零售数据思维模式（五）

零售数据思维模式（五）

      又是好久都没有更新了。当然，原因很多......。哈哈。前面的数据思维系列里聊得最多的是：如何以某个维度来看待某个度量，以及基于需要，将“抽象的维度量化出来”的分析思维。似乎还缺少点什么？这就是所有思维的基础。

      最近几天，在看完一家超市的后台系统后，我彻底沦陷了......。怎么说？除了收银外，其他的任何功能都没有使用；SKU不是建在小类里-而是中类、大类里都随便放；500平米不到的店，7000多SKU居然直接使用的是3000个小分类的商品架构；几乎找不到多少可以利用的数据......。以至于为了完成分析，不得不重新编制商品条码与类别的关系（重新编写组织商品结构）等......。

      近2年，有幸给好多家超市做过系统数据分析方面的事。越来越有一种强烈的感觉，甚至是结论：凡是某家超市的数据系统是严谨、清晰、业务流程完善的，几乎可以判断其经营的良性化。反之，数据一团糟，业务一团麻的超市，几乎没几个是经营良性化的......。

      当然，我们不谈战略、也不谈营销、更不谈服务于商品，单单这一点就验证了：一屋不扫，何以扫天下？的道理。基于事情的可大可少，还是作为数据思维的一个来要聊一下。

      当然，系统与流程的关联以及流畅度，只能作为诊断一家超市经营好坏的一个辅助性工具，但是作为数据分析以及决策人员，如何一开始就注意一些数据维度的衔接与完整性，对于实现数据化管理是至关重要的。因为，它是一切分析的基础，所有顾客消费、业务单据、绝大多数经营活动都在数据系统里有记录、留下痕迹。前面已讨论过：我们称这些数据为“行为数据”。时间上，它反映了过去、现在和将来，当然，你不想了解过去，也不太想知道未来，现在这样也行，那这事儿就跟你半毛钱关系没有了......。

      当然，一开始就做好这事儿，也很容易。下面谈一些需要注意的、实际中遇到的、容易忽略的、以及能解决的方法。针对思维过程，不过多讨论。

 一、数字化管理的基础

     第一个需要注意的是：注意在建立系统后台系统之处之初，就应该建立属于自己、并适合自己的商品信息库（商品结构以及商品SKU信息）等，维度越详细越好！因为指不定后续的更细需要某个维度。实际工作中，还需要一个懂商品的信息员来维护，最大限度的避免商品信息的无乱录入：比如将商品任意的建在类别下，将商品的生产地弄成门店所在地，将保质期搞成生产时期等等），给后续工作带来很多麻烦......。

     1、先说一下商品基本信息

      因为超市经营的就是商品，可以说：商品才是一个超市的“根基”，对待根基可不能随意而为。一般超市的后台系统都支持商品基本信息的录入与维护（有的还支持批量操作）。我们截图了思讯商锐系统的商品信息界面：

      可以说，很多超市的商品信息都不完整，甚至一些基本的信息都没有。仔细看看，上图里面每项内容几乎都是有用的，甚至商品的单位也有可能成为分析的维度，因为有时需要了解门店商品销售中整件商品（通常都是以箱、组等为单位）的单支商品（通常是以支、个等为单位）的销售对比。这个分析能进行的前提是，设置好商品的基础代码：单位。

      完成一个标准的“商品单位”设置或维护只需要半个小时不到，有多难吗？显然是不难。

      2、与业务有关的设置

     （1）很多与实际业务挂钩的商品以及非商品信息更要详细准确。比如前面图示的商品信息中，需要填写每个商品所属的课组，以执行课组人员的绩效考核分析；

    （2）有家超市，由于其商圈特点：海边度假镇，夏天和一些长假节日，人流特别大，很明显的淡季与旺季的特点。所以，商品、业务等都围绕淡、旺季的特点进行。体现在系统设置和分析上也是。

     基于该超市的特点，只要在系统基础信息里将其商品的季节属性设置为淡季、旺季，后续的所有销售、业务单据都具备了淡季、旺季属性（满足了基于它的任何业务或分析），一下子就简单地解决了这个问题。

     当然，任何一家超市的商品，都具有季节性属性，不同的季节经营不同的商品，以及不同的商品在不同的季节（时间）有不同的表现，这对于业务采购、营运销售与陈列等实际工作有很大的指导或参考作用。

     还是那句话，这个分析能进行的最好前提是：设置好商品的基础代码：“季节”属性。

     又是如此简单。当然、每年、每月、每周的商品表现也都不一样，要实现这种数据的动态性，又是另外一个话题，以后再聊。

     3、选择一个适合自己超市的系统也很关键。

     系统已有的功能模块越适合经营与业务需要越有利于企业。实际的情况是：大多数超市企业对已有的系统的利用率都是很低的，越成熟的企业利用率越高。

      比如，系统软件介绍的功能是不是自己需要的。

二、基于基础数据开展的架构思维

      因为要强调的是数据思维模式的主题内容，我们还是以“商品为主线”，来说明基于基础数据如何开展数据思维的过程。即“扫好一个家”后，如何开始试着“扫天下”。这命题太大，不敢展开，只能就“商品”一个点，来简单说明一下这种思维过程或者模式：

      1、商品是一个超市的基础和核心，因而对商品的了解和分析往往是最有意义的。一个商品或一类商品出现问题，反映的不仅仅是商品，可能是与该商品相关的人的工作（比如可能某个流程、经营环节出了问题）。

      从某种意义上说，商品是有生命的，它具有本身的各种属性（比如固有属性、采购属性、销售属性、季节属性、敏感度属性等等）。因而基于商品属性的分析变得特别重要。我们有必要将商品属性作为分析的依据，制作出商品属性架构思维导图，如下图：

      2、 依据该商品属性的思维架构，基于商品的有关分析与运用，都将依赖它。除了商品属性本身可作为分析对象外，实际业务中，还将继续商品分析需要的另一个商品架构：商品属性运用场景与模型：

       3、商品属性、运用场景与模型这两个架构已经将商品这个维度扩展得几乎完美了。但是，由于商品是一切经营活动的核心之一，自然，一切系统性架构也都离不开商品这个维度。比如，它涉及数据应用体系的方方面面。 

当然，有关商品分析，运用最多的是一些报表、仪表盘等：

暂时聊到这里​，下次再见​。​