玛娅丽娅近日，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%。此外，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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　同时，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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　观远数据活动分析模型可基于核心KPI对指标进行逐步拆解，精准判断活动各项指标是否达成，对整体销售业绩是否起到了拉升作用......通过多样的交互方式进行数据溯源，及时对问题进行定位与解决，事后数据分析复盘，也可为日后活动的改善优化提供数据支撑。

　　生鲜果蔬易腐性造成高成本、高损耗的供应链管理特性，使得现代化供应链升级的需求变得更加紧迫。

　　零售业巨头沃尔玛携手观远数据，结合销售、清仓、进货等数据，增加天气、节假日以及和中国国情紧密相关的节气等相关信息，实现按业务场景进行门店维度单品的按天预测。

　　同时，观远数据尝试多种模型，融合业务经验和统计数值、信号变换等特征，进行数据平滑等操作，经过对历史数据呈现趋势的学习调整参数，建立起完整的“数据清洗—特征工程—模型训练—结果输出—误差监控”的AI迭代流程，部署自动任务流程每日对接新数据，实现对未来4～6天的预测输出，指引门店订货。

　　在中国传统实体零售企业经营业绩整体持续下滑的同时，一些出色的连锁零售企业却通过科学化管理和专业化经营，销售和利润业绩逆势增长。

　　不同于传统BI，观远数据提出一整套从BI（敏捷分析）到AI（智能决策）的完整“5A”落地路径方法论：以智能决策为目标，分步构建，持续升级，协助企业客户规划与之发展阶段相匹配的数字化升级路径，为企业打造面向未来的智能决策大脑。

　　截至目前，观远数据已经服务了全家、见福便利店、来伊份、生鲜、鲜丰水果等近200家连锁零售行业头部企业，未来观远数据将继续深耕零售消费领域，通过数据赋能零售精细化运营，AI+BI，让决策更智能。

　　观远数据协助见福充分挖掘了数据的价值，尤其在连锁零售最重要的单店管理、单品管理上，做得很深入。此外，如何用数据自动进行经营异常的诊断，观远提供了很创新的算法和方案，为我们的决策提供了重要依据。

　　选择与观远数据合作，是经过了市面上众多主流数据分析产品的多方遴选，最终有感于观远数据在技术上的钻研与创新。对于社区生鲜行业而言，数据化运营体系的建立势在必行，但同时也有很长的路要走。我们很高兴与观远数据同行，相信观远数据高质量的数据服务，将帮助我们带来更加智能化的运营，我们也将不断创新实践，带来更高效和更贴近消费者需求的产品服务提供。

　　观远数据在零售数据分析领域有非常成熟的落地经验，能够及时响应蜜雪冰城在不同发展阶段对于不同业务场景深度的分析需求。目前我们已经实现了10000多家门店的进销存、商品、会员等信息化管理和数字化驱动。未来，我们还将和观远数据一同探索更多有价值的数据分析模型。