写点什么

腰部零售企业需要数据中台吗?

  • 2020-04-09
  • 本文字数:4514 字

    阅读完需:约 15 分钟

腰部零售企业需要数据中台吗?

腰部零售企业需要数据中台吗?为什么?


2019 年,“数据中台” 炙手可热,阿里、腾讯、滴滴、华为等顶级玩家率先交出了自家数据中台的答卷,以实践成果说明了为什么需要数据中台,如何依托数据中台先人一步、引领潮流。


实力差距使然,无论数据中台能为企业带来的价值有多么诱人,腰部企业也难免在数字化转型的十字路口,等待,再等待一会儿。


而今年年初,疫情给市场、行业带来了致命性的冲击,不前进等于落后,形势已容不得更多观望,更多犹豫。腰部零售企业必须尽快想清楚:需要数据中台吗?为什么?

新的生意机会

“可以,但没必要”,许多腰部企业的管理者曾对数字化转型给出这样的答案。


条条大路通罗马,为什么非要选数据中台? 从增量市场到存量市场,竞争环境发生变化,行业风起云涌,挑战时刻存在。还是当年的老法子,增长的曲线却比当年缓了不少——疫情黑天鹅突然降临,线下零售企业面临的则不仅仅是“增长快慢”的问题,更关乎生死


· 营收渠道断流:线下店面门可罗雀,没有流量,失去营收的主要渠道。


· 账上现金压力:在不开张的日子里,薪资、租金照付,每个线下品牌都承受着巨大的现金流压力——2 月初西贝董事长表示账上现金流撑不过三个月,西贝尚且如此,旗下拥有大量门店的腰部零售企业如何?


· 库存调补成迷:特殊时期,囤货成为国人的新爱好。疫期坚守生鲜供应的盒马 1 月 28 日表示,北京盒马蔬菜到货量是平日的 3 倍,广深两地叶菜类订货量则达到平时的 10 倍。食品、厨具大热的同时,也有化妆品、冬装等品类遇冷。原有的补货经验难以应对新形势。


· 人力扩张受阻:线下零售企业原来依靠招人、开店实现扩张,而现阶段人才市场活力尚未恢复,招聘更加困难。

难题背后,也藏着机会:

机会来自新连接

2019 年,淘宝直播“等来了风”,那时候美家行业或许还没有想到,刚过一个鼠年春节,就要全面攻入直播场。主打线下家居卖场的居然之家在 2 月一周内进行了 4810 场直播,成交额达 4.8 亿元。家装品牌圣都装饰在 3 月办了一场总裁直播签售会,7 小时直播获得近 2 亿预售额。4 月 2 日,近 20 个家居、家电品牌乃至 LOFT 公寓现身「淘宝巅峰主播」薇娅的家装节专场,收获近 1950 万用户的观看。


老字号也找到了连接顾客的新机会。因疫情影响,北京老字号布鞋品牌内联升全国 80 多个城市的门店关闭,网店销售同比下降 80%。2 月底,内联升第一次淘宝直播,试水 2 小时,交易额就达到 3000 多元。许多京城老字号管理者表示,“将考虑把直播作为常态的运营手段”。


2 月 7 日开始,银泰百货联合淘宝,邀请近千名导购在家“上岗”直播卖货,达成了“直播 3 小时=复工 6 个月”的成绩。这不仅仅是直播工具的功劳:全民宅家时期,顾客更愿意多交流,机会萌生,导购转变身份,在社群分销,在朋友圈精细化运营,与顾客建立了更密切的连接,借助私域流量带动业务增长,同时也提升了导购的人效。


直播、社群、私域…有新连接的地方就有机会。


(注:上述数据来源网络,部分来源于“天下网商”)。

机会来自新平台

有人赶上了直播的旋风,有人则终于舍得把业务搬到线上。


以往,店面客流是线下零售企业的主要营收渠道,而特殊时期,鲜有线下客流,就通过线上找客流,拓展消费者触达面,一方面用新连接触达用户,一方面用在线化带来生意增长的机会。


3 月 10 日,宜家入驻天猫——这是自 2018 年宜家在国内上线自营网上商城后,第三方平台线上官方旗舰店的首开之作,店铺获得了 30 万粉丝。在看似简单的“上天猫开网店”背后,宜家打通了会员运营、仓储物流等系统,线上线下一盘棋,更为获得海量的大数据及精准的消费洞察打下基础。

机会来自新资产

DT 时代,数据是企业重要的生产资料,甚至可以说是企业最核心的资产。


一方面,在线化、上直播、全域流量运营…新的场景带来了海量数据大集中;另一方面,有些企业已经意识到了需要数据,并通过 ERP、CRM 等系统采集、存储了一定量的数据…而分布在不同系统和业务部门里的数据也带来了拉通数据、打通数据孤岛的需求。


企业可以选择继续把数据丢在积灰的仓库里,任存储空间爆炸、历史数据随风,也可以选择用数据支撑未来的精准决策,以丰厚的数据家底和基础设施(数据中台)自如应对不确定性。


银泰、居然之家、东风日产等企业已抢先以后者作答,显然,谁能沉淀更多的数据,谁能更好地把自己的数据用起来,谁就能更快人一步。

机会来自新能力

疫情的冲击带来市场和行业的变化,正如上文提到的,库存调补成迷、人力扩张受阻等种种困难让企业对“降本增效”的需求更为迫切。


当企业原有方式所能够实现的降本增效达到瓶颈,则需要考虑引进新的方式,以找到新的生意机会,例如“数据+算法”:


从经验主义升级为数据主义,用大数据和 AI 让决策更精准,效率更高,业务更闭环;把机器能完成的重复性事件交给人工智能,让人去做更有创造力的工作。


新能力的注入就好比打怪兽,我们换了手枪、突击步枪、狙击枪,存在攻效的提升,但微乎其微。不如请来奥特曼实现质的飞跃,用“光线”一举击敌。



回到这个问题:条条大路通罗马,为什么非要选数据中台?


数据中台不是终点,“新的生意机会”才是我们的选择。

谁是抓住机会的人

在数字化转型的十字路口,顶流的成功实践旗帜高竖,新的生意机会向你招手,而腰部企业依旧踌躇不前:头部企业的数字化转型方法是否也适用于腰部企业?


腰部企业能否承担起相同的时间、人力和物力成本——因缺乏相关经验,付出的努力可能需要更多;会不会因为在数字化转型上的投入和试错,而失去自己现在的一席之地?


换言之,有没有腰部零售企业所能承受之数据中台实践? 2019 年 6 月,浙江一家零售服饰企业以智能补货系统为契机,导入了数据中台。


当时,这家企业有 200+直营门店,并准备在未来一年内开启加盟模式,预计扩张到 4000 家店。而与门店版图扩张想对应的,是吃紧的人才资源——一个熟练的商品专员平均培养周期最少 2 年。


智能补货系统采集了天气、区域、位置等外部数据,结合行业先进的补货经验,应用深度学习和算法模型,实现了:原本需要十多人协作完成的补货行为,机器仅在几分钟内完成了补货过程;原本需要依赖经验和人工判断的补货问题,系统自动按照毛利最优解决方案完成调度,实现了商品平均周售罄率达 60%,区域间调拨次数降低 30%以上。


补货成本肉眼可见地降低,人效大大提升。前台升级改造的背后,企业享受到了强大中台支持的红利。



2019 年 8 月,国内时尚女鞋企业卓诗尼以会员深度挖掘项目(CDP)为契机,落地了数据中台


从业务调研到测试验收,全程耗时约 3 个月。


交付后,CDP 立即投入使用,2 个月后卓诗尼业务负责人给出了一组数字:“此前,我们的票券、营销活动触达转化始终在 1%左右。CDP 上线后,我们的营销触达转化率不断刷新历史记录,从 3%到 6%,甚至到了 8%。


实施快,成效验证也快。数智化支撑下,业务有了新收获。


过程中,奇点云也为卓诗尼完成了数据盘点、数据采集、数据清洗等工作,夯实数据治理基础,建立基础设施(数据中台),对企业数字化现状有所了解评估,以便建立长期目标与实践路径。



卓诗尼控股 CIO 韩振评价:“对于卓诗尼的数智化转型战略而言,CDP 代表了一个好的开始。”


对于腰部零售企业的数字化转型尝试而言,卓诗尼的行动同样为行业做了表率。 市场固然存在马太效应,而那些「抓住机会的人」已亲自证明,生意机会绝不只属于头部玩家。

建设数据中台,克服三重壁垒

企业数字化转型并不单纯是一个技术问题,而要从业务、技术、组织三个维度综合考量。这三个维度,也正是腰部企业导入数字化转型的“三座大山”。


“数据资产如何变成业务价值?哪些业务是转型过程中最核心的业务?” “在智能经济中,IT 部署本身已不能解决企业面临的数据问题,企业的技术力如何应对算力、数据、算法等多个领域?例如,新建的系统,数据采集一半是空值,原因何在?” “人才对企业来说是资源,每家企业往往都设置了人力资源部,那么数据呢?”


三个提问,只是三重壁垒的缩影。 “头部企业往往是组织先动,从大的战略层面去布局,剖析腰部企业的最佳实践”,奇点云副总裁、战略咨询专家何夕谈到,“腰部零售企业在拿捏不准的情况下,不妨从业务痛点出发,用数智化赋能改善优先级高的业务模块,以较低的试错成本导入数字化转型,形成明星项目,再讨论后续的深入拓展、升级变革。这也就是我们说的业务先行,小步快跑”。



在服务了上百家腰部企业、完成数据中台部署及数据智能应用建设后,奇点云产品商业化专家南弈针对腰部零售企业的情况,总结了数据中台建设六步法


1、诊痛点


诊痛点是让企业看清现状,明确引入数据中台到底想优先解决什么业务问题。基于问题开展相关领域的业务调研及数据摸底。在充分了解企业痛点的基础上,对数据采集、治理、存储、使用现状等进行诊断,并对企业痛点建立正确理解,方可为下一步实施提供充分的建议。


2、看数据


看数据是帮快速定位企业数据资产现状、数据驱动业务能力、数据资产管理体系现状等,通过整体评估和分项评估,帮助企业对数据现状建立正确认知,厘清差距,助企业建立从「存起来」到「用起来」全方位的数据生态。


3、定场景


定场景要帮助企业对数据中台建立信心,让业务认同数据战略,需要精心选择合适的业务场景,通过提供数据建模理论、数据架构设计、应用架构设计等方法,快速帮助企业确立业务赋能场景,让业务人员能够充分认识到数据的作用,从而主动地去推动中台场景化设计。


4、理资产


理资产是数据治理和建模的过程,对数据遵循分层理念进行数据梳理并按照垂直数据分析、公共数据抽取和萃取数据主题等多个层级次,通过不同层次之间的加工过程实现从数据向从数据资产的转化,为数字化建设和业务智能应用打造准确、完整、一致、安全的良好数据环境,沉淀数据资产的价值。


5、建应用


建应用是让数据真正能够「用起来」,基于业务找到最优方法进行求解,确立数据应用主体功能。基于前期规划的场景设计结合该业务领域的数据构建数据应用,让应用场景快速落地,从而帮助企业快速实现应用创新,赋能业务。


6、提价值


提价值帮助传统企业真正实现数据的业务价值:让企业管理者能看到数据给业务的改变,帮助企业进行数据驱动的业务创新;给企业展现建设数据中台前后业务价值的不同;帮助企业进行数字化转型投入的「成本-收益分析」,让企业切实感到到中台价值所在。



以腰部零售企业为主体,有成功实践,有方法论,自然也有了数据中台建设可行性


当我们抛开这一切产品、技术、方法论,回顾中台的“起源”——芬兰游戏公司 Supercell,2020 年它依旧只有 323 名员工,年营收却与有着 15000 多名员工的游戏大厂育碧旗鼓相当,甚至能与暴雪、任天堂等游戏巨头同时为玩家津津乐道,成为手游界的顶流。


Supercell 十年来,每颗“细胞”始终拥有创新、灵活、机动的能力,离不开“中台”的支撑:在技术中台将游戏开发过程中所需的通用游戏素材、算法等整合起来,形成工具和框架,从而支持好几个小团队能够在短时间内开发出新游戏。有基础设施支撑,也有了鼓励员工充分试错的成本。


中台在大厂才行得通?


执着于“小规模”的 Supercell 从未考虑过这个问题。从 50 万元借款创业到数十亿美元年收,他们的创新能力和实战成绩已经给了答案:


随机应变,快人一步,你需要数据中台。


作者介绍:


此方,来自奇点云


2020-04-09 07:002565
用户头像
刘燕 InfoQ高级技术编辑

发布了 1112 篇内容, 共 539.9 次阅读, 收获喜欢 1977 次。

关注

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

如何提高开会效率?

石云升

项目管理 管理 引航计划 内容合集 9月日更

全国基于区块链数据知识产权质押贷款落地杭州

CECBC

计算机网络学习笔记 概述

Regan Yue

计算机网络 9月日更 计网

NoCode 实战 | 零代码开发:轻松打造会议计划系统!

亚马逊云科技 (Amazon Web Services)

html

记一次Linux安全提权总结

网络安全学海

Linux 网络安全 信息安全 渗透测试 WEB安全

linux之read命令

入门小站

工具

京东内部“绝密”SpringCloud实战手册,GitHub列为首推

Java 程序员 架构 面试 计算机

NoCode 热身系列:实现一个任务跟踪与管理系统(下)

亚马逊云科技 (Amazon Web Services)

ios android 数据库

Java字节码技术学习笔记

风翱

Java 9月日更

AI应用说 | 「虫口夺粮」的害虫识别还是牛场24小时无人监控,AI+农业话题咱们唠一唠

百度大脑

GitHub上下载量突破100000+阿里巴巴的这份开源项目如此牛逼

Java 编程 架构 面试 计算机

数字人民币,支付机构的机会在哪?

CECBC

什么是数据驱动

奔向架构师

数据治理 9月日更

GitHub获120w+star的JDK源码剖析手册,竟出自Alibaba高管之手?

Java 程序员 架构 面试 Alibaba

NoCode 实战 | 零代码应用开发,轻松搞定任务跟踪管理难题(上)

亚马逊云科技 (Amazon Web Services)

人工智能 android

Nocode 进阶 | 迎接 Amazon Honeycode,敲开 NoCode 开发大门(上)

亚马逊云科技 (Amazon Web Services)

人工智能 大前端

国内独家首发版本!龙蜥操作系统(Anolis OS) 8.4 正式发行!

OpenAnolis小助手

Linux centos 开源 开源社区

🏆(不要错过!)【CI/CD技术专题】「Jenkins实战系列」(4)总结归纳Jenkins的安装使用和配置流程介绍

洛神灬殇

maven jenkins git 学习 9月日更

NoCode 热身系列:你准备好了吗?

亚马逊云科技 (Amazon Web Services)

人工智能 数据库

NoCode 热身系列:实现一个任务跟踪与管理系统(上)

亚马逊云科技 (Amazon Web Services)

html 自动驾驶 ios

NoSQL-MongoDB

hanaper

9 个前端性能优化的最佳实践

devpoint

CSS CDN 9月日更

序列化与反序列化之Protostuff(一)

程序员架构进阶

架构 protobuf 9月日更 序列化与反序列化 protostuff

2022高频前端面试题汇总之React篇

buchila11

React

GitHub上120K Stars!被誉为国内第一的Java多线程PDF到底有什么魅力?

Java GitHub 程序员 面试 计算机

NoCode 实战 | 零代码应用开发,轻松搞定任务跟踪管理难题(下)

亚马逊云科技 (Amazon Web Services)

Java 人工智能

NoCode 实战 | 想要开发在线选课系统?何必那样大费周章!

亚马逊云科技 (Amazon Web Services)

html html5

人工智能计算中心,助力数字经济发展的算力“虫洞”

脑极体

设定Docker容器日志的大小和轮询规则

耳东@Erdong

Docker log 9月日更

名震Java界!字节跳动内部顶级数据结构刷题学习笔记根本停不下来

Java 程序员 架构 面试 计算机

跨语言编程的探索 | 龙蜥技术

OpenAnolis小助手

Java c++ 开源社区

腰部零售企业需要数据中台吗?_AI&大模型_此方_InfoQ精选文章