臨櫃銷售業商業智慧-客戶關係分析

臨櫃銷售業商業智慧資料來源蒐集

· 零售業,POS管理,BI商業智慧,網購

商業智慧的應用範圍

台灣經濟快速成長,科技已進步至一定水平,國人的消費型態波動,消費習性或購物習慣也跟著大幅轉變,加上國內臨櫃銷售業的快速發展,百貨公司、便利超商、大型量販店比比皆是且彼此間的競爭更日趨白熱化。

為了強化管理競爭力,一直以來大力推動自動化,包括加值型網路(Value Added Network; VAN)、商品條碼(Bar Code)、銷售點系統(POS)、電子訂貨系統(Electronic Ordering System ; EOS)及電子資料交換(Electronic Data Interchange; EDI)。對經營能力(立即、正確揭露商品資訊、有效異動商品結構、提升服務及品質改善等),與商業價值(如營業額成長率提供、現金流量/效益、投資報酬率等)都有成長。臨櫃銷售業商業智慧應用

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臨櫃銷售業商業智慧應用

臨櫃銷售業商業智慧一般包括客戶關係管理、商店經營、商品組合、商品推廣、財務分析與電子商務等分析應用。現今臨櫃銷售業者更為了未來的核心競爭力,積極投入營銷資料分析,客戶關係管理分析,與商業智慧分析等資訊系統的開發。期望更精準掌握客戶消費習性,達到企業屹立不搖的地位。

儘管「臨櫃銷售業商業智慧」受到全球臨櫃銷售業的關注,積極程度也逐步升高,國內資訊業者對於商業智慧的應用也早已推出解決方案。但是對中小企業應用而言,包括資訊技術、投資預算、業務流程、資料完整性等都將是必要整體考慮的範圍。就目前國內臨櫃銷售業者對於商業智慧的資訊技術與解決方案的應用,也剛步入初階發展的階段。

 

企業應用商業智慧的現況

目前企業界大部分是採用軟體廠商所提供的資料倉儲或資料挖礦之系統工具。這些工具提供廠商以固定分析模組使用於不同的產業(例如:銷售模組,採購模組,存貨模組,帳款模組,財務模組等),在不同產業間商品型態與推廣方式各有不同,商品差異性也大,此類分析工具,常有使用上的困難,容易產生投資浪費的風險。而軟體工具提供廠商也礙於營業壓力,較少專精在某一產業整體業務功能的設計,對於商業智慧系統開發的程序也尚未有一致性的做法。

 

臨櫃銷售業商業智慧資料來源蒐集

臨櫃銷售業者要發展客戶關係商業智慧,企業必須先有完整POS、EIP、BPM系統或ERP系統,蒐集這些資訊系統的資料庫當成商業智慧分析的資料來源。依據客戶關係管理分析的項目需求,資料來源可從客戶服務系統資料庫,銷售管理資料庫,業務活動記錄資料庫等相關系統蒐集。需要達到客戶關係分析的分析功能,所需彙整的檔案與屬性如下:

分析功能的解析

企業希望能有一份完整的客戶關係商業智慧分析報告,是需要從原來資訊系統的資料庫的檔案與欄位找尋。利用現有檔案的欄位與客戶關係分析功能比對,找出各項分析功能維度與量度之間關係,接著定義出Cube的結構(企業實務運用選項),若是分析功能需要選用資料,則直接採用經過整理後資料倉儲的檔案。

設計資料倉儲的資料模型

資料倉儲的資料模型是樹狀,一般稱為「Cube」,可從各個角度來檢視資料的檔案稱為「維度」,而當成統計數據表的資料欄位稱為「量度」,線上即時分析處理工具(OLAP),便是採用樹狀模式做統計分析。

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設計資料挖礦的資料模型

資料挖礦所使用的資料來源,以資料倉儲的資料庫為主,因為資料倉儲在規劃資料庫時,會把未定義的檔案資料經過彙總後才存入資料倉儲的資料庫中,資料庫的內容適合分析。

依據客戶關係管理分析功能,可做客戶特性描述的資料挖礦,包括客戶人口統計、客戶時段購物偏好等。資料來源也是客戶檔、門店檔、產品檔、產品群組主檔、銷售檔數據檔。

 

企業適時導入臨櫃銷售業商業智慧

根據 Gartner 機構的研究報告顯示,商業智慧市場到2014年市場價值將高達810億美元,2020年將增長至1360億美元。企業為因應強勁成長的資料來源,將讓商業智慧與分析的規模將逐步成長。商業智慧主管在未來將接受龐大的資訊資產,並協助企業透過臨櫃銷售業商業智慧模式,將觸角延伸到企業的銷售端。

適時導入臨櫃銷售業商業智慧讓員工在資訊授權下,即時存取企業資料庫對客戶快速進行銷售資料分析,或快速搜尋以往的資料分析結果,找出最適合的銷售模式,並於第一時間將結果回報給企業與同事。協助企業面對第一線市場,能快速地適應不斷變化的商業環境,讓商業智慧在臨櫃在臨櫃銷售達到最大效益。