业务系统繁多、系统之间壁垒性强，数据难以贯通。
围绕经营管理的外部数据混杂，数据质量较差，从源头把控数据质量难，后期纠错成本高。
消费行业产业链长、多业态并存，难以统管，导致业务运营部门职能冗余，企业普遍处于一定的臃肿状态。
经营环境复杂，数据流转过程中的异常监控难，数据共享风险高。
从营收、利润、损益等各方面把控线上各渠道运营情况。
了解更多统一分析全渠道整体投放的效果，包括消耗、成交、ROI、趋势等。
了解更多从时序用户留存的情况分析，辅助电商分析人员进行各种进阶的分析，比如素材内容、投放策略、商品策略等。
了解更多围绕销售整体流程，梳理门店管理全景地图。
了解更多从库存、销量两个角度对重点款商品进行补调监控，优先区域内部配货、整体不足再进行跨区域调货和追单，保障重点款商品的销售需要。
了解更多围绕会员运营，通过差异化营销动作，让对的商品通过对的活动找到对的会员，从而为企业带来价值。
了解更多围绕门店经营关键指标项，打造企业全层级门店管理分析体系。
了解更多构建会员画像，以消费者需求定位核心会员群体和商品，充分发挥用户资产，打造企业级的会员运营闭环体系。
了解更多基于消费行业现有商品品类管理链路，优化并建立端到端的商品数字分析体系。
了解更多构建压力下放体系的同时通过门店赛马、异常分析等方式赋能门店长，自下而上层层实现品牌整体业绩达成。
了解更多从会员画像、会员消费等方面多维度把握餐饮行业核心增长力——会员，提升会员价值实现业绩达成。
了解更多多维度多工具“人”“货”结合科学分析菜品销售，保证菜品核心竞争力，提升菜品运营水平。
了解更多针对新品研发前、新品研发、上市环节全流程监控，保证流程准确性，提高新品上市成功率。
了解更多对毛利差进行定量化的细分拆解，量化各毛利影响因素，针对性提升改进。
了解更多按活动前中后期分别监控指导市场活动全生命周期流程，提升活动价值，固化活动经验。
了解更多分析门店、货架、花色、产品对产值的贡献占比。
了解更多以FineReport为核心，进行建模、特征库建设，补货预警等相关自主开发。
了解更多建立周滚动要货计划单；监控产量的周/月达成；对于低达成率的进行自动预警、推送到厂。
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将“人、货、场”的分析视角不断垂直深化，实现门店经营效率的精益增长。
“深业务”的诊断模型，追求极致“人机交互”。
“智慧化”的模型复用，追求“规模化定制”；
“四个数字化”：问题指标化-指标模型化-模型知识化-知识处方化；
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电商全平台的“生意参谋”数据分析平台
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统一数据口径标准，通过搭建大数据平台实现企业数据的自动采集、集中汇总，形成企业数据资产池。
传统企业中存在大量线下手工数据，数字化平台可将手工数据快速制作成模板供员工导入并留存到数据仓库，提升线上化水平。
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