红杉、IDG联合加持,WakeData阐述零售数字化方法论

作者:北京28 时间:2019-12-09 04:26 浏览量:103

  唤醒。沉睡的数据资产

  调研|张扬黄勇撰,写|黄勇赵子梦

  。围绕大数据三个层面的价值在泛零售行业的落地,W。akeData目前推出了惟客通、惟客宝、客流宝三款核心产品,分别为,企业提供数据中台、用户运营业务中台和基于AI人脸识别的线下门店智能导购系统。

  零售。行业是信息化发展较早的行业之一,大型零售商由于有海量的SK,U和订单流通,必须要使用信息化工,具,进行管理和运营!。

  ;然而,在数据方面,相比线上零售。在数,据采集和沉淀上,的天然优势,传统线下。零售的数据积累则非常,有限且分!散。线下门店往往只有POS系统交易订单数据,缺失消费者数据,更无法关联消费者的其他数据,更谈不上数据平台和数据应用,无法对交易和用户数据进行分析挖掘实现智能运营。

  在大数据、AI及IT信息化领域具有资深经验的前阿里巴巴技术专家李柯辰,看好线下零售大数据。的;发展!潜、力,于2018年创立了WakeData。顾名思义,WakeData致、力于“唤醒”未被&#;充分利用的线下数据资产,将互联网公司数据驱动的运营理念带给线下零售企业,助力企、业数字化转型。

  李柯、辰认为,大数据对企业的价值主;要体现在三个层面。

  第一层是IT能力价值,随着数据量增长和&#;业务对实时性等要求的提升,传统数仓等IT能力不。再能够满足业务需求&#;。第二层是管理流程价值,通过数据实现知、识转移、能力复制,驱动组织能力提升。第三层是业务价值,比如通,过大数据应用为企业带来获,客、客单价、复购率等指标;的提升,在ROI上体现最为明显。

  围绕大数据三个层面的价值在泛零售行业的落地,Wa&#;keDat。a目前推出了惟客通、惟客宝、客流宝三款核、心产品。

  惟客通作为数据中台,帮助企业进行数据打通和治理;,沉淀数据资产,是数字化的基矗;具体而言,惟客通提供大数据基础平台、流计算平台、数据接入平台、数据开发平台等整套工具,利用Data-in技术打通POS、C!RM、电商等多系统数。据。,并将这些数、据整合至数据中台,为企业构建自;有用户画像和数据体!系。

  在数据资产化的基础上,惟客宝是面向用户&#;运营的业务中台,包括外部用户连接平台和内部运营管理工具、两部分,实现数据的管理流程、价、值和业务价值。用户连接层面,惟客宝提供小程序微商城、等&#;应用,进行拉新获客、营销裂变、导购智能推荐和用户数据采集等。用户运营层面,惟&#;客宝提供会员中心、全链路数据分析、商品和订单管理、自动化营销等工具,支撑用户运营和管理决策。

  客流宝是一套基于AI人脸&#;识别的智能导购系统,主要用于线&#;下门店场景的用户运营,并实现线下场景的用户数据采集。系统基于人脸识别,可采。集门店客流数据,建立&#;用户画像,&#;赋能门店一线销售人员实!现VIP到店识别、智能导购、客&#;流诊断、用户精细,化运营等服务。

  此外,WakeData与极光大数据、科大讯飞等有数据源的投资、方达成、合作,可借助第三方数据源,为企业补充线上数;据,解决数据沉淀不足的冷启动问题。

  目前,WakeData主要服务泛零,售领域的腰部和头部企业,合作的标杆客户;包括喜茶、屈!臣氏、百佳超。市、碧桂园等,以提供解决方案+产品的模式为主,数据中台产品支持公有云、私有。云和混合云的灵活部署。基于!整套从数据中台到数据运营的能力的不。断积累,WakeData未来还计划向其他行业应!用场景拓展。

  WakeData创!始人&CEO李柯辰

  近期,爱分析对Wake&#;Data创始人&CEO李柯辰进行了访谈,他阐述!了WakeData!的业务思路和发展战略,以及对零售行业数字化趋势的&#;见解,现节选部;分内容分享如下。

  ,大数据应用的三大价值和五步走

  爱分析:Wak。eData为线下零售企业构建数据中台的思路是!怎样的?

  李柯辰:从IT信息化到系统集成,、再到互联网,大数据的应用是现阶段最主要的大方向。既然要做大数据,就要搞清、楚&#;大数据能够为企业解决什么问题,我们把大数据的价值分成了三个&#;层面。

  第一层是IT基本能力的价值;,解决传统数仓等解决不了的问题,比如数据!规模、多样性、实时性等问题,也就是IT的成。本、质量、效益、安,全。

  第二层是管理流程的价、值,从小的维度来看是解决知识转移的问题,应用数据的方法,把一个团队的能力!复制到另一个团队去。从;大维度来看,组织结构要数据驱动,提高组织能力。

  第三层是商、业价值,也是现在市面上,大家最愿。意看到的。商业价值就是获客、客单价、复购率;、留存、忠诚度,或者是用数据改变用户;到店的服务体验,这是我们认为能够显著产生ROI的价值。

  我们做了三个场景,把这三个价值概括了。第一个产。品是一套数据中。台,可以以PaaS的方式租赁给线下连锁品牌企业!,比如喜茶、、屈&#;臣氏,也可以私有化部署。这个产品主要是交付给IT的,IT在这个基础上开!发更多的数据产品和数据应用。

  在上面一层,大家喜欢把它叫做业务中台,其实是一个用户运营的大数据产品,分成两部分。一个是公司内部的管理场景,一个是连接用户的场景。公司内部的管理场景是用、来做投放落地、、用户分析。等管理决!策运营用。连接用户的场景,,在微,商城体系、导购体系、支付等连接用户的环节,用数据去做一些相关推荐、定向运营、导购实时服务提醒、VIP到店服务提醒等,用数据做更快的分析。

  爱分析:三个场景里面,具体帮助、零售企业做哪些;事情?

  李柯辰:在数据、平台那一层,现在线下&#;连锁企业还没有收集用户数据的工具和能力,收完数据之后还要打通,打通之后还得把它!变成类似于标签这种人可以理解的数据,最后要。找更多的场景和流量去把数据、用起来。

  往上去看,企业、也缺管理类的工具。比如以前!的营销都是粗!放式的,不是定向的,门。店运营工具和分析工具都是传统企业不具!备的,需要我们来提供。

  另外,我们讲整个线下企业赋!能最重要的一个概念,是希望建立企业自己和用户的;连接。从传统意义上来讲,很多品牌连、锁对用户的连接是不存在的,线上电商用户是平台的用户,线下用户往往是经销商,的用、户。品牌是真正对用户产生价值和定义产品的企业,,它没有用户数据,这个时候我。们得给它提连接用户的工具。

  另外,我们在做私域流量。比如说去构建微信里面的微商,城,用线!下的社团营销和微信裂变的流量、去构建线上流量池。还有线下门店的流量,。导购也有流量。像这些所有连接用户的点,数据有没,有被企业收,集起来,并且加工利用到服务用户上去,是我们在做,的事情。

  爱分析:数字化具体实施过程是。怎样的?

  李柯辰:我认为;有五步。第一步是建平台,需要有一套Hadoop的工、具,而且是封装好的,IT门;槛没有那么高,不需要在!DOS下面去编命令,。有可视化的一套编程方式。

  有平台之后,第二步要把&#;数据导上来,叫做数据资产化阶段。这个阶段里面有三个动作。第一是主数据的采集和打通,第二是要做数据、治理,第三个动作就是建模和资产化。比如地产行业,我们要在营销中、心看销售、面积,但没法看到成本中心的成本,我们把它拉,在一起的时候,就是一个&#;项目、维度的标,签,包括成本维度标签、供应商维度标签、用户维度标签、物业维度标签,我们全部都可以打通去看。这个是我们认为资产化的过程。

  。第三步是做数据产品。传统的数据产!品可以是做一。个大屏,做一个可视化报表,;或者针对用户做VIP都属于产品。

  第!四步是数据服务。在互联网公司里数据服务是很多的,,比如广告点击的预估,或者哪个地方要调用数据资产,都把它API化或者服务化,应用到各个业务系统里去。!但是在传统企。业里面数据分析和产&#;品比服务更重,基本上&#;没有数据服务的概念。我们做数据中台更多是在做服务。

  &#;最后是数据运营,就是如何让企业对数据的应!用,从以前的决策层,能逐渐应用到末端执行层去;。就像在互联网公司,每个运营经理都在看日活、月活或者页面的数据。

  !爱分析:零售行业的IT基础能力情况如何?

  李柯辰:零售行、业;的数!字化客。观上来讲以前已经有一&#;些,因为这个行业没有数字化就没法工作。零售一天卖那么多货,Excel管不了的。零售行业麻烦的点!在于,线下没有系统,可能就一个POS机,即便是有数据,也没办法关联用户。

  第二个困难点在于,比如说在电商平台,做一个!产品,肯定,是通过好几个平台都得接,很多传统公,司,;IT能力不强,做一套平台把数据全、部接起来是很困难的。我们目前碰到更多的会用我们云端的平台,因为客观上做大数据的;人本身也少,不是每家公司都有能力。

  爱分析:所以大部分客户都需要先从!搭建数据中台做起?

  李柯、辰:零售企业现在基本上没有中台。

  首先企业。会考虑数据中台是否有价值。。如果是拿来做分析,是有价值的,但价值有多大?还有一个原因,它们不知道自己有哪些数据资产可以用。很多。企业不但没有中台,前端收集数据的工具都没有。

  所以我们还要往前再走;一步,做业务场景,要帮企业去收集数据。我们做门店导购、做人脸识别、做微商城和统一的电商平台和广告监测平台,这些;都是企业与用户连;接的数据点,没有的话需要补齐。考虑到;很多企业没有数据,我们整合了很多有数据的投资方,像极光大数据,帮助&#;企业把线上的数据补全;,解决冷启动的问题。

  比如说我去喜茶,可能喝了两年才能对我的偏好。有了解。如果想在半年内就了解我,我!们就把线上标签补给它。即便是这样,,有可能数据只有60分,有了6!0分之后怎么办?靠前端工具持续滚到80分,天猫也是一样的。

  爱分析:做数据中台这件事情,,目前是很多公司在跑马圈地的过程?

  李柯辰:有很多公司都;在说自己做中台,但很多软件公司做数据中台这、件事情是挺不靠谱的。

  首先,大数据这件事情,干过的人就很少。做个,软件,;懂Java懂前端我们就可以来做,但大数据这个事&#;情、发展历程本身就很。短,有这个场景去做大数据的人就更少了。除了一线,互联网公司,!有几个人真正做过拿数据去,做数据中台和用户运营的?

  第二个,这件事从人才上来说就不成立。中国现在大数据的人才市场;是130万的需求,总共有30;万的人才,还缺100万,每家公司、都可以做数据中台&#;这件事是挺不可思议&#;的。

  另外,我觉得,!甚至有了客户运营系统都是远远不够的;,很多,传统企业缺乏客户运营系统的人才和理念,因此WakeData也提供代运营和数字化转型的教练服务。

  爱、分析:如果每家企业只有一个数;据中台,上层数据应用是需要开放一个生态出来吗?

  李柯辰:第一个,;数据中台上层应用产、生的商业价值,不一样,数据中台是有可能被替换的。对于有能力做数、据中台的厂商来说,数据中台本身是没有技术壁!垒的、。数据平台搭建好,数据收集完了之后,关键是能够持续贡&#;献什么样的数据!服务价值。

  上层的应用,有可能开放给、第,三方做,有可能是客户企业自己做,也有可能是提供平台的公司做。

  北京28面向用户运营;场景

  效果已被验!证

  、爱分析:WakeData为什么选,择用户运营这个场景?

  李柯辰:第一,我们&#;团队对用户运营更加了解。

  !第二,、用户侧大数据的能力能够提升转&#;化这个事!情,在互联公司已经被论证过;无数遍了。只要有数据和场景储备的话,毫无疑问能带来提升。

  还有一个原因,用户运营和企业共建CDP这件事情,是。可以越滚越大的,会越来越强。

  爱分析:用户运营;平台更多是为了把数据从60分做到80分,还是为了让客户把用户运营做得更好?

  李柯辰:首先,我&#;们给。企业的是一个很大,的产品矩阵。有些大的企&#;业,从CEO到CIO都有决心去做变革,可以用我们所有的产品。但很多;企业会先从&#;某一块开始。比如说我们有微商城、CRM、导购、电商平台、营销系统,客户不需要全部都用,比如,可以先从导购开始,在内部IT里是有,一个过程的。

  另外,我们有、线上线下数据的打通,客户可能会在全国很多区域中选一块来&#;尝试。这种方式,对企业来说成本是最低。的,不需要花一两千万换一个系统。从互联网公司的角度讲,阿&#;里巴巴也不是一天就架构好的,都是需要迭&#;代的、。这种迭代以前可能是被业务驱动的,但现在逐;渐形成了一套方法论,未来我们可。以按照规划来迭代。

  爱分析:服务模。式是以项目制为主?

  李柯辰:;这里面!分为两块。如果说和企业是第一次对接,它自己的系统很多,会有一个系统对接、数据打通这种性质的项目。!平台产品的服务是持续的。

  爱分析:现在主力客群的客单价在&#;什么水平?

  李柯辰:我们主要是做腰部和头部的客户,客单价在100~300万,包括;项目集成和Sa&#;aS年费两部分。

  爱分析:线下到店。用户行为数据获取采集方面,现在行业是否有重大改变?

  李柯辰:我觉得目前突破相对较少。比如无人货架,&#;它的用户行为数据采集太难了。买一盒饼干拿了又放回去算,没买,拿出店就算结算,但是把饼干拿出来把盒子放回去是算买还是没买?、再比如说对。物品的识别,改变饮料包装的款式,识别的维护。成本也非常大。而且现在拿照片去做模型训练,如果是&#;识别顾客拿了哪件衣服,结果是和衣服实物的识别率是不一样的。这都是技术、上的门槛没有解决。

  目前做深泛。零售领域,未来做行业延伸

  爱。分析:行业选择上会有哪些属性划分吗?

  李柯辰:客群的划分上,泛零售范围挺宽的。,从消费频次来讲会分成几个维!度。一个是高频的,比如餐饮类,主要针对门店运营,比如微商城、营销工具等。。第二种中度,频率,美容美发、服装,更多讲线下服务。体验、智能导购。还有低频类,比如地产、家。装、汽车,主要针对导购和投放的优化。

  爱分析:&#;底层!PaaS上要。加业务逻辑会挺难的,每个行业和公司业务流程都不一;样,WakeData是如何做的,包括产品化的。问题?

  李柯辰:我们的产,品分为四层,加上运营的话分,为五层。

  最底下一层,包括Hadoop、机器学习平台,这些大家都一。样是通用的。

  第二层要做用户画像,打通基、础,数据,我们把市面上所有用户;ID相关的产品都提取,出来,手机号;、微信OpenID、Mac地址等,客。户数据处理这一层是完全通用的。再往上层来看,用户的留存、活跃、门店的健康度等工具是,通!用的,虽然维度不一样。

  第四层存在一&#;个问题,每个行业的运营方式是不一样、的,需要最上面这一层工具做行业化。它可以配有很多产品,有最基本的财务、人力、供应链,基本上全行业可以适配。具体公司,需要适;配所在行业的业务流程和组织架构。

  早期我们在产业上经验是不足的。我们创业于;我们对互联网的认识,但是在上层我们是不足的,要跟客户去做碰撞去形成标准。这就是为什么我们选择现在做头部客户,是因为我们认为大型的标杆这个行业可能可以拿;来适用。。

  在刚!开始&#;的时候,总会有一些传统企业间的尝试,我们去找这样的、企业,跟他们去共建这一块的产品出来。产品重和轻不是最重要的,完全&#;看客户愿不愿意用你的产。品。

  爱分析:未来一两年整体的战略大概会是什么样、的?行业拓展打算什么时候做?

  李柯辰:第一,我们会在已有的两个行业里做;得更深,再切入其他行业。数据只是中间的东西,,未来企业还可能;还会看AI、IoT。我还可以做更多,业务范围可变化,行业宽度可变化。

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