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【干货】快消企业的数据分析实践：数据应用4大痛点
2024-09-12
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持证人简介：CDA持证人惠凯，2019年毕业，原某头部酒企数字化项目项目负责人，现任某科技公司数据产品经理。
自2019年毕业以来，我已积累五年的工作经验。在此期间，我主要负责企业数字化业务转型工作，先后在两家公司担任相关职务。在第一家头部酒企担任数字化业务负责人，专注于推动企业数字化转型。随后转至第二家公司，作为乙方，为行业客户提供数字化转型的咨询服务及实施工作。所在行业都是在消费零售企业，消费零售企业的数字化转型特别多，今天给大家分享一下快消行业的数据分析实战。

01快消企业的业务模式

我所在服务的公司是一家超大规模的酒企，它的分销是典型的快消企业分销模式——深度分销模式。这是我做的快消业务模式图。
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02快消企业数据应用痛点

中国快消费企业通常较为传统，主要侧重于线下业务，包括线下招募经销商、通过线下门店销售产品。因此，在快消企业开始应用数字化业务时，会遇到多个痛点。

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痛点一：数据基础薄弱

数据基础薄弱是主要问题之一。由于超过90%的业务活动在线下进行，数据采集也主要在线下完成，导致数据基础不牢固。尽管我先前所在的总公司电商业务发展较为良好，占比达到10%，但线下业务仍占90%。在大多数情况下，线上销售的占比不足1%至2%，整体数据质量较差，这成为了数据分析应用的一大挑战。

痛点二：数据孤岛问题

在快速消费品行业中，常见的品牌如啤酒、白酒和饮料等，往往隶属于同一企业。这些企业可能拥有多达数十个子品牌，这些子品牌通常由不同的事业部或职能部门独立推广。

在早期发展阶段，这些不同职能部门建立的业务系统往往没有实现互联互通，导致各个业务信息系统之间形成了孤立。这给那些准备从事数据分析工作的人员带来了挑战，因为他们在接入数据时会面临跨系统、跨数据库取数的难题，这使得数据的获取和使用变得尤为困难。

痛点三：数据价值凸显不明显

数据分析的价值在于辅助业务决策，但这种辅助往往是间接的。数据分析可能产生分析报告、可视化展示、营销策略等，但这些成果的价值要通过多个环节才能体现在销售转化上。因此，在一些传统企业中，数据价值的直接体现可能并不明显。这种情况也影响着数据分析从业者的职业发展。

痛点四：数据驱动决策不足

传统企业由于长期依赖经验，决策往往基于个人经验、一线人员的常识和判断。相比之下，数据驱动决策的习惯在互联网企业或电商企业中更为常见。

在传统快消企业中，培养数据驱动决策的习惯和惯性需要时间。这是快消企业在数据分析应用方面面临的一个普遍痛点。

03数据分析解决快消企业痛点案例

重点说说我做数据可视化看板这个案例，我是2023年10月份考过CDA数据分析师的，这个证书对我工作的整体提升还是比较大的，因为CDA数据分析师考试的知识面是比较体系化，对我最有帮助的就是印象比较深刻的就是Power BI 可视化的一些内容。因为当时刚好负责公司的一个可视化的项目。而CDA数据分析师一级里有很多关于Power BI可视化的内容，这些理念和知识给了我很大的帮助。另外，CDA数据分析师一级里还考查业务分析模型，数据驱动业务，比如说 ETL，这些在工作中拿过来就能直接用的，都是非常有价值的。

在详细讲解看板设计前，大家如果想和我一样考CDA数据分析师，可以扫二维下载考试大纲。


在传统快速消费品企业中，由于缺乏数字化工具，企业高层通常依赖一线业务人员的逐级上报来掌握数据。这种做法存在两个主要问题：

1、数据准确性问题

由于数据由人工上报，可能在上报过程中出现遗漏、错误，甚至一线业务人员可能出于个人考虑而篡改或隐瞒数据。

2、数据滞后性问题

从一线收集数据到总部需要较长时间，通常至少需要3到5天，这导致数据的时效性差，难以满足快速响应市场变化的需求。

为了解决这些问题，我在公司开始建立数据可视化看板，直接采集一线数据，如库存状况。

  • 通过这种方式，企业可以监控渠道中的库存积压或缺货情况，避免错过销售机会。
  • 同时，企业还可以监测竞品动态，及时收集市场情报，制定相应策略。
  • 此外，终端门店的变动对销售影响巨大。例如，核心烟酒店或饭店的关闭或搬迁可能对区域销售产生重大影响。因此，企业需要建立一套监测体系，结合库存、竞品动态、终端变动和产品动销情况，为市场提供预警。

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效果：通过建立多维度的可视化看板，如地区热力图、渠道、经销商、省份、产品、客户等，企业可以更直观地了解市场状况。如果某个市场出现严重库存积压和销售滞缓，该市场将被标记为高风险，并在看板上突出显示。企业随后可以组织专业人员进行深入诊断和分析，以制定有效的应对措施。

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