零售门店信息化数字化的分享

以7-eleven为代表，众多连锁零售企业多年来开始了数据化、信息化、智能化的建设道路，且在新零售提出后，C端用户已能切实感受到服务的优化和改变。

本文为大家分享个人关于生鲜零售领域信息化建设的一些思考，开始！

一、零售行业为什么要信息化建设？

零售行业与很多电商有一个很大的不同，企业需要关注的链路非常的长；就生鲜来说，商品从采购，配送到仓，仓库管理，配送到门店，门店上架，顾客购买，中间涉及到 商品信息、采购信息、订货单信息、配送单信息、门店订单信息、顾客订单信息，正向逆向流程，存在大量需要处理分析的数据。

在曾经甚至当下，这些数据都是靠中间各环节人工用笔和纸记录的，其传递效率之差，误差之大，无法想象，更无法想象在未来像电商一样基于数据做人货场的分析。

信息化和数据化的建设过程能带来以下价值：

1. 操作和各环节信息流转的效率提升

信息化和数据化的过程中，在数据的采集上会有更多新的硬件设备介入，在数据的传递上则可以实现采集与传递同步发生，替代人工纸质化记录-excel数据编辑-传递流程。

2. 了解全局数据

数据进入系统后，各环节以及总部能够感知各环节的信息数据，从而判断运转情况；例如，通过获取基本的销售数据表（商品/价格/品类/门店/数量/下单时间/下单用户/性别/年龄），即可实现分析门店每小时的销售趋势；商品的脱销率。

其形式类似电商中的“航空仓”“数据雷达”“司南”等数据看板，然而在当前中小零售商和众多的传统产业中却还遥不可及；不仅仅是系统开发的难度，单就源头各环节的数据采集、打通、处理难度就已非常高；

3. 在数据的基础上做分析，服务于公司的决策，感知市场变化，看到问题，解决问题

其中最重要的三处应用为 商品分组布局分析、降低库存成本、市场和趋势分析。

1）商品分组布局分析

在门店中，从数据中分析不同商品一起购买的概率，即关联性；商品的最佳结构和布局、门店和商品的特殊关系，帮助确定上架哪些商品、商品的补充计划、门店商品的种类管理。

类似电商的个性化推荐，电商“场”的概念来自线下，同样，线上的迭代尝试可以反哺线下，形成线上线下一体化体验的新零售场景。

2）降低库存成本和有效商品的开发

门店运营中非常关键的内容是进销货，但是这个环节中“品”、“量”的问题全取决于老板个人根据经验对未来销量的预测，零售领域这些经验技能积累在不同的店主身上。

互联网以及连锁化的快速扩张发展要求这些经验判断需要由系统承担，门店的快速扩张才能够不受”人”这个非常不可控的因素影响。

3）市场和趋势分析

数据化的过程中，通过对销售数据和库存数据计中做数据分析，帮助确定各个商品的增减，确保每个商品在不同时期和销售阶段的最低正确库存；同时能够基于不同顾客的购买偏好，确定商品的目标客户，不断将人在各环节、各场景下的分析过程数据和系统化，从而给到无经验门店管理人员笑合理的经营建议。

4. 在分析的基础上，形成系统化分析模型，系统化决策

个人认为在这个环节国内有一家非常优秀的企业——便利蜂。

将各环节的分析抽象为一个一个场景和对应的分析模型，从而实现智能化库存管理、智能化动态营促销管理，综合天气、节日、客流、季节、活动等因素；交叉分析并直接决定订货、促销、上架、下架的商品，形成系统化的分析—判断—决策过程。

二、数据应用与信息化建设的四个阶段

系统化建设是需要分阶段的，这不单单是不同阶段的技术或者经费限制。

经过在一线的短期实践，针对传统企业的信息化改造或者说赋能，还与公司内与系统密切合作的员工，你的客户习惯，阶段性的有限资源下的最大化产出目标相关。

零售领域的信息化建设可以分为四个阶段，而7-11也通过五次门店信息系统的升级改造逐步完成这个过程。

1. 第一阶段：报表数字化

将门店和总部部门的线下报表线上数字化。

门店信息报表和部门信息常用信息报表为：

• 单品信息（某一商品的销售动向、脱销时间、顾客反馈）；
• 分类信息（各类商品的销售动向）；
• 销售信息（各营业时间段的营业额、顾客层次分析）；
• 营业信息（门店的损益计算表）；进货信息；

2. 第二阶段：分析预测

从“发生了什么”转向“为什么会发生”，了解数据背后的含义。

当企业获得大量数据的时候，就会感知到很多问题：损耗高于预期、门店下午的生意比预期要好、上次的活动效果较差等等，那么为什么呢？

通过运用各种数据分析手段，能够在数据中挖掘背后的原因，这个阶段，数据分析师的价值会得到极大的认可。

3. 第三阶段：创建预测模型

个人理解，建模是把人针对某个具体问题的发掘、整理思考、决策判断过程系统化，让系统感知问题、分析问题、给出决策建议的过程。

将这一思路应用到企业实际问题的解决过程中即根据特定的商业目标制定数据分析模型，通过信息部门及时进行数据处理和汇总分析；并且有针对性地提出对策、建议，由公司总部研究后迅速作出调整经营策略，加强企业管理、提高服务水平的决策，使企业能够在变化的市场中发展。

4. 第四阶段：押运营导向

第一到第三阶段的数据仓库都以支持企业内部战略性决策为重点，第四阶段则重在战术性决策支持。

战术性决策支持的重点则在企业外部，为执行公司战略的员工提供支持；更多体现在现场决策的过程中，如司机路线的即时调整、库存的及时补给、商品的临时促销出清、新品的采销等；

5. 第五阶段：动态性

由人工操作转向自动决策，寻求决策的有效性和连续性，本质上是对第三阶段的延申，系统从辅助运营的角色转变为自动执行者。

其场景多发生在人工的分析判断操作过程可以系统化分析，同时又需要高度的稳定分析执行时，系统的决策的优越性会高于人工的操作。

三、7-11 门店信息系统的五次迭代分享

由于每个企业的情况不同，实际的信息化迭代过程会根据当时的资源和情况来设定，7-11的五次迭代过程与上述的五个阶段并非完全吻合；但是总整体上看，其大的路径和框架走向还是一致的。

五个阶段能够帮助大家有一个全局的信息系统视角和较为清晰的迭代路径，而7-11的五次迭代又给到具体的实战参考案例。

1. 第一次门店综合信息系统

第一次系统迭代主要专注于订货流程的改造和相应数据的管理。系统建设之前，7-11是通过电话与各供应商对接订货，与当前的个体超市非常基本一致，形成了大量的订货差错和失误。

在这样的背景下，7-11首次与供应商之间搭建门店-总部-供应商的订货信息传输网络。

2. 第二次门店综合信息系统

第二次门店信息系统改造可以说是用户驱动的，门店开始关注到不同用户的诉求是有差异的，企业只有了解自己的用户才能更好地决定提供的商品和服务。

这个变化类似于笔者小的时候，家家户户用的开水瓶、热水袋、门窗等，基本都是一个模子刻出来的，“量产”是企业最关注的；但是随着用户诉求的变化，公司需要掌握各门店商品销售的情况、不同时间段销售的情况和不同顾客层的需求情况。

其中，最关键的变化就是C端交易时智能POS机的使用，门店能够收集到每笔交易背后的客户情况，从而大大提高了基础商品交易数据的分析价值，并以此提出了单品管理的思想和目标。

3. 第三次门店综合信息系统

第三次改造主要围绕“共同商品开发”和“数据图形化”展开。

首先，共同商品开发即7-11借助第二阶段的客户数据，分析预测用户的购买喜好，并邀请供应商一起研发新的更符合用户诉求的产品，是前端销售赋能供给侧的一个过程。

想想现在流行的C2M，7-11能够在20世纪便有这样的思考和落地，实在令人佩服。

另外一个是数据图形化——这个过程在很多行业其实并不是很关键，或者说不会作为一个可以拿出来说的价值改造；但是在传统零售行业，考虑到从业人员的特征，流程和数据的简化和清晰影响的是千万人的效率和准确性。

常用图形表示的信息有11类：日用品销售时间一览表；不同时间段不同顾客层销售状况；商品废弃分析信息；不同商品１０日内销售趋势；不同日期不同时间段单品销售信息、不同信息分类不同时间段销售分析表、不同信息分类单品分析、不同信息分类。

4. 第四次门店综合信息系统

总的来说，第四次信息系统的建设是一次各环节的传输速度、准确性上的升级迭代。

主要迭代设备：

1）门店计算机的迭代

以彩色图形显示各门店前一天的销售情况，即时更新总部对于市场的分析结果，提升门店应对市场变化的能力。

主要销售信息有：不同时间不同顾客类型的销售情况、１０日内单品销售趋势、不同时段单品销售情况、新产品销售情况、商品废弃分析、备货评价、不同信息类型不同时间段销售分析、不同信息类型单品分析、不同信息类型销售分析、不同信息类型１０日内销售趋势分析、不同信息类型销售增长率信息、销售顾客分析和贡献度分析等。

2）电子终端订货设备迭代

订货时除了商品的历史销售信息，包括商品的价格、配送数量、过去的销售情况，还会呈现总部有关产品开发、其他门店销售动向、天气情况等最新信息，赋能店长订货流程，提升订货的准确性。

3）新型PC机迭代

主要改造是通过硬件设备和线路的改造来加强与企业之间的连接。主要包括：

• 与总部实时连接：总部可以向收银端或订货机发送动态消息，如另一个门店正在热销的商品；
• 与制造商之间的关系：同步销售数据，进行需求规划；

在以上数据连接的基础上，总部可以：

• 展开更准确的顾客分析，例如顾客分析：每天有１９％的冷面需要扔掉，原因主要是由于天气炎热容易引起食物变质，因此门店在天气热时应减少订货；
• 完全实现了建立在信息共享基础上的即时生产、即时物流和即时经营。

5. 第五次门店综合信息系统

第五次信息系统的建设是企业方面和各环节与系统全面拥抱的过程，其在总部和门店的管理活动、门店内部人员之间的有效沟通、业务流程可操作性上都发挥了更加积极的作用。

最后，刚从电商行业转到零售，才发现这是一片更为广阔的领域，期望能够在探索中与大家一起成长。

本文作者 @怀谷

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