近日，中國連鎖經營協會發布《連鎖超市經營情況報告（2020）》。據報告顯示，今年超市近8成企業銷售平均上漲29.2%。此外，以生鮮為主營品類的模式正在蠶食傳統超市份額，小型門店成為業態增長主流。
上半年受疫情影響，線上零售發展迅速，但隨著疫情趨于平穩，線上零售的增速整體放緩。本次報告指出，作為零售行業最常見的連鎖業態，超市業績的高速增長無疑給連鎖零售實體店帶去了更多信心。
在科技快速進步的時代背景下，零售行業的商業模式和業態在不斷演進，但零售業數字化改造成為零售行業的共同選擇。
中國連鎖經營協會秘書長 彭建真
在觀遠數據智能決策峰會上，中國連鎖經營協會秘書長彭建真也表示，未來科技一定會主導整個零售企業發展，而未來行業核心競爭力也在于數據驅動端到端：從消費者洞察到更敏捷的供應鏈。
困局：新零售碰撞下，連鎖零售增速放緩
零售業態千奇百怪，商品SKU琳瑯滿目，但零售行業的本質依舊是人、貨、場，在于對客戶購物體驗的提升，如何從流量、營銷時代，進入到效率、供應鏈時代，考驗的是零售行業精細化運營和快速反應的能力。
在此背景下，傳統實體連鎖零售企業精細化運營面臨重大挑戰——
數據管理差，零售行業并不缺數據，但由于零售業務系統多，數據口徑不統一，質量往往很差，難以真正運用到經營決策層面。工具較落后，零售重業務驅動，而缺少數據經營管理思維，數據分析依靠各業務系統報表和Excel表格，IT與業務部門難以做到敏捷分析與協同。管理局限性，缺少數據統一管理平臺，各數據各自為政，管理層往往難以獲得一線業務數據，信息難以傳遞一線業務人員。分析模型少，傳統零售現有分析往往是對既有數據的描述性為主，缺少預測式分析，加上缺少體系化的知識積累，在銷售預測和智能補貨層面欠缺，從而導致業績難以提升和消耗品損耗較大。
全渠道運營已是如今連鎖零售發展的顯著趨勢之一，連鎖零售企業可通過觀遠數據一站式智能分析平臺，快速接入來自ERP、POS、CRM、TMS等線上和線下的多源數據；同樣的，通過平臺靈活易用的表單設計和數據管理工具，企業可高效完成業務數據的收集與整理。
打通全渠道運營數據
從數據采集到數據接入，觀遠數據為連鎖零售企業打造全渠道數據池，實現從供應鏈到消費者端到端的精細化運營。
發布：連鎖零售智能數據分析解決方案
01.快速構建敏捷的數據分析平臺
零代碼高效數據處理
傳統SQL取數
觀遠數據零代碼智能ETL
依托觀遠數據平臺智能ETL，簡單易用的拖拉拽式操作和清爽的可視化數據流處理界面，可滿足各式各樣數據處理場景，助力數據分析師乃至業務人員高效完成數據的清洗、整理和融合，從而實現全渠道高效的經營數據分析。
數據多終端賦能全員
在數據可視化應用場景層面，觀遠數據提供數據大屏、移動輕應用、數據門戶等展現形式：無需編程，只需簡單拖拉拽，即可根據業務需求輕松創建不同類型的可視化圖表，快速完成兼具直觀和美觀的即席數據展示。
面向管理者：提供數字化經營決策抓手
觀遠數據大屏可為管理層提供高管視角解讀核心指標，助其隨時隨地掌握從區域到門店的重點業務經營情況與實時數據指標，一手企業經營狀況盡在掌握。
雙十一實時戰況數據大屏
面向業務人員：打造移動化數據分析平臺
各區域負責人乃至責任店長，可通過移動輕應用隨時隨地將空數據，掌握門店銷量、業績表現、服務速度和活動促銷等經營情況，美觀清晰的界面可培養其日常看數習慣；當門店出現異常時，異常預警消息將自動推送至移動端，方便隨時隨地對業務及時做出調整，也可根據某一指標變化下鉆找尋其變化原因，達到「數據追人」的目的。
02.全方位覆蓋連鎖零售分析場景
觀遠數據連鎖零售解決方案全方位覆蓋連鎖零售戰略計劃、門店運營、商品運營、市場營銷、會員管理、全渠道運營等環節進行流程優化，覆蓋目標的制定、實施、評估和分析改善，構建基于數據能力的持續改善循環模型，通過數據賦能零售企業精細化運營和精益增長。
全方位覆蓋連鎖零售數據分析與應用場景
門店分析
零售業態往往是“小店大連鎖”的業務形態，而核心競爭力在于門店管理能力。觀遠數據移動輕應用可助力連鎖零售企業掌握從總部到區域門店的實時經營數據。
同時，觀遠數據行業應用——零售經營助手，可幫助CEO進行「空中巡店」，幫助高管擴大管理半徑，全方位監督企業目標達成，追蹤經營問題，落實崗位職責，檢查改善情況。
觀遠數據零售經營助手
在門店一線負責人的賦能上，觀遠數據以更實時、更全面的數據模型沉淀優秀管理者經驗，賦能一線終端店長，提升業務管理效率和管理水平。
商品分析
高效精準的商品分析，有助于企業優化商品結構：觀遠數據可實時把控商品動態信息，對商品進行銷售、動銷、轉化、銷量、異常等維度的商品運營分析，助力品牌商為訂單預測和庫存準備提供預警支撐，進而精細化運營優化商品結構。
會員分析
觀遠數據可為企業呈現全生命周期的清晰會員用戶畫像，以此為基礎深入到店級會員的消費偏好分析，洞察會員消費規律；并建立基于會員運營概覽、拉新復購留存、顧客分群洞察、營銷活動效果、會員價值RFM模型等全方位的深入分析視角，幫助品牌商時刻掌握消費者需求變化，并據以快速洞察更多潛在商機。
促銷分析
觀遠數據活動分析模型可基于核心KPI對指標進行逐步拆解，精準判斷活動各項指標是否達成，對整體銷售業績是否起到了拉升作用......通過多樣的交互方式進行數據溯源，及時對問題進行定位與解決，事后數據分析復盤，也可為日后活動的改善優化提供數據支撐。
智能補貨
生鮮果蔬易腐性造成高成本、高損耗的供應鏈管理特性，使得現代化供應鏈升級的需求變得更加緊迫。
零售業巨頭沃爾瑪攜手觀遠數據，結合銷售、清倉、進貨等數據，增加天氣、節假日以及和中國國情緊密相關的節氣等相關信息，實現按業務場景進行門店維度單品的按天預測。
同時，觀遠數據嘗試多種模型，融合業務經驗和統計數值、信號變換等特征，進行數據平滑等操作，經過對歷史數據呈現趨勢的學習調整參數，建立起完整的“數據清洗—特征工程—模型訓練—結果輸出—誤差監控”的AI迭代流程，部署自動任務流程每日對接新數據，實現對未來4～6天的預測輸出，指引門店訂貨。
數字化實踐
在中國傳統實體零售企業經營業績整體持續下滑的同時，一些出色的連鎖零售企業卻通過科學化管理和專業化經營，銷售和利潤業績逆勢增長。
不同于傳統BI，觀遠數據提出一整套從BI（敏捷分析）到AI（智能決策）的完整“5A”落地路徑方法論：以智能決策為目標，分步構建，持續升級，協助企業客戶規劃與之發展階段相匹配的數字化升級路徑，為企業打造面向未來的智能決策大腦。
觀遠數據5A路徑圖
截至目前，觀遠數據已經服務了全家、見福便利店、來伊份、生鮮傳奇、鮮豐水果等近200家連鎖零售行業頭部企業，未來觀遠數據將繼續深耕零售消費領域，通過數據賦能零售精細化運營，AI+BI，讓決策更智能。
@見福便利店
觀遠數據協助見福充分挖掘了數據的價值，尤其在連鎖零售最重要的單店管理、單品管理上，做得很深入。此外，如何用數據自動進行經營異常的診斷，觀遠提供了很創新的算法和方案，為我們的決策提供了重要依據。
——見福便利店董事長 張利
@生鮮傳奇
選擇與觀遠數據合作，是經過了市面上眾多主流數據分析產品的多方遴選，最終有感于觀遠數據在技術上的鉆研與創新。對于社區生鮮行業而言，數據化運營體系的建立勢在必行，但同時也有很長的路要走。我們很高興與觀遠數據同行，相信觀遠數據高質量的數據服務，將幫助我們帶來更加智能化的運營，我們也將不斷創新實踐，帶來更高效和更貼近消費者需求的產品服務提供。
——生鮮傳奇創始人 王衛
@蜜雪冰城
觀遠數據在零售數據分析領域有非常成熟的落地經驗，能夠及時響應蜜雪冰城在不同發展階段對于不同業務場景深度的分析需求。目前我們已經實現了10000多家門店的進銷存、商品、會員等信息化管理和數字化驅動。未來，我們還將和觀遠數據一同探索更多有價值的數據分析模型。
——蜜雪冰城CIO 奚沿河
