观远智能数据分析软件-小微企业版-用户案例
头部便利店
客户痛点：
数据获取难：精细化管理强，业务系统多，数据标准多且数据量大，原有获取数据方式效率极低，数据获取的时效性跟不上业务管理要求。
数据员员工满意度低，离职率高：业务部门抱怨支持不够，数据员工作负荷重，任务低级重复，相互吐槽。
后台管理成本高：门店多管理半径小，信息传递效率低，培训难等带来的岗位增设
督导及店长赋能不足：大量业务经验依赖于手工报表，督导及店长缺乏数据分析能力，难以赋能。
解决方案：
多节点部署：分布式大数据计算引擎，智能ETL数据处理，大大提升数据计算效能。重复性计算任务自动化，直接减负数据员繁杂任务。保障业务部门精细化运营管理的数据获取时效性。
数据价值链打通：通过观远一站式智能数据平台，对销售、会员、门店、商品、营销、物流、财务等数据进行整合，打破业务板块导致的数据模块化。
千人千面，不同层级不同权限：面向公司CEO、分公司总经理、事业部负责人、店长等多角色提供对应的数据看板，实现千人千面的数据赋能，并保障 数据安全 。
360度门店运营管理：为店长进行数据赋能，使店长能够从店铺收入面、费用面、管里面等多维度查看门店运营状况，以便门店及时改善；针对欠品、扫码过期品、高低库存、大单销售、设备温度等异常状况及时报警，提醒并及时处理。督导巡店有的放矢。
物流配送跟踪：全方位跟踪订单的物流配送轨迹，及时掌握物流完纳，快速识别到货不足情况，为紧急补货提供时间，减少欠品
商品运营及并买分析：对商品实现从大类、中类、小类到单品的订销废分析，尤其针对鲜食需要及时关注销售及库存情况，减少报废；同时针对重点商品进行并买分析，挖掘出商品间的购买关联，为营销策划提供数据支持
项目价值：
提供了更落地的规划路径：以业务需求为核心，结合现状及未来战略规划，观远能承接未来全家的数字化转型战略
降本增效：极大提升数据获取时效，大大降低数据分析相关后台管理成本，扩大管理半径，提升决策效能。如原来财务获取周报数据由6个小时缩短至10分钟。
数据普惠：业务经验模型化，高效指导一线督导及店长业务改善。
数据驱动业务的流程改善：基于业务规则的智能化预警，实现数据追人，第一时间发现问题并反馈给相应责任人，并对改善情况进行追踪，形成管理闭环。
头部服装集团
客户痛点：
整个行业供大于求，用户消费分层以及消费升级现象越来越明显，集团在实际经营过程中也面临着高库存、线下流量下滑、品牌及产品精准定位的挑战。所以正在积极进行数字化转型以加强精准、快速的对市场的理解和反应。目前已经和阿里达成数据中台的合作目标，旨在对数据基础进行全体系的梳理和整合。在此基础上，希望选择有丰富行业经验的BI合作伙伴，充分挖掘数据层面的业务价值，提升集团数据洞察能力，改变业务部门传统低效的数据查看方式，提高自助分析效率和应用深度。
解决方案：
构建一体化、多触点应用数据分析平台：提供一站式分析平台，实现大屏、网页端、移动端无缝切换。
补充中台数据基础能力建设，实现数据普惠：数据中台负责底层数据整合，数据指标梳理，实现稳定的三层数据建模，观远负责面向业务层的建模实现以及业务分析场景实现，。
搭建公司多层级，多维度数据分析体系：从商品企划、商品运营、终端运营、电商运营、渠道拓展、会员策略、营销策略七大模块为基础，通过数据深入分析加深对于“卖什么”、“哪儿卖”、“卖给谁”、“怎么卖”的理解。
沉淀优秀分析经验：通过优秀分析模型的提炼和沉淀，赋能业务人员优秀的业务管理经验，并且将企业宝贵的经营经验变成可模型知识体系可以传承下去。
项目价值：
效率提升：解决传统大量手工处理的报表，模型自动化和自助分析释放大量的基础数据处理分析工作。
业务价值：通过直观易懂的故事线主题设计和动态分析，实现对业务的深入探索，帮助管理层扩大管理半径，提升业务和商品的精细化运营能力。
场景规划：从行业实践经验及数据模型角度，根据客户已有指标体系梳理应用场景，升级集团数据赋能方式。
