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数据驱动怎么玩?元気森林给每个员工都开了一个BI帐户

燕尾 私域流量观察 2022-10-21


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元气森林是怎么做到“数据驱动”的?
小公司能不能做到数据驱动?
什么是数据的“颗粒度”?
从管理者到执行者,个人要怎么去做数字化创新?
……
 
不少人会感觉营销数字化离自己太过遥远,不接地气。尤其是对一些传统企业来说,常常会误以为这是互联网圈子的讨论,是互联网企业的“特权”,他们做得再好也与我无关——
 
我就搭个炉子卖只烧鸡,你还能来抢我生意?
 
然而如今无论是卖包装饮料、做百货超市、开咖啡/水果/便利店……总有人会拿着新武器来抢市场。你可能会遇见元气森林这样的新玩家,也可能会发现安踏、沃尔玛这些老牌巨头在转型数字化,这使得不少老板对“互联网黑话”真是又爱又恨,整吧,一时半会整不明白,不整吧,就被竞争对手整。
 
其实很多时候“最大的成本是决策成本”,真正做起来反而不是那么难。
 
上周五我们和南方都市、凤凰网、羊城网的记者一起采访了观远数据创始人-苏春园,当时就觉得对方的回答确实非常有意思,不过 周末在家睡觉 这两天比较忙,加之其他媒体问的一些问题(怎么用大数据预测票房、华南有什么商业机会等等)感觉方向不太一样,因此做了删减整理发上来。
 
尤其有一段对话的前因后果,真的需要特别拎出来,摆在文章开头:
 
当天去的路上为了给新同事解释数据分析服务的一些细节,就举了一个经典的商业案例「啤酒和尿布」,并说明这个案例在过去为什么不能大规模复现,而如今凭借算力(云计算)和算法(知识图谱、人工智能)突破,使这种神话般的数据分析真正具有普及的条件(前文《中台不死》也有写过,有兴趣可点此处)。
 
这个「啤酒与尿布」故事的出处是沃尔玛,而观远数据恰恰是沃尔玛的服务商,苏春园跟我们说了“故事后续”。
 
众所周知,沃尔玛做的是和人们生活极其贴近的商场生意,其数据会受到各种现实因素的干涉,比如今天销量增加的原因不一定是广告预算投入增加,而是今天放假;但同样放假,可能另一天的销量就并不理想,因为这天下雨;但下雨天有些店生意却做得不错,因为这家店开在地铁口并且趁机推销雨伞雨衣。
 
光财务报表的一堆数据摆在眼前,可能说明不了什么。
 
这使数据分析的难度大大增加,要考虑哪些影响因素?每种因素的条件和程度是什么?观远的团队做了大量研究,不断测试算法、优化迭代,这是一项繁重的工作,但在某一天,他们发现竟然有一个所有中国人都知晓的、影响深远的、被验证了数千年的信息模型,只要把这个信息模型和人工智能算法相结合,就能大幅提升数据分析的深度!


简而言之,有大量影响一家沃尔玛销量的因素,竟然都已被老祖宗归纳过并形成一个知识体系了!


这个中国市场特有的宛如游戏外挂一般的东西, 做了一个违背祖宗的决定 其名为:

二 十 四 节 气 。
 
大家想想,从预测种植生产,到终端消费者的生活习惯(如冬天要吃羊肉火锅等养生概念),二十四节气相关的知识信息自成体系,而且都是公开可用的。普通人可能很难理解这个案例有什么深远意义,但我相信,这比当前营销学领域,包括顶尖的MBA课程中八成以上的研究案例都更具价值。
 
除此之外,我们还专门挑了一些“刁钻”的问题问,部分采访整理如下


弯弓:如果一个企业还没有自己的CDP,就刚刚从电商平台起步,又或者是经营线下门店,只有基本的ERP系统,那要怎么实现数据驱动?

苏春园:我们这几年实践下来发现,其实这种相对早期的品牌,或者一个业务刚刚开始的时候,依然有很多企业家第一天就致力于“数据驱动”了,即使没CDP这样的条件,他们也会有意识地积累大量数据。


这些数据在哪呢?比如在淘系的后台,在抖音的后台,在他用的聚水潭(一个电商SaaS ERP,轻量易用)等各种各样的线上电商ERP。


像三顿半咖啡、钟薛高、DearBoyFriend亲爱男友等,相较传统快消品巨头而言他们规模小,也没有特别大的IT团队,更别提特别完善的CDP和数据中台了,那是以后的事情,但不妨碍他们去监测各种交易数据,只是这些数据要从各个地方汇聚在一起。


我们可以非常敏捷地把数据从各个平台/后台快速接入进来,到一站式的分析平台里进行分析。这个趋势越来越明显,那些新消费品牌,它可能只有一个亿不到的销售额就开始做数据驱动,对这帮企业有个特别贴切的名字,“互联网原住民”。

很多创始人从线上开始起家,哪怕原来只有几百万的GMV,但每个月他都看比如阿里的生意参谋,在生意起步后他会发现光阿里的数据分析肯定不够,他一定要有属于自己的数据分析,因为它很大可能会“出淘”(建立淘宝之外的生意渠道)。


弯弓:那前期多个渠道的用户ID不统一要怎么解决?


苏春园:你所说的这个One ID,确实是需要业务到了一定阶段才会去做,因为投入是巨大的。但回到刚才所说,其实以早期的三顿半为例,早期基本匹配就可以,业务是可以慢慢迭代的,对吧?可能它前期做到80%准确就OK了。


弯弓:基于您个人十多年来为企业做数据分析的经验,同时我们都知道这十多年里中国的商业环境有了天翻地覆的变化,比如十多年前兴门户网站,十年前兴社交平台,现在兴私域流量,那在MarTech领域,数据分析本身经历了哪些变化呢?

苏春园:中国过去这十年很有意思,我认为数据分析基本上经历了两个阶段,正在迈向第三个阶段。


第一个阶段,大约在2015年之前,基本上就是用国外的数据产品、借鉴国外的做法,主要以大企业为主。


第二个阶段,是在15年~20年间,会明显感受到一个国产化趋势,各种基于行业的数据产品也更接地气。


而在2020年~2025年,我们觉得正在快速地进入第三个阶段——数据分析越来越自动化和智能化。如果说以前是在“看报表”,现在则是进一步地实时可视化,可以自动预警与决策,对未来的预测能力大幅增强。

比如我们有跟联合利华合作,像清扬洗发水它未来一周、两周、三周,甚至三个月的销量会如何?如果预测对了,就可以反向把控上游,制定生产订单,或者铺货策略等等。

国内的零售与消费行业,将会快速从简单的数据分析过渡到「构建一个企业的大脑」,我们服务的几百家客户里前20%的客户都已经在快速地实践中,我们有一个客户是有6000家连锁的餐饮门店品牌,我们在帮他做各个门店的销量预测模型,从而降低它食材的库存周转周期,提升单店经营能力。你想想,6000个店每个店如果都能提升1%,那带来的收益都是一个巨大的数字。

尤其我认为,零售消费的这个数字化创新中国是领先于全球的,很多模式我们都已经率先探索和尝试,甚至已经开始盈利。



弯弓:那您可以具体说说AI对BI(商业智能,Business Intelligence,简称:BI)的影响吗?因为BI这个名词,是1996年西方市场明确的一个概念,相对于现在的中国市场来说,时间、环境都大不相同了。您如何看待BI?
 
苏春园:对对,你问这个我很开心,因为我自己其实就是技术研发背景,我认为大概是2015年有一个拐点,比如观远数据也正是在2016年成立的,这个拐点就是算法、算力、数据领域的三个技术浪潮三合一,形成了一个确定性的技术变革。

传统意义上的BI虽然叫商业智能,但是其实没那么智能,更多的就是报表的可视化,就是基于历史数据进行的统计分析。当然我不是说这些没用,我们现在也还得看看周报、财报统计等等。

但我们前面说的智能化、自动化的前提有三点,一是云计算的成熟,为企业带来了足够的算力,二是人工智能的发展,为企业带来了可用的算法,三是数据沉淀这件事已经普及到生活中的方方面面了。

你看现在我们说的零售消费品牌,它哪个环节没有被数字化替代呢?我们作为消费者,在网上浏览信息、下单购买、售后评价,每一个环节都在沉淀数据,尤其在疫情期间,各种电商、APP、小程序光速发展。

这三个变化,使数据分析不再只是静态与宏观的,而是动态的、自动的、颗粒度更精细的决策计算,这就是我常说的颗粒度革命。

简单说一个例子,元气森林跟我们合作,你猜他们每一个员工加入公司的第一件事是什么?


当然第一个他要开通OA办公软件的账号对吧(笑),不过第二件事情就是开通我们观远数据的账号。比如说一位新的前线销售人员,他就能够有他的数据权限,去看他所负责的不同市场点位的数据情况,比如哪些便利店、夫妻店的柜子卖得特别好,还能去和隔壁的销售张三做对比,看看什么新品更受欢迎?是受小朋友还是运动人群的欢迎?从而找到新的商业机会。

当然,没有“一招鲜”的流程和玩法,但是“从数据里面去找到答案”这一解题思路是肯定的,元气森林是数据驱动非常强的一个公司。



弯弓:那最后问一下,像您刚说的是在一个营销端,也即市场/销售部门这样的范畴,那如果是在产品研发领域呢?数据会给元气森林带来哪些影响?


苏春园:其实元气森林旗下还有很多新的品类(笔者注:如乳茶、燃茶、玉米须、外星人等等品类),一个商品我们能喝到,是因为它上架了,它上架是因为它已经被验证了,而在它背后有可能大概20个商品是失败的。

在这个新品测试的过程里,比如在一些地方小范围上架,以前可能要六个月才能有一个相对准确的反馈报告,但通过这一流程的数据化,现在也许两个月、三个月,甚至更短的时间就能发现一些苗头,比如包装怎么调整的一些细节,然后及时迭代,最终快速上新。

总而言之,未来企业至少要有一个「决策大脑」。

本文原创发布于公众号「私域流量观察」

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燕尾(微信ID:yanweiha)




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