引言：业务人员的 “数据分析焦虑”，该结束了
在数据驱动的时代， “想分析却不会”“会分析却等不到” ，成了零售行业业务人员的普遍焦虑：
- 某便利店的运营主管，想知道 “本周雨天哪些商品卖得好”，要手动导出 POS、库存、天气 3 份数据，耗时 2 小时整理，等结果出来，“雨天的销售高峰” 已经过了；
- 某社区店的店长，想分析 “会员复购率下降的原因”，要找 IT 查 CRM 系统，等 1 天才能拿到报表，而 “会员流失的黄金挽回期” 只有 72 小时。
IDC 2024 年中国 BI 市场报告的数据更刺眼：63% 的业务人员因 “技术门槛” 无法自主分析数据，45% 的企业 “数据分析需求积压率” 超过 50%—— 不是业务人员不想用数据，而是传统 BI 的 “技术壁垒”，把他们挡在了数据门外。
直到 ChatBI 的出现，这场 “业务人员的数据分析困境”，才有了破局的可能。
一、零代码革命的本质：把 “数据控制权” 还给业务人员
传统 BI 的核心矛盾，是 “技术人员掌握工具，业务人员掌握需求” —— 业务人员是最懂 “为什么要分析” 的人，但他们不懂 “怎么分析”；IT 人员是最懂 “怎么分析” 的人，但他们不懂 “为什么要分析”。这种 “信息差”，导致 90% 的数据分析需求，要么 “滞后”，要么 “偏离业务实际”。
零代码革命的本质，是打破 “技术 - 业务” 的鸿沟：让业务人员不用学 SQL、不用建模型，直接用 “业务语言” 和数据对话。这不是 “简化操作”，而是重构数据分析的逻辑—— 从 “技术主导” 转向 “业务主导”，让 “最懂业务的人”，直接掌控 “最有价值的数据”。
二、ChatBI 的三大核心能力，让业务人员 “会用” 且 “用好”
ChatBI 不是 “把 BI 做成聊天框”，而是通过自然语言交互、自助分析、智能洞察三大能力，让业务人员从 “被动看报表”，变成 “主动用数据”。这三大能力，构成了 “业务人员成为数据分析师” 的底层逻辑：
1. 自然语言交互：用 “人话” 查数据，消除 “学习成本”
传统 BI 要求业务人员 “用技术语言提问”（比如 “SELECT 销量 FROM 销售表 WHERE 时间 = 本周 AND 天气 = 雨天”），而 ChatBI 允许业务人员 “用业务语言提问”（比如 “本周雨天哪些商品卖得最好？”“某门店会员复购率下降的原因是什么？”）。
这背后的核心技术，是自然语言处理（NLP）的 “语义解析” ——ChatBI 能把 “业务问题” 翻译成 “数据查询逻辑”，自动关联分散在 POS、库存、会员系统中的数据，无需业务人员手动整合。比如，当业务人员问 “雨天卖得好的商品”，系统会自动关联 “天气数据”“销售数据”“商品品类数据”，直接给出 “雨天销量 TOP10 商品”。
2. 自助分析：从 “找数据” 到 “用数据”，掌握 “定义权”
传统 BI 的报表是 “固定的”—— 业务人员想 “按门店类型拆分饮料销量”，要重新找 IT 改报表；而 ChatBI 支持自助定义指标与维度：业务人员可以自己 “拖曳字段”（比如把 “门店位置” 拖到 “行”，“饮料销量” 拖到 “值”），10 分钟就能生成新报表，无需 IT 参与。
这解决了业务人员的 “需求多变” 痛点：比如，当运营主管发现 “雨天销量下降”，可以立即 “按商品品类拆分”“按时段拆分”“按会员等级拆分”，快速定位问题根源 —— 不是 “数据不好用”，而是 “数据的使用权” 回到了业务人员手里。
3. 智能洞察：从 “看数据” 到 “懂数据”，成为 “决策参与者”
业务人员的核心需求，从来不是 “知道数据是多少”，而是 “知道数据为什么是这样”“该怎么办”。ChatBI 的智能洞察能力，能自动完成 “数据关联→原因分析→建议输出” 的全流程：
- 比如，当业务人员问 “某门店泡面销量下降的原因”，系统会自动分析：“某品牌泡面库存率仅 10%（缺货），竞品超市在做‘泡面买一送一’促销，且本周气温回升 5℃（消费者更爱喝冷饮）”；
- 接着给出决策建议：“1. 立即补货某品牌泡面，确保库存率≥70%；2. 推出‘泡面 + 矿泉水’组合套餐，优惠 10%；3. 在高温时段增加冷饮陈列面积，提升连带销售”。
这让业务人员从 “数据的观察者”，变成 “数据的决策者”—— 他们不用再 “等 IT 出报表”，而是能直接用数据指导业务行动。
三、从 “等数据” 到 “用数据”：武汉可多便利的 ChatBI 实践
在武汉，本土连锁便利店龙头武汉德盛丰商贸有限公司（旗下品牌 “可多便利”），曾面临 “数据用不起来” 的核心矛盾。作为拥有 200 + 家门店、覆盖武汉核心社区及写字楼的区域便利店品牌，可多便利的业务数据分散在 POS、ERP、CRM 三个系统中 ——
- 数据分散：业务人员要查 “某门店本周饮料销量”，需要从 POS 系统导出销售数据，从 ERP 系统导出库存数据，再手动整合，耗时 2 小时；
- 需求滞后：运营主管想知道 “雨天哪些商品卖得好”，要等 IT 整合天气数据和销售数据，等 1 天才能拿到结果，而 “雨天的销售高峰只有 3 小时”，等结果出来，已经错过调整货架的最佳时机；
- 依赖 IT：每月有 100 + 个数据分析需求，IT 团队要处理 80%，导致 “重要需求排队”，比如 “国庆活动的销量预测”，等了 3 天才能拿到报表，错过备货最佳时间。
2022 年，可多便利引入 FineBI 的 ChatBI 产品，直接把 “数据控制权” 还给了业务人员：
- 10 分钟定位问题：运营主管直接问 ChatBI “本周雨天哪些商品卖得最好”，系统 10 分钟内整合 POS（销售数据）、天气（本周降雨天数）、商品品类（饮料、方便食品）三大系统的数据，给出 “雨天销量 TOP10 商品”（矿泉水、泡面、雨伞位列前三）；
- 自主优化策略：店长问 “某门店会员复购率下降的原因”，系统自动关联 CRM（会员消费记录）、库存（某款零食缺货）、竞品（旁边超市做会员日活动），建议 “补货某款零食 + 推出会员专属折扣”，执行后，该门店会员复购率从 12% 提升至 18%；
- IT 压力大减：业务人员自主分析的占比从 15% 飙升至 70%，IT 团队的报表需求减少了 60%，终于能腾出时间做 “门店销量预测模型”，帮助总部提前 1 周调整供应链备货，降低库存积压率 12%。
使用 FineBI 后，可多便利的库存周转天数从 21 天缩短到 15 天，单店月均销售额提升了 8% —— 这不是 “工具的功劳”，而是 “业务人员能直接用数据解决问题” 的结果。
四、FineBI 的 ChatBI：如何匹配 “业务人员的真实需求”？
可多便利的实践，本质是 FineBI 的 ChatBI 产品，精准匹配了业务人员的三大核心需求：
- 无门槛的交互方式：支持中文口语化提问（比如 “雨天卖得好的商品”），不用学 SQL 或建模，业务人员 “张嘴就能问”；
- 全链路的数据整合：对接 POS、ERP、CRM 三个系统，实时同步数据，无需业务人员手动导出或整合；
- 贴合业务的智能洞察：基于 “社区便利店” 的行业场景训练模型，能自动关联 “销量 - 天气 - 库存 - 竞品” 等维度，给出 “可落地的建议”—— 不是 “泛泛而谈”，而是 “直接解决即可多便利的‘雨天销售’‘会员复购’等具体问题”。
作为IDC 连续 8 年（2017-2024）中国 BI 市场占有率第一、Gartner 全球 ABI 魔力象限唯一入选的中国独立 BI 厂商，FineBI 的 ChatBI 产品，本质是 “以业务需求为核心” 的设计逻辑：不是 “卖工具”，而是 “卖解决问题的能力”—— 让业务人员不用学技术，就能用数据解决业务问题。
结尾：“人人都是数据分析师”，不是口号是现实
ChatBI 的出现，不是 “工具的革命”，而是 “思维的革命”—— 它让业务人员从 “数据的旁观者”，变成 “数据的主人”：
- 门店店长能自己分析 “雨天的商品策略”，不用等 IT；
- 运营主管能自己分析 “会员复购率下降的原因”，不用学 SQL；
- 采购人员能自己分析 “库存积压的商品”，不用依赖数据分析师。
正如 Gartner 所说：“未来 5 年，80% 的数据分析将由业务人员完成”。而 ChatBI 的零代码革命，正是这场变革的关键 —— 它让 “人人都是数据分析师”，从口号变成了现实。
对于企业而言，这意味着 “数据驱动” 不再是 “IT 部门的事”，而是 “每个业务人员的事”；对于业务人员而言，这意味着 “数据分析” 不再是 “技术活”，而是 “本职工作的一部分”。
这场零代码革命，才刚刚开始。
