大数据产业创新服务媒体
——聚焦数据 · 改变商业
随着生活节奏的加快，人们对快餐的需求也日益增长，也越来越具有高频次消费的特征。中国餐饮行业供需两端呈现天然分散态势，如何更好地强化和培养消费者的日常消费选择成为连锁餐饮企业关注的重点。
该企业的领导和员工关注一系列关键指标，这些指标不仅反映了公司的业绩，还指导了营销策略的制定。通过智能一站式指标平台，该团队能够将这些指标进行多维分析，从而深入理解业务表现，例如热门指标有门店营业情况/同店销售增长/产品受欢迎程度等。在指标建设方面，该企业一直面临以下痛点：数据量高达数百亿、数据维度众多、需要支持复杂口径的组合计算，以及指标数量庞大。
所以，跬智信息（Kyligence） AI解决方案满足指标的开发、管理、应用需求，帮助企业高效实现：
1）引入一站式指标管理平台（Kyligence Zen），IT开发好基础数据及指标，交由用户衍生/复合指标满足各自分析需求；
2）兼容并扩展Excel / WPS透视表分析，同时支持Win+Mac平台；
3）引入AI数智助理（Kyligence Copilot），结合LLM能力实现自然语言对话获取指标、完成围绕业务指标的分析和洞察。
时间周期：
项目开始时间：2023年7月
中间重要时间节点：2024年9月（持续升级迭代）
项目完结时间：持续使用
在Kyligence AI解决方案的支持下，该 Marketing 团队能够基于数据做出更加科学的决策。平台的数据分析功能帮助团队评估每次营销活动的效果，优化资源分配，提高营销活动的投入产出比（ROI）：
1）个性化营销：根据消费者行为和偏好，制定个性化的促销活动；
2）产品创新：基于产品受欢迎程度的分析，推出新产品或改进现有产品；
3）优化门店运营：根据门店营业情况和销售表现，调整门店运营策略；
4）平台的数据分析功能帮助团队评估每次营销活动的效果，优化资源分配，提高营销活动的投入产出比（ROI）。
非常重要一点的挑战是企业要有AI应用的运营理念和文化。
该项目建设完成上线后，为保障AI应用推动业务实现数据驱动，同时也满足指标随业务迭代更新的运维需求，企业应建立完善的运营机制，明确各方面运营职责。
运营机制包含组织和流程两部分。
● 组织包含组织架构和岗位设置，流程是指指标平台的日常运营中涉及的指标体系更新、指标平台系统功能迭代等流程。组织方面，AI应用的运营涉及业务部门、数据部门、IT部门等团队。
● 流程方面，应用的运营流程主要围绕着指标的新增、变更、废弃以及监控运维等展开。
企业需要结合自身业务和组织架构的特点，建立常态化运营流程。以指标新增 / 变更流程为例:指标的新增、变更由需求者发起，根据指标归属经业务部门或数据治理归口管理部门进行需求审核，需求确认后，提交给IT部门的数仓团队进行指标开发。
这家企业目前正利用强大的数据分析能力，通过对近10TB数据和300+业务指标进行多维分析，深入了解各大门店在销售、人员管理、市场营销及食品材料等方面的运营情况。其数据维度覆盖了不同门店的销售数据、人员管理、市场表现以及食品供应链的相关信息，每日进行8000次查询，确保数据支持实时决策和运营优化。通过细致的分析，企业能够评估不同餐厅和城市级别的业绩差异，识别出优势市场与劣势市场，从而进行针对性的市场策略调整。
此外，企业还通过分析不同业务模块（如咖啡、甜品、餐食等）的表现，优化资源配置，确保各类业务能高效协同，提升整体运营效益。针对早中晚餐的销售情况和不同区域的市场需求，企业能够制定精准的营销活动，提升客户体验和满意度。
在价值体现方面，企业通过统一的数据管理和规范化的数据出口，构建了标准、可信的数据资产，为后续分析和决策提供了强有力的数据支持。同时，日均8000次查询的高频率与平均查询响应时间仅为3-5秒，确保了快速的数据获取和问答响应，极大提升了决策效率和运营灵活性。
过去，该团队的分析师需要从数仓中导出数据到Excel，手工制作图表并逐维度分析指标波动原因，这一过程不仅耗时耗力，再加上需要解决数据权限配置管控、登录认证集成等，整体流程效率不高。
而今，通过智能一站式指标平台Kyligence Zen和AI数智助理Kyligence Copilot的引入，Marketing团队能够通过自动化的指标看板，实时追踪业务开展情况，轻松评估市场活动效果。目前，该企业已部署本地版Kyligence AI解决方案，并已运用国内外主流大模型。
1. 业务维度评估：全面掌握市场动态
智能一站式指标平台Kyligence Zen的强大之处在于其能够提供多维度的业务评估。通过对不同业务维度的深入分析，Marketing团队能够快速识别市场活动的强点和弱点，从而及时调整策略。
例如，通过维度归因和血缘归因，团队能够洞察业务波动的深层因素，实现精准营销：
a.分析不同餐厅和城市级别的业绩差异，识别优势和劣势市场；
b.通过分析不同业务模块（如咖啡、甜品、餐食等）的表现，优化资源配置；
c.通过了解早中晚餐销售情况和区域市场的销售情况，制定针对性的营销活动。
2. 归因分析：识别业绩增长的驱动因素
Kyligence AI解决方案的归因分析能力从多视角（维度）、深层次两方面，全面定位指标变化的根本原因，是该方案最受欢迎的功能之一。
因此，该团队能够识别影响业绩的关键因素：
a.分析特定营销活动对销售的具体贡献；
b.通过分析不同用餐方式（如外带、堂食）的订单量，优化顾客体验。
3. 数据驱动的营销决策：提升营销活动的ROI
在Kyligence AI解决方案的支持下，该Marketing团队能够基于数据做出更加科学的决策。平台的数据分析功能帮助团队评估每次营销活动的效果，优化资源分配，提高营销活动的投入产出比（ROI）：
a.个性化营销：根据消费者行为和偏好，制定个性化的促销活动；
b.产品创新：基于产品受欢迎程度的分析，推出新产品或改进现有产品；
c.优化门店运营：根据门店营业情况和销售表现，调整门店运营策略；
d.平台的数据分析功能帮助团队评估每次营销活动的效果，优化资源分配，提高营销活动的投入产出比（ROI）。
亮点总结：
技术创新：该餐饮巨头通过引入Kyligence AI解决方案，实现了从宏观到微观的指标体系构建，提升了数据分析的效率和精准度。
团队协作：通过AI数智助理（Kyligence Copilot），团队能够实现自然语言对话获取指标，简化了数据分析流程，提高了团队协作效率。
业务理解：企业通过多维度的业务评估，深入理解市场动态和消费者需求，从而优化营销策略和资源配置。
指标管理：使用Kyligence一站式指标管理平台，解决了数据量大、维度多、复杂计算和指标数量庞大的问题。
数据洞察：通过自动化的指标看板，实时追踪业务情况，评估市场活动效果。
业务维度评估：利用AIGC能力，快速理解客户意图和需求，提高客户洞察的广度和效率。
创新分析：
在引入大模型之前，大数据和人工智能领域曾面临曲折发展，其内在的复杂性带来了高昂的成本，且这些技术平台往往无法真正助力决策。例如，早期的大数据平台和商业智能（BI）软件，主要功能是加速数据提取过程，帮助分析师更高效地获取信息，但这并未满足企业对决策支持工具的期待。企业追求的不仅仅是工具，而是工具能否提供决策依据，甚至直接指导决策。大模型技术让工具和产品实现智能化，它们能够自动挖掘数据，提供决策依据，乃至自动生成有价值的决策建议。
主要收益：
1. 统一管理、统一口径、统一应用出口，形成标准规范可信的数据资产；
2. 自动同步业务模型及优化用户查询，保障性能同时释放IT生产力；
3. 数智助理大幅降低分析门槛，从传统BI升级至ChatBI，助力人人用数；
4. AI问数平台运营成效显著：平台整体日均150+活跃用户（除去周末），日均8000次查询，数据查询平均等待时间3s~5s（资源相关），问答平均等待时间<8s。
·某西式快餐巨头
上世纪八十年代，该企业把标准化西式快餐引入中国，并让西式快餐逐渐成为中国本土化消费。现在，这家企业经营的上万家餐厅已经遍布全国，并且在店面数量、品牌知名度、社交及数字媒体营销和传播、全国供应链管理、产品质量、以及创新方面均处于行业领先地位。
·Kyligence
跬智信息（Kyligence）由Apache Kylin创始团队于2016年创办，是领先的大数据分析和指标平台供应商，提供企业级OLAP（多维分析）产品Kyligence Enterprise和智能一站式指标平台Kyligence Zen，为用户提供企业级的经营分析能力、决策支持系统及各种基于数据驱动的行业解决方案。
Kyligence已服务中国、美国、欧洲及亚太的多个银行、证券、保险、制造、零售、医疗等行业客户，包括建设银行、平安银行、浦发银行、北京银行、宁波银行、太平洋保险、中国银联、上汽、长安汽车、星巴克、安踏、李宁、阿斯利康、UBS、MetLife等全球知名企业，并和微软、亚马逊云科技、华为、安永、德勤等达成全球合作伙伴关系。Kyligence获得来自红点、宽带资本、顺为资本、斯道资本、Coatue、浦银国际、中金资本、歌斐资产、国方资本等机构多次投资。
