零售行业以其多样化的经营形态而著称，在众多行业中独树一帜。从传统的百货商店到现代的大型综合超市，从便捷的便利店到特色鲜明的专业市场，从品牌专卖店到一站式的购物中心，再到仓储式商场，零售行业的业态种类繁多，满足了消费者多样化的购物需求。

在这些不同的业态中，无论规模大小或特色如何，零售业务的核心都离不开四个基本要素：人、货、场、财。这四个要素构成了零售业务运营的基础框架，是所有零售企业进行日常管理的关键点。在人、货、场、财这四个维度的基础上，零售行业中衍生出众多业务场景，例如员工的排班与绩效管理、到店客流的实时监测、精准的采购策略、动态的库存控制、自动化的配货系统、全面的销售数据分析、业绩的持续追踪、智能化的下单流程、商品的全生命周期管理、门店的日常运营以及管理人员的移动巡店等。

本文将介绍商业智能（BI）工具在零售行业中的四个典型业务场景中的应用，包括到店客流的监测分析、生鲜商品的销售优化、自动化的配货流程，以及督导人员使用移动设备进行的高效巡店管理。通过这些应用案例，我们可以看到BI如何帮助零售企业实现数据驱动的决策，提升运营效率，增强顾客体验，并最终实现业务增长。

一、连锁超市到店客户流量监测

到店客户对零售企业至关重要，了解他们对于提高转化率是关键。这需要通过监测到店客户来获取数据，解答客户来源、数量变化、消费偏好、回头客情况以及对店面的兴趣等问题。深入理解这些信息有助于更有效地管理和运用客户数据。

以一家连锁超市为例，该超市利用BI系统来监测到店客户。传统人工统计客户数量的方法不精确，因此超市采用自动化技术，如停车场数据系统、WiFi探针和人脸识别，以获取客流数据。BI系统中定制的看板关注四个关键指标：近一小时累计客流量、近一小时新增客流量、当日累计客流量和平均停留时间，从而实现高效的客流监测。

1、  BI系统在客户流量监测中的作用

（1）BI系统不仅实时监测客户数据，还通过对比历史数据进行趋势分析，观察关键指标的变化。

系统会将这些指标的异常波动纳入检测范围，一旦检测到超出动态设定阈值的情况，BI系统会自动向店长发送预警，确保问题能够迅速得到响应和解决。此外，问题处理的效率和效果将与KPI考核挂钩，激励一线员工及时有效地应对。

（2）客流量异常分析

面对客流量的异常，需要从多个角度进行分析。例如，若客流量正常，其分布情况是否合理？为了深入理解这些问题，该连锁超市的BI系统提供了定制化的分析页面，特别关注两个关键指标：新老客户的占比以及今日客户与历史到店的分布情况。

一旦发现客流量出现异常，首先应检查新老客户的占比及数量变动。新客户数量的减少可能指向宣传或促销活动的不足，而老客户流失则可能暗示会员政策或商品管理上的问题。通过BI系统对客流数据的深入分析，业务人员可以迅速识别并应对这些问题。即使客流量没有异常，新老客户的比例变化也值得关注，尤其是在评估促销活动效果时，新客户的增长比例是一个关键指标。

为了增加客户的店内停留时间和消费机会，超市必须精心设计店面布局和营销策略。这需要管理人员掌握客户的行动路径和热点区域。该超市利用电子围栏、WiFi探针和人脸识别技术，实时收集人流分布和动向数据，随后在BI系统中进行客流分布和轨迹分析。

客流实时分布分析图通过不同颜色的热力图标识各个区域，颜色越深表示客流量越大。通过这些分析，管理者可以识别客流的来源区域，甚至具体到周边的小区。此外，还可以进一步分析不同区域客户的购物目的和习惯，探索潜在的未满足需求。

该超市通过客流监测和分析，将关键的经营数据和信息授权给基层管理岗位。这样，深入了解业务的店长和楼层管理者可以根据实际运营情况提出决策建议，为高层管理者提供选择。利用数据支撑决策，并通过可视化分析工具提高决策的效率和科学性。

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二、  生鲜销售管理

生鲜销售是一项对细节要求极高的业务。由于生鲜商品的保质期通常较短且标准不一，需要频繁的维护和管理，这使得制定合适的运营策略变得复杂。管理人员需要精准决策何时、何地、销售何种商品，任何失误都可能导致显著的损耗。因此，有效控制损耗是生鲜销售管理的核心任务，不当的控制不仅会减少毛利，还会影响销售潜力。

生鲜销售过于依赖经验丰富的销售人员

某连锁超市在生鲜销售方面遭受了较大的损耗，这限制了其扩大经营规模的能力。目前，该超市的生鲜销售策略主要依赖于销售人员的个人经验，而这些经验并未整合到业务系统中。这导致决策模型难以在系统中沉淀和传承，同时数据报表多为静态数据，使得生鲜销售业绩过度依赖于某些经验丰富的销售人员，难以复制和推广成功的销售策略。

为了在控制损耗的同时提高运营效率和销售业绩，该超市寻求将决策模型固化到业务系统中，实现生鲜销售的智能化和精细化管理。经过分析，发现损耗主要源于以下三个原因：

• 生鲜品质控制不严：门店作为销售的最后环节，对商品品质的把控不足，而品质不佳的商品即使采用最佳的运营策略也难以销售。
• 库存管理不当：门店订货通常基于销售人员的个人经验和判断，加之库存数据不准确，导致库存过多，影响了生鲜商品的品质和定价。
• 出清策略不合理：由于前两个问题，商品库存容易积压。超市目前的出清时间固定在晚上8点至10点，这并非客流高峰时段，且出清商品区域的客流较少，导致出清效果不佳。

该超市通过精心设计，打造了一个数字化的生鲜销售流程，从商品评级、销量预测、预警出清到全面分析，并将这一流程嵌入到BI系统中。这一流程考虑了商品质量、预测销量和库存等因素，并结合了高效的出清策略和及时的预警机制，有效降低了生鲜商品的损耗。

1. 采购评级：超市从源头把控商品质量，通过表单记录收货评价，收货人员可通过扫描商品条形码获取数量、品质和评级信息，进而决定验货方式，并将结果更新至评级信息中。这不仅量化了收货流程，还缩短了时间，规范了供应商行为。

2. 门店客流量预测：超市利用节假日、天气、季节、气温、历史客流量和门店经营面积等指标，采用XGBoost算法预测客流量，准确度高达95%。

3. 商品销量预测：超市针对生鲜商品的销量预测，考虑了排面情况、商品丰富度、品质和替代品等因素，通过聚类分析和回归模型，实现了单品销量的准确预测。

4. 库存预警与出清：超市开发了BI移动应用，综合考虑销量预测、库存和保质期等因素，计算风险库存和预计售罄日期，并通过预警列表指导门店运营人员进行调价、发券等操作，形成了闭环管理。

5. 数据分析：超市建立了数据报表体系，每日发布报表截图并针对问题进行说明，培养员工的数据意识，形成全员关注数据、依据数据决策的习惯。

新模式实施后，超市不仅显著降低了生鲜损耗、提升了毛利率，还带来了以下额外好处：

• 全店销售额和毛利率双双增长，坪效提升9%，劳效提升27%，库存周转控制在30天以内。
• 生鲜部门月总用工时减少40%，劳效提升99%。
• 生鲜折价损失下降20%，蔬菜品类渗透率有效提升。
• 建立选品及汰换分析模型，精准管控库存，精减33%非生鲜SKU。
• 有效吸引客户，提升客户活跃度，提高转化率，为线下导流、创造复购机会。
• 线上订单数月环比增长65%。

三、  便利店自动配货

在零售业中，供应链管理是企业竞争的核心。目前，众多零售商正致力于通过便捷性、精准的商品适配以及库存管理等关键点来优化其供应链。补货策略是供应链管理中一个至关重要的环节。尽管许多零售商，特别是连锁便利店，仍然依赖于传统的、基于人工经验的补货方法，但这种方法已经无法满足他们规模化发展的需求。因此，BI自动配货系统应运而生，为零售商提供了一种有效的解决方案。

自动配货系统主要服务于终端门店，旨在优化门店的订货、商品陈列和库存盘点，使库存管理更加合理和精确，从而为门店创造更大的利润空间。该系统的核心是利用BI系统中的自动配货模型，对商品进行预警并提供补货数量的建议。

1、自动配货系统主要包含哪些模型

以一家连锁便利店为例，其自动配货系统主要包含以下三种分析模型：

（1）配货任务分析模型

该模型根据ABC分类法将商品按畅销程度排序，并计算每项商品的销售额、销量、毛利占比及累计构成比。通过累计构成比，制定淘汰率和品类权重，快速识别并剔除低效商品，同时确定需要重点关注的SKU。

（2）配货关联分析模型

该模型基于自动配货主表的四个关键指标来分析商品之间的配货关联：

• 单品最小陈列数量：包括货架和仓库的数量，确保满足一定时期内的销售需求。
• 日均销量：通过对前四周的周销量进行加权平均，计算出每个商品的日均销量。
• 上下限倍数：考虑到门店与物流点的距离差异，上下限倍数反映了门店的到货频率，下限倍数表示最短到货间隔，上限倍数表示最长到货间隔。
• 商品上下架：上架表示商品参与自动配货，下架则表示商品不参与配货。

（3）自动配货模型

该模型的核心在于准确判断配货需求。其逻辑基于两点：

• 商品的上架状态：上架表示商品参与自动配货，下架则不参与。
• 商品的库存上下限：当库存低于下限时，系统自动触发配货。

配货数量的计算基于商品的上限与当前库存的差值（四舍五入），并据此确定可满足的供货量。

2、采用自动配货系统后的配货流程

通过这三种分析模型的集成，BI系统中的自动配货流程变得十分便捷。具体操作步骤如下：

• 在商品淘汰分析页面，利用配货任务分析模型识别并剔除低效商品。
• 在自动配货表单中，输入相关指标，并根据配货关联分析模型和自动配货模型设定计算逻辑。
• 当商品库存不足时，BI系统将自动弹出提醒窗口（详见图5-9），此时只需根据系统建议进行补货。

3、自动配货系统带来的价值

自动配货应用为企业带来的主要价值体现在以下四个方面：

• 降低人力成本：便利店的日常运营繁琐且耗时，自动配货应用减少了店长在进货上的时间投入，从而节省了人力成本，并将这些时间用于提升服务质量。
• 简化库存盘点：自动配货应用缩短了订货周期，使得库存盘点更加容易，显著减轻了店员的工作负担。
• 减少缺货，优化空间利用：传统的基于个人感觉的进货方式容易导致缺货，影响销售。自动配货应用通过降低缺货率和提高商品流通率，有助于提升门店销售额。
• 提高商品适配精度：对于可拆零销售的商品，如红酒，自动配货应用能够实现按瓶精准配货，确保门店商品既不脱销也不积压，保持商品新鲜度，增强了门店在同行业中的竞争力。

四、终端门店督导

在零售业的终端门店管理中，品牌商的督导在各个城市承担着重要的巡查职责。

1、督导的工作内容是什么

他们的主要工作包括：

• 对门店的人员和商品结构进行深入了解，识别存在的问题。
• 对正在处理的问题进行监督，涉及商品、导购、零售和库存等方面。
• 检查商品陈列是否达标，并对门店的标准化形象进行评分。

2、传统督导工作存在什么问题

然而，目前这些工作的数据大多依赖于督导手工记录，缺乏IT系统的支持，容易受到人为因素的影响，主要问题包括：

• 督导通常通过电话询问门店情况来规划巡店路线，这容易导致店铺遗漏，巡店效率不高。
• 督导需要到店后才能通过店内电脑查询商品结构信息，查找问题并制定对策，这一过程既耗时又费力。
• 对于导购的业绩情况，督导只能参考月度结算单，无法及时了解其最新业绩，难以提供及时的辅导。

针对这些问题，许多零售企业的督导希望获得IT系统的支持，并提出了以下需求：通过移动应用自动规划巡店路线，确保不遗漏任何一家门店；在手机上就能了解门店的商品结构，提前做好准备，到店后能直接提供指导；导购的业绩信息应清晰地发送到手机上，以便到店后能避免无效沟通，进行有针对性的辅导。

为解决这些问题，某体育用品零售企业利用现有的移动BI平台开发了一套督导巡店应用，实现了以下功能：

• 规划巡店路线：应用利用手机LBS定位数据，展示周边10公里内的门店，并根据距离远近排序，为督导提供路线规划的参考。
• 了解门店商品结构：督导可以依次查看主要品类的销存结构、销售情况等，通过系列环形图、销量年季分析、Top SKU分析等工具，识别异常情况并思考应对策略。
• 了解导购业绩：督导可以查看导购在全公司的排名变化，分析零售额排名靠前和靠后的导购的业绩，从小票数、客单价、连带率等指标剖析原因，并对关注对象进行深入了解。同时，由于导购流动性较大，应用还需帮助督导识别导购的入离职情况，以便及时发现人员变更。

自从该企业实施了手机巡店系统，督导的工作效率显著提高，与店铺导购的沟通变得更加高效和有的放矢。现在，督导只需通过手机就能及时发现问题并迅速采取行动，形成了一个有效的闭环管理流程。此外，随着公司所有店面的数据对督导完全公开透明，一种竞争性的“赛马机制”得以形成。这种机制下，排名较低的店铺因感受到提升的压力而更加努力，而排名靠前的店铺为了保持其领先地位，也在不断寻求进步和创新，从而推动了整个企业向更高标准发展。

五、  总结

随着零售行业竞争的日益激烈，BI工具的应用已成为企业提升运营效率、优化顾客体验、实现数据驱动决策的重要手段。通过本文对零售行业BI应用的深入探讨，我们可以看到，无论是在客流监测、生鲜销售管理、自动配货流程，还是终端门店督导等方面，BI工具都展现出了其强大的功能和潜力。

未来，随着技术的不断进步和创新，我们可以预见，BI工具将在零售行业中扮演更加关键的角色。零售企业需要不断探索和深化BI工具的应用，以实现更精细化的管理，更个性化的服务，以及更高效的运营。通过充分利用BI工具，零售企业将能够更好地适应市场变化，满足消费者需求，从而在激烈的市场竞争中占据优势，实现可持续发展。