BI系统建设的价值,有可能不值钱,也有可能价值数千万,就看我们大家好用了没。”所以,BI系统建设的收获,终究还是因企业而异的,再归根,便是与企业的文化,与企业的人,尤其是管理层是极为相关的了。

商业智能系统建设于服装企业的意义

近年,服装行业各企业纷纷或主动或被动的接触到商业智能(BI)系统,不乏成功建设系统的,但是系统应用效果不理想的情况也极为常见,这其中,企业与厂商并未结合实际,拟定适宜的系统建设目标及期望是一个重要的原因。看低着将BI系统等同于报表提供,看高者则认为BI系统无所不能,这均是偏颇的。笔者关注服装行业BI系统的建设有些时间,也与许多企业进行过沟通,一直在探寻,借鉴金融、电信等行业的建设经验,结合到服装行业鲜明的行业特征上,BI系统究竟可以给现阶段国内大部分的服装企业,带来哪些的价值。本文便进行一个探讨与分享。

  首先看看BI系统普遍具备的一些受益方面。通常,这部分都是得益于技术而获得的收益。

  谈到BI系统,一定会不可避免的聊到多个源系统的集成。通常说来,BI系统集成的数据源越多,越能体现数据中心、数据集成、消除信息孤岛这些方面的优势。而在服装行业中,很多时候一个项目,无法很好的规划为多系统集成,这与成本因素有关,也与服装行业本身业务系统不多也有关。很多时候都集成到一个ERP或者进销存系统中,外加一个财务系统。偏僻由于建设厂商的一些取数、接口方面问题,不愿意涉及财务系统,这导致了企业运营结果核心数据在BI中缺失,重要性随之降低。更有甚者数据仅来自一个单一系统,这种情况下,为客户说明BI系统的价值,与业务的区别,说服力下降。不过在当下,这方面的情况也在好转。综合了一些企业的案例,笔者认为服装行业BI系统,可涉及到,或者说可能对企业来说能产生一定分析应用价值的一些数据源,举几个例子供参考:

  ERP,或进销存系统;

  零售系统(POS);

  电子商务相关系统;

  订货会系统;

  财务系统;

  VIP管理等或CRM系统,如有;

  生产系统、仓储系统、RFID系统等;

  客流计数、考勤等辅助系统;

  电子表格数据,此部分很重要,是一个极为关键的补充;

  顺带说到一点,这些系统间,两个常见问题,一是编码标准化没有做好,二是数据质量普遍不佳,在服装行业一样是较为严重的。

  谈到多个源系统的集成,就不由得想到当下很热门的概念“大数据",已经入侵到服装行业。笔者认为由于各种数据缺失太多太多,数据多样性不理想,在近期不短的一段时间内,服装行业企业都将与真正的大数据无缘。

  集成性之外,BI系统还有几大常规的、基础的益处。包括准确性、及时性与一致性。这些优点在当下都已为许多企业所熟知。单从字面角度上,便可解读。

  结合到行业建设中,准确性与及时性可以认为是信息系统对数据的处理的优势,一致性是基于企业级的数据视图统一指标的取数规则及计算规则。在服装企业当前的管理工作中,同一项指标被不同的部门统计出不一样的数值结果,也是颇为常见的。

  而通过这些特点,可以提高企业数据化运营的效率,同时也能节省不少人力资源,也即是成本。有沟通过一家企业,其内专门做与数据统计分析相关工作的就有二三十人,此种情况下,BI系统如果能成功建设,收获也会是相当可观的。

  再者,借助于系统对于大量数据乃至海量数据的处理能力,为服装企业建设快速反应的零售管理或是供应链管理,强化事中的监控,提供了坚实的基础。

  近年来,服装行业的管理,逐步从粗放式的管理向精细化管理转变,而精细化管理定然是要以数据为基础,数据丰富程度增加几分,便有可能对决策提供更多的相应的支撑。

  举个例子,女装品牌一个商品季三百款,到色则约一千余个SKC,三百个终端,假设以周为单位粒度进行跟进,其在此季整个生命周期的数据已经是相当的复杂,再依托于业务人员的手工操作,不仅统计计算比较困难了,而且也由于信息量增大诊断和定位出问题的难度提高。因而实操中便会舍去掉部分粒度,可能是弃终端而做到区域、城市级,或者是历史各周的某些数据如售罄率而保留最新。从这个角度来看,结合BI系统,可以对商品运营、终端运营的精细化水平起到很好的辅助。

  除了前面所述的技术角度的受益,服装企业通过建设BI系统,也能够从管理角度上收获极大的好处,而且这方面的改进或提升,亦是商业智能系统的最有价值和意义的成果。

  笔者一直认为,服装行业各个企业BI系统的建设,从内容角度、从业务角度来看,可以有两个方向值得去开展。一是建设构建符合企业自身状况的分析应用体系,二是从核心的管控角度出发定位问题,预示风险。

  首先是分析应用体系的建设,举个例子来说明其重要性吧。曾经在某个企业,其运营总监是从阿迪达斯过来的,商品总监是从綾致过来的,他们各自都带了一套在上家自己颇为熟悉的报表,给新公司的下属来予以实现,这中间,连个适应以及转换的过程都没有,要知道,这家公司,是一个男装企业。实际上,这种情况在服装企业真不少见。这类公司,他们都有一个共同点,即未有形成适合企业自身业务模式以及管理特点的分析应用体系,他们亟需的,便是形成这样一套体系,并不断地完善它们,使其成为企业一项宝贵的财产——知识积累。

  同时,在一家企业里,随着人员的变换,管理的改进,可以说经常都会有新的报表在产生,在与许多企业老板沟通时,他们觉得,现在不是报表太少,而是报表太多了,这种情况下,也可以利用BI系统来对企业报表分析体系进行梳理与提炼。

  分析体系,可以按照许多的思路来构建。譬如按主体进行主题的划分,按分析方法如对比、趋势、结构来进行应用的组织。另外也可以按照角色、按照场景来打造针对性极强的应用。譬如,针对店长的终端全面管理辅助应用,辅助督导确保业绩达成的相关数据支撑与分析应用,或是营销周例会,商品周例会这样的业务会议场景数据和分析包,等等等等,都可以很好的融入至企业的分析应用框架体系中。

  第二类的应用,即是围绕企业的核心管控点,组织数据,构建应用。以凸显问题,辅助定位问题原因,以其采取合适的决策来解决问题为主线。应用包含了一定程度的分析流的思想,通常结合管理驾驶舱,或称看板应用等方式,以一些核心的管控KPI为入口。譬如,商品运营管理,可以商品的售罄率为核心KPI,辅以订单执行、毛利率等指标,做好当季的商品运作的事中监控工作。而营销线,则可以业绩的达成或是毛利的达成作为核心管控,也可以关注扩张速度与单店运营能力,代理批发业务还可加入订单执行情况跟进。另外,基于财务数据这一部分企业运营的最为关键的结果指标,也可以构建企业整体的看板。从这些例子可以看出,不同的企业、不同的业务模式、不同的管理水平,整理提炼出的应用也可能会存在着较大的差异。应用建设之后,相关管理者可以简单、扼要的直接定位到运营中存在的问题,或是直接风险预警推送至合适的设备上,尤其对于高层,可以使得管理更轻松,更智慧,由于较高度的定制,也更为贴切。

  至此,笔者对在服装企业中建设商业智能(BI)系统做了一个简单的介绍,较少涉及具体的应用内容,而是从技术与管理两个方面谈了些企业可能获得到的益处。由于数据挖掘技术在服装行业里的应用目前较少且不够广泛,本文也未有将其纳入进来,不过相信在未来一定会越来越发挥其价值。

  最后,举一个服装企业高管在一次BI动员会议上的发言,以作结尾。曾经有一次,BI系统内部培训暨动员会尾声,客户一位高级总监说到:“BI系统建设的价值,有可能不值钱,也有可能价值数千万,就看我们大家好用了没。”所以,BI系统建设的收获,终究还是因企业而异的,再归根,便是与企业的文化,与企业的人,尤其是管理层是极为相关的了。

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