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以下为天善智能咨询总监周剑受邀在 2016年7月23日 永洪科技上海大数据峰会上的精彩演讲文字速记整理。

很高兴在这样一个热情满满的下午跟大家做一个交流！

首先自我介绍一下，我是天善智能的联合创始人周剑，负责企业项目咨询这一块业务。目前我个人是主要关注零售、时尚行业的零售管理、供应链管理和BI的需求管理，欢迎大家后面可以多多沟通。

我对BI建设的思考

很多时候企业建设一个平台性的系统，搭建一个工具，让业务人员能够自助式地做一些分析服务。因为做的项目很多，对于BI建设我有四点思考：

一是道。这里的“道”指的是业务需求。二是术。BI建设需要讲方法论。三是器。“器”指的是工具。四是用。BI的建设是一个不断的实践、循环迭代的过程。

关于这个我总结了八个字：明道、优术、利器、践行。

如何利用BI为企业自身或客户做一个项目

1. 要做规划。我觉得规划项目，出发点一定要考虑到客户或者用户，以及内外部的满意度。

我们可以从两条路线走：第一条路线是找工作中的重点，哪些是天天做的，或者说工作主抓的难点；哪些是做起来比较痛苦或者耗费非常大的；哪些是想做，却又可能做不了的事情。关注点是当前创新的点，或者必须要快速响应的老板新的思维和思路点，这都是可以在BI里面尝试的应用点。它不一定很大，但是可以逐步地细化下来。

第二条路线，借用周鸿祎的话，做产品是刚需、痛点、高频。其实BI也是一样的，这里高频是非常重要的，一旦找到高频的应用场景可以让用户离不开这个系统，能够天天用，那么产品的提升、迭代就自然而然了。需求收集之后可以做一个矩阵，再分优先级、重要点和可实现性来做评估。通过这种方式完成项目建设的规划。

回到我关注的时尚行业。我们先确定要做什么，再规划好。规划的时候先观势，看看行业的趋势，服装行业、鞋帽行业、时尚行业，以及一些泛零售行业的特点。比如更精准的顾客营销，如果现在大势趋都是这样，那是不是可以考虑借鉴一下。比如促销活动决策科学化，现在促销越来越复杂，越来越精准，对成本要求越来越严格。

另外，全渠道零售越来越普及。我之前做过一个全渠道的初创，基本上从产品出来没有几个月，BI已经上线了，因为确实非常需要数据，需要知道用户的各种行为。还有像移动技术、存货管理、供应链的优化，以及打造柔性供应链等，这些都是新的趋势。我们可以不断地从这些趋势里，看哪些点适合企业当前的模式并拿来应用，哪些需要大改，哪些需要微创新，可以进行区分，这样去定一个BI阶段的目标。

如果我们想从时尚信息中获得先机，有什么办法？现在有一个英国的公司会扒很多网络上的数据，以及各种时尚流行博客、T台走秀等等，再提供SaaS报告给每个企业，几千美金一个月，这种应用就可以辅助我们做设计和产品规划，所以我们可以想办法从时尚信息当中得到一些帮助。

2. 商品企划。如何在商品企划中赢得市场？我们内部的数据，比如说历年的销售数据、商品结构、如何做OTB（产品从销售期开始的预定采购量的机动采购系统）等等，这些都很成熟。

1）能不能依靠外部市场数据？比如说百度指数、阿里指数，看看现在批发市场什么品类比较好一点，或者哪些城市搜索的品类热度比较好，这样是不是能够对商品企划有一点帮助呢？

2）如何从供应链信息中赢得效率？打造柔性供应链，快速的补货，目前有越来越多的时尚企业往这边发展。我们要结合自身的需求和情况做针对性的分析。

3）如何从内外部数据中提升质量？内部的数据有质监的各种数据，也有生产方面的。外部的数据，比如说微博、垂直社区的评论数据、质量相关的数据，能不能抓取过来分析一下找到改进点？然后提高生产质量，更好地用我们的产品服务顾客。

4）如何从零售中获得利润？比如说单店盈利考核，想办法提高收入，提高商品周转，或者优化人员的排班，提高收入，同时降低成本，以实现利润的增加。如果想做“阿米巴”，BI刚好可以支撑它的落地。

5）如何从消费者中赢得忠诚？我们可以做用户洞察和用户画像，并做一些更好的精准营销和精准推送。尤其是O2O行业，但凡可以用上的，都可以进行针对性地营销，提高客户的体验和满意度。

零售行业如何做自己的BI建设？

现在还是有很多企业不断尝试落地BI系统，那么如何做自己的BI建设？

第一点，一定要借鉴行业应用模板，快速导入部署。现在时尚类更新换代特别快，产品周期那么短，可以借鉴一些成型的模板快速导入。

第二点，建设方式，选择一个合适的建设方式，这边有两个建议谈到，一个是按主题、KPI驱动，另外一个是按角色和场景搭建体系模型。

第三点是注重持续建设，不断完善与扩展。BI是我们的“术”，需要螺旋迭代不断提升。

第四点是利用成熟功能组件，提升系统应用。

刚才提到的两个建议，第一是按主题，体系化梳理，建立企业报表及分析体系。第二是按专题，从KPI管控出发，监控问题的角度，跟进问题，去解决。这两个没有对错，还是条条大路通罗马，都可以试。

1. 体系化的思路。对于线下零售，可以有商品、店铺、顾客、员工，中间是财务，五个点，每个点都可以展开。比如说终端，首先我们可以看业绩，可以有一些分类，像业绩达成、增长、趋势、结构、排名等等，这都是一些很通用的方法。

我们先搭一个分析树，并在后续不断地提升完善。假如有家企业管零售的营销总监从耐克来的，商品总监从绫致来的，每来一位领导换一套报表，到底有没有自己的特点呢？况且这是家男装企业，很多业务特性上都是不合适的。企业一旦建了一个分析树，新来的人、新来的思路会不断地往里面浇灌养分，让它成长，变成企业自己的积累。不在乎现在多么漂亮，在未来一定会成为企业最宝贵的资产。

上图是体系化的事例，首先它是一个整体的经营，整体经营可以看到运营的一些情况。运营之后，可以看到招商的情况。招商之后可以看到会员，或者可以看到品牌，或者各个方面的，直接把方方面面的揉成一个整体，形成体系树。每个用什么图，都可以不断地完善。

再说业绩，指标分成零售、金额、数量、交易笔数、客流类、平均单价、折扣率等等，并且可以不断补充。分析方式有基础的直接展现，比如说排名、成长性、趋势用矩阵去分析，哪几个维度做矩阵，都可以固化下来。终端也要看货品，看终端VIP、发卡目标、消费占比有没有变化，分析方式也是同比、环比这些。如果标配的都没有，直接创新，不是不行，而是有一点难。如果不知道做什么，可以先用标配的，这肯定是没有问题的。

对于商品来说也可以做一个分析体系，比如说分析期间、商品累积，可以定义出很多指标、定义出品牌有的属性，像大中小类等。若想看累积消化分析，每个指标都可以定义出来，而且还可以识别出它们的差异。

VIP这一块也是，从定目标、招募，到如何保持联系、VIP的日常维护，或者行业里面给企业的模板有哪些建议，这样都可以敲定下来，这样构建最适合企业的分析体系。

2. KPI库的提炼。每个企业的KPI库提炼都不一样。比如说有的企业每平米净利算出来了，每个店以这个来考核，或者人均的净利，算得特别的彻底。有一些企业提炼一两百个甚至更多的指标，这都是有可能的。所以说每个企业的侧重不一样，我们要结合各个主题，提炼适合自己的。

运营KPI，对它进行提炼、分析、预警，以及后续采取动作，并根据一些核心指标进行驱动和预警。我们的分析思路可以做很多的拓展，比如说要看本期的零售，可以从几个角度看，以横向扩张、纵深发展为例。横向扩张：单店效率怎么样，是不是净增长。纵深发展：平均单店增长怎样，数量增长怎么样。如果业绩不太好，甚至可以从另外一个角度，我们可以把各种分析糅合在一起，进行分析流导向的分析。

由于时间关系，个人关于构建 BI 系统的思路就先大概介绍这两点，一个是体系化的思路，一个是以KPI为驱动。

我的介绍就到这里。谢谢各位！