创业4年估值近10亿美金，Whale帷幄叶生晅始于线下终于品牌
Whale 帷幄是一家全域数字化营销运营平台，2017年创立，创立一年后，Whale 帷幄的产品完成了从自主研发到落地；创业不到五年，已获评杭州市2021“准独角兽企业”。
如今的Whale 帷幄，是一家年均增长三倍的SaaS公司，4年时间，Whale 帷幄融资五次，投后估值近10亿美金。联合利华、屈臣氏、西贝、美的、泡泡玛特、蔚来汽车、家乐福等300余家行业Top品牌都是Whale 帷幄的客户。
跟市面上大多数营销技术从大数据开始不同，Whale 帷幄是从消费者行为研究开始的。线性创始人王淮（Whale 帷幄投资人）表示，Whale 帷幄是真正的利用数据智能技术来帮助提高用户现场体验，让用户更好地做出购买决策，最终帮商家提高销售转换和树立品牌。这是市场上少有的让用户和传统零售商家都能 win-win 的技术解决方案。
业绩有，赞誉也有，而做到这些，Whale 帷幄做了三件事：人工智能（AI)、大规模物联网络 (loT)和数据模型 (Data）。
当然，这三件事也不是没人做，至于为什么Whale 帷幄借此在短时间内占领市场，创始人叶生晅的经历很关键。
叶生晅本科就读于弗吉尼亚大学计算机与经济学双专业，毕业后去了加州理工学院攻读计算与神经系统专业硕士学位，师从美国著名神经科学家、现任艾伦脑科学研究所主席兼首席科学家的 Christof Koch。
“了解动物看到了什么，它是如何思考的，以及它是如何做出决定的”这是Christof Koch的研究领域，也即研究大脑的运行机制。看似离我们很远？但其实，起码90%的AI都需要从脑科学研究中获得灵感。
在加州理工获得计算与神经系统专业硕士学位后，叶生晅入职哈佛商学院担任研究助理，部分研究结果已被广泛用于商业决策研究领域。后来，他跳槽到Facebook（现在叫META）任数据科学家，他也是最早加入 Facebook 营销创新实验室的成员之一。期间，他为一家世界五百强零售企业的全球信息进行消费行为建模，帮助其提高品牌影响力。
其中最有意思的是，Facebook当年专门招聘有神经科学背景的人做数据科学，谷歌、微软、迪士尼、可口可乐等大公司也有同样的招聘需求。神经科学和数据科学最大的相似之处可能都叫科学？所以，为什么？
有一门研究叫做「神经营销学」——专家们发现，消费者日常行为的“大数据”与人类大脑里的“小数据”有很强的相关性，算法专家基于结构简单的人类大脑神经元的分布式存储和并行协同处理的工作模式，研究出“人工神经网络算法”模拟人的形象思维。而神经营销学与数据科学的结合，正正是希望基于对人类大脑的理解和消费者大数据的收集，整合重构到计算机世界，描绘出人类思维决策的过程，建立假设，并论证出重要的见解和知识，用于品牌营销的商业场景。
如果你想知道“How Whale Works？”，这就是答案。
五月初，弯弓MarTech研究小组向叶生晅发出了采访邀约，由于疫情原因，我们和叶生晅的交流在线上进行。在对话中，我们透过屏幕，感受到这位创业者独特的魅力，也理解了为何Whale 帷幄能够在这个领域取得好成绩与口碑。
Whale帷幄 创始人 叶生恒
01
智慧门店的诱惑
叶生晅提到，以他在Facebook的工作经验和成绩来看，创立一家数据公司是最匹配的。然而他观察到，如果是单纯的数据公司，商业化落地能力较弱，并不是最好的选择。在考量过程中，他看到一个现象，大量线下场景仍处于数字化初级阶段——
数字化时代，越来越多品牌投入数字化转型，而数字化转型往往与线上零售挂钩。但另一方面，线下零售占据80%市场份额，大量的基础数据无处安放，也没有电商平台管理消费者的能力。
而当年的零售环境，也与叶生晅当时的判断一致。
2017年，阿里推动的“新零售变革”被看作是里程碑事件，无人零售是当时的风口。便利蜂、猩便利等创业公司迅速入局，拿下数亿投资。2017年6月，缤果盒子落地上海，成为国内市场上首个规模化商用的无人零售品牌。一个月后，便获得超1亿元A轮融资。但来得快，去得也快，就在同年，缤果盒子就传出了关门的消息。2019年起，无人售货店基本销声匿迹。
从Gartner的技术曲线中，也反映出这个应用很快就没了市场。
但当时在风口浪尖上创立的 便利蜂 却活了下来，还成了元气森林等爆款品牌“心尖上的人”。2018年开始，便利蜂开始在北京市场投放智能货柜替代无人货架，并基于智能货架背后的数据洞察分析，帮助品牌勾画用户画像与用户需求，成为元气森林等新品牌和网红爆款触达用户的重要渠道。
想必当时便利蜂已经看穿了新零售的底层逻辑：新零售的「新」，新在哪？是新在节约人力成本，还是新在重构零售流程？
智慧门店势在必行。
叶生晅还提到，“一家企业的销售额要超过3亿，无法‘离开’线下门店，线下才是主战场。没有门店，生意就没法做大。” 智慧门店不仅势在必行。
要做智慧门店，首先要明确，何为「智慧」门店？
打造智慧门店的最终目标，在于沉淀线下数据资产，提升用户购物体验，赋能品牌营销。这也意味着，藏在门店背后的人、货、场，需要一次Re-build，重构：
怎么让消费者买单？货品如何排列？该上什么货？门店的动线如何设计？这些都是新的学问。
在弯弓图谱中，智慧门店是一个很特殊的领域，它横跨了信息化和数字化。信息化时代，人们接触最早的技术是ERP、CRM、POS机，线下的生意通常凭借经验和直觉在维持经营。随着物联网、大数据、技术的发展，智能货架、云店、探针等等技术以及技术背后的数据逐渐成为决策关键。
叶生晅也认同这一看法，他认为，做智慧门店必须从传统业务（信息化）入手。信息化转数字化，是智慧门店的关键，也是新零售的关键、还是影响消费者决策的关键。叶生晅表示，消费者“买买买”也是一个「决策」的过程，用户决定购买一款产品和决定点开某个故事的本质是一样的。
这也是智慧门店最需要做到的：影响消费者决策。而“如何得知该如何影响消费者决策”，就是Whale 帷幄在做的事。
在传统的线下门店，单个货架的实际产出数据不明确，人工也缺乏对货架商品精细化陈列及选品优化的能力。Whale 帷幄的智慧门店设计则解决了这一痛点：通过摄像头精准识别动线热区，基于 Facebook 同等级的内容分发系统，实现个性内容推荐、动态折扣、定价等千人千面的精准营销。
图源：Whale 帷幄 智慧门店，精准识别动线热区
从营销视角看，如何找到消费者、投放策略如何制定、怎么增加转化率等是关键点。Whale 帷幄更倾向于从消费者视角去考虑，即消费者想要的到底是什么、如何完成消费者的整个旅程。
市场上一些供应商同样敏锐地察觉到市场需求，投入到智慧门店的技术研究中。而Whale 帷幄的优势在 有一个神经科学背景的数据科学家创始人 对于消费者行为的研究、技术能力与商业认知完美结合。
线上销售仅靠商家在屏幕前略带虚无的广告与种草帖推动下单，但在线上的消费者可能会频繁来往各大社交平台软件和购物软件比价、做“功课”，决策之难，而商家还需要根据各种数据抓取、分析（这里面显然囊括了许多猜测）才能反哺销售。对比之下，置于真实环境中的消费者往往只有/只需要短时间进行决策，消费者在线下环境中所表现的肢体语言、行走路线等等反馈，相比线上路径而言要真实得多。
简单理解，在Whale 帷幄这里表现可能如下：我想知道我的包装是否吸引？100个消费者走过货架有89个人在你的产品面前停下了，平均停留时长为10s。
02
打造「全域」数字化体系
门店是最大的流量池，也是一个最难把握的地方。消费者的行为是非常复杂的。以某运动鞋品牌为例，消费者在门店看中了该品牌的某款板鞋，其下单操作有这么几种可能性：第一，逛了多家门店后，在其中一家购买，或逛了同一家门店的多个区域类别后，停留在某一个区域选择了这款板鞋并购买；第二，在线下门店看中后，在电商平台或品牌官网比价、下单；第三，犹豫或在网上刷到差评后，没有下单。
对于这位消费者而言，他不会意识到自己的这一购物旅程是线上线下的品牌融合。对于品牌本身，如果没有线下数字化的意识，他们无法知道消费者经历了什么从而选择或放弃这款鞋子，大量的数据资产得不到沉淀和利用，导致门店运营落后、消费者购物体验得不到改善、分店与总店脱节、供货反应低效等情况出现。
后疫情时代，全渠道数字化体系已然成为大趋势，围绕用户建立下一代营销模式，是Whale 帷幄的目标。
叶生晅说，Whale 帷幄的使命是为品牌客户提供一站式零售数字化解决方案，是多种数字化营销 SaaS 工具及 AloT 硬件产品能力的集合组成。目前Whale 帷幄已经开发了六大系统组件，能够实现对用的全方位追踪——
支持跨渠道的数据信息整合、运营过程自动化、适应消费者用户旅程的动态变化，也通过Al驱动，帮助品牌实现与消费者的深度交互。
这些组件中，最核心的是空间数据平台(SDP · Space Data Platform)和营销云(WMC · Whale Marketing Cloud)。SDP重构了传统意义上的人货场，将其升级为（人、内容、场），人相关的CDP-全域消费者画像、场域相关的SDP-全域数字化触点以及内容相关的DAM-数字资产管理。
图：Whale 帷幄 开放平台WOP
值得一提的是在门店场景中Whale 帷幄建立的空间数据平台SDP（Space Data Platform）——以品牌门店数字化需求为核心，基于用户旅程的全域触点管理，深度聚焦门店的空间智能升级与「场域」数据洞察。也就是前面提到的，基于摄像头精准识别动线热区打造的门店数据仓库，让门店也有如线上消费者路径一样清晰的「线索」，从而驱动坪效，驱动品牌增长。
叶生晅提到，要打造全域数字化至少有两个难点：
一是对商业的认知。以汽车行业为例，以往汽车行业专注运营4S店，其体系是从不关注消费者的。确认要打造门店数字化后，全生命周期运营的概念就产生了，即从消费者第一眼看到朋友圈汽车广告开始，到前往汽车店了解，当消费者二次进店后，必须知道消费者是谁、看过什么产品、喜欢红色还是绿色的车等等。
这些以往的4S店都是没有的，现在不仅要增加这些，在消费者购车后，还要继续做广告做运营，去推广服务包、周边产品等。形成一个全域运营的方式，用户旅程也变得更长。
对于以前的线下门店而言，用户离开门店，周期就结束了，但现在，离开门店可能是新的开始。
二是数据的洞察分析。每个行业各有其特征和痛点，以快消品为例，快消品品牌的成交，线上下单的数据可能来自天猫、淘宝或一些线上超市，数据都在不同渠道上，采集工作会比较难，分析起来难免有混乱。
如果是直营门店，如优衣库、耐克，消费数据的采集不仅简单得多，还清晰得多，真正做到「精准分析」，这也意味着后续的优化方案，同样是精准的。毕竟，数据不会骗人，但数据源混乱就可能会“骗人”。
以泡泡玛特为例，他们希望通过一个统一的平台，统计门店输入口客流、动线等数据，以此为基础了解各门店客群喜好以及消费者路径，及时调整门店的营销策略，让消费者在线下空间获得更优质的消费体验的同时，实现业务增长。
但问题来了，1、门店客流数据难以精准捕捉，消费者逛店路径不清晰；2、运营人无法很好的判断产品陈列对消费者是否具有吸引力；3、短时间内大规模的营销活动靠人力运营难以实现。
针对泡泡玛特的门店痛点，Whale 帷幄首先通过数据看板分析过店客流与进店客流，对比进度率数据进行分析；二是设计捕捉消费者动线，及时调整商品陈列，引导客户购买商品。最后配合门店摄像头分析热力图，选出重点关注区域，提升转化率。
什么叫做智慧门店？如何赋能门店？答案呼之欲出。
03
未来品牌的核心在于「品牌数字化」
叶生晅认为未来品牌的核心，在于品牌数字化。
“品牌数字化可分为6个阶段——采集 - 报表 - 分析和归因 - 预测 - 推荐 - 自动化，从最基本的数据采集到最高层级的智能决策，品牌客户在数字化转型的不同阶段对数字化产品的需求应该是不同的。”
而目前市场多集中在level 2-3，销售额占比达七成的线下场景仍处于数字化的初级阶段。
与之对应的，是Whale 帷幄核心竞争力：一是线下侧门店的数据收集能力和数据理解能力；二是数据和技术的能力。
随着消费者需求和市场环境的变化，各种“经典款”与“新锐款”品牌，在同一赛道上摸索未来品牌的运营方式。数字化技术与工具的应用、营销思维的迭代升级，成为品牌方的制胜武器。全域数字化已经从「good to have」演变成「must have」，如果品牌没有紧跟数字化战略，很快就会被市场淘汰。
中国数字化起步很晚，但移动互联网却在全球领先。再加上数字化的应用，很多传统的理论和方式都在重构。叶生晅认为，数字化时代的品牌建设最大的区别是对技术的应用，技术已经成为数字化的重要手段。
用技术赋能中国未来品牌，是Whale 帷幄打造的护城河。
与此同时，营销方式也在重构。
以汽车品牌为例，传统的车企营销是线索营销，不会以用户思维去考虑复购等问题。但是现在汽车营销的方式变了，车企品牌不仅可以和用户建立深度的关系，而且可以通过数字化时代的相关关系，经营用户的ARPU值，这和过去一次性卖货的逻辑不同。
基于某汽车品牌方“向广大入店用户展示更优质的内容、为潜在购车用户增强购买体验”的需求，Whale 帷幄提供了能快速创造线下营销内容的 AI 服务，助力汽车品牌进行后续动态内容规划、个性化内容推送。通过「 RFID、双目摄像头等感知用户交互；通过Analytics采集、整合、分析线下顾客行为；通过由 CMS 管理工具统一、快速、实时操作的线下屏幕展示不同车型，并搭建完整数据体系支撑店内内容的优化。
目前，该汽车品牌 300+ 门店即将或已经完成了数字化升级部署，并带来了可观的业务价值上涨：消费者线下门店停留时长提升 200%；线下门店商品展示数量提升 3 倍+；用户交互体验提升带来品牌效应和转化提升。
叶生晅说，品牌才是他心中的梦想。
他一直觉得，中国这个时代正在孕育自己的可口可乐，自己的苹果，自己的宝马汽车。而这种改变不仅仅是人均GDP的上升，更重要的是，数字原生品牌越来越多，中国品牌已经在数字化中找到了自己的机会。以往是中国品牌从哈佛商学院的体系中学习和借鉴数字化转型打法，随着中国品牌的数字化高速发展，以后将是哈佛商学院向中国品牌学习和借鉴。
那么，如何赋能中国企业的数字化营销？叶生晅认为，关键在人。
尤其是人的能力和组织架构，目前很多企业都处于初级阶段，95%的企业在组织转型上没有做好。第一步要先变革组织、优化人员，这是转型的核心痛点，也是必须首要解决的问题。
中国品牌的崛起需要靠新的组织搭建新的数字化体系。不过，MarTech的建设，中国才刚刚开始。数据对商业空间的价值挖掘与转化，也正在释放魔力，赋能品牌发展。 MarTechTOP100