高絲化妝品：智能化精準營銷，科學化深度管理

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“大數據”作為時下最時髦的詞匯，開始向各行業滲透輻射，顛覆著很多特別是傳統行業的管理和運營思維。在這一大背景下，大數據也觸動著化妝品行業。
在這個成熟行業里，競爭異常激烈，企業要想在無硝煙的市場中分得一杯羹，需要架構大數據戰略，拓寬化妝品行業調研數據的廣度和深度，從大數據中了解化妝品行業市場構成、細分市場特征、消費者需求和競爭者狀況等眾多因素，在科學系統的信息數據收集、管理、分析的基礎上，提出更好的解決問題的方案和建議，保證企業品牌市場定位獨具個性化，從而提高企業的核心競爭力。

一、企業簡介
高絲化妝品有限公司（以下簡稱“高絲”）成立于1988年1月30日，是一家集生產和銷售于一體的專業化妝品公司。2005年企業性質由中外合資經營企業變為外商獨資企業。
中國高絲承繼了“融合知性與感性，創造獨特的美的文化與價值”的企業理念，自進入中國市場以來，就建立起了獨特、靈活的銷售模式及完善的顧客管理體系，以其優質的產品，優質的服務得到了中國消費者的肯定。

二、數字化關鍵目標
高絲于2011年就已經建設了信息化系統，積累了大量數據，為了進一步挖掘數據價值，提升企業核心競爭力，高絲選擇與分析云平臺合作，將企業內部各個信息系統進行全面整合，對客戶、存貨、倉庫、部門、渠道等關鍵數據進行標準化集中管理，實現供應鏈、零售、會員、倉儲等全方位數據分析，為企業內部管理以及報送日方經營管理報表提供強大的數據支撐。

1．推陳出新升級企業數字化建設
高絲原來采用的是U8 BI系統，雖然建了很多業務模型和報表，但隨著業務的增長和變革，該系統已不能支撐如今的企業規模。為了更好地滿足企業經營需求及未來戰略規劃，高絲決定升級BI平臺，將數據分析全部遷移至分析云平臺，進一步加強企業數字化建設。

2．打造全新的數據權限管理體系
高絲的管理機制中，企業員工都要查看與自己相關的報表，不同的員工查看不同權限及內容的報表。高絲在使用分析云平臺之前，對報表的傳遞采用三級權限下發制，將系統導出的Excel表格按權限逐級減化進行手動下發，操作人員壓力大，而且數據更新效果差。分析云平臺則采用自動化下發解決方案，基于主數據處理后的數據權限體系，通過分析云平臺中的發布中心進行定制發送，有效提升報表傳送效率及質量。

3．深度應用經營決策類業務模型
企業管理離不開業務分析模型，在高絲的管理體系中設計了很多模型，但是在原有信息系統中并沒有得到很好的應用，大多還是手工去套用模型，并不能保證數據的及時性和準確性。高絲通過分析云平臺，將業務模型完全嵌入信息系統中，使得業務模型發揮出了其輔助經營決策的價值。

三、BI應用架構
為了提升數據分析的及時性和準確性，面對跨系統、多數據源的分析現狀，高絲引進了分析云平臺幫助企業數字化升級，從多個數據孤島到統一數據中臺，從手工Excel傳遞數據到數據自動定制發送，從傳統要貨制到智能配貨制，從傳統理論營銷到創新差異營銷。

BI架構中集成的數據主要包括：用友U8財務及供應鏈，友零售（SaaS云平臺），BPM(即致遠協同OA，主要用于費用報銷及預算)，自開條碼系統（主要用于控制商品有效期）。
由此可見，高絲的業務數據主要存于U8，使用分析云中預置的U8分析模型，能夠滿足60%的分析需求；將高絲的標準業務模型與分析云無縫對接，實現30%的行業特性分析需求；還有10%的個性定制化分析需求，基于分析云良好的擴展性及強大的實施能力來完成。

分析云將不同來源的異構數據完美整合，打破數據孤島，構建了開票預測、安全庫存、銷售發貨、存貨鮮度、零售會員等業務主題分析模型，實現了及時、準確、形象、直觀的豐富展現，實現了企業全面統一的綜合分析，為企業經營決策提供了科學依據，打開了智能化精準營銷和科學化深度管理的新局面。

四、關鍵應用亮點
1.U8數據對接，開箱即用
①U8預置模型
分析云平臺中預置了U8的財務和供應鏈主題分析，包含領先的企業應用模型、指標體系、報表體系等，高絲60%的分析需求由預置模型解決；

②U8數據集成
分析云平臺中的U8數據集成支持U8多賬套的數據抽取，高絲在U8系統中包含6個賬套，可通過分析云統一抽取數據，從而完成整合分析。

2.引進語義模型，省時省力省心
“語義層”技術通過對數據庫里的有關數據項定義，把數據庫中的數據定義成有明確的業務含義的名稱，業務人員所面對的不再是數據庫中的表、字段和它們之間復雜的關聯、計算關系，而是所熟悉的業務術語和指標名稱。
在高絲的業務分析中，有很多字段都需要通過復雜的計算邏輯才能獲取，比如“開票預算”、“出貨預算”、“會員消費人次”等；通過分析云的語義模型，可以將這些復雜字段的計算邏輯進行預置封裝，業務人員無需進行復雜計算，直接“拖拉拽”這些字段即可構建分析。
語義模型的應用，改變了高絲傳統的數據分析模式，簡化了數據分析流程，大大降低了人工成本的同時，提高了數據時效和質量，逐步轉型智能數據分析。

3.緊密集成OA，信息融會貫通
在分析云平臺中，可以通過致遠表單連接器快速、高效、零代碼完成CAP表單的數據抽取及數據建模；分析云中的報表均可集成到A8菜單、欄目、空間中，打開時無需再次登錄。
分析云可在致遠協同A8門戶和移動端M3中，根據不同的角色展示相應的報表中心，實現對企業運營狀況的實時監控分析，對企業運行異常情況進行主動預警，提供穿透鉆取分析、多維度分析問題產生原因，直擊問題根源。

4.嵌入標準模型，完美融合應用
①銷售預測模型——有效銷售預測，高效定位方向
對于銷售進度管理，高絲關注的兩個重要指標是開票和出貨。基于歷史數據計算出不同品牌、不同銷售類型的未開票金額及預計出貨金額，每日將匯總統計數據發送給日方總部。
高絲業務難點
以開票預測為例，每月各個渠道都要做出開票預測表進行上報，由專人統一上報表格后，通過中間表進行核算，再將核算數據匯總至上報表，最后將匯總數據寫入綜合管理報表中。盡管開票預測模型從理論上是非常合理和科學的，但是對于處理表格的人員來說工作量相當龐大，而且流程繁瑣，每一步都是通過Excel手工操作，在時效性和準確性上難以保障。

分析云解決方案
將開票預測模型嵌入分析云平臺，簡化了計算流程，全過程自動完成，提高了數據質量和工作效率。

②安全庫存及配貨模型——安全庫存預警，主動配貨提醒
高絲采用6SIGMA高精度管理模式，通過安全庫存及配貨業務模型，基于庫存預警值進行標準偏差計算，從而預測出配貨數據，該配貨數據能夠精確到某個門店的某件商品。這種主動提醒配貨的形式，將打破傳統要貨制，轉型為新型配貨制，有效改善存銷平衡，降低庫存壓力。

③會員RFM模型——構建360°會員視圖，實現數字化運營管理
高絲在中國經營多個品牌，已有130多家門店，針對會員數量相當龐大且日益增長的現狀，高絲采用RFM模型對會員進行細分管理，深度挖掘會員的消費行為和消費意向。
會員RFM模型
在眾多的客戶關系管理的分析模式中，RFM模型被廣泛應用，最近一次消費(Recency)、消費頻率(Frequency)、消費金額(Monetary)。會員RFM模型在反映會員購買偏好方面具有良好的表征性，它是衡量會員價值和會員創利能力的重要工具和手段。
高絲會員管理模式
全渠道整合：線上電商會員和線下門店會員、跨品牌會員、跨門店會員的關聯整合；
等級制運營：根據會員消費行為，為會員設置等級，制定相應的積分獎勵和兌換、優惠政策等會員權益規則，持續提升會員黏度和變現能力；
精準化營銷：基于全渠道會員的大數據，構建360°會員消費視圖，輔助市場決策和品牌戰略。
高絲會員營銷分析
基于RFM模型劃分會員等級
關鍵指標——有效消費/消費頻次
身份確認：一定期限內保持連續有效消費；
等級劃分：根據一定期限內的有效消費頻次進行劃分。
基于RFM模型考核門店與導購業績
門店考核：門店會員/會員類別轉化率，門店會員消費金額……
導購考核：新會員數-拓客能力，回購率-維護老客戶能力，客單價-銷售能力……
基于RFM模型打造一體化運營
由RFM模型分析的會員相關數據，可以輔助企業制定營銷計劃，以此類推，商品庫存、財務預算等都會有據可依，打造一體化運營體系，有效提高運營質量及管理價值。

5.高擴展性系統架構，靈活應對個性需求
①雙語企業看板，智能定向匯報
高絲作為日資企業，日方總部需要及時掌握中方經營動態，因此，中方員工每天都要向日方總部發送郵件匯報業務進度。
高絲業務難點
通過原有BI業務模型的基礎報表，導出Excel表格，由熟悉BI業務模型的技術人員將基礎表套入日方提供的表格中，然后將表格內容翻譯成日文報表，最后發送郵件給日方總部，日復一日，耗費了大量的人力成本，仍不能保證數據的及時性，同時，手工維護報表內容，也不能保證數據的準確性。
分析云解決方案
將日方報表預置到分析云平臺中，配置數據內容和格式后，在發布中心中，設置定時發送郵件即可，該解決方案可謂是“一勞永逸”，后續僅需維護變動之處即可，有效地節約了工作成本，提升了工作質量。

②企業分析需求多變，系統維度配置靈活
企業內部的數據分析是多種多樣的，即使是同樣的數據，各個部門的分析角度也可能會存在差異；同時，企業在不斷地發展、進步，數據分析需求也在日漸變化。
高絲業務難點
高絲的商品種類和條目繁多，每次調整分析需求都要對每一張涉及商品屬性的報表進行調整，利用幾天時間全調整完，也難以保障沒有遺漏，這種增加分析維度的方式，無法快速響應市場動向，導致企業錯過很多商機。
分析云解決方案
業務人員將新增商品屬性以Excel表格的形式導入系統，將新增維度表與商品表進行關聯，即可增加維度，其他報表也無需調整。

分析云的Excel填報功能，可通過分析云平臺填報或Excel客戶端填報兩種方式實現。高絲業務人員一般采用Excel客戶端填報，可直接在Excel中完成填報操作，符合原有工作流程，而且方便快捷。

③友零售數據與U8零售數據整合分析
高絲為實現零售場景的數字化升級，將原有的U8零售系統切換為友零售，為消費者創造全新的購物體驗。友零售為SaaS云平臺，所有數據存于云端，不在高絲本地。
高絲業務難點
高絲在分析云平臺中，基于零售業務建立了零售語義模型，即零售模型、庫存模型，以及會員分析模型，涉及幾十張分析報表。切換零售系統后，原有U8零售系統數據與現有友零售數據無法整合，導致零售業務分析出現斷層。

分析云解決方案
API接口
分析云可通過API數據接口，將友零售數據接入分析云的數據中臺中，從而實現兩大零售系統的數據互通。根據高絲的零售業務分析需求，分析云提供了7個單據數據接口，包含1個零售單據接口和6個庫存單據接口，同時還提供了13個維度檔案接口，從技術上解決了本地數據與SaaS數據的整合分析難題。
實時獲取
友零售的數據可以實時同步到分析云平臺中，有效降低了數據獲取的時間成本，提高了數據分析的時效性。
表沿用
分析云平臺整合新老零售數據后，無需重建零售業務分析報表，通過原有的零售語義模型即可直接自動生成新數據報表。

④多維度業務解析，高精度企業管理
日企的管理風格——“細之又細”，在高絲的企業檔案內容中呈現的淋漓盡致，以日期維度為例，如下圖所示，維度對象有11個，其中還包含日文時間，這些內容在分析云平臺中都得到完美解決。

6.打破人為授權，自動分配數據
每日除了向日方總部發送綜合管理看板以外，還要將當日業務報表發送給全公司的業務人員，以供運營參考。高絲內部管理層人員數量100+，導購人員數量更是多達千人以上，每天的日報下發是信息技術人員的重點工作之一。
高絲業務難點
高絲的日報傳送采用三級權限下發制，首先由信息技術人員做出一張全面的業務報表，以Excel表格的形式下發給管理層，由管理層將數據權限縮小，再繼續以Excel表格的形式繼續下發到各個區域，然后由區域負責人再將數據權限縮小下發到各門店，整個過程都是人為進行控制權限和分配數據，工作任務龐大，而且數據安全及應用效果難以保障。
分析云解決方案
分析云平臺采用自動化下發的解決方案，基于主數據處理后的數據權限體系，通過發布中心配置發送任務，有效提升了報表傳送效率及質量。
高絲在U8系統中包含6個賬套，BPM中包含1個賬套，這也就意味著共有7套部門體系需要統一整合，通過分析云平臺的主數據管理統一部門體系，從而統一數據權限。同時，權限一致的員工，可以采用批量授權模式，大大降低了操作成本。

五、關鍵應用價值
分析云大數據解決方案，幫助高絲數字化升級，從企業內部管理著手，打造自動化數據報送體系，為員工提供更方便、快捷的數字溝通體驗；從企業業務場景出發，打造一體化運營分析體系，為企業提供更精準、有效的數字營銷基礎。
分析云平臺預置的U8分析模型，與高絲實際業務匹配度超過60%，從根本上節約了實施成本；
高絲的業務數據大量積累，分析云平臺有效的改善了數據抽取效率，提高了數據的時效性；
高絲的數據源涉及3個系統、7個賬套，通過分析云平臺的主數據管理，可統一出1套主數據，使得7套數據無縫對接，從而完成跨系統、多賬套的整合分析；
分析云平臺可對高絲進口商品的鮮度進行預警管控，保證門店和庫存商品的新鮮度，同時可推動近效期商品的流動，輔助指導促銷政策，減少效期損失；
分析云平臺可擴展性強，切實滿足高絲業務分析多變的需求，提升了企業快速響應市場的能力，從而獲得更多商機；
友零售數據與U8零售數據完美整合，基于語義模型的業務分析不受系統切換影響；
分析云平臺從數據角度解決了高絲在商場中零售門店銷售的開票方和出貨方不一致的業務問題；
通過分析云平臺提供的爬蟲服務，幫助高絲獲取了企業外部的進口化妝品備案信息，充分體現了數據中臺的價值。