在信息爆炸的時代，數據量與秒俱增，決策需求也幾乎是數以億計：研發(fā)環(huán)節(jié)如何減少試錯成本，制造環(huán)節(jié)如何減少迭代次數，市場推廣環(huán)節(jié)如何有效管控費用，營銷投放環(huán)節(jié)如何合理利用資源提升投放效果……面對海量的信息，企業(yè)如何在短時間內做出精準有效的決策，從而更快更好地搶占商機?
今天，我們以若羽臣自研的BI系統(tǒng)為例，來解析如何利用技術手段降本增效，輔助管理者高效決策，借此為各家企業(yè)的類似難題提供一些“解題思路”。
一、自研行業(yè)背景下的BI系統(tǒng)
在人工智能已經深入人心的今天，說起AI恐怕大家都不陌生，但對于BI，大部分人都不知道它是什么。
BI是Business Intelligence的縮寫，中文解釋為商業(yè)智能，其核心能力是讓管理層能夠利用數據做出明智的業(yè)務經營決策，以提高決策效率。此前，BI主要是在電信、金融等行業(yè)應用得更為廣泛和成熟。
對于電商代運營行業(yè)來說，在為品牌方服務的過程中，會深度參與線上商品交易的各環(huán)節(jié)，涵蓋咨詢服務、店鋪建立、商品管理、店鋪運營、營銷推廣、消費者管理、客戶服務倉儲物流和 IT 服務等，基本覆蓋品牌線上化所需的全鏈路服務，從而會沉淀大量的業(yè)務數據。特別是頭部代運營企業(yè)，由于其專業(yè)度高、資源豐富、運營經驗成熟，因此市場集中度一直在提升，品牌合作的數量也在不斷增多，必然會產生更加龐大的數據量。
作為國內頭部電商綜合運營商，若羽臣在業(yè)務不斷擴張和信息化建設的推進過程中，也積累了海量的用戶消費數據，為高效決策帶來壓力，急需通過數字化手段提升工作效率?；谧陨順I(yè)務的特性和場景的復雜化考慮，若羽臣找準切入點，開始在2018年末組建商業(yè)智能部門，自行研發(fā)貼合業(yè)務場景的BI解決方案。彼時，BI對于大多數的代運營公司而言還屬于新鮮事物，通過自研BI系統(tǒng)進行數字化轉型的更是少之又少。
二、實踐之路
自建BI系統(tǒng)是個循序漸進的過程。搭建之初，若羽臣從公司內部出發(fā)，挖掘員工在日常工作中面臨的痛點難點，首先選擇幾條重復率高、繁瑣且極為耗費時間的工作內容進行嘗試。
1、財務支付寶賬單：
傳統(tǒng)工作流程：
財務人員每天需要到支付寶后臺對上百家店鋪進行手工取數;
取數完成后按照國內和海外進行店鋪分類;
整合成Excel表格;
導出業(yè)務系統(tǒng)進行數據對賬;
核對完成后以手工的形式上傳至金蝶系統(tǒng)
復雜的工作流程需要每天投入幾十人去上百家店鋪取數，由于數據量的龐大和數據準確性的要求，工作人員常常要耗費半天以上的時間來做財務支付寶賬單的數據采集和加工，且因為是手工整理容易出錯，一旦出現(xiàn)誤差，還需要返工重新整理，這就要求財務人員必須再三核對、經過多次處理后才能完成上傳。
帶著這些問題，若羽臣開始進行BI系統(tǒng)的設計：
通過RPA(機器人流程自動化)定時自動采集流水賬單;
通過ETL(數據倉庫技術)自動完成對賬;
通過API(應用程序編程接口)自動上傳至金蝶;
在BI系統(tǒng)的賦能下，財務人員從重復的勞動中解放了出來，有了更多時間和精力投入到財務數據分析上。原來需要幾十個人做的工作，現(xiàn)在只需要安排1個人每天上午10點直接打開BI的報表，就可以看到BI已采集回來并且已經加工好的數據。
2、客服店鋪日報（作為代運營公司，最關鍵的一點就是要幫助品牌方保持市場競爭力，而分析銷售數據是其中的必備工作)：
傳統(tǒng)工作流程：
兩名專員每天登錄近百家店鋪，手工收集所有店鋪前一天的銷售額;
將統(tǒng)計整理的數據形成Excel線上報表;
校對之后將excel表格發(fā)送給對應負責人;
負責人根據表格數據推測出市場的走勢
面臨問題：
人工操作，每人每天至少花費8小時，費時費力;
偶爾會出現(xiàn)疏漏，影響數據的準確性;
進而影響決策人對市場的判斷
完成問題分析后，若羽臣開始在BI系統(tǒng)中設計相應的解決方案，通過RPA機器人代替人工，實現(xiàn)全自動化操作：
機器人自動登錄店鋪后臺收集數據;
根據內置的BI進行分析;
分析后直接生成可視化數據報表;
最終自動匯總到前端報表
通過BI系統(tǒng)的應用，客服店鋪日報的工作效率得到顯著提升，前后一次性操作僅僅歷時4小時，同時由于機器的抓取，100%保證了數據的精準性。
正式應用
在內部完成實踐測試后，若羽臣開始深入調研代運營公司的核心部門(運營中心)，找到運營人員的工作難點，以期借助BI系統(tǒng)提高運營人員的決策效率，更好地服務品牌方。
1、會員精細化運營
以某食品品牌為例，作為國民大品牌，其官方旗艦店的粉絲數量十分龐大，但在粉絲運營管理方面，由于存在會員結構不清、會員服務同質化、會員管理不系統(tǒng)等問題，盡管粉絲數量在不斷增長，但存在大量不活躍的沉睡粉絲，導致轉化率較低。如何對不斷壯大的粉絲群體添加標簽，進行精細化運營和個性化營銷，鞏固粉絲的活躍和忠誠度，發(fā)揮粉絲經濟的巨大效益，是彼時品牌方急需解決的問題。
若羽臣首先對大量的會員數據進行分析，梳理出運營人員可能會遇到的幾項挑戰(zhàn)：
業(yè)務流程復雜，手動處理數據效率低、準確性差;
數據能力不足，數據系統(tǒng)體系缺乏規(guī)則，量大無法手工處理;
CRM系統(tǒng)滿足不了業(yè)務的個性開發(fā)和快速的業(yè)務變化;
根據這幾項挑戰(zhàn)，若羽臣利用BI系統(tǒng)尋找解決方法，搭建客戶數據平臺：
根據會員手機號/ID號、訂單金額、所在省市/城市、訂單/支付等基礎信息進行用戶行為數據的采集，同時導入歷史數據;
基于用戶ID建立唯一標識;
把用戶的生命周期進行分類，構建標簽和畫像，分為：活躍用戶、忠誠用戶、沉睡用戶、復購用戶以及新用戶首購;
根據已構建的數百個用戶標簽及畫像，明確運營目標，為策略落地提供標簽支撐;
整個過程中，運營人員利用BI分析系統(tǒng)改變了原有復雜的業(yè)務流程，實現(xiàn)了會員數據的洞察分析;并根據BI給到的用戶標簽，對不同用戶分別采取專屬服務、定期福利召回、復購短信營銷、新客精準營銷等幾大措施，達到高效運營的目的，實現(xiàn)了會員精準化營銷。
2、業(yè)務風險預警
互聯(lián)網人口紅利的消失讓流量的獲取成本越來越高，如何提高投入產出比是擺在每個電商運營人面前的問題。在日常工作中，電商運營人需要對店鋪的投放運營成本、投放效果、帶來的流量及轉化率進行合理評估，以做到有效率地花錢。但這個過程經常需要通過人工整合大量數據再加以分析后才能發(fā)現(xiàn)問題的存在點，需要耗費大量的人力和時間。
基于此，若羽臣通過BI系統(tǒng)中的反向預警功能來賦能運營工作：
設置閥值：運營人員對每天的推廣成本或轉化率設置一個閥值;
閥值觸發(fā)：數據指標達到某個指定的數值，如當CPC成本超過某個閾值，或者當ROI低于某個閥值時，會觸發(fā)BI系統(tǒng)給發(fā)送預警;
發(fā)送預警：BI通過釘釘或者郵件的形式給運營人員發(fā)送預警;
調整決策：運營人員收到預警后，第一時間針對相關問題進行優(yōu)化和處理，并調整決策方向，以規(guī)避風險。
在BI系統(tǒng)反向預警的功能支持下，若羽臣的運營人不會因為信息滯后做出錯誤的決策，能夠對各環(huán)節(jié)的運營成本做好把控，及時發(fā)現(xiàn)經營鏈路上影響最終利潤的各種問題點，從而進行自我診斷，進一步驅動了精細化運營。
3、其他
BI系統(tǒng)在運營部門的工作應用遠不止于此。運營人員在為品牌方做店鋪運營的過程中，經常需要獲取平臺上大量的商品信息，以作為選品依據。而在消費需求愈發(fā)多元，細分品類產品越來越多的情況下，諸如一個保健品的主類目和葉子類目加起來商品近千款，食品產品有數千款，美妝個護產品量級更大。在若羽臣搭建的BI系統(tǒng)中，運營人員可以根據所提供的電商平臺商品鏈接，快速抓取商品標題、價格、產品詳情等信息，并實現(xiàn)同類數據之間的合并、比對，有效縮短了商品數據的處理時間，大大提高了工作效率。
目前，若羽臣在BI的部署、設計和應用方面已積累了豐富的經驗，不僅可以借助BI系統(tǒng)實現(xiàn)數據的自動化處理和分析，提高決策效率，也憑借對于快消品行業(yè)的深度理解，構建起相匹配的電商BI分析系統(tǒng)，并應用于商品分析、店鋪運營、營銷傳播及供應鏈管理等多個環(huán)節(jié)，實現(xiàn)數字化在全鏈路的滲透。
總結：
伴隨市場競爭不斷加劇，企業(yè)產品功能和營銷方式都趨于同質化，因此企業(yè)的市場反應能力和決策速度成為了取勝的關鍵要素，如何利用數字化技術手段輔助決策，精準預判市場發(fā)展趨勢，將成為企業(yè)加強競爭力的核心武器。
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