柜台销售业商业智能-客户关系分析

商业智能的应用范围

经济快速成长,科技已进步至一定水平,国人的消费型态波动,消费习性或购物习惯也跟着大幅转变,加上国内柜台销售业的快速发展,百货公司、便利超商、大型量贩店比比皆是且彼此间的竞争更日趋白热化。

为了强化管理竞争力,一直以来大力推动自动化,包括增值网络(Value Added Network; VAN)、商品条形码(Bar Code)、销售点系统(POS)、电子订货系统(Electronic Ordering System ; EOS)及电子数据交换(Electronic Data Interchange; EDI)。对经营能力(立即、正确揭露商品信息、有效异动商品结构、提升服务及质量改善等),与商业价值(如营业额成长率提供、现金流量/效益、投资报酬率等)都有成长。

柜台销售业商业智能应用

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柜台销售业商业智能一般包括客户关系管理、商店经营、商品组合、商品推广、财务分析与电子商务等分析应用。现今柜台销售业者更为了未来的核心竞争力,积极投入营销数据分析,客户关系管理分析,与商业智能分析等信息系统的开发。期望更精准掌握客户消费习性,达到企业屹立不摇的地位。

尽管「柜台销售业商业智能」受到全球柜台销售业的关注,积极程度也逐步升高,国内信息业者对于商业智能的应用也早已推出解决方案。但是对中小企业应用而言,包括信息技术、投资预算、业务流程、数据完整性等都将是必要整体考虑的范围。就目前国内柜台销售业者对于商业智能的信息技术与解决方案的应用,也刚步入初阶发展的阶段。

柜台销售管理

企业应用商业智能的现况

 

目前企业界大部分是采用软件厂商所提供的数据仓储或数据挖矿之系统工具。这些工具提供厂商以固定分析模块使用于不同的产业(例如:销售模块,采购模块,存货模块,帐款模块,财务模块等),在不同产业间商品型态与推广方式各有不同,商品差异性也大,此类分析工具,常有使用上的困难,容易产生投资浪费的风险。而软件工具提供厂商也碍于营业压力,较少专精在某一产业整体业务功能的设计,对于商业智能系统开发的程序也尚未有一致性的做法。

柜台销售业商业智能数据源搜集

 

柜台销售业者要发展客户关系商业智能,企业必须先有完整POS、EIP、BPM系统或ERP系统,搜集这些信息系统的数据库当成商业智能分析的数据源。依据客户关系管理分析的项目需求,数据源可从客户服务系统数据库,销售管理数据库,业务活动记录数据库等相关系统搜集。需要达到客户关系分析的分析功能,所需汇整的档案与属性如下:

柜台销售业商业智能数据源

分析功能的解析

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企业希望能有一份完整的客户关系商业智能分析报告,是需要从原来信息系统的数据库的档案与字段找寻。利用现有档案的字段与客户关系分析功能比对,找出各项分析功能维度与量度之间关系,接着定义出Cube的结构(企业实务运用选项),若是分析功能需要选用数据,则直接采用经过整理后数据仓储的档案。

设计数据仓储的数据模型

数据仓储的数据模型是树状,一般称为「Cube」,可从各个角度来检视数据的档案称为「维度」,而当成统计数据表的数据字段称为「量度」,在线实时分析处理工具(OLAP),便是采用树状模式做统计分析。

设计数据仓储的数据模型

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设计数据挖矿的数据模型

数据挖矿所使用的数据源,以数据仓储的数据库为主,因为数据仓储在规划数据库时,会把未定义的档案数据经过汇总后才存入数据仓储的数据库中,数据库的内容适合分析。

依据客户关系管理分析功能,可做客户特性描述的资料挖矿,包括客户人口统计、客户时段购物偏好等。数据源也是客户文件、门店文件、产品文件、产品群组主文件、销售文件数据文件。

企业适时导入柜台销售业商业智能

根据 Gartner 机构的研究报告显示,商业智能市场到2014年市场价值将高达810亿美元,2020年将增长至1360亿美元。企业为因应强劲成长的数据源,将让商业智能与分析的规模将逐步成长。商业智能主管在未来将接受庞大的信息资产,并协助企业透过柜台销售业商业智能模式,将触角延伸到企业的销售端。

适时导入柜台销售业商业智能让员工在信息授权下,实时存取企业数据库对客户快速进行销售数据分析,或快速搜寻以往的数据分析结果,找出最适合的销售模式,并于第一时间将结果回报给企业与同事。协助企业面对第一线市场,能快速地适应不断变化的商业环境,让商业智能在柜台在柜台销售达到最大效益。

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