不久前，《福布斯》公布2020年度最高收入女歌手榜單。

Lady gaga除發布新專輯《Chromatica》外，憑借自主創立的美妝品牌Haus Laboratories位列第五位； Rihanna全年盡管在歌唱界只貢獻了三句歌詞(與Party Next Door合作單曲《Believe It》)，卻在其美妝品牌Fenty Beauty加持下，輕松將3750萬美元收入囊中，斬獲第七名的成績。

歐美女歌手們似乎越來越“不務正業”了，而將更多精力轉投獨立美妝品牌，盡管成績斐然，但如果要追溯獨立美妝品牌的起源，女歌手們卻還不得不喊Jean Ann Ford和Jane Ford這對胞胎姐妹花一聲“祖師爺”。

Benefit創始人Jean Ann Ford(左)和Jane Ford(右)

用一枚硬幣拋出來的獨立美妝品牌先驅

Jean在完成美國印第安納大學的課程后，憑借1.85米的優秀身高成為一名時裝模特。在29歲那年，生性樂觀大膽的她希望和雙胞胎妹妹Jane找尋另一種生活方式，并用拋硬幣的方式決定開啟一家屬于兩人的化妝品店，The Face Place。

到1990年，在舊金山已經小有名氣的The Face Place更名為Benefit，并在紐約開出首家店鋪；1997年，Benefit在英國倫敦開出第一家海外門店，預示著品牌開始向全球女性提供獨具個性的美妝體驗。

前Macy’s West(梅西百貨)首席執行官 Bob Mettler 認為，兩姐妹打造的Benefit，是首批真正的獨立美妝品牌之一，并為后來的獨立美妝品牌提供了一條可被借鑒的獨立創立隨后慢慢擴展至更多分銷渠道(如梅西百貨、絲芙蘭等)的品牌成長路徑。

這樣的形式在上世紀并不多見，但當代入到兩姐妹的個性上時，卻又能為當時的大多數人所接受。

樂觀大膽是大多數人對Jean和Jane性格的概括，而這一性格也自然而然地流淌在Benefit的品牌文化之中。

Dermalogica 首席執行官，前 Benefit 美洲市場總經理 Aurelian Lis 回憶道，兩姐妹顛覆了他在商學院所學的知識，“兩個人都不關心模特或者明星，只關注隔壁的女生，討論這個女生的美妝問題，怎么解決，要推出怎樣的產品——Badgal Bang睫毛膏、Hoola修容等出色的產品都是兩個人在木桌邊討論出來的。”

也許正是看中了Benefit品牌的這些特性，以及在全球女性群體中的超高人氣，1999年LVMH集團收購了該公司的多數股權，而到2012年Jean和Jane宣布退休，LVMH集團已擁有品牌的全部股份，并在其全球市場的進一步開拓中持續發力。

Benefit二代姐妹花Maggie(左)和Annie(右)

2007年，Benefit通過絲芙蘭和百貨公司進入了中國大陸市場，2008年在上海開設了第一家精品店，隨后幾年Benefit進一步在中國開拓電子商務業務，并于2017年正式入駐天貓平臺。

Benefit中國區市場經理Xuan表示，我們發現中國的新一代年輕消費者習慣正在發生巨大轉變，經過近十年的線上消費習慣培養，愛美的年輕女性大量聚集在天貓平臺，“消費者在線上的消費不斷升級，同時不斷追求更為個性化和悅己的生活方式和更高端的產品體驗，這與Benefit的品牌定位十分契合。”

而為了更好地為消費者提供服務，Benefit除積極布局以天貓為代表的電商體系外，還不斷加快品牌數字化腳步。

在營銷內容、營銷手段及貨品管理等多方面，打造數字化觸點，是LVMH集團最早協同阿里巴巴擁抱數字化轉型的品牌之一。

數智化讓消費者服務和市場營銷變得更加主動

“數據能讓品牌更好的了解消費者，并為之提供合適的服務。”Xuan說道，也是基于這一目標，Benefit在去年牽手阿里云數據中臺，成為LVMH集團第一個嘗鮮數據中臺的品牌，開始更為深刻的數智化轉型。

作為LVMH P&C Data CoE Head(數據專家中心負責人)的Marco Li(以下簡稱 Marco)，負責阿里云數據中臺在業務端的落地場景，幫助包括Benefit在內的各大品牌，激活數據中臺的在業務端的應用。

他表示，數據中臺目前在Benefit承擔起了梳理和盤點數據資產的角色，為品牌完成原本散落的數據孤島打通工作，如會員系統、券碼系統等，“和大多數品牌一樣，Benefit的數據資產原本也是相互割裂狀態，除了一些常用維度的數據，很多其他數據都沒有被發現以及使用起來，數據中臺的Dataphin產品能夠幫助我們去發現這些有價值的原始數據，并按照能被業務所使用的的維度進行加工，包括統一標準、匹配場景等，真正讓數據發揮出應有的價值。”

“阿里云數據中臺為品牌業務產出的，不只是幾個冷冰冰的結果性數字，而是包括了數字背后的整套邏輯，讓團隊能更好地了解數據、運用數據。”Xuan補充道。

每年的天貓雙11都是各個品牌必爭節點，如何在有限的雙11活動期限內全力沖刺目標銷售額，是品牌最為關心的。“但GMV(銷售額)的達成在以前一直是一門’玄學’” Marco打趣道，“不少品牌在雙11期間沒能完成預期GMV目標，很容易就陷入盲目堆砌促銷機制、盲目增加媒介預算，陷入不斷拉高營銷成本但轉化日益降低的泥淖，出現這一情況出現的根本，還在于缺乏對GMV達成鏈路的可視性。”

所以當聽說阿里云數據中臺能夠基于品牌的目標GMV及過往營銷活動表現，來反推系列營銷資源調配并以“天”為單位進行GMV目標完成全鏈路可視化監測后，Marco當機立斷決定合作，從第一次合作意向討論到能力落地執行，不過一個半月時間。

2020天貓雙11前期，阿里云數據中臺通過對Benefit歷史營銷活動數據的建模，學習了影響品牌銷量各種特征之后，再結合Benefit對此次天貓雙11的營銷預算投入、促銷機制、各核心商品定價等多方面計劃，對品牌GMV進行了預測，并向前線業務部門輸出全套優化策略建議。

比如，在雙11期間，Benefit通過阿里云數據中臺發現某商品的全域營銷投入組合效果不夠理想，影響了GMV表現時，于是快速聯動業務團隊生成調整策略，根據GMV模擬器的建議，對媒體渠道的選擇和投入做了優化，最終，不僅完成了GMV的目標，在其他多項數據也都有亮眼表現。

據了解，2020天貓雙11期間，Benefit開展的22場品牌自有直播，曝光量較去年增長596%，品牌增粉量較2020天貓618期間增長712%；面向品牌新用戶精準營銷明星單品，轉化率提升將近70%；此外，定制的3款天貓雙11促銷套裝，從跨品類套裝到爆品單品套裝的組合形式，信息更直接，很大程度上縮短了消費者決策路徑，轉化率提升120.3%……

阿里云數據中臺的這些能力，目前還被Benefit復用在日常銷售策略及年貨節活動中，為品牌持續支撐包括新品上新、爆款打造、庫存預警等在內的多個場景。

“1月我們推出新品-栩栩如生液體眉筆，通過阿里云數據中臺的全域精準營銷和GMV策略模擬，其轉化率較去年同期上市新品提升38%左右，” Marco表示。

在他看來，目前幾乎所有品牌都在講數字化建設和數字化轉型，“他們需要阿里云數據中臺的產品能力，來幫助打造數據基建；也需要阿里云數據中臺的經驗和場景化能力，找到切合品牌業務需求的數據應用場景，以發揮數據的最大價值。”

“阿里云數據中臺和品牌，就是這樣開放融合的良性合作狀態。” Marco Li如是說道。