运用SAP HANA实时分析POS数据，致胜商业零售和营销之道

纵横四海

近30年来，零售营销管理中最具革命性的变化是POS系统的广泛应用。由于POS系统在零售业的普及，使零售业从传统的部门管理向单品管理转变，运用基于内存计算技术的SAP HANA实时分析POS数据，将经验管理向数字化科学管理转变成为可能。

　　POS的最大特征是通过对商品条型码的识别，全方位、多角度地获取卖场产生的数据。POS可以瞬时间获取谁销售（售货员）、什么时间销售（时间）、在什么地方销售（卖场位置）、谁购买（顾客属性）、购买了多少（价格和品牌）、怎样结算（现金或银行卡）等多角度的数据。其中，谁、什么时间、在什么场所等数据可以用于员工管理；谁购买、什么时间购买、购买多少、怎样结算等数据可以用于顾客管理；在卖场什么位置、卖了什么、卖了多少等数据可以用于商品管理。由于POS可以从多角度、全面的收集信息，因此商品数据、顾客数据、经营数据以及人员管理方面的数据构成了POS系统的中心内容。零售业是通过采购—库存—定价—陈列—销售等各环节的有机结合来维持经营的，因此POS系统的建立可以使采购数据、库存数据、销售数据连为一体，从而实现零售各环节统一的全过程有效管理系统。
　　尽管POS系统是零售企业走向科学管理和精确化营销的桥梁，但是我们也应该清醒地认识到，企业拥有POS系统并不能自动生成科学的营销管理，只有将POS系统中蓄积的各种经营数据进行深入的挖掘，使数据变成信息和知识，并基于这些信息和知识进行营销决策才能真正形成企业的核心竞争力。目前零售业对POS数据的应用领域，主要集中于商品管理和顾客管理。
商品管理领域中的POS数据应用
　　零售业导入POS系统的根本目的是在于提高企业的经营效率。超市是以商品周转为基础的零售业态，由于这种业态普遍毛利率较低，而且费用大，利润率很低，因此超市在经营中稍有损耗就会造成亏损，经营风险很大。因此，提高销售额、提高毛利率、降低费用、加速商品周转就成为超市经营的基本目标和根本任务。通过对POS数据深层次挖掘，可以在以下方面改善和提高企业的经营效率：
　　1. 单品管理。以往依靠人工在数万或数十万个品项中，对每个商品的销售动向进行精确的把握几乎是不可能的事情。由于POS系统的导入，可以实现对每个单品的销售状况进行精确的把握。
　　2. 淘汰滞销商品。通过POS数据分析，可以在众多的商品品类中很容易发现畅销品和滞销品，但很难发现完全滞销的商品。因此这就需要对滞销品在设定一定基准值的基础上进行详细的分析。如果对这些完全滞销品不及时淘汰，必然会使库存恶化，浪费卖场宝贵的空间。
　　3. 掌控畅销品。畅销商品并不是通过POS数据分析出来的而是客观存在的，但这并不能说POS数据分析对畅销商品就毫无意义。根据POS数据分析畅销商品的主要目的是为了防止畅销品的断货。对于店铺来说，商品的断货也就意味着“购买机会”的丧失，它不仅为店铺带来潜在的损失，而且也影响店铺在顾客心目中的形象。通过POS数据分析，可以精确地把握每个单品的日均销售量，并以此为根据制定商品的采购计划和送货日期，以保证和维持货架商品的陈列量，只有这样才能使畅销品保持畅销的原则得到贯彻。
　　4. 提高毛利率。通过POS数据分析把握畅销商品的另外一个目的，是在于使不同商品的毛利率达到有效的组合。如果在畅销品的周边配置高毛利率的商品，可以有效地提高商品毛利率水平。另外，把畅销品做深，组织不同型号、容量的商品也是有效提高毛利率水平的方法。另外，根据POS数据分析，可以将每个单品的毛利率进行排序，通过末位淘汰制或根据所设定的毛利率下限，将毛利率极低的商品排除掉。
　　5. 对新商品进行评价。经过20多年的发展，我国已进入到一个相对成熟的市场发展阶段。成熟市场对商品的要求是多品种、少量和短周期。新产品的大量涌现给零售业提出了新的问题。现在许多零售业对新产品的引入往往持矛盾的态度，这主要是因为引进新商品必然要对现有的商品和货架进行调整，但对新商品好销或不好销又心中没底。如果对于顾客认知度较高的新商品不加以引进又容易引起顾客的不满。在这种矛盾中，零售商非常需要整合一套对新商品评价和引进的方法。通过POS数据分析可以有效地对新商品进行系统的评价。一些零售企业可以首先在个别店引入新商品，然后对新商品的销售动向进行跟踪。如果新商品的销售确实稳步增加，就说明顾客支持这种新商品。经过一段时间的跟踪分析和评价，最终决定新商品的引进规模和数量。
　　6. 对促销效果的实证分析。POS数据分析中的一个重要的方法是不断针对商品销售中存在的问题提出各种假说，然后通过POS数据对改善结果进行验证。一般超市最具有代表性的促销手段主要包括特卖、陈列和店内POP广告等。通过POS数据分析，可以最大限度地对这些促销手段的实际效果进行验证，从而提高促销的效果和效率。
　　特卖是超市促销的重要手段。通过POS数据分析，可以有效确定特卖的商品，特卖价格、特卖周期、特卖中商品的最佳组合等。通过POS数据分析，还可以有效地测定卖场和货架中商品的最佳陈列位置、陈列方法的效果、关联商品的陈列效果、端架陈列和卖场堆头陈列的效果，以及最佳陈列周期，货架中畅销商品、辅助商品、战略商品、利润商品等不同特点商品的位置分配等。店内POP广告、插页广告等对于商品促销起着非常重要的作用。店内POP广告的提法、位置、色彩、制作方法（如手工和印刷）的不同，其商品销售量会有很大的不同。通过假说——实证分析可以对POP广告的提出时间、提法的有效性做出验证。
顾客管理领域中的POS数据应用
　　一般通过POS机对商品条型码的扫描，可以对每个单品的销售状况、库存状况等进行有效的管理，但是商品一旦售出后，到底卖给谁了并不清楚。一些生产商和零售商并不满足于利用POS系统对商品进行管理，他们还迫切地想知道购买这些商品的顾客属性是什么，他们为什么要购买这些商品，使用这些商品的感觉，以及使用后如何评价这些商品。
　　为了解决这一问题，零售商开始发展会员顾客，通过发放会员卡将顾客组织起来。由于顾客在登记会员卡时需要填写个人及家庭的基本信息，因此POS机在扫描完商品条型码后，再扫描顾客的会员卡就可以精确掌握商品购买者的基本属性和生活背景。由于POS机上添加的自动读取会员信息的装置可以有效地记录顾客的购买履历，零售业开始真正进入了一个对单个顾客进行管理，或者说对顾客关系进行管理（CRM）的时代。
　　顾客会员卡与POS系统的结合，可以使商品、时间、顾客三个层次的数据联结起来，使过去生产商和零售商不可能做到的对顾客的精确分析成为了可能。运用SAP HANA，可以对POS系统中顾客购买经历进行如下实时分析，并通过实时决策，致胜商场。
　　1. 对商圈规模和顾客需求状况分析；
　　2. 对顾客基本属性和购买行为关联分析；
　　3. 对顾客日常购买状况和购买方式分析；
　　4. 对商品群、品牌与购买者属性之间关联分析；
　　5. 对顾客购买时期、购买时间段分析;
　　6. 对各商品群顾客购买方式分析;
　　7. 顾客对品牌忠诚度分析和各品牌竞争关系分析。
　　8. 对促销效果分析等。

基于SAP HANA的POS数据实时分析系统架构

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@老兵郝旭东 SAP HANA对POS数据的实时分析主要是为了实时掌握销售动态，以便立即调整价格、促销策略。至于分析SKU和商品计划，还要需要将销售和库存数据结合。在SAP HANA中，几十万SKU是小数据，测试中处理3亿条POS数据分析，也能在1秒钟完成，这个结果连我也感到吃惊，但这就是SAP HANA带来的颠覆创新