2021-1-25 資深UI設計者
如今隨著互聯網的不斷發展，零售業也逐漸進入了智能化的時代；數字化的不斷發展也會改變國內的零售運營，從倉庫的管理到門店信息的核實計算，都可以更加的智能方便；本文作者方向了關于零售門店信息化數字化的思考，我們一起來看一下。
以7-eleven為代表，眾多連鎖零售企業多年來開始了數據化、信息化、智能化的建設道路，且在新零售提出后，C端用戶已能切實感受到服務的優化和改變。
本文為大家分享個人關于生鮮零售領域信息化建設的一些思考，開始！
零售行業與很多電商有一個很大的不同，企業需要關注的鏈路非常的長；就生鮮來說，商品從采購，配送到倉，倉庫管理，配送到門店，門店上架，顧客購買，中間涉及到 商品信息、采購信息、訂貨單信息、配送單信息、門店訂單信息、顧客訂單信息，正向逆向流程，存在大量需要處理分析的數據。
在曾經甚至當下，這些數據都是靠中間各環節人工用筆和紙記錄的，其傳遞效率之差，誤差之大，無法想象，更無法想象在未來像電商一樣基于數據做人貨場的分析。
信息化和數據化的建設過程能帶來以下價值：
信息化和數據化的過程中，在數據的采集上會有更多新的硬件設備介入，在數據的傳遞上則可以實現采集與傳遞同步發生，替代人工紙質化記錄-excel數據編輯-傳遞流程。
數據進入系統后，各環節以及總部能夠感知各環節的信息數據，從而判斷運轉情況；例如，通過獲取基本的銷售數據表（商品/價格/品類/門店/數量/下單時間/下單用戶/性別/年齡），即可實現分析門店每小時的銷售趨勢；商品的脫銷率。
其形式類似電商中的“航空倉”“數據雷達”“司南”等數據看板，然而在當前中小零售商和眾多的傳統產業中卻還遙不可及；不僅僅是系統開發的難度，單就源頭各環節的數據采集、打通、處理難度就已非常高；
其中最重要的三處應用為 商品分組布局分析、降低庫存成本、市場和趨勢分析。
1）商品分組布局分析
在門店中，從數據中分析不同商品一起購買的概率，即關聯性；商品的最佳結構和布局、門店和商品的特殊關系，幫助確定上架哪些商品、商品的補充計劃、門店商品的種類管理。
類似電商的個性化推薦，電商“場”的概念來自線下，同樣，線上的迭代嘗試可以反哺線下，形成線上線下一體化體驗的新零售場景。
2）降低庫存成本和有效商品的開發
門店運營中非常關鍵的內容是進銷貨，但是這個環節中“品”、“量”的問題全取決于老板個人根據經驗對未來銷量的預測，零售領域這些經驗技能積累在不同的店主身上。
互聯網以及連鎖化的快速擴張發展要求這些經驗判斷需要由系統承擔，門店的快速擴張才能夠不受”人”這個非常不可控的因素影響。
3）市場和趨勢分析
數據化的過程中，通過對銷售數據和庫存數據計中做數據分析，幫助確定各個商品的增減，確保每個商品在不同時期和銷售階段的正確庫存；同時能夠基于不同顧客的購買偏好，確定商品的目標客戶，不斷將人在各環節、各場景下的分析過程數據和系統化，從而給到無經驗門店管理人員笑合理的經營建議。
個人認為在這個環節國內有一家非常優秀的企業——便利蜂。
將各環節的分析抽象為一個一個場景和對應的分析模型，從而實現智能化庫存管理、智能化動態營促銷管理，綜合天氣、節日、客流、季節、活動等因素；交叉分析并直接決定訂貨、促銷、上架、下架的商品，形成系統化的分析—判斷—決策過程。
系統化建設是需要分階段的，這不單單是不同階段的技術或者經費限制。
經過在一線的短期實踐，針對傳統企業的信息化改造或者說賦能，還與公司內與系統密切合作的員工，你的客戶習慣，階段性的有限資源下的最大化產出目標相關。
零售領域的信息化建設可以分為四個階段，而7-11也通過五次門店信息系統的升級改造逐步完成這個過程。
將門店和總部部門的線下報表線上數字化。
門店信息報表和部門信息常用信息報表為：
從“發生了什么”轉向“為什么會發生”，了解數據背后的含義。
當企業獲得大量數據的時候，就會感知到很多問題：損耗高于預期、門店下午的生意比預期要好、上次的活動效果較差等等，那么為什么呢？
通過運用各種數據分析手段，能夠在數據中挖掘背后的原因，這個階段，數據分析師的價值會得到極大的認可。
個人理解，建模是把人針對某個具體問題的發掘、整理思考、決策判斷過程系統化，讓系統感知問題、分析問題、給出決策建議的過程。
將這一思路應用到企業實際問題的解決過程中即根據特定的商業目標制定數據分析模型，通過信息部門及時進行數據處理和匯總分析；并且有針對性地提出對策、建議，由公司總部研究后迅速作出調整經營策略，加強企業管理、提高服務水平的決策，使企業能夠在變化的市場中發展。
第一到第三階段的數據倉庫都以支持企業內部戰略性決策為重點，第四階段則重在戰術性決策支持。
戰術性決策支持的重點則在企業外部，為執行公司戰略的員工提供支持；更多體現在現場決策的過程中，如司機路線的即時調整、庫存的及時補給、商品的臨時促銷出清、新品的采銷等；
由人工操作轉向自動決策，尋求決策的有效性和連續性，本質上是對第三階段的延申，系統從輔助運營的角色轉變為自動執行者。
其場景多發生在人工的分析判斷操作過程可以系統化分析，同時又需要高度的穩定分析執行時，系統的決策的優越性會高于人工的操作。
由于每個企業的情況不同，實際的信息化迭代過程會根據當時的資源和情況來設定，7-11的五次迭代過程與上述的五個階段并非完全吻合；但是總整體上看，其大的路徑和框架走向還是一致的。
五個階段能夠幫助大家有一個全局的信息系統視角和較為清晰的迭代路徑，而7-11的五次迭代又給到具體的實戰參考案例。
第一次系統迭代主要專注于訂貨流程的改造和相應數據的管理。系統建設之前，7-11是通過電話與各供應商對接訂貨，與當前的個體超市非常基本一致，形成了大量的訂貨差錯和失誤。
在這樣的背景下，7-11首次與供應商之間搭建門店-總部-供應商的訂貨信息傳輸網絡。
第二次門店信息系統改造可以說是用戶驅動的，門店開始關注到不同用戶的訴求是有差異的，企業只有了解自己的用戶才能更好地決定提供的商品和服務。
這個變化類似于筆者小的時候，家家戶戶用的開水瓶、熱水袋、門窗等，基本都是一個模子刻出來的，“量產”是企業最關注的；但是隨著用戶訴求的變化，公司需要掌握各門店商品銷售的情況、不同時間段銷售的情況和不同顧客層的需求情況。
其中，最關鍵的變化就是C端交易時智能POS機的使用，門店能夠收集到每筆交易背后的客戶情況，從而大大提高了基礎商品交易數據的分析價值，并以此提出了單品管理的思想和目標。
第三次改造主要圍繞“共同商品開發”和“數據圖形化”展開。
首先，共同商品開發即7-11借助第二階段的客戶數據，分析預測用戶的購買喜好，并邀請供應商一起研發新的更符合用戶訴求的產品，是前端銷售賦能供給側的一個過程。
想想現在流行的C2M，7-11能夠在20世紀便有這樣的思考和落地，實在令人佩服。
另外一個是數據圖形化——這個過程在很多行業其實并不是很關鍵，或者說不會作為一個可以拿出來說的價值改造；但是在傳統零售行業，考慮到從業人員的特征，流程和數據的簡化和清晰影響的是千萬人的效率和準確性。
常用圖形表示的信息有11類：日用品銷售時間一覽表；不同時間段不同顧客層銷售狀況；商品廢棄分析信息；不同商品１０日內銷售趨勢；不同日期不同時間段單品銷售信息、不同信息分類不同時間段銷售分析表、不同信息分類單品分析、不同信息分類。
總的來說，第四次信息系統的建設是一次各環節的傳輸速度、準確性上的升級迭代。
主要迭代設備：
1）門店計算機的迭代
以彩色圖形顯示各門店前一天的銷售情況，即時更新總部對于市場的分析結果，提升門店應對市場變化的能力。
主要銷售信息有：不同時間不同顧客類型的銷售情況、１０日內單品銷售趨勢、不同時段單品銷售情況、新產品銷售情況、商品廢棄分析、備貨評價、不同信息類型不同時間段銷售分析、不同信息類型單品分析、不同信息類型銷售分析、不同信息類型１０日內銷售趨勢分析、不同信息類型銷售增長率信息、銷售顧客分析和貢獻度分析等。
2）電子終端訂貨設備迭代
訂貨時除了商品的歷史銷售信息，包括商品的價格、配送數量、過去的銷售情況，還會呈現總部有關產品開發、其他門店銷售動向、天氣情況等信息，賦能店長訂貨流程，提升訂貨的準確性。
3）新型PC機迭代
主要改造是通過硬件設備和線路的改造來加強與企業之間的連接。主要包括：
在以上數據連接的基礎上，總部可以：
第五次信息系統的建設是企業方面和各環節與系統全面擁抱的過程，其在總部和門店的管理活動、門店內部人員之間的有效溝通、業務流程可操作性上都發揮了更加積極的作用。
最后，剛從電商行業轉到零售，才發現這是一片更為廣闊的領域，期望能夠在探索中與大家一起成長。
文章來源：人人都是產品經理 作者：懷谷
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