原標題：吉家寵物出席觀遠數據智能決策峰會，寵物行業全鏈路數據分析方法論與實踐
電商行業有幾個關鍵詞：產品大量同質化、消費場景碎片化、消費者忠誠度等等。在這個過程中，怎么借助數字化實現電商渠道的突破，帶來前端業務的持續增長？
吉家寵物作為寵物食品賽道中快速崛起的實力派，吉家寵物信息技術中心負責人張志偉帶來了《寵物行業全鏈路數據分析方法論與實踐》的分享，從數據分析的方法論到圍繞著業務場景的分析，再回到企業內部的數據文化建設，分享了內部的思考和實戰經驗。
以下是張志偉精彩分享節選：
-文內數據及PPT數據為測試數據，僅供參考
吉家寵物旗下擁有瘋狂小狗、藍氏等知名寵物產品品牌和邁仕等線上渠道以及安寵工廠等，產品布局涵蓋寵物主糧、寵物零食、寵物用品等，全面覆蓋天貓、京東和抖音等線上平臺和寵物醫院、寵物門店等線下渠道，服務千萬養寵家庭。
下面我主要分享寵物行業，主要是電商方面，如何實現全鏈路數據分析，包括成功方法論和實踐，共分為四個部分：理論篇、實戰篇、建議篇、成果篇。
一、理論篇
吉家內部一直使用下圖衡量公司的數據分析應用成熟度，橫軸代表難度，縱軸代表價值。
通過這條線，可以得到信息不斷迭代優化幾個階段：
第一，初步的后見階段，通過數據呈現描述性信息。 第二，中間的洞見階段，實現業務的診斷性分析。 第三，最后的預見階段，在數據分析的最成熟階段，要知道四件事情：發生了什么、為什么發生、將來發生什么、如何影響發生。這就是數據分析師具體要做的工作。初級數據分析師聚焦后見與洞見，中級分析師注重洞見與先見，高級分析師則要解決洞見和預見的問題。數據分析師的主要工作內容，可以分為數據提取、數據可視化、指標體驗搭建及異常診斷、實驗設計和專項分析。從能力上，分為硬實力和軟實力。硬實力專注于業務知識等技能，軟實力則偏向于邏輯思維、學習創新等角度。
整個數據分析師團隊，則是具有九大知識領域，也可以稱之為分析能力模型。業務領域、數據探索等是業務數據分析師要掌握的能力；分析思維、數據可視化偏向于報表開發工程師；數據管理是數倉工程師。其余能力更多代表的是企業的先進性，團隊的專業性，包括前沿的戰略思維、技術能力、產品管理以及團隊領導力等等。
回到數據分析本身，數據管道與數據分析生命周期是什么關系？下圖左側從收集到攝取、準備、持久化、體驗其實聯動的是下層引擎、ETL、數據整合、數據倉庫等工作。這些是數據管道的工作。
下圖右側是分析生命周期。中間層數據理解并探索數據以及規劃分析是對數據管道的詮釋，上層則是溝通，分析問題，底層是解釋和激活的階段，將數據分析應用到實際的應用場景。
吉家內部總結了分析生命周期的最佳實踐，從問題理解、理解和探索、模型開發，到解讀、解釋和結果應用。
二、實戰篇
進入實戰篇，首先分享數據分析鏈路中的BI系統藍圖，以梳理整體脈絡并獲取公司資源支持。BI系統圍繞四個方面，業務、數據、資產、服務，因此我們也推動業務數據化、數據資產化、資產服務化、服務業務化。
第一是業務。常規的發展中公司，一般分為日常業務和戰略型業務。日常業務包括采購、生產、倉儲物流。每家戰略業務是不一樣的，基于目前公司的發展狀況。戰略主要是未來三年內要取得突破的事情，比如大單品、抖音、私域等等。數據分析為經營決策、經營分析、業務管理提供支持。
第二是數據。數據來自于哪些業務系統？采取哪些工具？業務數據源比如說MES、SRM、OMS、WMS、TMS、ERP等，工具包括有API接口、抽數平臺、數據連接器、在線填報、Excel等等。
第三是資產。資產是企業最核心的部分。底層的基建部分包括服務器、操作系統、數據庫等等。數據存儲隨著企業的發展，數據量越來越大，當輕量級的數倉已經不能滿足業務或分析側的應用，就要開始做數倉和湖倉一體化。數據管理相對比較標準化的，比如數據資產的門戶、質量管理、模型管理、元數據管理、數據安全管理等。
第四是服務。數據資產落到服務上，服務流程分為分析、方案、產品、交付、學習、系統的運維。
回到BI實戰，吉家在BI側落地了很多應用場景，包括數據駕駛艙、行業分析、生產數據分析、銷售維度分析、客戶維度分析、財務維度分析、倉儲分析、物流分析等等。
以下就詳細分享幾項分析實踐。
1、供應鏈管理
每家企業遇到的最大問題是供應鏈里面的故事太多、難度太高、計劃體系怎么做、產能怎么跟得上，排產怎么去做、采購怎么去做等等。吉家通過觀遠BI在這其中做了一些價值的探索。下圖是數據分析賦能供應鏈管理。
首先是市場需求，吉家基于過去3年到5年的數據，可以對老品非常準確地去做預測。新品則是加了很多因子，做區間的參考。預測準確率每提高一個點，對于整個企業經營銷售各個方面提升是非常大的，是可以用價值來直接衡量的。
在底層，TMS是負責整個訂單、送到倉儲這部分計費的BMS系統。目前來吉家已經做到每個成本無論是變動成本還是固定成本，都核算到具體的單品，所以在BI可以精確地把這部分運費分攤到每個主產品和贈品。
在生產側，使用BI對整個工廠的成本一覽表，比如說大料、小料、排產以及到人工效率做了精確的計算，讓業務有數據可依。
在倉庫端，BI探實現了庫存管理，了解每個品牌倉、渠道倉庫存必須要控制什么地方，最后通過看板做預警動態調節。
2、財務管理
在財務管理上，我們使用指標來管控公司的整體經營。利潤=銷售收入-成本。進一步分解成本和銷售收入，成本可以分為固定成本和變動成本。變動成本中，包含了商品成本、平臺費、推廣、廣宣、倉儲物流、勞務費等等。這些需要控制邊際貢獻率，即邊際貢獻除以銷售收入。
利用這樣的體系，可以進一步管理利潤空間。吉家最佳實踐里，15%的邊際貢獻是保持先進性的指標或者是基線。邊際貢獻有高有低，我們要有思考，例如原材料不斷上漲的情況下，怎么通過生產來去降低商品成本等等。
3、商品分析
過去吉家有大幾千個SKU，大家一味追求銷售額。但光有銷售額沒利潤是不能長久的。因此我們采用了矩陣分析法。最后發現80%的銷售額來自于20%的SKU，這是很可怕的數據。流量款可以保持，但是長尾款如何去處理？
基于矩陣法進行分析，比如金牛產品盈利高、銷量高，當它的投放效率已經達到頂峰的時候就要注意，不能再繼續加投，金牛產品已經形成了品牌心智，要適量減少投放，維持高毛利；問題產品銷量高但是利潤低，這里要通過邊際貢獻分析如何優化成本；新星產品，銷量低但是利潤高，這里分新老品牌，新品可以繼續嘗試，但是老品要注意庫存；瘦狗產品，如果是新品處于推廣期建議持續觀察，老品需立刻采取停售的政策。
這就解決企業生產過程當中所遇到的問題，最后我們縮減了SKU數量，提升了整個公司的運營效率。
三、建議與成果篇
吉家四年的建設中，通過2-3人實現了目前數據分析的體系。總結一句話，先解決有的問題，再解決質的問題。很多時候我們不光要基于想，還要基于實踐，踏出第一步。
最后分享吉家的BI建設成果：
集團經營駕駛艙，從各個銷售指標做了分析，可以總覽各個渠道側、品牌側和投放側的相關數據； 全鏈路數據分析，涵蓋了整個經營階段的成本管理，細到可以查詢每個商品的具體分攤成本； 商品評價分析，以最細的顆粒度到店鋪和經營分析情況，將全網關于該類目的商品評價全部集中到后臺數據庫； 精益生產一覽表，可以看到大料、小料、成本、能耗以及分析效率等等，為精益生產提供輔助決策的功能。除去以上PC端的BI看板，吉家以“越簡單，越智慧”為目標建設了移動端，聚集了：
銷售總覽，看到集團的銷售情況； 行業分析，包括內部和外部的行業分析； 市場洞察：觀察整個行業的情況； …… 等等板塊最后總結一下，在數據分析的初始階段，我們一直站在山腳下，所以看山是山，看水是水，看到的萬物就是它本身原來的樣貌，很難能通過這種現象看到一些本質。當我們在處于數據分析成熟階段時，我們看到了山、看到了水、看到了云，一切都是客觀規律的顯現。
一旦站立巔峰，每個團隊都是負責這個企業，對于企業未來商業成功要做戰略支持，對自己、對他人都會有更高的要求。希望未來同大家一起在山頂見！返回搜狐，查看更多
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