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Tableau助力金佰利拓展自助式零售分析,減少數(shù)萬(wàn)美元開支

轉(zhuǎn)帖|實(shí)施案例|編輯:況魚杰|2020-04-29 14:01:40.207|閱讀 236 次

概述:金佰利是全球健康衛(wèi)生護(hù)理領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。本文將會(huì)介紹金佰利借助 Tableau 拓展自助式零售分析,兩年節(jié)省 25 萬(wàn)美元開支的故事。

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背景介紹

金佰利是全球健康衛(wèi)生護(hù)理領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。 公司成立于 1872 年,在全球 35 個(gè)國(guó)家設(shè)有生產(chǎn)設(shè)施,雇員近 42000 名。個(gè)人健康護(hù)理用品、家庭生活用紙和商用消費(fèi)產(chǎn)品是金佰利公司三大核心業(yè)務(wù),年銷售額逾 180 億美元 ,產(chǎn)品銷往超過(guò) 175 個(gè)國(guó)家和地區(qū)。為助力企業(yè)更好運(yùn)用數(shù)據(jù),金佰利將 Tableau 和 AWS 的 Amazon Redshift 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以及 Panoply 結(jié)合使用,推動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模自助式零售分析。


在歐洲,金佰利公司的電子商務(wù)數(shù)據(jù)往往來(lái)自多個(gè)地區(qū)以及不相關(guān)的數(shù)據(jù)源。這由 EMEA (歐洲、中東、非洲三地區(qū)的合稱)分析團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)管理,但他們?cè)械南到y(tǒng)并不能提供快速解決問(wèn)題所需的靈活性,因?yàn)檫@需要大量的數(shù)據(jù)分析。而在 Panoply 上使用 Tableau 的決策帶來(lái)了改變,兩年內(nèi)為公司節(jié)省了 25 萬(wàn)美元,每周節(jié)省了 8 小時(shí),同時(shí)還增加了數(shù)據(jù)分析的安全性。對(duì)于分析團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō),這使他們能夠擁有更多的時(shí)間來(lái)解讀數(shù)據(jù),而不是將時(shí)間全花在弄清數(shù)據(jù)的意思上。

節(jié)省數(shù)萬(wàn)美元,釋放大量資源

當(dāng)詢問(wèn) EMEA 全渠道營(yíng)銷分析負(fù)責(zé)人 Helena Carre 關(guān)于在 Panoply 上運(yùn)行 Tableau 平臺(tái)的體驗(yàn)時(shí),她的回答是:這像是一個(gè) “超級(jí)分析大國(guó)”。

Carre 在領(lǐng)導(dǎo) EMEA 分析團(tuán)隊(duì)時(shí),將她大部分的時(shí)間都花在了數(shù)據(jù)上。金佰利的電子商務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)源于 15 個(gè)不同地區(qū)和不同數(shù)據(jù)源。

不同的 EMEA 地區(qū)對(duì)每個(gè)零售商都有著不同的庫(kù)存單位和項(xiàng)目說(shuō)明 。團(tuán)隊(duì)需要收集并分析來(lái)自內(nèi)部(包括銷售數(shù)據(jù)和營(yíng)銷支出數(shù)據(jù)),外部(如 Similar Web 和 Nielsen)以及 Web 應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)。而當(dāng)這些庫(kù)存單位與原有系統(tǒng)中的固有數(shù)據(jù)結(jié)合時(shí),場(chǎng)面將變得十分壯觀。

因此找到一個(gè)靈活的解決方案至關(guān)重要。Carre 的團(tuán)隊(duì)選擇將 Panopy 的人工智能數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案與 Tableau 結(jié)合使用。為組織里更多的專業(yè)人員提供安全,自動(dòng)的數(shù)據(jù)訪問(wèn)。現(xiàn)在他們花費(fèi)更少的時(shí)間來(lái)收集數(shù)據(jù),而將更多的時(shí)間用于解讀數(shù)據(jù)。Tableau 和 Panoply 的綜合優(yōu)勢(shì)也為他們提供了一個(gè) “沙箱”,在這里他們可以調(diào)整數(shù)據(jù)集以進(jìn)行臨時(shí)探究。Carre 將 “沒有沙箱的數(shù)據(jù)家比作沒有畫布的畫家”;而她的沙箱則是現(xiàn)有解決方案無(wú)法提供的事物。

Carre 表示:“ Panoply 和 Tableau 的強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手所帶來(lái)的快速性能是我團(tuán)隊(duì)最好的解決方案。它給了我所需要的東西:速度、自動(dòng)、效率以及靈活性,并且不會(huì)浪費(fèi)我的預(yù)算,增加團(tuán)隊(duì)人數(shù),或是增加不必要的復(fù)雜性。它仍然是我現(xiàn)有資源的重要補(bǔ)充。“

此外還帶來(lái)了另一好處,新功能可以讓團(tuán)隊(duì)輕松比較各個(gè)店面的表現(xiàn)(即網(wǎng)站,店面,快遞,超市等)。現(xiàn)在分析的績(jī)效指標(biāo)包括:定價(jià)和促銷,包裝大小,市場(chǎng)份額以及增長(zhǎng)。

擴(kuò)展分析功能,無(wú)需增加人員

Carre 和她的團(tuán)隊(duì)通過(guò)提供最新的市場(chǎng)份額,價(jià)格彈性和消費(fèi)趨勢(shì)來(lái)支持金佰利進(jìn)行決策。由于公司的大型復(fù)雜數(shù)據(jù)集,Carre 經(jīng)常尋求 IT 部門來(lái)幫助她設(shè)計(jì)查詢 ETL (提取轉(zhuǎn)換加載)和 BI 問(wèn)題的流程,以便在 Tableau 中對(duì)其進(jìn)行可視化。雖然這個(gè)流程有效,但他們不能迅速回答所需的商業(yè)問(wèn)題。

在 Panoply 上的 Tableau 解決方案解決了 Carre 團(tuán)隊(duì)面臨的數(shù)據(jù)爭(zhēng)議和分析需求,并為公司節(jié)省了大量時(shí)間和人員。例如,在一份區(qū)域性零售報(bào)告上,團(tuán)隊(duì)每周能夠節(jié)省八小時(shí) —— 相當(dāng)于每?jī)赡旯?jié)省了 25 萬(wàn)美元。這份報(bào)告是金佰利 “巨大投資回報(bào)” 的一個(gè)例子,它帶來(lái)了新的功能,而無(wú)需向團(tuán)隊(duì)中增加業(yè)務(wù)分析師,或者經(jīng)歷冗長(zhǎng)的需求收集或技術(shù)開發(fā)流程。

“ Panoply 中的 Tableau ” 解決方案

Panoply 實(shí)時(shí)監(jiān)控查詢,自動(dòng)調(diào)整以獲得最佳性能。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),Panoply 使用專有 AI 算法來(lái)學(xué)習(xí)使用模式,優(yōu)化數(shù)據(jù)集并緩存常用查詢,所有這些都旨在提高對(duì)終端用戶的響應(yīng)能力。Tableau 和 Panoply 開展了一項(xiàng)關(guān)于通用儀表板配置的性能改進(jìn)的聯(lián)合研究。在三周的研究過(guò)程中,他們發(fā)現(xiàn) Panoply 為儀表板的運(yùn)行時(shí)間減少了 90% 。

//本文轉(zhuǎn)自Tableau 商業(yè)智能博客
//作者:Vaidy Krishnan(Tableau 大數(shù)據(jù)產(chǎn)品營(yíng)銷高級(jí)經(jīng)理)


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