以下内容由周大生珠宝电商经营管理部副负责人 黄燕分享：

周大生珠宝，作为中高端主流市场钻石珠宝的领先品牌，在2023年上半年取得了显著的增长，电商业务占比达到14.31%，营业收入达11.55亿元，同比增长91.33%。其中，二季度电商营业收入实现了96.21%的同比增长，线上直营渠道的收入已经超过了线下直营渠道。2022年上半年，周大生在线上渠道的占比为11.84%，同时，周大生也是A股珠宝行业龙头，连续13年荣获中国500最具价值品牌，并被评为上市珠宝公司发展速度最快的企业。

2023年，周大生珠宝电商开始基于FineBI平台构建自身面向业务场景的自助数据分析体系，截至11月，整个分析平台在内容上累计已经发布了5个分析主题，55份周期性分析报告和报表；在人员能力培养上，所有使用用户均高频使用了分析平台，同时成功培养了20位以上的数据分析师。

分析师们依托工具平台为技术底座，业务需求为价值导向，构建了上千个业务分析OLAP自助数据集，满足了多种业务的不同类型需求，分析内容覆盖经营管理、渠道分析、消费者运营业务、天猫线上业务等多个主题，大量分析内容访问量较高，同时也切实解决了业务实际问题。

如何快速在半年时间内完成数据体系与人员能力体系的构建？经营管理部副负责人黄燕老师的分享或许会带来新的思路与答案。

一、BI平台的定位与建设规划

>>>引入BI平台的预期

先给大家分享一张图片，润米咨询刘润老师分享的一个逻辑，如果我们业务的每个环节提升1%的话，那么365天之后业务将提升37倍。

这是一个很大的愿景，但从企业数据应用的角度出发，其实就是围绕数据从数据的视角、结构的视角去挖掘业务的增量机会，通过各个环节持续性的业务增量突破，去带动整体企业的经营增长。

这也是我们最初决定搭建BI平台的原因，希望通过BI去赋能业务洞察与突破。通过数据去找到流量的入口，去提升线上整体运营能力。提升复购率、商品客单价、转化率等关键指标，实现销售额、销售目标达成、订单数、客单价等业务目标。同时，关注客户体验、活动大促分析、品牌分析、投放推广等方面的运营，提升物流满意度、单价、销量、浏览量、推广费用等指标，最终实现增长率、市场占有率、下单量、费用占比等目标的达成。

>>>如何规划BI平台的阶段

BI应用的过程中，如果我们希望正反馈有效的循环起来，我们会发现涉及到三个关键的角色层级：

• 业务领导：总览业务概况，把控业务方向。
• 业务部门负责人：管理业务推进节奏，把控业务进展。
• 部门数据分析师：进行数据的整合分析，为管理层决策提供有效支撑。

BI平台的建设就是要打通这三个角色间的信息传递，而我们也能明显的感觉到实际过程中首先需要的是自下而上把第三层做扎实，培养内部的数据分析师人才，能够真正运用数据去洞察业务问题，并将问题暴露出来作为业务改善的动力。从这个角度，我们去规划了BI建设的四个阶段：

【小插曲】为什么数字顺序是混乱的？

因为最开始的时候我们走了一些弯路，那现在回过头来看，这四个步骤依次遍是：数据标准>>经营分析报表>>业务自助数据分析>>多场景智能决策。

我稍微介绍下这四个阶段：

1. 数据标准：数据是整个BI建设的核心，然而大部分情况下，企业很难做到等数据完全标准化之后再开始分析，更多时候当我们开始考虑上BI项目的时候，我们的数据还远远没有完善起来。这一点上我的看法是，“不求一步到位，但要足够重视”，如果期望数据完全建好再搞BI，那我们基本很难把BI项目在内部落地下去，实际情况是我们只需要保证基础的业务数据流完整之后就可以开始建设BI了，而本身BI的建设过程也是倒逼我们优化数据的过程，所以第二点，我们要足够重视，数据标准从BI项目初期就要开始设计进去，过程中不断的迭代优化。
2. 分析报表：初期内部人员能力可能比较有限，大家精力也比较吃紧，这种情况下，建议我们先完成经营分析报表的自动化，从上到下的逻辑，先把企业的“大数”呈现出来，一是让领导能够随时随地的看到这些经营数据，而是讲我们的分析人员从这个工作中解放出来，为下一步的自助数据分析做准备。
3. 自助数据分析：报表的分析体系搭建完成之后，下一步我们就可以进入业务的自助数据分析培训了，因为真正能打通各个业务环节，让业务转起来不是“大数”，而是一个个环节的业务突破，这些业务突破需要我们业务人员的业务直觉加上对数据的敏感度，业务直觉我们已经具备了，随之而来的就是通过工具的培训不断提高大家的数据敏感度，让用户逐渐习惯通过数据理解业务改善业务。
4. 数据决策：最后一个环节也是我们BI建设的目标，便是让数据的应用渗透到各个业务环节当中，真正实现各个业务环节的数据自动化，决策智能化。

>>>衡量指标

有了规划下一步就是如何定义指标来衡量我们BI平台建设的成效，这里我借鉴一些其他企业的经验，总结了三层指标：

• 业务分析次数：最核心的指标，我们的分析看板出来了，是不是真的有支撑业务应用，首先我们关注的是这个指标，反映到数据上，我们通过月度的访问次数、访问人数以及访问的仪表板数三个指标进行综合衡量。
• 数据分析师人数：进一步，我们会关注人才培养的数量，企业当前的数据分析师人才有多少，这是面向未来的价值，我们通过活跃的编辑用户数来进行衡量。
• 人工成本降低值：第三点我们回归到最直接的价值体现上面，就是对于人工成本的节省，这是价值的底线，但也是保底价值。

二、BI平台的建设经验

>>>我们的应用成果

先来给大家看几个数据，这是我们项目上线半年后的数据，目前我们平台访问已经稳定在了月度7000+，培养了内部的数据分析师20+，明年我们希望这个数据能够再有一个大的突破。

>>>一些值得分享的经验总结

内部BI推广的过程中我们实现了两个运营目标——1.一周上手FineBI；2.两周上线一个看板。这对于我们不管是人才培养还是效率提升都是非常颠覆性的变化，所以针对我们如何做到这两点的可以给大家分享一下。

1. 一周上手FineBI

我们设计安排了一周的实操培训，每天都有任务，每天有不同的环节，那具体的环节板块待会给大家任务展现。整个培训一周就是五天的实操培训，分成了四个板块。基于这四个能力项的设计，我们编制了一个用户课程的清单，如果用户想学习FInebi，我们就安排他把这样的一个周度流程学完。

这里稍微强调一下，第一天很关键，因为第一印象是很关键的，第一天我们就让他感受到一个最直接的价值、就能帮他去完成一个小的分析模型的输出，那用户的成就感是非常高的，这样才能让用户更好的留存下来。还有个点，是用户培训这里可以给大家分享的，就是激励，用户为什么要学BI，除了自身的工作需要之外，我们也要让大家感受到学BI本身对他的职业发展是有帮助的，这个点上我们是借助帆软的FCBP考试认证来做的，通过这种等级考试证书的方式，让大家感觉得BI学了不仅仅对当下有用，对自己未来的发展都是会有持续增益的。

2. 两周上线新报表

下面我也放了一张我们相关分析看板上线的历程图，大家能够看到目前我们看板上线的效率基本可以保持在两周一个这个速度上面，那我们是怎么做到平均两周上线一个分析主题的呢？

首先的话为了提高开发效率，我们去输出了一份报表的整个的明细排期的标准，实际工作中我们便是按照这个详细的标准进行培训和落地，从一开始的培训就介入，作为我们人员间协同的一个标准流程，每次需求到时间节点了需要推进下一步事情都清晰明了，大家需求的对接就按照这个来做。

另外的话是我们组织了分析师的一个实操培训，整个公司 100% 的管理人员以及 40% 的职能人员都参与了这个实操培训。然后与此同时的话还有两个策略，让他自己去学习提高能力，一个是让他去参与帆软每个月的城市课堂，还有一块是每一周去做相应的一个直播培训。所有的这些都是为了拉通大家协作的流程效率，这个事情推起来后我们能够明显感知到部门间的磕碰的情况少了，整个需求对接的流程效率提高了非常多。

那第二块我们做的是数据层面的流程优化，一方面是提报的数据需求，另一方面是业务包搭建的逻辑结构，这两部分都会影响我们报表开发上线的效率，所以流程上这两部分我们也做了明确的优化分工。

上面是数据需求的流程，我们制定了明确的路径规划，同时也结合进了业务包建模的方法，将业务包分为三层：第一层的话是原始层，第二层是基础层，第三层是分析层，最右边就是我们结合自己的业务在三层架构下建立的业务包结构，这样我们在需要取用数据的时候能够明确的知道那些数据适合去什么地方找，怎么应用。

三、价值总结

最后简单做一个总结，上线BI平台半年，我们感受到的比较明显的四个价值：

1. 数据获取：实现了数据的自动取用，以前我们要提需求给IT部门，现在数据已经在BI上汇总好了，需要那个数据自己上去取就可以。
2. 数据控制：数据的安全管控其实以前是个比较痛的点，excel满天飞我们也很难管控的数据的权限，那现在基于公共数据的这种管理模式，我们实现了数据权限的全链路管理。
3. 报表设计：这里想提一下帆软的协作能力，真的是极大地提高我们人员间的配合效率。
4. 最后就是一个比较大的点，也就是我们组织对这一块的认可度比较高的，就是经营分析效率。因为BI它可以很快速的去实现相关组件的联动和钻取，所以实际上我们分析数据问题的时候效率有了很大的提升。以前用excel是结果数据，发现了问题我们人员要去透视表里重新定位，现在可以直接基于看板联动定位，这样我们就可以沉淀一些深度的分析应用在BI上面，管理层甚至可以自己去分析一些关注的业务问题。

然后从这个整个的人效跟工作模式的变化上我画了一个图来做总结，可能说我们业务部门的分析工作从原来 80% 的时间花在数据处理上，而且是重复性的数据处理，转变成了 85% 的时间是用于报表的模型设计以及经营分析的业务洞察，这个是对我们来做最大的转变。

最后放一个经营分析的小例子大家感受一下，这是我们的经营分析报告，原来是要用四个表拼起来，每张一个表大概是30M，要在经营会上去做相应的分析跟讲解。现在很方便，就直接一张看板，然后把我们的分析报表呈现是全自动的，我们只需要简单的调整分析结论，同时因为有对应的联动和钻取，大家也能更深刻的感受到你讲的是什么，对应的数据是什么，很直观呈现出哪里有问题。

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