鞭牛士報道 近日，中國領先的數字化市場研究與諮詢機構愛分析釋出了《2022愛分析·智慧決策廠商全景報告》，報告旨在幫助企業決策者精準選擇合適的智慧決策廠商和成功實施智慧決策專案。瓴羊基於在智慧決策市場中成熟的解決方案和專業的落地能力，成功入選。
智慧決策是企業應對複雜多變的商業環境、實現企業精細化運營的關鍵。瓴羊透過資料智慧為基礎，用資料思維構思全域性，讓資料產生的價值貫穿在企業經營的方方面面。企業有了資料的驅動，原有的流程性業務系統才擺脫簡單的執行角色，才開始變得“智慧”，讓企業有資料可應用、靠資料來思考、用資料來決策。
一、透過智慧演算法調價，最佳化庫存結構
供應鏈對於消費品與零售行業至關重要，很多零售品牌對此非常重視，缺貨、高庫存、SKU臃腫、門店個性選品策略缺失等問題。以瓴羊服務的某知名鞋業為例，鞋品的價格在其全生命週期中會歷經次數不等的調節，而調價的原因和調至的價格會受到很多因素的影響。
基於演算法產出的業務評估指標和模型評估指標，瓴羊分析雲Quick BI幫助某知名鞋業搭建視覺化報表，呈現調價後的銷售目標完成狀態和細節資料變化的洞察。如結合各渠道實時銷售資料、門店位置、季節變化等因素，基於智慧演算法模型進行智慧調價，以此在最合適的時機把合適的商品以合適的價格送到消費者手上，在商品各生命週期，透過靈活的定價策略拉昇銷量，讓消費者借資料紅利享受到最具價效比的購買體驗，企業也得以最大程度的減少庫存積壓，儘早完成銷售目標。
同時瓴羊分析雲Quick BI還可以透過對資料的應用，提升商品的銷售業績，包括價格帶分析、abc分析、庫存分析、關聯分析等內容，基於資料調整商品更合理的價格，更合理的位置規劃。如透過分析產品生命週期，系統可以生成智慧補貨建議，計算出需要補貨的門店以及該門店需要補貨的數量，提升商品庫存利用率，完成更合理的庫存分佈。運營人員根據資料分析結果，能夠快速淘汰滯銷款式，聚焦需要重點關注的SKU，確保好賣的貨不缺，難賣的貨不存。
二、透過智慧決策實現更加智慧的運營及營銷
對於很多零售企業而言，智慧決策可以實現智慧圈選，不但可以準確快速地圈選出意向群體，同時可以根據營銷效果進行自動調優。
作為一家傳統車企，一汽車紅旗需要精細化的資料分析方法來洞察一汽的潛在消費者，於是便開啟了與瓴羊的合作。在做完產品梳理後，瓴羊 DAAS 幫一汽定義了整個資料鏈條的指標和關鍵資料，這裡面梳理了線索的渠道歸屬、基於資料模型將線索進行分層，再透過 A/BTest 驗證預想，預想透過測試驗證方向後，進一步擴大規模將模型在紅旗品牌內廣泛應用。
經過半年的合作，從 2022 年的 5 月開始，線索有效到店獲得大幅增加，最終實現了到店率等這些過程指標的 10%-30% 的提升，在整個成交率上有了大幅度跨越，達到了傳統線索管理方式不可能實現的結果。
同時，車企還可以透過瓴羊隱私安全計算透過隱匿資訊查詢和聯邦學習功能，完成客戶的精準查詢和建模，幫助車企提升營銷轉化效率，同時保證資料可用不可見，保證資料不透明、不洩漏。
以瓴羊營銷雲服務的百雀羚為例，透過瓴羊營銷雲全域營銷工具，助力百雀羚實現精細化人群分層，聚合人群成本結構，實現使用者精細化運營，促進生意增長。具體表現在：精細化人群分層，幫助品牌尋找發力方向；多平臺、多渠道資料分析，成本分配精準把控；重程式碼實現資料交叉，持續追蹤等。透過和瓴羊合作，百雀羚在雙11期間，會員銷售額佔比創品牌歷史最高，同比增長15%，老客非會入會率提升168% ，沉默人群活躍度提升66%。
三、透過資料治理幫助金融機構實現更智慧的決策
除此之外，瓴羊還幫助金融服務平臺透過資料治理手段推進了資料標準化和資產化。切換到資料資產的智慧風控模式後，基於資料中臺的統一模型、統一資料服務，新構建的風控模型能夠接入資料種類越豐富，就能把後期壞賬率、中介欺詐率等風險指標降至最低，從而讓使用者享受到更優質的普惠金融服務。
透過資料決策引擎，企業可以接入一系列業務執行系統，以資料中臺為核心完成資料分析、智慧決策，然後形成操作指令作為輸出，下發給決策指揮系統，從而讓業務執行系統逐步完成從“人+系統”到“機器人+系統”的自動化、智慧化流程升級，逐步降低對人工決策的依賴，可以更加高效精準地批次處理倍增的業務量，支撐業務快速發展。
良好的資料治理能力是實施智慧決策解決方案的前提，很多企業受限於資料治理能力難以滿足需求，因此需要在藉助服務商輸出資料治理能力，如：資料匯聚、統一口徑、資料清洗和資料維護等。瓴羊資料資產治理解決方案，正是在資料中臺基礎上的延展，用中臺方法論結合元資料管理、資料質量管理、資料標準管理、資料安全等能力模組，讓所有的企業擁有一份企業級好資料。
目前，瓴羊智慧決策能力已覆蓋企業的資料治理、最佳化庫存結構、智慧使用者營銷以及運營場景，幫助零售、金融、汽車等多個行業的客戶實現增長，同時基於瓴羊DAAS可以幫助企業從資料基礎到洞察能力、應用場景、組織人才甚至頂層戰略等多方面進行數字化轉型。