连锁企业的数据革命

中颢润项目数据分析师事务所 王庆生

我国连锁企业经过多年的长足发展，已经变得相对成熟，然而与国际上标杆的连锁企业相比，我国连锁企业的竞争力还明显不足。在信息化快速发展和大数据应用逐步落地的今天，连锁企业能否借助信息技术和数据分析技术，通过资源整合在经营上做出一些突破呢？本文将就这一问题重点阐述数据分析在连锁企业经营中的应用。

连锁企业面临的困境

困境一 成本逐步推高

经过多年的发展，我国目前形成了一批诸如苏宁、国美、物美、大润发、红旗连锁等规模与影响力较大的品牌连锁企业，然而在连锁企业发展的洪流中，大量的企业也不断夭折。

成本的逐步推高无疑是连锁企业在未形成规模效益前最大的“杀手”，这其中包括商业地产的火热导致的房租成本上升，通货膨胀导致产品生产、运输配送等售前成本提高，以及各个不同模式、不同渠道的产品激烈竞争导致利润率逐年下滑等。这些显性或者隐形的成本都在悄悄吞噬着连锁企业。

以曾经“一铺难求”的商业黄金宝地——上海淮海路商业街为例，近段时间竟出现“空铺潮”，35～65元/平方米的日租金使不少租户不堪重负。而随着商业从线到圈的发展趋势，类似淮海路的条状商街越来越受到徐家汇、五角场等块状商圈威胁，也使得淮海路商业街逐渐走下坡路。淮海路商业街出现的“空铺潮”集中体现了目前零售业面临的威胁。

困境二 运营模式老套

不管是直营连锁、自由连锁、特许经营还是多种方式混合经营，大部分连锁企业的发展模式仍然停留在传统的运营模式当中，在连锁企业努力锻造规模经济的发展过程中，随着规模的扩张，风险也会逐步攀升。在这种情况下，或许企业新开拓的一家连锁店就是压垮企业的最后一根稻草。

困境三 缺乏精细化战略规划

目前精细化的战略发展还没有在连锁企业中受到重视。大部分连锁企业目前仍停留在按部就班的发展当中，凭着经验和历史的成功在继续复制，或者简单修改、继续复制旧的粗放经营模式。通过仔细观察那些成功屹立在行业前沿的企业的发展轨迹，我们发现这些企业的战略发展越来越精细化，每一步的发展都有各个方面的信息支撑。在大战略的顶层设计上如此，在各个部门、各个流程上也是如此。

那么，数据分析究竟能做什么呢？

首先，可以利用数据分析改善经营。

目前零售企业越来越关注数据分析的应用，但是应用过程还比较琐碎，不成体系化，尽管如此，以下这些简单的日常应用已经可以解决很多企业运营中的问题。

在连锁企业的渐渐摸索当中，数据分析的应用已经变得较为普遍，从扩张的运营流程分析到店址选择的精细数据调研分析，从供应链的精细化管理到营销中的客户数据分析，连锁企业经营的不同方面均已经看到数据分析的影子。

借助数据分析，连锁企业店址的选取更加贴合消费需求，风险得以降低，供应链间的精细数据分析也更加合理地在时间、空间和成本上进行了三位一体的整合，同时在营销中对客户的信息掌握也越来越多，提升客户的消费体验也更加直接地带来收益的增长。

与此同时，还可以利用数据分析突围。

不管是常规数据分析，还是商业智能的数据分析，都需要有一个有效的、有逻辑的顶层设计，专业的数据分析师事务所在服务于零售企业时，首先都会帮助企业梳理一个顶层的数据分析体系，然后建立分析内容体系的框架。只有体系与分析内容合理，才能让数据说“真话”。

数据分析与战略发展应该是相辅相成的，通过数据分析挖掘到市场机会，从而定位战略，再顺着战略定位去挖掘分析运营手段，通过市场的反馈数据不断进行精细化的运营提升。

随着信息的爆炸，企业不仅面对着自身内部数据的几何式增长，同时，越来越多的外部数据也被企业搜集，数据的“包袱”越来越沉重。面对这些数据，企业开始寻找出路，一些企业建立了数据分析部门，一些企业建立了BI平台，但目前企业内部的数据分析水平和BI的平台设计仍然缺乏顶层设计。

想要利用数据分析进行突围，那么企业的数据分析就不能停留在点对点的问题之上，应该有一个良好的数据分析体系，这个体系应该是一个顶层设计，这个顶层设计是数据分析工作的基石，其构造的合理和牢固是提供正确战略的保障。

数据分析的大框架应该包含以下构架:

常规描述分析:有逻辑的倒三角形、正三角形，内容描述性分析等；

统计分析:包含统计模型的数据描述分析，如聚类分析、因子分析等；

指标分析:是指根据连锁企业具体运营的模式和产品构成情况进行单独设计的有行业特色的统计指标、技术指标，并对这些指标进行分析。

挖掘模型:是指根据外部和内部信息进行数据建模，进行战略性的数据挖掘，如规模预测，渠道预测，渠道布局，投放布局等数据模型。

利用数据分析的“金字塔”，可以使得连锁企业在制定发展战略上信心更足、方向更准确，在日常的经营中，流程更清晰，工作更量化，管理更规范。同时，数据分析也将帮助企业更加了解客户的消费变化、体验变化以及未来诉求等。

“数据化”的运营畅想

当连锁企业的“数据化”运营更加深入和成熟时，企业的运营思路、商业模式，产品创新，渠道以及配送，客户维护等各个环节都将打通。

畅想一 改变商业模式

通过数据挖掘技术，连锁企业的未来在产品选择以及各个门店的战略方向上都将有翻天覆地的变化。有的门店或许仅仅是作为消费体验存在的，有的仅仅是半仓储的配送站，有的仅仅是为某些单独的特殊群体量身打造的；而在产品上，不局限在产品的专营与多元化经营，而是更多地面向消费者提供更为集中的半主导半定制化的产品服务。

畅想二 优选产品创新

在产品创新方面，消费者的诉求越来越多，如产品包含的内外指标更加丰富，产品的研发，功能属性制定更匹配等。在众多的功能诉求中，通过数据分析可以帮助企业找出一条可以使整个运营效益最大化的产品企划方案或者产品组合方案等。产品创新的意义也更加广泛，或许是超市商品的摆放组合顺序，空间位置设计，或许是餐饮中的套餐组合，或许是家电、汽车等的功能设计。

畅想三 改善渠道配送

在数据信息化的运营中，连锁渠道也不局限在过去的渠道选择上，通过商圈、电商、互联网、社交平台等的整体融合，通过数据分析确定营销人群，同时进行广告以及运营投放的具体操作流程和量化控制。

在配送上面，借助数据的整合分析，自营配送渠道，三方配送渠道以及可以满足客户诉求的配送方式也将越来越多。当消费者想买一瓶啤酒、一个汉堡和一份蛋花汤的念头出现在社交圈子里时，超市、肯德基和某快餐厅的联合配送员很快就会与其联系，这将前所未有的提升客户体验。

畅想四 扩展客户维护

客户的维护方式在数据化运营背景之下也变得更加多样，且越来越能拉拢消费者。消费者对连锁企业的评价也将不仅停留在产品质量、服务态度等常规标准之上，消费者可能会越来越注重情感诉求的维护。例如，我们对餐饮消费者进行详细划分，怀旧型的做一些传统传承类的套餐，感情悲伤与感情兴奋的都有针对心情而设计的套餐等，通过这些消费体验和新的维护方式在消费者心中留下依赖的“烙印”。

数据是一把双刃剑，用的好可以给企业带来实质性的飞跃，用的不好将会是企业工作的负担。连锁企业对数据的价值提炼需要更加专业化，对数据的使用应该更加规范化，这一点可以借助专业的第三方数据分析服务机构，帮助企业建立适合自己的数据架构和分析体系。