零售行业大数据分析解决方案-用友BQ

商务智能与决策支持——案例及案例分析

商务智能与决策支持教学案例 案例1:光大银行商务智能系统得实施 一、案例内容 成立于1992年8月得光大银行, 作为国内最大得股份制商业银行,拥有众多客户群,几百个分支机构遍布国内外;同时光大银行以领先得理念为客户提供种类繁多得金融服务。对于一个如此庞大得机构,如此繁多得金融服务,管理得复杂性可想而知。近年来,通过综合柜台业务系统、阳光卡系统、网上银行系统与办公自动化系统等一系列信息化基础建设,光大银行率先实现了业务系统全国联网与总行数据大集中。 在成功实现业务系统全国联网与总行数据大集中后,经营管理分析方面又出现了一些亟待解决得新问题,如:统计数据不够及时准确、对决策分析缺乏专业化系统化支持、报表处理效率低、数据共享差、难以为以客户为中心得经营管理模式提供充足得信息支持、业绩考核没有理想得IT系统为支撑等等。众多新问题得出现就是银行管理层始料未及得。 为了尽快突破海量数据得“封锁”,挖掘其中蕴涵得知识与信息,光大银行决策层于2002年初开始立项商业智能及数据仓库系统。光大银行根据自身情况,以实际需要为导向,对各家方案得优劣进行仔细分析、反复考察、综合考虑。最终,菲奈特软件公司得高端商务智能产品BI、Office以其领先得技术与简便得操作从众多竞争者中脱颖而出,赢得了光大银行决策层得一致青睐。 经过商议,双方在国际结算业务统计分析、对公业务统计分析、信贷风险管理、客户经理业绩考核等方面签定了一系列合作计划。为了降低实施风险,将从国际结算业务统计分析系统开始,各个项目逐步实施。成功得选型就是光大银行商业智能应用系统成功实施得开始。国际业务部商业智能得应用证明,光大银行所采取得“以部门为基础实施数据处理”得决定就是正确得,也就是务实得。 从2002年12月开始,菲奈特BI、Office商业智能应用平台相继应用于光大银行其她几个业务部门,形成相应部门得商业智能系统。这些商业智能系统以数据仓库技术为基础,把分散在各个业务系统得数据进行整合,数据经过清洗、转换,加载到数据仓库;再采用OLAP与Data Mining等技术,为管理决策人员提供强大、灵活得日常查询与决策支持。 一个应用实例:有一段时间存款余额持续不断得增长,但就是同期得流失客户数也在不断增长,这个问题引起了业务部分析人员得高度重视。该分析人员通过系统进行自助分析,最后发现,问题得根源在于很多客户经理为了完成揽存目标,费了大量得人力与成本开拓新行业、新客户,而忽略了对老客户得关系管理,才出现了存款余额与流失客户数同时增长得怪想象。于就是马上向主管领导反映,当天就在全行下达了整改通知,及时阻止了不良趋势得蔓延。” 目前,光大银行得商业智能系统已经成为管理层进行战略实施、绩效考核不可或缺得工具;各级业务人员得日常经营分析在很大程度上也有赖于该系统得支持。BI、Office在光大银行取得了圆满成功。 二、案例点评 通过案例,我们了解到光大银行选择了BI(商业智能)系统,很好得解决了利用数据进行分析,从而为决策提供强有力支持得问题,提高了工作效率与质量,达到了较高得投资回报率。其实,不难发现银行业得业务数据已经或者正在实现“大集中”,数据大集中为提高BI 系统得成功率、缩短项目周期、降低系统实施成本、提高项目投资回报打下了良好得基础。随着国内银行与境外银行竞争得加剧,应用BI系统进行风险分析、业务决策将就是国内银行

零售业如何进行数据分析

零售业如何进行数据分析与策略调整 许多企业的生产活动都会产生大量的数据，而对这些数据的深层次挖掘所产生的数据分析报告，对企业的运营及策略调整至关重要。本文对数据的产生、归类、分析方法与关联的策略调整进行了有益的探讨。 在零售业中，连锁公司竞争的实质是管理的竞争。其管理的一个核心目标就是有目的、高效率的收集、处理、使用各种信息。而信息是建立在数据的基础上的，也就是说，对管理的对象进行量化处理。数据是对生产的直接记录，而信息则是在数据的基础上人为的反馈及判断，企业策略决策的依据。 对某一个行为的分析需要某一群数据组合，对另一个行为的分析又需要另一群数据组合，每一个不同行为分析所需要的数据组合都是不一样的。为了方便抽取数据，我们要对所有的数据进行分类。通常，我们把一些能直接反映商业行为表象的数据，如进货、销售、库存等数据作为直接数据; 把一些能影响商业行为的数据，如客流量、商品项数、费用成本等作为间接数据。我们不仅要分析进销存这些直接数据，更重要的是要分析间接数据，因为间接数据是改变直接数据质量的基础。 直接数据的分析

对直接数据进行分析，在现阶段的零售业已经非常普遍了，从中很容易找出数据分析的结果进而调整策略。下面我们来看几个表格和案例: 1．销售额及各分类商品销售比例 ● 案例1: 某商场2004年可口可乐销售记录（见表1) 从这个表格可以看出在6、7、8月份可乐的销售呈大幅度上升的趋势，分析原因我们知道是因为夏季到来的缘故，根据这个直接数据模型我们对门店的指导策略是: 增大备货量，调整店面陈列，做好敏感商品的价格策略。 ● 案例2: 销售日报表（见表2)

数据挖掘如何提高零售业销售额

客户关系管理课程设计(论文) 题目客户关系管理在中小企业中的重要性分析 学院（部）商务策划学院 专业电子商务 学生姓名徐宁 学号2011043126年级2011级 指导教师詹川职称博士 2014年4月22日

数据挖掘如何提高零售业销售额 1引言: 总部位于美国阿肯色州的世界著名商业零售连锁企业沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统。为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛利对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用NCR数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！" 这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映数据内在的规律。那么这个结果符合现实情况吗？是否是一个有用的知识？是否有利用价值？于是，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一数据挖掘结果进行调查分析。经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 既然尿布与啤酒一起被购买的机会很多，于是沃尔玛就在其一个个门店将尿布与啤酒并排摆放在一起，结果是尿布与啤酒的销售量双双增长. 2 零售业概述 零售商业企业是指向批发商业企业或生产企业购进商品，再将商品直接出售给最终消费者的商业企业。其特征是： 1) 销售对象是直接消费者，而不是那些进行转卖或生产加工的使用者； 2) 零售商业企业的交易次数颇繁，平均每次交易额较小； 3) 零售商业企业是商品流通的最终环节，零售企业的交易活动一旦成功、便意味着商品脱离了流通领域而进入消费领域，从而实现了商品价值和使用价值； 4) 就商品而言，除了专业的特卖店，一般零售商所包含的商品品种巨大，零售商采取的商品销售方式很多，如经销、代销、联销等。 3 数据挖掘技术 数据挖掘（Data Mining）是一个萃取（Extracting）和展现（Presenting）新知识的流程。通过分析具体数据，发现确定有效的、新颖的、有潜在使用价值的、以往不为人知的、最终可理解的信息，为企业良好运营和决策部门做出重要决策提供帮助。 数据挖掘涉及的学科领域和方法很多。根据挖掘任务分可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘方法可分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习方法包括：归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等；统计方法包括：回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等；神经网络方法包括：前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等；数据库方法主要包括多维数据分析（OLAP）。 数据挖掘在很多行业都可以有较好的应用。如：零售业、银行金融、制造、保险、公共设施、政府、

案例分析一

案例分析一： 1999 年，牛根生遭到伊利董事会免职，从此选择了自己创业的历程，同年8 月成立“内蒙古蒙牛乳业股份有限公司”。最初的启动资金仅仅900 万元，通过整合内蒙古8 家濒临破产的奶企，成功盘活7.8 亿元资产，当年实现销售收入3 730 万元。 2001 年开始，他们开始考虑一些上市渠道。首先他们研究当时盛传要建立的深圳创业板，但是后来创业板没做成，这个想法也就搁下了。同时他们也在寻求A 股上市的可能，但是对于蒙牛当时那样一家没有什么背景的民营企业来说，上A 股恐怕需要好几年的时间，蒙牛根本等不起。 他们也尝试过民间融资。不过国内一家知名公司来考察后，对蒙牛团队说他们一定要求51％的控股权，对此蒙牛不答应；另一家大企业本来准备要投资，但被蒙牛的竞争对手给劝住了；还有一家上市公司对蒙牛本来有投资意向，结果又因为该公司的第一把手突然被调走当某市市长而把这事又搁下了。 2002 年初，蒙牛股东会、董事会均同意，在法国巴黎百富勤的辅导下上中国香港二板。为什么不能上主板?因为当时蒙牛历史较短、规模小，不符合上主板的条件。这时，摩根士丹利与鼎晖(私募基金)通过相关关系找到蒙牛，要求与蒙牛团队见面。见面之后摩根士丹利等提出来，劝其不要去中国香港二板上市。众所周知，中国香港二板除了极少数公司以外，流通性都不好，机构投资者一般都不感兴趣，企业再融资非常困难。摩根士丹利与鼎晖劝蒙牛团队应该引入私募投资者，资金到位，帮助企业成长与规范化，大到一定程度了就直接上中国香港主板。 牛根生是个相当精明的企业家，对摩根士丹利与鼎晖提出的私募建议，他曾经征询过很多专家意见，包括正准备为其做中国香港二板上市的百富勤朱东(现任其执行董事)。眼看到手的肥肉要被私募抢走，朱东还是非常职业化地给牛根生提供了客观的建议，他认为先私募后上主板是一条可行之路(事实上，在这之前，朱东已向蒙牛提到过中国香港主板的优势)。这对私募投资者是一个很大的支持。 1．蒙牛公司的第一轮资本运作 三家战略投资者MS Dairy、CDH、CIC 被成功引进，而蒙牛管理层与PE 机构在开曼群岛公司的投票权是51％：49％(即蒙牛管理层拥有对公司的绝对控制权)；股份数量比例分别是9.4％和90.6％。紧接着开曼群岛公司用三家金融机构的投资认购了毛里求斯公司的股份，而后者又用该款项在一级市场和二级市场中购买了蒙牛66.7％的注册资本，蒙牛第一轮引资与股权重组完成。 2．蒙牛公司的第二轮资本运作——二次注资 2003 年10 月，三家战略投资者认购开曼群岛公司发行的可换股证券，再次注资3 523 万美元，认购“蒙牛乳业”发行的3.67 亿可换股证券，约定未来转股价为0.74 亿港元(2004 年12 月后可转换30％，2005 年6 月后可全部转换)。9 月18 日，毛里求斯公司以每股2.1775 元的价格购得蒙牛股份的80 010 000 股。10 月20 日。毛里求斯公司再次以3.038 元的价格购买了96 000 000股蒙牛股份，对于蒙牛乳业的持股比例上升至81.1％。至此，二次注资完成。 3.蒙牛公司的第三轮资本运作——股改 2004 年，蒙牛乳业为上市做了最后的准备。2004 年1 月15 日，牛根生从谢秋旭手中购得18 100 920 股蒙牛股份，占蒙牛总股本的8.2％。2004 年3 月22 日，金牛与银牛扩大法定股本，由5 万股扩至10 万股。同日，金牛和银牛向原股东发行32 294 股和32 184 股新股，金牛、银牛分别推出公司“权益计划”，“以酬谢金牛、银牛的管理层人员、非高级管理人员、供应商和其他投资者对蒙牛集团发展做出的贡献”。 2004 年3 月23 日，“牛氏信托”诞生，牛根生本人以1 美元／份的价格买下了绝大

售店铺十二大数据分析指标

零售店铺十二大数据分析指标 一、营业额 （1）营业额反映了店铺的生意走势。 针对以往销售数据，结合地区行业的发展状况，通过对营业额的每天定期跟进，每周总结比较，以此来调整促销及推广活动。 （2）为店铺及员工设立销售目标。 根据营业额数据，设立店铺经营目标及员工销售目标，将营业额目标细分到每月丶每周丶每日丶每时段丶每班次丶每人，让员工的目标更加清晰； 为员工月度目标达成设立相应的奖励机制，激励员工冲上更高的销售额； 每天监控营业额指标完成进程情况，当目标任务未能达成时，应立即推出预备方案，如月中的目标进程不理想时应及时调整人员丶货品丶促销方案。 （3）比较各分店销售状况。 营业额指标有助于比较各分店的销售能力，从而为优化人员结构及货品组合提供参考。 二、分类货品销售额 分类货品销售额即店铺中各个品类货品的销售额，如文胸丶裤袜丶家居等。通过分类货品销售额指标的分析，可以了解： （1）各分类货品销售情况及所占比例是否合理，为店铺的订货丶组货及促销提供参考依据，从而作出更完善的货品调整，使货品组合更符合店铺实际消费情况。 （2）了解该店或该区的消费取向，即时作出补货丶调货的措施，并针对性调整陈列，从而优化库存及利于店铺利润最大化。对于销售额低的品类，则应考虑在店内加强促销，消化库存。 （3）比较本店分类货品销售与地区的正常销售比例，得出本店的销售特性，对慢流品类应考虑多加展示，同时加强导购对慢流品类的重点推介及搭配销售能力。 三、前十大畅销款 1、定期统计分析前十大畅销款（每周/月/季），了解畅销的原因及库存状况。 2、根据销售速度及周期对前十大畅销款设立库存安全线，适当做出补货或寻找替代品措施。 3、教导员工利用畅销款搭配平销款或滞销款销售，带动店铺货品整体的流动。 四、前十大滞销款 1、定期统计分析前十大滞销款（每周/月/季），了解滞销的原因及库存状况。 2、寻找滞销款的卖点，并加强对导购的产品培训，提升导购对滞销品的销售技巧。 3、调整滞销品的陈列方式及陈列位置，避免在店铺的角落，并配合人员进行重点推介。 4、制定滞销品的销售激励政策（有选择性实施），如卖出一件滞销款，奖励*元…… 5、对滞销品做出调货/退货，或者是促销的准备。 五、连带率（销售件数/销售单数）

零售业大数据分析应用案例

零售业大数据分析应用案例 随着大数据时代的到来,数据分析已经成为了零售业非常重要的一环,也是精细化运营的基础.零售业数据分析包括: 财务分析 销售分析 商品分析 顾客分析 供应商分析 人员分析 本文将对这6个方面逐一解读. 1财务分析 1）分析企业的财务状况,了解企业资产的流动性、现金流量、负债水平及企业偿还长短期债务的能力,从而评价企业的财务状况和风险； 2）分析企业的资产管理水平,了解企业对资产的管理状况,资金周转情况； 3）分析企业的获利能力； 4）分析企业的发展趋势,预测企业的经营前景； 同时,系统还应该按照部门、人员、商品、供应商、时间等各个维度综合分析各项财务指标,如:成本、毛利、利润、库存、结算、盈亏平衡点、销售数量、销售金额、市场占有率等等. 2销售分析

主要分析各项销售指标,例如毛利、毛利率、坪效（坪效是台湾 经常拿来计算商场经营效益的指标,指的是每坪的面积可以产出多少 营业额(营业额÷专柜所占总坪数,以百货公司为例,店里不同的位置,所吸引的客户数也不同.一楼入口处,通常是最容易吸引目光的地方,在 这样的黄金地段一定要放置能赚取最大利润的专柜,所以你会发现百 货公司的一楼通常都是化妆品专柜）、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等； 而分析维度又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察,这些分析维又采用多级钻取,从而获得相当透彻的分析思路； 同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据； 还可根据各种销售指标产生新的透视表,例如最常见的abc分类表、商品敏感分类表、商品盈利分类表等. 这些复杂的指标在原来的数据库中是难以实现的,老总们虽然知 道他们非常有用,但由于无法得到,使得这些指标的地位也若有若无. 直到bi技术出现之后,这些指标才重新得到了管理者和分析者们的宠幸. 3商品分析 商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据,从而产生以 分析结构为主线的分析思路.主要分析数据有商品的类别结构、品牌 结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等,从而产生 商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重 点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标.通过对这些指 标的分析来指导企业商品结构的调整,加强所营商品的竞争能力和合 理配置. 4顾客分析 顾客分析主要是指对顾客群体的购买行为的分析.例如,如果将顾 客简单地分成富人和穷人,那么什么人是富人,什么人是穷人呢？实行 会员卡制的企业可以通过会员登记的月收入来区分,没有推行会员卡的,可通过小票每单金额来假设.比如大于100元的我们认为是富人,

零售业销售数据分析模型

【零售相关行业】销售数据分析模型 2015-10-27 刘杰数据海洋 销售数据分析的重要性已无需赘言，只有通过对销售数据的准确分析我们才有可能真正找准数据变动（增长或下滑）的根本原因，营销专家刘杰称之为“动因”。找准了“动因”也就发现了真正的问题所在，解决问题、发现新的生意机会点才成为可能！那么实际的销售过程中，我们如何才能有效做好数据分析，寻找到真正的“动因”呢？接下来笔者结合一个实际案例阐述一下数据分析的主要维度及如何才能真正找准“动因”。 案例：某糖果企业Y公司南京市场8月份销售业绩较去年同期下滑了100万。 维度一：分析是那个品类的数据发生了变动？ 在做销售数据分析的时候，第一个分析的维度就是要看数据变动是来自于哪几个大的品类。回到案例，面对Y公司南京市场8月份销售业绩较同期下滑了100万的数据变动情况，我们首先要确定的是下滑的100万是来自于哪个品类或哪几个品类，每个品类各自的下滑占比是多少，在此基础上进一步分析得出下滑的品类中是哪个规格的产品出现了下滑，从而真正找到造成业绩下滑的“罪魁祸首”。经过维度一的分析我们发现，8月份南京市场销售业绩下滑的100万主要是来自于水果糖和巧克力的下滑，其中水果糖下滑了60万，占比60%，巧克力下滑了40万，占比40%，进一步分析得出，水果糖的下滑主要是来自于128g袋装的下滑，巧克力的下滑主要是来自于散装巧克力的下滑。 维度二：分析是哪个区域发生了变动？ 销售数据分析的第二个维度是要看引起数据变动的销售区域在哪里？是整体销售区域都出现了下滑，还是局部区域市场出现了下滑？回到案例，南京市场下辖南京城区及江宁、六合、溧水、浦口四个县级市场。按此维度分析后，我们得出结论，南京市场销售额下滑100万主要是来自于城区市场和六合县城，其中散装巧克力的下滑主要是来自于南京城区市场，而128g袋装水果糖的下滑主要是来自于六合县城市场。 维度三：分析是哪个渠道发生了变动？ 销售数据分析的第三个维度是要看引起数据变动的主要渠道在哪里？换句话说，是哪个渠道或哪几个渠道出现了销售业绩的变动？每个渠道数据变动的比例各是多少？按此维度分析后，我们进一步得出结论，南京市场8月份销售额下滑的100万主要是来自于两个渠道，一个是城区的喜铺渠道，另一个是六合县城的批发市场渠道，其中散装巧克力下滑的渠道主要来自于城区的喜铺渠道，128g水果糖下滑的渠道主要来自于六合县城的批发市场渠道。 经过以上三个维度的分析后，我们就可以确定销售数据变动的基本情况，从而为进一步找准“动因”提供了更加细致、准确的依据！回到案例，面对8月份销售额下滑100万的现状，经过分析后得出的结论是南京市场下滑的100万主要来自于南京城区喜铺渠道散装巧克力和六合批发市场128g袋装水果糖的下滑，其中散装巧克力下滑了40万，占比40%，128g 水果糖下滑了60万，占比60%。 整个数据分析维度的模型图如下：

上中国网络零售市场数据分析

2017年（上）中国网络零售市场数据分析

中国电子商务研究中心发布了《2017年（上）中国网络零售市场数据监测报告》。根据报告，2017年上半年我国网络零售交易额达到3.1万亿元，同比增长了34.8%,预计2017年网络零售交易额将达到7.6亿元。而相反的是，天猫在中国B2C网络零售市场中的占比再次转头向下，市场份额接近2013年年底水平，逼近50%的红线。 数据来源：中国电子商务中心中商产业研究院整理 据报告显示，2017年上半年中国网购用户规模达到了5.16亿元，较2016上半年的4.8亿元，同比增长了7.5%。预计2017年中国网络购物用户规模将达到5.4亿元，将同比增长8%。

数据来源：中国电子商务中心中商产业研究院整理 去年始，阿里就一直在积极布局线下新零售领域，加速物流体系建设，从盒马鲜生到天猫小店，动作不断，与此同时天猫线上份额却开始下降。 据数据显示，2017上半年中国B2C网络零售市场（包括开放平台式与自营销售式，不含品牌电商），天猫排名第一，占50.2%份额，但较2016年上半年下降了3%；京东名列第二，占据24.5%份额，同比上升了0.3%；唯品会位于第三，占6.5%份额，同比上升了2.7%；苏宁易购排名第四，占5.4%的市场份额，同比上升了2.1%；国美在线位列第五，占4.1%的份额，同比上升了2.5%。其他平台包括1号店、亚马逊中国、当当、聚美优品等B2C平台占据整个市场的9.3%份额。

数据来源：中国电子商务中心中商产业研究院整理 中商产业研究院简介 中商产业研究院是深圳中商情大数据股份有限公司下辖的研究机构，研究范围涵盖智能装备制造、新能源、新材料、新金融、新消费、大健康、“互联网+”等新兴领域。公司致力于为国内外企业、上市公司、投融资机构、会计师事务所、律师事务所等提供各类数据服务、研究报告及高价值的咨询服务。 中商行业研究服务内容 行业研究是中商开展一切咨询业务的基石，我们通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业需求、供给、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等多方面的内容，整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、进出口情况和市场需求特征等，对行业重点企

1全国网络零售额数据分析

2017年1-12月全国网络零售额数据分析

据统计局最新数据显示，2017年1-12月份，全国网上零售额71751亿元，同比增长32.2%。其中，实物商品网上零售额54806亿元，增长28%。 2017年中国网络零售额及增长速度 数据来源：中商产业研究院整理 从增长速度来看，随着信息技术的进步和网络覆盖范围的扩大，尤其是国家对农村地区网络建设的支持力度不断加大，网络购物用户规模持续壮大，网络零售额增速远远超过社会商品零售总额的增速。2017年1-12月，网络零售额同比增长速度达到32.2%。

2017年中国网络零售额与社会消费品零售总额增速 数据来源：中商产业研究院整理 我国零售业线上与线下、批发与零售、城市与乡村流通市场共同发展的新格局形成。中国网络零售额占全社会消费品零售总额比重超过10%，2017年1-12月，实物商品网上零售额54806亿元，增长28%。 2017年网络零售额与社会消费品零售总额增速情况 数据来源：中商产业研究院整理

中商产业研究院简介 中商产业研究院是深圳中商情大数据股份有限公司下辖的研究机构，研究范围涵盖智能装备制造、新能源、新材料、新金融、新消费、大健康、“互联网+”等新兴领域。公司致力于为国内外企业、上市公司、投融资机构、会计师事务所、律师事务所等提供各类数据服务、研究报告及高价值的咨询服务。 中商行业研究服务内容 行业研究是中商开展一切咨询业务的基石，我们通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业需求、供给、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等多方面的内容，整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖

用友软件股利政策选择案例分析

DUFE 公司金融 学号：2014120249 专业：保险硕士 姓名：崔盼成

用友软件股利政策选择案例分析 保险硕士崔盼成 2014120249 摘要：股利政策是现代公司财务管理的核心内容之一。合理的股利政策有助于公司在资本市场中树立良好企业形象，促进公司持续健康发展。在上市公司的财务决策中，股利政策具有积极意义。本文着重对用友软件公司的股利政策及影响因素作了相关分析和论述 关键字：股利政策；每股收益；股利支付率；高派现； 1.公司发展历程 用友软件股份有限公司的前身可追溯至其创始人王文京、苏启强于1988年12月6日成立的北京市海淀区双榆树用友财务软件服务社，其全部的资产只是1台电脑，最初的注册资本5万元人民币来自于借款，工作场地为9平方米的租房。1989年，北京第一批私营企业的登记，1990年3月，用友登记了私营企业，同时更名为“北京市海淀区用友电子财务技术有限责任公司”。1990年12月和1993年7月，公司进一步扩大了资本规模，注册资本增加至500万元人民币。1995年1月18日，在原公司基础上组建成立了用友集团公司，注册资本增加至2,000万元人民币。1997年11月，公司注册资本再次增加到5,000万元人民币。1999年12月6日，经北京市人民政府批准，公司由有限责任公司变更为股份有限公司，注册资本最终增至7,500万元人民币。公司大楼为全智能大厦，占地1万平米，可容纳500人，是当时中国最大的财务及管理软件研发基地。 2.公司发行上市 1997年底，董事会决定1998年正式启动用友上市计划。在期间国家为了扶持高新科技企业，对于能够拿到科技部和中科院对高新技术企业“双高认证”的企业可以认可上市，之后用友通过了认证，并接着按上市要求进行了股份制改造。改造之后的用友注册资本为7,500万元人民币，北京用友科技有限公司、北京用友企业管理研究所有限公司、上海用友科技投资管理有限公司、南京益倍管理咨询有限公司、山东优富信息咨询有限公司作为股东分别持有用友公司55%、15%、15%、10%、5%的股份。 2001年3月16日，股票发行改革为核准制，用友成为第一家按核准制要求发行股票的企业，并于4月10日发布招股说明书。根据招股说明书，此次发行将发行流通股2,500万股，股票发行后，公司的注册资金为10,000万元，由以上五公司和社会公众出资组成。2001年4月23日，用友软件以发行价36.68元、市盈率64.35倍在上海证券交易所上网定价2,500万A股。通过上市用友募集资金达8亿多元，净资产从2000年底的8,384万元飙升10倍。 3.公司业务简介 公司是亚太本土领先的企业管理软件和企业移动应用、企业云服务提供商，是中国最大的ERP、CRM、人力资源管理、商业分析、内审、小微企业管理软件和财政、汽车、烟草等行业应用解决方案提供商，并在金融、医疗卫生等行业应

大数据对零售行业有哪些作用

大数据对零售行业有哪些作用 随着时代的发展，尤其是互联网产业的快速增长，大数据分析也越来越被各行业所需求，尤其是对于零售商来说，大数据更是为发展提供了一个新的动力，那么下面就让中原第一城批发商城来为我们分析一下，大数据对零售行业有哪些作用。 深入挖掘顾客需求 以往零售业经营分析以每日生成的交易明细为基础来进行数据分析，有些公司在这方面会做的比较深入，会结合各种因素来考量，做调整，但这种分析往往在速度上会大打折扣，尤其是在信息高速变更的时代，而且这种分析往往基于内部已发生的数据，与用户的真实需求有所偏离。如今，无论是实体销售还是网络销售都做到了信息化，有条件去跟踪用户的消费行为。比如，美国塔吉特超市通过顾客数据分析部建立的“怀孕预测指数”模型，能够在孕妇第2个妊娠期就把她们确认出来。该公司这样做的目的是:在其他公司对母婴开展个性化营销之前，领先一步。通过提前了顾客情况，抢占先机，在不同的怀孕周期提供针对性的保健品和日用品，尽早对客户实施个性化营销。 重建客户关系 我国传统零售业依旧走无差异的营销模式，把所有消费者都当做自己的顾客。可是，某商超在对用户分析时发现，忠实用户占50%，贡献度为90%，剩下的50%客户，贡献度却只占到10%。对于客户，如果依旧是广撒网而同等对待的话，忠实客户的流失将比付出的成本大很多，所以，客户”差异化“对待，势在必行。比如，可以利用顾客会员卡与门店的POS 系统相连接，开发出计算机自动促销系统。该系统能够利用计算机系统，向会员顾客提供个性化服务，投其所好来增加顾客忠诚度。 完善品类管理 通过大数据分析能获悉顾客需求，但最终实际过渡到零售底层的仍是商品和服务。很多零售企业在品类管理实施中往往是门店按采购部规划布置，但又要保证新的商品引进和旧的商品淘汰。数月下来，静态的规划和动态的调整难以有机结合，实际陈列状况和规划的大相径庭。曾今有一家零售企业在实施品类管理过程中将南货由生鲜部划归干货部管理，但调整的结果是销售额反而下降了。商品归属变化以后，商品的卖场布局也发生了变化，商品也从生鲜区位移到了干货，结果南于消费者不适应，反而减少了销售额。

大数据应用与案例分析

大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，

通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。 二、大数据应用案例之：能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。

用友公司股利分配案例分析

用友公司股利分配案例分析 11春金融本 徐红梅 1144201200090 一、事件背景 用友软件分红方案每10股派现6元，2001王文京现金分红3321万！大股东王文京成为最大获益者。 王文京、苏启强于1988年成立的北京市海淀区双榆树用友财务软件服务社,最初的注册资本为5万元人民币。后于1990年3月正式组建为有限责任公司,同时更名为北京市海淀区用友电子财务技术有限责任公司。 1995年1月18日，用友组建成立用友集团公司，注册资本增加至2000万元人民币。 1999年12月6日,用友由有限责任公司变更为股份有限公司，注册资本最终增至7500万元人民币。 2001年5月18日，用友软件（600588）作为中国证券市场上第一家核准制下发行的股票，以每股36.68元的价格发行，上市当天该股最高摸至100元，收盘价92元，创下中国证券市场新纪录，王文京个人身价一度超过50亿元人民币。 中国软件业的风云人物王文京再一次成了媒体聚焦的对象。作为当年第一家核准制上市公司用友软件（600588）的最大股东，他在上市第一年的0.6元(含税)分红中得到了3321万元的红利。根据计算，用友软件出资8000多万元的大股东，一年分得红利4500万元，回报率高达54%，不到两年就能收回投资。而出资20个亿的流通股股东分得红利1500万元，回报率只有1.6%，需要133年才能收回投资。 二、分红资料

三、用友公司决定股利分配政策主要考虑问题 1、股东的利益 2、过多的现金分配 3、配股要求 4、市场信心 四、用友公司选择现金股利的理由及影响 动机： 1、降低公司股东与管理者之间的代理成本 2、传递公司的未来信息 3、满足配股要求 4、满足股东权益要求 5、降低企业现金持有量。 分析： 1、在市场监督不足情况下，股权结构分散的管理者将选择有利于自己而不利于股东的公司资源配置行为，如投资决策时会选择低风险、预期收益低的项目，而在现金流量充足的公司里，管理者可能采取过渡投资行为而获取个人利益。因此股东为了增加管理者任意分配资源的难度，股东可以通过增加现金股利的支付水平来减少管理者控制的现金流量。 2、高派现可以作为公司对外投资者传递信心的信号，但用友高派现后股份一路下滑，与实际理论相悖。 3、中国证监会对公司配股有明确规定，净资产收益率必须连续3年超过10%，净资产值较高而业绩平平的公司为了达到配股要求，常常采用发放现金股利的方法用友2000 净资产收益率为46.76% 超高发行价后预计净资产收益率为5.87% 高额派现后为7.0%，满足了目前新股增发或配股需三折平均收益率底线6%的规定，为再融资创造了条件。 4、由于公司未来的收入的不确定性，投资者更愿意得到实实在在的现金股利， 5、用友公司出现“钱难花”现象，现金投资收益率不高，大量现金滞压。

2017年全国家电行业大数据分析(完美详细版)

2017年家电网购市场展望 ●2017年，家电网购市场仍将高速发展，整体增幅预计为35%左右，总体规模有望达4000亿元。 ●2017年，中国家电网购市场(不含移动终端)的销售额占整体家电市场的比例将超过18%。 ●在国家政策支持下，在电商自身发展战略的驱使下，电商下乡步伐将进一步加快。电商渠道的下乡将给农村家电市场带来天翻地覆的变化。大好天地在农村! ●电商将继续向线下市场渗透，2017年线下为线上导流将成为普遍现象。 ●“网购节”可能遭遇“审美疲劳”，但价格战仍将继续。2017年，家电网购领域的购物节点将更加分散化。 ●2017年的家电网购市场将频繁迎来“品牌日”。 ●营销个性化、定制化、娱乐化趋势将持续。 ●2017年，阿(里)苏(宁)对京东的“追杀”将进入关键一年。 ●阿里(淘宝天猫苏宁易购等)和腾讯京东系(京东、微商等)双寡头垄断的格局不会改变。

●随着线上产品高端化趋势的加剧，线上线下同(标)价是必然趋势。 ●2017年将重掀智能家电高潮，线上会根据C2B定制优势，找到比较能落地的智能家电产品。 ●不会再有对电商持怀疑态度的企业，只可能有亲近谁疏离谁摇摆不定的立场，各家电企业对线上销售渠道的重视程度将进一步提升。 ●随着跨境电商的发展，跨境出口成为家电行业的又一个海外机会。 ●移动网购渠道的下单量还将激增，移动电商时代已经到来，最终个人网购行为将全面归属移动互联网。 ●电商对竞争力的追求将进一步回归到商业本身，即追求产品的竞争力、价格的竞争力、服务的竞争力。 2016年中国家电网购分析报告

2016年，从《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》到《“互联网+流通”行动计划》，政府出台多项政策促进网络零售市场快速发展。根据国家统计局公布的数据，2016年全年，我国社会消费品零售总额达到30万亿元，比上年增长10.7%，稳居世界第二。2016年全年，我国电子商务交易额达到20.8万亿元，其中网络零售额达到4万亿元，位居世界第一，增幅53%。截至2016年年底，我国网络零售交易额占社会消费品零售总额比例达13%。 在经济新常态下，消费已成为我国经济增长的首要动力，贡献率接近60%。而蓬勃发展的网络购物对消费的拉动更为显著，不仅造就了近年来网络零售额以超过50%的年均增幅增长，也成为促进线下消费增长的一个重要因素。 作为引领网络购物市场发展的一个重要板块，2016年，家电网购市场继续高速增长，为整体增长乏力的家电市场带来活力。2016年家电网购市场呈现出的产品、营销、服务的新特点，也将成为整个行业未来变化的风向标。 一、家电网购市场规模超3000亿元家电板块引领网购市场

用友公司国际化案例分析

用友公司国际化案例分析 一、公司概况 1）公司简介： 用友软件股份有限公司是亚太本土最大的管理软件、ERP软件、集团管理软件、人力资源管理软件、客户关系管理软件、小型企业管理软件、财政及行政事业单位管理软件、汽车行业管理软件、烟草行业管理软件、内部审计软件及服务提供商，也是中国领先的企业云服务、医疗卫生信息化、管理咨询及管理信息化人才培训提供商。中国及亚太地区超过150万家企业与机构使用用友软件，中国500强企业超过60%使用用友软件。 2）公司发展： 用友公司成立于1988年，长期坚持自主创新，致力于用信息技术推动商业和社会进步，以先进的产品技术和专业的服务成为客户信赖的长期合作伙伴。2001年5月18日，用友软件股份有限公司成功在上海证券交易所发行上市。 用友公司是亚太本土最大的管理软件、ERP软件、集团管理软件、人力资源管理软件、客户关系管理软件、小型企业管理软件、财政及行政事业单位管理软件、汽车行业管理软件、烟草行业管理软件、内部审计软件及服务提供商，也是中国领先的企业云服务、医疗卫生信息化、管理咨询及管理信息化人才培训提供商。中国及亚太地区超过150万家企业与机构使用用友软件，中国500强企业超过60%使用用友软件。 用友软件股份有限公司连续多年被评定为国家“规划布局内重点软件企业”，2010年获得工信部系统集成一级资质企业认证；2011年获“年度中国经济十大领军企业”、上交所“年度董事会奖”。“用友ERP管理软件”系“中国名牌产品”。 用友公司拥有由总部研发中心（北京用友软件园）、南京制造业研发基地、重庆PLM研发中心、上海先进应用研究中心、上海汽车行业应用研发中心、深圳电子行业应用开发中心等在内的中国最大的企业应用软件和企业云服务研发体系和超过3500人的研发队伍。用友公司的100多家分子公司、3000多名服务专家、3000多家合作伙伴组成了中国管理软件业最大的服务生态系统。在日本、泰国、新加坡等亚洲地区，用友建立了分公司或代表处；在法国，用友与源讯合资成立云安公司，为欧洲、中东和非洲（EMEA）的企业用户提供从 ERP管理软件、财务系统到IT咨询的一站式创新型产品、服务和云应用。 3）公司定位： 以用友软件股份有限公司为主体的用友集团，定位于企业及政府、社团组织管理与经营

2017年1-12月全国社会消费品零售情况分析

2017年1-12月全国社会消费品零售情况分析2017年12月份，社会消费品零售总额34734亿元，同比名义增长9.4%（扣除价格因素实际增长7.8%，以下除特殊说明外均为名义增长）。其中，限额以上单位消费品零售额17409亿元，增长6.7%。 2017年1-12月份，社会消费品零售总额366262亿元，同比增长10.2%。其中，限额以上单位消费品零售额160613亿元，增长8.1%。 2017年1-12月中国社会消费品零售额及同比增速 数据来源：中商产业研究院整理 在商品零售中，12月份，限额以上单位商品零售16417亿元，同比增长6.8%。 1-12月份，限额以上单位商品零售150861亿元，同比增长8.2%。 2017年1-12月中国商品零售额及同比增速 数据来源：中商产业研究院整理 2017年全年，全国网上零售额71751亿元，比上年增长32.2%。其中，实物商品网上零售额54806亿元，增长28.0%，占社会消费品零售总额的比重为15.0%； 在实物商品网上零售额中，吃、穿和用类商品分别增长28.6%、20.3%和30.8%。 1-12月份，在中国限额以上单位商品零售市场中，汽车的零售总额达到42222亿元，占比达32.09%。紧随其后的是石油及制品和粮油食品类，零售总额分别占全国商品零售市场的12.34%和10.76%。 数据来源：中商产业研究院整理

根据中商产业研究院发布的《2018-2023年中国零售行业分析和市场预测咨询报告》指出，在国家政策的大力扶持下，零售业的发展势头较为良好，其规模化和组织化程度不断提高。而我国零售业的发展模式正处于转型升级的过渡阶段，未来线上线下将实现更深层次的良性联动并逐步转变为全行业发展的共识和方向。同时，根据国家的产业规划，我国在“十三五”期间将会基本形成城乡协调、区域协同、国内外有效衔接的商贸物流网络，商贸物流成本明显下降，批发零售企业物流费用率降低到7%左右，批发零售业迎来利好。 中商产业研究院简介 中商产业研究院是深圳中商情大数据股份有限公司下辖的研究机构，研究范围涵盖智能装备制造、新能源、新材料、新金融、新消费、大健康、“互联网+”等新兴领域。公司致力于为国内外企业、上市公司、投融资机构、会计师事务所、律师事务所等提供各类数据服务、研究报告及高价值的咨询服务。 中商行业研究服务内容 行业研究是中商开展一切咨询业务的基石，我们通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业需求、供给、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等多方面的内容，整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、进出口情况和市场需求特征等，对行业重点企业进行产销运营分析，并根据各行业的发展轨迹及实践经验，对各产业未来的发展趋势做出准确分析与预测。中商行业研究报告是企业了解各行业当前最新发展动向、把握市场机会、做出正确投资和明确企业发展方向不可多得的精品资料。 中商行业研究方法 中商拥有10多年的行业研究经验，利用中商Askci数据库立了多种数据分析模型，在产业研究咨询领域利用行业生命周期理论、SCP分析模型、PEST分析模型、波特五力竞争分析模型、SWOT分析模型、波士顿矩阵、国际竞争力钻石模型等、形成了自身独特的研究方法和产业评估体系。在市场预测分析方面，模型涵盖对新产品需求预测、快速消费品销售预测、市场份额预测等多种指标，实现针对性的进行市场预测分析。 中商研究报告数据及资料来源 中商利用多种一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。一手资料来源于中商对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据；中商通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时，调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料进行比对核查，公司内部也会预先探讨该数据源的合法性，以确保数据的可靠性及合法合规。二手资料主要包括国家统计局、国家发改委、商务部、工信部、农业部、中国海关、金融机构、行业协会、社会