隨著電商的發展，連鎖零售的經營成本顯著提升，許多連鎖零售商紛紛借助大數據和人工智能等技術賦能進入了精細化管理的陣列。在消費升級的助推下，零售消費市場逐漸回歸理性，市場逐步由供給驅動轉為消費驅動，對市場分析和企業管理也提出了更為嚴苛的要求，數據化管理能力將幫助塑造連鎖零售企業差異化的核心競爭力。
全渠道零售是指：線上和線下體系、直銷和分銷的深度融合，采用移動技術、大數據、人工智能和物聯網等技術，提高產品供給質量、提升商業效率。線下體系對接商超、便利店、購物中心以及各種代理商。線上體系包括自有電商平臺，第三方電商平臺，各種新業態模式。是供給驅動型轉為消費驅動型的典型標志。某品牌目前電商對接的第三方電商平臺包括：天貓旗艦店、天貓超市、易果生鮮、京東自營超市、京東POP店、京東生鮮、蘇寧易購、中糧我買網、自營全員營銷、唯品會、社交媒體等；線下渠道有商超，各級代理商，便利店以及購物中心等。數據量較大且各平臺數據分散，數據的整理匯總及分析出現較大困難，同時很多第三方數據或者網絡數據獲取也急需對接保證數據完整。由于用戶數據龐雜，各種業務形態需要各種模型和手段對于相關數據進行有效分析，提升整體業務的有效性和增加利潤。基于上述問題有四個需求需要滿足，第一各種渠道有效數據的搜集，整理和聚合管理，包括第三方數據和網絡平臺數據。第二提供各種報表和可視化分析結果，從時間維度、地域維度、渠道維度以及業務形態等多種角度分析。第三在基礎數據指標和報表逐步完善前提下，增加各種復雜模型用于用戶活躍、供應鏈優化、營銷組合優化、渠道優化等。第四綜合決策模型可以從整體到細節多級分析，同時可以從各種應用場景出發進行決策優化執行。針對不同階段，公司決策層關心的指標和數據不同，比如創始階段、增長階段、規�；A段等。決策看板面向企業管理層的戰略管理工具，幫助團隊及公司目標計劃達成共識，融合目標管理工具與方法論，將目標層層分解，幫助企業隨時掌握目標執行進度并及時發現問題、解決問題。通過渠道數據化分析，有效監控各種渠道每天新增，活躍，成交用戶數，各種漏斗進行轉化率分析，渠道核心數據指標包括轉化比ROI等。監測商品銷售的品牌、類別和地區分布，并跟蹤其銷售金額和銷售量的情況，得到不同品類商品的銷售特征。利用數據分析來理解供應鏈和產品分銷，以期縮減成本，優化資產利用、預算與服務質量。全鏈路綜合周轉天數據模型用于管理電商全平臺（自身倉、中轉倉、第三方電商平臺倉）的庫存周轉天數的數據呈現和分析。解決庫存布局不合理，品類管理不科學，銷售預測和信息流通不及時等問題。還需要通過對于商品進行分析，包括暢滯銷商品、價格區間銷量分析、各類商品銷售情況及所占比例是否合理。通過建立進銷轉化漏斗，實現單品的實時管理。根據供需的缺口，適時調整各種商品的供貨。通過對于庫存不同的主題進行的組合分析，對整個的庫存體系進行優化，通過對于庫存變化率、庫存周轉率、庫存周轉天數、交付及時率、呆滯庫存比率進行監控，優化周轉率，提升企業盈利能力。渠道分為終端門店、線上直營等；終端門店作為消費者的直接觸點，對連鎖零售的交易轉化和用戶經營至關重要。為店長提供相應角色看板，移動端支持數據分析結果實時查看，以及訂閱預警信息直接推送至郵件、企業微信、釘釘等，隨時隨地監控業務變化。店鋪運營的核心指標包括坪效、人效、連帶率、銷售額、利潤率、存銷比、客單價等，通過高效的數據化管理，提升門店整體效率。同時對于節假日進行特定數據分析，提升節假日客戶轉化和引流。店鋪商品連帶分析，根據消費者訂單數據，分析各商品之間的關聯關系功能。
根據市場需求、節假日、產品上市、季節性等因素，出于提升銷售、消化庫存、品牌宣傳等目的制定開展相關的促銷活動。對于促銷選品、促銷過程監控、促銷前中后期的效果評估，制定相應的營銷分析組合，比如銷售額目標達成情況、新增會員數、重點商品銷售情況等，實時監控市場反應和消費者動態，逐步從粗放式流量到精準分析。營銷是企業進行創意、產品、服務、定價、促銷和分銷的過程，網絡營銷的發展極大改變了傳統營銷的業態，提高了工作效率，降低了成本，擴大了市場，給企業帶來社會效益和經濟效益。隨著市場逐步消費者驅動，用戶關心的不僅僅是商品性價比和功能，用戶呈現個性化、智能化、社群化、娛樂化，對于品牌和服務要求越來越高。用戶分析包括屬性和行為畫像，標簽體系建立，具體有用戶基本屬性、行為時間數據，關鍵功能數據，消費場景數據，描述功能數據等。通過時間維度分析（日/周/月/季/年）、會員結構分析、消費結構分析以及會員價值RFM分析等，全方位深入分析，可為連鎖零售企業呈現清晰的客戶畫像，深度挖掘客戶價值。用戶模型便于門店管理、營銷推廣、區域管理人員分析和使用。用戶生命周期管理：想讓產品價值最大化，要么用戶不斷增長，要么就是提升用戶的單體價值。而驅動用戶單體價值的方向只有有兩個，提升單體用戶價值和延長用戶生命周期。一般分為導入期，成長期，成熟期，休眠期和流失期。通過對于不同階段的用戶進行不同運營策略，有效提升用戶生命周期和價值。會員價值分析和RFM模型：RFM模型是衡量客戶價值和客戶創利能力的重要工具和手段。該模型通過客戶的近期交易行為、交易的總體頻率以及交易金額三項指標來描述該客戶的價值狀況，依據這三項指標劃分8類客戶價值。RFM模型是衡量客戶價值和客戶創利能力的重要工具和手段。該模型通過客戶的近期交易行為、交易的總體頻率以及交易金額三項指標來描述該客戶的價值狀況，依據這三項指標劃分8類客戶價值。除了以上各種分析，通過公司大盤，整合企業各種數據源，包括人力、銷售、生成、財務等各種數據，實時全面的推送給相關人群，解決跨部門信息融合，數據實時匯總，問題從全局到細節的下鉆分析。人力資源分析：員總量分析、結構分析（學歷，年齡，性別等）、流失分析、補償分析、薪酬分析、績效分析、招聘分析、勞動力概況分析等指標。財務分析：包括應收賬款分析、總賬分析、應付賬款分析、利潤分析等指標，從而幫助構建完整精細化的企業管理。行業競品分析：通過搜集大量互聯網電商平臺數據，針對品牌商、零售商的線上運營數據分析，匯集全網多平臺、多維度數據，形成可視化報表，為企業提供行業分析、渠道監控等。價格分析：通過網絡第三方數據進行自身渠道價格監控，包括各大電商平臺旗艦店和專賣店，專營店。商品與友商對標產品價格對比，主要產品價格實時追蹤和智能定價，包括處理各種優惠信息和打折信息，快速獲取到手價，幫助用戶節約大量時間。價格敏感度分析：收集電商產品價格及消費者訂單數據后，呈現不同價格區間銷售情況，便于品牌進行智能制造和規劃庫存。生產分析：包括整體工廠的信息化管理，以及生產線的實時看板，通過數據化解決方案來降低工業化生產成本，實現企業信息一體化管理。產供銷是指在某個系統或某個企業內部擁有生產、供應和銷售整個完整的產業鏈。要求生產單位的生產、庫存應與市場銷售直接有效的結合，更好的服務于市場。實質就是以市場為導向，充分尊重市場發展，包括生產、供應、銷售互相協同管理的機制。最大限度的減少中間環節，降低公司運營成本、降低營業費用、節約流動資金，縮短資金運行周期，在提高資金的利用率的同時提高公司的利潤率。公司第一時間根據市場供求信息，根據公司的實際業務情況，調整產品結構，合理安排生產，降低不良庫存，從而建立快速反應機制，保證產品供應及時到位。
