根据不同业务体系的用户角色，不同场景和不同的数据热度&规模进行业务应用规划

根据不同业务体系的用户角色，不同场景和不同的数据热度&规模进行业务应用规划。

• 用户角色：决策中心、数据运营中心、业务管理人员、基层业务人员；
• 场景：大屏、PC、平板、手机；
• 数据：大数据、小数据；历史数据、非及时数据、及时数据；交易数据、行为数据。

3）实施路线规划

从系统规划、数据模型、数据治理、业务应用等维度进行分阶段规划。

4）实施阶段规划

规划依据主要考虑以下因素：

• 企业长期发展战略
• 业务需求的紧迫性
• 对公司决策的重要性及可能带来的经济效益
• 项目完成时间及难易程度
• 源数据系统状况
• 替代做法的可靠性及难易程度

先从综合经营分析、数字化营销、大会员中心，后数字化供应链、财务分析、人力资源。从已有内部“小数据”应用“做深做透”，再根据需求结合外部数据逐步“做大”。

3. 分析主题&指标体系

从采购、营运、供应链、财务四大维度构建分析主题及指标体系。

1）基于分析的采购和销售

• 通过数据分析和客户洞察制定更有针对性、利润率更高的商品选品和定价规则；
• 根据消费者需求状况和预测，制定店铺位置、空间和库存分配策略，以实现店铺利润最大化；
• 在不损害利润率和盈利表现的前提下，基于库存、过往销售数据等预测降价促销效果并制定促销方案等。

2）基于分析的顾客洞察和营销

• 建立数字化平台，提升数据分析能力，通过数据建模及测试/学习，优化营销组合以实现营销投资回报率的最大化；
• 提升购物篮大小和转化率以增加销售；
• 基于顾客画像进行个性化交叉销售和向上销售以最大化顾客生命周期价值和钱包份额；
• 基于企业战略、顾客分群和特征，设计企业专属的忠诚度计划，发现顾客的多种需求，提供多种产品或服务来满足顾客需求，提升顾客忠诚度。

3）基于分析的运营效率和效能提升

• 运用分析帮助零售商处理各类人力资源问题，包括员工招聘和人才挽留问题；
• 运用分析提高店铺顾客转化率和销售业绩；
• 运用分析根据客流量优化店铺人员调动等。

4. 数据分析&展现

• 企业报表：利用企业报表做业绩分析时，最经典的108报表涵盖销售业绩、库存管理、商品状态；
• 自助分析：自助化的数据访问、探索、展现工具，不仅加快了数据化运营的效率，更为业务思考、业务拓展、管理创新提供了开放共享和交流互动的平台；
• 分析报告：高效完成如定期的采购周报&月报、营运周报&月报、财务分析报告等报告类需求，分析结论及时提报；
• 移动协同：可集成App、微信、钉钉等移动应用，实现移动办公，随时随地获取数据、分享分析结果；
• 人工智能：语音识别、深度学习、人机多次交互、语义模型、自然语言理解、用户使用偏好。