过去十年，我国快消行业一直处于稳步增长状态，有数据显示，从2009年到2018年，其市场规模从11万亿已经增长到32万亿。然而，在市场体量不断增长的同时，商业模式、营销环境、消费者需求也在不断发生变化，更多快消企业正在面临着前所未有的挑战。
一方面，市面上的快消品牌成千上万，产品同质化问题又非常严重，这就直接导致消费者忠诚度越来越低；另一方面，在社交媒体时代，消费者发声渠道众多，其所产生的影响难以预估，这也逼迫企业需要在各个方面不断提高完善。销量、利润、价格、库存、渠道、质量、服务......牵一发而动全身。对于快消企业而言，精细化管理、数据化运营，已是迫在眉睫。
某公司是全球最大的日用消费品公司之一，同时也是世界500强企业，拥有员工近10万人，涉及产品包括化妆品、个人清洁、个人护理、面部护理、婴儿护理、家居清洁等诸多品类。多年以前，该公司就在中国成立研发中心，重点开拓国内市场。时至今日，已在北京、上海、天津等地成立了多家分公司，员工总数近万人。
随着国内快消市场竞争环境的日趋激烈，这家公司也面临着较大的增长压力，同时，针对庞大的销售团队，如何进行更好的管理，也成为了目前该公司急需解决的问题。
业务痛点
为完成月度/季度/年度销售指标，需要实时了解整体业务运营情况，找出增长或下降原因，及时做出有效的应对；
销售团队庞大，想要及时了解每一名销售主管的销量完成情况、拜访完成情况、在店时间等指标；
业务系统繁多，如DMS经销商系统、CRM销售管理系统、WMS系统、财务系统等，各系统数据结构不统一、接口混乱，无法进行统一分析，数据孤岛问题严重。
一直以来，该公司都以晨会形式进行销售团队的管理，但往往每次晨会都如走过场一般，黑板上的销售排名缺少及时有效的数据支撑，很难从人分析到店，再到产品，很多决策还是靠“拍脑袋”决定。
组建报表团队，负责每一个业务系统的数据报表工作。由于报表产品基本以“周”、“月”为单位，所以管理层无法及时掌握销售情况。同时，在日益复杂的数据和系统压力面前，报表团队也逐渐成为了管理上的瓶颈。
面对销售增长率的下降，该公司往往会找到咨询公司，从消费者分析入手，对产品结构\品牌策略\业务布局进行战略上的调整，以寻求增长之道。但这种方式成本太过高昂，而且在实际执行中往往存在很多桎梏。
解决方案
基于DH Data Connector Framework（数据连接器框架），整合DMS、CRM等几大业务系统，构建统一、实时的数据分析平台；
建立全局业务看板，实时掌握整体销售额、利润、成本、库存等关键指标，通过全维度数据下钻，分析销售变化趋势，探寻销售增长点；
建立RD晨会看板，向各级销售人员及时传递各项关键数据，包括本月销售完成情况、销售目标完成率、店点分销情况等销售数据，以及在店时间、拜访数等行为数据，支撑销售及管理人员的日常工作；
根据该公司的管理层和销售团队组织架构，设置权限分配，满足各级人员查看和分析数据。
项目收益
为确保完成全年销售目标，该公司对第四季度的销售数据格外关注。通过DataHunter搭建的全局业务看板，可以直观看到：
1. 通过探索式分析，我们可以迅速发现，是由于哪个品牌出现了问题，哪些销售大区的表现出现异常。
2. 该公司希望在2017剩余时间里进行打折和产品促销活动，从而提高销售额，完成预期目标。通过全维度数据钻取，我们可以查看某个具体产品的利润和库存量，通过比对，就可以得出哪些品牌和区域更适合去做促销活动。
3. 从左侧的分布图中我们可以看出，华南地区销售额最大、利润也最高，这无疑将成为该公司重点关注的区域。
4. 再看看西南地区，其销售额最低、利润也很小。针对这个大区，应考虑改变产品策略、销售策略。如果表现持续低迷，或可以考虑退出这片市场，重点维护其他区域。
5. 华东市场与华北市场的销售额基本持平，但利润却低很多，是不是该地区的定价策略出现问题？是不是可以考虑提高产品价格？在提高价格的同时，可以再通过持续的关注销售额增长情况，来判断该地区的消费者对价格的接受程度。
6. 从全局看板跳转到销售部门晨会看板中，我们可以清晰了解到各大区销售代表的销量完成情况、销售目标完成率、在店时间、拜访数等数据。不同于传统方式，在看板上我们可以通过点击某个销售人员，来查看他负责的店铺情况，再利用自由维度下钻功能，去探查某个商店售卖的品牌组合、产品组合、售卖产品的类别、级别以及查看是否有新产品或促销产品在店内销售，进而分析出这个店铺覆盖人群的大致消费水平，什么样的产品在这个店铺会有更好的销量，哪些产品为这个店产生了更大的利润.。通过以上的数据支撑，销售人员可以有理有据的说服负责人采购更多相应的产品，增加陈列，提高市场占有率。
结语
对于拥有海量业务数据的快消企业而言，数据可视化分析无疑是助其提升业务和竞争力的一把利器。作为国内这一领域的佼佼者，DataHunter已为众多快消企业提供了数据可视化分析服务。基于异构数据源整合、探索式分析以及实时可视化展现，帮助其实现数据化运营和精细化的管理。
