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吉家宠物出席观远数据智能决策峰会宠物行业全链路数据分析方与亿博体育APP实践

  亿博体育APP电商行业有几个关键词: 产品大量同质化、消费场景碎片化、消费者忠诚度等等。在这个过程中,怎么借助数字化实现电商渠道的突破,带来前端业务的持续增长?

  吉家宠物作为宠物食品赛道中快速崛起的实力派,吉家宠物信息技术中心负责人张志伟带来了《宠物行业全链路数据分析方与实践》的分享,从数据分析的方到围绕着业务场景的分析,再回到企业内部的数据文化建设,分享了内部的思考和实战经验。

  吉家宠物旗下拥有疯狂小狗、蓝氏等知名宠物产品品牌和迈仕等线上渠道以及安宠工厂等,产品布局涵盖宠物主粮、宠物零食、宠物用品等,全面覆盖天猫、京东和抖音等线上平台和宠物医院、宠物门店等线下渠道,服务千万养宠家庭。

  下面我主要分享宠物行业,主要是电商方面,如何实现全链路数据分析,包括成功方和实践,共分为四个部分: 理论篇、实战篇、建议篇、成果篇。

  ・第三,最后的预见阶段,在数据分析的最成熟阶段,要知道四件事情: 发生了什么、为什么发生、将来发生什么、如何影响发生。

  这就是数据分析师具体要做的工作。初级数据分析师聚焦后见与洞见,中级分析师注重洞见与先见,高级分析师则要解决洞见和预见的问题。数据分析师的主要工作内容,可以分为数据提取、数据可视化、指标体验搭建及异常诊断、实验设计和专项分析。从能力上,分为硬实力和软实力。硬实力专注于业务知识等技能,软实力则偏向于逻辑思维、学习创新等角度。

  整个数据分析师团队,则是具有九大知识领域,也可以称之为分析能力模型。业务领域、数据探索等是业务数据分析师要掌握的能力;分析思维、数据可视化偏向于报表开发工程师;数据管理是数仓工程师。其余能力更多代表的是企业的先进性,团队的专业性,包括前沿的战略思维、技术能力、产品管理以及团队领导力等等。

  回到数据分析本身,数据管道与数据分析生命周期是什么关系? 下图左侧从收集到摄取、准备、持久化、体验其实联动的是下层引擎、ETL、数据整合、数据仓库等工作。这些是数据管道的工作。

  下图右侧是分析生命周期。中间层数据理解并探索数据以及规划分析是对数据管道的诠释,上层则是沟通,分析问题,底层是解释和激活的阶段,将数据分析应用到实际的应用场景。

  吉家内部总结了分析生命周期的最佳实践,从问题理解、理解和探索、模型开发,到解读、解释和结果应用。

  进入实战篇,首先分享数据分析链路中的 BI 系统蓝图,以梳理整体脉络并获取公司资源支持。BI 系统围绕四个方面,业务、数据、资产、服务,因此我们也推动业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务业务化。

  第一是业务。常规的发展中公司,一般分为日常业务和战略型业务。日常业务包括采购、生产、仓储物流。每家战略业务是不一样的,基于目前公司的发展状况。战略主要是未来三年内要取得突破的事情,比如大单品、抖音、私域等等。数据分析为经营决策、经营分析、业务管理提供支持。

  第二是数据。数据来自于哪些业务系统? 采取哪些工具? 业务数据源比如说 MES、SRM、OMS、WMS、TMS、ERP 等,工具包括有 API 接口、抽数平台、数据连接器、在线填报、Excel 等等。

  第三是资产。资产是企业最核心的部分。底层的基建部分包括服务器、操作系统、数据库等等。数据存储随着企业的发展,数据量越来越大,当轻量级的数仓已经不能满足业务或分析侧的应用,就要开始做数仓和湖仓一体化。数据管理相对比较标准化的,比如数据资产的门户、质量管理、模型管理、元数据管理、数据安全管理等。

  回到 BI 实战,吉家在 BI 侧落地了很多应用场景,包括数据驾驶舱、行业分析、生产数据分析、销售维度分析、客户维度分析、财务维度分析、仓储分析、物流分析等等。

  每家企业遇到的最大问题是供应链里面的故事太多、难度太高、计划体系怎么做、产能怎么跟得上,排产怎么去做、采购怎么去做等等。吉家通过观远 BI 在这其中做了一些价值的探索。下图是数据分析赋能供应链管理。

  首先是市场需求,吉家基于过去 3 年到 5 年的数据,可以对老品非常准确地去做预测。新品则是加了很多因子,做区间的参考。预测准确率每提高一个点,对于整个企业经营销售各个方面提升是非常大的,是可以用价值来直接衡量的。

  在底层,TMS 是负责整个订单、送到仓储这部分计费的 BMS 系统。目前来吉家已经做到每个成本无论是变动成本还是固定成本,都核算到具体的单品,所以在 BI 可以精确地把这部分运费分摊到每个主产品和赠品。

  在生产侧,使用 BI 对整个工厂的成本一览表,比如说大料、小料、排产以及到人工效率做了精确的计算,让业务有数据可依。

  在仓库端,BI 探实现了库存管理,了解每个品牌仓、渠道仓库存必须要控制什么地方,最后通过看板做预警动态调节。

  在财务管理上,我们使用指标来管控公司的整体经营。利润 = 销售收入-成本。进一步分解成本和销售收入,成本可以分为固定成本和变动成本。变动成本中,包含了商品成本、平台费、推广、广宣、仓储物流、劳务费等等。这些需要控制边际贡献率,即边际贡献除以销售收入。

  利用这样的体系,可以进一步管理利润空间。吉家最佳实践里,15% 的边际贡献是保持先进性的指标或者是基线。边际贡献有高有低,我们要有思考,例如原材料不断上涨的情况下,怎么通过生产来去降低商品成本等等。

  过去吉家有大几千个 SKU, 大家一味追求销售额。但光有销售额没利润是不能长久的。因此我们采用了矩阵分析法。最后发现 80% 的销售额来自于 20% 的 SKU, 这是很可怕的数据。流量款可以保持,但是长尾款如何去处理?

  基于矩阵法进行分析,比如金牛产品盈利高、销量高,当它的投放效率已经达到顶峰的时候就要注意,不能再继续加投,金牛产品已经形成了品牌心智,要适量减少投放,维持高毛利;问题产品销量高但是利润低,这里要通过边际贡献分析如何优化成本;新星产品,销量低但是利润高,这里分新老品牌,新品可以继续尝试,但是老品要注意库存;瘦狗产品,如果是新品处于推广期建议持续观察,老品需立刻采取停售的政策。

  这就解决企业生产过程当中所遇到的问题,最后我们缩减了 SKU 数量,提升了整个公司的运营效率。

  吉家四年的建设中,通过 2-3 人实现了目前数据分析的体系。总结一句话,先解决有的问题,再解决质的问题。很多时候我们不光要基于想,还要基于实践,踏出第一步。

  ・商品评价分析,以最细的颗粒度到店铺和经营分析情况,将全网关于该类目的商品评价全部集中到后台数据库;

  ・精益生产一览表,可以看到大料、小料、成本、能耗以及分析效率等等,为精益生产提供辅助决策的功能。

  最后总结一下,在数据分析的初始阶段,我们一直站在山脚下,所以看山是山,看水是水,看到的万物就是它本身原来的样貌,很难能通过这种现象看到一些本质。当我们在处于数据分析成熟阶段时,我们看到了山、看到了水、看到了云,一切都是客观规律的显现。

  一旦站立巅峰,每个团队都是负责这个企业,对于企业未来商业成功要做战略支持,对自己、对他人都会有更高的要求。希望未来同大家一起在山顶见!

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