对于零售业而言，数据本身终极的作用还是及早发现问题以及辅助生意的成长，做成一家能赚钱的好公司。而一个好公司的定义，我认为有三点：

1、同店增长高，货好卖

2、开店速度快，有规模

3、应收账款低，风险小

要做到这三点就需要有良好的管理模式，以及在于对市场的洞察和快速反应。如果这方面做的不好，抗风险能力就差，那就经不起行业的波动。

除了拍脑门方法以外，数据支撑是市场洞察的先决条件。有了数据分析，就可以支持销售导向卖货，改善供应链，提高管理水平。

现况和道理知道，具体怎么做，怎么做好，却一点也都不容易。

客观存放在那里的数据，背后的价值能否被挖掘，以及能被挖掘出多少，有很大的不确定性。有的人会误以为掌握原始数据就等于拥有了数据分析的能力了，其实不然。

拥有的零售数据本身好比是铁矿石原石，最终要呈现的报表分析其实是刀、剑这样的兵器。

再好的矿石材料也不可能带上战场作为杀敌的用途。但是却可以去把铁矿石融化成铁水，炼成铁，再用铁打造成兵器。在外出打仗的时候让你的兵器和你一起冲锋陷阵所向睥睨。

当然你也可以不用那么麻烦，自己可以委托一家合适的铁匠铺，让他们把你上好的材料打造成一件兵器成品来使用。通常他们有无数件的兵器样板可以去给你选，如果你对这些样板不满意，他们还可以帮你一起打造你想要的那样兵器。委托制造会有一个前提，是你知道自己究竟想要的是一样什么样的兵器，比如你想要一把刀，能说明白到底是一把砍刀、一把弯刀或是一把武士刀，要是要来了把菜刀就玩笑大了。

如同兵器一样，数据是死的，通过数据得出什么洞见要靠人，也没看过哪个普通人拿一个绝世兵器一下子就能变成第一流的武林高手。同样的数据，不同的人可能会得出完全不同的结论。

所以，要打零售行业这场持久的仗来说，有两个前提条件需要进行反复的思考和衡量：

1、上阵需要什么兵器？

即我到底需要什么样的分析报表支撑，本质的东西先想清楚。

比如谁是顾客。顾客或许包括买我东西的人，给我东西卖的人，还有帮我卖东西的人。也就是零售价值链上这三类人都是顾客。针对于这三种顾客，究竟要看到他们什么动向对我有帮助。

类似于供应链改善、财务损益的问题也是同样。

2、这些兵器我需要自己去锻造还是有现成可以用？

其实就是数据的获得、处理和呈现，通过技术去解决。公司规模小的时候，Excel记一记就完全能满足需求。公司成长越来越快就面临着到底是选用哪一款的现成软件，还是在现成软件上进行二次开发，还是干脆自己成立一家公司或者拉一个团队去做这件事情。

你说能不能打造一把万能的棍子，什么场景下都可以用，还可以随我的心意进行变化。这个棍子有个学名叫做如意精箍棒。不能说世上完全没有这种神器的存在，只不过追求神器的资金成本代价和时间成本代价都极大。万一最终失败，真就亏大了。

清楚了的玩转零售数据两个前提条件之后，再来谈谈我的三个建议：

1、从有利于提升绩效的业务场景切入，做好数据的业务规划

数据多并不代表销售可以上的去，业务就可以管理的好。每一家零售公司的情况都不太一样。当下的侧重点也不尽相同。可能是销售、也可能是供应链或是财务管控。具体侧重点还是需要靠经营者和管理者自己去发觉。

这一点我在实践中也发觉同样适用二八法则的，即20%的报表能满足80%的业务需求。

事情一样样来做，先规划好这最重要的20%的报表，着重在诉求点和关注点上，不能被一些表象的东西干扰，要找出最本质的东西。尽力寻找一些历史上被证明行之有效的简单法则、简单工具，然后去修正去改进。哪怕是最low、最不起眼，有效就是王道。

2、让信息系统做好助手的角色

信息系统的作用在于做助手而不是取代人。有了系统有了报表之后，回来还是需要靠合适的人。对数字背后的事情有一个主观的观察和判断，考验管理人员的经验和智慧跟天赋。系统本身不能取代人的作用，所以定位应是做助手。系统将有利于绩效的场景提炼出随时都能看的报表之后，过去可能需要复杂处理或是复杂计算的事务因有系统的辅助而变得简单高效，降低每位实际在岗管理者和员工负担。

3、不能贪多，实用即可

我们希望系统可以帮助我们一次性解决所有的问题，可以满足每个细分角色的需求。理想很丰满，现实很骨感。假设有1000件兵器，我们真正在战场上也不用用到这么多，能用5%足矣，更多了只是一种负担。

仔细研究现有的系统以及可以拉出的数字，就地先利用起来。然后清楚知道自己还有哪些是不可或缺，一定要补足的。使用渐进的思路打造系统，不用一次性投入巨大，也相对拉短投资回报周期。掌握好节奏，一步步走稳。其中实际能帮助到我们的业务才是最重要的。

综合以上所说的，想要玩转零售数据，有三个途径可以利用：

第一、从有利于提升绩效的场景切入，做好数据的业务规划，先把最核心的20%需求做好，就完成了80%的工作。

第二、让信息系统做好助手的角色，信息系统的作用在于做助手而不是取代人。数字背后的意义还是需要人去判读，但是系统会大大简化这种复杂性。

第三、不能贪图使用数据和信息系统能一次性解决所有问题。用好数据切忌贪多，最重要的是实用。

今天就说到这里。欢迎和我交流。