现在零售行业的供应链管理越来越复杂了，复杂的原因是因为市场的变化、商业模式、销售模式的变化。
比如在以往传统的线上电商平台、线下渠道，现在线上电商还增加直播带货，线下渠道又增加了O2O模式。从一线城市的供应链还是做到供应链下沉到二、三线城市，整体的订单管理、订单交付、订单生产、物流仓储网格化的布局比以往也越来越复杂了，既有内部的供应链，又有外部的供应链。
供应链分析 - 派可数据商业智能BI数据可视化分析平台
在前面几篇文章中讲到的九个核心供应链管理的KPI指标，从分析的维度上越来越细化了，数据获取的难度也越来越大，组合分析的场景也越来越复杂了。这种情况下就不简简单单是上一个BI就可以解决问题的，而是涉及到了企业自身整体的IT信息化、业务流程数字化的建设甚至是变革，当然数据分析和数据洞察的价值也就更高了。
对于这类企业，内部的数字化、BI分析在未来就不是简简单单的出出报表，出出简单的数据汇报。对BI顾问、开发人员、数据分析人员的考验会越来越大，需要参与者有一个全局的业务思维，从业务思考上能够打破业务与业务之间的壁垒，从技术角度要推动打破数据与数据之间的壁垒，从整体架构设计、分析指标体系的规划上站位也要求越来越高。也不是依靠一个能人、两个能人就可以解决的，需要一个大规模的数据团队，既有技术和架构的，也要有懂业务的分析师，更要有懂整体分析规划的专业人才，同时在企业内部一定是得到高层坚决、持续的支持和长期的资源投入保障才能真正做好这些事情。
伴生管理逻辑
什么叫伴生管理逻辑，就是我们在分析一些业务、看一些指标的时候不是孤立的分析某一个指标，而是多个指标会放在一起去思考，一个逻辑伴生着另外一个逻辑形成一个小的业务管理场景的闭环，这就是伴生管理逻辑。
比如汽车零售，新车销售目标和二次或多次以上进店这两个指标就形成了一个伴生管理逻辑。不熟悉这个业务管理场景的话，是不明白为什么这两个指标为什么要放到一起去看，能体现出什么管理逻辑呢？
汽车销售分析 - 派可数据商业智能BI数据可视化分析平台
一个门店这个月的新车销售订单目标是10台车，怎么去完成这个任务，影响这个目标的指标很多，比如自然进店、DCC邀约、新车试乘试驾、进店率等等。这里面就藏着一个非常核心的管理逻辑，就是前面的这些指标是有帮助，但是作为管理者来说不可能去关注到每一个细节指标，抓重点就可以了。
比如二次或多次以上的进店数就是一个重点。试想一下，如果你作为一个消费者跑到这家门店，至少来了两次，说明什么？说明你是真想买车的，不然不会闲着没事逛同一家4S店。
所以，二次或者多次以上进店的基数越大，新车成交的可能性就越大。为了完成新车交车目标，这个指标是不是就非常重要。
接下来就要去分析，历史成交的数据当中，这两个指标的变化趋势和倍数关系。就是当二次或多次以上的进店数量达到一个什么样的数值后，我这个新车销售目标才能完成，这个平均倍数关系就可以很容易的找出来。按照这个比值，每个门店的销售目标定下来了，反推出二次或者以上的进店数应该至少要达到多少我的销售目标才能完成，重点就攻这个指标。凡是二次进店的客户，重点邀约，这样成交的概率就会越高。二次进店数不够，就邀约之前看过车的客户来增加这个基数，直到达到目标为止。
整车业务分析 - 派可数据商业智能BI数据可视化分析平台
大家看一个指标伴生着另外一个指标，这是一种伴生的管理逻辑。单独去看这两个指标，没有太大的价值和意义，因为形成不了管理的逻辑。
类似于这样的还有什么，比如销售收入和费用的比重，如果销售市场是靠费用驱动拉升的，费用应该到什么样的一个水平，销售收入大概可以做到多大的一个规模等等。
再往下，就要努力优化这个倍数关系。以往20个二次或多次进店的，就能达成2个成交，就是10%的成交率。怎么样优化这个成交率，才能达到20%。比如20个二次进店的要做到4个成交，或者10个二次进店我的2个销售目标就可以完成。
当一个管理逻辑在一定周期稳定之后，接下来就是优化这个倍数关系，让效率更高，所以管理逻辑也是在逐步演变和提升的。
管理抓手
比如还有像家装行业，重点抓的是什么？在业务量、流量相对稳定的情况下，抓的是产值，谁的产值？设计师的产值。设计师有哪些产值呢？比如工程产值、主材产值。有的设计师工程产值和主材产值就很高，合并产值也很高。如果要抓业绩的话，管理逻辑就是想办法提升优秀设计师在公司的占比和比重，优秀设计师的占比多了，总体业绩才能得到很好的提升。
利润分析 - 派可数据商业智能BI数据可视化分析平台
如果要抓利润的话，就需要在工程产值和主材产值中，看哪一部分的利润空间更大，抓就是设计师做业务的时候如何加大某一部分业务的引导。把这些管理过程中的指标、指标的伴生管理逻辑给找出来，形成某一定时间企业内部的管理抓手，这几个核心指标抓好了，其它的相关指标表现自然也不会差。简单来说就是抓事务的主要矛盾，解决好主要矛盾，很多问题自然就被推动解决了。
每个行业如果要去深入的分析，就需要找出这种伴生管理逻辑所在的业务场景，对于管理者而言，指标并不是越多越好，管理有重点、能聚焦，这才是企业运营管理者重点关注的地方。
