在信息爆炸的时代，数据量与秒俱增，决策需求也几乎是数以亿计：研发环节如何减少试错成本，制造环节如何减少迭代次数，市场推广环节如何有效管控费用，营销投放环节如何合理利用资源提升投放效果……面对海量的信息，企业如何在短时间内做出精准有效的决策，从而更快更好地抢占商机？

今天，我们以若羽臣自研的BI系统为例，来解析如何利用技术手段降本增效，辅助管理者高效决策，借此为各家企业的类似难题提供一些“解题思路”。

一、自研行业背景下的BI系统

在人工智能已经深入人心的今天，说起AI恐怕大家都不陌生，但对于BI，大部分人都不知道它是什么。

BI是Business Intelligence的缩写，中文解释为商业智能，其核心能力是让管理层能够利用数据做出明智的业务经营决策，以提高决策效率。此前，BI主要是在电信、金融等行业应用得更为广泛和成熟。

对于电商代运营行业来说，在为品牌方服务的过程中，会深度参与线上商品交易的各环节，涵盖咨询服务、店铺建立、商品管理、店铺运营、营销推广、消费者管理、客户服务仓储物流和 IT 服务等，基本覆盖品牌线上化所需的全链路服务，从而会沉淀大量的业务数据。特别是头部代运营企业，由于其专业度高、资源丰富、运营经验成熟，因此市场集中度一直在提升，品牌合作的数量也在不断增多，必然会产生更加庞大的数据量。

作为国内头部电商综合运营商，若羽臣在业务不断扩张和信息化建设的推进过程中，也积累了海量的用户消费数据，为高效决策带来压力，急需通过数字化手段提升工作效率。基于自身业务的特性和场景的复杂化考虑，若羽臣找准切入点，开始在2018年末组建商业智能部门，自行研发贴合业务场景的BI解决方案。彼时，BI对于大多数的代运营公司而言还属于新鲜事物，通过自研BI系统进行数字化转型的更是少之又少。

二、实践之路

自建BI系统是个循序渐进的过程。搭建之初，若羽臣从公司内部出发，挖掘员工在日常工作中面临的痛点难点，首先选择几条重复率高、繁琐且极为耗费时间的工作内容进行尝试。

1、财务支付宝账单：

传统工作流程：

财务人员每天需要到支付宝后台对上百家店铺进行手工取数；

取数完成后按照国内和海外进行店铺分类；

整合成Excel表格；

导出业务系统进行数据对账；

核对完成后以手工的形式上传至金蝶系统

复杂的工作流程需要每天投入几十人去上百家店铺取数，由于数据量的庞大和数据准确性的要求，工作人员常常要耗费半天以上的时间来做财务支付宝账单的数据采集和加工，且因为是手工整理容易出错，一旦出现误差，还需要返工重新整理，这就要求财务人员必须再三核对、经过多次处理后才能完成上传。

带着这些问题，若羽臣开始进行BI系统的设计：

通过RPA（机器人流程自动化）定时自动采集流水账单；

通过ETL（数据仓库技术）自动完成对账；

通过API（应用程序编程接口）自动上传至金蝶；

在BI系统的赋能下，财务人员从重复的劳动中解放了出来，有了更多时间和精力投入到财务数据分析上。原来需要几十个人做的工作，现在只需要安排1个人每天上午10点直接打开BI的报表，就可以看到BI已采集回来并且已经加工好的数据。

2、客服店铺日报（作为代运营公司，最关键的一点就是要帮助品牌方保持市场竞争力，而分析销售数据是其中的必备工作）：

传统工作流程：

两名专员每天登录近百家店铺，手工收集所有店铺前一天的销售额；

将统计整理的数据形成Excel线上报表；

校对之后将excel表格发送给对应负责人；

负责人根据表格数据推测出市场的走势

面临问题：

人工操作，每人每天至少花费8小时，费时费力；

偶尔会出现疏漏，影响数据的准确性；

进而影响决策人对市场的判断

完成问题分析后，若羽臣开始在BI系统中设计相应的解决方案，通过RPA机器人代替人工，实现全自动化操作：

机器人自动登录店铺后台收集数据；

根据内置的BI进行分析；

分析后直接生成可视化数据报表；

最终自动汇总到前端报表

通过BI系统的应用，客服店铺日报的工作效率得到显著提升，前后一次性操作仅仅历时4小时，同时由于机器的抓取，100%保证了数据的精准性。

正式应用

在内部完成实践测试后，若羽臣开始深入调研代运营公司的核心部门（运营中心），找到运营人员的工作难点，以期借助BI系统提高运营人员的决策效率，更好地服务品牌方。

1、会员精细化运营

以某食品品牌为例，作为国民大品牌，其官方旗舰店的粉丝数量十分庞大，但在粉丝运营管理方面，由于存在会员结构不清、会员服务同质化、会员管理不系统等问题，尽管粉丝数量在不断增长，但存在大量不活跃的沉睡粉丝，导致转化率较低。如何对不断壮大的粉丝群体添加标签，进行精细化运营和个性化营销，巩固粉丝的活跃和忠诚度，发挥粉丝经济的巨大效益，是彼时品牌方急需解决的问题。

若羽臣首先对大量的会员数据进行分析，梳理出运营人员可能会遇到的几项挑战：

业务流程复杂，手动处理数据效率低、准确性差；

数据能力不足，数据系统体系缺乏规则，量大无法手工处理；

CRM系统满足不了业务的个性开发和快速的业务变化；

根据这几项挑战，若羽臣利用BI系统寻找解决方法，搭建客户数据平台：

根据会员手机号/ID号、订单金额、所在省市/城市、订单/支付等基础信息进行用户行为数据的采集，同时导入历史数据；

基于用户ID建立唯一标识；

把用户的生命周期进行分类，构建标签和画像，分为：活跃用户、忠诚用户、沉睡用户、复购用户以及新用户首购；

根据已构建的数百个用户标签及画像，明确运营目标，为策略落地提供标签支撑；

整个过程中，运营人员利用BI分析系统改变了原有复杂的业务流程，实现了会员数据的洞察分析；并根据BI给到的用户标签，对不同用户分别采取专属服务、定期福利召回、复购短信营销、新客精准营销等几大措施，达到高效运营的目的，实现了会员精准化营销。

2、业务风险预警

互联网人口红利的消失让流量的获取成本越来越高，如何提高投入产出比是摆在每个电商运营人面前的问题。在日常工作中，电商运营人需要对店铺的投放运营成本、投放效果、带来的流量及转化率进行合理评估，以做到有效率地花钱。但这个过程经常需要通过人工整合大量数据再加以分析后才能发现问题的存在点，需要耗费大量的人力和时间。

基于此，若羽臣通过BI系统中的反向预警功能来赋能运营工作：

设置阀值：运营人员对每天的推广成本或转化率设置一个阀值；

阀值触发：数据指标达到某个指定的数值，如当CPC成本超过某个阈值，或者当ROI低于某个阀值时，会触发BI系统给发送预警；

发送预警：BI通过钉钉或者邮件的形式给运营人员发送预警；

调整决策：运营人员收到预警后，第一时间针对相关问题进行优化和处理，并调整决策方向，以规避风险。

在BI系统反向预警的功能支持下，若羽臣的运营人不会因为信息滞后做出错误的决策，能够对各环节的运营成本做好把控，及时发现经营链路上影响最终利润的各种问题点，从而进行自我诊断，进一步驱动了精细化运营。

3、其他

BI系统在运营部门的工作应用远不止于此。运营人员在为品牌方做店铺运营的过程中，经常需要获取平台上大量的商品信息，以作为选品依据。而在消费需求愈发多元，细分品类产品越来越多的情况下，诸如一个保健品的主类目和叶子类目加起来商品近千款，食品产品有数千款，美妆个护产品量级更大。在若羽臣搭建的BI系统中，运营人员可以根据所提供的电商平台商品链接，快速抓取商品标题、价格、产品详情等信息，并实现同类数据之间的合并、比对，有效缩短了商品数据的处理时间，大大提高了工作效率。

目前，若羽臣在BI的部署、设计和应用方面已积累了丰富的经验，不仅可以借助BI系统实现数据的自动化处理和分析，提高决策效率，也凭借对于快消品行业的深度理解，构建起相匹配的电商BI分析系统，并应用于商品分析、店铺运营、营销传播及供应链管理等多个环节，实现数字化在全链路的渗透。

总结：

伴随市场竞争不断加剧，企业产品功能和营销方式都趋于同质化，因此企业的市场反应能力和决策速度成为了取胜的关键要素，如何利用数字化技术手段辅助决策，精准预判市场发展趋势，将成为企业加强竞争力的核心武器。

来源：网络