搭建统一数仓和BI分析平台，迈出数字化统筹营销管理关键一步
企业介绍
中艺股份成立于 1999年，是一家集研发、生产和销售于一体的全产业链户外家居企业。我们致力于成为全球户外家居行业的领航者，不仅专注于研究户外产品的合理运用，提供专业的产品，还为消费者提供差异化整体户外生活解决方案，全面提升用户体验，让每个人都能享受更美好的户外生活。中艺的产品遍布欧、美、澳等30多个发达国家和地区，是户外家具行业中最具影响力的企业之一。
1 业务需求
近年来，随着企业规模的不断扩大，公司在运营管理中逐渐开始暴露出一些问题：
1）数据沉淀的利用不足
业务使用以EXCEL为主，系统报表为辅。信息传递需要重复劳作、耗费人物力，无法沉淀数据资产。
2）数据体系不标准统一
因为报表未自动化，且口径与报表输出规范标准未统一，导致跨部门沟通成本日益增加，数据交流存在阻塞，进一步负反馈影响各部门自动化报表进程。
3）各业务板块间管理割裂
经营指标数据相对分散，且多为手工报表，不能很好从数据层面对类似商品链营销链等进行全局管控，无法及时发现异常数据是由哪个环节产生。
4）管理支撑数据不足
数据链存在问题，导致在类似目标拆解、绩效考核等管理动作中无法精细化。
2 解决方案
2021年，中艺与帆软合作着手打造专业数据分析平台。通过构建统一数据仓库，打破业务系统间数据壁垒；搭建营销相关的指标体系，统一指标口径；通过FineReport工具呈现高层管理驾驶舱、业务看板及明细报表，在高效展示数据的同时，最大程度解放业务人员的手工统计工作量，提高数据质量和统一指标取数口径。
通过绩效管理数据域、业务运营数据域以及客户触点数据域等全面分析企业数据，为管理者呈现企业运营的全场景数据视图，辅助企业科学决策。
2.1 整体架构
中艺纵向按照盘、规、治、用四步进行规划，横向依据各业务条线进行深入分析。所有数据源集中采集到数据仓库，通过数据建模和主题域划分，进行数据资产管理和数仓研发，然后统一对外提供数据服务，保证数据可管、可用、可追踪。
总体规划业务架构如下：
2.2 项目成果
2.2.1 营销中心数据仓库建设
本期项目围绕营销中心，结合公司数据特点，设计四层数仓架构：贴源层、标准层、公共层和应用层。其中公共层根据业务分类分别设计外销合同、采购合同、出口明细单、费用、客户、产品等多个系列的数仓模型表，实现业务数据的打通。
2.2.2 梳理指标体系
通过对公司高管、业务部、经营管理部、产品部等多部门管理者及基层员工的全方位需求调研。整合业绩、成本、费用、客户、产品等业务场景，提炼180+个业务指标及画像标签。
2.2.3 前端页面结构
参考平衡计分卡 （Balanced Score Card）的绩效管理体系，从财务、客户、内部运营、学习与成长四个角度，将组织的战略落实为相互平衡的可操作的衡量指标和目标值。基于营销中心业务场景，结合平衡积分卡划分方式和各层级用户划分，中艺将前端页面分为一级驾驶舱、二级看板、三级明细，并设计层级间跳转钻取模型。
2.2.4 一级领导驾驶舱
针对公司高层领导和营销中心总监级角色，从营销中心指标范围内提取核心管理指标和业绩考核数据，展现关键内容
2.2.5 二级部门驾驶舱
针对营销中心下各业务部门和产品部门负责人角色，不仅要聚焦业绩达成等考核指标，也要从工作场景出发，增加工作跟进、动作预警、人员管理等执行层面指标。
2.2.6 移动端看板
针对高层领导、营销中心领导、部门负责人等管理角色，精简核心指标，开发移动端看板和关键指标定时推送，支撑便携管理。
2.2.7 三级指标看板
面向营销中心整体用户，针对单个指标做数据计算来源以及指标的多维度分析，作为驾驶舱指标的深入细化和维度丰富，支撑用户对指标的精细化管理需求；同时设计针对客户、供应商和产品的多维度画像。
2.2.8 四级明细报表
面向客户经理等业务员角色，针对接单、创汇、客户档案、产品档案、项目节点等具体业务报表需求开发对应明细业务表，提供最底层的业务科目数据及原子指标到衍生指标的计算过程。
2.2.9 IT运维看板
考虑业务系统到数据仓库的迭代过渡，开发了部分核心指标的数据稽核表，供给数据核验；同时为了更好的推广营销中心看板项目成果，开发了平台用户访问数据看板和明细表用于监控和汇报用户日常使用深度。
3 业务应用场景
3.1 管理驾驶舱
痛点
高层领导关注的指标都是每周通过周会PPT汇报来呈现，周中需要关注指标还要业务人员重新统计后上报。首先，核心指标的数据质量和数据及时性都无法保障，大大影响了高层运营决策的效率和质量。其次，当指标出现异常时，很难快速定位到问题，极易造成解决问题时出现治标不治本的情况。
解决方式
驾驶舱+数据下钻。
通过收集和分析高层需求，形成了6张不同主题的高层驾驶舱看板，将核心指标按照业务逻辑进行布局，同时开发移动端驾驶舱，实现随时随地查看公司运营数据的目的。同时PC端还实现了数据下钻的功能，任何指标都可以实现逐层下钻到最细粒度明细数据，真正做到数据问题一目了然。
场景价值：
驾驶舱的上线，极大程度解决了高层管理中面临的“数据荒漠”。以前至少需要近10个人每周汇总整理更新一次PPT周报数据，现在通过数仓自动采集、定时计算和报表平台前端展示的方式，实现每天自动更新一次数据，随时随地查看报表数据；而在报表内容方面，也由PPT中固定格式的数据展示，扩展为多个主题、逐层下钻的报表体系。
项目上线后，企划部王总这样评价：“营销驾驶舱提供全方位的数据视角，帮助我们纵观全局，更加便利地进行分析，提高工作效率。”
3.2 年度订单跟进
痛点
公司目前的业务，从接单到交付持续时间较长，每个销售季节会持续18个月，这样每年都需要同时跟进新老合同。
外销订单的落单及出运情况主要依赖明细报表，每次汇报都要导出到Excel中核对数据后再进行汇总，至少需要消耗半个工作日，一旦数据异常，则需要下载其他明细报表核对数据找问题，耗时加倍。
而基层员工想要及时了解自己负责的合同只能通过定期更新线下文档中的合同数据，准确性和及时性均无法保障。
解决方案
数仓+驾驶舱+看板+明细。
通过数据仓库，以外销订单出货批次为基础，将采购、生产、预配、出运及收汇等环节数据进行打通，并开发运营主题驾驶舱(高管)、订单专题驾驶舱(部门)、订单出运看板、单一合同看板及一系列明细报表。用户可以销售年度为单元，跟进所有订单的生产、出运进度，并针对关键步骤进行专项分析。
场景价值
数仓打通了各业务模块的数据并完成数据核对；平台驾驶舱及看板则将日常跟单工作中80%左右的工作内容固化下来。在保证数据准确及时的前提下，将手工统计的工作量缩短至只需要几分钟来查看结果和下钻找到问题明细数据即可；高层领导需要关注指标时，也可以随时查看系统数据，等待数据时长由原来至少半个工作日降至几秒钟。
对于基层员工，通过数据权限控制，员工在进入明细报表页面时，只展示本人负责的订单及落单和出运详情，在保障数据安全的情况下，基本实现零手工。
3.3 业务预测
痛点
无论是手工报表还是之前开发的部分自动报表，都缺乏预测的功能；每个销售季节的订单，在下单时预估单笔订单的利润情况，但整体利润都要等公司的财务报表；收汇出现了问题的时候，才发现有很多到期的未去催款等等，无法预知未来的方向，无疑是让管理层在黑暗中摸索前行。
解决方案
与业务共同探讨确定毛利、净利等预测方案，并在数仓中实现预测数据指标的测算；针对已知截止日期的关键操作，在即将到期前一个月开始进行预警，提醒业务员按时操作；对于特别重要的指标进行日常监测，定期推送异常数据。
场景价值
指标预测虽然并非真正的结果，但却在很大程度上成为了公司运营决策的照明灯，管理层能通过预测数据来预判业务是否正常，是否需要进行干预或决策调整。而数据预警，则更倾向于日常业务监控，将核心工作呈现在报表中，督促业务人员及时跟进。
系统上线半年以来，公司逾期收汇比例较去年下降6.4个百分点，整体收汇及时率较去年上升4.1个百分点。
3.4 客户分析
痛点
公司客户众多，但一直缺乏统一管理，每个客户的特点、订单情况、客户维护历史、盈利等情况都只靠业务员个人掌握；公司整体客户质量、客户分类等情况，也一直是困扰高层领导决策的问题。
解决方案
专题驾驶舱+客户画像+明细报表。
通过客户专题驾驶舱，对公司全体客户进行复盘分析，包括客户的分类、营收盈利、费用、售后、各项排名等方面，实现高层对于公司客户质量的准确把控，并制定不同的维护策略。
客户画像则更加聚焦单一客户，从客户的基本信息、维护月历、历史订单、索赔、费用等方面进行分析，形成每一个客户的专属档案，方便每一个有权限的业务员或管理层能快速准确了解客户的特点。
明细报表更适用于基层员工，通过分析客户的历史订单及售后情况，辅助业务员预测客户未来的合作潜力。
场景价值
客户主题驾驶舱及报表将一直下沉在底层的数据挖掘、加工并最终以更加形象立体的方式呈现到前端页面上来；并通过不同维度的分析，实现客户的精细化管理和价值挖掘。
通过客户索赔和交货及时率等专项分析，今年的索赔率较去年大幅下降，索赔率降至去年的一半；交货及时率也有明显改善，较去年整体提高10个百分点。极大改善了用户的服务质量。
用户画像的上线，则在各部门进行年度业务预算分解时发挥了较大作用，只需几秒钟便可全面了解一个客户历年的出单及服务质量。
4 总结与展望
项目上线后经过两次平台培训，目前营销中心用户已经习惯通过平台访问公司数据，指导经营决策，单日平均访问次数超过500次。
未来中艺将在数据分析层面进一步拓展，延伸下挖，建立更多细化的驾驶舱、看板和可视化报表；进一步深化数据应用，基于组织结构考核和业务管理中心的升级，对指标分析进行迭代；提高数据完整性，通过规范操作要求，提高数据的准确性。
中艺将以营销中心为切入点，加快企业数据应用体系建设，强化内外数据的采集、融合、分析、应用、治理能力建设，实现数据在信息系统、软硬件与人之间的实时、自由有序流动，并通过数据-信息-知识-智慧的跃迁实现数据资源为企业的全面赋能，为企业产品研发、市场销售、经营管理等提供科学决策和精准执行(规划架构见下图)。
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