一个食品杂货零售商的数据，不论它是来自POS机还是仓库，都会是一笔宝贵的资产，而如果数据丧失了它的完整性，那它就会成为一个可怕的恶梦。 　　任何一项在零售中和技术有关的事情，不论是SBT贸易软件（scan-based trading）、价格优化、数据提炼、CPFR（协同规划预测和自动补货）、CRM（客户关系管理）、忠诚度营销（loyalty marketing）、供应链管理系统、RFID（射频识别），还是工作量管理软件，都不外乎有两个主要的目标：收集数据和把数据转换成采取行动可以凭借的信息。不管这一信息会导致什么样的行动结果，如客户服务的提升、供应链的改进、缺货率的降低等等，它们的最终目的都是：赚钱。 　　所有这一切的核心是交易日志（transaction log），或称T-log，交易日志抓获了来自POS的所有数据。“不管有多复杂，所有高级分析的核心都是T-log，”俄亥俄州代顿市的Teradata公司的负责零售业分析的副总裁Rob Berman说，“我主张，零售商拥有一台扫描仪和一个POS系统就足以开始了。依靠这两样东西，他们就可以抓获关于售出产品、店铺地址、时间、顾客、收银员、顾客购买方式、顾客支付方式等等各方面的信息，而且这些数据都是好的、纯净的。” 　　事实上，大多数市场营销、数据提炼和忠诚度管理程序都是从这些信息着手开始它们的分析。“从这些信息中你可以充分了解你的顾客和他们的购物习惯，”Berman说，“你可以知道，他们属于哪一分类，是按定价购买商品的顾客（price shoppers）还是按优惠购买商品的顾客（cherry pickers），是loyalty customers还是high-volume customers，如果你能发展出10或15个顾客分类，就能囊括大部分顾客；” 　　“只需看一下普通的交易凭条，就可以知道产品、店址、交易时间、顾客情况、他们的购买方式、他们的支付方式、谁给他们收银等各方面的信息，这是一笔单从POS那里就可以获取的信息财富。” 他们是怎么做的？ 　　佛罗里达州省彼得堡的Catalina Marketing公司是另外一家帮助零售商最大限度利用POS信息的典范。公司的数据库是全球6个最大的数据库之一，21,000个食品杂货商店每周向它输送大约2.5条交易信息。该数据库还包括了一亿多个家庭的历史购买记录。以这些信息为基础，公司为食品杂货商提供多种多样的营销策划。 　　Catalina的首席技术官Eric Williams认为，利用T-log数据，食品杂货商可以采取三组主要的解决方案，从中获益。第一组是品类管理（category management），采用同类型产品组的数据聚合；第二组是顾客生活方式（customer lifestyle），如家庭、单身男子或单身女性。第三组由俱乐部成员组成，如葡萄酒俱乐部成员或奶酪俱乐部成员。 　　使用品类管理分组的解决方案，食品杂货商可以确保店铺里的所有产品领域都有人购买，并且调整市场营销计划，以促进数据所显示的销售薄弱领域的销售额。“你要参照你的一级顾客的行为来衡量你的一级品类的销售，因为最佳顾客通常引领着潮流。”Williams说，“一般说来，如果这个商店的一级品类做得不好，它的最佳顾客就不在那里购物，因此你就要拿出一些具体的促销措施将他们吸引到这些产品领域。如果这些顾客的购买量上去了，这个品类的销售额也会上升。” 　　Williams指出，虽然顾客忠实计划也会经常收集一些关于顾客生活方式的资料，但是，食品杂货商没有必要依靠这些资料来决定顾客分组。他说：“他们可以简单地看一下POS数据，特别注意一些特殊商品就可以了，这些商品能够指示顾客是否属于某种特定生活方式群体。例如，购买雀巢的“Hot Pockets”冷冻三明治的一般都是有小孩的人，或者是总是很忙碌的家庭。以这个产品以及其它一些具有身份辨认作用的产品的销售情况为指示，食品杂货商就能很好地了解是谁在他们的商店里买东西。” 　　Williams说，俱乐部计划，如许多食品杂货连锁向顾客提供的葡萄酒俱乐部，是另外一种获得详细顾客资料的途径，因为人们往往会积极加入俱乐部而且俱乐部成员是非常积极的活动参与者。他说：“如果你有一个俱乐部，不论是什么形式，什么时候，你就能获得你的某一类顾客的特别详细而且有价值的信息。” 　　但是，即使是T-log也会有不良数据，特别是在零售商销售多种没有使用通用产品代码的商品的时候，如农产品。“关于这个问题，有一个T-log信息可以跟踪的领域特别值得关注，那就是人力，”Teradata公司的Berman说，“一个想要加快速度的收银员，实际上可能因为跳过了交易过程的重要步骤而影响了公司的销售收入。” 　　Berman拿苹果打比方。“所有的苹果在我看来都是一样的，”他说，“Rome苹果和红蛇果（Red Delicious）看起来都差不多，但是，要区分它们是有机食品还是非有机食品，如果没有某种标签，甚至一个农产品经理都不一定能看出差别。为了让顾客快一点付帐离开，收银员就有可能将每一个苹果都作为红蛇果输入POS机。但是，有时候，其它的苹果的价钱是红蛇果的两倍。如果几百家商店都有类似错误发生，那就意味着整个连锁少收了一大笔钱。虽然表面看起来，那个收银员的生产力比其他人高，但是，以每笔交易为依据来看，他的实际生产力是低的。而这些信息是由T-log决定的。” POS异常事件 　　根据Ernst & Young的《2002年防损调查》，POS异常事件报告程序是零售商采用的最有效的防损程序之一。该程序对某些事件示警，如重复出现只输入一种苹果的事情。防损技术公司，如亚利桑那州斯科特斯德（Scottsdale）的Trax Software & Consulting公司，开发了一些软件来帮助零售商发现POS数据中的关键绩效指标， 如每件商品的价值、零销售顾客、负交易活动、每分钟销售商品数、每小时销售额等等。 　　即使来自交易日志的数据是完美的，事情也只是成功了一部分。“当你开始合并T-log之外的其它来源的数据时，困难便开始了，”Teradata的Berman说，“数据来源可能是主机，也可能是数据集市，或者是厂商的系统。” 　　此外，由于兼并和收购行为日盛，食品杂货商拥有多个数据库，各不相同的数据代表的却是相同的产品和品类，这并不足为怪。 　　事实上，在Forrester Research公司的2004年十大零售技术预测中排第一位的就是：数据的内部使用将是IT业的主要工作日程。 　　根据这份1月份发布的报告，“大多数零售商并不缺乏数据，但是许多企业的痛苦是，缺乏清洁的、组织好的数据或利用好数据的技能或工具。2004年，零售商将会瞄准最重要的事情，IT业和行业领导者将并肩工作，提高他们获取、分析以及依据日益精确和集中化的数据而作出决策的能力。” 　　不精确的数据使得零售商们要确定净盈利率极其困难，而净利润率是所有财务数字中最重要的一个，也可能是最难以捉摸的一个。“确定利润率要花许多的时间和精力，”美国食品杂货制造商协会（GMA：Grocery Manufacturers of America）负责供应链和技术的副总裁Pam Stegeman说，“从POS数据中可以知道销售额，但是，成本是一个完全不同的问题，而对于食品杂货商极其微薄的利润而言，任何成本的降低都会影响到利润率。” 　 　　因为坏的数据的影响会遍及整个组织，所以它们对成本也可能会产生巨大的影响。“企业投入一大笔钱在整合和自动化上，但是，只需有一小批数量的坏数据就能够破坏整个系统，”John Stelzer说，“错误经过处理之后依然是错误。”John Stelzer是俄亥俄州都柏林的B2B电子商务解决方案提供商Sterling Commerce的工业开发总监。 　　根据全球著名的管理咨询公司科尔尼公司（A.T. Kearney）的统计： 　　－每年因供应链无效信息而造成的损失为400亿美元，占零售销售总额的3.5％。 　　－各零售目录中30％的商品资料有误，贸易伙伴为每条错误资料而付出的成本为60到80美元。 　　－每年，贸易伙伴人工清理每个商品单元数据所花费的时间为25分钟。 　　－60%开出的发票有错误，43％的发票导致扣减，每个发票错误的对帐成本为40到400美元。 　　采购定单上的一个简单错误就可能会导致波及全组织的数据混乱，从货物的装运和验收到采购、商品企划和店铺库房存货，最终对顾客服务和商品销售产生有害的影响。 　　坏数据是怎么产生的呢？“有多个地方都可能会产生坏数据，”Stelzer说，“坏的数据往往是关键性的错误，特别是那些输入零售商系统的原始数字。它们通过传真和电子邮件散发出去，或者由厂商代表提交到公司总部。也可能为零售组织内的几个人获得，他们把这些数据输入零售商系统中的多个应用程序中。” 　　 　　但是，一旦坏的数据进入系统，还有可能发生其它的变化。“也许会加入一个新的数据特征，也许零售商会改变他们追踪该商品单元的方式，”Stelzer说，“例如，他们也许会将一组电池作为手电筒商品的一部分来追踪，而不是作为电池商品来追踪，因此他们会将它看作是一个不同的零售商品单元，因为他们就是这样来对它进行商品企划的。他们也许会给它分配一个不同的数字代码，虽然他们分配这个代码的目的是用于内部追踪，但是，他们也许就不会给这个产品用合适的通用产品代码标记回来。” 一旦数据进入系统，计算机就会判定这些数据是正确的。 数据存取权限 　　数据存取是另外一个坏数据进入零售组织的途径。例如，一个销售电视机或其它一些装箱商品的食品杂货商的系统数据库中也许会输入商品的装箱尺寸，用于装运和仓储。而某个正在设计货架图的商品企划人员可能会将这个产品的尺寸改为拆箱尺寸。如果物流人员重新回到系统中查询数据，并以已经改变了的数据为准进行装运，那么所需的装运空间就会估计不足。这样的话，就有可能要多送一次货，而这多送的一次货没有把卡车装满，从而产生了意外的成本。 　　“与我们合作的一个零售管理者曾经追踪过有多少人可以更改他的系统中的某一个领域，以及当这一领域被更改时，会产生什么样的后果，”Sterling公司的Stelzer说，“他发现，在24小时之内，有三个不同的人更改了同一件商品的数据，而这三个人互相不知道对方的更改行为。” 　　为了确定这种种数据差异成本，美国食品杂货制造商协会（简称GMA）的Stegeman建议零售商进行作业成本核算，检查接触一件商品或一项任务的每一项作业。“这要花很多时间和精力，但是，你所获得的关于运营情况的信息是无价的，”她说，“这不仅仅是IT部门的工作，而应该是全企业的问题。” 　　根据Stegeman的观点，数据同步是解决种种贸易伙伴数据问题的关键。如果零售商和它的贸易伙伴就使用一个版本的商品描述和处理程序达成一致，就可以极大地节省成本和提高效率。 　　在GMA和美国食品营销协会（简称FMI）联合发表的报告《Trading Partner Alliance Action Plan to Accelerate Trading Partner Electronic Collaboration》中，这两个协会和科尔尼公司一起，详细研究了电子协作（仅贸易伙伴目录中的基本商品的数据同步）的潜在收益。研究的案例有零售商Wegmans（食品连锁店）和Shaw's（超市连锁）。 　　去年三月，纽约州罗彻斯特的Wegmans正在接收总共50个供货商的同步商品数据，涉及的商品有2千多种。 　　2001年2月，卡夫食品（Kraft Foods）和马萨诸塞州西布里奇沃特（West Bridgwater）的Shaw's成为第一批完成UCCnet认证程序的制造商和零售商团队。2002年初，Shaw's向它的所有供货商寄出一封信，通知他们从2003年1月1日起，它只接受以电子表格形式发送的产品更新数据，可以通过UCCnet发送，或者通过Shaw’s商店中的电子多媒体信息终端发送。2003年3月Shaw's 处理了1,637条商品目录，到现在，其中有541条来自14个供货商的商品目录实现了数据同步。 　　这项研究发现，零售商从数据同步中所得到的好处有： 　　－缺货率降低3％到5％。Wegmans发现，5％的缺货的产生原因是，数据不真实而导致采购定单处理、货运安排、仓储和DSD（店铺直送）验收等供应链各环节的延迟。数据同步能够消除因目录错误而产生的采购和供应链延迟，从而防止以上缺货的发生，提高顾客满意度，并使得每年的销售额增加几十万美元。 　　－新产品的市场推出时间缩短2周，这意味着快速消费品的销售时间增加14天。 　　－新产品介绍和产品资料更新的商品企划及数据输入时间节省5,000到10,000小时。 　　－节省10,000到 30,000小时的因为货架标记错误和扫描错误而产生的店铺人力劳动。Shaw's 预计每年会缩减几千小时因为店铺标记错误和POS错误而产生的不创造价值的劳动。 　　－节省1,000到2,000小时的财务处理时间，用于处理和基本产品信息有关的发票争议。Shaw's通过分析发票处理程序发现，采购人员和会计人员每年要花几百小时解决因基本商品资料问题而产生的发票争议。数据同步可以消除这些差异，从而节省下为解决这些差异而花费的管理时间。 　　－存货减少1％。商品数据错误导致产品运送的延迟，零售商们因此经常要保持一个缓冲的库存量。Shaw's计划在数据同步完全实现之后，就降低当前的存货水平。 　　根据Sterling公司的Stelzer的说法，零售商实现数据同步时，要采取三个步骤。第一步是内部同步，包括消除将在UCCnet、商业文件和处理程序上发布的数据之间的所有差异。 　　第二步是外部同步，确保贸易伙伴开始同步体验，就商品数据的真实性达成一致。 　　最后是前进中的同步，调整与贸易伙伴实现数据同步有关的所有变化，以在情况发生变化时仍然可以保持同步。 　　Stelzer 说：“如果你所做的数据同步能够为你和你的顾客带来预期的收益，那么你就能够在你的系统和顾客之间建立并维持一致的、精确的商业信息价值链。微薄的行业利润和激烈的竞争使你不能忽略它的作用。” 　　加入UCCnet的食品杂货商越来越多，可见，数据同步的确是一个不容忽视的事物。 （ 作者：Joseph Tarnowski， 联商网编译）