智见·严寅:融业务与技术转型为一体实现业务数据化与数据业务化

作者：帆软官方发布时间：2024-10-21

在2023年，快消巨头恒安集团的营收达到了令人瞩目的237.68亿元，同比增长5.1%，净利润上升45.5%至28.01亿元。

上个月的帆软智数大会，恒安集团CIO严寅先生进行了深刻而富有洞见的分享。通过分享，我们会发现，这一成绩的取得，得益于恒安集团在数字化转型方面的积极探索和实践。

接下来，让我们基于严寅先生的分享，深入探讨恒安集团是如何通过数字化转型，实现营收和利润的双重增长的。

本文干货信息汇总：
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一、恒安CIO严寅先生部分演讲实录

1、业务规模庞大的快消巨头

恒安成立于1985年，是一家专注于家庭生活用品的快消品企业，拥有4枚中国驰名商标，400亿元固定资产，去年年营收达238亿元。我们在17个省份拥有22个生产基地，85座物流中心，服务超过5亿消费者，生产的产品种类多达1386种，旗下有心相印、七度空间等知名品牌。

这些庞大的数据和业务规模也从侧面显示着恒安在数字化转型过程中所面临的现实复杂性。

2、复杂供应链中的数字化转型探索

快消品行业的特点是价值链长，恒安也是如此。虽然我们的产品是消费品，但是整个模式很多都是To B的，特别这几年消费习惯的变化，整个价值链更加复杂。加上恒安整个供应链模式，全国那么多生产基地、几十个区域配送中心（RDC），这个RDC还要经过5000个经销商，5000个经销商要通过60万加盟店才能够到达消费者手中。

这种复杂的供应链结构带来了巨大挑战，因此恒安必须快速适应，以“以消费者为中心”的模式推动企业变革。

在2013年至2021年间，我们做了多次数字化转型的尝试，但见效很慢。因为我们始终没有确定：企业数字化转型的终局是什么？

直至2021年，我们才明确了这个问题。企业的数字化转型应该像一辆自动驾驶汽车，所有的信息一手采集过来变成数字，通过中央决策、控制器反哺到行为。如此，企业的数字化转型就可以视作成功了。

3、数字化转型的“三维”目标

2021年始，我们围绕这个目标制定了新一轮的数字化转型流程，把目标分解为三角形的“三个维度”：客户、运营、产品。虽然恒安的渠道和客户是To B，但最终用户是消费者，所以我们始终围绕“以消费者为中心”，通过数字化建设，推动业务的精细化运营。

（1）客户亲密

1. 重建私域商城：恒安集团在数字化转型过程中，以消费者为中心，重构了私域商城。以创新、驱动业务和实现精细化运营为宗旨，集团不再以GMV衡量商城的效果，而是更加重视让系统产生消费者的互动和触点。目前恒安注册会员数量已达亿级。

2. 重构业务员巡店系统：虽然近年来线上电商发展迅速，但快消行业主战场还是在线下。为此，恒安重构了业务员的巡店系统（SFA）。自2010年始，恒安的SFA系统经历了多次迭代，此次重构围绕消费者体验进行系统建设，以流程驱动管理规范、效率提升，还推动了模式与产品的创新。

3. 渠道数字化：为了进一步实现渠道透明化和高效运营，恒安通过数据回流与一件代发的方式逐步完善线下经销商管理，确保线上经销商的数据能实时回流，同时通过一件代发模式有效减少库存压力。

（2）卓越运营

1. 实时数据监控与ERP重构：做卓越运营必须实时掌握企业经营业绩，为此，恒安对ERP系统进行了全面升级和业财重构，以实时掌握企业的经营业绩。通过对利润中心和成本中心的深入分析，集团能够确保合并报表的准确性，实现经营管理的透明化，并有效支持卓越运营的实施。

2. 供应链系统重构：为了优化供应链管理，恒安针对60多个区域配送中心（RDC）和20多个生产基地，重构了产供销协同的供应链系统，以解决货品短缺与过剩的问题。早在2015年，集团便意识到这一系统的重要性，并在重构过程中以数据质量为基础，最终解决了各自建系统导致的数据孤岛现象。

3. 自研与多生态集成：为支撑创新、确保数据的准确性与质量，恒安建立了自研底座。恒安认为数据治理不仅仅是一个项目，而是贯穿于各个系统、各个项目过程中的核心理念，要以终为始、将数据驱动理念贯穿于各个数字化系统的建设中。

（3）产品领先

1. 数字化系统驱动创新：建立量化数据体系，持续评估数字化转型的效果，尤其关注订单满足率和库存成本的平衡，努力解决行业内长价值链带来的挑战。通过数字化系统的实施，恒安集团成功推动了变革与创新，并直接提升了业绩，包括优化了订单满足率和库存成本等关键指标。目前，整个全价值链的管理已经实现了从0到1的突破。

2. 数据管理数字化：为了进一步支持决策，集团在财务、供应链和营销等部门建立了数据分析的核心用户群体，利用BI工具进行数据建模与指标构建。所有关联用户只能用指标生成报表，而不允许直接接触底层数据，这样确保了数据的一致性和准确性，使得各部门能够随时了解企业的经营状况，明确哪些产品盈利、哪些产品不赚钱，从而提升决策的及时性与精准性。

4、数字化迈向数“智”化

数字化重构了信息化，而未来的智能化，尤其是生成式AI，必将深刻重构我们的数字化进程。通过将AI与数据结合，我们有可能重构整个BI业务，实现更高水平的创新与发展！

二、什么样的BI工具能助力企业决策？

商业智能（BI）分析对企业决策至关重要，它通过将大量复杂数据转化为可操作的洞察，帮助企业领导者做出更明智的业务决策。BI工具能够实时追踪关键绩效指标，预测市场趋势，识别潜在风险，从而为企业的战略规划提供数据支持。此外，BI分析还能提高决策的速度和灵活性，使企业能够快速响应市场变化，优化资源配置，提升运营效率。通过深入分析客户行为和偏好，BI还能助力企业更好地满足客户需求，增强客户满意度和忠诚度。总之，BI分析是企业在数据驱动时代保持竞争力、实现可持续发展的重要工具。

1、怎么挑选BI工具？

对企业及其业务团队而言，挑选恰当的BI工具至关重要，它关系到能否实现以下目标：

● 挑选具备高级分析功能的BI工具：该工具需支持包括机器学习、预测分析在内的复杂数据分析技术，以便企业能从数据中获得更深入的洞察。

● 选择能灵活应对业务变化的BI工具：鉴于市场和业务需求的动态性，BI工具应具备足够的灵活性，以持续提供数据分析支持。

● 选用能推动数据驱动决策的BI工具：该工具应助力企业培养以数据为基础的决策文化，利用数据洞察指导业务战略和执行。

值得一提的是，在国产的众多BI工具中，FineBI已连续六年保持市场占有率的领先，它可以完美适配多样化的复杂数据可视化场景，从揭示数据分布的细节，到追踪时间序列的波动，再到呈现地理信息的可视化，FineBI均能呈献专业而高效的处理方式。同时，FineBI门槛较低，无需深厚的编程基础即可上手。

2、 FineBI有哪些优势？

具体来说，FineBI有以下几大优势，能够最大化数据分析的价值，为企业的决策提供强有力的支持。

(1)大规模数据处理：

FineBI在处理大规模数据集方面表现出色，它能够迅速地分析和处理包含百万乃至数十亿行的数据集。这种能力对于快消品行业尤为重要，因为该行业在销售、供应链和市场研究等方面每天都会产生海量数据。FineBI的这一特性使得企业能够在短时间内从大数据中提取有价值的信息，支持复杂的查询和分析，从而提高决策效率和业务洞察力。

(2) 高级分析功能：

FineBI提供了一系列的高级分析工具，包括预测分析、趋势分析和数据挖掘等，这些功能特别适合处理复杂的数据分析任务。在快消品行业中，企业可以利用这些高级分析工具来预测市场趋势、消费者行为和销售预测，从而在产品开发、定价策略和营销活动等方面做出更精准的决策。这些高级分析功能使FineBI成为企业解决复杂数据问题的强大工具。

(3) 实时数据集成：

FineBI支持实时数据集成和分析，这意味着企业可以即时获取和分析最新数据，从而快速响应市场变化。在快消品行业，产品生命周期短，市场动态变化快，FineBI的实时数据处理能力使企业能够及时调整策略，优化库存管理，提高供应链效率，并迅速应对消费者需求的变化。

(4) 数据可视化：

FineBI提供了一系列高级的数据可视化工具，包括交互式图表、仪表板和报告，这些工具可以帮助用户以直观的方式理解和分析数据。在快消品行业，数据可视化对于理解复杂的市场和消费者行为至关重要。通过FineBI的数据可视化功能，企业可以轻松地创建动态的仪表板，展示关键性能指标，使决策者能够一目了然地掌握业务状况，并迅速做出基于数据的决策。

(5) 协作和共享：

FineBI的协作和共享功能支持团队成员之间的数据共享和交互，这对于企业级的数据管理和分析至关重要。在快消品行业，跨部门合作是常态，FineBI使不同团队能够共享数据洞察，协作解决问题，并共同制定基于数据的策略。这种协作能力不仅提高了工作效率，还有助于确保企业内部的信息一致性和决策的质量。

三、总结

通过严寅先生的分享，我们更加深入了解到商业智能（BI）工具对快消企业的价值。它能提供强大的数据分析和决策支持能力，使企业从海量的销售、库存和市场数据中快速提取有价值的信息，优化库存管理，制定精准的营销策略，并及时调整产品开发和定价策略以适应市场变化，从而提高运营效率和市场竞争力。因此，选择一个合适的商业智能BI工具对于企业来说是一项至关重要的任务。企业需要的不仅仅是一个能够生成漂亮报表的工具，而是一个能够提供深度分析、数据集成、安全性保障、高性能和可扩展性的全面解决方案。

帆软软件深耕数字行业，能够凭借强大的产品，为企业快速搭建报表系统与数据分析平台。旗下产品FineBI——市场占有率第一的BI数据分析软件，旨在帮助企业的业务人员充分了解和利用他们的数据，加速企业数字化转型，提升市场竞争力。得益于FineBI强劲的功能，用户只需简单拖拽便能制作出丰富多样的数据可视化信息，自由地对数据进行分析和探索。