浅谈零售业数据化管理
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工作手段
•管理制度化：令管理 者了解经营现状及其分 管业务水平，形成发展 目标共识和前进合力， 持续高效地解决企业各 发展阶段的核心管理问 题，提升企业经营管理 层次和水平
浅谈零售业数据化管理
3、的主要管理工具（1）
n 管理工具一：目标管理 n 1954年，德鲁克在他所著的《管理的实践》一书中，首先
浅谈零售业数据化管理
二、的必要性
连锁店铺的数量和规模扩大 市场竞争日趋激烈，利润走低 连锁企业的核心竞争力
数据应用直接关系到零售业的核心竞争力
不是管理的奢侈品，而是必需品
所需条件是短期内可以达到的，多数企业的 回报非常现实
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浅谈零售业数据化管理
三、的核心思想
•1
建立数据报表体系的指导思 想
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浅谈零售业数据化管理
的主要管理工具（4）
n 管理工具三：目标管理 & KPI & 管理手段应用结合
精细化管理： ABC分类管理 优化库存管理 新品考核管理 各种促销分析 内部供应链效率
科学营销： ECR/品类管理 购买行为分析 定价和促销模型 智能数据挖掘 供应链管理
没有良好的数据支持和数据环境，再先进的管理 方法再不可能奏效！
n (3)检验结果。对各级目标的完成情况和取得的结果，要 及时地进行检查和评价。首先确定检查时间；在预定期限 内，上下级在一起对目标完成情况进行绩效考核，奖惩挂 钩。
n (4)新的循环。再制定新的目标，开始新的循环。
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浅谈零售业数据化管理
的主要管理工具（3）
n 管理工具二：绩效考核 & 关键绩效指标(KPI)
浅谈零售业数据化管理
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2020/11/25
浅谈零售业数据化管理
内容提要
一\零售业数据应用问题影响 二\的重要性 三\的核心思想 四\数据化的目标管理 五\企业目标管理__从KPI开始 六\案例 (供应商评鉴\促销评估\库存管理)
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浅谈零售业数据化管理
•一、零售业数据应用问题影响
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浅谈零售业数据化管理
重
点
四\数据化的目标管理
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浅谈零售业数据化管理
•数据化的目标管理
管理目标 KPI指标
目标分解 目标责任
筛选确定
28法则与
责任到人
n 关键绩效指标源自于对企业总体战略目标的分解， 反映最能有效影响企业价值创造的关键驱动因素。
n 设立关键绩效指标价值：使经营管理者将精力集 中在对绩效有最大驱动力的经营行动上，及时诊 断生产经营活动中的问题并采取提高绩效水平的 改进措施。
n 绩效考核基础：因为KPI指标能在相当程度上反 映组织的经营重点和阶段性方向，所以成为绩效 考核的基础。
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在零售企业已有MIS系统基础上， 提升企业数据应用价值
•中期目 标
解决核心管理问 题，提高数据化 应用水平
工作手段
•目标管理：锁定企 业核心管理问题， 建立一套优化KPI指 标体系；将各项指 标分解到相关各级 管理人员，实现量 化的目标管理模式
•最终目 标
制度化实现企业可 持续发展
主要作用：通过内 部挖潜，控制管理损 耗 显 部对 价提 值高 评效 价益 ：作限用于明内 结合外部分析决策 不
2020/11/25
• 科学营销阶段
主要功能： ECR/品类管理 购买行为分析 定价和促销模型 智能数据挖掘 供应链管理 主要作用：以各种科 学营销、管理理论为 依据从供应链和社会 消费的角度，运用预 测、模拟等功能支持 企业科学营销管理
•替代人工数据处理 • 精细化管理阶段
主要功能：
电子收银
电子记帐
电子单据处理
主要作用：解决部 分
人工所不能及的操 作
问题，节省人工， 提价值评价：对企业 管高工作效率和范围 理改善和效益提升 的
直接帮助有限 PPT文档演模板
主要功能： ABC分类管理 优化库存管理 新品考核管理 各种促销分析 内部供应链效率
• 2 的阶段性目标
源自文库• 3 主要管理工具
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浅谈零售业数据化管理
1、建立数据/报表体系的指导思想
数据质量 —— “干净”程 度
数据质量标准 准确；及时；清洁度； 完整性；数据可维护
数据结构 原始数据；管理指标 KPI指标；财务报表...
数据清洗和维护
数据评估和数据整理 数据清洗和维护制度
数据应用 —— 数据化的目标管理
管理目标确定：动态和阶段性
KPI指标体系 财务及其关联指标分解 28法则与KPI指标 KPI指标组合效度
–指标与人结合：目标分解/责任到人 目标责任绩效考核
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浅谈零售业数据化管理
2、的阶段性目标
•前提
•初期目 标
提升数据质量和 维护水平
工作手段 •数据清洗：通过数 据清洗，提高数据 干净程度和质量； •数据维护：建立企 业数据维护制度。
提出了“目标管理和自我控制”的主张。他认为，通过目 标管理就可以对管理者进行有效的管理。 n 随后，他在此基础上发展了这一主张，认为“企业的目的 和任务，必须转化为目标”，企业的各级主管必须通过这 些目标对下级进行领导，以此来达到企业的总目标。如果 每个职工和主管人员都完成了自己的分目标，则整个企业 的总目标就有可能达到。
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浅谈零售业数据化管理
的主要管理工具（2）
n 管理工具一：目标管理的过程
n (1)建立一套完整的目标体系。组织高层要确订年度经营活 动要达到的总目标，然后经过上下协商，订出下级以及个 人的分目标。组织内部上下左右各自都有具体的目标，从 而形成一个目标体系。
n (2)组织实施。主管应下放权力给下级，而自己抓重点的 综合性管理。上级管理主要表现在指导、协助、提出问题、 提供情报以及创造良好的工作环境。
浅谈零售业数据化管理
•零售业数据应用问题影 响
•零售企业的发展过程
•也就是1.5的状态
也就是1.5的状态
• •科学营销阶段
•MIS应用最高境界
• •精细化管理阶段
•MIS辅助管理阶段 •替代人工数据处理
• 数据化初级阶段
•日本AEON的门店订货系统
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2020/11/25
•现状定位：多数未到第2阶段 •问题评价： •是发展阶段性问题 •如不及时渡过，整体将受制约 •无法捕捉管理提升的方向 • —— 发展的瓶颈 • —— 未来竞争能力突破口
•管理制度化：令管理 者了解经营现状及其分 管业务水平，形成发展 目标共识和前进合力， 持续高效地解决企业各 发展阶段的核心管理问 题，提升企业经营管理 层次和水平
浅谈零售业数据化管理
3、的主要管理工具（1）
n 管理工具一：目标管理 n 1954年，德鲁克在他所著的《管理的实践》一书中，首先
浅谈零售业数据化管理
二、的必要性
连锁店铺的数量和规模扩大 市场竞争日趋激烈，利润走低 连锁企业的核心竞争力
数据应用直接关系到零售业的核心竞争力
不是管理的奢侈品，而是必需品
所需条件是短期内可以达到的，多数企业的 回报非常现实
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浅谈零售业数据化管理
三、的核心思想
•1
建立数据报表体系的指导思 想
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浅谈零售业数据化管理
的主要管理工具（4）
n 管理工具三：目标管理 & KPI & 管理手段应用结合
精细化管理： ABC分类管理 优化库存管理 新品考核管理 各种促销分析 内部供应链效率
科学营销： ECR/品类管理 购买行为分析 定价和促销模型 智能数据挖掘 供应链管理
没有良好的数据支持和数据环境，再先进的管理 方法再不可能奏效！
n (3)检验结果。对各级目标的完成情况和取得的结果，要 及时地进行检查和评价。首先确定检查时间；在预定期限 内，上下级在一起对目标完成情况进行绩效考核，奖惩挂 钩。
n (4)新的循环。再制定新的目标，开始新的循环。
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浅谈零售业数据化管理
的主要管理工具（3）
n 管理工具二：绩效考核 & 关键绩效指标(KPI)
浅谈零售业数据化管理
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2020/11/25
浅谈零售业数据化管理
内容提要
一\零售业数据应用问题影响 二\的重要性 三\的核心思想 四\数据化的目标管理 五\企业目标管理__从KPI开始 六\案例 (供应商评鉴\促销评估\库存管理)
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浅谈零售业数据化管理
•一、零售业数据应用问题影响
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浅谈零售业数据化管理
重
点
四\数据化的目标管理
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浅谈零售业数据化管理
•数据化的目标管理
管理目标 KPI指标
目标分解 目标责任
筛选确定
28法则与
责任到人
n 关键绩效指标源自于对企业总体战略目标的分解， 反映最能有效影响企业价值创造的关键驱动因素。
n 设立关键绩效指标价值：使经营管理者将精力集 中在对绩效有最大驱动力的经营行动上，及时诊 断生产经营活动中的问题并采取提高绩效水平的 改进措施。
n 绩效考核基础：因为KPI指标能在相当程度上反 映组织的经营重点和阶段性方向，所以成为绩效 考核的基础。
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在零售企业已有MIS系统基础上， 提升企业数据应用价值
•中期目 标
解决核心管理问 题，提高数据化 应用水平
工作手段
•目标管理：锁定企 业核心管理问题， 建立一套优化KPI指 标体系；将各项指 标分解到相关各级 管理人员，实现量 化的目标管理模式
•最终目 标
制度化实现企业可 持续发展
主要作用：通过内 部挖潜，控制管理损 耗 显 部对 价提 值高 评效 价益 ：作限用于明内 结合外部分析决策 不
2020/11/25
• 科学营销阶段
主要功能： ECR/品类管理 购买行为分析 定价和促销模型 智能数据挖掘 供应链管理 主要作用：以各种科 学营销、管理理论为 依据从供应链和社会 消费的角度，运用预 测、模拟等功能支持 企业科学营销管理
•替代人工数据处理 • 精细化管理阶段
主要功能：
电子收银
电子记帐
电子单据处理
主要作用：解决部 分
人工所不能及的操 作
问题，节省人工， 提价值评价：对企业 管高工作效率和范围 理改善和效益提升 的
直接帮助有限 PPT文档演模板
主要功能： ABC分类管理 优化库存管理 新品考核管理 各种促销分析 内部供应链效率
• 2 的阶段性目标
源自文库• 3 主要管理工具
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浅谈零售业数据化管理
1、建立数据/报表体系的指导思想
数据质量 —— “干净”程 度
数据质量标准 准确；及时；清洁度； 完整性；数据可维护
数据结构 原始数据；管理指标 KPI指标；财务报表...
数据清洗和维护
数据评估和数据整理 数据清洗和维护制度
数据应用 —— 数据化的目标管理
管理目标确定：动态和阶段性
KPI指标体系 财务及其关联指标分解 28法则与KPI指标 KPI指标组合效度
–指标与人结合：目标分解/责任到人 目标责任绩效考核
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浅谈零售业数据化管理
2、的阶段性目标
•前提
•初期目 标
提升数据质量和 维护水平
工作手段 •数据清洗：通过数 据清洗，提高数据 干净程度和质量； •数据维护：建立企 业数据维护制度。
提出了“目标管理和自我控制”的主张。他认为，通过目 标管理就可以对管理者进行有效的管理。 n 随后，他在此基础上发展了这一主张，认为“企业的目的 和任务，必须转化为目标”，企业的各级主管必须通过这 些目标对下级进行领导，以此来达到企业的总目标。如果 每个职工和主管人员都完成了自己的分目标，则整个企业 的总目标就有可能达到。
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浅谈零售业数据化管理
的主要管理工具（2）
n 管理工具一：目标管理的过程
n (1)建立一套完整的目标体系。组织高层要确订年度经营活 动要达到的总目标，然后经过上下协商，订出下级以及个 人的分目标。组织内部上下左右各自都有具体的目标，从 而形成一个目标体系。
n (2)组织实施。主管应下放权力给下级，而自己抓重点的 综合性管理。上级管理主要表现在指导、协助、提出问题、 提供情报以及创造良好的工作环境。
浅谈零售业数据化管理
•零售业数据应用问题影 响
•零售企业的发展过程
•也就是1.5的状态
也就是1.5的状态
• •科学营销阶段
•MIS应用最高境界
• •精细化管理阶段
•MIS辅助管理阶段 •替代人工数据处理
• 数据化初级阶段
•日本AEON的门店订货系统
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2020/11/25
•现状定位：多数未到第2阶段 •问题评价： •是发展阶段性问题 •如不及时渡过，整体将受制约 •无法捕捉管理提升的方向 • —— 发展的瓶颈 • —— 未来竞争能力突破口