实现服装企业商业智能系统的闭环

前阵子在一家大型高科技企业里，看到其办公区域墙上仍悬挂着内部管理中推广PDCA的宣传。不由的感慨，PDCA循环仍是一项广泛应用的经典。而在服装行业数据分析或是商业智能系统的建设过程中，笔者亦一直建议将PDCA循环的理念在应用建设里予以融入。相较于Plan和Do的较易做到，不断的Check 和Action，尤其是服装行业特性所需的快速的Check和Action，就更为重要。本文举例几个Check与Action的例子，以说明其重要性，也希望企业能够在日常运营管理中或是商业智能系统的建设中，尽可能的考虑到此环节。

笔者一直有建议服装企业以主体为中心，组织构建应用体系。那么，从最为关键的商品、终端、员工及顾客等主体出发举几个例子，看看那些我们常见的应用中，来实现应用闭环的那颗“扣子”。

主推款管理，是服装零售商品管理工作中极为常见的一种方式。总部商品部门依据商品计划以及采购情况，定期的如每周设定主推款，并将其传达至一线终端。操作精细的零售企业，会对具体的店铺设定件数目标。由于主推款通常量大，因此其销售情况对业绩以及商品库存的影响相对较大。在Plan和Do之后，销售过程中，以一定的频率跟进检查销售情况，如发现问题，便采取相应对策，如针对性的促销活动，或是在全局角度进行调配，或是总结提炼FAB并分享。之后再进行持续的跟进，检查决策的效果，以此形成循环。企业如果在后续的Check以及Action环节疏于建设的话，那么主推款的管理就很难达到理想的效果。以上的这些环节里的动作，事实上大部分的企业都是了解的，只是在推行的过程中多多少少的走了样。都说零售在于细节，细节就是，单单一个主推款的管理，要做好它，也是有很多步骤与内容的。

借助于同样的方式，也可以在商品购物篮方面展开应用。通过历史交易记录，发现潜在的值得去尝试的商品搭配，将建议迅速生成，传达至一线，而后再追踪效果，将搭配建议进行改进与完善，继续新一轮的行动。

我们再从商业智能（BI）系统建设的角度来看，通常对商业智能系统的功用描述中，都会有提到一个很普遍的流程，是“发现问题-分析问题-做出决策解决问题”。现在看来，这种描述里，它存在一个环节的缺失，即为“检查跟进与改进”。同样的，缺了这个环节，就无法实现闭环。闭环没有形成，系统的效果就会打上一个很大的折扣。很多企业商业智能系统建设了许多内容，最后却效果不甚理想，一定程度上也与这块难度相对较低但是重要性极高的环节缺失有关系。因此应当借鉴PDCA循环的‘C’，加入一个步骤检查跟进与改进。跟进、检查问题的解决效果，持续改善，或是采取其他、或是更多的问题解决措施。

譬如，我们从员工管理的角度来看，通过一系列的分析，我们可以了解到哪些终端的运营效率存在问题，且定位出一部分连带率存在提升空间的店员，对其设定合理的目标，适当的安排相应的培训课程或是帮带辅导。而后跟进效果并改进，如此循环以达到预期的目标。

再如，顾客的活动管理，我们会对顾客进行分群，设计合适的活动并以各种渠道发出邀请。许多线下企业多数处于系统支持方面的原因，活动管理的后续便略过响应采集这一步骤，直接进入到活动效果分析阶段。说技术化一点，就是没法采集到响应数据来给顾客刷标签。如此操作，对于顾客的了解自然很难进一步的深入。下次活动开展时，对于客户分群与推送起不到太多的助益。这方面在线上业务天生就要好上很多，而在践行O2O的过程中，通过POS识别优惠码等一些技术手段来补充这部分数据，也是实现全局客户视图的一个重要补缺。

无论是Check，还是检查跟进与改进环节，很多时候的难点问题，或是说大部分的工作量，都落在了数据采集上面。因此在数据采集上投入是必须的，先进一些的，可以借助于系统捕获，而低成本的方式，则是落实于手工采集。同时，也给了商业智能系统建设提个醒，很多时候，留多几个反馈的接口，或是打通与业务系统的双向交换，将是商业智能系统更好用，更贴切于实际的体现。回想到几年前，某客户的业务部门指着一套应用于周会场景的数据呈现及预警的应用说，能不能加一个会议决议，我不需要太负责的功能，只希望到了下周它自动带出来让我们会议上再过一过。现在回过头来看，多么直接，但是又是多么朴实的需求啊。

总的来说，通过Check环节或是检查跟进与改进环节，可以使得企业从发现问题到解决问题的流程能够实现以终为始，逐步循环，逐步改善。在具体实践的过程中，则是知易行难，在执行力较好的企业，会比较容易有收获。

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