此篇Tableau零售分析框架是潤謙科技與合作客戶青果企業社通力完成，希望可以幫助連鎖零售業妥善應對疫情新常態，並獲得更好的發展。零售商通常比批發商需要計算的成本變動性更高，如基礎設施（通路管理、品牌特色、服務）、商品進貨存貨、員工、行銷、商品損失/破損等。
連鎖零售業數據分析利潤模型=門市數量×每間門市平均銷售額×毛利率-存貨成本-房租成本-人員成本-管理成本
將以上利潤指標進行拆解，就可以從策略執行、門市運營、商品管理、市場行銷、顧客關係（會員管理）、全渠道運營、人力管理、財務分析等環節進行各項結構流程優化，目標滾動調整、策略實施、分析改善，構建基於數據驅動的決策模型。此外連鎖零售業近期因應市場愈發競爭，從品牌設定及服務定位開始，到能夠辨識目標客群，提供深化服務，與顧客情感產生連結，進而影響消費者行為，讓這群主客戶忠誠與主動推薦，這課題已與全渠道運營一樣重要。
零售業商業智慧場景介紹「 人、貨、場」
本Tableau零售業分析框架整理以下架構分拆「 人、貨、場」商業智慧分析場景：
1.策略規劃
我們曾在如何建立數據驅動文化的指南書一文中提到，由上而下驅動的策略規劃為所有分析活動的起始點，利用以全局視角建立的戰情室，可將各項核心指標層層細化，並依不同職權作專業分工優化。
當釐清關鍵指標後，我們另可依不同層級（物流部門協理、供應鏈管理師..等）、不同資料詳細程度（全部配銷中心綜合的發貨時間、單一配銷中心的發貨時間..等）的分析需求，將一系列的儀表板組合做探索式分析：
1.1 KPI 儀表板
KPI儀表板是高管用於輕鬆監控組織中最重要的指標所使用的報表。與其他儀表板相比，此儀表板提供的詳細資料或上下文訊息通常較少，不適合探索性分析。但它可以快速提供趨勢、異常值等關鍵訊息，供決策參照。
KPI儀表板解析：
1.由關鍵運營指標組成，如Total Sales, Total Profits等。
2.以折線圖呈現當周量值，以灰色區塊呈現上周量值，做同期比較。
1.2 Q&A儀表板
Q&A儀表板通常設計為組織或組織部門內最重要/緊迫的問題。 這些問題可以從戰略計劃、緊急計劃或業務中的特定問題設計。 高管或中階管理人員可以使用這種類型的儀表板來定期主動追踪多個問題。
Q&A儀表板解析：
呈現四大關鍵業務問題，並以視覺化圖表回答，如：銷售最好的Top N產品、哪些類別的產品利潤最好?
1.3 Top Down儀表板
Top Down(自上到下)儀表板專注顯示較高層次的匯總 KPI 以及提供更多上下文資訊的詳細訊息。 這對於負責監督或管理組織的高階領導和中層管理人員很有用，可以一目了然地監控關鍵指標和/或深入了解模式可能發生的原因，並推動由上到下的發展策略。
Top Down儀表板解析：
1.物流部門協理關注從KPI儀表板中所拆解出來的發貨時間、發貨成本關鍵指標。
2.細看運送方式、商品類別對發貨時間、發貨成本的趨勢影響。
1.4 Bottom Up儀表板
Bottom Up(自下而上)儀表板適合希望在非常詳細的級別上監控數據的中層管理人員或分析師。可針對特定數據點的波動採取干預或行動。
Bottom Up儀表板解析：
物流部門供應鏈管理師細看每一配銷中心，一整個月的發貨流程波動，與利潤、成本關係圖。並進而可結合其專業領域的知識配合探索式分析的能力，找到insight。
1.5 One Big Chart
One Big Chart 儀表板通常以地圖或散點圖，用一塊大螢幕打造戰情室，清晰地呈現所有銷售細節。
One Big Chart儀表板解析：
以地圖呈現每一筆訂單的獲利狀況。
2.門店運營
門店作為消費者的第一線接觸點，重心放於潛在交易轉化和主客戶經營。店長乃至於第一線銷售人員，皆需要利用統一佈建的儀表板實時查看各項運營指標，如銷售額、利潤、熱銷商品。同時區域督導需回答以下問題：查看區域內各門店績效，並能夠深入到表現不佳的門店並專注於需要協助的人力、商品類別、商品。
2.1 門店管理儀表板(店長角度)
在導入現代資料分析方案前（如Tableau），店長通常以Excel 來製作包含幾萬筆數據的銷售報表。但隨著銷售精緻化的要求，人力需求不斷被評估和減少，運營需更有效率，且在當今快節奏的零售環境中，從發現問題到分析再到策略行動必須在幾秒鐘內完成，而不是幾分鐘。
門店管理儀表板解析：
1.可察看指定區間的關鍵指標，如銷售數量、銷售額、利潤、利潤率、坪效。 2.店長可以查看銷售額下降的主要原因是業績占比最高的 Athletic Apparel（運動服裝）類別的表現不佳，並以此深入了解 Athletic Apparel 分類底下各產品的表現，並為表現不佳的產品製定行銷計劃。
2.２ 區域門店管理儀表板(區域督導角度)
區域門店管理儀表板解析：
1.此儀表板提供了區域店點銷售和商品銷售的全局圖。
2.對表現好或不好的門店，可繼續套用 商品運營儀表板 做下鑽分析。
2.3 門店銷售熱圖儀表板
門店熱圖分析使零售商能夠了解有關實體商店商品陳列和績效的各種訊息。
3.商品運營
哪些是暢滯銷商品，並且如何做為訂貨與促銷的參考、產品的最適當定價、各區域門店適合的價格帶產品、各類商品銷售情況及對比其所佔的庫存比例是否合理，以上這些分析可再由營運支援部門的產品經理做為門店的訂貨、調轉及促銷提供參考依據。完整的商品運營解決方案，包含了價格制定、商品運營、庫存管理、供應鏈管理等議題。
商品運營儀表板解析：
1.如何維持庫存水位是當今零售商面臨的最大挑戰之一。顧客通常希望在一家門店完成所有的採購，因此除了因為缺貨產生的銷售損失之外，還有可能失去顧客此次甚至未來再前往的購物意願。
2.透過設定產品類別的庫存可用性目標為 96%，與得知當前可用性為 94.3%。 這意味著只要將 2,235 個分銷點進行捕貨（產品 x 商店）就可以將可用性從 94.3% 提高到 96%。細看儀表板可以快速發現中間的需求大約一半來自 2 個類別、4 個供應商以及 3 個區域。
4.市場行銷
零售商通常會根據市場需求、特殊節日（雙11）、產品上市活動（搭贈、預購）、季節性（長袖服飾夏季促銷）等因素，展開一系列的市場行銷活動，並期望能提升銷售、提升迴轉率、消化庫存、新增會員數、重點產品銷售達標。大部份的銷售是通過促銷活動完成的，因此計劃和執行促銷活動對於零售商是至關重要的任務。促銷分析又可分成三個階段進行資料視覺化分析—促銷前規劃、促銷期間和促銷後檢討做為下次活動的參考。
傳統上，如果使用Excel，在分析的不同階段幾乎沒有靈活性且非常耗時。最佳做法是提供任何一位產品經理與行銷人員都可以訪問和用於自己目標計畫的實時促銷儀表板。讓這些成員可以詢問和回答有關他們自己的促銷活動的問題，並找到與他們相關的可操作的見解，實時監控市場反應和消費者動態。
市場行銷儀表板解析：
該儀表板使零售商能夠準確了解促銷前、促銷期間發生的情況，並在促銷週期中突出顯示庫存量和庫存可用性問題。
5.顧客關係（會員管理）
如何區別與分辨不同的客群，可為零售業呈現清晰的客戶畫像，深度挖掘客戶價值。並針對各客群做客製化與精準行銷。
我們最常使用的模型為RFM分析，RFM分別對應: R(Recency)最近一次消費、F(Frequency)消費頻率、M(Monetary)消費金額，了解RFM的定義後我們就可對各個客戶進行1–5分的評分並將有類似消費習慣的進行分群，詳細說明與Tableau實現方法請參考：Tableau RFM 模型-實現客戶分群行銷
6.全渠道運營
麥肯錫公司（McKinsey＆Company）研究發現，由於受到了COVID-19衝擊，全球公司的數位轉型速度加快了7年。大多數顧客已開始習慣自取、外送、電子商務的消費模式轉變，因此如何整合ERP、POS、CRM、線上數據，並支持分析人員最大程度還原數據原貌，是現今零售發展的趨勢。
全渠道運營儀表板解析：
1.重要指標：商機所屬階段、銷售渠道、針對商機的轉換步驟、交易的時限和時間範圍。
2.使用此儀表板了解市場狀況和狀態。能夠對商機階段、KPI、時間範圍、銷售人員來查看各渠道貢獻，並以此評估潛在客戶來源的質與量，並盡早制定策略以完成業績目標。
7.人力資源和財務分析
零售業內部管理以人員管理、財務管理為主。人員管理包含：招募管理、流動管理、績效制定、授薪分析。財務分析包含應收帳款分析(AR)、成本結構分析、獲利分析、績效分析、產品別損益分析、損益粗估模擬、毛利粗估模擬、滾動式毛利預估。
7.1人員管理儀表板
7.2財務分析(完整連結)
青果企業社 客戶成功案例介紹
青果企業社供應國防部大宗採購已有20年，為傳統批發商成功轉型典例，近年自組派送車隊與運營生鮮零售，多次榮獲績優廠商獎。在 「 人、貨、場」的基礎上，將已運作行之有年的報表系統，重新設計並整合AI進行預測：包含行銷活動轉換預測、商品需求數量預測和會員留存預測模組，幫助在問題出現之前做出業務決策。在2021年5月台灣疫情開始爆發時，藉由潤謙提供的消費者信號預測AI模組，僅用三天的時間就決定在冷鏈配送中開賣蔬菜箱，後續繼續套用RFM客戶分群模型作持續地分群行銷，當月業績成長312%。
關於潤謙科技
潤謙科技的資料視覺化解決方案目標聚焦在商業價值，而不是資料準備；我們希望任何人都可用非編寫程式的方式分析數據，簡單的透過滑鼠點擊與拖拉，就可做出視覺化分析；潤謙團隊年服務50間以上企業，專注於策略，技術，和數據驅動規劃，支持應對市場變化帶來的長期業務增長。
潤謙的願景「讓所有人都可以利用數據行動」，我們致力於提供更現代，更敏捷，可規模擴展的IT解決方案，打造第一款產品ActionAI，目標是提供企業級的分析平台。備有多產業範本可產出多種報表，並且引入資料詮釋AI與預測分析，可將AI模組在極短的時間之內落地。
傳統資料科學成果的應用，常會需要大量資料、微調演算法、時間、成本，來打造高準確度的演算法，以詐欺檢測的資料科學應用為例。透過參考數十萬甚至數百萬個歷史事件的交易模式建立模型，並對新交易是否為欺詐進行預測，從而訓練出一種算法來識別欺詐。這樣的模型中演算法的微調非常關鍵，因為精度的最小差異（即使是很小的百分比）也可能使公司損失數百萬台幣。
為了擴展到一個組織內更全面且廣泛的應用，ActionAI就是潤謙推出的解決方案。將傳統資料科學的方法模組化，大大降低進入門檻，在極高的精確度與更快速做出決策之間取得平衡，同時結合Tableau強大的資料視覺化分析引擎。
Q１：我們公司的據點除了在台灣，在海外也有，潤謙能提供怎樣的幫助？
Ａ：導入ActionAI後，只要透過網頁瀏覽器，就可以在任何時間與任何地方，在安全的權限控管下，取得所有營運狀況，即時解決問題
Q２：每天開會都需要看到即時的視覺化報表，ActionAI達的到嗎？
Ａ：導入ActionAI後，系統會自動派遣出機器人，在指定的時間刷新數據源，獲得即時的管理資訊，實現視覺化與即時化的管理。
Q３：我們的報表需求繁雜，要如何管理？
Ａ：隨著規模化的導入，報表一定會越來越多樣，以因應不同層級、不同單位的需求。為了確保您的分析相關投資項目成功，您的組織需要一個能夠創造價值的資料策略，包含人員培訓、分析角色定位、技術架構、程序。我們可以幫助您定義和交付符合您的願景的資料架構。我們的顧問將與您的團隊成員一起制定有效且高效的路線圖，該路線圖會在時間和預算範圍內交付。