观远数据重磅发布2020连锁零售智能数据分析（

近日，中国连锁经营协会发布《连锁超市经营情况报告（2020）》。据报告显示，今年超市近8成企业销售平均上涨29.2%。，以生鲜为主营品类的模式正在蚕食传统超市份额，小型门店成为业态增长主流。

上半年受疫情影响，线上零售发展迅速，但随着疫情趋于平稳，线上零售的增速整体放缓。本次报告指出，作为零售行业最常见的连锁业态，超市业绩的高速增长无疑给连锁零售实体店带去了更多信心。

在科技快速进步的时代背景下，零售行业的商业模式和业态在不断演进，但零售业数字化改造成为零售行业的共同选择。

中国连锁经营协会秘书长 彭建真

在观远数据智能决策峰会上，中国连锁经营协会秘书长彭建真也表示，未来科技一定会主导整个零售企业发展，而未来行业核心竞争力也在于数据驱动端到端从消费者洞察到更敏捷的供应链。

困局新零售碰撞下，连锁零售增速放缓

零售业态千奇百怪，商品SKU琳琅满目，但零售行业的本质依旧是人、货、场，在于对客户购物体验的提升，如何从流量、营销时代，进入到效率、供应链时代，考验的是零售行业精细化运营和快速反应的能力。

在此背景下，传统实体连锁零售企业精细化运营面临重大挑战——

数据管理差，零售行业并不缺数据，但由于零售业务系统多，数据口径不统一，质量往往很差，难以真正运用到经营决策层面。工具较落后，零售重业务驱动，而缺少数据经营管理思维，数据分析依靠各业务系统报表和Excel表格，IT与业务部门难以做到敏捷分析与协同。管理局限性，缺少数据统一管理平台，各数据各自为政，管理层往往难以获得一线业务数据，信息难以传递一线业务人员。分析模型少，传统零售现有分析往往是对既有数据的描述性为主，缺少预测式分析，加上缺少体系化的知识积累，在销售预测和智能补货层面欠缺，从而导致业绩难以提升和消耗品损耗较大。

全渠道运营已是如今连锁零售发展的显著趋势之一，连锁零售企业可通过观远数据一站式智能分析平台，快速接入来自ERP、POS、CRM、TMS等线上和线下的多源数据；同样的，通过平台灵活易用的表单设计和数据管理工具，企业可高效完成业务数据的收集与整理。

打通全渠道运营数据

从数据采集到数据接入，观远数据为连锁零售企业打造全渠道数据池，实现从供应链到消费者端到端的精细化运营。

发布连锁零售智能数据分析解决方案

01.快速构建敏捷的数据分析平台

零代码高效数据处理

传统SQL取数

观远数据零代码智能ETL

依托观远数据平台智能ETL，简单易用的拖拉拽式操作和清爽的可视化数据流处理界面，可满足各式各样数据处理场景，助力数据分析师乃至业务人员高效完成数据的清洗、整理和融合，从而实现全渠道高效的经营数据分析。

数据多终端赋能全员

在数据可视化应用场景层面，观远数据提供数据大屏、移动轻应用、数据门户等展现形式无需编程，只需简单拖拉拽，即可根据业务需求轻松创建不同类型的可视化图表，快速完成兼具直观和美观的即席数据展示。

面向管理者提供数字化经营决策抓手

观远数据大屏可为管理层提供高管视角解读核心指标，助其随时随地掌握从区域到门店的重点业务经营情况与实时数据指标，一手企业经营状况尽在掌握。

双十一实时战况数据大屏

面向业务人员打造移动化数据分析平台

各区域负责人乃至责任店长，可通过移动轻应用随时随地将空数据，掌握门店销量、业绩表现、服务速度和活动促销等经营情况，美观清晰的界面可培养其日常看数习惯；当门店出现异常时，异常预警消息将自动推送至移动端，方便随时随地对业务及时做出调整，也可根据某一指标变化下钻找寻其变化原因，达到「数据追人」的目的。

02.全方位覆盖连锁零售分析场景

观远数据连锁零售解决方案全方位覆盖连锁零售战略计划、门店运营、商品运营、市场营销、会员管理、全渠道运营等环节进行流程优化，覆盖目标的制定、实施、评估和分析改善，构建基于数据能力的持续改善循环模型，通过数据赋能零售企业精细化运营和精益增长。

全方位覆盖连锁零售数据分析与应用场景

门店分析

零售业态往往是“小店大连锁”的业务形态，而核心竞争力在于门店管理能力。观远数据移动轻应用可助力连锁零售企业掌握从总部到区域门店的实时经营数据。

，观远数据行业应用——零售经营助手，可帮助CEO进行「空中巡店」，帮助高管扩大管理半径，全方位监督企业目标达成，追踪经营问题，落实岗位职责，检查改善情况。

观远数据零售经营助手

在门店一线负责人的赋能上，观远数据以更实时、更全面的数据模型沉淀优秀管理者经验，赋能一线终端店长，提升业务管理效率和管理水平。

商品分析

高效精准的商品分析，有助于企业优化商品结构观远数据可实时把控商品动态信息，对商品进行销售、动销、转化、销量、异常等维度的商品运营分析，助力品牌商为订单预测和库存准备提供预警支撑，进而精细化运营优化商品结构。

会员分析

观远数据可为企业呈现全生命周期的清晰会员用户画像，以此为基础深入到店级会员的消费偏好分析，洞察会员消费规律；并建立基于会员运营概览、拉新复购留存、顾客分群洞察、营销活动效果、会员价值RFM模型等全方位的深入分析视角，帮助品牌商时刻掌握消费者需求变化，并据以快速洞察更多潜在商机。

促销分析