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领跑者阿里云:4年20倍增长幕后
文/钱丽娜浏览次数:
企业要理解新技术,理解终端用户,用消费者来定义你的产品和品牌,而不是靠自己定义,这就是产业与消费互联网融合后能够带来的机遇。
  

  传统制造业往往给人这样的图景——大量的线下门店,老旧的设计,渐行渐远的消费者以及电商的冲击。

  以波司登为代表的服装业就曾经陷在这样的困境中,这个42年的“老”羽绒服品牌,在2014年时陷入业绩困局。

  羽绒服是个一年只做一季的功能性服装产品,相对于1.5万亿的服装市场规模,羽绒服市场约一千多亿。这里挤满了竞争者,上有Moncler、加拿大鹅踞守,中有优衣库、ZARA横切,下有雪中飞、鸭鸭等国货进击,波司登处境艰难。

  波司登执行董事、高级副总裁芮劲松说,“企业为此开始了全系统的变革,我们将所有与顾客有触点的地方都纳入了变革的流程。”

  波司登将全交易链上的人、货、场通过平台和数据紧密连接。通过上云构建在线营销平台收集终端消费者数据,汇聚并且运营品牌粉丝群体,低成本获取潜在客户,形成数据闭环,大幅降低交易成本,加速产品优化迭代,实现产业链的精准与弹性服务。

  在库存上,波司登借助阿里云,整合分散在各地的仓库、门店以及线上的数据,并与销量、订单数据相结合。库存中心的智能补货系统有效减少缺货损失21%,售罄率同比增长10%。存货周转天数比2015/2016财年下降近半,为111天(2018年3月31日财报数据)。

  在全系统发力的情况下,2017/2018财年,波司登实现收入同比增长30.3%,净利同比增长73.26%。

  波司登是传统制造企业向数字化、智能化大潮转型的缩影。这一轮的转型被赋予了一个全新的名词——“智能+经济体”,这是消费互联网与产业互联网融合后激发而出的全新的生产和消费方式。

  2019年1月,阿里巴巴正式发布商业操作系统,以“ONE”的概念融合B端与C端,试图实现商业要素的全覆盖,即“品牌、商品、销售、营销、渠道、制造、服务、金融、物流供应链、组织、信息技术”等11大商业要素的在线化和数字化。

  阿里云研究中心主任田丰说,“商业操作系统以阿里云为基础,中间是生产制造以及物联网,前端是新零售,最上游是设计。这是新型的人货场的设计,企业在这11个要素中各有长短,而这正是阿里从消费端出发,将消费端与产业端打通后产生的机会。”田丰说。

  2019年1月30日晚间,阿里巴巴公布了其2019财年第三季度财报。单看阿里云部分,2018自然年阿里云营收规模达到213.6亿元,4年间增长了约20倍。

  消费端与产业端融合后产生“智能+”的新机遇

  在全新的“智能+”体系中,田丰认为,首先应该对“人货场”有一个全新的认知。

  “人”:传统大品牌由线下起家,品牌与消费者是完全脱钩的,当务之急是将消费者的信息数字化。

  为此,有许多企业已经在尝试轻量化的数字化应用,让终端消费者的数据回流到生产商这一端。比如,新型的数字化门店,不再单纯依靠导购和消费者的关系,而是通过手机、电子券等方式触达消费者。“有了消费者和社群的数字画像,品牌才能反向定义新品,并且借助各种营销平台和营销工具来实现精准触达。”田丰说。

  “货”:一线城市的消费者开始将产品品质与服务视同一个整体,既要求产品具有高性价比,也要求优质的服务,从而构成一个完整的购物体验。

  酒类供应商“1919”推出19分钟送酒到家,盒马鲜生半小时送货上门,送货服务的品质在很大程度上影响消费者的忠诚度,这对供应链管理提出了很高的要求。如何降低送货成本,这是新商业的命题,也是生态需要解决的问题。

  “场”:多元化是“场”的必然趋势。中国地域发展的不平衡导致商业的形态多样化。一二线城市进入第四消费时代(消费即社交),三四五线城市可能还处在第三消费时代(个性化诉求),多元化的“场”需要多元化的运营策略,而丰富的生态可以为品牌提供各种服务。

  “这些企业有些强在品牌,有些强在物流,随着数字技术的发展,他们都在向11个关键商业要素中尚不具备的要素延伸,从中获取新的增长红利。”田丰说。比如,长于体验的星巴克借助盒马星厨与饿了么来提供即时快递服务,覆盖门店之外的更广范围的人群。

  智能+经济体的发展路径

  阿里云研究中心针对“智能商业”的发展给出了三维路径,分别是数据技术、网络协同和精准商业。

  维度一:数据技术。“数据技术”重构了中低效的产业链,该技术的发展分为三个阶段。

  第一阶段实现在线服务去中介化。传统品牌商通过上云构建“在线营销”平台,去除中间环节,收集终端消费者的数据,从而形成数据闭环。

  第二阶段是多产业链协同,实现“去边界化”。企业通过数据中台,实现内部各子公司数据的一体化,让消费者体验到一站式的标准服务。

  第三阶段是全产业协同网,实现智能商业。当企业拥有了全渠道营销、数据中台之后,可采用智能算法对商业数据进行深度分析,最大化数据资源的商业价值。比如杭州交警采用阿里云ET“城市大脑”优化城市的堵点。

  维度二:网络协同。“网络协同”催生了平台经济。买家越多市场越大,吸引更多的卖家进入。当平台进化到生态阶段时,具备了“跨边协同” 和“单边协同”的效应。例如,淘宝生态圈孕育出同类兴趣喜好的买家、设计师、网红、供应商社群。平台模式成为传统产业的商业红利,企业上云后有了产业升级的价值空间。

  维度三:“精准商业”奠定智能基础。精准商业的基础是云上的大数据联接起了消费互联网和产业互联网,避免资源的低效流转与浪费。

  零售行业针对某一位用户,可以在众多商业场景中利用智能设备与传感器采集其线下行为数据,并与线上消费数据比对融合。由此形成的“消费者画像”、“供应商画像”将随交易增长愈加精准,平台可随时掌握细分客群的喜好变化,算法实时个性化推荐新款商品,快速返单、小批量定制,反向设计新品、调整品牌定位,形成C2B(Consumer to Business)、S2B(Supplier to Business)的精准产销,让库存最小化、生产柔性化、广告精准化。

  “精准商业是建立在数据技术、网络协同基础上的,很多企业不具备强大的IT能力,很多品牌商也没有很好的数据基础,但是通过上云,可以快速争夺智能平台的红利。”田丰说。

  云转型加快商业红利获取

  企业的云转型分为“数字化”转型、“网络化”转型、“智能化”转型与“生态化”转型四个阶段,前两步利用云计算、移动互联网、大数据、社交媒体,后两步则利用人工智能、物联网、区块链和新SaaS(软件即服务)。

  上云是数字化的基础,“线下销量是有限的,在线上一旦出现爆款,就需要借助云来弹性处理流量的峰值。”田丰说。

  传统企业上云有两种转型路径,一是业务渠道与互联网结合,在云上开展在线营销、在线服务的“数字化”转型。二是线上线下全渠道营销的“网络化转型”。

  智能化转型的实践则是靠近生产端的传统企业将生产线与数据技术结合,利用迁移上云,获得数据智能。协鑫光伏、天合光能、固德威采用云上“工业大脑”,通过数据建模、算法来提升良品率、A 品率。

  上云之后,平台可打通供需双方的数据,这些数据又为智能化奠定了基础。

  当前三个阶段做好,第四个阶段便是形成新商业生态圈,企业和企业,企业与平台在11个商业要素中互补,产生资源协同。

  智能商业产生“飞轮效应”

  “在智能化的商业体系中,我们提倡的是数据共享的生态。没有一家企业的数据能够覆盖所有的领域,而一旦这些数据在生态中共享,就会产生飞轮效应。”田丰说。

  “飞轮效应”是指生态各方因环环相扣而产生的价值放大。在阿里的平台上先是有客户和商家,当客户越来越多,商家也随之增多。消费者通过比较获得更具性价比的商品,也强化了对平台的忠诚度。而大量的商家又为服务商创造了机会。阿里在此基础上发展出云服务、物流服务、营销服务、设计服务等,为商家提供更好的基础服务,这使得生态各方都更愿意在此驻留。

  “飞轮效应”让营销有了全新的玩法。田丰说,在智能生态圈中做好品牌的第一步是抓住消费者的心智,心智决定了购买的心态;第二步是提升商品的品质,匹配消费者对精致生活的追求;第三步是快速创新。消费者喜新厌旧的速度越来越快,需求需要得到即时满足。“快时尚”不够,“超快时尚”才过瘾,品牌出新品的节奏在加快;第四步是“IP+社群”的玩法。田丰说,“消费者越来越看中商品背后的文化。IP已经形成自己的粉丝群体,IP+社群的玩法不仅可以提高销售转化率,也能帮助品牌商低成本获取消费者数据。”阿里鱼与高达的IP合作,成就了“天猫精灵×高达”的销售,也让G-SHOCK高达主题腕表shock(震动)了一下市场。

  在设计层面,阿里云上不仅有洛可可众创设计师平台,集结全国的设计师为企业提供服务,阿里采用人工智能的“鲁班”系统亦可以在一秒钟完成8000张海报,提供千人千面的海报设计。开放的设计生态极大地节约了商家的设计成本。

  在制造层面,淘工厂联手阿里云IoT团队走进车间,部署IoT设备进行数字化改造,链接淘宝卖家与工厂的平台,解决淘宝卖家找工厂难、试单难、翻单难、新款开发难的问题,一站式解决卖家供应链难题。

  而智能商业更大的益处还在长尾效应。“未来,中国的商业还将有升级巨大的升级空间。”田丰说。这些机遇一是消费升级,中国有142个百万人口以上的城市有待升级,从新农村走向新城市,人货场截然不同;二是基础设施的建设在不断完善,人工智能以及5G产业互联网将带来巨大的机遇;三是内容升级。内容将占消费者70%以上的时间,视频营销有大量的机会,视频内容也将迎来商业化的机会。“在这样的机遇面前,企业要理解新技术,理解终端用户,用消费者来定义你的产品和品牌,而不是靠自己定义,这就是产业与消费互联网融合后能够带来的机遇。”田丰说。

2019-05-28