明基逐鹿BI项目助乐百氏把握营销脉动

　　广东乐百氏集团是闻名全国的大型食品饮料企业，中国饮料工业十强企业之一。 乐百氏创业十年来，集团发展迅猛，产、销、利税连年翻番，相比89年创业时，十年间产销和利税均增长了五百多倍。今日的乐百氏，已建成为生产五大系列优质产品、掌握覆盖全国城乡的市场网络。集团下属有乐百氏投资管理、中山乐百氏、乐百氏实业、今日保健、香港今日等8个子公司和唐山、无锡、武汉、成都、上海等大型外设厂以及分布在全国各大城市的近三十个分公司和遍布全国各地的经营部和市场部。

　　在2006年5月，经过多方选型以及对现有IT应用的评估，乐百氏与明基逐鹿正式再次携手商业智能项目。截至到年底，商业智能应用已经在南昌试点成功，继而将此模式将复制到北京、成都等重要地区，预计在2007年可以全面上线。

　　笔者有幸作为乐百氏商业智能项目的实施顾问，希望能通过这个项目的实施方法，与大家分享一下商业智能在营销面的实践应用。在我接到这个项目的时候，项目已经进入了调研阶段。广州乐百氏的核心需求是建立一套完善的市场分析系统，因此第一步必须先从市场上拿到指定的数据，才能用于数据分析。此项目分为两个阶段，数据采集与数据分析。

　　数据采集的关键指标很明确，定时采集到市场上最重要的信息，如各个销售网点的销售情况，库存情况，以及大超市的各项费用。这些数据通过办事处的录入人员，录入到系统中，并定时的回传到总部。而我的任务的将这些数据按照乐百氏高层的要求，制作成指定的分析报表。商业智能项目与其它企业级应用软件项目最大的不同点在于，其它软件拥有一套固定的业务流程与操作界面，而商业智能项目中需要处理的数据及展现内容是各式各样的。因此，我们采用了以下四步，开始了数据分析的阶段。

　　第一步：梳理业务，熟悉业务习惯

　　商业智能的最大特点不是报表多么华丽，而是通过一整套的报表分析系统，将市场上的任何信息毫无保留的展现出来。这就要求我们必须熟悉这个行业以及行业的日常行为规范。由于之前我已经做过一些零售业的商业智能项目，因此累积了一些经验，对于像“网点”，“二批”，“配送商”等名词并不陌生，通过和乐百氏项目组的赵经理讨论之后，我们很快的了解了企业运作过程。在供应商将货物转给配送商之后，各地区的销售代表需要对当前市场的每个销售点进行定期的走访，统计一下每个销售点的订单情况、铺货情况。这些数据会被用于分析这个市场的潜力和机会，同时通过对销售代表的指标设定，可以清楚的看到每个销售代表的绩效是否符合企业的需求。对于不符合企业要求的员工，企业将毫不犹豫的开除，从而使企业保持快步增长的速度。

　　第二步：设计报表系统与逻辑

　　经过第一步的业务梳理，我们便开始设计工作。但“报表系统”不是“系统报表”，两者在应用模式上有很大差异。“报表系统”是指一套综合报表，将数据信息全方位的展现出来，比如一张某地区的销售汇总报表所提供的信息是偏面的，因为作为企业高层不仅要看到这个地区的总销量，还要知道哪个客户销售的比例更高一些。如果这个客户连续几个月都获得销售前三名，那么这个客户将是重点客户，需要让销售代表更多的关注它。这一系列的问题是不可能通过一张报表来实现，而是通过商业智能工具，将销售信息分为多种维度，穿插分析。

　　毕竟电脑不能取代人脑，同样商业智能系统不能取代高层智慧。在这个项目中，我们十分关注企业高层的观点和意见。首先我们通过多次讨论收集了企业的高层需求，然后再提出我们认为的报表搭配方式，一方面，乐百氏项目经理提出一些关键的报表要求，例如未来系统必须包括销售订单、铺货分析、拜访率、达标率、市场表现。另一方面，我们根据此类需求提供更多更全面的报表供企业选择。此种作法改变了软件项目实施的一头倒现象，使得双方都能参与进来，互助互利。通过与乐百氏高层的沟通，我们很快便清楚目标是什么。有了目标，大家劲往一处使，效果越发明显。

　　第三步：让系统更好用一些

　　“不是计算机笨，而是这个世界太复杂”现实的业务环节有太多的特例，这些特例往往会使前期所作的工作推倒重来。由于特例是不能前期预知的，因此商业智能的项目也因此受到很大的冲击。报表设计的再好，如果不能真实的反映客观数据，那也是无用的。例如，原本规定每个销售代表每周有六条拜访线路，每条线路上的客户各不一样。但实际情况反馈，存在的相同客户出现在不同的拜访线路上。又如，在客户列表中，大型超市会有总店分店的区别，所有的订单都是由总店来下单，而分店只有销售，没有订单。这种情况如果不考虑在分析的逻辑上，就会产生很大的误差。对于这种变更，我们力求最少的改变业务过程，通过增加系统的适应能力来达到最后的效果。任何一点系统的适应性都需要人力来完成，为此，周末的集体讨论已经成为了项目组的一种习惯，组里成员并没有怨言，因为大家的目的只有一个，让系统更好用一些，让各位经理们看起来更真实一些。

　　第四步：数据核对

　　对于商业智能的项目来说，最费力的并不是数据的抽取（即ETL，数据抽取、转化、装载），而是数据的核对。数据核对的难处一方面在于商业智能所产生的报表是经过多步运算而得到的结果，并不是简单的汇总结果，所以，每一个环节的计算都要反复核对。另一方面，在数据核对阶段，不仅涉及项目组的人员，连企业内各部门的员工都要参与数据的核对。如果数据源头的表单输入错误了，那么后台的系统分析也会产生误差。为了防止输入的错误，虽然数据采集系统已经做了最大化的完整性检查，但对于“1”和“100”，或者“2006-1-1”和“2060-1-1”来讲，计算机系统还是无能为力的。而我们所做的商业智能报表正好反馈了这些问题的存在。通过报表，可以清楚看到各种疑问，例如，系统中出现了明年的数据，或者已经离职的人员怎么还在报表中出现。当然，每一个问题都需要大量的人力去排查，从数据源的输入，到数据的传输入、数据计算逻辑、数据展现每个环节都不能忽略。所以经过近一个月的数据核对，商业智能系统的适应性又得到近一步的提升。

　　这一段时间，我们在项目中经历了太多，完全靠着乐百氏项目伙伴与我们的努力，使商业智能的应用有了一个好的开端。我深深感觉到在项目实施中，实施双方的互相信任与合作无间是最重要的因素。