2024帆软商业智能峰会：数智时代的医药零售新生态实践

由帆软发布了《2024帆软商业智能峰会：数智时代的医药零售新生态实践》这篇报告。以下是对该报告的简单概括，更多内容请前往原报告进行下载查看。数据转型在当今数字化时代变得至关重要，尤其对于康佰家这样的医药保健领域的企业而言，更是一项不可或缺的战略，以下是数据转型的重要性和意义。

1.康佰家简介

康佰家医药集团有限公司最早第一家门店于 2003 年创办，集团总部位于福建福州市，注册 资本 6.6 亿元，主营业务为医药批发和零售连锁药房经营，线下连锁药店与线上 O2O、B2C 等电商平台有机结合，2023年集团零售额约达 50 亿元。目前集团共有直营门店2000多家， 拥有专业药师三千多名，员工总数 10000 多名，拥有门店会员 1700 多万，业务覆盖福建 省内九地市各大城市、县、部分乡镇及江西省上饶、抚州、赣州、南昌、新余、吉安、宜春， 浙江省温州、宁波、衢州、金华等 3 省 130 多座城市。公司已连续十多年被评为中国药品零 售百强企业，2022 年康佰家医药集团被认定为福州市综合型总部企业，同年纳入了福州市 重点上市后备企业。

2.数据转型的意义和业务数字化挑战

数据转型在当今数字化时代变得至关重要，尤其对于康佰家这样的医药保健领域的企业而言，更是 一项不可或缺的战略，以下是数据转型的重要性和意义 • 快速洞察市场情况和决策支持，提高效率和生产力 数据是反映业务的重要途径，任何的业务情况及异常状况都会通过数据反映出来，对企业领导者 来说，通过数据看板拿到第一手经营情况可以很便捷的做出业务决策。 • 创新和发展，提升用户体验 数智时代，不仅是企业，所有人都逐步习惯于通过移动终端了解资讯，并完成一定的讯息同步和 交互， 通过BI分析筛选出顾客/用户所需数据，并及时推送给顾客，时效大大提升。 • 数据安全和合规性，未来发展方向 紧跟时代步伐，各行业都在积极数智化转型，数据价值越来越重要。

在当今数字化和信息化的时代，医药行业也面临着越来越大的数据化需求和挑战，以下是一些主要方面： 需求： • 数据整合能力：企业需要将来自不同来源（如人员管理系统、营收系统、财务系统等）的数据进行有 效整合，以获得全面的业务视角数据驱动的决策需求 • 实时数据分析：为了快速响应市场变化和客户需求，企业需要能够实时分析数据并据此做出决策。 • 高级数据分析：利用机器学习、人工智能等高级分析技术来挖掘数据中的深层次洞察和预测未来趋势 • 数据安全与合规：随着数据泄露事件的增加，企业必须确保数据的安全性并遵守各种数据保护法规 • 数据治理：建立强大的数据治理框架，保证数据的质量和一致性，以及合理管理数据资产。

挑战： • 技术挑战：选择合适的大数据技术和工具，以及维护和升级现有基础设施以满足不断增长的数据量和 复杂度 • 人才缺乏：招募和保留具备相关技能的数据科学家和分析师，他们能够处理复杂的数据问题并从中提 取有价值的信息。 • 数据隐私和伦理：在收集和使用客户数据时，平衡商业利益和用户隐私权，避免侵犯个人隐私和违反 道德规范。 • 部门变革管理：大数据项目往往要求企业文化和流程的改变，这可能导致员工的抵触和不适应。

3.数据转型的策略与规划

数据收集 策略 制定明确的数据收集策略与范围， 包括搜集顾客购买记录数据、会员 信息、用户健康信息、客户反馈等 各类数据接入数仓。 1 规划 部署基于开源数据采集工具和技 术，建立数据收集流程，确保数 据来源的准确性和完整性

数据处理 策略 设定数据处理标准和流程，包括数 据清洗、整合和存储，确保数据质 量和一致性，并根据深入了解业务 需求与经验设计数仓数据分层架构。 1 规划 建立数据处理平台和系统，采用 自动化工具进行数据清洗和整合， 建立数据仓库和备份机制。

数据分析 策略 发挥数据科学和技术在数据分析方 面的作用，深入挖掘数据价值，提 供决策支持和业务洞察。 1 规划 建立数据分析团队，培训数据分 析人才，应用数据挖掘、机器学 习等技术进行数据分析，为业务 提供智能化解决方案

4. 技术应用 策略：整合先进的技术应用，包括BI、大数据分析、云计算等，提升数据处理和分析效率。 规划：寻找适合医药保健行业的技术解决方案，与技术合作伙伴合作，推动技术创新和应用，比如 FineBI、简道云。 5. 团队建设 策略：建设专业的数据团队，包括数仓工程师、业务分析师等，共同推动数据转型。 规划：提供培训和发展机会，激励团队成员参与数据转型项目，建立跨部门协作机制，促进团队合 作和创新。 6. 流程优化 策略：优化业务流程，整合数据应用于业务流程中，提高工作效率和业务运营水平。 规划：定期评估业务流程，识别优化空间，引入数据驱动的决策和运营模式，持续改进业务流程。

4.数据转型实施的 成果与展望

场景一、巡店分析智能决策支持 巡店对于零售行业来说是了解营运状况、维护公司标准的重要途径，也是发现机 会点、提升运营效率的关键环节。 通过巡店，管理层可以快速了解到以下信息： 1. 总体营业额、毛利情额信息，同比及环比的情况如何； 2. 商品线中各大品类的占比情况； 3. 会员的占比、拉新情况如何； 4. 人员的编制、人效信息； 5. 扩展的计划、进度信息； 巡店分析看板为公司的发展提供科学的数据支持和决策依据。在引入BI前，业务人员 制作巡店报表时往往存在以下问题： (1).数据分散，关键指标分散在多个系统中，基础数据量大，整合耗时 (2).报表制作周期长，且需要定时手动更新数据 (3).缺少可视化功能，分析效率低下，无法快速定位到问题所在。

场景二、HR绩效/定量每月调整 HR部门对门店人员的编制、是否超编，业绩如何、人效如何都是非常常用的维度分析，根据HR部 门需求，制定体现绩效信息的报表，可一键查询相关的数据，并且根据管理要求，可以开放部分字 段，由相关的人员对数据进行修正、复核审批。 具体过程如下： 1. 生成门店近三个月业绩情况表，报表根据当前人数、定量计算出下月应发工资，并且根据门店 等级、业绩、工资限制等因素判断应发工资是否在合理区间内，标注不合理工资的计算涉及字 段及不合理原因字段。 2. 片区总店长根据报表判断结果对工资不合理门店进行定量调整申请，报表根据调整值自动计算 出调整后应发工资。 3. 由总监审批后提交至总部，总部复批后将最新定量更新为后续工资发放标准。