雀巢中国 x Quick BI:10+业务单元、100+线上店,减少8成运营工作量

简介: 雀巢中国通过瓴羊Quick BI,将10+BU、100+渠道数据统一接入1个平台,实现指标标准化、分析自动化,数据汇总从“月更”提速至“T+1”,运营效率提升80%。

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看 10+BU、100+渠道 1个平台

数据汇总频率 30天到1天

运营工作量减少 80%


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背景及业务挑战


背景


雀巢公司成立于1866 年,总部位于瑞士韦威,是全球知名的食品饮料公司。雀巢中国旗下有多个品牌、上百家线上店铺,拥有超过2.1 万名员工。雀巢在中国销售的产品中,90% 以上在本地生产,还通过太太乐、徐福记、豪吉等本地品牌为消费者提供产品。

业务挑战


01 子品牌、BU众多,数据难以统一治理

02 数据汇总依靠人工,效率低

03 数据分析滞后,准确性和时效性不足




10 多个BU、10 多套指标,统一到一个业务视图


雀巢中国旗下有多个品牌、上百家线上店铺——包括雀巢咖啡、怡养、脆脆鲨、能恩、太太乐、巴黎水、启赋、徐福记等,横跨咖啡、零食、宠物、饮料等不同细分市场。多品牌战略下,雀巢中国共设立十多个BU,每一个BU 就像一个独立的公司,以保障业务的灵活性,使其可以在快速变化的市场上,即时做出反应。

这十多个BU 都有不同的运营方法和经营指标,这给雀巢中国进行整体经营提出了难题。各BU 手动从多家第三方服务商摘录数据,运营团队再筛选关键数据上报总部。这一流程数据收集分散,缺乏结构化统一管理和存储,导致数据汇总分析滞后、准确性和时效性不足,难以满足雀巢中国整体运营需求。

为了解决这一问题,雀巢中国着手构建统一的数据汇总和分析平台,以解决快速、统一看数难题。通过引入瓴羊,雀巢数据部门Digital Hub 成功实现了多业务线数据的统一看数,为公司提供了一个全面、实时的业务视图。这一改变不仅提高了数据分析的效率和质量,还为雀巢中国的经营决策提供了强有力的数据支持。

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从月更提速到次日更,即时数据支撑决策


2024 年10 月以前,雀巢中国一直沿用着过去的数据分析方式。通过日、周、月,由各BU 对应多家TP 服务商手工摘录部分结果数据,并通过Excel 形式每月上报一次,各BU 运营团队根据收集的手工数据再选择关键字段上报总部,数据的收集较为分散,且未形成结构化的存储及管理。不仅如此,每个月上报一次的频率,也导致业务反馈存在滞后性。一个可以链接全公司业务的BI 平台,解决从CEO 到BEO 看数之难,成为当务之急。

雀巢线上线下业务十分成熟,考虑到电商本身的“数据原生”特质,雀巢中国成立Digital Hub 后,将电商场景作为切入口,率先建立EC BI(电商BI)。

借助瓴羊的数据分析技术和能力,雀巢中国将十多个BU 运营的100 多个渠道接入到EC BI 平台上,通过统一的指标体系,标准化分析方式,固定看数的框架,大幅提升看数效率。平台接入、自动分析替代人工采集、筛选、汇报,节省了80% 的日常工作量。不仅如此,数据汇总从过去的“一月一更”,大幅提升到“T+1”次日更。


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 结语


在雀巢数字化过程中,CEO 能够及时了解业务情况,各个BU 之间的BEO 也可以通过其他BU 的业务变化,洞察业务机会。对于全球化大公司来说,多个品牌事业部独立运作已是常态,不过如何从数据的维度实现全公司数据资产统一管理,全公司数据动态即时查看,雀巢的案例值得借鉴。借助瓴羊分析Agent 能力,雀巢打通了线上线下、货架电商等多个维度,自动化即时获知数据变化,不仅有效减轻了员工日常工作量,还有力地支持管理层优化决策。

Before

  • 全球大品牌拥有多个事业部,数据渠道多、量大
  • 数据统计分析依赖人工,效率低
  • 数据汇总“一月一更”,滞后导致决策延迟


After

  • 10 多个BU 运营的100 多个渠道接入1 个平台
  • 统一指标体系、标准化分析方式、固定看数框架,大幅提升看数效率
  • 数据汇总频率提升至T+1


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