觀遠數據創始人蘇春園:望見粒子,洞察秋毫
2020年注定是載入史冊的一年。逆境之下,新一代消費心理和營銷模式正發生巨變,零售企業的“人貨場”格局自此面臨重塑,數字化轉型再次被推上促增長的拐點。不確定性已經成為常態,精細運營、快速反應,讓決策更智能,將成為未來十年的確定性。
10月23日,2020觀遠數據智能決策峰會暨產品發布會在上海舉行,本次峰會由國內零售智能分析領域的領先企業觀遠數據主辦。
此次峰會匯集了500+來自連鎖零售、快消品牌、購物中心、新經濟消費等各個領域中有代表性的企業高層,釋放前沿觀點,解讀疫后企業數字化轉型方法,共同探索通往數據智能的新路徑。
會上,觀遠數據創始人兼CEO蘇春園表示觀遠數據存在的意義和價值是因為客戶,并介紹了觀遠數據與聯合利華、蜜雪冰城等品牌的合作,詳細闡述了“灰科技”的三個理念:首先,一定是要真正的為用戶服務,產生業務價值;其次能落地;最后它是一個不斷進化的過程,更多的是技術之上的實踐,同時,他強調“一號位”的重要性,最后回顧了觀遠四年來在數據服務方面的成就和突破。
以下是蘇春園演講摘要:
蘇春園:今天代表主辦方觀遠數據的全體同仁再一次歡迎各位的到來!
從全球來說整個創新的步伐加速度、力度是遠遠領先于全球任何一個角落,以及科技如何賦能銷售新經濟的行業,在今天,我們在全球沒有別的樣板可以copy和參照,中國新經濟在零售消費土壤做很多的創新,開始反向輸出給全球。
更進一步,零售消費最大的范式變化。在過去幾年里從流量經濟到效率經濟,每一個企業怎么樣在每天的經營之中感知到經營神經末梢的變化,能夠在數據的海洋里面看到不一樣的增長機會,這個是我想今天給大家做一個匯報的主題——望見粒子,洞察秋毫。
觀遠存在的意義和價值是因為客戶,比如聯合利華和蜜雪冰城等。
第二個例子是最近上熱搜的元氣森林一杯飲料的故事,元氣森林每一位新員工在入職第一天,就會自動開通數據平臺分析賬號,可以獲得所需要的關鍵信息,看數據做決策,元氣森林是一個用代碼管理,但是在我看來,更是一個數據驅動企業經營的一家公司。
第三個例子是LILY女裝,大在全國有1000家門店左右,觀遠跟LILY合作2年第三期的合作,每一位的店長到導購,到移動端都會有一個店長管家導購管家,每小時為單位,知道所負責的這個商品這個門店這個區域的表現。一些能用數據、善于用數據的店長在這里捕捉到很多及時干預、調整,去抓住增長的可能。
第四個是沃爾瑪,在美國,它的渠道所有的擺設所有的觸點沒有任何的變化,沒有線上各種各樣的營銷的方式。在中國,它有大量的人可以放大到10倍到100倍,在這里如何及時感知消費者的偏好,及時給出合理預測以及訂貨建議。
怎么做到可以精準的預測,給出訂貨建議,算法工程師和沃爾瑪的團隊發現在中國24節氣,會潛在的影響到每個人購物的心理暗示,每個節氣背后,從一杯奶茶到節氣的變化,我們看到是正在到來或者加速到來的顆粒度革命。
原來說零售消費批貨,一群人,今天講的都是單店、單品、單時、單度、單客、單次,所有的經營環境,不斷地被拆細,在過去最大的浪潮是什么,算法和算力,當結合在一起結合數據顆粒度無比細的時候,未來有什么可能,正在發生什么改變,回到我們商業最本質的邏輯是什么,如何在合適的地點以合適的方式給顧客合適的商品服務,基于這些技術疊加在一起,如何給到客戶服務,這是智能決策最本質的一個數據。
觀遠數據是一個科技公司,主要負責落地。作為觀遠創始人早期的創始團隊我們是硬核做黑科技,要把黑科技變成灰科技,數據化太火了,層出不窮,但是我們需要冷靜思考。有兩類,一類是在機器學習里,需要太多的先決條件,不適合我們一般的企業。第二類有一些技術,觀遠提出灰科技理念與時間,接下來我們講一下灰科技的三個理念。
第一點最大的特點,一定是要真正的為用戶服務,產生業務價值。這里有一個值得容易落的點,看活躍用戶,上線之后一個月三個月六個月到底有多少的用戶在活躍使用我們的系統,抓住這點它就是最真實的業務價值的一個基礎。有一個叫用戶行為分析模塊,如果這個用不起來馬上我們的團隊會介入,有什么樣的辦法讓他產生真正的價值。
第二點能上山下鄉能落地的才是灰科技,沒有人可以確保企業的數據基礎和質量,即使是500強仍然存在庫存是負的問題。
一個典型的原因,老業務相對穩定,但是新業務更需要數據分析,包括新的消費品牌,很多上市在線上最新、最敏銳的渠道進行投放,進行促銷,數據可能還沒來得及匯總到總部,新業務反而更少,這個時候必須等一個很完整的數據的底座,不管是數據中臺還是數據倉庫都可以做,業務等不了,以這個為例,要真正為業務產生價值一定要能夠上山下鄉能夠落地能夠用起來。
第三點從數據分析通往越來越智能決策的方向上,它絕對不是一個解決方案,哪怕AI一定會在未來改變很多的運行規則和商業規律,但是它一定不是一夜之間,它是一個進化的過程。
剛才講到灰科技,不止是技術,更多的是基于技術之上的最佳實踐。
觀遠差異化與行業里其他的數據,任何企業都不缺數據本身,如何按照敏捷化的,不管是直播還是抖音還是已有的系統,在ERP馬上升級的過程中,快速地進行分析,第二天第二周就開始監控,第二點Accurate場景化,如何進行數據可視化,第三點自動化,不是在電腦前等數據,還有就是基于機器學習更加增強化,以及預測診斷,最后一步行動化,真正的在這里面形成新一輪的迭代,這是我們觀遠在過去兩年提到的敏捷化包括到不斷遞進的合作,有更多的場景會進入新的這個點。
70%到80%的企業,在我們服務近200個里面更多的是在前三個階段,敏捷化到場景化到自動化,有20%開始進入到第四第五個,智能分析的階段。但是在未來3年或5年可能會反過來這是必然趨勢,而且在這個過程中也感受到客戶不斷的豐富,包括幫我們提升對這個認知和整個的規劃。
第二點,灰科技要落地除了一個橫向的,也是縱向的。從縱向來說,觀遠數據今天正式發布十大細分行業解決方案,在連鎖零售的很多細分業態有很成熟的方案,在今年我也實現了一些幾個新行業合作的突破。
這是正在發布的最新的解決方案,在每個解決方案的背后是觀遠的一個理念,技術要為業務服務,我們對業務的理解主要基于服務客戶的落地案例,會有更加產品化的方式,更加動態的方式呈現。
第二點從產品技術的角度,首先必須是黑科技,然后必須接地氣,然后是一個整體產品的概念。
每個企業里數據分析跟決策其實CEO關注的和一線的是非常不一樣的,數據分析師或者資深的研發關注又不一樣,所以每個企業只要有5類決策、10類決策它的數據分析也不一樣。
最簡單的像Excel一樣最簡單的一個手機,最簡單的機器學習在如何幫助到我們的企業做更多的預測。所以怎么從業務土壤里不同的決策場景里,去提煉一系列的領先的技術組合,但是偉大產品必須從業務的土壤里長出來。
這給大家分享一點,這是Gartner在8月份中國的首席分析師做的對中國市場數據分析與決策的需求,與觀遠這幾年的實踐不謀而合,包括核心的是在哪里,是融合式的分析,在中國分析趨勢上要成為主流。
報表是一個過去式,但是在今天在很多集團性企業里在CFO在董事會的日常需求里,這個需求仍然重要而且要滿足。很多的客戶進入到第二期第三期,越來越多的業務部門的人希望借助self service analytics去分析,包括到后面在更高的數據科學上,每個分析之后都是在各個群里需要共享,這是一個趨勢更加一站式,從最簡單的中國的報表,到最更復雜的數據科學。
分析師的水平非常高,從觀遠的定位來說,從成立第一天就開始AI+BI一站式的分析平臺,在觀遠進入第四年的時候有更完整的產品的能力,從數據的接入到最后數據從淺到深已經形成數據的閉環。
第三,一個組織問題,核心的點就是在于一號位,對企業一號位來說,對數字化建設沒有人會說不重要。但是CEO的認知,一號位的認知一定要非常清晰的知道,到底在這個階段,在這樣的技術的條件能幫你解決什么問題,邊界在哪里?什么樣的節奏?什么樣的組織?唯一不能外包不能授權的是在這個問題層面,但是真正在落地執行的時候,其實是可以推動。
通常說,看3年做3個月,結合5A的路徑對于企業來說可以看到未來3年到智能決策如何去做規劃,以終為始,一步一步的去構建,我們合作的很多的客戶,包括像百威、鍋圈、全家等等都在一步一步往下3個月6個月穩定在里面進行的迭代,門機協同,有哪些已經成熟的開始用自動化的方式取代一部分的人,人可以做更高級的事情。
第二點對于一個企業的建設這些數字化,可以Buy borrow 可以build我們遇到很多的客戶在糾結一點是要自建團隊,自建多大的團隊哪些決策是必須的,哪些是可以可以形成合作伙伴,在觀遠100多家客戶合作下來,真的是有不同的方式,有完全Buy,有完全build的,有些是內化形成自己的能力。每個企業完全可以根據自己團隊所需要。
最后一點從一號位的角度來說,在你的團隊里身邊有沒有一個稱手的數據分析師,他可能是找到增長新大陸的偵察兵,可以很好的理解你的意圖快速幫你打到不同的部門,前面的動作還有一個過程,那么一個稱手的數據分析師,就是一個非常好的點,如果沒有觀遠可以幫你。
最后分享觀遠最近一段時間2020年的進展。第一,從疫情2月份到4月份,很多客戶還需要推動數據化、信息化用在線化,在今天所有的人被迫或者更主動的尋求這樣的應用場景,很多的客戶在動態的去決定哪些渠道、門店、商品要關店,包括營銷活動進行分析做ROI的復盤。
第二,在疫情期間雖然公司不大,但是我們做了超過30場公益的直播,在邀請我們或者主動做行業里的直播,包括在混沌大學去輸出,在疫情期間可以從數據的角度做一些對策。
在今年,觀遠學院已經舉辦了20期,直接間接服務和培訓上萬名的數據分析師。第一數據分析研習社,不止是輸出或者是探討數據分析本身,以及尤其是行業里的算法分析師;第二點在6到7月份獲得了ECR在全球零售消費領域最頂級的一個協會授予的大獎。
觀遠成立4年來,80%的同事背景都是算法數據分析,有一幫人在不斷相互的挑戰,希望在這里面能夠輸出行業的干貨,最前瞻的東西且能落地的東西。
第二點,參考公司95后意見,在剛剛過去的Q3季度我們正式跟B站達成合作,三個月的時間,B站用我們平臺的數據分析師使用增長了3倍。
所以從一杯奶茶,到一個節氣的變化,從一個新品到每次消費者的互動,從500強從global到global,從中國輸出到全球,加速數字化轉型為代表,看到背景不一樣,行業也有不少的差異,大家的目標,天然一致,希望在智能時代里找到屬于我們自己獨特的定義。智能時代剛剛開始,未來5年10年有更多無限可能,有更多讓我們興奮的地方,但是同時也是對我們每個人或每個組織的挑戰和考慮,對我們的選擇還有智慧的考驗。
當這個時代到來的時候,銳不可當,萬物肆意生長,塵埃與曙光升騰,江河匯聚成川,無名山丘崛起為峰,天地一時,無比開闊,與各位共勉,謝謝大家。
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