香蜜闺秀是广东启悦未来科技股份有限公司旗下的新锐内衣品牌，现累计有5000多家门店，覆盖超200个城市，已服务超1亿顾客。香蜜闺秀采用品牌联营模式，以类直营门店管理、类SPA商品管理模式，凭借渠道拓展开店成本低、渠道发展快的优势，快速占领了高性价比下沉市场。在数字化技术在各行各业应用逐渐深入的当前，作为国内快速发展的新锐品牌，数字化也是香蜜闺秀实现可持续发展的关键手段。

在刚刚举办的“数智新质·敏捷增长——2024观远数据敏捷分析实践巡展”泉州站（以下简称“巡展”），香蜜闺秀数据总监张辉分享了近年来与观远数据携手，通过建设一站式现代化BI平台，打造数字化零售决策体系取得的一系列成果，并就香蜜闺秀的数字化实践、 BI经营决策体系的建设等话题展开了深入的分享。

数据赋能的持续“正确决策”，是香蜜闺秀“持续发展”的重要条件

近年来，宏观经济环境从高速增长变化为高质量增长时代，整体经济增速放缓。香蜜闺秀所处的内衣行业市场格局也随宏观影响产生变化，一方面是消费者需求的变迁，一方面是整个行业趋于红海的竞争格局，让品牌的发展挑战愈发严峻。在此背景下，企业必须要以消费者为中心，通过高效低本的精细化管理，提升核心竞争力，才能赢得可持续发展。对于如何实现精细化管理与可持续发展，张辉认为：“从一个长周期看，一家企业能否长期成功，就来自于过程指标的正确决策。怎么样持续正确决策，是一个企业能持续发展的重要条件”。

具体到如何持续正确决策，香蜜闺秀确立了完善的数字化战略。通过数字化赋能全价值链降本增效，建立企业核心竞争力。张辉提到，对香蜜闺秀来说，核心竞争力一是商品，二是门店导购的执行力的提升。香蜜闺秀期望通过打通从智能产品研发到运营销售整个商品全价值链的闭环，通过消费者洞察制定精准的企划开发计划，获得标准的决策参考依据，进一步实现最经济采购回货管控、人机结合的商品流转，以及以数字化零售决策体系支撑的智能销售。

战略的落地需要正确的战术配合，为保障数字化战略落地，香蜜闺秀采用了三大战术：

第一，信息化与数据化并行。在信息化过程中同步进行数据化建设，避免先信息化后数据化需要反复重构业务流程。以数据化思维进行系统建设。

第二，规范化、模型化、体系化。通过规范化业务流程形成指标，将统一思路和框架的指标模型化，最终实现各个职能业务部门的体系化管理。

第三，精益化转型，重点突破。借助观远BI沉淀数据资产，夯实数据底座，实现数据采集到数据处理、可视化分析全流程。基于稳固的数据底座搭建各类数据应用赋能重点业务场景，如数字化经营、数字化商品、数字化供应链等，及提供如取数查询服务、诊断归因服务、自动化模型服务等模型化服务。

具体的数字化落地线路分为两个步骤，第一步是在系统的建设过程中实现业务数字化，第二部是把业务数字化反哺应用在业务系统里，实现数字业务化。在数据分析体系上，逐步推进“系统化 — 指标化 — 模型化 — 体系化 — 智能化”，实现从描述性分析到诊断性分析、预测性分析、规范性分析的升级。

2020年10月，香蜜闺秀确立数字化战略，同年11月，与观远数据达成合作，上线一站式现代化BI平台，建立数据仓库、搭建数据开发平台、实现数据可视化、落地自助分析。此后双方持续合作，逐步落地数字化企划、数据治理优化、数字化零售、数字化供应链、数字化计划&仓储等项目，全面推动企业数字化运营升级。

BI落地后，在企业内部得到了广泛应用，并取得可见成效：

? BI在企业总部使用率达到80%，区域和门店使用率达到68%；

? 在BI的赋能下，品牌门店会员营销执行率从30%提升至93%；

? 以前一个商品管理人员能够负责30家门店，而现在在BI赋能下，人均管理门店数已提升至80家。

从BI经营决策到运营诊断归因，观远BI全面助力香蜜闺秀数字化运营升级

具体到BI如何助力香蜜闺秀数字化运营升级，张辉用与观远数据协力建设的BI经营决策体系和运营诊断归因体系举了实例。

在建设BI经营决策体系之前，香蜜闺秀在数据获取、数据口径规范性、数据可视化等方面都困难重重，业务人员难以获取想要的数据、商品周会每人给出的数据都不相同、无法通过数据可视化获得经营洞察。与观远数据合作建设BI经营决策体系后，业务人员获取数据的时效从两天变成了一小时甚至20分钟，同时统一数据口径，将关键的、固化的报表表单化，使数据的获取、洞察、分析及至经营决策更为及时有效。

BI经营决策体系建立后，企业内部使用率和满意度都非常高。公司通过BI搭建了很多关键的实时的KPI报表，基本实现了从总部到区域到门店所有报表的固化与贯穿，更进一步赋能业务人员自助分析。观远数据为香蜜闺秀搭建了标准的、高稳定性、高安全性的数仓，并提供了0代码、拖拉拽式操作的易用BI产品，通过BI培训，提升业务人员数据分析思维、能力与习惯，让业务人员快速实现自助分析。

香蜜闺秀拥有极宽的SKU以及众多门店，经常出现数十人同时需要查询库存数据的情况，过去数据部门很难高效支持这些同时出现的需求。现在，在业务人员普遍实现自助分析的背景下，数据部门仅四五个人就能支撑总部200多人的数据分析需求，十几个人就能支撑区域500多人的数据需求。

运营诊断归因体系的建设则与一线门店端的数据分析能力建设息息相关。BI上线后，尽管报表已经在香蜜闺秀门店端得到了应用，但由于门店业务人员文化水平限制，难以理解和分析这些数据。即便能够解读数据，也缺乏分析问题的能力，导致许多策略无法有效执行。香蜜闺秀尝试通过引入店长管家和实时人货场分析等方式解决这些问题 ，但效果并不明显。此外，门店间的多样化使得发现共性问题变得非常困难，即使发现问题也难以为每个门店提供个性化的解决方案。

“为了解决这些问题，我们意识到需要进行诊断归因和逐步验证，以实现数智化零售运营的全面提升。”张辉在巡展中分享到。运营诊断归因体系建设首先需要对指标进行梳理，明确指标的正常范围，而后分析引起指标异常的原因树，并进行深入的研究。紧接着，需要将归因数与指标进行对比，用指标反向验证归因的准确性。最后，要结合归因进行会员的精准营销、导购的个性化培训，并对指标改善情况进行持续跟进。

运营诊断归因体系建设中，香蜜闺秀将归因分析模型的归因维度分为稳定性、内/外在性、可控性三个维度。重点解决频繁出现异常的数据背后的问题，针对可控的问题采取相应的措施进行改进，对内部因素造成的问题通过组织和管理进行改进。运营诊断归因体系的建设，为香蜜闺秀实现了问题诊断归因、可行策略推荐、会员&导购精细化自动化运营、执行情况跟踪、改进效果跟踪的数智化零售闭环。

谈及香蜜闺秀未来的数字化发展规划，张辉巡展中表示：“香蜜闺秀将继续加强业务数字化和数字业务化的工作。在数据分析方面，进一步探索预测性分析的应用，为业务决策提供更准确的预测和建议。同时，逐步优化业务系统，提高整个组织的运营效率和敏捷性。”目前，香蜜闺秀与观远数据正持续深化合作，共同探索BI在企业更多业务场景的应用，及对组织数据驱动力的赋能，全面助力香蜜闺秀数字化运营升级，让企业能够基于一站式现代化BI平台，持续正确决策，实现持续发展。