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第二节 数据仓库的运用（第1页）

第二节数据仓库的运用

和沃尔玛一样，7—Eleven十分注重计算机软硬件系统建设。在7—Eleven的管理体系中，普遍使用条形码、编码系统、销售管理系统、客户资料管理及其它业务数据。

7—Eleven积极进行关于商品销售、客户信息、货存单位及门店信息等的信息资料的收集。数据往往从各种应用系统中采集，然后通过设定一定的条件进行分类，最后放到数据仓库中，运用专门的软件对这些数据进行分析。这些分析出来的数据能够为管理者提供科学决策的工具。7—Eleven不但数据分析的数量庞大，而且通过数据仓库，它可以一天三次收集所有商店的销售信息，并且在20分钟内就分析，其高效让很多同行瞠目结舌。“7—Eleven的销售和产品开发的能力是令人生畏的。它感受新趋势并研制出高质量产品的能力，远远高出其他的制造商。”正是基于这种数据分析，使得7—Eleven能够迅速反应，同时还了解顾客，甚至能够在很短的时间内分辨出哪些商品或包装吸引顾客。

通过数据仓库，7—Eleven对其销售全局有了系统的掌握。往往通过各种分类来进行数据收集，比如按照商品种类、销售数量、商店地点和价格日期等，通过以上因素就能够了解到每一个时间段的运营和财政情况，同时还能够对收集到的详细销售点的数据进行分析，甚至包括产品识别、数量、购买时日以及对客户的年龄和性别的估计等。这些数据通过ISDN线路集合，然后传送到7－Eleven总部，总部便开始对数据进行处理。这也是7—Eleven实现无缝隙供应链的关键所在。

通过数据分析，7—Eleven对商品分组布局有了全面的把握。通过分析顾客的购买习惯，考虑购买者在商店里所穿行的路线、购买时间和地点，进而了解到不同商品一起购买的概率。不仅如此，7—Eleven还可以通过对商品销售品种的活跃性分析和关联性分析，进而建立起商品设置的最佳结构和商品的最佳布局。很多详细的数据往往经过7—Eleven的统计方法分析，数据之间的关联性、趋势、便利商店和产品的特殊关系就一目了然了。7—Eleven不仅注重数据的分析，而且十分注重对数据进行审查，这些结果由高级管理人员每周进行审查，以便确定上架哪些产品、补充计划、种类管理等等很是具体的事项，甚至对商店的送货要求也有特别的规定。

通过数据分析，7—Eleven还可以降低库存成本，通过数据挖掘系统，将销售数据和库存数据集中起来，通过数据分析，以决定对各个商品进行增减，从而确保正确的库存。同时数据仓库系统还可以将库存信息和商品销售预测信息，通过电子数据交换直接送到供应商那里，这样不但避免了商业中介，而且还可以由供应商负责定期补充库存，自己就减少了很多负担。7—Eleven往往通过建立共同配送中心、与供应商结成联盟等方式，同时建立在各种数据分析和使用的基础之上，他们在网上就可以通知供货商随时补充货源，进而实现对库存商品更有效的控制，以达到最小的库存量，甚至做到在其零售终端实现零库存。

通过数字仓库，7—Eleven还对市场和趋势进行分析。7—Eleven利用数据挖掘工具和统计模型对数据仔细研究，以分析出顾客的购买习惯、广告成功率和其它一些战略性信息。同时利用数据仓库来检索数据库中近年来的销售数据，以作为分析和数据挖掘之用。

7—Eleven的数据分析还可以用于商品开发的决策。7—Eleven可以通过对一种厂家商品在各连锁店的市场共享分析，客户统计以及历史状况的分析，来确定销售的有效性。同时通过对顾客购买偏好的分析，以确定商品促销的目标和目标客户。针对客户的需求来设计不同的产品，同时制定相应的促销方案。7—Eleven还通过商品购买关联分析的结果，采用交叉销售和向上销售的方法，以此来挖掘客户的购买力，实现准确的商品促销与开发。在7—Eleven的产品价值链中，7—Eleven一直是占据主动地位，对生产企业有着一定的控制权，往往通过自己的产品构想来组织生产企业进行生产，比如7—Eleven和朝日啤酒公司、乐天公司共同开发的新感觉低酒精“朝日冰冻尾酒”的两个品种。这些自有产品的生产依据就是通过数据仓库进行分析得出来的消费者需求偏好。

由于商品数量日益增多，消费者的买方意识也不断在增强，因此总体来看，目前消费者的忠诚度变得越来越脆弱，其产品生命周期也在逐渐缩短。象盒饭、饭团等的盛行也必然是短期的，但是这些商品构成了7—Eleven便利店差不多一半的日常销售额，为此必须对这些商品进行全面的监控。日本7—Eleven是通过注意天气变化来把握这几类常用食品的需求。7—Eleven每天都会有5份不同的报告通过系统从上百个私人天气中心传送到公司的所有门店。在日本这种城市之间温度差距很大的国家里，这种做法是相当有用，而且也是必须的。“同样的10度对于顾客的感觉来说可以是截然不同的。这种不同主要依据于前一天的温度是1度还是20度，这往往成为预测食品销售的关键。”

7—Eleven对数据仓库的利用并非一蹴而就，而是经历了几个阶段。

首先是报表的使用。7—Eleven的数据库主要是用于公司内部的报表。数据仓库把不同来源的信息汇集到一个单一的仓库之中，这些数据就成了公司跨职能或跨产品的决策的基本参考。在这一基础之上，数据库的结构可以根据问题的要求进行优化，由于查询人员要求访问的信息量往往很是庞大，因此处理这些资料的效率必须很高。

7—Eleven收集的信息往往来自两个部分。第一部分是门店信息，这是来自各门店的第一手且最直接的市场信息。其中主要包括单品信息，比如某一种商品销售动向、脱销时间和顾客反映资料等；分类信息，包括各类商品的销售动向分析；销售信息，即对各种营业时间段的销售额、顾客层次的分析数据；营业信息，包括门店的损益计算表、资产负债表等；进货信息，主要包括商品的质量、规格、品种、进货数量报告书等。第二部分是部门信息，这类信息主要是由公司商品部、经营部、财务部等业务部门提供。比如商品部主要收集某一商品的单品销售信息、门店分类别的商品销售数据；经营部主要制作商品销售动向比较分析、各门店单品销售动向等；而财务部主要提供各门店的应收帐款表、汇款与利润表等。

其次是分析预测。在这一阶段，7—Eleven的决策者关心的重点发生了转移——从发生了什么转向为什么会发生。这一阶段整体分析活动就是为了了解报表数据的涵义，因此需要对更详细的数据进行各种角度的分析。通过对数据的分析预测，7—Eleven整体的决策过程可以得到量化，管理者对其经营动态可以了如指掌，同时对这种情况为什么会发生，也有比较深入的体验。对于7—Eleven来说，掌握公司即将发生的动向意味着可以更加积极地管理和实施公司战略。依托信息系统的支撑，7—Eleven的信息部门对所获取的信息，可以及时有效地进行数据处理和汇总分析，进而提出有针对性的对策建议，并由公司总部研究后迅速作出调整经营策略、加强企业管理、提高服务水平的决策，使企业能够不着市场需求的变化而在竞争中获得优势。

再次是营运导向。从根本上讲，数据仓库的运作很大程度上是为现场当时决策提供信息，比如及时库存补给、包裹发运的日程安排和路径选择等。为了节约成本，很多零售商都倾向于由供货方管理库存，自己则拥有一条零售链和众多供货厂商作为合作伙伴。而这种合作要想获得成功，零售商就必须向供货商提供有关销售、促销推广、库内存货等详细信息，之后就可以根据每个商店和每个单品对库存的要求建立并实施有效的生产和交货计划。同时为了保证信息确实有价值，零售商必须随时刷新信息，并对查询迅速做出响应。7—Eleven的商品配送在这方面已经做到十分精细高效，虽然统筹安排货运车辆和运输路线，是非常复杂的决策。运输车究竟需要等待多长时间，取决于需卸装到该车辆的所有延迟货物的服务等级和已经装载到该车辆的货物的服务等级。30分钟就应该抵达目的地的货物和3个小时后才需抵达目的地的货物，二者的服务等级和实现难度是有很大不同的。这其中还必须考虑到延误货物的运输路线、天气条件和许多其他的因素。因此在这种情况下要作出个明智的决策，就等于要解决一个非常复杂的优化问题。在这一方面，7—Eleven得到的共同配送中心的大力支持。7—Eleven的共同配送中心是在先进决策支持功能的帮助实现的，它有效地提高其计划和路径选择的决策质量，同时还保证了信息随时更新。对于7—Eleven来说，为了使数据仓库的决策功能真正服务于日常业务，就必须持续不断获取数据并将其放入数据仓库中。7—Eleven的终端系统正好实现了这一点。

最后是动态性。7—Eleven的数据仓库在决策支持领域中扮演着十分重要的角色，但其有效性的基点在于动态性。对于7—Eleven来说，其决策的自动化积极性很高。很多决策在人工操作效果不明显的时候，为了寻求决策的有效性和连续性，企业往往会采用自动决策。在电子商务模式中，面对客户与网站的互动，企业只能选择自动决策。网站中或ATM系统所采用的交互式客户关系管理（CRM）是一个产品供应、定价和内容发送各方面都十分个性化的客户关系优化决策过程。这一复杂的过程在无人介入的情况下自动发生，响应时间以秒或毫秒计。

利用数据仓库，7—Eleven不断开发、提供新的商品及服务，比如，设置银行ATM，基本上365天24小时随时都可以存取现金、确认余额、汇款，可以通过触摸屏帮助顾客进行在线购物和提供通讯服务；将现有服务和电子商务结合，顾客可以随时到附近的门店领取东西、支付货款。另外，7—Eleven还开展了熟菜和新鲜餐饮送货上门服务，费用代收服务等。

7—Eleven的信息总监这样评价数据仓库的作用：“技术的革新使零售业变得主动。我们基本的商业模式没有改变，但是我们的操作流程已经发生变化，我们是一个拥有10亿美元的公司，在全球有2。4万家分店，每天都会面对各种枯燥的数字，新技术的使用使得所有数据变得有意义。任何时候，我们都可以根据这些数字分析目前的销售重点是什么，根据客户的需求，不断调整商品结构，想在客户前面。”