一個食品雜貨零售商的數據，不論它是來自POS機還是倉庫，都會是一筆寶貴的資產，而如果數據喪失了它的完整性，那它就會成為一個可怕的惡夢。 作者：Joseph Tarnowski 　　任何一項在零售中和技術有關的事情，不論是SBT貿易軟件（scan-based trading）、價格優化、數據提煉、CPFR（協同規劃預測和自動補貨）、CRM（客戶關系管理）、忠誠度營銷（loyalty marketing）、供應鏈管理系統、RFID（射頻識別），還是工作量管理軟件，都不外乎有兩個主要的目標：收集數據和把數據轉換成采取行動可以憑借的信息。不管這一信息會導致什么樣的行動結果，如客戶服務的提升、供應鏈的改進、缺貨率的降低等等，它們的最終目的都是：賺錢。 　　所有這一切的核心是交易日志（transaction log），或稱T-log，交易日志抓獲了來自POS的所有數據。“不管有多復雜，所有高級分析的核心都是T-log，”俄亥俄州代頓市的Teradata公司的負責零售業分析的副總裁Rob Berman說，“我主張，零售商擁有一臺掃描儀和一個POS系統就足以開始了。依靠這兩樣東西，他們就可以抓獲關于售出產品、店鋪地址、時間、顧客、收銀員、顧客購買方式、顧客支付方式等等各方面的信息，而且這些數據都是好的、純凈的。” 　　事實上，大多數市場營銷、數據提煉和忠誠度管理程序都是從這些信息著手開始它們的分析。“從這些信息中你可以充分了解你的顧客和他們的購物習慣，”Berman說，“你可以知道，他們屬于哪一分類，是按定價購買商品的顧客（price shoppers）還是按優惠購買商品的顧客（cherry pickers），是loyalty customers還是high-volume customers，如果你能發展出10或15個顧客分類，就能囊括大部分顧客；” 　　“只需看一下普通的交易憑條，就可以知道產品、店址、交易時間、顧客情況、他們的購買方式、他們的支付方式、誰給他們收銀等各方面的信息，這是一筆單從POS那里就可以獲取的信息財富。” 他們是怎么做的？ 　　佛羅里達州省彼得堡的Catalina Marketing公司是另外一家幫助零售商最大限度利用POS信息的典范。公司的數據庫是全球6個最大的數據庫之一，21,000個食品雜貨商店每周向它輸送大約2.5條交易信息。該數據庫還包括了一億多個家庭的購買歷史記錄。以這些信息為基礎，公司為食品雜貨商提供多種多樣的營銷策劃。 　　Catalina的首席技術官Eric Williams認為，利用T-log數據，食品雜貨商可以采取三組主要的解決方案中，從中獲益。第一組是品類管理（category management），采用同類型產品組的數據聚合；第二組是顧客生活方式（customer lifestyle），如家庭、單身男子或單身女性。第三組由俱樂部成員組成，如葡萄酒俱樂部成員或奶酪俱樂部成員。 　　使用品類管理分組的解決方案，食品雜貨商可以確保店鋪里的所有產品領域都有人購買，并且調整市場營銷計劃，以促進數據所顯示的銷售薄弱領域的銷售額。“你要參照你的一級顧客的行為來衡量你的一級品類的銷售，因為最佳顧客通常引領著潮流。”Williams說，“一般說來，如果這個商店的一級品類做得不好，它的最佳顧客就不在那里購物，因此你就要拿出一些具體的促銷措施將他們吸引到這些產品領域。如果這些顧客的購買量上去了，這個品類的銷售額也會上升。” 　　Williams指出，雖然顧客忠實計劃也會經常收集一些關于顧客生活方式的資料，但是，食品雜貨商沒有必要依靠這些資料來決定顧客分組。他說：“他們可以簡單地看一下POS數據，特別注意一些特殊商品就可以了，這些商品能夠指示顧客是否屬于某種特定生活方式群體。例如，購買雀巢的“Hot Pockets”冷凍三明治的一般都是有小孩的人，或者是總是很忙碌的家庭。以這個產品以及其它一些具有身份辨認作用的產品的銷售情況為指示，食品雜貨商就能很好地了解是誰在他們的商店里買東西。” 　　Williams說，俱樂部計劃，如許多食品雜貨連鎖向顧客提供的葡萄酒俱樂部，是另外一種獲得詳細顧客資料的途徑，因為人們往往會積極加入俱樂部而且俱樂部成員是非常積極的活動參與者。他說：“如果你有一個俱樂部，不論是什么形式，什么時候，你就能獲得你的某一類顧客的特別詳細而且有價值得信息。” 　　但是，即使是T-log也會有不良數據，特別是在零售商銷售多種沒有使用通用產品代碼的商品的時候，如農產品。“關于這個問題，有一個T-log信息可以跟蹤的領域特別值得關注，那就是人力，”Teradata公司的Berman說，“一個想要加快速度的收銀員，實際上可能因為跳過了交易過程的重要步驟而影響了公司的銷售收入。” 　　Berman拿蘋果打比方。“所有的蘋果在我看來都是一樣的，”他說，“Rome蘋果和紅蛇果（Red Delicious）看起來都差不多，但是，要區分它們是有機食品還是非有機食品，如果沒有某種標簽，甚至一個農產品經理都不一定能看出差別。為了讓顧客快一點付帳離開，收銀員就有可能將每一個蘋果都作為紅蛇果輸入POS機。但是，有時候，其它的蘋果的價錢是紅蛇果的兩倍。如果幾百家商店都有類似錯誤發生，那就意味著整個連鎖少收了一大筆錢。雖然表面看起來，那個收銀員的生產力比其他人高，但是，以每筆交易為依據來看，他的實際生產力是低的。而這些信息是由T-log決定的。” POS異常事件 　　根據Ernst & Young的《2002年防損調查》，POS異常事件報告程序是零售商采用的最有效的防損程序之一。該程序對某些事件示警，如重復出現只輸入一種蘋果的事情。防損技術公司，如亞利桑那州斯科特斯德（Scottsdale）的Trax Software & Consulting公司，開發了一些軟件來幫助零售商發現POS數據中的關鍵績效指標， 如每件商品的價值、零銷售顧客、負交易活動、每分鐘銷售商品數、每小時銷售額等等。 　　即使來自交易日志的數據是完美的，事情也只是成功了一部分。“當你開始合并T-log之外的其它來源的數據時，困難便開始了，”Teradata的Berman說，“數據來源可能是主機，也可能是數據集市，或者是廠商的系統。” 　　此外，由于兼并和收購行為日盛，食品雜貨商擁有多個數據庫，各不相同的數據代表的卻是相同的產品和品類，這并不足為怪。 　　事實上，在Forrester Research公司的2004年十大零售技術預測中排第一位的就是：數據的內部使用將是IT業的主要工作日程。 　　根據這份1月份發布的報告，“大多數零售商并不缺乏數據，但是許多企業的痛苦是，缺乏清潔的、組織好的數據或利用好數據的技能或工具。2004年，零售商將會瞄準最重要的事情，IT業和行業領導者將并肩工作，提高他們獲取、分析以及依據日益精確和集中化的數據而作出決策的能力。” 　　不精確的數據使得零售商們要確定凈盈利率極其困難，而凈利潤率是所有財務數字中最重要的一個，也可能是最難以捉摸的一個。“確定利潤率要花許多的時間和精力，”美國食品雜貨制造商協會（GMA：Grocery Manufacturers of America）負責供應鏈和技術的副總裁Pam Stegeman說，“從POS數據中可以知道銷售額，但是，成本是一個完全不同的問題，而對于食品雜貨商極其微薄的利潤而言，任何成本的降低都會影響到利潤率。” 　　因為壞的數據的影響會遍及整個組織，所以它們對成本也可能會產生巨大的影響。“企業投入一大筆錢在整合和自動化上，但是，只需有一小批數量的壞數據就能夠破壞整個系統，”John Stelzer說，“錯誤經過處理之后依然是錯誤。”John Stelzer是俄亥俄州都柏林的B2B電子商務解決方案提供商Sterling Commerce的工業開發總監。 　　根據全球著名的管理咨詢公司科爾尼公司（A.T. Kearney）的統計： -每年因供應鏈無效信息而造成的損失為400億美元，占零售銷售總額的3.5％。 -各零售目錄中30％的商品資料有誤，貿易伙伴為每條錯誤資料而付出的成本為60到80美元。 -每年，貿易伙伴人工清理每個商品單元數據所花費的時間為25分鐘。 -60%開出的發票有錯誤，43％的發票導致扣減，每個發票錯誤的對帳成本為40到400美元。 　　采購定單上的一個簡單錯誤就可能會導致波及全組織的數據混亂，從貨物的裝運和驗收到采購、商品企劃和店鋪庫房存貨，最終對顧客服務和商品銷售產生有害的影響。 　　壞數據是怎么產生的呢？“有多個地方都可能會產生壞數據，”Stelzer說，“壞的數據往往是關鍵性的錯誤，特別是那些輸入零售商系統的原始數字。它們通過傳真和電子郵件散發出去，或者由廠商代表提交到公司總部。也可能為零售組織內的幾個人獲得，他們把這些數據輸入零售商系統中的多個應用程序中。” 　　但是，一旦壞的數據進入系統，還有可能發生其它的變化。“也許會加入一個新的數據特征，也許零售商會改變他們追蹤該商品單元的方式，”Stelzer說，“例如，他們也許會將一組電池作為手電筒商品的一部分來追蹤，而不是作為電池商品來追蹤，因此他們會將它看作是一個不同的零售商品單元，因為他們就是這樣來對它進行商品企劃的。他們也許會給它分配一個不同的數字代碼，雖然他們分配這個代碼的目的是用于內部追蹤，但是，他們也許就不會給這個產品用合適的通用產品代碼標記回來。” 　　一旦數據進入系統，計算機就會判定這些數據是正確的。 數據存取權限 　　數據存取是另外一個壞數據進入零售組織的途徑。例如，一個銷售電視機或其它一些裝箱商品的食品雜貨商的系統數據庫中也許會輸入商品的裝箱尺寸，用于裝運和倉儲。而某個正在設計貨架圖的商品企劃人員可能會將這個產品的尺寸改為拆箱尺寸。如果物流人員重新回到系統中查詢數據，并以已經改變了的數據為準進行裝運，那么所需的裝運空間就會估計不足。這樣的話，就有可能要多送一次貨，而這多送的一次貨沒有把卡車裝滿，從而產生了意外的成本。 　　“與我們合作的一個零售管理者曾經追蹤過有多少人可以更改他的系統中的某一個領域，以及當這一領域被更改時，會產生什么樣的后果，”Sterling公司的Stelzer說，“他發現，在24小時之內，有三個不同的人更改了同一件商品的數據，而這三個人互相不知道對方的更改行為。” 　　為了確定這種種數據差異成本，美國食品雜貨制造商協會（簡稱GMA）的Stegeman建議零售商進行作業成本核算，檢查接觸一件商品或一項任務的每一項作業。“這要花很多時間和精力，但是，你所獲得的關于運營情況的信息是無價的，”她說，“這不僅僅是IT部門的工作，而應該是全企業的問題。” 　　根據Stegeman的觀點，數據同步是解決種種貿易伙伴數據問題的關鍵。如果零售商和它的貿易伙伴就使用一個版本的商品描述和處理程序達成一致，就可以極大地節省成本和提高效率。 　　在GMA和美國食品營銷協會（簡稱FMI）聯合發表的報告《Trading Partner Alliance Action Plan to Accelerate Trading Partner Electronic Collaboration》中，這兩個協會和科爾尼公司一起，詳細研究了電子協作（僅貿易伙伴目錄中的基本商品的數據同步）的潛在收益。研究的案例有零售商Wegmans（食品連鎖店）和Shaw’s（超市連鎖）。 　　去年三月，紐約州羅徹斯特的Wegmans正在接收總共50個供貨商的同步商品數據，涉及的商品有2千多種。 　　2001年2月，卡夫食品（Kraft Foods）和馬薩諸塞州西布里奇沃特（West Bridgewater）的Shaw’s成為第一批完成UCCnet認證程序的制造商和零售商團隊。2002年初，Shaw’s向它的所有供貨商寄出一封信，通知他們從2003年1月1日起，它只接受以電子表格形式發送的產品更新數據，可以通過UCCnet發送，或者通過Shaw’s商店中的電子多媒體信息終端發送。2003年3月Shaw’s 處理了1,637條商品目錄，到現在，其中有541條來自14個供貨商的商品目錄實現了數據同步。 這項研究發現，零售商從數據同步中所得到的好處有： -缺貨率降低3％到5％。Wegmans發現，5％的缺貨的產生原因是，數據不真實而導致采購定單處理、貨運安排、倉儲和DSD（店鋪直送）驗收等供應鏈各環節的延遲。數據同步能夠消除因目錄錯誤而產生的采購和供應鏈延遲，從而防止以上缺貨的發生，提高顧客滿意度，并使得每年的銷售額增加幾十萬美元。 -新產品的市場推出時間縮短2周，這意味著快速消費品的銷售時間增加14天。 -新產品介紹和產品資料更新的商品企劃及數據輸入時間節省5,000到10,000小時。 -節省10,000到 30,000小時的因為貨架標記錯誤和掃描錯誤而產生的店鋪人力勞動。Shaw’s 預計每年會縮減幾千小時因為店鋪標記錯誤和POS錯誤而產生的不創造價值的勞動。 -節省1,000到2,000小時的財務處理時間，用于處理和基本產品信息有關的發票爭議。Shaw’s通過分析發票處理程序發現，采購人員和會計人員每年要花幾百小時解決因基本商品資料問題而產生的發票爭議。數據同步可以消除這些差異，從而節省下為解決這些差異而花費的管理時間。 -存貨減少1％。商品數據錯誤導致產品運送的延遲，零售商們因此經常要保持一個緩沖的庫存量。Shaw’s計劃在數據同步完全實現之后，就降低當前的存貨水平。 　　根據Sterling公司的Stelzer的說法，零售商實現數據同步時，要采取三個步驟。第一步是內部同步，包括消除將在UCCnet、商業文件和處理程序上發布的數據之間的所有差異。 　　第二步是外部同步，確保貿易伙伴開始同步體驗，就商品數據的真實性達成一致。 　　最后是前進中的同步，調整與貿易伙伴實現數據同步有關的所有變化，以在情況發生變化時仍然可以保持同步。 　　Stelzer 說：“如果你所做的數據同步能夠為你和你的顧客帶來預期的收益，那么你就能夠在你的系統和顧客之間建立并維持一致的、精確的商業信息價值鏈。微薄的行業利潤和激烈的競爭使你不能忽略它的作用。” 　　加入UCCnet的食品雜貨商越來越多，可見，數據同步的確是一個不容忽視的事物。