零售領(lǐng)域正在孕育產(chǎn)業(yè)級(jí)的機(jī)會(huì)
其中被提及最多的，就是線上流量見(jiàn)頂?；ヂ?lián)網(wǎng)巨頭們開(kāi)始轉(zhuǎn)戰(zhàn)線下，給傳統(tǒng)大型零售企業(yè)造成了巨大的壓力。這種壓力催生了大型零售企業(yè)對(duì)移動(dòng)化、數(shù)字化和對(duì)接線上流量的訴求。他們面臨著兩個(gè)選擇，要么更加全面深入地倒向騰訊、阿里，要么在二者的夾縫中建立自己的流量和數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力。
電商崛起也曾給線下零售造成過(guò)沖擊，但遠(yuǎn)不如今天來(lái)得劇烈，加之當(dāng)時(shí)技術(shù)成本太高，未能成功激發(fā)零售行業(yè)的技術(shù)革新。今天移動(dòng)終端大規(guī)模普及，移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的獲取成本、支付和流量的對(duì)接成本急劇下降，為零售企業(yè)建立自己的數(shù)字化能力創(chuàng)造了可能性。
與此同時(shí)，以今日頭條、陌陌為代表的腰部流量開(kāi)始更大程度地向市場(chǎng)釋放數(shù)據(jù)化能力，零售企業(yè)需要建立相應(yīng)的平臺(tái)去承接。
TalkingData就是在這樣的背景下切入零售市場(chǎng)的。TalkingData成立于2011年，是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的第三方數(shù)據(jù)智能服務(wù)商。近7年的時(shí)間，TalkingData始終保持每年3倍的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。切入零售市場(chǎng)至今的兩年半時(shí)間里，零售業(yè)務(wù)版塊的發(fā)展更是迅猛無(wú)比.
林逸飛認(rèn)為，當(dāng)微信這種十億日活級(jí)別的平臺(tái)開(kāi)始釋放流量和數(shù)據(jù)，須有零售這樣龐大的市場(chǎng)才能承接。因此未來(lái)3-5年，零售領(lǐng)域?qū)⒊霈F(xiàn)產(chǎn)業(yè)級(jí)和現(xiàn)象級(jí)的機(jī)會(huì)。他表示，TalkingData將在這一領(lǐng)域投入更多的人力和資源，以抓住行業(yè)變革的紅利。
零售數(shù)據(jù)的“三重門(mén)”
大數(shù)據(jù)在零售行業(yè)的應(yīng)用由來(lái)已久，“啤酒尿布”的故事曾經(jīng)廣為流傳。但今天零售行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析和當(dāng)年相比已經(jīng)發(fā)生了非常大的變化。
林逸飛介紹，零售行業(yè)的大數(shù)據(jù)有幾個(gè)特點(diǎn)：首先，和金融、保險(xiǎn)等行業(yè)相比，零售業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的精細(xì)化程度要求更高;其次，零售行業(yè)對(duì)接的流量和數(shù)據(jù)變化非常劇烈，比如小程序，兩個(gè)月就能做到1.2億日活，企業(yè)的對(duì)接平臺(tái)必須足夠靈活才能抓住這樣的流量紅利;最后，零售行業(yè)非常分散，一個(gè)垂直板塊里就有少則幾十家、多則幾百家企業(yè)。
零售數(shù)據(jù)的維度也在不斷增加。兩三年前，TalkingData提出了數(shù)據(jù)“三重門(mén)”的概念，即交易門(mén)、交互門(mén)和公開(kāi)市場(chǎng)門(mén)。“啤酒尿布”的故事只用到了“交易門(mén)”里的交易數(shù)據(jù)，它更多是一種事后推演。而今天，隨著智能終端大規(guī)模應(yīng)用，企業(yè)可以非常便捷地通過(guò)APP、社交網(wǎng)絡(luò)等觸點(diǎn)大規(guī)模采集用戶的交互數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)零售經(jīng)常提“人貨場(chǎng)”，今天通過(guò)“交互門(mén)”里的數(shù)據(jù)我們還能在此基礎(chǔ)上增加時(shí)間的維度，幫助零售商抓住營(yíng)銷(xiāo)的最佳時(shí)機(jī)。
“公開(kāi)市場(chǎng)門(mén)”指的是客戶在開(kāi)放市場(chǎng)中的各種行為數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)本身往往并不與企業(yè)業(yè)務(wù)直接相關(guān)，但是可以很大程度上輔助企業(yè)開(kāi)展業(yè)務(wù)，如移動(dòng)App的數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、微信微博的輿情數(shù)據(jù)等。
公開(kāi)數(shù)據(jù)的獲取并不是盲目的，需要以解決某些業(yè)務(wù)問(wèn)題為出發(fā)點(diǎn)，否則會(huì)陷入“數(shù)據(jù)的汪洋大海”，反而不知道該收集什么樣的數(shù)據(jù)。
不久前，TalkingData與騰訊云聯(lián)合打造的大數(shù)據(jù)選址應(yīng)用——智選，就是利用公開(kāi)數(shù)據(jù)的絕佳范例。憑借雙方強(qiáng)大的數(shù)據(jù)能力，“智選”可以幫助零售企業(yè)解決線下實(shí)體門(mén)店選址、商圈運(yùn)營(yíng)診斷等問(wèn)題。以前費(fèi)時(shí)費(fèi)力的選址工作，借助“智選”只需幾分鐘即可通過(guò)可視化、數(shù)據(jù)化的方法快速做出決策。
林逸飛介紹，騰訊云就像一個(gè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)加工廠，擁有豐富的原材料。而TalkingData離客戶更近，知道如何用算法模型解決客戶的實(shí)際問(wèn)題，“我們做的是數(shù)據(jù)的精加工”。
如何萃取數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值是核心競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)
當(dāng)數(shù)據(jù)獲取變得簡(jiǎn)單，數(shù)據(jù)維度不斷增加，從數(shù)據(jù)中萃取商業(yè)價(jià)值的能力就成了企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)。
與交易數(shù)據(jù)不同，交互數(shù)據(jù)和公開(kāi)數(shù)據(jù)是完全非結(jié)構(gòu)化、高流量且時(shí)序紊亂的，數(shù)據(jù)之間天生不打通。這使得數(shù)據(jù)處理的底層技術(shù)發(fā)生了巨大變化，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等傳統(tǒng)技術(shù)因無(wú)法應(yīng)對(duì)現(xiàn)時(shí)流量的多波段變化，已經(jīng)退居到了大企業(yè)的后臺(tái)系統(tǒng)。
現(xiàn)階段需要處理的數(shù)據(jù)維度之多，已完全超出了人力所及的范疇。以TalkingData服務(wù)的某餐飲連鎖品牌為例，該品牌SKU數(shù)量不多，只有大約100個(gè)，但它在全國(guó)有數(shù)千家門(mén)店。TalkingData的目標(biāo)是幫助其在營(yíng)銷(xiāo)端做到千店千面，在供應(yīng)鏈端做到提前一天準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出第二天以小時(shí)為單位的客流量、原材料消耗數(shù)，以減少原材料損耗。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，TalkingData需要建立數(shù)十萬(wàn)個(gè)模型。如此多的模型不可能由人力進(jìn)行調(diào)參，必須通過(guò)數(shù)據(jù)做自適應(yīng)訓(xùn)練。
TalkingData在多年的業(yè)務(wù)實(shí)踐中積累了非常龐大的數(shù)據(jù)量，鮮有同行能夠匹敵。其次，TalkingData在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)上也有著很深的造詣，同時(shí)具備大規(guī)模分布式部署的能力。此外，過(guò)去幾年里TalkingData還不斷從國(guó)外引進(jìn)最新的技術(shù)，并在美國(guó)設(shè)立了自己的創(chuàng)新中心，不斷修煉內(nèi)功。
技術(shù)只是一方面，從技術(shù)到成熟落地的商用產(chǎn)品，中間還隔著一道鴻溝。林逸飛認(rèn)為，打造一款成熟的商用產(chǎn)品，最重要的就是權(quán)衡客戶的需求。TalkingData作為一家數(shù)據(jù)智能服務(wù)商，需要對(duì)接各種各樣的客戶，不同的客戶對(duì)場(chǎng)景又有著獨(dú)特的需求。產(chǎn)品只有標(biāo)準(zhǔn)化后才能成為商品，而標(biāo)準(zhǔn)化意味著要對(duì)客戶的需求進(jìn)行歸納和提煉。
為了在滿足客戶需求和標(biāo)準(zhǔn)化之間尋找平衡，TalkingData提出了一個(gè)金字塔模型。位于金字塔頂端的是行業(yè)的頭部客戶，這些客戶的需求對(duì)于相應(yīng)行業(yè)具有引領(lǐng)作用，可以輻射到腰部和底部客戶，因此TalkingData會(huì)有選擇性地滿足它們的定制化需求。
位于金字塔中間的腰部客戶數(shù)量較多，準(zhǔn)確提煉它們需求比較困難。如果覆蓋的客戶數(shù)量不夠，提煉出來(lái)的需求很可能是跑偏的。
對(duì)于金字塔底部更為龐大的客戶群，林逸飛認(rèn)為，經(jīng)過(guò)頂部和腰部?jī)蓪涌蛻舻男枨筇釤挘龀龅臉?biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品已經(jīng)能夠比較好的滿足這部分客戶的需求了。
企業(yè)需建立自己可以管理的流量平臺(tái)
那么，頭部企業(yè)探索出的能力和方法，如何更好地進(jìn)行價(jià)值傳遞，賦能整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈中的中小企業(yè)呢?這就需要運(yùn)用到數(shù)據(jù)中臺(tái)了。
數(shù)據(jù)中臺(tái)是今年特別熱門(mén)的概念，包括阿里在內(nèi)的很多企業(yè)都在打造自己的數(shù)據(jù)中臺(tái)，只是大家對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)的理解各不相同。TalkingData對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)的定義是——基于數(shù)據(jù)智能應(yīng)用探索商業(yè)價(jià)值的平臺(tái)，它需要具有數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)工程和數(shù)據(jù)科學(xué)的能力。
去年的T11大會(huì)上，TalkingData正式對(duì)外發(fā)布了數(shù)據(jù)智能平臺(tái)1.0，提供數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)工程以及數(shù)據(jù)科學(xué)的核心能力。經(jīng)過(guò)一年時(shí)間的鉆研打磨，TalkingData在不久前的T11 2018數(shù)據(jù)智能峰會(huì)上將其數(shù)據(jù)智能平臺(tái)升級(jí)到2.0，內(nèi)部稱(chēng)之為T(mén)alkingData數(shù)據(jù)中臺(tái)，擁有管理、工程、科學(xué)以及安全、連接、共享六大核心能力。
林逸飛認(rèn)為，很多零售企業(yè)的痛點(diǎn)在于，它不具備自己的數(shù)據(jù)和流量運(yùn)營(yíng)能力。零售企業(yè)很難建立龐大的自有流量，所以企業(yè)打造一個(gè)可以對(duì)接中部流量的數(shù)據(jù)中臺(tái)是非常必要的。這樣一來(lái)，企業(yè)就能在和頭部流量的博弈中占據(jù)更多的主動(dòng)權(quán)。
以TalkingData服務(wù)的一家大型服裝企業(yè)為例。這家企業(yè)一年的營(yíng)業(yè)額在500-600億左右，其中90%來(lái)自線下，10%來(lái)自線上。而線上的10%中又有90%來(lái)自天貓，這意味著它在和線上流量的博弈中是處于下風(fēng)的。
TalkingData花了七八個(gè)月時(shí)間幫它理順業(yè)務(wù)思路，建立自己的數(shù)據(jù)中臺(tái)，對(duì)接中部流量，進(jìn)行精準(zhǔn)的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)和營(yíng)銷(xiāo)。僅僅通過(guò)六七次營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)就帶來(lái)了4個(gè)億的收入增長(zhǎng)，投資回報(bào)率最高的時(shí)候達(dá)到了94倍。
零售行業(yè)的劇烈變革才剛剛開(kāi)始，TalkingData所展現(xiàn)的只不過(guò)是數(shù)字化巨大潛能的冰山一角。
數(shù)字化要一盤(pán)棋更要各自為戰(zhàn)
分享到微信 ×
打開(kāi)微信，點(diǎn)擊底部的“發(fā)現(xiàn)”，
使用“掃一掃”即可將網(wǎng)頁(yè)分享至朋友圈。