最近一段時(shí)間，很多新銳消費品牌發(fā)展迅猛，它們有一個(gè)基本共性，就是除了自身可圈可點(diǎn)的產(chǎn)品能力外，在流量、內容上都能玩出很多花樣。

但前端營(yíng)銷(xiāo)玩得好，只是新品牌從0到1起勢的一個(gè)切入點(diǎn)。

接下來(lái)它們都會(huì )面臨一個(gè)問(wèn)題，就是如何去面對增長(cháng)所帶來(lái)的壓力和挑戰，并在這個(gè)過(guò)程中，構建一個(gè)適合自身業(yè)務(wù)發(fā)展的數據決策體系，打造可持續的創(chuàng )新力

雖然數字化常常被消費品牌創(chuàng )始人掛在嘴邊，但是在早期業(yè)務(wù)高速發(fā)展的過(guò)程中，不管是因為數據基礎的薄弱，沒(méi)有相應的人才儲備，還是因為欠缺經(jīng)驗走了彎路，數字化的進(jìn)度未必盡如人意。

圍繞這個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，浪潮新消費最近專(zhuān)訪(fǎng)了觀(guān)遠數據聯(lián)合創(chuàng )始人魯伊莎。

觀(guān)遠數據聯(lián)合創(chuàng )始人魯伊莎

作為深耕消費品行業(yè)的數據賦能機構，觀(guān)遠這幾年既服務(wù)了聯(lián)合利華、百威英博等世界500強消費品巨頭，也深度參與了三頓半、元氣森林、斑布等一線(xiàn)新品牌的數據體系搭建，積累了大量關(guān)于數字化轉型的經(jīng)驗與方法論。

魯伊莎認為，數據驅動(dòng)不能只停留在對系統產(chǎn)品的應用層面，而是要成為消費企業(yè)的一套行動(dòng)基準與工作方式。而且針對這塊最大的價(jià)值，在她看來(lái)，“數字化體系的建立，能讓消費品牌在不確定性中擁抱最大的確定性?！?/strong>

觀(guān)遠數據的實(shí)踐，某種程度上也代表了目前消費品數字化最前沿的實(shí)踐與反思，對于處在數字化轉型升級過(guò)程中的企業(yè)，可以產(chǎn)生不少啟發(fā)，在此與消費創(chuàng )業(yè)者共享。 

1、短期起勢的消費品牌，如何通過(guò)數字化構筑長(cháng)期競爭力？

我們可以看到，當下很多新銳消費品牌，非常敏銳的抓住了消費者的特定需求，結合自身的優(yōu)勢，以及直播帶貨、網(wǎng)紅種草等多種營(yíng)銷(xiāo)方式，能夠快速把GMV從一億做到幾個(gè)億。

但如果要做成一個(gè)十億，乃至百億級的公司，原先最突出的那個(gè)單點(diǎn)競爭力可能就不夠了。

粗放的發(fā)展方式，在市場(chǎng)整體快速上升的紅利期，不會(huì )出現太大問(wèn)題?？梢坏┻M(jìn)入到存量爭奪的紅海階段，大家比拼的就是企業(yè)的“內功”。

誰(shuí)能更快、更準確的去發(fā)現市場(chǎng)的增長(cháng)機會(huì )，快速去迭代，全體系高效協(xié)同，誰(shuí)才能走得更遠。

所以我們會(huì )發(fā)現，現在新品牌對市場(chǎng)變化的捕捉與反應，已經(jīng)越來(lái)越向互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的速度靠攏。

這意味著(zhù)背后一定需要一個(gè)更完善、先進(jìn)的數據體系去支撐，來(lái)保證消費企業(yè)能夠做到精細運營(yíng)、快速響應、智能決策。

舉個(gè)例子，拿新銳消費品牌來(lái)說(shuō)，目前它們的業(yè)務(wù)占比大部分都在線(xiàn)上，這些與業(yè)務(wù)相關(guān)的數據是分布在各個(gè)平臺中的。但當你沒(méi)有構建一個(gè)比較好的數據基礎設施時(shí)，其實(shí)數據都留到了平臺上。

所以大家一個(gè)非常明顯的痛點(diǎn)就是，品牌們要把各個(gè)平臺上的數據體系化地沉淀下來(lái)，變成自己能夠留存的數據資產(chǎn)。有了這樣的數據沉淀，你才能夠去挖掘價(jià)值、賦能業(yè)務(wù)。

比如怎么去設計你的商品組合？核心消費者可接受的價(jià)格區間是什么？忠實(shí)用戶(hù)的購買(mǎi)周期是多久？站內與站外的引流活動(dòng)，獲取到的用戶(hù)留存率怎么樣？復購能力怎么樣？

這些信息和業(yè)務(wù)決策，又會(huì )再向前倒推到供應鏈的升級。

比如說(shuō)對供應商和品控標準的管理，如何優(yōu)化采購、排產(chǎn)、物流配送？如何提升訂單的流轉效率？這些都需要數據去監控、調整和反饋，然后逐步成體系地把它變成一個(gè)正向循環(huán)的過(guò)程。

因此，不管是新銳消費品牌也好，還是老牌消費品巨頭也好，企業(yè)的數字化體系建設，以及更智能化的數據賦能，會(huì )變成所有品牌升級的一個(gè)剛需。這件事關(guān)消費品牌在起勢之后，能否真正構建起自己的長(cháng)期競爭力。

 2、消費品牌數字化轉型知易行難，觀(guān)遠的解法是什么？

當下會(huì )有不少企業(yè)覺(jué)得不易下手。

傳統的消費品巨頭，業(yè)務(wù)體量巨大，運營(yíng)復雜度高，疊加國內零售消費市場(chǎng)特有的市場(chǎng)環(huán)境，在數字化的建設上，就不能直接套用海外的體系。

又比如說(shuō)對于一些新創(chuàng )品牌，業(yè)務(wù)增速特別高、意識很超前，但往往沒(méi)有辦法在短時(shí)間內構建與業(yè)務(wù)增速相匹配的數字化團隊。

它們所面臨的問(wèn)題不是“要不要”，而是如何快速、敏捷的去構建這樣的能力，才能夠隨著(zhù)你業(yè)務(wù)復雜度的增加，不斷地去延展，可以貫穿始終地伴隨企業(yè)成長(cháng)。

觀(guān)遠這幾年在做的，其實(shí)就是圍繞數字化轉型這里面的核心問(wèn)題，給消費企業(yè)提供一個(gè)整體的解決方案。過(guò)去幾年，我們一直在零售和消費品行業(yè)深耕，對自己的定位是能夠為企業(yè)賦能的長(cháng)期合作伙伴。

各個(gè)消費品牌所面臨的的問(wèn)題和階段都不太一樣，每個(gè)消費品企業(yè)各個(gè)業(yè)務(wù)板塊數字化建設的深度和完備性也不一樣，有些品牌在物流、供應鏈方向的數字化建設走在了前面；

也有些品牌可能更側重于市場(chǎng)和營(yíng)銷(xiāo)。我們需要提供給客戶(hù)的，是未來(lái)3到5年甚至更久的整體規劃，當然應用到每個(gè)企業(yè)的時(shí)候，會(huì )根據基礎、階段的不同，做一定的調整和適配，以終為始，分步構建。

而且作為第三方數據賦能的服務(wù)商，另一個(gè)明顯的優(yōu)勢是能把最優(yōu)秀、最前沿、已驗證過(guò)的轉型經(jīng)驗分享給我們的客戶(hù)。

1、作為一個(gè)行業(yè)賦能者，我們這幾年的重要變化

這幾年消費新浪潮風(fēng)起云涌，我們作為一個(gè)行業(yè)的賦能者，也在跟隨著(zhù)這個(gè)時(shí)代快速地進(jìn)化、迭代。

首先，我們感受到最大的變化，就是客戶(hù)群體認知的改變。兩三年前，我們需要花很大的篇幅跟客戶(hù)講什么是數字化，為什么要做這件事，它會(huì )有什么樣的價(jià)值和意義。

但是到了今年，尤其是疫情之后，我們發(fā)現這些前情提要、基礎介紹，其實(shí)都不需要了。

第二，觀(guān)遠的解決方案，由“單點(diǎn)式”走向了“全面化”、“系統化”。以前基于一些具體場(chǎng)景構筑的方案，正好碰上了客戶(hù)的特定痛點(diǎn)，大家就促成了合作。它可能更關(guān)注于怎么去解決具體的問(wèn)題。

而現在，隨著(zhù)我們服務(wù)不同階段、不同場(chǎng)景客戶(hù)經(jīng)驗的增多，觀(guān)遠也逐步發(fā)展出一套系統的規劃方案和技術(shù)落地的最佳實(shí)踐。

可能最開(kāi)始的合作還是會(huì )基于某幾個(gè)核心痛點(diǎn)，但是在整個(gè)過(guò)程當中，觀(guān)遠會(huì )為企業(yè)規劃一個(gè)面向未來(lái)3到5年持續構建的數據分析和智能決策體系，并發(fā)展出自身數字化能力的落地方式。這是我們解決方案層面一個(gè)比較大的變化。

第三，在一些更前沿、更具有探索性的領(lǐng)域，我們取得了一定的突破。

比如觀(guān)遠同聯(lián)合利華合作的“供應鏈人工智能需求預測”，與沃爾瑪合作的“基于果蔬商品智能預測的補貨優(yōu)化”，這些都是行業(yè)一直以來(lái)的空白區或難點(diǎn)。也很榮幸這兩個(gè)合作獲得了ECR 2019-2020年度創(chuàng )新項目和最佳實(shí)踐項目。

當我們在這些領(lǐng)域走在了前面，觀(guān)遠在實(shí)踐這類(lèi)探索性極強的項目時(shí)，也積累了豐富的經(jīng)驗：需要哪些前提條件，哪些基礎準備，怎么做才能盡量少走彎路，碰到挑戰和困難的時(shí)候，怎么能夠有效協(xié)同雙方的力量去應對和克服。

這也使得我們的解決方案除了整體性和完整性有了很大的提升，還能更加聚焦在怎么幫助企業(yè)實(shí)現效果落地，幫助品牌方更好地判斷在什么樣的時(shí)機下，用什么樣的方式去攻克這樣的難點(diǎn)。

2、成功驗證的“5A”路徑，是企業(yè)數字化轉型值得參考的方法論

除了上述這些層面的變化，觀(guān)遠的“AI+BI”5A戰略分步構建企業(yè)決策大腦的方法論在持續的被驗證。這也是我們認為，消費企業(yè)數字化轉型值得參考的一套方法論和落地路徑。

首先是敏捷化（Agile），快速提升業(yè)務(wù)表現的可見(jiàn)性，我們能夠從數據直接監控到具體業(yè)務(wù)，實(shí)現業(yè)務(wù)在線(xiàn)化。

然后通過(guò)場(chǎng)景化（Accurate）與自動(dòng)化（Automated），講企業(yè)優(yōu)秀的運營(yíng)管理經(jīng)驗沉淀到數據模型和分析體系中，把業(yè)務(wù)場(chǎng)景中具體的迭代方向、步驟分配到人，完成企業(yè)從“人找數”到“數追人”的轉換。

最后的增強化（Augmented）與行動(dòng)化（Actionable）,通過(guò)增強分析和機器學(xué)習技術(shù)，在需求預測、竄貨稽查、會(huì )員管理等領(lǐng)域的核心業(yè)務(wù)環(huán)節，突破傳統數字化手段的天花板；

并構建相應的配套體系，讓算法可以從實(shí)驗室走向大規模的工程化落地，形成人機交互完成算法賦能業(yè)務(wù)的最后一公里。

我們很欣慰這套“方法論”一直踐行到了現在，觀(guān)遠每一年的服務(wù)案例，都在不斷印證和豐富著(zhù)這套“5A”方法論。

在“5A”路徑中，每個(gè)“A”本身就是一個(gè)解決方案，針對具體的問(wèn)題逐步去延展和迭代，而五個(gè)“A”之間又是相互交叉、遞進(jìn)的關(guān)系。

前三個(gè)“A”能幫助新銳消費品牌完成基本的數據基礎與分析體系構建，打通各個(gè)環(huán)節的數據應用能力。

第四個(gè)以及第五個(gè)“A”，則是在消費品牌有了比較好的數據沉淀的基礎上，在企業(yè)的決策層面能做得更加科學(xué)、智能。

ToB的產(chǎn)品和服務(wù)，從開(kāi)始部署到它產(chǎn)生核心的業(yè)務(wù)價(jià)值，其中一定是有鏈路的。

觀(guān)遠也希望能夠做客戶(hù)的長(cháng)期合作伙伴，不管最早我們是從哪個(gè)具體問(wèn)題切入，最后都要從業(yè)務(wù)價(jià)值的結果出發(fā)，形成一套涵蓋多個(gè)“A”的完整框架和體系。

這樣的數據驅動(dòng)，就不再只停留在對系統產(chǎn)品的簡(jiǎn)單使用層面，而是讓數據驅動(dòng)成為消費企業(yè)的一套行動(dòng)基準與工作方式。

1、 從三個(gè)類(lèi)別的案例拆解，看數字化轉型的不同方案

基于以上的方法路徑，在這幾年，我們也深度服務(wù)了聯(lián)合利華、百威英博、元氣森林、三頓半、蜜雪冰城、奈雪的茶、鍋圈食匯等諸多的一線(xiàn)消費品牌和新銳高增長(cháng)的品牌客戶(hù)。

第一類(lèi)客戶(hù)，是本身就擁有很強的數字化基因的企業(yè)，他們的基因就是用代碼去管理業(yè)務(wù)和用戶(hù)群體，用技術(shù)手段來(lái)實(shí)現彎道超車(chē)。

看數據、做分析并由此驅動(dòng)業(yè)務(wù)，本身就是這些品牌的工作方式。而我們能提供的，就是一個(gè)能很好承載這種方式的產(chǎn)品矩陣。

針對這類(lèi)客群，觀(guān)遠的核心競爭力在于產(chǎn)品的技術(shù)能力。不管是在產(chǎn)品功能的豐富度、上手難易度，還是在系統的穩定性、成熟度和呈現方式上，我們都可以支撐客戶(hù)的核心需求。

除開(kāi)產(chǎn)品技術(shù)這端，我們服務(wù)的另一端是客戶(hù)成功體系對客戶(hù)持續的培訓和運營(yíng)推廣的支持。

觀(guān)遠目前的產(chǎn)品基本上兩個(gè)星期就會(huì )有一次大的迭代，產(chǎn)品與技術(shù)的更新需要快速、靈敏地傳遞給客戶(hù)，所以“雙端服務(wù)”的措施就顯得特別的重要。

另外一類(lèi)客戶(hù)群體，是一些老牌的，偏線(xiàn)下場(chǎng)景的消費企業(yè)

我們接觸下來(lái)，會(huì )發(fā)現其實(shí)這些大家所謂的“老品牌”，數字化轉型意識還是很強的。只是因為品牌的歷史相對久遠一些，或者因為業(yè)務(wù)核心起源于傳統的線(xiàn)下場(chǎng)景，數字化建設的基礎條件相對薄弱。

針對這樣傳統一些的企業(yè)，觀(guān)遠會(huì )跟企業(yè)一起去規劃“看三年，做三個(gè)月”的一期速贏(yíng)階段。

利用這個(gè)階段，來(lái)快速直觀(guān)的向企業(yè)輸出具體的實(shí)踐路徑，包括可能會(huì )遇到什么困難，具體的解決方案是什么，甚至包括需要招募什么樣的人才，怎么去培養。

第二，通過(guò)試點(diǎn)、小規模的方式讓傳統企業(yè)快速適應。

就拿觀(guān)遠服務(wù)的很多茶飲企業(yè)來(lái)說(shuō)，門(mén)店數量都在幾千至上萬(wàn)家，數據量大，業(yè)務(wù)系統還在逐步完善的過(guò)程中，數字化轉型對于雙方的壓力和性能要求并不小。

但在一期的速贏(yíng)階段，如果說(shuō)我們的前期解決方案很貴，或者對客戶(hù)的技術(shù)基礎要求很高，就會(huì )顯得很不接地氣。

所以在這段時(shí)期，觀(guān)遠會(huì )著(zhù)重在某些具體的難點(diǎn)問(wèn)題發(fā)力，并且利用性?xún)r(jià)比最高的方式來(lái)應對技術(shù)挑戰，用較短的時(shí)間去做前期的基礎建設。

這樣讓用戶(hù)在兩三個(gè)月內，就能感受到數字化能夠產(chǎn)生的直觀(guān)價(jià)值，也會(huì )潛移默化地對它整個(gè)的經(jīng)營(yíng)方式產(chǎn)生影響。慢慢適應這樣一個(gè)數據驅動(dòng)的工作環(huán)境后，我們再去下一階段逐步解決更多、更復雜的問(wèn)題。

最后是以三頓半為代表的，一些偏重線(xiàn)上，在流量、營(yíng)銷(xiāo)上特別出彩的高速增長(cháng)的新品牌。

這類(lèi)品牌中會(huì )有一些核心的角色，他們其實(shí)很有想法。因為天生就對前端的變化特別敏感，他會(huì )知道這個(gè)數據我要怎么用，但欠缺的是不知道怎么去構建所需的基礎能力。這正是觀(guān)遠所擅長(cháng)的，所以我們兩者很容易一拍即合。

在另一個(gè)層面上，觀(guān)遠的價(jià)值還在于，能幫助這類(lèi)企業(yè)厘清數據體系構建的層次與優(yōu)先級。

哪些是剛需？哪些是需要優(yōu)先滿(mǎn)足的強應用場(chǎng)景？我們的數據模型和應用應該是一個(gè)什么樣的構建順序？在這些方面，我們有著(zhù)豐富的實(shí)踐經(jīng)驗。

線(xiàn)上業(yè)務(wù)占比重的新銳品牌，一定要盡早沉淀自己的數據資產(chǎn)，拉通各個(gè)平臺和業(yè)務(wù)系統的數據。

要快速構建生意大盤(pán)，新品分析，促銷(xiāo)活動(dòng)的推盤(pán)、跟蹤、復盤(pán)等各個(gè)核心運營(yíng)場(chǎng)景的監控與分析能力，再逐步擴展到銷(xiāo)售運營(yíng)，商品與供應鏈等深度場(chǎng)景中去，拉通前后端數據，形成數據驅動(dòng)的產(chǎn)銷(xiāo)平衡。

當然，觀(guān)遠也是一家創(chuàng )業(yè)公司。跟不同的客戶(hù)群體打交道，我們也學(xué)到了很多，不斷在更新與迭代自己的賦能能力與解決方案，對每一步的挑戰都要有足夠的敬畏之心。

2、 觀(guān)遠的下階段布局：幫助新消費品牌用數據驅動(dòng)在不確定性中擁抱最大的確定性

接下來(lái)的一兩年，觀(guān)遠希望能更切合實(shí)際并腳踏實(shí)地的幫助當下的新銳消費品牌們，去迅速完成數字化的基礎設施建設，為未來(lái)構建系統性的長(cháng)效競爭力提供長(cháng)期的支持，這也是我們想重點(diǎn)發(fā)展和突破的領(lǐng)域。

那怎么做？

第一，高速迭代、打磨的產(chǎn)品技術(shù)能力，是我們的信心本源。

第二，隨著(zhù)在消費行業(yè)細分領(lǐng)域廣泛、持續的精耕細作，我們對行業(yè)和業(yè)務(wù)的理解到逐步加深，形成了比較強的可復制性。

第三，消費品牌在早期的數字化建設階段，還是很追求技術(shù)所帶來(lái)的性?xún)r(jià)比的。

觀(guān)遠在服務(wù)新品牌的過(guò)程中，會(huì )不斷將服務(wù)進(jìn)行產(chǎn)品化，也就是說(shuō)傳統可能需要用人力來(lái)實(shí)施構建的方式，逐步會(huì )變成我們產(chǎn)品的能力。這是一個(gè)持續降本提效的過(guò)程。這也是我們去做細分市場(chǎng)滲透的一個(gè)核心要素。

我們認為，這個(gè)世界上最大的確定性就是不確定性。新品牌們起勢很猛，但是如何構建起長(cháng)效的競爭力，如果用數字化構建起系統性的創(chuàng )新能力，都是不確定的。

所以觀(guān)遠的核心目標，就是幫助消費品牌在不確定性中，找到最大的確定性。

舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，其實(shí)有些消費企業(yè)一線(xiàn)的業(yè)務(wù)人員流動(dòng)率非常高，如果說(shuō)整個(gè)經(jīng)營(yíng)體系非常依賴(lài)于某些人的個(gè)人能力的話(huà)，對于企業(yè)來(lái)講風(fēng)險是極大的。

所以怎么用我們的技術(shù)和數據體系，去盡量降低企業(yè)對個(gè)體不確定性的依賴(lài)？另外又有什么手段或工具，能讓那些業(yè)務(wù)能力比較弱的一線(xiàn)人員有一個(gè)很快的提升？

再比如，在特定的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域，比如商品和供應鏈，有經(jīng)驗的、資深的業(yè)務(wù)專(zhuān)家都是非常稀缺的，如何通過(guò)數字化，將這些好的業(yè)務(wù)專(zhuān)家的經(jīng)驗、分析思路、工作方式沉淀到系統里，最后變成企業(yè)的資產(chǎn)，形成自己的核心競爭力？

除了企業(yè)內部的不確定性，企業(yè)在面臨的市場(chǎng)和競爭環(huán)境的不斷變化中，如何持續的尋找競爭和變化中的增長(cháng)機會(huì )，如何能夠像數字化原生企業(yè)一樣，能夠快速有效的迭代試錯，形成反饋閉環(huán)？

所以可以看出，一個(gè)完善的數字化體系能在整個(gè)業(yè)務(wù)鏈條中遍地開(kāi)花，觸達到各個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

但是回到核心，最關(guān)鍵的就是我們要把這樣的核心競爭力構建在企業(yè)自身，而不是依賴(lài)在某些人身上，依賴(lài)在某些非常容易變化的要素上面。

基于這樣的愿景，我們才會(huì )更加落地的去說(shuō)產(chǎn)品技術(shù)、解決方案、運營(yíng)推廣策略等等。

我們堅信推進(jìn)消費企業(yè)構建起更加現代化、智能化的數據賦能體系，對于觀(guān)遠的客戶(hù)群體和整個(gè)行業(yè)都有著(zhù)很明確的積極意義。

誰(shuí)能在這場(chǎng)消費行業(yè)的“顆粒度革命”中，做到精細運營(yíng)、快速響應、智能決策，誰(shuí)才有機會(huì )拿到市場(chǎng)競爭中下一階段的“入場(chǎng)券”。