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数字化转型应用案例——“信采点监测”小程序的研发与应用

2023年11月30日 来源:烟草在线 作者:陈进勇
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一、案例名称

“信采点监测”小程序的研发与应用

二、案例概要

针对“零售终端信息采集点数据采集质量较差”和“数采质量监管靶向不明确”的痛点难点问题,广西来宾市烟草专卖局(公司)构建“数据+算法”的机采信息点数据准确性监测模型,开发“信采点监测”小程序,在数据治理方面做出了积极的尝试。通过“信采点监测”小程序的研发与应用,实现了预测自动化、结果可视化、应用便捷化的目标,为机采信息点数据准确性监测、治理提供了科学精准的“靶向”解决方案。

“信采点监测”小程序是依托企业微信开发的应用,面向互联网为公司内部员工及卷烟零售客户提供服务,于2022年7月31日上线试运行,于2023年7月3日在来宾市局(公司)全面推广使用。

三、案例功能

(一)所解决的业务问题

“信采点监测”小程序的研发与应用坚持问题导向和目标导向,致力于解决三大突出问题:

一是机采信息点数据异常不能及时推送至一线营销人员和卷烟零售客户,难以及时发现和干预。

二是机采信息点数据异常预警过多且不够精准,一线营销人员机采信息点数据监管工作量大。

三是缺少及时有效的闭环管理,无法满足零售客户自主参与提升数据采集质量的即时参与感。

(二)功能描述

“信采点监测”小程序内置“异常预警”、“风险预测”两大内核驱动器。其中,异常预警利用经验知识设计7大维度指标对客户进行每日预警。险预测则是基于真实的样本数据,利用TabNet算法建立库存准确性监测模型,根据客户基本信息、经营者信息、设备使用、进货和销售情况,预测机采信息点库存不准的概率,进而判断机采信息点库存准不准确,输出影响其库存不准确的几个重要因素,指导客户经理有针对性地深挖背后的原因并采取合适的干预措施。

在此基础上,小程序提供了消息推送、跟进/反馈等功能,以企业微信为载体和渠道,助力打造面向零售客户和客户经理的闭环流程,同时展现监测与反馈的统计数据,让各级人员“随时随地看数”,及时了解数据质量监管的工作情况,有效赋能信息采集数据质量监管工作,显著提升工作质效。

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(三)用户对象

用户对象为客户经理、市场经理等各级营销人员和卷烟零售客户。

四、实现方案

(一)总体架构

“信采点监测”小程序由基础平台层、数据资源层、数据计算层、报表汇总层、前端应用层五个层次组成,如下图所示:

微信图片_20231129094730.png

(二)功能架构

“信采点监测”小程序的前端展现层分为Web端、企业微信端两大部分。Web端主要面向系统管理员、数据人员,实现用户管理、权限管理、数据上传、报表查询及数据导出等后台管理方面的功能;企业微信端则面向管理人员、客户经理等,支持消息推送,支持用户查看数据、联系客户、线上反馈等。

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(三)数据结构

“信采点监测”小程序的数据资源层负责接入并存储各来源的基础数据。该小程序的基础数据有三部分:

1.每天在Web端手工导入的从云POS系统下载的数据(或自动导入定时从区局云POS服务器抽取的数据)。

2.在Web端手工导入现状调查、实际库存记录、门店运营概况报表等数据。

3.用户在企业微信端输入的跟进反馈数据。

(四)部署架构

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在来宾市烟草专卖局(公司)机房部署机采信息点监测服务器,服务器操作系统为统信服务器操作系统V20。采用Web端手工方式导入外部数据,系统支持采用抽取方式从区局云POS服务器中定时获取机采信息点数据,经统一整合、清洗、加工、计算、汇总,然后在Web端和手机端应用进行呈现。

其中,手机端应用作为第三方应用内嵌在企业微信中,用户认证和权限管理受到企业微信体系的安全管控。用户在企业微信端进入“信采点监测”小程序进行交互操作,系统服务器则采用https协议与企业微信进行数据交互。

(五)数字模型算法

基于TabNet算法建立库存准确性监测模型是该小程序的核心技术。该模型由数据获取、数据处理、建模分析、模型应用、跟踪反馈等模块构成,通过多维度DNN(深度神经网络)优化训练和多步骤决策机制实现对数据准确性的精准预测。

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五、使用说明

(一)WEB端

Web端面向系统管理员、数据人员,支持用户管理、权限管理、数据上传、查看和导出报表等功能。

1.用户管理

用户管理页支持查找用户、新增用户、编辑用户、删除用户、重置密码、设置和修改权限等功能。需要录入系统的用户信息包括姓名、账号、部门、角色、状态、密码等信息。其中,部门和角色的设定,决定了用户在企业微信端查看数据的权限。

(1)角色是“营销中心”,则用户可以看到该营销中心所有层级的数据;

(2)角色是“营销部”,则用户可以看到所在部门(即设定的部门)及其下属所有客户经理的数据;

(3)角色是“客户经理”,则用户只能看到自己的数据。

2.数据上传

数据上传页支持上传门店运营概况、机采点现状调查、实际库存记录等excel数据。该功能主要面向数据人员。

3.数据报表

数据报表页支持复杂数据查询与导出,主要有预警统计(营销部)、预警统计(客户经理)、预警统计(客户)、客户数据明细等报表。

数据报表查询与导出,主要是为了方便数据人员查看大批量数据结果,方便数据人员导出数据并加以深入分析。

(二)企业微信端

企业微信端是“信采点监测”小程序作为第三方应用内嵌至企业微信中,以数据展现为主。用户在企业微信中首先需要拥有访问“信采点监测”小程序的可见权限,其次必须是状态正常且具备相应权限的用户。

展现的数据有三个层级:营销中心、营销部、客户经理。选择不同层级,看到的数据有所不同。不同角色拥有对不同层级的查看权限。

(1)角色是营销中心,则这里所有层级均可以选;

(2)角色是某个营销部,则层级只能选择该营销部及其下面客户经理;

(3)角色是某个客户经理,则层级只能选择该客户经理。

时间支持选择具体的日期。

1.首页

首页显示异常预警、风险预测两方面的统计概要信息。

(1)异常预警,显示预警数、排名、样本数、较昨日、风险客户数等信息。点击“展开明细”,可以看到每个预警指标的相关信息。点击右侧的“>”,跳转至预警页。

(2)风险预测,显示风险客户数、排名、样本数、较昨日、有预警客户数等信息。点击右侧的“>”,跳转至预测页。

2.预警

支持查看预警的总体数据,也支持查看单个预警指标的数据。

(1)显示预警数、排名、样本数、较昨日、风险客户数等信息。

(2)数据趋势,显示预警数、占比和排名的近15日趋势,以线图形式显示。

(3)部门排名,显示所有营销部的样本数、预警数、占比等信息,按预警数倒序显示,仅营销中心角色可见。

(4)人员排名,显示客户经理的样本数、预警数、占比等信息,按预警数倒序显示,仅营销中心或营销部的角色可见。

(5)客户明细,按预测概率倒序显示每个预警客户的信息,包括“有预警”、“风险客户”、“异常原因”等信息。点击右侧的“>”,跳转至客户页。

3.预测

(1)显示风险客户数、排名、样本数、较昨日、风险客户数等信息。

(2)数据趋势,显示风险客户数、占比和排名的近15日趋势,以线图形式显示。

(3)部门排名,显示所有营销部的样本数、风险客户数、占比等信息,按风险客户数倒序显示,仅营销中心角色可见。

(4)人员排名,显示客户经理的样本数、风险客户数、占比等信息,按风险客户数倒序显示,仅营销中心或营销部的角色可见。

(5)客户明细,按预测概率倒序显示每个客户的信息,包括“有预警”、“风险客户”、“异常原因”等信息。点击右侧的“>”,跳转至客户页。

4.客户

客户页显示单个客户的数据,有监测情况、客户信息、经营状况等三个子页面。

(1)监测情况。测情况页显示单个客户的异常预警、风险预测两方面的统计概要信息。异常预警,显示该客户预警的异常原因。点击“展开明细”,可以看到该客户近15日的预警趋势,以线图和列表形式显示。风险预测,显示该客户的预测概率。点击“展开明细”,可以看到影响预测的重要因素,以重要性系数倒序显示。

(2)客户信息。客户信息页显示单个客户的基本信息,属静态信息。其中,点击联系方式右侧的图标,自动拨打该客户的电话。

(3)经营状况。经营状况页显示单个客户的经营指标变化情况,属动态信息,以线图形式显示。

5.我的

我的页面有客户跟进记录、指标说明两部分。

(1)客户跟进记录,支持用户将跟进维护客户的情况反馈直接录入系统,支持用户新增、编辑和删除记录等操作。

(2)指标说明,提供系统指标逻辑、操作指南等指引性说明。

6.消息推送

消息推送功能通过应用每天定时发送给相关人员。发送对象有营销部、客户经理两种,发送内容主要是每天对应营销部或客户经理的预警数、风险客户数,并提示及时登录“信采点监测”小程序查看和跟进。

六、应用成效

目前“信采点监测”小程序已经来宾市烟草专卖局(公司)全面推广使用,为10364户零售客户和公司内部全体营销人员提供服务。通过“信采点监测”小程序的推广使用,有效解决了预警数据推送不及时、不精准的问题,增强了闭环管理工作效能,赋能一线营销人员及时精准发现机采信息点数据采集异常并开展跟进指导,增强了零售客户自主参与提升数据采集质量的自觉性。

七、推广价值

(一)可推广性

本案例直击当前“零售终端信息采集点数据采集质量较差”和“数采质量监管靶向不明确”的痛点难点问题,构建“数据+算法”的机采信息点数据准确性监测模型,开发“信采点监测”小程序。通过“信采点监测”小程序的研发与应用,实现了预测自动化、结果可视化、应用便捷化的目标,为机采信息点数据准确性监测、治理提供了科学精准的“靶向”解决方案。本案例解决的是行业普遍面临的痛点难点问题,具有广泛的普适性和可推广性。

(二)推广的必要条件

1.必要的数字化基础设施。需具备“信采点监测”小程序运行、数据运算所需的必要的数字化基础设施。包括具备足够的数据存储、运算和处理能力的国产化服务器,稳定安全可靠的网络连接等。

2.建立数据共享机制。需要通过相应的渠道,及时、准确、完整的获取机采信息点的相关数据,实现数据模型的持续优化、迭代,提升机采信息点数据准确性监测的精准度。

3.数据保护和隐私安全。“信采点监测”小程序的推广应用需要确保用户数据的保护和隐私安全。要建立合规的数据收集、存储、加密、权限管理数据安全保障措施,切实保护好用户数据和隐私安全。

(三)推广价值

1.可有效提升数据的可信度。准确可靠的数据是推动“数据业务化”的基本前提。通过“信采点监测”小程序的推广应用可以有效提升数据的可信度,这将会为营销决策和判断提供有价值的参考,助力“数据业务化”。

2.推动用户形成提升数据质量的自觉性。“信采点监测”小程序提供了消息推送、跟进/反馈等功能,赋能闭环管理,卷烟零售客户可及时通过企业微信接收到数据异常预警信息并进行处置结果反馈,满足零售客户自主参与提升数据采集质量的即时参与感,推动形成提升数据质量的自觉性。

3.助推企业数字化转型。“信采点监测”小程序通过TabNet算法赋能,实现了对机采信息点数据准确性的精准预测,有效降低了一线营销人员开展机采信息点数据采集监测指导的工作强度,增强了零售客户自主参与提升数据采集质量的自觉性,为推动企业“数据业务化”夯实了基础。

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