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2019-2039:數據中臺大時代的開啟和發酵

2019-06-14 19:32 中國商業電訊
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導讀:

數據中臺的建設和邏輯一直都處于摸索中,且需要很長的時間驗證。但并不是每個企業都能做好數據中臺,這是整個企業組織架構的問題,不過有一點可以堅信:未來的10~20年,數據中臺一定會持續發酵,2019年就是一個大時代的開啟。

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一切故事的開始都是大數據,而現在,故事已經講到了數據中臺。

2019年,數據中臺的概念突然爆發。很多數據服務公司打出了“數據中臺”的標簽,資本開始不斷問詢,更有眾多關于“數據中臺”的微課、直播和學習課堂開設。在這里面,有人篤定,有人盲目,更有人焦慮。

世上本沒有突然,爆發的背后,是企業數字化、智能化轉型的必然趨勢。據麥肯錫報告,對于中國的小企業,數字化的提升幫助他們提高勞動生產率,尋找新的協作方式,并使其可以利用電子商務擴大其經營范圍。預計到2025年,互聯網將有可能在中國GDP增長總量中貢獻7%到22%。

近日,億歐專訪了切入數據中臺領域的數據應用基礎設施供應商,數瀾科技數據科學家黃飛博士,以及自建數據中臺的落地客戶--神汽集團旗下神汽在線的產品總監舒暢,探討“數據中臺”在產業端的變革機會,以及這一大時代的開啟。

汽車后市場互聯網覆蓋率低于20%,汽配行業如何數字化?

神汽在線是一家集海量賣家與買家自主交易的汽配交易平臺,提供全品類、一站式汽車配件供應鏈服務,主營汽車配件、汽保工具、機油養護、汽車用品、輪胎電瓶等汽車商品及周邊商品,布局了集交易、物流、金融、社區于一體的生態大平臺,專攻汽車后市場。

舒暢表示,目前全國汽車保有量超過2億,但整個汽車后市場的互聯網覆蓋率低于20%,相對落后。相比工業、醫療、教育等領域,汽修門店營業的初始成本很低,有時候一對夫妻就可以開起一家單店,這些人群往往很難主動接受一些新興事物。因此,除了一些大型的連鎖店需要SaaS等互聯網產品進行工作協同,對于60%~70%的小門店來說,傳統的“1個電話”、“1個賬本”就能解決問題。

但自營總要面臨做大的那一天,采購成本、物流成本、管理成本等也需要考量,且隨著互聯網化、信息化的普及,1個電話、1個賬本已經遠遠無法滿足汽配門店的業務需求。神汽集團看到了其中可改善的市場機會,因此成立了神汽在線,隨后推出B2B產品神汽在線和B2S2C模式嘟嘟神汽兩款電商APP。

嘟嘟神汽主要為汽修門店設計,通過經營各類汽車周邊的電商產品,提高門店運營收入。神汽在線則是以B2B業務為主,將海量供應商聚集在平臺,提供全品類配件、汽車周邊商品,為商家提供強大的平臺數據技術支持,賦能合作汽修門店。

這兩款電商產品,在轉化率上主要運用了千人千面的推薦系統,以及數據資產的標簽體系。一方面是為了滿足客戶的曝光和運營需求,另一方面也是通過數據來讓汽修門店轉型升級。

據舒暢介紹,目前大部分汽修門店還停留在手寫工單的程度,完全沒有與線上相連通,營銷渠道非常受限制,大都做一些熟客業務。還有一些汽修門店使用了簡單的工單系統,但也很難將留存數據轉化為新的流量。神汽構建數據中臺后可以將線上商城的流量,和線下汽修門店的流量及交易、汽車駕駛保養數據打通形成數據資產,進而進行精準的數據化運營。

以發優惠券為例,理想的狀態其實要結合消費者的地理位置、支付數據乃至消費偏好來分析。比如,算出一家維修店的客單價是80元,就應該有針對性地派發給他們滿100元減10元的優惠券,這才能真正對提升客單價有幫助。門店常常有很多團購、紅包、抽獎的營銷渠道,但門店老板在傳統的維修方式下自己未必能計算出一個合適的折扣,通過數據化運營,可以將散亂、模糊的線下商業行為,重構成結構化的數據標簽后可供分析。

在這數據化運營的過程中,最重要的第一步,利用消費者偏好、地理位置、支付數據等多維度的數據采集,根據這些數據的重構和建模,消費者被構建起了不同的用戶畫像,從而被獲得精準推薦,有效地將沉淀、散亂地數據進行資產化管理。

這種整合的管理思維,其實就是數據中臺最典型的應用場景。它通過挖掘數據價值,解決推薦維度寬泛單一、搜索缺乏實時性和個性化、運營指標精細度和實時度不夠精確的問題。幫助企業將感性的營銷決策理性化,最終增加營收。簡單地說,就是汽修門店的老板手上掌握了車主很多的信息,但是不懂得如何使用和分析,常常只能接到熟客,而數據中臺可以通過對C端車主的精準營銷實現引流。

舒暢表示,目前汽配行業中的數字化應用主要可分為對內和對外。

對內主要是人力成本的降低,之前汽修門店里開單、收銀、財務、人力都需要人工來做,現在所有操作都在線上執行,配合一些數據統計辦法,可以預測企業的盈虧,對庫存做一些預先的調整。對外是客戶的留存轉化率提高,以前客戶存在微信里,通過聊天記錄和自己的記憶大概知道他需要哪種服務,對所有車主及車輛的相關信息進行整合分析,可以進行客戶分層,提供不一樣的優惠,實現精準營銷。

由于數據中臺可以快速支撐業務模式創新,將構建好的標簽體系快速賦能到新業務下。因此,目前神汽在線正在開發和優化為汽修門店量身定制的管理SaaS“神汽鏈”,也將運用數據中臺的能力進一步提高汽修門店的管理和運營效率。

數據中臺是企業自身不可復制的,但構建工具和方法論可以

作為神汽在線自建數據中臺主要技術服務商的數瀾科技,主要向企業客戶提供數據應用基礎設施及配套服務能力,聚焦企業數據的資產化、業務化、價值化,致力于成為“客戶信賴的數據應用基礎設施供應商”。2019年3月,已晉升為“杭州準獨角獸”企業的數瀾科技剛宣布完成1億元的A+輪融資,天堂硅谷資本領投,現有投資人IDG資本跟投。目前覆蓋的領域包括金融、地產、零售、政府、制造業等場景。

數瀾方面認為,一個完成數字化轉型的企業,其內部和外部的交互均以數據為基礎。對于任何數據的變動,企業能夠迅速感知并做出反應,而其決策或考核也基于客觀數據。這些數據是“活” 的、是“流動”的、是“越用越多”的,隨著數字化與場景的不斷交融,場景將通過數據自動運轉和優化,進而推動企業迭代進入智能化和無人化的階段。

數瀾科技的使命就是讓企業的數據用起來,但黃飛表示,用起來是一個極其龐大的話題。在傳統IT建設中,企業信息系統間的“煙囪式”建設,導致企業內部形成數據孤島, 后端經營決策系統無法應對前端業務的快速變化。因此,需要通過統一的數據中臺,整合數據、產品與技術,形成共享數據服務體系,為敏捷型前臺業務部門提供快速應變的決策、精細化運營及應用支撐,從而解決企業的數據孤島、數據資產維護混亂、數據價值利用度低的現狀。 

事實上,數據中臺的概念來自于阿里,國際上稱之為“數據倉”、“數據湖”,最近騰訊又推出了一個“數據云”的概念。這些概念都略有不同,但都是讓數據的價值得到最大化。

黃飛告訴億歐,“數據中臺是企業自身不可復制的,但構建工具和方法論可以。"

他認為,數據中臺是⼀種戰略選擇和組織形式,通過有型的產品支撐和實施方法論,解決大企業面臨的數據孤島、數據維護混亂、數據價值利用低的問題,依據企業特有的業務和架構, 構建一套源源不斷地把數據變成資產并服務于業務的,可持續讓企業數據用起來的機制, 讓數據可見、可懂、可用、可運營。

“TO C是逛街,TO B是逛專賣店。”舒暢將這兩種商業營銷方式進行了“簡單粗暴”的類比。在他看來,TO C的營銷,可能剛開始只想買雙拖鞋,但往往會把其他生活用品也都買回來。但是TO B 的營銷就是逛球鞋專賣店,目的性強,又很專業。

汽配件大都屬于剛性需求,理性消費。不太容易通過尋常的營銷手段刺激消費者。舒暢說,他們和數瀾合作的個性化推薦更像是“轉移客戶”,通過神汽鏈系統的千人千面進行精準營銷。“比如有些只去過汽修門店一次的車主,半個月后如果收到了洗車八折券,就可能就會在順路的時候停下來把車洗了。”也就是說,那些原本在路邊“萍水相逢”的車,都有成為常客的機會。

舒暢表示,把車主從離家最近的汽修店,轉移到營銷服務最到位的汽修店,對數據和專業度會有更高的要求,這涉及到對車主的地理位置、車輛型號及信息、保險記錄等進行數據分析,再對車主進行其配件和維修服務的推薦。

總結下來,要想實現這些工作,有三個重點:分別是標簽體系的數據資產實踐、大數據與算法技術和千人千面個性化推薦。

標簽體系的數據資產實踐,就是通過會員卡體系對車主進行分層,實現精準營銷;運營也不再是自己選擇產品和活動方式進行活動推廣和用戶轉化,而是根據千人千面的推薦結果篩選出適用群體數量最大的產品,也通過數據分析出最合適的優惠力度、導向;大數據與算法技術直接對業務數據,是指網站日志、商品信息、搜索行為、瀏覽行為、交易數據、用戶數據、店鋪數據、外部數據進行分析并得出結論,門店運營時不再憑“印象”去指定優惠策略,可以得到更好的效果。

譬如,神汽通過同一時間段的首頁不同位置,放置千人千面推薦的活動會場與人工配置的會場做比較,監測期內點擊率提升平均達到150%以上,最高日達到了478%的點擊率提升,獲得了良好的業務提升效果。

神汽在線自2018年初上線,到目前平臺上的付費供應商已達3萬多家。舒暢感慨,汽車后市場實現互聯網化的整體難點是這個行業有太強的慣性,話語權掌握在資歷高的老汽配師傅手里,對轉型互聯網有一些抵觸情緒。“從供應鏈端入手是操作最為簡單的,汽修門店老板通過平臺上的店鋪創造線上交易收入,后續我們又落地門店服務,推出了門店管理系統,幫助他們進行門店垂直管理和橫向管理,實現線上線下相互引流.“

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回到最初的數據中臺,黃博坦言,數據要以數據用起來為目標,匯集的數據域要為各個行業線的應用鋪路。當然,數據中臺的建設和邏輯一直都處于摸索中,且需要很長的時間驗證。但并不是每個企業都能做好數據中臺,這是整個企業組織架構的問題,不過有一點可以堅信:未來的10~20年,數據中臺一定會持續發酵,2019年就是一個大時代的開啟。(來源:億歐網)


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