伴随着社区结构、人口结构、生活方式以及消费需求的变化，以“满足最后一公里消费需求”为理念的社区商业模式，近年来不断受到资本的追捧，并一步步登上商业舞台的中央。

区别于购物中心的高大上，社区商业以他“小而美”的特性抓住了社区消费群体的刚性需求， 逐渐成为商业市场的下一个蓝海，也给该领域的新老玩家来说带来了众多的发展机会和挑战。

社区商业方兴未艾

 根据商务部发布的《中国零售行业发展报告》表明，社区商业态势向好。报告显示，社区商业综合指数69.8，运营能力97.4，成为零售行业中表现最好的类型。报告还指出，以周边居民为主，以生活服务和周末家庭休闲消费为核心的功能定位使得社区型物业在客流和销售额方面都表现稳定。

社区商业面临的6大挑战

 虽然说发展空间巨大，但要在社区商业领域占领一席之地却并不简单，主要会遇到以下各方挑战：

• 商品同质化竞争严重，难以形成差异化的竞争力。不利于消费者识别商品的特点，无法形成精细化的营销。

• 会员体系建设落后，会员分析和营销体系粗放。线下企业不会做线上运营，线上企业面临流量贵的问题，普遍缺乏体系化会员运营。

• 依靠经验做管理，缺乏数据化运营。目前的社区门店数据基础差，数据获取慢，口径不统一，日中运营缺乏数据监控。无法快速获知各区域及门店的销售状况及趋势，运营主要依赖人为经验。

• 高频刚需的生鲜商品耗损严重。社区商业（传统的生鲜超市、新锐的社区团购及前置仓）目前都把高频、刚需的生鲜商品作为重点经营方向。但是生鲜商品保质期短，易损耗，所以如何搭建一个360°的数据监控平台迫在眉睫，必须保障销售业绩的达成，确保生鲜商品在它最有价值的时候卖出去，利益最大化。

• 难以快速复制优秀店长的能力。社区商业都具有小店大连锁的特点，扩展速度快。因此需要大量优秀店长的快速补充，需要企业具有快速复制优秀店长的能力，需要在门店端给予店长更好的数据赋能工具，及时提醒店长做好商品的补货，陈列优化和人员排班安排。

• 活动目标不清晰，试错成本高。社区商业的商品迭代速度比传统零售更加的快速，商品企划（MD）都在按周进行。很多企业都是为了迎合热点做活动，缺乏高效的数据分析平台作为支持。无法快速诊断出哪些商品该下架，哪些品类该上新，难以扩大品类优势，以及对商品上市的追踪分析，降低企业的试错成本。

观远数据全场景解决方案发布，助力精细化运营

 过去，企业都是凭借经验来判断消费者的喜好和习惯，而现在拍脑袋做决策的行为早就落伍。如何在智能时代，利用好之前积累下来的各种数据资源指导接下来的精细化运营成为社区商业下一个取胜的关键。

以“AI+BI，让决策更智能”为使命，观远数据赋能商品、门店、供应链、营销、渠道、顾客等全业务链条与管理领域。从数据接入与融合、指标体系梳理、分析场景规划、产品工具应用等数据分析应用全流程，给客户提供数字驱动运营的一体化落地方案，旨在帮助客户打造零售与消费者行业成熟数据分析实践。

一、战略计划：360°业绩追踪

对于社区商业的运营，从战略角度看最重要的是销售业绩的达成追踪。然而对业绩指标的追踪不能仅从单一维度去考虑，时间段、门店位置、商品品类等都应该成为商家追踪业绩的重要指标。观远数据可以实施360°业绩追踪，全方位追踪监控业绩达标情况。并通过对各个维度的关键指标设置阈值，实现手机端的预警推送，帮助管理者实现远程洞察、实时监控。

二、商品运营：波士顿矩阵分析

 商品运营的一个重要分析场景是用ABC分析来做商品分析，而观远数据还有另外一种思路：波士顿矩阵分析。它的特点是在销售增长速度、销售额占比划分的四个象限内，更好的展示不同商品的指标量级与差异；同时每个商品关联“商品销售情况明细”来查看其销售构成，便于其洞察畅滞销的具体原因。

三、门店运营：时段分析 

对于社区商业，单店单品管理是门店运营的核心能力。时段分析是就是要保障在不同时间段的畅销商品在该时段最大限度拉高销量，同时考虑配货的及时、库存充足。

社区商业门店所处的商圈多种多样，因此有不同的门店类型（学校店、工厂店、医院店、社区店等），不同的门店类型都对应不同的消费人群。因此我们需要针对不同人群的来店消费特点做分析，通过门店商圈时段分析模型，可以精确的分析出每天不同商圈门店来店客流的波峰波谷情况。并且在不同的客流波峰（早尖峰、午间峰、下午茶等）下，找到哪些品类是热销的，不同会员年龄段的占比，性别的占比，从而指导门店商品陈列及促销的优化。并且根据品类销售占比波峰波谷的情况，可以合理规划物流送货线路和送货时间的安排，保证在品类销售高峰时间段之前送货到位，减少机会损失。

四、市场营销：营销活动分析

社区商业目前面临的竞争越来越激烈，无活动不销售，消耗了大量的营销成本。但是目前绝大数企业由于数据采集难度高以及分析模型的缺失，无法对每场营销活动做出快速复盘，都是凭经验凭感觉在做活动，活动具体花费是多少不知道，活动有没有效果不清楚。

针对这一问题，观远数据在和众多零售企业合作的过程中沉淀出了成熟的营销分析模型，通过整合销售、财务、会员消费等数据。可以精准的指出活动各项指标是否达成，财务成本是否超支，活动期间降价折扣用于引流的商品是否对整体销售业绩起到了拉升作用，对应哪些品牌或者供应商商品提升更显著。可以通过参活率（100笔小票，有多少笔小票参加了本次活动）这一指标反应出顾客对于本次活动的接受程度如何。并且可以结合重点推荐品类，促销前的销售占比，促销时的销售占比和促销结束一到两周后的销售占比的前后对比分析（黄氏曲线），来直观给出本次营销活动是否成功，本次营销活动是否给重点推荐品类带来新的客户群体，还是只是在原有的客户群体上进行了消耗。

社区商业典型客户

 客户证言

在我们看来，新零售的核心在于科技赋能。我们全国门店数1000多家，在高速发展中如何用好数据，进行更精细化的经营与更智能的决策，将决定我们走的多快多远，观远的理念以及团队的专业度让我们眼前一亮，所以有了与观远的深度合作。

——鲜丰水果董事长  韩树人

选择与观远数据合作，是经过了市面上众多主流数据分析产品的多方遴选，最终有感于观远数据在技术上的钻研与创新。对于社区生鲜行业而言，数据化运营体系的建立势在必行，但同时也有很长的路要走。我们很高兴与观远数据同行，相信观远数据高质量的数据服务，将帮助我们带来更加智能化的运营，我们也将不断创新实践，带来更高效和更贴近消费者需求的产品和服务。

——生鲜传奇创始人  王卫

观远数据协助见福充分挖掘了数据的价值，尤其在连锁零售最重要的单店管理、单品管理上，做得很深入。此外，如何用数据自动进行经营异常的诊断，观远提供了很创新的算法和方案，为我们的决策提供了重要依据。

——见福便利店董事长  张利

观远数据受邀参加CCFA《2019中国社区商业与大健康年会》

以“聚焦社区商业，引领健康消费”为主题，由CCFA主办的2019中国社区商业与大健康年会将于9月4日-6日在北京万达嘉华酒店召开。观远数据创始人兼CEO苏春园受邀参加，将在现场分享《数据驱动零售增长的方法与实践》。

社区商业智能数据分析方案咨询：shopbi2018

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