零售業(yè)bi的幾點思考解決方案

1、零售業(yè)BI的幾點思考John ZhaoJohnZhaoSenior Solution Architect主題零售業(yè)的BI零售業(yè)的BI面臨的問題零售業(yè)的BI解決方案數據挖據在零售業(yè)的應用零售業(yè)的CRM結論零售業(yè)BI的案例 零售業(yè)的商務智能零售業(yè)的商務智能是應該具有收集和分析大量的客戶，消費者，供應商，內部流程的數據并能夠和相應的環(huán)境相關聯(lián)。以及把這些數據轉換成決策性的信息。信息DataWarehouseData WarehouseThe data is stored in a data warehouse and various analytical (OLAP) and data mining

2、 toolsThedataisstoredinadatawarehouseandvariousanalytical(OLAP)anddataminingtoolsare used to turn data into actionable informationPOS數據管理POSPOS的數據是通過收銀臺或其他銷售設備采集的。以上數據經過清理存放到數據倉庫據收其據存據庫中。初始數據數據清理數據存儲和分析Data Warehouse利用些（OLAP）和數據挖掘工具可以將以上數據變成對決策有用的信息。利用一些（）和數據挖掘工具可以將以上數據變成對決策有用的信息利用分析工具展現決策建議零售業(yè)所關心的基

3、本問題 哪些是銷售最好的產品? 哪些產品對利潤最有作用? 哪些產品應占據最佳貨位? 哪些產品退貨最多? 哪些是季節(jié)性和區(qū)域性的產品? 最佳銷售和最佳利潤的N種產品 零售業(yè)所關心的基本問題（供應鏈） 現有庫存? 分銷中心的補貨率? 現期庫存%? 品類的預測和計劃? 哪些產品會經常短缺? 什么是買點? 最佳庫存? 客戶和市場經理關注的問題 我們是否在吸引新的客戶? 我們是否在保持現有的客戶? 平均購物籃的大小? 購物籃的大小是否會水季節(jié)變化? 哪些是我們最好的客戶? 那個地域的店鋪是我要合并的目標 個 域的店鋪 合 的 標? 我得促銷活動效果如何? 我們的客戶消費趨勢怎樣（次數和金額） 我們的客戶

4、消費趨勢怎樣 次數和金額 ? 某種產品會促使一次性的客戶? 零售業(yè)的BI產品分析客戶數據挖掘供銷存關系零售業(yè)應用（BI）一些統(tǒng)計Source AMR, 2004分析家對BI觀點業(yè)務分析對財政的影響：The study found that a business analytics implementation generates a median five-year return on investment (ROI) of 112% with a mean payback of 1.6 years on g$gy,average costs of $4.5 million. Of the o

5、rganizations included in this study, 54% have an ROI of 101% or more.The range of ROI results from these business analytics projects is impressive Returns range from 17% to more than 2,000%. While 46% of the organizations generated an ROI of 100% or less, 34% generated an ROI between 101% and 1,000%

6、, and 20% reported ROI of 1,000% or more.2002, The Financial Impact of Business Analytics分析家對BI應用的觀點Applications that leverage business intelligence and demand Applicationsthatleveragebusinessintelligenceanddemandanalytics are prioritiesRealizing that a better understanding of consumer demand helps

7、optimize the execution of merchandising strategies, 44% of respondents plan to start a new or upgrade their pppgbusiness intelligenceframeworks to improve both top-linerevenueand overall net margin.2004 Retail IT Budgeting StudyThursday, April 29, 2004Scott Langdoc, Robert Garf, Fenella Scott主題零售業(yè)的B

8、I零售業(yè)的BI面臨的問題零售業(yè)的BI解決方案數據挖據在零售業(yè)的應用零售業(yè)的CRM結論零售業(yè)的數據采集和分析的問題無信息標準由于多渠道零售使數據分析更復雜化人力短缺多數據源數據不完整性現行系統(tǒng)可靠性50%的成本是在對數據的清洗數據質量差零售業(yè)的數據采集和分析的問題Status-quo in today's businesses: multiple versions of the truth主題零售業(yè)的BI零售業(yè)的BI面臨的問題零售業(yè)的BI解決方案數據挖據在零售業(yè)的應用零售業(yè)的CRM結論企業(yè)化數據倉庫的最佳實踐高度集成化Bi Platforms That Provide One-stop

9、Enterprise IntelligenceSource: Forrester Research, Inc.零售業(yè)BI基本組合Common areas of reporting in retail門店運營Analytics客戶化報表產品分析Analytics企業(yè)管理零售CRM分析產品品類計劃分析BI標準方案案例總經理主管業(yè)務銷售產品庫存預測分析報表BI架構Regional Sales Categories區(qū)域品類銷售門店門零售數據管理零售數據進入銷售庫存管理物流銷售審計+財務分銷資金流數據倉庫控制信息供貨 供應鏈 門店管理 需求 CRM 數據庫 補充 規(guī)劃 POS 產品 零售數據流程 主題零

10、售業(yè)的BI零售業(yè)的BI面臨的問題零售業(yè)的BI解決方案數據挖據在零售業(yè)的應用零售業(yè)的CRM結論什么是數據挖掘？數據挖掘是幫助我們從數據庫中找出隱含的規(guī)律目標:利潤。利用分析結果改善運營的客戶關系，收入，和利用分析結果改善運營的客戶關系收入和數據挖掘模式󰂄1 決策樹󰂄2 2 聚類󰂄3 3 ABC 等級ABC9These tools come delivered with an SAP NetWeaver BIand SAP CRM license󰂄4 4 相關性󰂄5 計分󰂄6 終身客戶價值𘀍

11、2;7 嶄新, 頻繁, 消費金額RFM1. 決策樹 概念 確定影響客戶行為的因素 預測客戶的將來行為 客戶 客戶歷史數據 收入 $ 10,000 $ 3,000 $ 8,000 $ 6,500 $ 2,000 年齡 信用 48 22 36 34 63 Excellent Fair Excellent Fair Excellent Et Etc. 購買行為 ? (Query) Mick Jagger Elton John Tina Turner Etc. Yes No Yes ? ? 其它客戶的 行為 （新） (Query) Willie Nelson Carol King Etc. 1.決策樹

12、結果年齡根節(jié)點>= 35<35測驗買100%<=$5<=$5,000000決策節(jié)點不買100%樹葉節(jié)點很好一般不買買65%35%建模󰂄數據取自根節(jié)點󰂄測驗數據決定下步節(jié)點󰂄所有數據歸結到樹葉節(jié)點解釋結果由上至下年齡在35歲以下，收入在歲以下收入在5000元以上信用一元以上信用般的客戶有35%的可能會買。年齡，收入，信用是對客戶購買行為最有影響的因素2。叢集（聚類）分布結果第一組RevenueAge第二組RevenueAgeThe values on the Y axis are revenue intervalsThe g

13、reen bars represent the populations distribution, the red bars = Cluster 2s distributionGraphical output describes four clusters by size and influence. Quality measures analyze cluster distances (distinctiveness) and intra-clusterdistancesintra-cluster distances(homogeneity within a cluster).Upload

14、results to BI master data, create CRM target groups, ,ggp,and predict the cluster of a given business partner by inputting values for attributes.The Influence Chart explains how significant each attribute was in creating the cluster.3。ABC等級劃分Class “A” About 10% of our customers generate 20% of our r

15、evenue4。相關性分析 相關分析揭示商品之間隱含的規(guī)律 Products 哪些商品客戶會一起買? E A C D B D C 交叉銷售規(guī)則 規(guī)則導出 相關分析 E D Customers A B E 4。相關分析結果62.50%）支持度以上的行為發(fā)生的次數占所有的數據中的百分比（23.81%）5。計分󰂄加權計分表客戶群年齡Points(Age)IncomePoints(Income)地區(qū)Points(Region)Weight12330%10 1920 2930 3039710250%25 00050 000120 120000258南西東20%537Use weighte

16、d scoring to rank customersaccordingtothecustomers according to the importance of certain attributesCalculated score for Customer 2:= (10 x 30%)+ (5 x 50%) + (3 x 20%) = 6.1󰂄線性回歸󰂊Use regression to predict the impact of one (or more) attribute on another. 󰂊Example: What will b

17、e the impact of price reduction on sales in Regions NY, PA, and TX?󰂄非線性回歸法6。終身客戶價值-概念（CLTV）用終身客戶價值回答以下問題:這些客戶為我們帶來什么樣的利潤? 我們是否還要保留這些客戶?那個客戶部分對我們最有利?我們會投資在爭取或保留這部分客戶嗎?6。CLTV分析結果7嶄新, 頻繁, 消費金額（RFM）7預測客戶對促銷活動的反應及于最近，頻率，和客戶花銷額度原理將客戶分成幾部分例: 5 近期部分x 3 頻繁部分x 2 消費金額劃分客戶群找出每部分客戶對促銷活動的反應相應率= 有響應數/總數預測未

18、來活動的針對性數據挖掘架構 客戶端界面 模擬 工具 數據集 Master data CRM 分析建模 Results Local data store 市場 門店 ODS objects Real-time 數據挖掘 Models 智能連接器 網絡 Cubes SPSS MSTR 文檔式的 數據挖掘 數據庫型的 數據挖掘 SPSS數據挖掘案例（某零售店）產品組織結構產品組織結構：產品類型類1->產產品類型類2->產產品類型類3->產產品產類型4->產品其中產品共有13萬種客戶交易量1257萬次交易，時間從2006年1月到2008年10月，但是月但是10月數據不全所以被忽

19、略客戶個數6萬多多所有店鋪的平均毛利潤是24%左右產品品類品類銷量銷量預測主題零售業(yè)的BI零售業(yè)的BI面臨的問題零售業(yè)的BI解決方案數據挖據在零售業(yè)的應用零售業(yè)的CRM結論。IT結構及下一代CRM 快速系統(tǒng)集成和分布 技術服務可重復使用 企業(yè)型服務架構 便于業(yè)務流程外包和合并 靈活采用和使用業(yè)務流程 業(yè)務架構 IT 架構 SOA Order to Cash ENTERPRISE SOA Order to Cash Cancel Order Delete from Database Send Notify Notification Suppliers Cancel Shipment Rollba

20、ck Inventory Cancel Invoicing Adjust Planning Cancel Order Manually built Low reusability No governance Individual development Business semantics Productized services Unified repository Aligned development 分析方法-數據挖掘QuestionWhich Offer(s)?10% OffOptimizeTVSetTV SetAnswer20%Off20% Off?TV Set20% OffTV SetTV SetWith Free VCRWithFreeVCRWhich Channel(s)?2?31Which Target Group(s)?21With Free VCRTV Set主題零售業(yè)的BI零售業(yè)的BI面臨的問題零售業(yè)的BI解決方案數據挖據在零售業(yè)的應用零售業(yè)的CRM結論BI應用的目的有效的管理有管及時的決策降低成本提高銷售和利潤方案總結