品勝集團(tuán)CIO郭銳:品勝集團(tuán)數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)探索之路

責(zé)任編輯:wzheng

2016-11-23 16:44:17

來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net

原創(chuàng)

11月18日,由企業(yè)網(wǎng)D1Net和中國企業(yè)級HTML5產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟主辦、四川CIO俱樂部和成都企業(yè)信息化促進(jìn)會協(xié)辦的2016成都CIO秋季沙龍于成都成功舉辦。以下是品勝集團(tuán)CIO郭銳在2016成都CIO沙龍上的演講,題目是:《品勝集團(tuán)數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)探索之路》,由企業(yè)網(wǎng)D1Net編輯整理。

當(dāng)前,互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新IT技術(shù)飛速發(fā)展,“互聯(lián)網(wǎng)+”與“中國制造2025”等一方面催生各種各樣的創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)和商業(yè)模式,另一方面正在促進(jìn)新IT技術(shù)與制造、金融、能源等傳統(tǒng)行業(yè)深度融合,全球范圍內(nèi),新IT正在掀起全行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮。為了共同探討新IT與傳統(tǒng)企業(yè)融合的價(jià)值,分享各行業(yè)信息化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)驗(yàn)和成果,11月18日,由企業(yè)網(wǎng)D1Net和中國企業(yè)級HTML5產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟主辦、四川CIO俱樂部和成都企業(yè)信息化促進(jìn)會協(xié)辦的2016成都CIO秋季沙龍于成都成功舉辦。

以下是品勝集團(tuán)CIO郭銳在2016成都CIO沙龍上的演講,題目是:《品勝集團(tuán)數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)探索之路》,由企業(yè)網(wǎng)D1Net編輯整理。

上圖為:品勝集團(tuán)CIO 郭銳

郭銳:大家下午好!我是來自品勝的郭銳。我主要是分享一下品勝數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)這塊的應(yīng)用。

品勝創(chuàng)始于2003年,剛開始是手機(jī)電池和相機(jī)電池,到目前圍繞“手機(jī)、平板、電視“三塊屏幕”的3C智能數(shù)碼的布局;2015年完成銷售額11億,并正式登陸新三板;今年雙11又在淘寶3C類目上蟬聯(lián)銷量第一的榮譽(yù),全網(wǎng)實(shí)現(xiàn)銷售8000萬;銷量這么好的原因是什么?

那就是品勝有自己的銷售模式和銷售渠道,我們線下線上統(tǒng)一的銷售模式,名字叫當(dāng)日達(dá)。當(dāng)日達(dá)系統(tǒng)整合了線上商城,線下門店,開創(chuàng)了O2O流量互相轉(zhuǎn)化的模式,同時(shí)利用門店優(yōu)勢解決了最后一公里的配送問題;“品勝•當(dāng)日達(dá)”榮獲“2013年度中國電子商務(wù)創(chuàng)新成果獎”,2015年又獲得“商業(yè)模式創(chuàng)新銀獎”;線上會員截止目前累計(jì)了680萬;線上也擁有了1萬家加盟店,相當(dāng)于一個(gè)小的移動機(jī)站,解決了最后一公里的推送問題。同時(shí),品勝擴(kuò)品類創(chuàng)平臺,開創(chuàng)了集手機(jī)數(shù)碼智能硬件的一起,集合線上線下業(yè)務(wù)的千機(jī)網(wǎng)服務(wù)平臺,這樣我們從售前市場到售后的服務(wù)市場就完全覆蓋了。

品勝發(fā)展勢頭這么好,數(shù)據(jù)在中間起到什么作用,又是怎么落地的?我通過三個(gè)層面來講,第一是歷程,第二是出現(xiàn)的問題,最后是幾點(diǎn)建議。

品勝數(shù)據(jù)應(yīng)用歷程與成果

我們的數(shù)據(jù)應(yīng)用是兩個(gè)方向并行發(fā)展的。線上業(yè)務(wù)起步早,數(shù)據(jù)應(yīng)用的較好,自2010年開始入駐淘寶后,到全渠道營銷系統(tǒng)(當(dāng)日達(dá))上到使用了4年,完成線上全網(wǎng)數(shù)據(jù)的整合,并在2015年圍繞線上數(shù)據(jù)自行研發(fā)了電商CRM系統(tǒng),有效的管理到700萬會員。2016年3月,我們后臺做了一個(gè)支撐,進(jìn)入了我們的大數(shù)據(jù),比如可以實(shí)時(shí)跟會員聊天,做分析,做精準(zhǔn)的營銷。傳統(tǒng)線下的業(yè)務(wù)怎樣使用數(shù)據(jù)?線下的數(shù)據(jù)應(yīng)用推廣較為緩慢,更多的報(bào)表的應(yīng)用,儀表盤的應(yīng)用,在近期使用ORACLE的 DV自助分析平臺有所提高。

我們準(zhǔn)備明年把線上線下融合一起打造統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺。線上常用的數(shù)據(jù)應(yīng)用是應(yīng)用于畫像,這是我們做3C數(shù)碼手機(jī)的原因,比如可以通過會員信息、注冊信息、頻率信息、購買信息,給會員打標(biāo)簽、分析會員、精準(zhǔn)畫像,這是我們的用戶畫像的應(yīng)用成果。

第二類聚類分析,通過對RFM屬性的聚類分析,分析出重要價(jià)值會員群體,需要挽留的會員,還有充滿潛力的會員群體,方便電商部門制作對應(yīng)的營銷活動。

聚類分析完了以后,打標(biāo)簽,面對不面的群體,自定義的某類人群做短信營銷,以及營銷效果的跟蹤分析。比如我們發(fā)送短信,看到成功接收了多少,看了短信以后效果怎么樣?我們會進(jìn)一步的跟蹤,比如我們通過收貨地址區(qū)分出來是一個(gè)白領(lǐng),我們能夠看到他有可能一年沒買充電寶了,有打折了,是不是要換一個(gè)呢?這個(gè)時(shí)候我們做精準(zhǔn)的營銷。

線下業(yè)務(wù),分享兩個(gè)應(yīng)用案例,一是品勝對加盟商的貸款風(fēng)險(xiǎn)評估,我們?yōu)楦玫拈_發(fā)市場,對有條件的加盟商可提供專項(xiàng)貸款;但在貨款的風(fēng)險(xiǎn)以及貸款的額度就就用到了分析報(bào)告;這里展示的為風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo);不同于傳統(tǒng)的信貸更多的是查看我們的信用指標(biāo),還有償還能力,我們還要對提貨增長率、提貨周期、配送時(shí)效等管理指標(biāo)綜合考量;

圖中展示了可以看到重慶的征信評分較低,那我們到底要示貸款給省級平臺,還有貸多少,這時(shí)就需要通過統(tǒng)計(jì)方法完成對各指權(quán)重的計(jì)算,從而得到一個(gè)可貸款指數(shù)。

二是打假應(yīng)用,由于品勝產(chǎn)品的品質(zhì)很好,特別是在充電寶市場,那沒有插頭的充電寶,也就是我們講的備電成了不法分子的第一仿造對像。舉個(gè)例子,這個(gè)圖中展示的是四個(gè)城市的銷量,圖中我們可以出鄭州的銷量在15年9月出現(xiàn)明顯下滑后,一直處于動態(tài)的波動中;但是全國的平均銷量也同樣出現(xiàn)波動,那有沒有更深入的信息呢??刺嶝浽鲩L率。跟剛才算貸款一樣,有5個(gè)指標(biāo),現(xiàn)在5個(gè)指標(biāo)是要算綜合的值,通過整體的波動率以及權(quán)重值,可以看出來哪個(gè)地方是假貨,哪個(gè)地方的貨可能存在問題,這時(shí)候我們的打假辦去聯(lián)系,現(xiàn)場實(shí)地跟蹤信息,這是傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的應(yīng)用。

數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)施過程中的思考與問題

第一,產(chǎn)品和技術(shù)選型。做數(shù)據(jù)分析,是把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成信息,信息轉(zhuǎn)化為支持,下一步應(yīng)該轉(zhuǎn)化到?jīng)Q策上,最終想要的結(jié)果是對經(jīng)營管理產(chǎn)生價(jià)值。

第一個(gè)是傳統(tǒng)BI,更多的是使用數(shù)據(jù)庫,結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),實(shí)效性不太強(qiáng),數(shù)據(jù)積累相比大數(shù)據(jù)慢很多,根據(jù)業(yè)務(wù)可以明確知道數(shù)據(jù)的含義,比如ERP的信息,我們知道每個(gè)字段,就知道它的意義是什么。同時(shí)在知識方面,因?yàn)槭褂玫氖菢?biāo)準(zhǔn)化的系統(tǒng),有明確的業(yè)務(wù)流程,精確的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),可以積累更豐富的經(jīng)驗(yàn);另外,傳統(tǒng)BI給到的信息大部分是統(tǒng)計(jì)趨勢,對事實(shí)描述更多是基于群體共性,幫助決策者掌握宏觀統(tǒng)計(jì)趨勢,適合經(jīng)營運(yùn)營指標(biāo)支撐類問題;

而大數(shù)據(jù)一般都是非結(jié)化數(shù)據(jù),實(shí)效性強(qiáng);數(shù)據(jù)積累很快很大,每天可以達(dá)到PB級,如購物的文本評論。信息需要通過對數(shù)據(jù)的辨識而獲得;獲得信息的真?zhèn)纬潭热Q于對數(shù)據(jù)的辨識技術(shù);由于信息的不確定性,大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果需要通過多次驗(yàn)證,確認(rèn)后轉(zhuǎn)化為知識。更傾向于刻畫個(gè)體,更多的在于個(gè)性化的決策,價(jià)值也相對容易量化;比如精準(zhǔn)營銷,智能推薦等。

選型完成以后,我們都想個(gè)性化營銷,這個(gè)時(shí)候一定要記住一點(diǎn),忌技術(shù)主導(dǎo)反推業(yè)務(wù)。有一個(gè)事例,我們BI雖然是2015年上線的,但是我們一直在努力做。2014年使用開源套件Pentaho完成了銷售相關(guān)的儀表盤,當(dāng)推薦到銷售總監(jiān)使用時(shí),得到的結(jié)果是,數(shù)據(jù)均是他之前知道的,且有專門的部門出數(shù)據(jù)。這時(shí)候我們反思,技術(shù)是不是能馬上應(yīng)用到業(yè)務(wù)當(dāng)中?是技術(shù)主導(dǎo)還是業(yè)務(wù)主導(dǎo)。所以我們一定要讓業(yè)務(wù)引導(dǎo)技術(shù)。

第二,在籌備上線過程中又遇到問題,沒有統(tǒng)一的“名詞”名稱,統(tǒng)計(jì)口徑存在差異。比如辦事處的銷量,銷售線指的是辦事處的出貨量,財(cái)務(wù)是由回款來結(jié)算的,雖然兩個(gè)部門要單獨(dú)銷量,但是出來的數(shù)據(jù)不一樣,結(jié)果不一樣。還有加盟商的提貨量,加盟管理部指加盟商提貨品勝產(chǎn)品的金額,新業(yè)務(wù)“千機(jī)網(wǎng)”運(yùn)營部又是品勝產(chǎn)品與非品勝產(chǎn)品的的合度提貨額。遇到這樣的問題,我們的一個(gè)思考是尊重業(yè)務(wù),因?yàn)樾枨蟪鲎詷I(yè)務(wù)。雖說解釋后數(shù)據(jù)相等,溝通成本增加;為此根據(jù)數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的進(jìn)度,應(yīng)擇時(shí)機(jī)完成統(tǒng)一語義。

第三個(gè)問題,可視化圖表與使用對象不匹配。在推廣時(shí)還要注意一點(diǎn),通俗點(diǎn)講,不是越漂亮越好,專業(yè)點(diǎn)就是圖表要與使用對象的習(xí)慣匹配。數(shù)據(jù)可視化的價(jià)值,就是降低了其管理成本,讓運(yùn)營變得透明化,好不好用是重點(diǎn),好不好看,相對是其次了;所以需要根據(jù)結(jié)合使用者的使用習(xí)慣,推送相對應(yīng)圖表。

上線成功了,最后一個(gè)問題來了,是成功上線,還是上線成功?以傳統(tǒng)企業(yè)的BI為例,上過BI的好多傳統(tǒng)企業(yè),報(bào)表看著好看,但是對決策有多少支持呢?很多BI習(xí)慣于給魚,無法給漁,為啥,分析是一種思維,單靠數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)來完成數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù),不能,也不可能。市場變化萬千,實(shí)際不可能有人比一線更懂需要什么,做得再快,也跟不上一線的節(jié)奏。

數(shù)據(jù)落地應(yīng)用的幾點(diǎn)建議

最后是數(shù)據(jù)落地應(yīng)用的幾點(diǎn)建議。

第一,業(yè)務(wù)放首位,沒有業(yè)務(wù)就沒有數(shù)據(jù),選擇適合本企業(yè)當(dāng)前適用數(shù)據(jù)產(chǎn)品或技術(shù);選擇適合本企業(yè)的數(shù)據(jù)運(yùn)營推廣策略——“自上而下”、“無為而治”。第二是培養(yǎng)或者加強(qiáng)應(yīng)用業(yè)務(wù)人員使用數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)業(yè)務(wù)的意識,第三是持續(xù)運(yùn)營數(shù)據(jù)分析平臺,并將分析報(bào)告應(yīng)用于業(yè)務(wù)流程優(yōu)化;同時(shí)業(yè)務(wù)優(yōu)化的結(jié)果,再進(jìn)入數(shù)據(jù)分析,形成持續(xù)改進(jìn)的生態(tài)閉環(huán),使得我們的經(jīng)驗(yàn)越來越豐富。第四,加強(qiáng)大數(shù)據(jù)人才儲備,提高數(shù)據(jù)分析的硬實(shí)力。

接下來分享一下我們的整體架構(gòu)。在傳統(tǒng)的ERP、財(cái)務(wù)、OA我們有自己的數(shù)據(jù)倉庫。線上,比如說爬蟲、第三方商城,整合到一起。線上和線下,經(jīng)過分析過后的數(shù)據(jù)回傳回來,在數(shù)據(jù)倉庫里面統(tǒng)一收入。然后是應(yīng)用方面。第一是傳統(tǒng)分析應(yīng)用,所謂的數(shù)據(jù)分析平臺,第二個(gè)是數(shù)據(jù)分析報(bào)告,比如說打假,我們會實(shí)時(shí)的把大數(shù)據(jù)處理完,這是我們要做的典型的一個(gè)架構(gòu)。

最后是團(tuán)隊(duì),第一是業(yè)務(wù)小組,包括業(yè)務(wù)分析師,數(shù)據(jù)分析師,以及虛擬對頭的業(yè)務(wù)骨干,這里業(yè)務(wù)分析師多數(shù)由原來內(nèi)部的實(shí)施顧問來承擔(dān);第二是技術(shù)小組,包括ETL工程師,數(shù)據(jù)建模師,以及大數(shù)據(jù)的技術(shù)開發(fā)人員;

我就分享這么多,謝謝大家!

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