四川杏林医药连锁有限责任公司
2018年进行了移动数字化，主要针对销售、商品配置、商品缺货、员工能力、员工预估收入等主题，便于相关人员实时掌控、跟踪并改善业务数据。2019年新增业务审批移动化，便于及时审批业务开展。
企业简介
杏林医药连锁成立于2001年，公司开展了包含传统医药零售、互联网O2O、医药电商、DTP等多种业务。截止目前，在成都、省内多个城市及重庆拥有下属直营门店和中医馆，无论销售规模和品牌影响力在四川都位居前列。
杏林的使命是：让百姓生活更健康，让员工生活更幸福。所以公司会在员工专业能力培养、用心服务、商品竞争力提升等方面不遗余力，为顾客和员工的身心健康做出实质性的贡献！
项目背景
随着企业的发展，对于数据分析需求越来越大，我们当时使用的主要经营系统对于报表没有二次开发功能，很多的分析只能通过EXCEL导出原始数据进行多次加工，工作效率非常低并且出错率很高，于是在2017年初引进FineReport，解决了大部分简单的分析需求。
但随着数字化的推进，业务部门需求越来越多，且以前刚使用FineReport并未做数据的规划，导致一些数据量大的分析报表运行时间长或运行不出来，甚至直接影响业务开展。
2017年底进行了数据仓库、ODS的建设，分析数据库与业务库彻底分开，对分析报表按主题分类，大大提升了数据分析能力。为提升操作便利性，2018年进行了移动数字化，主要针对销售、商品配置、商品缺货、员工能力、员工预估收入等主题，便于相关人员实时掌控、跟踪并改善业务数据。2019年新增业务审批移动化，便于及时审批业务开展。
应用场景
1. 商品缺货移动数字化
缺货是每一家零售企业都头痛的问题，特别是连锁企业。对于滞销商品，也就是每月才能销售出一两个的商品，就算缺货，直接销售损失也很小。但是有的商品一旦缺货，就会造成很大的销售损失，比如畅销商品。首先，我们要解决缺货的问题，必须得了解缺货现状及改进方向，没有这些数据，只听到说缺货，太笼统，无法找到切入点进行改进。
首先，杏林使用帆软报表，通过商品分级管理，在ERP基础资料中标注出商品的缺货级别；
其次，通过FineReport对数据进行分类整理；通过移动端展示，月度缺货率、缺货损失、当日缺货率、缺货损失等，按区域经理汇总、按商品管理员汇总、按品类经理汇总，各司其职，随时关注自己管辖的重点缺货商品并开展补货工作。
通过系统，重点商品缺货率由原来的10%下降到3.1%，一般商品缺货率由原来的12%下降到5.4%，月度缺货损失减少300万元以上。
2. 销售数据实时查询
公司管理层需要及时了解门店的销售情况，发现有异常的门店，从而及时进行指导。然而区域经理不可能随时坐在电脑旁边查询门店销售情况，所以无法实现随时随地关注，高层领导更无法洞察当日的销售情况。
另外，管理层在每日营业结束后需要对当日的销售情况进行回顾、汇报，以前是每个区域经理建立一个微信群，门店通过图片的方式，上报到微信群，区域经理再汇总本区域的销售上报给营运助理，营运助理再汇总所有区域的销售数据，上报给更高层领导，这样效率非常低，高层领导要第二天才能看到昨天的销售数据，响应非常慢。
通过帆软填报日均销售目标及移动报表开发，数据仓库每隔5分钟抽取一次销售数据，实现数据实时可视化，随时掌握销售情况并进行销售指导。
销售动向能够及时掌握，对异常情况进行询问、指导，同时省去人力汇总工作量10*0.5小时以上，节省了大量人力成本，领导层也能及时掌控动向。
3. 审批业务移动化
门店销售遇到部分顾客会打折销售，近效期商品也需要打折销售，然而ERP系统中店长的折扣权限不够，只能申请自己的区域经理或更高层级管理者审批后方能销售。此业务在ERP系统中，只能PC端使用，审批不能及时回复，顾客不可能一直等待，所以很容易造成顾客流失，错失销售机会。
门店在ERP系统中进行折扣申请，通过帆软填报功能和移动端展示，把需要审批的申请单抽取到数据仓库，根据不同权限规则分配给不同管理者审批，审批填报调用ERP存储过程，把对应信息反写回ERP，同时传回前台POS进行销售。为了审批的及时性，调用FineReport消息功能，在门店申请成功后消息提醒管理者及时处理。通过消息，提升审批的响应效率，做到及时审批、减少顾客等待时间，提升顾客感知。
4. 销售分析模型
各种数据的展示，包括日均销售、毛利额、毛利率、客单价、成交量、员工销售能力等等，都是一些点状上的数据，无法系统的找出门店销售下滑存在的具体原因，对门店的指导切入点不准确，导致销售无法得到有效的提升。
通过FineReport把几个重要的指标进行整合，比如日均销售额、日均客单价、日均成交量、商品分类、员工等，能轻松看出是哪一个指标上面出了问题，便于及时改进。
通过模型分析出销售下滑门店具体指标，精准找出问题所在，才能精准指导（此模型刚开发完成，处于试用及调优阶段）。
项目心得
1）数据质量是数字化的关键，数据质量不可信，没有人会相信数字化；
2）部分数据尽可能做到及时性，才能提升业务和分析效率；
3）数据分析要与业务紧密联系，尽可能做到以实用为主，不能一味追求炫酷；
4）数据报表做多了之后，最好使用封面目录，便于查找。
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