POS机方面的案例分析(pos技术的应用)

本文目录

1. 大数据攻略案例分析及结论
2. 苏宁供应链模式案例分析
3. 数据分析的案例

大数据攻略案例分析及结论

大数据攻略案例分析及结论

我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

｛研究结论｝

■大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题，而这在大数据时代前很难做到。

■对于传统企业而言，要打通线上与线下营销，实现新的商业模式，如O2O等，离不开大数据。

■虽然大数据应用往往集中于大数据营销，但对于一些企业，大数据的应用早已超越了营销范畴，全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。

■对于大部分企业，由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同，大数据分析和运营之间存在脱节情况，这是大数据无法用于企业运营最大的阻力

■对于大多数互联网公司来说，大数据量、大用户量是一个相互促进，强者越强的循环过程。

■对于大型互联网平台，大数据已经成为其生态循环中的血液，对于这些企业，最重要

的不是如何利用大数据改进自身运营，而是利用大数据更好地繁荣平台生态。

■对于平台企业，它们的大数据策略正逐渐从大数据运营，向运营大数据转变，前者和

后者的差别在于，前者只是运营改进的动力，而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。

我们都已被反复告知：我们将迎来一个“大数据时代”。

大数据应用，将和云计算、3D打印这些技术变革一样，颠覆既有规则，并成为先行企业的制胜关键。

与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长，汇成大数据的海洋，相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展，所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。

中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。

表1

表2

大数据运营—企业提升效率的助推力

对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。大数据运营应用中，大数据的应用分为三类：用于企业外部营销、用于内部运营，以及用于领导层决策。

一、大数据营销

大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：1、大数据渠道优化，2、精准营销信息推送，3、线上与线下营销的连接。在消费者购物前，通过各种方式，直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入，是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性和精准性方面，都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。

大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客，向其发布促销信息，它还可以做到：

实现渠道优化。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化，就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多，哪个来源顾客实际购买量最多，是否是目标顾客等等，从而调整营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产，它利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。

精准营销信息推送。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上，消费者网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息，在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。

一些企业通过收集海量的消费者信息，然后利用大数据建模技术，按消费者属性（如所在地区、性别）和兴趣、购买行为等维度，挖掘目标消费者，然后进行分类，再根据这些，对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析，找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝，然后打上标签，对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示：“用大数据找出不同细分的顾客需求群，然后进行相应的营销，是京东目前在做的事情。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达，对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案，创始人肖尚略希望在未来，大数据营销能替代网站的作用，真正成为面向顾客的前端。

打通线上线下营销。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通，实现了线上与线下营销的协同。比如东风日产，线上与线下的协同营销方式为：其门户网站带来订单线索，而通过这些线索，服务人员进行电话回访，从而推动顾客在线下交易。在此过程中，东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据，实现了一个横跨线上线下，以大数据分析为支持的，营销效果不断优化的闭环营销通路。而国双科技，衡量某一地区线下促销活动的效果，就是看互联网上，来自这个地区对于促销内容的搜索量。一些企业，通过鼓励线下顾客使用微信和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备，来打通线上与线下数据流，银泰百货计划铺设Wi-Fi，鼓励顾客在商场内使用，然后根据Wi-Fi账号，找出这个顾客，再通过与其它大数据挖掘公司合作，以大数据的手段，发掘这个顾客在互联网的历史痕迹，来了解这个顾客的需求类型。

二、大数据用于内部运营

相比大数据营销，大数据在内部运营中的应用更深入，对于企业内部的信息化水平，以及数据采集和分析能力的要求更高。本质上，是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来，在分析中得到新的洞察，提升运营效率。（详见P96表5：大数据在内部运营中的应用）

表5

三、大数据用于决策

在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的洞察，进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源？同大数据营销和大数据内部运营相比，运用大数据决策难度最高，因为它需要一种依赖数据的思维习惯。

已有少数企业开始尝试。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时，会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等，然后决定是否推出某个金融产品。

但是，中国企业家研究院在调研中发现，目前中国企业当中，大数据决策的应用非常之少，许多企业领导者进行决策时，仍习惯于凭借历史经验和直觉。

大数据产品——企业利润滋长的新源泉

大数据除了用于运营外，还能够与企业产品结合，成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。提供大数据产品的企业分为两类，直接提供大数据产品的企业，以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者，包括数据拥有者、存储企业，挖掘企业、分析企业等，后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业，它们大多是互联网企业，其产品和服务先天就有大数据基因，这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上，为用户提供生活和资讯服务的APP等。

表3

表4

一、大数据作为产品核心支持

它们主要在以下几方面使用大数据：

1、提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析，为个人和企业提供信息服务，典型的如百度、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。在美国，一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务，美国科技创新公司farecast，通过分析特定航线机票的价格，帮助消费者预测机票价格走势。

2、分析用户的个性化需求，借此提供个性化产品和服务，或者实现更精准的广告。典型的有移动社交工具陌陌、百度、腾讯、广告交易平台品友互动以及一些互联网游戏商。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据，将用户分类，根据不同类型的用户，提供个性化的产品，或者提供个性化的促销信息。比如网易等门户网站推出了订阅模式，让使用者按照个人喜好方便地定制和整合不同来源的信息。

3、增强产品功能。对于很多互联网产品，如杀毒软件、搜索引擎等等，海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大，如果没有大数据，产品的功能就大大减弱。比如奇虎360公司的360杀毒软件，凭借每天海量的杀毒处理，建立了庞大的病毒库，这使它能够更快地发现病毒，而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。

4、掌控信用状况，提供信贷服务。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来，通过对这些往来数据的汇总与分析，阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况，分析其信用，找出异常情况与可能发生的欺诈行为，控制信贷风险。

5、实现智能匹配。婚恋网站、交易平台等，利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。网易花田会挖掘用户行为数据，比如点击哪些异性的页面，发表什么样的评论，建立用户兴趣模型，从而挖掘到用户所期待另一半的类型，然后主动推荐与对方匹配度比较高的人选。2010年，阿里巴巴尝试性地推出“轻骑兵”服务，由阿里巴巴将中国各产业集群地的供应商与海外买家的个性采购需求进行快速匹配，所凭借的，就是对供应商的海量交易数据信息的整合与挖掘。

二、大数据直接作为产品

对一些企业，大数据直接成为了产品，这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等，目前大数据产业链正在形成过程中，出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构，前者主要是一些拥有海量数据的公司，将数据服务作为新的盈利来源。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等，后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合，进行分析和挖掘，或者提供相关产品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。

大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂

而百度已建成了包括百度指数、司南、风云榜、数据研究中心和百度统计在内的五大数据体系平台，帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化，以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。

为解决这些问题，各个平台在积极地努力。比如阿里巴巴建立了数据委员会，在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量，采集和加工出精细化的数据，确保其能符合平台企业的应用场景等方面，不遗余力地尝试。尤其在大数据精细化方面，阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。这方面，腾讯目前也在加快步伐。比如新版腾讯网出现了“一键登录”的提示，用户可以在上面通过一些细分标签，订阅自己关注的内容。实际上，这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣数据的一个有效手段。

Tips

大数据实战手册

将大数据应用于内部运营中时，企业会遇到一些常见问题

1企业如何获取与分析数据？

互联网是大数据的一个主要来源，一些线下的传统企业很难获得。但它们可以：

a和拥有或能抓取海量数据的平台、企业以及政府机构合作。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分，用于自身业务。再如卡夫通过与IBM合作，在博客、论坛和讨论版的内容中抓取了47.9万条关于自己产品的讨论信息，通过大数据分析出消费者对卡夫食品的喜爱程度和消费方式。

b建立自己在互联网上的平台，比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。

c许多传统企业没有分析海量数据的能力，此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作，目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司，它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量。

2如何避免大数据应用时的部门分割？

对于许多企业，其信息流被各部门彼此分割，数据难以互通，对于这种情况下，大数据的共享和汇集就只是一个泡影，更难以实现大数据的深度应用。

要打通部门之间信息分割的局面，首先要建立统一的、集中的数据系统。就像立白信息与知识总监王永红所说的，“要真正用好大数据，企业要采用大集中的信息系统。”从更深入的角度来谈，企业信息流的部门分割，更在于企业部门之间的分割，比如有一些企业的营销按照渠道分割，导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。

IBM智慧商务技术总监杨旭青认为，“很多时候由于组织结构问题，大数据分析有效性大大降低了。”这就需要组织与流程层面的重新设计，在这方面，阿里巴巴的部门负责人轮岗制度，对于打破部门壁垒无疑是一剂好药。而一些企业为了打破部门分割，建立了矩阵型的组织结构，强化部门间的横向合作，这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。

3如何让业务人员重视大数据的应用？

解决这个问题，一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导，比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会，还是汇报工作时，都以数据说话，而马云更是将大数据提升到了战略高度。

另一方面，也在于数据部门的带动，阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验，“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力，可以首先从一些对业务见效快，见效显著的数据项目出发，通过一两个项目的成功，调动对方的积极性，然后再逐步一个个地引导。”

4为何大数据工作与运营需求脱节？

这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力，但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题？

有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。在负责人张岩看来，大数据要靠商业法则指导，关键是找到业务需求的点，然后由数据分析和挖掘人员实现。在具体操作中，大悦城对微信的数据挖掘，挖掘什么样的关键词，由业务分析人员确定，而具体挖掘则由数据部门做；有的企业从流程设计上着手，推动业务部门与数据部门人员之间的沟通，建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。

例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效（比如带来的商品转化率的提升）来考核数据挖掘师，考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。从数据部门自身角度则需要降低运营部门使用数据的障碍和门槛，比如立白集团的数据人员会努力尝试向运营部门提供更易懂、更生动的图形化数据分析界面，在立白老板办公室上，就有一份“客户运营健康体检表”，让老板对全国经销商的当月销售情况一目了然。再如阿里巴巴开发的无线Bi，让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果，拿车品觉的话说，“以数据之氧气包围经营人员。”

苏宁供应链模式案例分析

苏宁供应链模式案例分析

在苏宁供应链平台融合机制中，新的供应链平台则以SCS系统为基础，采用B2B电子商务技术手段，实现苏宁与供应商的供应链从流程到信息的供应链协同管理。下面是我为大家分享苏宁供应链模式案例分析，欢迎大家阅读浏览。

实战：构建新型零供关系

案例一：携手美的联合办公

在苏宁的眼里，零供之间不再是谈判对手的关系，而是要共同去了解和把握用户的需求，运营市场，服务用户。

例如，2015年1月底，美的集团董事长方洪波曾亲自飞赴南京密会张近东，商洽美的和苏宁云商在2015年的战略合作。随后，苏宁对美的实现了数据资源的全面开放，以此驱动双方联合营销、精准引流、产品反向定制等合作。

同时，为进一步推进极效协同的办公模式，美的数十人的线上项目部入驻苏宁总部联合办公。

双方为何如此“亲密”地开怀相拥?

首先，苏宁颇具O2O价值的平台资源。美的不仅看准了苏宁线上线下的平台优势，更是看到苏宁易购随后会在三四线城市加快覆盖，优势将大大凸显。

其次，双方都看重互联网思维，并以其为运营导向。美的集团董事长方洪波说过，移动互联正在影响着企业自身的运营流程。数据化、本地化和社交化是互联网时代商品经营的三大特点。苏宁和美的首先做的便是经营数据的开放共享，以需求和趋势驱动商品运营;随后是制定本地化的地区攻略。

在推出云店、易购服务站等一系列互联网化的运营实体后，苏宁平台的价值正在一步步凸显，而美的也在寻求突破，不仅需要线上这把利剑，更需要线下这个已经被升级了的战场。

案例二：与奥马共赢“最后一公里”

供应商之所以愿意与苏宁结为紧密的合作伙伴，除了苏宁线上线下O2O全渠道资源外，还因为其拥有的增值服务能力——2014年12月，苏宁的物流云面向社会完全开放，商户们不仅可以共享苏宁的物流信息，还可以将不同渠道的商品纳入苏宁物流系统内共享，借助苏宁的大数据挖掘进行预测生产和库存管理。

以奥马冰箱为例。奥马和苏宁是老朋友，两家公司在销售板块及OEM板块都建立了牢固的合作关系，苏宁物流开放后，物流成了第三块合作板块，而奥马冰箱很快尝到了新甜头。

具体来说，苏宁物流的大家电配送，在全国90%以上的地区可以实现次日达。奥马原定15天的时效要求，对苏宁来说简直就是小Case，可以100%完成。

除了配送时效，奥马冰箱还看上了苏宁的供应链整合能力，并借此实现大数据分析指导生产，库存共享、共同销售，从而使奥马有效减少了库存积压，降低了物流成本，并与苏宁实现了快速响应。

案例三：给小伙伴们“输血”

随着国家相关政策的开放，拥有大量供应链的企业已经开始放弃与银行合作，而是自己成立金融部门，做供应链金融业务。着眼于未来布局，苏宁必须在供应链金融领域落下一棋。

2012年12月6日，苏宁开始涉足供应链金融，其目的`是加快开放平台建设，实现“超电器化”战略，促进供应链、物流、金融三个环节高效融合，从而降低风险，形成面向消费者、供应链的完整的金融服务板块，做到对整个供应链的物流、金融的支撑。

2013年3月，苏宁将供应链金融业务面向中小微企业全面开放。

2014年2月，在苏宁物流升格为物流集团的同时，苏宁金融部门同时升级为苏宁金融集团，牢牢地在“三云”中占据了一席之地;同年9月，苏宁投入10亿元成立“供应商成长专项基金”，帮助供应链中的中小微企业实现融资。

自苏宁供应链金融平台上线以来，针对供应商与苏宁合作流程的各个环节，成功为苏宁上下游各类供应商提供票据贴现、单据融资、库存融资等融资服务，规模达数百亿元。尤其是一些中小企业，充分利用苏宁供应链融资期限短、放款快、利率优的特点，解决了供应商融资过程中出现的“短、频、急、快”等需求，保障了企业自身经营发展所需要的短期资金周转。

案例四：从“三流”走向“三云”

任何商业理论都必须有逻辑严密的架构模型来支撑，而根据中国零售业互联网化的阶梯式发展趋势，张近东建构起了一个“三阶段论”的商业模型：

一是传统电商阶段：主要是基于PC互联网，围绕产品展示和交易的电商平台占据主导地位。

二是O2O零售阶段：由于移动互联网的出现，出现了以个人为中心，随时随地虚实融合服务的趋势。

三是全价值链的互联网阶段：互联网开始深入零售业的内核，零售业最本质的资源，如物流、资金流和信息流等，将借助云计算、大数据全方位提升，重建新的核心竞争力。

张近东认为，第三阶段正在走向深入，将会愈发触及零售业本质——多年积淀下来的物流、资金流和信息流优势，这是传统互联网企业的盲区。他因此笃定，苏宁的互联网零售商形象，一定会大力推动供应链互联网变革、互联网金融、物流社会化，从而实现传统零售企业的全面互联网化。

事实上，互联网的本质就是开放、共享，原来闭门造车的模式已被业界摒弃，建立包括上游供应商、下游终端消费者在内的完整生态圈，才是互联网化的本质。现在，随着互联网技术的深度运用，不仅为“三流合一”提供了技术基础，更为其社会化提供了想象空间。

在打造互联网零售平台的过程中“+渠道”，在提升产业链价值的过程中“+商品”，以及在构建零售业核心竞争力的过程中“+服务”，物流云、数据云、金融云就是苏宁“+服务”模式的三大神兵利器。

首先，在物流的互联网化方面，苏宁从供应链物流的整体角度，运用大数据挖掘，启动“物流云”项目，向平台商户和供应商开放共享，从而将企业物流变成物流企业，“物流云”从成本中心变为利润中心。

其次，在资金流的互联网化方面，通过将内部资金流社会化为“金融云”，满足消费者多样化的金融需求和供应商的各类融资需求。

再则，从信息流的互联网化看，信息流是零售业的核心资源，苏宁将自身的信息建设能力向社会开放，推进零售行业“公有云”服务。

从“三流”到“三云”的理论变迁，固然是互联网技术变革演进在苏宁身上的一个缩影，更是苏宁借助技术进步，在社会化过程中更好地实现自我价值。

策略：以物流为核心竞争

一直以来，物流就是张近东为苏宁打造的核心竞争力之一。

早在“苏美争霸”时期，当对手忙于对外收购永乐电器和大中电器，却把配送业务对外发包给专业物流公司时，张近东主要做了两件事：实施信息化和夯实物流基础。现在看来，张近东的确算是棋高一招。

策略一：学习沃尔玛自建物流体系

不必讳言，在物流建设上，张近东学习的目标是沃尔玛。

早在20世纪70年代，沃尔玛就建立了物流信息系统MIS，此后引入射频技术、便携式数据终端设备和物流条形码等技术，在全球第一个实现集团内部24小时计算机物流网络化监控，使采购库存、订货、配送和销售实现一体化、无纸化。顾客到沃尔玛店里购物，在POS机打印小票的同时，沃尔玛的采购和销售计划部门及上游供应商的电脑上，都会显示出相关信息，各个环节及时完成本职工作，减少时间浪费，加快物流循环。

到了2001年，沃尔玛作为世界500强企业中的领先企业，在全球仅布置了70个配送中心，说明它的物流组织结构设计得非常精致到位。而研究发现，沃尔玛的配送中心设立在100多家零售店的中央位置，每一个配送中心可以满足100多个附近周边城市的销售网点的需求，运输半径基本上为320千米左右。

沃尔玛的实战经验表明，物流体系的强弱直接影响到零售企业的销售与核心竞争力。构建完善的物流体系、增加运送的覆盖能力，能够进一步填补和占领空白市场，自然成为及时配送的关键。

鉴于此，张近东暗下决心，必须解决物流痛点，不能让仓库成为苏宁不能承受之重。于是，张近东亲自开着没有空调的小车，在南京市郊东奔西走，在查找了十多天后，最后确定在江东门一带，自建第一代物流基地——把仓库里的物品挪到基地，用专门的配送车集中统一送货。此举不仅大大降低了店面成本，还极大地提升了配送速度。

不知不觉中，张近东的创新演变成了行业标准，并一直延续至今。

策略二：深化布局打造第三代物流

为了进一步保持竞争优势并显著降低物流运输费用，2007年苏宁提出建设第三代物流基地的计划，引入了运输管理系统，针对订单的零售配送和长途配送，优化路线排程计划，减少配送里程和工作时间，彻底转变人工排程的传统作业方式。

经过实际测算，该模式可将每车货物的实际运输距离缩短20%-30%。同时，托盘化商品全部整齐堆放在仓库里，每一件货品的编号、入库、出库，全部带有条码，确保产品从厂商到消费者的全过程都有数据记录，确保服务全程可追溯。

当年7月，苏宁电器第三代物流基地的代表，当时具有国内领先水平的南京雨花物流基地投入使用。

苏宁第三代物流仓储中心采用二级配送模式，首先通过一级配送负责将各类商品从区域大库运送到区域内的所有二级城市，再通过二级城市物流配送中心配送到户。与以往的第二代物流中心采用三级配送模式，即一级配送到市、二级配送到店、三级配送到户模式相比起来，第三代物流模式在苏宁信息系统的控制下，家电产品由库房搬运、装卸至车辆，全程机械化，大大提高了装运效率，一辆运输车装满货物只需要10分钟左右。

在强大的货源储备、高效的信息化调度控制下，苏宁有条不紊地实现了即买即送，3小时到位，在消费群体中树立起良好口碑。

继南京雨花物流基地之后，苏宁在北京、沈阳、成都、重庆和徐州等地相继建起了第三代物流中心。这些仓储面积动辄数万平方米的物流中心，都将承担起所在城市及周边地区连锁店销售商品的长途调拨(300千米范围内)、门店配送、零售配送(150千米范围内)等。建成之后，每个物流中心可以满足约50-100亿元的年商品周转量的作业要求。

按照规划，苏宁最终要在全国建设大型现代化物流基地60个左右。张近东曾很明确地指出，加快建设物流中心是苏宁为百年老店目标奠定的物质基础。

拓展：

常见的供应链管理三种模式

1、信息时代的推动式供应链

竞争的加剧、市场不确定性的增加、顾客期望的提高等因素促使各个节点企业要重点考虑柔性生产和交付的产品速度。高效、实时获取数据，并以数据驱动和数据共享为依托驱动供应链各节点的工作。

2、传统模式下的推动式供应链

在传统模式下，供应链中的节点企业对市场的预测是基于下游企业的“订单”，“订单”是供应链中传递的唯一信息。信息的反馈也同样体现在“订单”上，顾问的实际需求将以“订单”方式逐级反馈到供应链的各环节。显然，这种供应链模式的运作效率往往十分低下。

3、推拉式供应链

推动式供应链的反应能力一般较差，库存水平较高并且库存过时的风险也较大，其订货提前期较长，服务水平较低，但有较高的运输和制造的经济规模。拉动式供应链反应能力一般较好，库存水平较低并且库存过时的风险也较小，其订货提前期较短，服务水平较高，但相比较推动式供应链，拉动式供应链的运输和制造的经济规模难以实现。所以一般建议，在企业边界环境采用推动式供应链，在企业内部采用推送式供应链是不错的选择。

供应链管理模式引发的思考

1、供应链管理模式的两个专业性

供应链管理行业之所以产生，就是因为在市场竞争激烈的环境下，分工越来越细，企业为专注专业而把非核心环节交给更专业的人去做。由此可见，供应链管理企业必须在本专业上体现出足够的专业性，它是企业的盈利依据，因此也是企业的生命线。

要创造客户价值，就必须最大限度的满足顾客需求，为客户提供完善的高质量服务，要实现这一目标，供应链企业必须熟悉客户所在的行业，包括供应商、原材料价格、产品知识、生产特点等一系列信息，总之，必须要在客户的专业领域具备一定的专业性。

2、盈利来源

(1)运营效率

供应链管理企业通过对供应链各环节、节点更专业、更高效的运作，为客户降低成本、创造价值，以此获得合理的收益。

(2)集中采购

供应链管理企业通过为多家相同或相近行业的企业服务，获得大批量采购的机会，集中式采购带来的成本降低成为企业的收益来源。

(3)财务收益

通过供应链融资和大规模业务所产生的现金流，借助时间差及衍生金融工具来获取财务收益，这是供应链企业一个变通的盈利来源。

以上三种模式是供应链企业最主要的盈利模式，其中第1、2种模式是最基本的模式，也是最可靠，最具有可持续性的模式，尤其是第一种，它代表了供应链企业的管理水平，是企业核心竞争力的体现;第3种模式在现实中最流行，获取收益快速而便捷，但他增加了风险，使企业变得脆弱，可作为企业盈利方式的补充而不宜当作主要盈利来源。

3、对未来行业发展的几个判断

(1)市场快速成长

(2)行业化、专业化

(3)专业化发展

(4)资源稀缺性

(5)系统代表运营水平

(6)人才是核心竞争力

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数据分析的案例

沃尔玛经典营销案例：啤酒与尿布

“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。

在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物；而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布”故事的由来。

当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提出了商品关联关系的计算方法——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90年代尝试将 Aprior算法引入到 POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。

Suncorp-Metway使用数据分析实现智慧营销

Suncorp-Metway是澳大利亚一家提供普通保险、银行业、寿险和理财服务的多元化金融服务集团,旗下拥有5个业务部门，管理着14类商品，由公司及共享服务部门提供支持,其在澳大利亚和新西兰的运营业务与900多万名客户有合作关系。

该公司过去十年间的合并与收购,使客户群增长了200%,这极大增加了客户群数据管理的复杂性,如果解决不好,必将对公司利润产生负面影响.为此,IBM公司为其提供了一套解决方案,组件包括:IBM Cognos 8 BI、IBMInitiate Master Data Service谀IBM Unica。

采用该方案后，Suncorp-Metway公司至少在以下三项业务方面取得显著成效：

1、显著增加了市场份额，但没有增加营销开支；

2、每年大约能够节省1000万美元的集成与相关成本；

3、避免向同一户家庭重复邮寄相同信函并且消除冗余系统，从而同时降低直接邮寄与运营成本。

由此可见，Suncorp-Metway公司通过该方案将此前多个孤立来源的数据集成起来，实现智慧营销，对控制成本，增加利润起到非常积极的作用。

数据分析帮助辛辛那提动物园提高客户满意度

辛辛那提动植物园成立于1873年，是世界上著名的动植物园之一，以其物种保护和保存以及高成活率繁殖饲养计划享有极高声誉。它占地面积71英亩，园内有500种动物和3000多种植物，是国内游客人数最多的动植物园之一，曾荣获Zagat十佳动物园，并被《父母》（Parent）杂志评为最受儿童喜欢的动物园，每年接待游客130多万人。

辛辛那提动植物园是一个非营利性组织，是俄亥州同时也是美国国内享受公共补贴最低的动植物园，除去政府补贴，2600万美元年度预算中，自筹资金部分达到三分之二以上。为此，需要不断地寻求增加收入。而要做到这一点，最好办法是为工作人员和游客提供更好的服务，提高游览率。从而实现动植物园与客户和纳税人的双赢。

借助于该方案强大的收集和处理能力、互联能力、分析能力以及随之带来的洞察力，在部署后，企业实现了以下各方面的受益：

·帮助动植物园了解每个客户浏览、使用和消费模式，根据时间和地理分布情况采取相应的措施改善游客体验，同时实现营业收入最大化。

·根据消费和游览行为对动植物园游客进行细分，针对每一类细分游客开展营销和促销活动，显著提高忠诚度和客户保有量。.

·识别消费支出低的游客，针对他们发送具有战略性的直寄广告，同时通过具有创意性的营销和激励计划奖励忠诚客户。

· 360度全方位了解客户行为，优化营销决策，实施解决方案后头一年节省40,000多美元营销成本，同时强化了可测量的结果。

·采用地理分析显示大量未实现预期结果的促销和折扣计划，重新部署资源支持产出率更高的业务活动，动植物园每年节省100,000多美元。

·通过强化营销提高整体游览率，2011年至少新增50,000人次“游览”。

·提供洞察结果强化运营管理。例如，即将关门前冰激淋销售出现高潮，动植物园决定延长冰激淋摊位营业时间，直到关门为止。这一措施夏季每天可增加2,000美元收入。

·与上年相比，餐饮销售增加30.7%，零售销售增加5.9%。

·动植物园高层管理团队可以制定更好的决策，不需要 IT介入或提供支持。

·将分析引入会议室，利用直观工具帮助业务人员掌握数据。