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!