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实践案例 | 零售行业新老店预实分析应用实践

来源:金蝶云社区作者:金蝶2024-09-222

实践案例 | 零售行业新老店预实分析应用实践

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当集团内公司拥有大量门店,分布广泛,且经营数据庞大时,传统的线下门店信息与数据统计方式显得异常繁重。此时,如何利用数字化技术实现自动化统计,进而提升数据分析效率,便成为了管理层亟待解决的问题。


本案例将详细介绍如何通过星瀚预算体系中的预算维度设置与业务规则应用,实现门店属性的自动维护以及精准实时的数据分析。此方案针对性强,能够切实解决上述业务痛点,且具有很高的普适性,效果显著。


撰稿人:金蝶-刘朝恩


【温馨提示:因企业业务场景存在不同程度的差异,此案例仅供参考,请根据现场实际业务情况探讨最优解决方案,并在上线前进行充分验证。】



一、业务背景

(一)业务现状

Y公司是全国超大型的医药连锁企业,也是一家超大型的集团化公司其下属40+子公司,拥有9000+零售门店。为满足集团发展需要,集团每月均会对公司进行门店任务考核、数据经营分析,通过门店新店、老店、次新店数据的分析,评估本年度截至当前时间门店发展状况,灵活进行集团未来经营决策的调整。


由于Y公司门店较多、涉及区域较广、经营数据量较为庞大,故每月线下统计门店信息及门店数据的工作量极为繁重。如何利用数字化手段,实现自动化统计,提升数据分析效率成为Y公司管理层的重点关注问题。

(二)客户痛点

目前Y公司的集团门店经营数据分析,无法做到精准实时,存在较大的统计口径差异;

通过人工辅助Excel的方式处理,过程繁琐耗时耗力,需要大量的重复人工判断,如需要重新统计每月新开店数量、门店已开业时长、是否曾经搬迁等

(三)客户诉求

自动维护门店属性:通过门店基础资料中的开业日期、门店开业状态,两者结合判断门店属性并赋值。

精准实时的数据分析:通过规则将该属性赋予新店老店维度,分析时可直接通过新老店维度进行门店新老店数据分析,减少人工统计、判断、信息差延迟等因素导致的数据分析问题。



二、解决方案

(一)整体思路

图 1 整体思路


1、 解决门店开业信息收集问题

用户已在门店相关的基础资料中维护了开业日期信息,再增加开业状态,相关管理员维护门店信息时同时维护该字段即可。

图 2 门店资料信息


2、 解决门店新老店属性判断问题

因为预算组织中无门店相关字段可说明此预算组织为门店,以及该组织是新店还是老店,需建立组织形态属性与新老店属性两个自定义属性来标记。


由于零售行业新增门店较为频繁,Y公司预算组织依据成本中心建立,我们在成本中心基础资料中做了二次开发,其新增/变更时会同步新增/变更预算组织。同时成本中心基础资料中有“形态”字段,用于标识该成本中心为公司、部门、门店等,相关管理员在维护成本中心时需同时维护该成本中心形态,预算模块可借助此形态,在上述二开的基础上再增加逻辑:即当成本中心形态为“门店”时同步给相同编码的预算组织赋值“门店”的组织形态自定义属性,成本中心新增/变更时均同步更新预算组织自定义属性。


再在预算维度管理中新增“更新维护组织自定义属性”按钮,通过该按钮将门店开业日期、开业状态、自定义属性为门店的预算组织相结合,根据用户提供逻辑判断门店为新店还是老店。

图 3 成本中心基础资料


图 4 组织自定义属性


3、 解决数据按新老店维度查询分析问题

建立新老店维度,通过业务规则将该门店数据赋值到对应新店、老店维度,查询分析时即可按照新老店维度进行分析。

图 5 新老店维度


(二)关键步骤

1、预算维度中建立新老店维度,自定义属性中建立新老店自定义属性、门店自定义属性分组。

图 6 新老店维度


图 7 组织自定义属性


2、管理人员在门店基础资料维护门店信息时同步维护开

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