零售消费行业风险管理实例分享之 BI 预警功能

谈及商业智能（BI），大家对于可视化、看板大屏、数据分析等等已非常熟悉。今天我们暂时抛开这些 BI 的热门因素，聊聊一个偏冷门，甚至很多企业上 BI 后都不曾使用过的功能，预警。

很多刚了解 BI 的朋友觉得，预警功能就是一个“警铃”，不断监测数据的变化，当数据满足某一设定条件时，就会“铃铃铃”发出警报。

听起来很简单？实际上并不简单。

什么时候需要预警，要怎么利用好预警？里面学问不少，今天我们就来一起聊聊。

预警不简单

过往基于业务流程中的数据变化进行告警，整个过程是怎么做的？

以零售消费的线下物流简单举例。

通常，我们会基于时间周期，对商品进行监控。商品出库、上车、运输、达到目的地、卸货、进仓库这一流程，可能会逐个定义 deadline，即最晚时间。每当一个流程超出最晚时间，就会触发预警，保证物料不“晚点”。

听起来很美好，但这只是理想状态。从实际情况出发，我们去制定所谓的最晚节点，需要协调上下游流程，最后会是一个动态的时间节点。假使商品晚出库 1 小时，最后制定的进仓最晚时间是不是也要晚1小时？

通过 BI 的数据分析，我们可以实现更加准确、更加贴近实际情况的预警。这里可以是基于历史时间节点，进行比较，实现最优时间节点制定；也可以是基于实时的时间节点，制定动态预警；当然还有很多其他的数据使用方式，这里不再细说。

是预警在数据决策方面的一种表现。预警功能本身很简单，但和数据相结合，通过数据发现事物影响背后的因素，考虑这些因素，分析、应用这些因素，预警的影响力就被极大加强了。

预警还有什么用？

除了辅助数据决策，预警对我们而言，还有什么用？

我认为，起码还有三层。这里粗糙画了张图供大家理解。

首先是避险

这是最浅，我们也最容易注意到的。

企业的风险预警可以增强企业的免疫力、应变力和竞争力，将危机消灭在还没有形成的状态或者萌芽状态，做到防患于未然。

前段时间，我和观远数据的朋友聊到零售消费企业的常见风险问题以及如何避险，今天正好分享给大家。

现在零售消费是很难离开电商平台的。各个品牌在推出新品或者在打造爆品的过程中，往往要参与多平台的活动，进行促销。这其中，可能有平台的满减、本身店铺的满减，也可能有会员积分、淘金币等方式的抵扣。

一开始大家觉得还好，一个新品只参加一项优惠活动，计算起来并不复杂。但随着后续上架越来越多的平台，参与越来越多的活动，最后会发生什么事情？

价格可能会低于成本价，导致越卖越亏，销量爆炸，亏损巨大。原价卖100块的产品，经过平台、活动、抵扣后，可能只卖50块，已经低于60块的成本价。大家可能会疑惑，这都低于成本价了，业务人员不知道么？真有可能不知道。因为通常只有老板，或者说店长才清楚成本价，产品运营的一线业务人员可能不清楚，也可能在执行上忽略掉了。再者，就算业务人员知道价格不能低于60块，严格把控价格，也可能会出现另外一种风险情况。

那就是羊毛党，这种情况在美妆产品中尤其多。同样的例子，100块的产品，打折到70块，成本价60块，商家正常售卖是没问题的。但商家可能没注意到羊毛党已经盯上了，并正在大量购入产品进行囤货，等恢复原价后，再进行社群、C店倒卖。此时，顾客去官方店买100块、90块的产品，还是到羊毛党那边买80块的？肯定有选择后者的顾客。这样一来，轻则影响企业利润；严重的话，还会打乱原本的价格体系，导致后面卖货困难。

以上两种情况，一种是企业没有把握好折扣优惠，另一种是被羊毛党薅了“羊毛”。那我们要如何避免这两种风险情况？观远数据的朋友分享了对应的预警解决方案。

客单价预警。通过对客单价进行监测，当客单价低于指定数额时，进行告警，可以有效控制商品最终成交价格。我们只需要通过观远 BI 每日甚至每小时抓取自己 ERP 系统或者订单系统里的数据，进行计算比对客单价，就可以避免出现商品低于预期价格的情况。

客件数预警。平时一个顾客可能限购5件，但是今天在观远 BI 中监测到某个客户突然购买了 100 件，这就存在了薅羊毛的嫌疑。这个时候，虽然我们不能把已经卖出去的商品收回来，但可以进行下架商品、修改价格、排查下单客户等决策，控制此类批发行为。

止损也是预警的作用之一。预警不一定直接帮你避免风险，及时响应问题，解决问题，第一时间止损也是它的重要作用。

以上两个方法分别解决了把控折扣优惠、防薅羊毛的问题。另外还有另外一种较少发生，但一旦出现，可能造成严重亏损的情况。

在大件商品做活动时，常常会发放满1000-200之类的大额优惠券。商家一般是控制一个优惠总额，例如100万。那这样的优惠券我们一共可以发放出5000（100万/200）张。这些优惠券发放通常是人工后台进行设置，虽然概率很小，但是的确很多商家出现过发放错误的情况，可能是多打了一个“0”，最终发放了50000张。如果没有预警，并且遭遇羊毛党，风险还是很大的。大家在网上应该也看到过很多羊毛党通过优惠券把店家薅空的案例。

除了以上产品推广时的风险预警外，观远的朋友还分享了一些通过预警功能，优化流量投放控制ROI、监控系统数据集规避运营风险等等的应用场景，交流下来感觉都是非常宝贵的“实战经验”。由于篇幅有限，我这里不再赘述，感兴趣的朋友可以点击文末【阅读原文】，去详细了解。

以上这些是避险层面的应用。

其次是分解风险

回到主题，除了规避风险，预警的作用再往深一层，还在于分解风险。

何为分解风险？对企业的战略管理层和执行管理层而言，需要明确企业核心影响力指标，确认关键信息节点、信息层级等，根据数据分析对紧急程度进行定级，也就是风险分级，再进行分级预警。不同级别的风险，要应对不同级别的预警。

因为企业管理层需要关心的风险指标和一线业务人员需要关心的风险指标是完全不一样的。分解风险的意义就在于，由核心指标拆解开来，一直延续到一线指标。这其中，每一层要对应相应的层级人员，并制定好相应的风险指标，一层层进行风险监控。

简单以流量投放举例。早上8-10点、中午12-1点，晚上8-10点，可能是比较好的流量时段，因为这个时间段大家可能不在忙工作。流量的投放，企业都会有每天的预算。我们所要做的，自然是在上面的黄金时间段，把预算用出去，把流量引进来，形成高转化。

可能下午2-5点，我们就要调低CPC（按点击付费），减少流量，因为此时是低质量流量 。到晚上8-10点，要调高CPC，获取更多流量。因此，我们的 CPC 需要保持在一个随着时间波动的区间内，进而控制不同时段的花费速度。如果出了这个区间，系统就可以到推广群或者给推广经理发告警消息，这个价格偏高或偏低了，让推广人员进行调整。确认区间数据以及预警，都可以通过 BI 系统抓取历史沉淀数据实现。

像推广经理这样的一线业务人员的风险指标，可能就是时刻为级别的投放效果，但决策层、管理层不可能每时每刻盯着这些，他的风险指标会是一天、一个月的投放 ROI 效果，系统需要去告警这个月 ROI 是否过低过高，原因又是什么。每个月 ROI 一层层拆解下来，一层层分解风险指标，最终又变成了每小时的。

降低风险，甚至化风险为优势，这些都是在分解风险后，我们才能完成的事情。只有每个小时都尽力做好了，才能让每天、每月都能顺利达成我们的业务目标。所以说，预警并不仅仅是提醒你数据有问题，避免风险，更多的是策略的调整改善与优化，避免再次发生。

最后是风险意识

在分解风险之后，给各层级人员进行分级预警，这不仅仅是加强风险和危机意识的培养，更是给管理者与员工树立强烈的危机意识。

生于忧患死于安乐。在现在这样激烈而又多变的大环境下，明确核心风险，培养风险意识，基于预警，主动告警监控，结构化处理错误程序，方能在大浪潮下降本增效，走得更远。

观远数据提出的“让业务用起来”，也是与这种意识息息相关。过往的人追数据到现在的数据追人，以及“人人都是数据分析师”概念，包括今天和大家谈到的风险意识，这些其实都是数据素养。

对于个人，需具备数据意识和敏感性，通过数据分析洞察问题，辨别风险，快速做出决策。对企业数据文化的建设，以点带面，逐步推进，让不同级别和不同角色的人深度使用数据，从而提升业务指标，成为数据驱动型组织。

最后，大家可以长按下方二维码或点击文末【阅读原文】使用观远数据产品，不仅仅是本文提到的预警，还可以体验到观远 BI 更多功能在行业中的有效应用。

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