2019帆软第二届“数据生产力”大赛

9. 【杏林药业】精细化管理解决缺货难题,月度损失降低300多万

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精细化管理解决缺货难题,月度损失降低300多万

——四川杏林医药连锁数字化管理

一、项目基本信息

1、项目信息

公司全称:四川杏林医药连锁有限责任公司

项目名称:四川杏林数字化管理

负责人信息:信息部总监 陈光友

团队成员与岗位:数据分析师 郑国强;系统工程师 蒋川

2、平台运行状况

平台报表总量:300+

平台月访问量:112000+

 

二、项目背景

随着企业的发展,对于数据分析需求越来越大,我们当时使用的主要经营系统对于报表没有二次开发功能,很多的分析只能通过EXCEL导出原始数据进行多次加工,工作效率非常低并且出错率很高,于是在2017年初引进FineReport,解决了大部分简单的分析需求。

但随着数字化的推进,业务部门需求越来越多,且以前刚使用FineReport并未做数据的规划,导致一些数据量大的分析报表运行时间长或运行不出来,甚至直接影响业务开展。

2017年底进行了数据仓库、ODS的建设,分析数据库与业务库彻底分开,对分析报表按主题分类,大大提升了数据分析能力。为提升操作便利性,2018年进行了移动数字化,主要针对销售、商品配置、商品缺货、员工能力、员工预估收入等主题,便于相关人员实时掌控、跟踪并改善业务数据。2019年新增业务审批移动化,便于及时审批业务开展。


 

三、应用场景与价值

场景一:商品缺货移动数字化

缺货是每一家零售企业都头痛的问题,特别是连锁企业,有的商品一旦缺货,就会造成很大的销售损失,比如畅销商品,对于滞销商品,每月才能销售出一两个的商品,就算缺货,直接销售损失也很小。首先,我们要解决缺货的问题,必须的知道缺货现状及改进方向,没有这些数据,只听到说缺货,太笼统,无法找到切入点进行改进。

使用帆软报表首先,通过商品分级管理,在ERP基础资料中标注出商品的缺货级别;

其次,通过FineReport对数据进行分类整理;通过移动端展示,月度缺货率、缺货损失、当日缺货率、缺货损失等,按区域经理汇总、按商品管理员汇总、按品类经理汇总,各司其职,随时关注自己管辖的重点缺货商品并开展补货工作。

通过系统,重点商品缺货率由原来的10%下降到3.1%,一般商品缺货率由原来的12%下降到5.4%,月度缺货损失减少300万元以上。


 


场景二:销售数据实时查询

公司管理层需要及时了解门店的销售情况,发现有异常的门店,便于及时进行指导,然而区域经理不可能随时坐在电脑旁边查询门店销售情况,所以无法实现随时随地关注,高层领导更无法洞察当日的销售情况;

管理层在每日营业结束后需要对当日的销售进行回顾、汇报,以前是每个区域经理建立一个微信群,门店通过图片的方式,上报到微信群,区域经理再汇总本区域的销售上报给营运助理,营运助理再汇总所有区域的销售数据,上报给更高层领导,这样效率非常低,高层领导要第二天才能看到昨天的销售数据,响应非常慢。

通过帆软填报日均销售目标及移动报表开发,数据仓库每隔5分钟抽取一次销售数据,实现数据实时可视化,随时掌握销售情况并进行销售指导。

销售动向能够及时掌握,对异常情况进行询问、指导,同时省去人力汇总工作量10*0.5小时以上,节省了大量人力成本,领导层也能及时掌控动向。

 

场景三:审批业务移动化

        门店销售遇到部分顾客会打折销售,近效期商品需要打折销售,ERP系统中店长的折扣权限不够,只能申请自己的区域经理或更高层级管理者审批后方能销售,此业务在ERP系统中,只能PC端使用,审批不能及时回复,顾客不可能一直等待,所以很容易造成顾客流失,错失销售机会。

        门店在ERP系统中进行折扣申请,通过帆软填报功能和移动端展示,把需要审批的申请单抽取到数据仓库,根据不同权限规则分配给不同管理者审批,审批填报调用ERP存储过程,把对应信息反写回ERP,同时传回前台POS进行销售。为了审批的及时性,调用FineReport消息功能,在门店申请成功后消息提醒管理者及时处理;

        通过消息,提升审批的响应效率,做到及时审批、减少顾客等待时间,提升顾客感知。


场景四:销售分析模型

通过各种数据展示,有日均销售、毛利额、毛利率、客单价、成交量、员工销售能力等等,都是一些点状上的数据,无法系统的找出门店销售下滑存在的具体原因,对门店的指导切入点不准确,导致销售无法得到有效的提升。

通过FineReport把几个重要的指标进行整合,比如日均销售额、日均客单价、日均成交量、商品分类、员工等,能轻松看出是哪一个指标上面出了问题,便于及时改进。

通过模型分析出销售下滑门店具体指标,精准找出问题所在,才能精准指导(此模型刚开发完成,处于试用及调优阶段)。

 



 

四、项目心得

1、数据质量是数字化的关键,数据质量不可信,没有人会相信数字化;

2、部分数据尽可能做到及时性,才能提升业务和分析效率;

3、数据分析要与业务紧密联系,尽可能做到以实用为主,不能一味追求炫酷;

4、数据报表做多了之后,最好使用封面目录,便于查找。