維維食品:智能促銷指揮官：數據驅動的精準營銷與客戶忠誠度提升

企業簡介

維維食品飲料股份有限公司成立於1994年，2000年於上交所上市，是一家國有企業控股的大型食品製造企業。維維產業涉足農業資源、食品、飲料、糧油、茶等，擁有維維、天山雪、嚼益嚼、六朝松等國內外知名品牌。

“民以食為天”，糧食出身的維維，始終把為社會提供健康優質的食品作為自己神聖的使命；倡導“健康、陽光、歡樂”的現代生活方式。專心致志聚焦主業，完成了糧食和食品“雙輪驅動、兩翼齊飛”的戰略佈局，形成了“從田間地頭到百姓餐桌”的糧油食品全產業鏈。先後榮獲國家級農業產業化龍頭企業、全國農產品加工業示範企業、江蘇省優秀企業、江蘇省兩化融合示範企業等榮譽稱號。

業務需求

數據不統一

下屬各事業部及子公司銷售系統不統一或未普及完全，數據源格式不統一，且有部分空缺，分析起來費時費力。同時多年銷售數據積累，數據體量較大，缺乏數據精細化管理。

分析效率低

一些數據分析採用系統數據結合線下上報數據在excel內完成彙總上報，整體分析週期長，出錯率大。例如進銷存分析報表，從業務員拜訪填報經銷商庫存數據，到上報事業部彙總歸集計算，最後統計出報表。整個過程除業務人員外，需要額外投入近30名內勤人員輔助彙總，總耗時約半個月，且中層領導多在月度分析會上才看到最終數據，而食品零售行業需要及時獲知市場動態，做出決策調整，實時性差則嚴重影響各管理層決策。

方式效果差

銷售數據分析分散在各個銷售系統的各個能模塊內，且大多數為以業務為導向的複雜數據報表，這種分析方式對中高層領導而言較為費時，不夠直觀，且分析指標的豐富程度不夠，指向性不明確，不利於中高層領導的輔助決策分析。

需求不閉環

對於各部門提請的業務數據分析需求，不具備統一閉環的流程，導致需求必要性前期得不到準確評估，落地實施週期得不到保證，實施完成的實際效果得不到跟蹤。

解決方案

銷售系統整合統一

下屬各事業部及子公司整理業務邏輯，統一已有的銷售系統，逐步上線普及銷售系統空缺的子公司，基於統一的銷售系統，補全空缺版塊的業務數據，保證數據的完整性及準確性，為後續的數據處理分析作基礎。

銷售數據資源管理

實現歷史系統銷售數據與新系統銷售數據結構性對接，同時完成初步的數據清洗及標準化工作。在此基礎上，一方面從決策層、運營層、業務層三個層面對銷售數據實現分層次治理，全方面梳理，針對性整合數據資源，形成數據標準化手冊。另一方面對接需求部門及中高層領導，充分調研業務需求，整理現行的業務版塊邏輯，構設數據分析場景，實現銷售數據場景化治理，精準滿足決策需求，提高數據分析效率。

對接辦公協同平臺

由於公司下屬事業部及子公司眾多，人員層級關係複雜，權限劃分方式複雜，為統一公司數據權責，針對性數據分析，在集成數據分析平臺上線前期，將辦公系統的人員層級及權限關係統一至集成數據分析平臺，與辦公系統保持一致，同時將集成數據分析平臺嵌套至辦公系統，培養員工的數據分析意識和思維，引導員工的數據分析氛圍。

改善數據分析方式

迭代原有的數據分析方式，以需求為導向，彌補指向性空缺，針對中高層領導，拓充多維度指標，高度提煉業務數據，輔助領導層精準定位決策，結合複雜報表進行數據下鑽，避免數據分析冗餘問題。靈活運用聯動功能，輔助領導層探索市場規律，實現高效率輔助經營決策。

分析需求流程閉環

集成數據分析平臺嵌套辦公系統後，在辦公系統提請數據分析需求，開發人員進行前期的需求評估並及時反饋評估結果給需求人，同時給定預計的實施週期，實施完成後跟蹤後續需求變更及異常情況加以記錄，依據集成數據分析平臺分析成果的使用頻次及實際效果，對使用價值低的分析看板及時進行協商調整，做到最大化分析看板效益，減少冗餘分析，降低人力成本。

典型應用場景

場景一：全流程跟蹤年度銷售指標

存在問題

1.現階段缺乏以事業部裁定的年度週期為單位進行的顆粒度分析，缺乏年度向的銷售額環比，且對於多種維度的指標額進度沒有直觀且實時的分析。

2.傳統分析方式多為業務為導向的橫向複雜報表，再人工整理彙總上報至中高層領導，數據實時性差，且數據呈現不夠簡潔直觀。

3.對於銷售經營相關的數據包括含稅發貨額，訂貨額，訂單量，退貨額，回款額等分析過於分散，缺乏各指標間關係的聯動。

解決方案

分解客戶交易全流程，下單、發貨、退貨、回款全動作全分析，各分析板塊間充分聯動，儘量減少銷售時間差帶來的數據分析偏差，全方位分析銷售經營業績。

應用價值

現階段，中高層領導可以通過較實時且直觀的圖表直接獲取銷售經營業績的年度進度情況，大幅度節約了傳統分析方式的數據彙總時間，銷售經營業績的數據分析效率較以往提升了約85%，便於及時對市場波動情況做出反饋。

場景二：銷售費用控制閉環分析

存在問題

1.長期以來，對於銷售費用控制缺乏流程閉環的可視化分析，從預算的錄入、提取、拆入拆出到費用的申請，再到費用的核銷，流程週期跨度較長，無法精確跟蹤費用的使用週期。

2.各個費用類型的支出分析一直以來以財務口徑為準，脫離市場實際，無法精準定位業務口徑費用類型的支出情況，無法迅速追蹤到重點關注項目。

3.對於市場上的費用支出，一些重點關注的費用類型例如管理費用，形象店建設費用等，數據細化程度不足，不支持進一步鑽取進行深入的瞭解和控制。

解決方案

由於預算生成及費用使用階段主要面向業務人員，我們重新劃分了業務口徑的費用項目類型，定製化申請及結案表單，做到重點數據精細化、統一化、標準化，著重處理數據源頭問題。

應用價值

通過對於市場預算提取情況多維度的聯動及鑽取分析，同時結合各個組織及客戶的費用投入情況，中高層領導現在能夠及時跟蹤識別費用成本異常點，迅速採取配套的費用管控措施，大大提高了費用控制決策的效率，實現了費用的精準投放，高效投放，降低了運營成本。

場景三：企業客戶畫像分析模型與數據應用

存在問題

1.一部分下屬事業部及子公司的終端門店市場數據缺失，使得一定程度上的經營決策脫離了市場實際。

2.客戶分析板塊空白，關於客戶的分析多散落在銷售額、庫存數據等板塊，缺乏從客戶角度分析市場業務。

3.現階段增量客戶運營較為困難，對於流入客戶的後續分析也較為侷限。

4.對於客戶的費用投入及促銷活動等，缺乏定製化的策略，現階段的活動類型分類較為單一，無法保證費用的精準及高效投放。

5.針對經銷商的庫存動態數據收集困難，傳統方式是按期上報，期限不固定，效率較低，統計和計算的週期都較長，實時性差，準確性差。

解決方案

基於新的營銷管理系統，大規模且精確的補充填報終端門店的基礎數據，保證終端門店與經銷商的關聯準確性，此外還固定週期的收集終端門店的排面陳列情況等等，彌補終端門店數據的空白。

基於客戶行為、客戶價值等多角度全新定義客戶類型，劃分客戶群體，制定不同的促銷政策，分析不同客戶群體的佔比情況、流入流出情況，精準定位流失客戶群體，再結合跳轉鑽取功能，由面及點，全方位多角度的分析客戶個體信息。

應用價值

對於客戶群體的全新定義分類，使得決策層從宏觀層面上把握了企業的客戶群體結構，針對此，迅速調動市場制定了個性化的營銷策略，調整了約30%的市場費用投入佔比，節約了20%的低效費用投入成本，大幅度提高了營銷活動的費用轉化率，定製化的營銷策略也在很大程度上提高了存量客戶的復購率，新增客戶的留存率也有較為明顯的上升。經過初步的市場調研，定製化的業務服務及營銷策略使得客戶滿意率提升了35%左右，市場響應度較原先也明顯提高。自客戶分析模塊投入使用後，平均而言，客戶群體整體的費銷比下降了15%左右。

數據支撐的客戶交易趨勢跟蹤，權限下放至業務員群體，再加上原本手工上報統計計算的經銷商庫存動態數據改為實時按模板生成，節約了90%的統計計算的人力成本。

總結與展望

我們借FineReport+FineBI集成數據分析平臺上線的機會，全面補充了銷售板塊空缺的業務數據，清洗整合了歷史數據，改善了數據錄入方式，解決了長期以來存在的數據不全、不準、不精等問題。並從銷售運營、市場拓張、費用控制、客戶分析、庫存管理等各個方面對市場銷售行為進行全方位多維度多角度的分析，首先解決了中高層領導從宏觀維度上對企業銷售運營現狀的實時把控問題，也一定程度上拓展了許多全新的視角來管理決策，使得企業三十年來的銷售數據價值得以進一步的體現。

後續我們將會繼續深入完善各個分析板塊的歷史同比數據，完善數據權限管理，實現同一板塊分層級的適配性調整，將現有的數據分析模版化，為後續其他事業部及子公司上線做準備。