测市场趋势,快速抢占市场先机。 1 、聚:数据的收集和积累是基础 “聚”主要体现在数据获取方面,这是数据分析的基础。而“聚”不仅仅是指盲目获取数据,而是明确需要获取的数据类型。这就需要根据快消企业的业务发展需求以及战略,明确数据获取的主要类型。一般来说,快消品企业主要集中的数据需求在人员、终端、渠道商、费用、资产、业务行为等方面,企业可根据企业实际情况进行具体数据类型收集。另外,快消企业可借助现代先进的技术进行高效全方位的数据收集,例如近年来快速发展的AI技术,其先进的算法能力,能够高效并且全面地辅助快消企业掌握终端数据。 ![]() (图片来源:玄武科技·玄讯) 2 、通:不同维度数据打通是重点 “通”,主要体现在打通和共享。 据玄讯快消智研中心通过长期调查发现,目前很多快消企业并非没有部署业务分析系统,而是业务系统过于繁杂,并且各个业务系统之间孤立零散,无法形成有效的整合分析。于是这就需要一个平台系统能够将各个系统业务数据串联起来,实现多个维度数据洞察,才能帮助企业管理者真正发现业务中存在的问题与起因的内在联系,进而帮助管理者发现与问题解决相关的积极因素。 3 、用:数据运用是目标 “用”就是充分发挥数据的价值,这是数据分析的终极目标。 快消企业进行数据的收集和数据的分析,最终还是希望数据能够运用起来,助力其业务增长。在未来,快消企业希望通过大数据的分析,助力企业高效洞察终端市场。例如通过数据驾驶舱,直观清晰展示快消企业终端客户的分布情况,费用投放情况、费用利用率以及终端业务员执行情况等等。通过终端市场的洞察,从而进行精准的市场趋势预测,例如各类渠道终端订单趋势、终端数量的变化趋势、产品终端表现情况等趋势预测,从而能够抢先一步布局市场,赢得终端市场。 ![]() (数据驾驶舱示例图) 图片来源:百家号 ![]() 数据分析闭环图 (图片来源:玄武科技·玄讯) 阿里巴巴经济体学术委员会主席曾鸣教授曾说过,在线化、数据化、智能化将是未来企业的重要特征。以往,企业并没有察觉到一个微小的动作到底会产生怎样不同的结果。但伴随着数字经济时代的到来,人们越来越相信,得数据者能得天下。显然,快消行业的竞争,已从品牌、渠道和产品的竞争,转为企业数据挖掘和使用能力的竞争。因此,快消企业需尽早部署适合企业业务发展要求的数据系统,才能有效挖掘所收集到的数据价值,从而最大程度发挥数据驱动业务增长的效能。 |
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