观远数据造成亿级B轮融资,AI BI的智能深入分析
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连锁零售的经营利润=门店数量×均店销售额×毛利率-存货成本-房租成本-人员成本-管理成本

观远数据智能分析平台拥有全渠道数据池,可直接对接企业现有ERP数据、POS数据、线上数据、CRM数据、线上电商与O2O业务体系,观远数据提供Smart Gateway连接器,满足客户不同的数据接入需求,如此有助于实现数据全面整合分析,并反过来指导“预生产”,优化全链路的采产配售。

观远数据连锁零售大数据分析BI解决方案,在深刻洞察“人、货、场”的基础上,以AI BI的服务模式,帮助连锁零售企业构建最强“决策大脑”。量身打造的深入各个应用场景的数据分析指标体系,可打通线上、线下,实现各环节的数据实时同步,并覆盖多维度的营运分析。同时结合先进的AI算法,实现需求预测、智能诊断、智能订货等深度AI应用场景,真正做到数据追人,使效率提升和精准决策更进一步。

目前观远数据已经与联合利华、百威英博、伊丽莎白雅顿、始祖鸟等全球消费品牌,以及Lily女装、生鲜传奇、NOME诺米家居、上蔬永辉、奈雪的茶、小红书、见福便利店等本土知名零售品牌,提供新一代智能数据分析产品与解决方案。未来十年,智能决策能力是企业最核心的竞争力。随着大数据、人工智能、云计算三波浪潮的深入融合,基于AI BI的智能分析与决策已在领先的客户身上落地开花,这些应用将创造10倍于传统商业智能的业务价值。

五、顾客关系

观远数据为泛零售与消费行业,提供的行业解决方案涵盖商品、供应链、渠道、营销、门店、顾客关系、财务、人力资源等8大核心主题,上百个分析决策场景,为业务线全面赋能。

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据了解,观远数据隶属于杭州观远数据有限公司,成立于2016年,致力于为新零售、新金融、泛互联网大型企业以及综合型集团客户提供新一代的数据分析与商业智能解决方案。观远数据80%以上的团队成员是产品、技术与数据背景,很多来自于阿里巴巴以及微策略MicroStrategy等领先的互联网或大数据分析公司。

企业经营的成败首先取决于战略决策的正确与否,而决策的正确与否则取决于数据和信息的质量。观远数据将指导战略计划的核心指标层层细化,为决策者打造全局视角的实时、动态分析场景,由上而下推动企业内部数据驱动文化形成。同时还可支持多终端应用呈现,诸如数据可视化大屏,触摸会议大屏等,辅助企业战略发布实施。

7月15日消息,智能数据分析平台“观远数据”宣布完成亿级人民币B轮融资。本轮融资由襄禾资本领投,红杉资本中国基金和线性资本跟投。观远数据创始人兼CEO苏春园表示,新一轮融资将主要用于产品研发、客户成功以及市场拓展三个方面。据悉观远数据曾于2018年3月获得红杉资本中国基金领投的3500万元A轮融资,以及2017年初线性资本领投的千万级天使轮融资。

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文章来源: 亿欧网

终端门店作为消费者的直接触点,对连锁零售的交易转化和用户经营至关重要。观远数据以赋能一线店长为主旨,为店长提供相应角色看板,并引入先进的AI技术,将优秀门店管理经验固化到系统,形成门店整体经营健康画像。移动端支持数据分析结果实时查看,以及订阅预警信息直接推送至邮件、企业微信、钉钉等,随时随地监控业务变化。

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哪些是畅滞销商品、哪个价格区间卖的最好、各类商品销售情况及所占比例是否合理......这些分析结果可为店铺的订货、组货及促销提供参考依据。在观远数据的解决方案中,包含了价格体系、商品管理、多品牌管理到库存管理等多个维度的商品运营分析,力求全方位高效满足零售顾客需求,从而显著提升店铺销量。

观远数据团队自主研发的智能分析平台具备高可扩展的架构,提供从数据准备、可视化分析、敏捷探索,到自动预警、高级分析、预测与诊断等由浅入深的产品与解决方案,为客户构建从数据到决策的最短路径。

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针对不同客户的数据应用阶段,观远数据首创提出从敏捷分析到智能决策的5A落地路径,协助企业分步构建企业决策大脑。

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随着大数据发展的意识,国内企业服务领域出现了很多数据服务商,他们提供数据搜索、分析、优化等一系列服务。苏春园曾在亿欧的采访中表示商业智能BI与这些垂直的数据服务商并不冲突,他们是纵向发展,而BI是横向拓展。BI打通各个业务部门的数据,接入运营、财务、用户等数据为各个部分不同层级的人员所展示和管理,而垂直服务商所分析的数据较为单一,如果只分析用户行为,那必然不会涉及到财务数据,所以定位不一致。

品类角色分析

苏春园认为,传统零售企业要具备互联网思维,在人财物各个环节,用数据分析思维给出最佳决策。同时零售行业外部市场趋势变化处于不确定状态,我们就要投入最确定的趋势:技术。

全渠道运营已是如今零售发展的显著趋势之一,观远智能BI平台支持ERP、POS、CRM、线上数据等多种数据源接入,并依托自带的SmartETL工具,赋能IT人员对数据集进行易操作、低门槛、智能化的高效数据处理,从而帮助快速打通企业级数仓数据与部门数据以及线上、线下数据的汇融贯通。在此基础上进行整合分析,最大程度还原数据原貌。

目前,观远数据的一站式分析平台可以覆盖从数据接入、存储、分析与可视化、AI预测以及分发与消费的数据分析-决策支持全流程。

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门店指标完成情况

人力资源看板

市场营销看板

会员分析

预流失会员精准激活

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一、战略计划

连锁零售企业的精细化管理,内外部数据分析缺一不可,尤其是作为企业内部管理重要一环的“人员管理”和“财务管理”。在我们的解决方案中,人力资源分析包含:流失分析、补偿分析、薪酬分析、绩效分析、招聘分析、劳动力概况分析等指标;财务分析则包含:应收账款分析、总账分析、应付账款分析、利润分析等指标,从而帮助构建完整精细化的企业管理模型。

近几年,随着人口红利的消退,连锁零售的经营成本显著提升,许多连锁零售商纷纷借助大数据和人工智能等技术赋能进入了精细化管理的阵列。而另一方面,在消费升级的助推下,零售消费市场逐渐回归理性,消费者购买决策的影响变得十分复杂,对市场分析和企业管理也提出了更为严苛的要求。

促销活动分析

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核心赋能场景介绍

目标销售达成分析

全渠道运营

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运营大屏

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财务分析

面对日益艰难的市场环境,数据化管理能力将帮助塑造连锁零售企业差异化的核心竞争力,并成为保证其持续盈利的坚固基石。但对于广大的连锁零售服务商而言,要想成功落地“数据驱动”却并非易事,商品管理、门店管理、顾客关系......因素庞杂,难以掌握,又该如何入手呢?别担心,「观远数据连锁零售大数据分析BI解决方案」来为您细细讲解。

二、门店运营

七、人力资源和财务分析

虚拟标杆店

全渠道运营

四、市场营销

六、全渠道运营

以往企业只能管理会员的消费记录、姓名、手机号、消费金额、消费频率等结构化数据,在分析、运营会员的时候,也只能依据这些浅显的维度,这样容易让商家错失很多潜在的商机。现在观远数据从时间维度分析(日/周/月/季/年)、会员结构分析、消费结构分析以及会员价值RFM分析等,全方位深入分析,可为连锁零售企业呈现清晰的客户画像,深度挖掘客户价值。

连锁零售商通常会根据市场需求、节假日、产品上市、季节性等因素,出于提升销售、消化库存、品牌宣传等目的制定开展相关的促销活动。对于促销选品、促销过程监控、促销前中后期的效果评估,我们也制定了相应的营销分析组合,比如销售额目标达成情况、新增会员数、重点商品销售情况等,实时监控市场反应和消费者动态。

AI BI,打通敏捷分析到智能决策的最短路径

三、商品运营

连锁零售行业由于低毛利的特点,要求必须更加精细化地管理。将以上利润指标进行拆解,观远数据将相应地从战略计划、门店运营、商品运营、市场营销、顾客关系、全渠道运营、人力资源、财务分析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,为连锁零售企业实现产品与服务增值。

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连锁零售企业数据分析盈利模型

存货周转分析

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以上是观远数据关于「连锁零售大数据分析BI解决方案」的核心思路,文中只节选部分细节指标和应用场景。如果您想了解观远数据详细的连锁零售解决方案或其他行业解决方案,可点击小程序进行免费体验,或点击阅读原文提交试用申请。

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