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【干貨】快消企業的數據分析實踐：數據應用4大痛點
2024-09-12
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持證人簡介：CDA持證人惠凱，2019年畢業，原某頭部酒企數字化項目項目負責人，現任某科技公司數據產品經理。
自2019年畢業以來，我已積累五年的工作經驗。在此期間，我主要負責企業數字化業務轉型工作，先后在兩家公司擔任相關職務。在第一家頭部酒企擔任數字化業務負責人，專注于推動企業數字化轉型。隨后轉至第二家公司，作為乙方，為行業客戶提供數字化轉型的咨詢服務及實施工作。所在行業都是在消費零售企業，消費零售企業的數字化轉型特別多，今天給大家分享一下快消行業的數據分析實戰。

01快消企業的業務模式

我所在服務的公司是一家超大規模的酒企，它的分銷是典型的快消企業分銷模式——深度分銷模式。這是我做的快消業務模式圖。
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02快消企業數據應用痛點

中國快消費企業通常較為傳統，主要側重于線下業務，包括線下招募經銷商、通過線下門店銷售產品。因此，在快消企業開始應用數字化業務時，會遇到多個痛點。

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痛點一：數據基礎薄弱

數據基礎薄弱是主要問題之一。由于超過90%的業務活動在線下進行，數據采集也主要在線下完成，導致數據基礎不牢固。盡管我先前所在的總公司電商業務發展較為良好，占比達到10%，但線下業務仍占90%。在大多數情況下，線上銷售的占比不足1%至2%，整體數據質量較差，這成為了數據分析應用的一大挑戰。

痛點二：數據孤島問題

在快速消費品行業中，常見的品牌如啤酒、白酒和飲料等，往往隸屬于同一企業。這些企業可能擁有多達數十個子品牌，這些子品牌通常由不同的事業部或職能部門獨立推廣。

在早期發展階段，這些不同職能部門建立的業務系統往往沒有實現互聯互通，導致各個業務信息系統之間形成了孤立。這給那些準備從事數據分析工作的人員帶來了挑戰，因為他們在接入數據時會面臨跨系統、跨數據庫取數的難題，這使得數據的獲取和使用變得尤為困難。

痛點三：數據價值凸顯不明顯

數據分析的價值在于輔助業務決策，但這種輔助往往是間接的。數據分析可能產生分析報告、可視化展示、營銷策略等，但這些成果的價值要通過多個環節才能體現在銷售轉化上。因此，在一些傳統企業中，數據價值的直接體現可能并不明顯。這種情況也影響著數據分析從業者的職業發展。

痛點四：數據驅動決策不足

傳統企業由于長期依賴經驗，決策往往基于個人經驗、一線人員的常識和判斷。相比之下，數據驅動決策的習慣在互聯網企業或電商企業中更為常見。

在傳統快消企業中，培養數據驅動決策的習慣和慣性需要時間。這是快消企業在數據分析應用方面面臨的一個普遍痛點。

03數據分析解決快消企業痛點案例

重點說說我做數據可視化看板這個案例，我是2023年10月份考過CDA數據分析師的，這個證書對我工作的整體提升還是比較大的，因為CDA數據分析師考試的知識面是比較體系化，對我最有幫助的就是印象比較深刻的就是Power BI 可視化的一些內容。因為當時剛好負責公司的一個可視化的項目。而CDA數據分析師一級里有很多關于Power BI可視化的內容，這些理念和知識給了我很大的幫助。另外，CDA數據分析師一級里還考查業務分析模型，數據驅動業務，比如說 ETL，這些在工作中拿過來就能直接用的，都是非常有價值的。

在詳細講解看板設計前，大家如果想和我一樣考CDA數據分析師，可以掃二維下載考試大綱。


在傳統快速消費品企業中，由于缺乏數字化工具，企業高層通常依賴一線業務人員的逐級上報來掌握數據。這種做法存在兩個主要問題：

1、數據準確性問題

由于數據由人工上報，可能在上報過程中出現遺漏、錯誤，甚至一線業務人員可能出于個人考慮而篡改或隱瞞數據。

2、數據滯后性問題

從一線收集數據到總部需要較長時間，通常至少需要3到5天，這導致數據的時效性差，難以滿足快速響應市場變化的需求。

為了解決這些問題，我在公司開始建立數據可視化看板，直接采集一線數據，如庫存狀況。

  • 通過這種方式，企業可以監控渠道中的庫存積壓或缺貨情況，避免錯過銷售機會。
  • 同時，企業還可以監測競品動態，及時收集市場情報，制定相應策略。
  • 此外，終端門店的變動對銷售影響巨大。例如，核心煙酒店或飯店的關閉或搬遷可能對區域銷售產生重大影響。因此，企業需要建立一套監測體系，結合庫存、競品動態、終端變動和產品動銷情況，為市場提供預警。

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效果：通過建立多維度的可視化看板，如地區熱力圖、渠道、經銷商、省份、產品、客戶等，企業可以更直觀地了解市場狀況。如果某個市場出現嚴重庫存積壓和銷售滯緩，該市場將被標記為高風險，并在看板上突出顯示。企業隨后可以組織專業人員進行深入診斷和分析，以制定有效的應對措施。

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