谢谢主持人的介绍，非常开心今天有机会跟在座的各位领导和嘉宾汇报分享之前的想法和经历，今天我汇报的主题是数据洞察驱动业务创新与管理变革。其实对业务理解最深刻的还是我们客户，从我之前跟客户服务的经历分享一些给大家。

在过去的几年中，我在不同的行业里跟客户做方案产品的合作，对大数据项目的出资人，我总结出来他们会有几个困惑。第一，是总业务成本，大数据从一期、二期到三期，这种累计的建设，动辄需要上百万甚至上千万的投入，这是他们的主要困惑。

第二，是项目的投入产出比如何衡量。刚才也说投入很多，那最终的实际效果收入增长带来效果是怎么样子。

第三，从业务创新到面向市场的新业务的推广时间，从方案设计到市场落地需要多久？从企业的角度来讲，肯定是希望业务创新能尽快推向市场为大家提供服务。

第四，最终当项目结项之后，项目的收益如何做亮。实际上是需要通过定量的指标，最终告诉客户这样的投资值不值，后期是否要加大投入，或者后面要及时终止还是缩短项目。

数据洞察在各行各业都有应用，早些年主要是金融、运营商、互联网的企业，比如在金融行业的风控，精准营销、客户挽留方面。随着这些年，大数据技术在更多行业的应用，包括零售、制造、医疗，前面的几位演讲嘉宾也给大家分享了在不同行业的应用。我想今天挑一些零售和金融制造的四个案例，跟大家分享一下。

第一个案例，我们看O2O行业，这个客户是国内线上家居的龙头企业，每年在天猫上的营销额超过100个亿。我们知道在网上做购物的时候，对消费者的角度而言，实际上只有七步，从进网站看到广告、进入店铺、浏览、挑选商品到购买、下单支付，收货以及最后的评价，实际上只有七步。但是从客户角度而言，在内部有很多需要管理和改进的流程，我们跟客户一起梳理了内部管理的四大流程，线上和线下的门店管理，包括第三类的全服务的管理以及后台项目的支持。

这个系统上线之后，我们可以看到，环比将近有了2个点的提升，同比有6.2个点的提升。我们知道同比可能会受到很多因素的影响，比如销售策略、公关等的一些影响，但环比还是非常有参考意义的指标。我们还得持续观测，这样将近2%个点提高是在持续的帮客户呈现，以年收入100亿来说，每个月都能保持将近2个点的转换率提升，大概一年至少会给他带来2个亿的收入增加。相对于几百万的投资来说，这绝对是以小博大的收益。

第二个案例，西南一个著名的白酒企业，从业务分析图像，到指标分解，到数仓搭建这样的方式，在这个企业里做复制。我们知道白酒行业的竞争非常激烈，中国排名前二十的白酒企业只有茅台和五粮液是一直稳居前两位，从第三位到第十位，甚至到二十位，中间名次的变化非常频繁。

这家企业随着新零售大趋势的影响，希望从消费者的角度，更多去关注商品的分档、品牌的定位、营销活动的策划与实践以及对渠道商的管理。我们从消费者的角度来看，他们对商品、营销活动、渠道的看法和潜在诉求。比如以营销活动为例，以往一些白酒企业传统营销活动是铺平面广告，或者开线下品酒会。这样的营销活动发生之后带来了多少新客户，如何跟这些新老客户、经销商，建立长久的连接。

对于渠道来说，客户希望对渠道的管理更有规划性，比如如何做自营渠道门店的铺设，对经销商下出货和发货的指标，再比如说对大的经销商做管理的时候，每年的预算是否能够达标，都会有相应的要求。这个从是消费者角度去理解商品、营销和渠道。

从企业内部角度而言，做了这么多尝试性的改变之后，最终的目的还是为了提高销量，增强企业的盈利能力。对财务这块，其实财务主要是对三大表去进行分析，但实际上更关注的是对预算的控制，对企业收入和利润增长的观察。包括资产负债率，偿债能力，未来存货的核算，这都是内部管理者视角应该着重关注的指标。用自下而上的数据汇总，和自上而下参透分析，去帮助客户建立相应的内部视角和财务分析。

基于上面业务的抽象和指标的分析，比如说我们做了财务的管理驾驶舱，渠道的分析。实际上客户预计是希望每年的出货业绩能够有10个点以上的增长，库存周转率能提高15%，每个品牌事业部整年的预算完成率、达标率能达到95%以上。这我们可以看到，客户一块通过数据的穿透分析，提高企业在产供销，各环节整体的联动效率，帮助企业从以往的感性决策向科学的理性决策去做过渡，真正实现企业的数字化过程。

第三个例子，服装行业。简单汇报分享一下我们对智能零售的点滴展望。大家都知道季度性的服装销售，实际上是跟产品生命周期相关，会有一个介入成熟和消退的阶段。不同区域和门店的PCL是不相同的，只要企业对PCL做精准的分析和监测，是可以把库存周转率和出货完成率做比较好的落地。我们看到像一些知名企业，他们在库存周转和产品制造商是比较领先的。像优衣库的库存周转天数比国内平均水平要低一倍，ZARA可以在任意门店之间做商品的调货。

第四个案例，金融行业的零售案例。我们知道这些年金融机构受互联网金融的冲击，传统的业务一直在下滑。有不少股份制银行对金融零售提出了更高的期望要求，比如说民生银行希望在三年之内，把零售业务的占比能够占到整个公司收入占比的70%以上。做零售最关键的一点，是做客户的分群跟精准营销，精准营销我们总结有五个正确，在正确的时间把正确的信息通过正确的渠道传递给正确的人，并且得到正确的反馈。

我简单做一个总结：企业积累了各种各样的生产数据，我数据获取的难易程度和业务价值来分，分为四个上限，数据获取难度最高，往往是对业务价值最高的，也往往是对企业价值最大的。这些数据获取难度高，原因有很多种，可能因为分散在不同的系统里，也可能是之前大数据建设的时候，采用了不同的商场和平台，那这样做汇总和分析的时候会有一些困难。永洪可以提供一站式的解决方案，不管是工具、产品还是服务能力，最终可以帮助客户把最难的数据获取到，并且基于最难获取的数据做量化指标。

再回顾数据类项目的最佳实践，第一阶段，客户调研，业务梳理，模型的图像。第二阶段，基于对业务流程的抽象，分解之后做相应做分析体系。第三阶段，做数据治理的数据设计和详细设计。第四阶段，成功上线之后，做量化指标的评估。

正是因为永洪有一站式的全技术站的产品和方案，才有能力帮助客户去做这样的事情。另外我们在全国东南西北中的一线城市都有自己的项目实施和团队。我们过去的六七年当中跟2000多个客户、500多个合作伙伴都有深度的合作，有丰富的案例经验，不仅对内部的项目交互的保证，在不同行业或者同一行业不同客户之间的案例交流，都提供了坚实的保障。总而言之，永洪作为数据的权威专家，希望在今后的合作过程中，跟更多的不同行业的优秀企业合作，发现更多数据背后隐藏的价值，为企业创造更多的价值。谢谢大家！