白酒行业的商业智能BI数据分析中“动销”如何理解?

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随着数字化深入社会底层,数据成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,标志着数据时代的正式开启。但数据地位的提升,并没有改变海量杂乱的数据难以被理解、利用的问题,需要借助商业智能BI数据分析来将数据转化为可用信息,实现数据价值。

我一直很认同一句话,未来时代属于数据,也属于数据处理。数据分析价值在当下已经被认可,在未来将持续发展成为企业架构的基础组成部分,这就是我来讲数据分析的原因。前面我们已经介绍了财务、医药和汽车行业,让大家了解到商业智能BI数据分析的一些相关内容,下面我来讲讲近些年一直很火热的白酒行业。

白酒行业销售体系

在白酒行业商业智能BI项目中,大家一般经常都会碰到一个词叫做“动销”,有的人做了好长时间的项目可能还没有搞明白这个词到底是什么意思,也不会从业务角度数据分析,反正让我出报表就把这个数据弄到报表上去就行了,至于什么意思就不管了。其实可以花点时间学习研究或者找人请教一下,还是比较有意思的。

 

数据可视化 – 派可数据商业智能BI可视化分析

了解“动销”之前,首先得了解下白酒行业的销售体系,业务大概是怎么流转,商业智能BI数据分析能起到什么作用等。白酒厂家一般会建关联销售公司,以大大压低市场价的价格卖给销售单位,销售单位再加价出售,由于销售单位销售白酒处于流通环节,无需缴纳消费税,这样就可以使得白酒企业总体上少缴消费税,使得消费税税负大幅度降低,这是合理避税的方式之一。酒厂和这些销售公司属于厂商系统。

之后就是各级的经销商系统,一般都是分级构建,比如省级代理,省级代理发展市级代理,市级就县级代理,就这样一层一层往下。就有了一批、二批、三批到N批。销售公司跟一批就是出厂价,一批跟二批就是一批价,依次类推。这个就是经销商系统,层级越多市场的渗透率自然就越高,但是商业智能BI数据分析、公司决策管理的难度就会越大。

第三个系统就是终端系统,像烟酒商超、餐饮店等等,再到终端消费者。

对于厂商系统来说,只要这批酒卖到经销商就可以确认收入了。按照我们一般的理解,这个销售动作就算结束了,但实际上是不是这样的呢?并不是。因为这些酒可能只是进入了经销商系统,变成库存压在那里,还没有真正到消费者手中。

 

可视化大屏 – 派可数据商业智能BI可视化分析

即使到了消费者手中,买的酒收藏起来了,因为现在的高端白酒、次高端白酒已经带有某种金融属性了,买回来没有喝掉,就是并没有真正的开盖喝掉。只有消费者真正开盖喝掉了,这瓶酒才算是真正的消费掉了。

所以,对白酒行业进行商业智能BI数据分析,只关注到了厂商系统到经销商系统这层销售数据是远远不够的,厂家并不能真正知道这些白酒实际的市场占有率、消费情况,到底卖的好不好,有可能没有卖掉全压在各级的经销商手上。压在经销商手上的都是库存,很多的话,说明这个市场并没有真正做好。

因此,在白酒行业的销售其实跟踪的是一个动态的销售过程,只有到终端被消费掉才是一个好的销售结果。需要关注三个层面的内容,厂商卖的好不好,经销商卖的好不好,终端系统卖的好不好,消费者有没有消费掉。

白酒行业销售数据

大家都知道,数据是商业智能BI数据分析的核心内容,想要掌握白酒行业的市场需求、消费者喜好等关键信息,就需要掌握白酒行业可靠的销售数据。

 

数据可视化 – 派可数据商业智能BI可视化分析

厂商系统到经销商系统的销售数据这个比较好掌握,有现成的系统支撑。经销商系统内部的层层销售数据有的就不好掌握,一方面没有业务信息系统、商业智能BI的支撑,另外一方面一批经销商是不愿意向厂商透露他们自己的渠道分布、终端销售数据的。

这就是经销商层次多存在的实际问题,也是白酒行业商业智能BI数据分析难做的原因,如果扁平化管理这些数据就会比较透明。那么绕开经销商系统直接到消费者这里可不可以,也是有方式方法的,比如开瓶扫码送优惠等等。一方面厂商就能直接掌握终端消费数据,还有另外一个方面就是防止区域经销商串货。因为白酒的渠道定价会根据市场情况一地一策,不同的区域是存在差异的。

其实跟踪动销最主要的目的还是看白酒产品从厂商到终端的顺畅程度,越顺畅,市场做的就越好,市场占有率就越高。消费者购买多,终端铺货好,回款也自然就不错。动销做的不好,就是消费者不购买,终端走不动货,经销商库存积压,自然市场就做的不好。

 

数据分析 – 派可数据商业智能BI可视化分析

所以,像销售这个动作本身在不同的行业都有特殊的定义和叫法。包括像医药流通行业,就有像分销、调拨、纯销、零售等等这些概念,这些在做商业智能BI项目、数据分析的时候都是要了解和掌握的。

好的,今天的分享就到这里,喜欢的朋友关注点赞支持我一下,后续还会更新各行业商业智能BI数据分析的介绍,如果有对白酒行业内容感兴趣的也可以留言说明,后边可以考虑深入白酒行业,从不同视角来讲解行业内知识。

 
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