在网上红利期消失、营销预算紧缩、客户行为碎片化等一系列压力下,近几年来,许多快消公司或自建数字化系统,或已开始考虑数字化转型。 受疫情影响的顾客行为方式的变化加速了企业数字化智能化的进程。
虽然大部分快消公司越来越重视数据资产的运用,配置相应的数字化系统进行数据采集与拆解,但玄信快消智研中心对快消公司长期以来的研究表明,大部分快消公司投入大量人力、物力和财力进行数字化系统建设,
一、快消领域数据系统现状问题的解体
玄信快消智研中心的研究表明,大量快消公司存在业务系统林立、大量数据孤岛等问题,数据难以推进业务运营。
第一,公司各系统之间的数据分散被解除。 (/S2 ) )大部分快消公司在终端、经销商、订单、费用、人员管理上配置了相应的数据系统,但这些系统的数据没有通过共享,数据利用率下降,影响业务的有效运营)/S2 )。
/ S2// S2 /
快消公司的部分数据系统
(照片来源:玄武科学技术.玄信)
第二,系统之间的数据整合困难,缺乏全球标准进行数据观察。 另一方面,各业务系统之间是孤立的。 例如经销商、顾客新闻等分散在各个独立的数据系统中,个人数据不通,不整合,难以直接应用,同时缺乏全局标准,难以发现问题的根本原因。 另一方面,各业务系统之间的数据维度,统计口径不统一,数据质量参差不齐,导致数据的综合利用。
经销商、顾客新闻分散在独立的数据系统中▲
(照片来源:玄武科技玄信)
第三,缺乏统一、有效的数据化运营体系。 另一方面,目前许多快消公司还没有建立数据业务化的闭环体系,经销商、客户整体还没有发现内在的分解框架,点状、碎片数据难以有效指导营销运营。 另一方面,缺乏统一有效的数据化运营体系,历史营销数据不沉淀,难以有效指导下一次营销。
数据化闭环系统
(照片来源:玄武科技玄信)
二、遵循快消公司数据观察体系的构建大致是
对比目前快消公司在数据运营过程中存在的各业务系统分散、个人数据难以整合拆解、缺乏统一拆解框架指导营销运营等问题,可以得出统一运营收集的数据,实现全球拆解的统一数据 玄信快消智研中心认为,快消公司建立的数据观察系统大致遵循以下三个方面,才能真正挖掘数据价值,发挥数据驱动型业务增长的最大性能。
第一,支持内外不同的业务系统无缝对接。 只有这样,才能实现各业务系统的数据通用化共享、数据的综合分解。
第二,支持多主题、多维组合的分解,形成数据业务化的闭环体系。 众所周知,快消领域营销行业的业务数据模式复杂多变。 快消公司建立的数据化运营体系只有支持多主题、多维组合勘探,才能真正让快消公司管理者发现问题事前原因的内在联系,并迅速进行相应的战略调整。 另一方面,实现业务化的闭环体系,可以真正推动数据,更有效地指导公司的营销活动,推动数据实现业务增长。
(照片来源:玄武科技玄信)
第三,支持访问多个数据源,统一数据观察口径,实现全球标准分解。 快消公司运用数据观察体系的最重要目标是通过数据的全球分解,为快消公司市场战略的快速调整和未来市场走势预测提供数据支持。
三、快消公司如何构建数据观察体系
对比以上问题,玄武科技发布的数据决定平台,可以整合多渠道源数据,进行各个业务系统的数据提取、挖掘、转换和分解,提出不同的维度和分解主题 最后通过可视化图表和数据驾驶舱,可以直观地展示分解所需的市场运营状况、市场规律、市场趋势,实现全球化
▶; 支持多系统坞站,兼容,能够比较处理孤立数据的问题。
数据决策平台支持内外各种系统无缝对接,包括erp、sfa、dms、tpm、pmm、sms、数据爬虫和其他系统。 完美处理了快消公司业务系统林立、大量数据存在孤岛、统一拆解系统推进业务运营的课题。
▶; 多维、多主题相结合进行数据勘探,使数据“说话”。
玄武科技基于12年快消领域营销行业的业务积累,已经形成了30多个主题、200多个维度的快消领域数据观察模式。 通过对不同主题、维度组合的分解,帮助管理者发现问题与原因的内在联系,进而帮助管理者发现与问题处理相关的积极因素。
(照片来源:玄武科技玄信)
▶; 五个应用数据驾驶舱帮助快消公司实现全球数据观察,支持市场决策。
数据决策平台通过访问多种数据源,已经形成了五大驾驶舱。 分别是绩效管理驾驶舱、销售情况驾驶舱、产品铺轨驾驶舱、千家门店千面管理驾驶舱、促销情况驾驶舱,快消公司管理人员对终端市场运营、费用投入、费用利用率及人员执行情况进行更全面的评估,更准确地预测市场趋势,
(照片来源:玄武科技玄信)
近年来,随着大数据的迅速发展,快消公司越来越重视数据,快消公司也积累了大量的数据资产。 此时,如何激活这些数据资产,使数据资产的价值最大化,成为目前快消公司数据运用的关键。 玄武科技发布的数据决策平台正好符合快消公司对数据运营的诉求。 通过12年快消领域的深耕,玄武科技已经成功帮助百家快消公司完成数字化转型升级,积累了业内极具竞争力的快消业务数据模式。 在数据决策平台的加持下,玄武科技越来越多的公司希望挖掘数据价值,实现数据资产价值最大化,实现数据真正的业务增长。
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