旺店通品牌升级发布会|阿里云零售生态总监裴辉：数智驱动新零售

6 月 26 日，由慧策（原旺店通）主办的「盛势·赋能」品牌升级发布会在杭州圆满举行。本次发布会着重于以行业发展为着力点，探索零售企业发展新航向，为与会人员带来一场视觉与听觉并驱的内容盛宴。会上邀请到多位业界大咖，以亲身实战经历进行主题演讲，群策观点、洞察机遇，共话智能商业！从IT时代到DI时代，数据信息的功用开始演变，数字化理念升级，数据成为仅次于能源的重要生产要素，驱动时代的发展。阿里云新零售生态总监裴辉在会中作题为《数智驱动新零售》的主题演讲时就谈到：技术和数据让消费者的体验升级，这也包含一个重要的转变，就是从对货的运营全面转向对人的运营，即对消费者的运营。以下为演讲内容实录：对于“数智驱动新零售”的这个“命题”，整个演讲篇幅会围绕怎么样用好数据、怎么样用好我们的算法、怎么样用好人工智能这几个纬度，来阐述阿里对于新零售目前态势下发展方向的看法，以及旺店通与阿里巴巴合作中，对于阿里新零售版图的作用进行讲述。一、数字化的发展进程分析对于数字化的发展趋势，可以分为从1.0、2. 0 到3.0。1.  数字化1. 0 时代1. 0 时代我们统称为业务流程信息化。包括以前国外舶来的ERP产品，国内厂商开发的ERP产品，以及围绕着阿里的淘宝和新零售生态、基于电商开发的ERP产品，我们把它统称为数字化时代的1.0。在这个环节，所有信息化的系统是帮助我们解决线下流程线上化的过程。比如围绕着阿里新零售延伸出的工具类产品，淘宝、天猫上辅助商家运营、线上线下打通，以及淘宝、天猫上沉淀的所有工具，都是基于我们将线下的业务流程用系统化的平台去做承载。这应该属于数字化时代1. 0 最原始的一个雏形。2.  数字化2. 0 时代2. 0 时代是互联网+平台化。伴随着平台化经济的发展，互联网化和平台化变得十分重要。其实阿里在整个商业版图中，围绕着新零售这一主赛道，菜鸟、支付宝等所有的工具都扮演协助角色，去沉淀整个商业操作系统里各个不同环节、链路里的要素。阿里 11 个品牌要素的提出，以及阿里巴巴完整的商业操作系统完整的推出，也是不断去加速整个阿里在新零售赛道上的前行。相信商家有所感触，随着新零售逐步地发展，淘宝、天猫都在帮助商家链接终端的消费者。通过店铺的运营，去触达消费者，去帮助商家做转化。这都是基于互联网化加平台化的发展。3.  数字化3. 0 时代数字化从1. 0 发展到现在，新零售赛道下的各类toB、toC端的大小业务，已经到了数字智能时代，通过大数据、人工智能去驱动智能商业的发展。我们在各个不同赛道里面都可以看到明星级的企业。比如成为阿里巴巴集团先进奶牛的阿里妈妈、比如围绕着阿里商业操作系统不断升级支付链路的蚂蚁金服，或者精准化内容、精准化营销的今日头条的发展，都是智能商业发展的典型案例。通过以上例子，我们可以看到智能商业数字化3. 0 的时代所呈现的趋势。现在商家所做的消费者运营、官企运营，包括慧策的全新升级以及新产品发布，数据和智能算法都在发挥着重要的作用。二、迈向智能商业的数字化转型的五步曲在 6 月 25 日天猫旗舰店2. 0 升级的计划中强调，技术和数据让消费者的体验升级。这里面涉及一个转变，即要从对货的运营全面转向对人的运营，即是对消费者的运营。当货的运营效率提升时，如何精准化运营消费者？这环节中，数据、算法的运用变得非常重要。正如在之前天猫的会上提到的，获客成本的增加和用户留存难度的提升，以消费者运营为核心的时代真正来临。 迈向智能商业的数字化会经历转型五步曲。第一是基础设施云化，第二是前端触点数字化，第三是核心业务在线化，第四是运营数据化，第五是供应链智能化。其中基础设施云化是基础，它是支撑大规模数据并发的基础性条件；而前端触点的数字化，是与C端全链路、全方位触达的必要条件，这也是全渠道项目产生的重要原因；核抚顺建站心业务的在线化，可以使我们根据数据化的趋势，展开更多的功能延伸；运营的数据化，对品牌、供应链的发展能够产生积极作用；而供应链的智能化，能够使供应链更加柔性，不断响应销售前端的需求。这五步中，今天演讲的核心是运营的数据化。正如慧策品牌的双轮驱动理念，数智也是实现运营数据化的双轮驱动。从业务前台的角度来看，需满足两个条件，第一是业务的在线化，所有业务必须要与信息化系统做好承载，实现在线化。第二个是做好数据的打通。业务在线化后产生大量数据，这些数据来自不同的系统、不同的数据库，有着不同的定义标准，这需要有一个平台将数据标准化，用统一的体系做承载。当数据流程后，我才能称之为业务智能化的1.0。在过去很长的时间里，因算法受限，业务智能化只是报表的智能化。经过运营的数据化后，数据的获取与处理变得更加容易，数据的智能化开始初步形成。只有基于云平台基础上算力加上智力，配合各种数据处理的算法模型，才能实现最终业务的智能化。三、数据驱动的新零售体系，如何构建数据中台？现在我们去看整个新零售的体系，很多大中小的品牌商都已经逐步将线上线下打通。包括在天猫旗舰店2. 0 发布会上提到的，阿里将来在新零售体系里可以帮助品牌商将域外会员的数据和沉淀在阿里系的会员数据做融合，并结合这些数据进行更具向的消费者分析。这样的数据融合，有利于商家划分消费者画像。另外，由于数据来源的多元化，现有的应用服务变得更加场景化。比如对购物栏进行分析，以往更多是基于某一个电商平台做下单的关联分析。但现在可以综合消费者不同渠道与品牌发生的触点，多渠道、多角度做购物栏分析，并将分析结果用于指导消费者形成增量，这在原来的系统平台是很难做到的。这里提到的场景，都得益于我们数据处理的中台概念。在数据中台构建中，采集、整合不同来源的数据，建立一个强大、兼容的数据库是基础性工作。数据收集后的第二步，是对于数据资产的有效管理和使用。另外，针对数据的分析和挖掘方式，也是值得关注的点。数据的业务化，能够帮助我们充分用好数据，使数据形成的决策、建议和指导，能够反向通过的数据中台，去驱动我们在不同业务链路中的包括营销推广、用户画像的建立、规则制定等具体行动。最后，为了使消费者、运营、相关智能部门都能够使用这个数据工具，需要实现数据可视化。四、品牌商的智能化运营如果从品牌商的纬度去构建数据中台，如何使用数据和算法更好地服务品牌的发展呢？首先在数据中台链路上做好全渠道的营销引擎。第一步，要将所有数据做聚合。数据聚合后，才能实现线下门店的消费者洞察，引导消费者的行为。另外，因为数据的来源增多，基于云计算和大数据，对于数据处理的能力越来越强大。从全渠道的角度，整个数据收集、分析、挖掘完了之后数据回流，去提升整个品牌线上线下一体化的发展。这就是全渠道营销引擎环节。其次，基于数据中台做好品牌的智能化。关于品牌这个东西，以我过往的经验来看，品牌价值体系和消费者价值体系能不能融合，是决定你的品牌的生命力的重要纬度。之前，很多公司通过工具化分析来促成品牌传递的价值体系与消费者的价值体系趋同，比如问卷调研、抽样调查，但这种方式由于数据的缺乏和数据处理能力不够，无法达成良好的效果。而现在，围绕新零售