发布时间：2022-6-8 分类： 行业资讯
“老咖啡品牌在中国市场20年的培育，以及资本市场对咖啡和茶的追求，给了Tims足够的市场教育，进入中国中国现煮咖啡市场潜力巨大。只要Tims做产品和服务的差异化营销，在中国还是很有意思的”TIMScoffee House Initiative总监LeonZhang在接受观远数据采访时提到。
2月26日，加拿大咖啡品牌TimHortons(以下简称“Tims”)进军中国市场，在上海落地首店在与Leon对话的第二天(11月15日)，TIMS 国金店开业。Leon表示，预计今年将在上海开设30家门店，明年将增加更多不同类型的门店，进入更多城市。计划在5-10年内让Tims成为中国最受欢迎的咖啡品牌。
这个规划目标足以说明Tims深耕中国市场的决心。那么，面对中国市场的特殊环境和公司的整体战略目标，Tims的IT团队做了哪些数字化探索呢？未来数字化会有怎样的规划？
国际品牌的区域化要求数字营销的本土化
中国市场一直是国外品牌抢占的热点。同样，水土不服也是很多国际品牌不可避免的共性。如何做好本土化的数字化建设和运营，是Tims进入中国面临的第一大难题
Leon表示，Tims进入中国市场，在品牌定位上仍然延续了“亲民”的形象。保留了环球70%的产品，其余30%根据中国人的饮食习惯增加了热食热饮的调整；店铺的装修也沿袭了加拿大，的风格，但更明亮更温暖；在营销层面，与Global不同，Tims在中国增加了很多线上营销渠道和会员数字化
针对中国， Tims的信息化、数字化建设，Leon认为，需要将世界上最好的数字化实践与中国，本地市场环境相结合，积极响应业务部门的需求，循序渐进地构建it计划，坚持创新。
目前，Tims的地方信息化建设主要坚持三个原则：
从生意，到生意。以营销成果为目的，赋能决策层、内部管理层、门店方进行数字化建设；
坚持提高内部管理效率。如果你能用机器代替工作，就不要让人做。每个员工对同一件事情的处理效率每天增加一个小时，这对整个公司来说是质的变化；
坚持安全、合法、合规。确保整个IT系统是一个健康可持续的运维系统。
BI项目选择是Tims做好数字化建设的第一仗
除了信息化建设的基础规划，Tims一进入中国市场就开始布局数字化建设，并通过与观远数据的合作搭建了智能数据分析平台。
(演示图)
作为拥有丰富数字化建设经验的掌舵人，Leon对TimsBI项目的选择并不局限于国外产品，而是以开放的心态考察了国内外各种BI产品。
基于Tims目前处于早期开发阶段，并计划在未来快速扩展的事实，Leon表示，我们需要的是一款能够支持现阶段轻量级开发快速上线，并能够在未来大数据量增长中支持技术架构横向扩展的产品。
“许多传统的BI产品通常由几个部分组成，例如独立的数据库、ETL、报告或其他工具。很少有功能集成在一起，即使有运营和维护成本。”Leon在采访中提到“观远data不仅有轻量级的数据仓库，还有丰富的可视化和ETL工具，支持业务用户以自助方式做数据分析和查询。同时，高度集中的分布式技术架构带来了简单高效的运维管理，未来还可以横向、纵向扩展，支持大数据量的需求。”
数据输入
目前，Tims已经通过观远数据在门店、商品、会员服务等场景落地了成熟的数据分析方案。通过pC和移动终端可视化，给公司内外管理带来巨大的价值提升。
(演示图)
轻量级的R&D投资和高效的数据支持。目前Tims的信息团队只有一个人负责数据分析，只占用很少的工作量，因为观远自助分析平台不需要过多的运维成本；
打破数据孤岛，实现多系统数据融合。会员、pOS、开票等不同的业务系统有各自独立的数据，但一些深度分析需要整合各个平台的数据。观远数据通过整合各业务系统的数据，可以为决策者提供全局的分析结果；
实时移动数据显示，实现两端决策。随着移动技术的成熟，移动BI可以让管理者随时随地了解各门店的实时销售情况，普通用户也可以根据自己的需求方便快捷地查询到想要的数据；
弥补报告缺陷，支持全球管理。过去一些传统的报表功能没有那么强大，数据查询分析过于依赖IT人员，现在很容易实现自助查询分析。目前，观远智能数据分析平台可以轻松赋能Tims管理、市场、财务、运营等部门不同层次的数据可视化分析需求。
Tims正以惊人的速度在中国市场扩张。随着门店、交易、会员的快速增长，需要更强大的信息和数字化支撑。“未来，TimsIT将主要专注于IT基础运维、数字营销、内部管理应用系统。”Leon表示，在BI平台建设的第一年，我们会更加关注如何快速实现一些基础功能。当门店数量超过500家或1000家时，需要考虑大数据架构的调整和优化。后期Tims将在BI建设中更加强调自助性和灵活性，让业务人员方便灵活地分析数据，更直接地赋能终端业务，帮助业务快速决策。
夯实BI基础，加强AI探索
“如果说BI解决了数据分析查询和可视化的问题，那么融合AI之后的最终目的就是探索问题的本质，找到规律，反馈到业务系统。”Leon表示，虽然现阶段BI可以满足Tims的数据分析需求，但它将AI场景置于未来非常重要的战略位置。
影响AI项目成功落地的因素很多，Leon认为关键有两点：一是基础数据的积累和平台的搭建，这是Tims一直在准备的。第二点是契合业务的数据分析思路和算法模型。观远数据已经开始在零售行业探索“艾比”解决方案，可以为后期TimsAI项目的落地提供很多支持。
Leon表示：未来Tims还希望与观远数据形成更深层次的合作，打造更有价值的数据分析模型，实现各种AI场景的落地。
