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五年营收增长 超300%
养殖人效提升 12倍
数据分析效率提升 80%
背景及业务挑战
背景
圣迪乐作为铁骑力士集团旗下的高端鸡蛋品牌，从2001年诞生之初就一直坚守1.5元/枚以上的中高端价格带，2020年以来，虽然圣迪乐蛋鸡养殖规模不断扩大，但并没有出现因为供大于求，导致价格下调的情况。相反，五年来圣迪乐营收增长超过300%，持续占据以山姆、沃尔玛为代表的商超渠道高端鸡蛋市场份额第一。
业务挑战
01 鸡蛋价格下探，饲料成本上升，养殖端利润承压
02 农产品同质化严重、标准体系不完善
03 中国鸡蛋行业长期处于“有品类、无品牌”的状态
全链路数据采集，养殖人效提升12 倍
在农牧产业走向数字化的过程中，因养殖场和销售渠道分散，存在两大关于数据的难点：数据采集滞后，农产品从养殖场到餐桌，中间经历着从饲料配比到加工流通多个环节，信息化水平参差不齐，部分环节依然在依赖人工计数；数据价值沉淀不足，不同部门之间数据不互通，大量潜在数据价值未被激活。
圣迪乐作为养殖规模在千万只以上的蛋企，很早就实现了规模化养殖，通过在各个环节布局自动化设备来进行标准化生产，将养殖人效从一人只能养5-8 千只提升至一人可养8-10 万只。为在自动化的基础上进一步提高生产效率，圣迪乐通过部署IoT（物联网）设备，实现了养殖和加工环节的数据联网。
此外，圣迪乐还投入大量的硬件设备和网络设备确保偏远地区养殖基地系统网络的畅通，实现数据应联尽联。数据基座搭建完备后，挑战则转向了如何挖掘更多用数场景，以及如何通过数据提升养殖和加工效率，其中科学养殖和问题溯源是两大关键步骤：
在养殖环节，圣迪乐通过瓴羊Quick BI 打造养殖驾驶舱，实时监控鸡舍的温度、湿度、二氧化碳、光照等关键环境数据并及时调节，提高产蛋效率。
在加工环节，圣迪乐利用Quick BI 构建蛋品车间大数据平台，实时监测转化率、次品率、脏蛋率等指标，通过指标的异动来实现问题的快速溯源。例如，脏蛋率指标异常可以追溯到蛋鸡的肠胃健康问题，从而及时采取医疗措施，降低蛋品损耗。
动态数据驱动T+1 决策，协同效率提升80%
鸡蛋是短保、易损的生鲜产品，很难做到品质统一，难点集中在履约效率上。尤其在流通环节，要实现从生产到货架的及时精准投放，并确保在保质期内售出，关键在于提升产、运、销的高效协作，决策效率是核心。
在数字化转型前，铁骑力士因系统割裂和数据口径不一导致决策缓慢，如一项简单的财务统计，因不同事业部财务系统不同和大量人工操作，需要耗时几天才完成。
转型过程中，集团以数据一致性和规范性为主要着力点，统一各业务系统及数据标准，打通数据通路，为快速决策打好基础。
以销售环节为例，圣迪乐通过Quick BI 自动形成每天的渠道销售报表，实现了T+1 看数据。相比以前统计数据需要下载Excel 表格，再形成PPT 向管理层做汇报，数据分析效率提升了约80%。生产和库存调配也变得更及时。
以某二三线城市的商超为例，以前圣迪乐的鸡蛋运往该商超的货架要5-6 天，再等商超上架2-3 天，摆放5-6天，保质期已经所剩无几。当这些数据和退货率能够实现及时追踪后，圣迪乐反向优化各环节效率，大幅缩短物流与上架时间，最终该渠道退货率降至5% 以下，订货量也实现了快速增长。
降低用数门槛，400 张报表激活一线数据力
信息化基础薄弱是农牧行业区别于其他行业的特点，这种情况不仅体现在设备上，也体现在部分人员的信息化水平上，例如部分偏远地区的一线养殖人员不会使用电脑，整理和使用数据更无从谈起。
圣迪乐将培训体系作为数字化转型的关键，主要包括了挖掘和培养两种方式：一是从各业务部门抽调骨干担任数字化负责人，带动部门转型；二是由这些复合型人才担任内训师，以点带面开展系统培训，提升整体信息化水平；三是鼓励一线员工用Quick BI 制作可视化报表（如产供销盈亏报表），实现数据对经营过程的实时洞察与赋能。
通过Quick BI，部分一线业务人员不仅学会了自己开发报表，还成为了开发工程师，在帮助别人开发报表。如今铁骑力士在Quick BI 上已经开发了400 多张可视化报表，报表的使用人数超过了1000 人次。
通过降低数据分析的门槛，可以激活一线人员使用数据的积极性，迅速挖掘不同的用数场景，让数据成为各个业务环节的生产力引擎。
结语
一个企业的数字化转型进程可以分为三个阶段：数字化、信息化和智能化。数字化代表了全链条的数据采集和沉淀，信息化代表数据已经改变了企业的业务形态。在将数据决策融入到企业的方方面面后，圣迪乐的下一个目标是智能化。
Before
- 流通履约效率低，品质统一难保障
- 系统割裂数据不通，决策效率受限
- 人员设备基础弱，数据应用难度大
After
- 全链条数据采集，打通从饲料到流通各环节
- 实现T+1 级决策响应，人效提升超12 倍
- 渠道退货率降至5% 以下
- 降低一线用数门槛，培养业务侧数字化人才
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