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面向零售业的商务智能系统应用
摘要近年来,随着信息技术的飞速发展以及在商业领域的广泛应用,零售企业在经营管理过程中积累了大量的业务数据,如订单、库存、交易账目、销售量统计、服务通话记录、竞争对手及客户资料等。 ...
近年来,随着信息技术的飞速发展以及在商业领域的广泛应用,零售企业在经营管理过程中积累了大量的业务数据,如订单、库存、交易账目、销售量统计、服务通话记录、竞争对手及客户资料等,在这些与企业息息相关的数据中蕴藏了丰富的对企业决策者极具价值的信息和潜在的商机,如何从中提取有用的信息,以挖掘潜在的商机、降低企业的运作成本;如何通过历史经营情况归纳出成功的经验和失败的教训,并用数据、信息来预测未来的企业发展趋势,快速准确地把握风云变幻的市场脉搏,已成为企业经营者、决策者越来越关注的问题。由此,商务智能(Business Intelligence,简称BI)在零售业的应用,已成为信息系统与电子商务管理理论界研究和行业关注的热点。这是市场发展的要求,也是企业信息化发展到一定程度的必然结果。
商务智能系统的目标是要为企业提供一个统一的数据分析平台,充分利用运营系统中积累的海量数据,对其进行深层次的知识发掘,从不同的角度去分析企业的各种业务指标并构建业务知识模型。困扰零售业高层管理者的一个重要的问题是如何将多年来积累的海量数据提取成为有商业价值的信息,解决决策层日益关注的如何与供应商商合作与共赢、如何培育忠诚的消费群体和发觉潜在的消费群体、如何应用商务智能系统企业的经营提供决策指导。本文在讨论了商务智能的基本概念后,分析了零售企业业务模型和零售业信息化模型,探讨了零售业的商务智能系统的构成单元,论述了商务智能系统在零售业的应用,给出了商务智能系统在零售业中的应用实例。
1 商务智能的概念及主要技术
商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息。创造和积累商务知识和见解,改善商务决策水平,采取有效的商务行动,完善各种商务流程,提升各方面商务绩效,增强综合竞争力的智慧和能力。
商务智能的概念最早是由Gartner Group于1996年提出来的。当时定义为一类由数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的,以帮助企业决策为目的的技术及其应用。借助于商务智能,企业员工、咨询师、客户、供应商以及消费者能够有效地运用和查询这些信息。
1.1 商务智能的功能和作用
商务智能应具有以下的功能:(1)数据管理功能。包括从多个数据源进行数据的抽取(Extraction)—转换(Transformation)—加载(Loading)(ETL)、清洗数据、集成数据的能力和高效存储与维护海量数据的能力。(2)数据分析功能。即具备联机分析处理(on-Line Analytical Processing,简称OLAP)功能,对多种数据进行分析的功能、终端信息查询和报表生成的功能、数据可视化的功能。(3)知识发现功能。即从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识的能力。(这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息,提取的知识表现为概念、规则、规律、模式等形式。)(4)企业优化功能。企业决策者可以依据从BI系统中得到的知识分析企业发展趋势,挖掘新的商业机会,调整产品结构、分销渠道、工作流程和服务方式,优化企业资源,从而提高企业在市场上的竞争能力。
商务智能这种“从数字上进行管理”(黄仁宇语)的能力是有效率的企业和经济制度的显著特点。具体来说,商务智能可以在以下4个方面发挥作用:(1)理解业务。商务智能可以用来帮助理解业务的推动作用,认识哪些趋势、哪些非正常情况和哪些行为正对业务产生有利和不理的影响。(2)衡量绩效。商务智能可以用来确立对员工的期望,帮助他们跟踪并管理其绩效。(3)改善关系。商务智能可以为客户、员工、供应商、股东和大众提供关于企业及其业务状况的有用信息,改善利益相关者的关系,增强整个信息链的一致性。(4)创造获利机会。掌握各种商务信息的企业可以出售这些信息从而获取利润。
与以往的信息系统相比,商务智能系统具有以下三个主要优点:(1)商务智能系统不仅采用了最新的信息技术,而且提供了预先打包好的应用领域的解决方案。(2)商务智能系统着眼于终端用户对业务数据的访问和业务数据的传送,它可同时服务于信息的提供者和信息的使用者。(3)商务智能系统支持对所有形式的信息的访问,而不仅仅是那些存储于数据仓库中的信息。
1.2 商务智能的技术体系
商务智能的技术体系主要由数据仓库、OLAP,以及数据挖掘三部分组成。
(1)数据仓库。它是商务智能的基础和核心,是一个用以更好地支持企业或组织的决策分析处理的数据集合,它有着面向主题、集成、相对稳定、随时间不断变化四个特性,其关键技术包括数据的抽取、清洗、转换、加载和维护。
(2)联机分析处理(OLAP)。术语OLAP最先是由E.F.Codd于1993年提出的,它是以多维数据为基础的复杂分析技术。它支持各级管理决策人员从不同的角度,快速灵活地对数据仓库中的数据进行复杂查询和多维分析处理,并且以直观易懂的形式将查询和分析结果展现给决策人员,包括多维在线分析处理、关系型在线分析处理和混合在线分析处理。OLAP与数据仓库是互补的,数据仓库存储和管理数据,OLAP将数据仓库中的数据转换为策略信息。
(3)数据挖掘(DM)。它是从海量的、不完全的、有噪声的、模糊的随机的实际应用数据中,发掘隐含的、规律性的、人们实现未知的,但又是潜在有用的,并且是最终可理解的信息和知识的非平凡过程。其价值在于扫描数据仓库或建立非常复杂的查询,拥有并行处理功能,而且可以支持多种采集技术,数据挖掘工具拥有良好的扩展功能,并且能够支持将来可能遇到的各种数据(或文档)和计算环境。
2 零售企业业务模型和零售业信息化模型
2.1 零售企业业务模型分析
零售业是指通过买卖的形式将生产者生产的产品销售给消费者作为生活消费或销售给社会集团、单位供公共消费的商品销售行业。零售业是处于从事由生产者到消费者的商品营销活动的个人或公司,从商品供应商或者制造商处购买商品,并直接销售给消费者。
2.2 零售企业信息化模型分析
相对于其它行业的信息化发展,零售行业是一个比较特殊的行业,其原因是零售企业本身参与整个信息化的过程是其它的行业很难比拟的。
经过多年的投入和发展,零售企业从一线的销售柜台使用的POS机系统,到MIS系统和OA系统,再到BI系统,整个零售企业从底层销售一线到中层管理再到高层决策者,都实现了信息化的运作。
3 面向零售业的商务智能系统的构成
一个完善的面向零售业的商务智能系统具有以下基本功能:(1)商业计划:新品引进计划、商品销售计划、商品采购计划、资金使用计划、商品促销计划;(2)商品配置:商品品类分布,商品价格、品牌、产地、经营方式分布;(3)采购技术:新商品引进技术、商品采购选择技术、商品淘汰技术、供应商淘汰技术;(4)销售分析:促销活动分析、数量促销分析、商品价格调整分析、商品销售ABC分析、商品销售绩效分析、未销售商品分析、商品销售贡献率分析、时间段销售分析、场效分析;(5)库存分析:补货情况分析、库存周转分析、库存容量分析、库存损溢分析、库存预警分析、保利期、保质期分析;(6)资金分析:付款情况分析;促销资金分析;采购资金分析;商场费用分析;(7)顾客分析:一般顾客分析;贵宾分析;(8)人员管理分析:营业员分析、买手分析、收银员绩效分析、收银员差错分析。
4 商务智能系统在零售业中的应用
零售企业的信息系统每天产生诸如商品结构、销售、库存、客户等决策支持所需的珍贵信息,商务智能的作用在于将各类数据进行高度的概括和总结,形成供高层决策者进行战略决策时参考的企业经营状况分析报告,为企业提供及时、高效的战略决策支持。其典型应用主要有以下几方面:
(1)客户关系管理(CRM)。以客户为中心的企业战略正逐渐取代以产品为中心的企业战略。根据客户往年的消费记录数据及客户档案资料,分析客户的消费能力、消费习惯、需求倾向和消费心理及信誉度;探寻客户交易数据中隐藏的有价值的信息;确定客户对企业的利润贡献度;对客户进行分类,然后针对不同类型的客户提供个性化服务,从而提高客户的满意度和忠诚度,帮助企业有针对性地实施市场战略,为企业赢得市场机遇。
(2)商品销售与外部环境特点分析。根据不同时间段的销售数据分析商品与自然现象(如季节、气候的变化)、节假日、广告宣传等外部环境因素之间的关系,可制定出相应的销售策略和促销策划方案。
(3)可盈利性分析。商务智能技术可以帮助企业分析利润来源、各类产品对利润总额的贡献度、营销费用是否与经营回报成正比等,并在此基础上,进行同期比较分析、应收分析、盈亏分析、风险度分析等。可盈利性分析有利于企业实时掌握自身的发展和经营情况,有利于企业及时调整经营业务、化解经营风险。
(4)绩效管理。商务智能技术能够从企业的各种应用系统中提取出各类关键绩效指标(Key Performance Indicator,KPI),这些应用系统包括销售、市场、客户服务、财务、人力资源、供应链等。对这些经济活动进行成本核算,比较可能的业务收入与各种费用之间的收支差额,分析经济活动的曲线,得到相应的改进措施,从而降低成本、减少开支、提高收入。
(5)异常处理。它是商务智能数据挖掘应用的典型事例,通过异常情况报告,企业能及时发现市场和顾客异常情况,快速采取措施,降低企业风险,提高企业收益。如信用卡使用分析,银行、保险等行业的欺诈监测等。
通过商务智能系统的运用,零售企业可以有效地解决原来存在于企业中的内外部矛盾。通过对供应商在特定时间段内的各项指标,包括订货量、订货额、进货量、进货额、到货时间、库存量、库存额、退换量、退换额、销售量、销售额、所供商品毛利率、周转率、交叉比率等进行的分析,为供应商的选择、引进、储备、淘汰(或淘汰其部分品种)及供应商库存商品的处理提供了可靠的分析依据。比如,在分析的过程中,可能会发现某些供应商所提供的商品销售一直不错,某个时间段里的结款也非常稳定,而这个供应商的结算方式是代销。此时,根据这一信息,决策者可以考虑,既然这个供应商所供商品销售风险较小,在资金不紧张的情况下,可以将他们改为购销来降低经营成本。
5 结束语
“用IT去做零售业”已经逐渐成为零售业的重要经营理念。运用商务智能系统,零售企业可以通过对各个业务系统中数据的提取、挖掘、转换、分析,为企业的经营决策提供有效的支持。指导零售企业调整商品结构,使商品配置更趋于合理,并为及时调整商品的品类和价格定位、调整和监控供应商的经营行为、及时订货补货等提供了科学的依据。通过顾客分析,可以了解到零售企业在某一商圈里消费者的居住区域、文化层次、年龄段、平均月收入等,为企业总体的定位提供强有力的说服性数据。综上所述,商务智能系统的运用,对于零售企业竞争力的提高,避免经营决策的失误,都具有十分重要的意义。
(本文不涉密)
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