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GrowingIO 张溪梦:数字化如何帮企业增强生命力?

来源:GrowingIO 微信公众号 2022-12-16

“数字化”已成为后疫情时代企业经营绕不开的选择。

2020年以来,疫情对品牌零售业的打击一波未平,一波又起。先是发现门店开不了,触达不到客户了,品牌和平台反应很快,开始尝试直播、社群、裂变小程序、消费券等等,用各种各样的方式和消费者建立联系。

后来,企业发现重创不仅在消费端,更在供应链:货品积压、仓储成本暴增,但物流受阻,无法发货。需求端与供给端难以匹配,原有的经验和计算模式突然之间就失效了。时间一长,企业还不得不考虑缩小规模、剥离“瘦狗”业务等等,来对抗越来越大的压力。他们的决策也变得更加谨慎,甚至回归到一件事——“活下去”。

为企业提供数字生命力,这就是数字化要承担的责任。

在不确定性“常态化”的未来,数字化让企业拥有更科学的方式,能提升每个环节的投入产出比,也能更灵活地应对种种未知突变,拥有更蓬勃的发展前景。

有人说疫情是一道分水岭。无论是“生活所迫”还是“提前布局”,新一轮企业数字化的浪潮已经爆发。与几年前相比,企业对数字化的认知与实践也确实有了一些不同。在这里分享几点我的观察:


01

从粗放式追求增长到精细化降本增效

品牌零售企业的数字化转型通常会经历以下四个阶段:

1、供应链信息化。通过ERP、WMS等一系列信息系统把货盘清楚,把进销存管起来。

2、增长数字化。从互联网的普及到智能手机和移动互联网的发展,用户实现在线化,并自然而然地走向数字化。品牌商有了更多的触点和渠道,能直接触达消费者、了解消费者,并直接进行运营,拉动用户增长。

3、流程数据化。疫情影响下,借助数据来实现降本增效成为了更直接的要求。流程数据化,用数据真实地反映业务流程,进行科学的分析、洞察、辅助决策,从而优化供应链、商品管理、业财、组织等种种流程。

4、增长智能化。除了让机器去做重复、简单、机械的事(即“自动化”),也有一些企业已开始探索“智能化”,让机器去完成过于复杂、人脑无法计算的事,譬如“千人千面”、“人货匹配”、“货渠匹配”等等,将经验和规律沉淀到算法里,通过数据智能放大千万倍,拉动增长飞轮。

数字化转型四阶段,部分阶段存在重叠


商品管理的数字化进程为例:

在信息化之前,线下渠道够多、物流够便宜,粗放式经营也能快速增长。信息化后商品“进销存”变得精准,再进一步完成数据化,打通不同区域的仓储体系,让“全国一盘货”、“线上线下一盘货”。它不仅仅是帮助企业准确了解全国商品情况而已,更让未来的调补货降本成为可能。通过数据分析和算法模型,让调补货更科学,不提高缺货率的同时也能降低物流成本,同时减少了货品囤积。这就真实地发生在我们服务过的一家服装企业客户。

另一个例子是渠道投放,从粗放式的全渠道投放,走向精细化的流量运营

新渠道刚刚崛起时,存在许多流量洼地,用户有新鲜感,平台方也释出红利。品牌商可以快速铺开渠道做投放,而不花费太多成本。就像几年前,我们拜访客户,介绍“我们用数据驱动增长”,客户就直觉地问“是不是卖流量”、“流量怎么买”。

而现在品牌商手握线上线下数十个渠道,持续增长的触达费用、趋同的投放策略、用户接收信息过饱和而日益走低的转化率…让企业不得不进一步追求精细化管理。

从本质上来说,要“让合适的内容以合适的渠道在合适的时间触达到对应的用户”,减少浪费、提高ROI,那就需要依托数据对各渠道进行精细化的分析和运营。

对于出新不断的公域,品牌商需要快速做出反应,找到各平台的增长点,进行精细化运营,譬如快手对下沉市场的影响力,抖音对商品卖货的补贴等等。曾经有客户和我介绍,支付宝也在做私域。和钱“打交道”的场景让他们精准地画出了18-50岁的人群,可以根据人群特征来完成精细化运营。在前日的行业研讨会上,他表示,“一开始只是因为‘平台红利’入驻——目前支付宝还处于流量开放红利期,开放了支付成功页、会员频道等公域流量,后来发现支付宝高净值用户多,商品核销率比较高,单笔毛利甚至可以做到比线下更高。”

而在自营APP、小程序等私域范畴内,我们就更建议品牌商积累下自己的一方数据,完成更科学的分析与精细化运营:利用UBA(用户行为分析平台)完成前端行为数据的采集和分析,进一步,用CDP将用户授权的数据来形成用户画像,用MA完成更高效和多元的自动化投放。

如果希望再进一步,则需要用数据云平台(或云数仓、数据中台等)打通所有用户相关的系统数据甚至商品数据,形成更立体的画像去指导运营和决策。基于数据,能做到千人千面的个性化推荐,也能尽可能地实现多触点的体验统一,乃至反向影响商品企划、渠道铺货等等。


02

全渠道≠全域根本逻辑是要“以用户为中心”

上文谈到全渠道的精细化运营,接下来想与大家探讨的问题是“全域”。

“全域”这个词最近很热,而它其实是一个非常古典的概念,本质上是一种高级的用户经营和体验管理的方式。

无论线上线下,我们希望每个渠道都能做好精细化的运营和管理,但“全渠道≠全域”。

对于品牌商而言,“以用户为中心”是亘古不变的真理。所谓“全域”,也是围绕用户来展开的,需要完成跨域各个触点的联动,来提供更具整体性的用户体验。

譬如,用户在渠道A和渠道B看到的信息是否统一?从“种草”到消费的链路是否流畅?如果有十几个渠道都能触达同一位用户,选择哪些触点效果更好、体验更佳?触点之间的依赖关系与流动顺序又如何?

全域一方面帮助厘清渠道之间复杂的关系,降低投放成本的同时提升精准度和转化率,另一方面能更好地经营用户生命旅程,让用户有更优的体验。

当下大多数企业已经在做单渠道的数字化,并陆续开启多渠道的精细化运营,还未进入到“全域”阶段。不是没想到这一层,而是它确实比较难,通常会面临以下几道“墙”:

平台墙,不同平台的公域之间是不打通的,公域和自有私域之间也难以打通。这不仅仅指数据不通,在过去甚至连流转链路都是互相阻隔的,例如在渠道A屏蔽渠道B的链接;

部门墙,企业内部通常有不同部门来负责不同渠道的经营管理,从业务的操作层面及利益关系层面难打通;

技术墙,打通多渠道数据并做关联分析,要求企业有驾驭复杂技术的能力,包括数据能力、分析能力及跨域的经营能力。

像前文所谈到的,数字化是阶段性建设而非一蹴而就。尚在单渠道逐步建设时,企业也无需过于焦虑全域的建设难题,只需一步一步推进,不断找到激活企业生命力、提升业务的方式,就会自然而然得到正向反馈,探索出属于企业自身的数字化转型路径。

对于一些希望提前布局全域的企业,目前也有一些切入点,与大家简单分享:

其一,大型平台方已经开始打通其自有的公域阵地支持商家私域。例如,过去一段时间动作比较频繁的支付宝,一方面,把部分核心公域阵地和“五福”IP等流量开放给商家,为私域导流;另一方面,也提供了一些公域辅助私域的产品,以提升商家运营效果和用户体验。

其二,我们也建议企业主动出击,在数据技术服务商的支持下完成线下、自有私域等一方渠道的打通和运营,首先破除部门墙和技术墙。过去的服务实践表明,这一部分数据已经能很大程度地激活增长,降本增效。

相信从“以用户为中心”的角度出发,未来行业将探索出更好的全域路径,给用户带去更好的体验。

03

敏捷迭代和系统规划并非对立面

最后,回到如何建设和落地数字化,“敏捷迭代小步快跑 or 系统规划全局投入”是近几年业内常讨论的话题。

前者的必要性已经得到验证——“增长黑客”正需要敏捷迭代、勇于快速试错。新兴渠道层出不穷,企业如果不快速做出反应,损失的可能不仅是潜在的增长,更重要的是时间成本、机会成本。譬如前文谈到,有一些品牌商朋友在了解到支付宝发力私域运营后就快速入局,抢占了一波平台红利,甚至已经摸索出了在该平台运营的一些法则;又如通过用户行为分析,我们可以了解自营的APP或小程序有哪些可提升之处,尽快进行优化调整。

而后者(系统规划全局投入),则因许多大型数字化项目失败而连带受到诟病。项目越大,其建设复杂度也会指数级增加,如果只想毕其功于一役实现弯道超车,而没有足够的耐心和定力,失败也会很惨烈。

但我们需要注意的是,并非所有场景都能用敏捷迭代解决。例如复杂的软件体系、数据底层基础设施的建设(例如数据中台、数据平台),更需要企业有资源、有定力,需要战略规划和组织支撑,逐个克服复杂的问题。

“磨刀不误砍柴工”。看一年、三年,选择敏捷迭代很容易;但看十年,我们也建议企业从战略上看待数字化转型,逐步实现数据全生命周期的统一管理,让数据资产全面地发挥价值。在这个领域,StartDT也已有了不少成功的实践。

总结来说,“敏捷迭代小步快跑”和“系统规划全局投入”二者并不对立,而需要看阶段、看场景,有机结合,才能为企业注入持续发展的生命力。

数据驱动业务增长