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華為云大數(shù)據(jù)BI,助力零售企業(yè)邁入數(shù)智化新時(shí)代

路過的憨憨 ? 來源:路過的憨憨 ? 作者:路過的憨憨 ? 2022-10-23 19:04 ? 次閱讀
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經(jīng)營(yíng)過零售門店的人,都會(huì)有這樣的一個(gè)疑問——同樣是零售店,為什么品牌連鎖店的生意普遍要比普通店好?難道就是因?yàn)槠放频男?yīng)?不完全是,品牌連鎖店除了品牌這個(gè)護(hù)城河,其更核心的本領(lǐng)是在于能夠分析客戶的需求和喜好,然后及其所需、投其所好。

同類產(chǎn)品的零售店--比如服裝店,區(qū)域不同,銷售的品類會(huì)有差異。普通服裝店只能憑借人的經(jīng)驗(yàn)去調(diào)整,時(shí)間長(zhǎng)而且缺乏針對(duì)性,效率低。反觀連鎖品牌店,依靠的是大數(shù)據(jù)BI,能及時(shí)掌握每家門店的銷售情報(bào),從而可以有針對(duì)性的調(diào)整品類和庫(kù)存,及時(shí)滿足客戶的需求。

BI的用途

這里介紹一下BI。BI全稱商業(yè)智能(Business Intelligence),它能夠?qū)⑵髽I(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效整合,快速準(zhǔn)確的提供報(bào)表并提出決策依據(jù),幫助企業(yè)做出經(jīng)營(yíng)決策。BI主要有兩種用途。一種是報(bào)表制作自動(dòng)化,另外一種是數(shù)據(jù)分析結(jié)果可視化。

對(duì)于零售企業(yè),需要結(jié)合使用這兩種功能,就是利用BI建立信息中心,生成各種報(bào)表并完成數(shù)據(jù)分析,比如銷售分析、商品分析、顧客分析、供應(yīng)商分析等等,并把這些數(shù)據(jù)可視化,提高可讀性,給企業(yè)經(jīng)營(yíng)者提供決策參考。但這些分析實(shí)際上操作起來并不簡(jiǎn)單,就拿看起來最基礎(chǔ)的收集數(shù)據(jù)為例,是不是能及時(shí)收集到盡可能多的數(shù)據(jù)?能不能重復(fù)數(shù)據(jù)有效過濾掉?能不能有效整合多個(gè)門店的數(shù)據(jù)......還有業(yè)務(wù)需求快速響應(yīng)能力、數(shù)據(jù)管理和保障機(jī)制等,都對(duì)大數(shù)據(jù)BI平臺(tái)提出嚴(yán)格的要求。而華為云的大數(shù)據(jù)BI解決方案,可以完美的解決以上問題。

華為云平臺(tái)的大數(shù)據(jù)BI給零售企業(yè)的助力

華為云平臺(tái)大數(shù)據(jù)BI,通過對(duì)門店產(chǎn)生的交易信息、消費(fèi)者信息、產(chǎn)品信息、評(píng)論信息、行為信息、社交信息和地理位置信息等大量的商業(yè)數(shù)據(jù)分析,提升零售企業(yè)的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。華為云平臺(tái)的大數(shù)據(jù)BI具有以下優(yōu)勢(shì):

1、技術(shù)強(qiáng):華為持續(xù)將十萬研發(fā)工程師、每年百億美金以上研發(fā)投入的成果開放,提供云原生、人工智能、數(shù)據(jù)智能、音視頻、協(xié)同辦公等技術(shù)賦能千行百業(yè)的客戶、伙伴和開發(fā)者

2、資源多:華為云在全球27個(gè)地理區(qū)域運(yùn)營(yíng)61個(gè)可用區(qū),覆蓋170多個(gè)國(guó)家,通達(dá)全球,拓展全球商機(jī)。

3、更可靠:沒有數(shù)據(jù)變現(xiàn)業(yè)務(wù),不碰客戶數(shù)據(jù),不與客戶搶生意。

4、創(chuàng)新快:150+產(chǎn)業(yè)云創(chuàng)新中心,遍布全國(guó),一對(duì)一提供創(chuàng)新咨詢支持,推進(jìn)云上業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

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借助華為云平臺(tái)大數(shù)據(jù)BI的分析整合能力,零售企業(yè)可以把經(jīng)營(yíng)過程中產(chǎn)生的海量信息進(jìn)行匯總分析。比如供應(yīng)商分析,通過對(duì)供應(yīng)商在特定時(shí)間段內(nèi)的各項(xiàng)指標(biāo),包括訂貨量、訂貨額、進(jìn)貨量、進(jìn)貨額、到貨時(shí)間、庫(kù)存量、庫(kù)存額、退換量、退換額、銷售量、銷售額、所供商品毛利率、周轉(zhuǎn)率、交叉比率等進(jìn)行分析,為供應(yīng)商的引進(jìn)、儲(chǔ)備、淘汰(或淘汰其部分品種)及供應(yīng)商庫(kù)存商品的處理提供依據(jù)。

通過對(duì)這些原始數(shù)據(jù)的提取、整合和分析,從中發(fā)掘出經(jīng)營(yíng)視點(diǎn)和市場(chǎng)規(guī)律,讓這些信息更好的為企業(yè)經(jīng)營(yíng)服務(wù),實(shí)現(xiàn)企業(yè)的數(shù)智化管理。

審核編輯 黃昊宇

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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