一群阿里“數據老炮”，闖入企服“城鄉結合部”

　　各平臺的數據之間仍然處于“城鄉結合部”的存在，帶來了很大的管理難度，而瓴羊正在打破這種壁壘，給商家帶來更高效的運營體驗。

　　文|石兆

　　編|趙艷秋

　　商家線上線下多渠道經營已經是常態，但渠道的增加不僅沒有帶來效益的成倍增加，反而帶來了管理難度的指數級增長。

　　數字化在解決這個挑戰，但至今仍有大量問題未得到很好解決：因為技術、行業Know-How、流程再造、數據思維以及合規的挑戰重重。

　　7月12日，阿里瓴羊推出一站式企服智能產品“瓴羊One”，引發行業強烈關注。這群中國最早從事互聯網大數據、目前仍在一線最深處、最前沿的“數據老炮”團隊，給出了解決之道。

　　01

　　一個義烏汽配商家的困擾

　　幾年前，一家義烏汽車零配件商家，經營上遇到了“賬算不過來”的困擾。

　　當時，多渠道經營已是常態，這家企業內也按照不同渠道成立了天貓組、京東組、線下渠道組。

　　為了能掌握各渠道數據，每個組都配備了“數據員”。很多人想象不到，數據員最重的任務居然是“數據下載”——每天一大早就開始下載各平臺的數據。有些平臺數據龐大，要花費好幾個小時。之后，還要把數據整理對齊，沒有異常后，再匯集到Excel表里，進行分析。

　　這項工作效率不高，成本卻不低。因為老板做決策離不開數據，不得不雇了5個數據員，成本總計要好幾十萬，這對于賣座墊、腳墊這類毛利極低的汽車零部件的企業來說，很難平衡成本與收益。

　　這并不是一個商家面臨的問題。過去幾年，企業要做的渠道從淘寶、天貓、京東擴大到拼多多、抖音、小紅書......本來覺得多平臺做生意，收入、利潤會翻倍，但老板算完總賬后發現，生意增減有不確定性，但難度卻在做乘法甚至乘方。

　　瓴羊CEO朋新宇和團隊敏銳地捕捉到這個問題。朋新宇牽頭參與了阿里數據中臺、生意參謀、達摩盤等數據項目和產品的研發推出，在數據領域做了20年。一年前，他和他的數據“老炮”團隊成立了瓴羊，要把阿里的數據能力帶給更多客戶和商家。

　　朋新宇把這個問題形成為“城鄉結合部”。什么是“城鄉結合部”?就是那些誰可能都不管的盲區。它出現在系統與系統之間，平臺與平臺之間，老板與部門之間、部門與下屬之間。

　　這里有很多真實故事。比如，一家企業系統掛了，企業CTO要面對各個部門采購的200多套系統，80多家供應商找問題，而供應商卻在相互踢皮球。

　　也有商戶出現業務下滑，老板急著找到各團隊，營銷團隊說“今年拉新增長了10%”;供應鏈部門說“備貨充足，沒耽誤供貨”;客服說“我這沒丟單，也沒人退款退貨”。但再進一步深挖就會發現，產品賣的是二三線城市的寶媽，拉新卻來自一線;當有人咨詢客服產品時，因為他是大促臨時雇來的，不熟悉產品導購，回復了一句“親，如果看不懂就不要買哈”，引發不滿和生意流失。

　　“城鄉結合部”很多問題看似不大，卻對生意至關重要。比如，曾有企業各渠道都完成了“活躍買家”任務，但貨還積壓了很多，向老板集體匯報時，大家攤開一看，各平臺對活躍買家定義不同，而大家都說自己的定義更合理，老板當場拍了桌子。當下，從供應鏈到客服的鏈路上，多個角色、多個觸點、多個標準導致了業務流斷裂，企業決策難。

　　這些“城鄉結合部”問題，需要老板全盤來抓，這背后要有統一入口，統一數據流、工作流和商業流。

　　這方面，阿里是擅長的，朋新宇和瓴羊團隊開始想辦法，期望商家做生意能簡單、高效一點，真正實現“讓天下沒有難做的生意”。

　　02

　　從大品牌到中小企業

　　值得借鑒的，是瓴羊幫助那些大品牌成功解決數據治理難題的經驗。

　　瓴羊團隊曾服務數百萬店鋪、數萬個品牌，包括服務LVMH、一汽紅旗、現代斗山、紅星美凱龍、星巴克、小鵬汽車、海底撈、老板電器、敏實集團、心相印、百雀羚等眾多知名企業的數字化建設。

　　品牌企業數字化程度高，規模大，碰到的“城鄉結合部”問題也更大更難，也愿意投入資源去解決。比如“中國床墊第一股”的喜臨門，就是個很好的案例。

　　在2023年剛結束的618中，它蟬聯天貓、京東、抖音等多平臺床墊類目總銷量TOP1，其中，除了在淘寶、天貓這類成熟平臺上穩居首位，喜臨門在京東平臺銷售同比增長123%、抖音同比增長251%。

　　喜臨門從2022年開始形成“線上+線下”布局，除了線下專賣店，線上形成了9大渠道。在多渠道經營中，喜臨門也面臨棘手問題：如何管理多渠道、多品類的營銷體系?多元化營銷體系又如何反哺產品研發、制造......

　　他們看到，無論是貨架板塊、直播板塊每天產生的大數據，還是個性化平臺聚集的消費者偏好等“小數據”，都具有價值。以往，喜臨門專門成立了一個工作組，負責生產、營銷、物流全盤數據的采集匯總，但仍無法保證全面和準確，滯后性明顯。

　　在與瓴羊合作試用一款新產品后，喜臨門各平臺的經營數據得到了整合，“我們可以實時看到一整盤生意的動態，相比之前的匯總分析，效率提升了超過1.5倍。”喜臨門新零售業務中心副總經理余宏說，相應地，決策也更及時精準。

　　7月12日，在眾多品牌的聚集地上海，瓴羊發布了這款新產品——瓴羊One。去年，瓴羊成立時推出了5朵云——營銷云、產銷云、客服云、分析云及開發云。在與大客戶聯創、滿足大企業的復雜需求后，瓴羊將這些場景的通用能力提煉整合All in One，變成“瓴羊One”，讓更多中小企業也能開箱即用。

　　“為什么做瓴羊One?因為中小企業太苦太難了，又沒人愿意給他們做服務，畢竟‘小魚小蝦’沒錢賺，難度又高。但這些觸動了我們的DNA。”朋新宇和團隊每年都到義烏、永康、佛山拜訪小商家，他考慮采用一些降維手段，將行業經驗服務于中小企業，讓他們的生意變得簡單。

　　根據介紹，瓴羊One能幫助企業集成多維度數據、管控多渠道價格、統一多流程服務、管理多場域的庫存，在經營分析、客服、履約、營銷等場景創造價值。比如，在營銷上，一個食品商家，通過全渠道營銷，實現多平臺聯動運營，GMV提升了69%;在履約場景，試用企業通過瓴羊One，結合多方數據，將銷量預測準確率提升20% 。

　　03

　　AI大模型的新潛力

　　不僅是多渠道管理經營 ，瓴羊One的AI功能，也開始在不同領域幫助商家提效。

　　有棵樹是貼身衣物國產品牌Top3，今年5月，有棵樹體驗上了瓴羊的AI生圖能力，與瓴羊共同探索相關功能，并在618大促中正式投入使用。

　　“我們對成本的把控比較嚴格，成本和效率是增長密碼。”有棵樹聯合創始人、副總裁涂寒威說，“對一個以線上渠道為主的新銳品牌來說，視覺輸出的成本較大，是有棵樹的痛點。”

　　模特費用、拍攝成本再加上后期修圖，是一筆不小的費用。同時，模特需要排期，有棵樹采用了瓴羊“AI商品圖”后，先是生成一個大家滿意的模特形象，然后選擇不同姿勢，任意搭配服裝，選擇背景環境，比如地中海風、雪山風、露營風。

　　“我們統計了一下，生成一張滿意的圖，從至少兩天時間縮短到現在的10分鐘。”涂寒威說。在今年618期間，有棵樹快速推出了幾百款產品推廣文案。

　　接下來，有棵樹計劃融合瓴羊One的智能客服功能，形成企業24小時專屬“AI生意管家”。同時將從貨品調配出發，做產品銷售趨勢判斷與智能補貨，輔助銷售與推廣端口的管理決策。

　　另一家美妝企業，則從日常運營中，發掘了瓴羊One的AI潛力。

　　伽藍集團是一家生物科技美妝企業，旗下有美素、自然堂等多個品牌。日常運營中，伽藍每兩周幾乎都有一次營銷活動。怎么精準地找到目標人群是個關鍵。以前企業有專門運營團隊，通過人工理解標簽后，再圈選人群，這種方式大家做得非常疲憊，效果也不盡如人意。

　　伽藍一直在尋找自動化工具，瓴羊AI人貨匹配模型進入他們的考察范圍。“很興奮，但也非常慎重”，伽藍大數據中心總經理羅予晉說，“因為這些技術會對伽藍原有流程、組織架構產生沖擊。”

　　經過長時間5輪的測試比對，最終他們確定“AI圈人”每次都能完勝“人工圈人”，這才下決心小范圍嘗試。而從2022年開始，所有這類活動都采用了AI模型技術，人工方式完全退出歷史舞臺。這對于成立了20多年的老牌企業，是一次躍升。

　　數智前線獲悉，在智能化的趨勢下，瓴羊全系產品也即將接入大模型全面升級。

　　朋新宇認為，大模型將給軟件產品帶來重構。以數據分析為例，之前使用BI工具或Excel表分析同比增長時，一般要篩出同比增幅小于某個數字的數據，并把信息發給相應負責人來跟進。在這個過程中，要有人寫代碼、填表格、調參數、截圖轉發。接入大模型后，只要在對話框說一句話，“請在第5列加一個同比，同時把增長小于5%的標紅，分別發給誰”，幾秒鐘就搞定了。這個過程從以往的產品定義工作模式，轉向場景定義工作模式。

　　朋新宇告訴數智前線，瓴羊目前在跟進市面上的各種模型。“因為未來可能會有專業性的領域模型，還有中模型、小模型，也會有客戶自己開發的模型，它用瓴羊產品也要接入。” 朋新宇說，“企業當下把自己的數據治理好、管理好，變成好數據。而數據在哪里，模型就在那里。”

　　04

　　五道難關

　　實際上，“瓴羊One”做的事，傳統BI(數據分析)工具在做，京東、字節、騰訊等大平臺也在做相關的。

　　在會議現場，幾位大品牌商的相關人士告訴數智前線，目前市場上做的好的產品還不多，因為有技術、行業積累以及與企業原有系統集成改造的諸多問題，瓴羊是其中做的比較突出的一個平臺，它能解決企業用數的五大難題。

　　企業在使用這樣多渠道管理系統時，通常會遇到三大難關：首先是技術，平常的日銷，不少系統都能連接支撐，但在雙11、618高峰，會出現連不上、數據出不來的狀況。而這兩個高峰決定了不少商家一年的生意是否能賺錢，特別是雙11這一天前1小時又決定商家當天能賣多少貨。那時要實現數據實時性、高效處理，會碰到各種千奇百怪的問題，而這個難題，目前看，脫胎于阿里的瓴羊團隊真正成功處理過以上的問題。

　　其次是數據思維。很多企業原來看重數和報表，但經歷多次實操后，效果并不好，歸根結底是對數據的分析和處理不夠深入，是方法論的問題。朋新宇告訴數智前線，從瓴羊的實踐來看，數據不是越多越好，是夠用最好，什么叫夠用?就是ROI最高。這需要把數據+技術+商業三種綜合起來去架構，形成綜合能力。

　　第三是行業Know-How。今天做生意千變萬化，商家應接不暇。“現在直播與貨架電商在爆品邏輯、峰值頻次上都有不同。此外，幾年前大家都在往線上跑，現在又有很多企業要做高端化，往線下跑。”一位跨國品牌人士告訴數智前線，中國市場千變萬化，有非常多的行業Know- How。這往往需要數據“老中醫”，既在行業深耕過，看過無數“病例”，還能與時俱進。

　　除了上述三個難關，企業用戶還非常關注另外兩個問題，一是與企業老系統的融合問題，另一是數據安全問題。數智前線獲悉，針對前一個問題，瓴羊采取了這樣的策略，如果是小企業，原有系統能集成就集成，利益最大化，瓴羊One對原系統沒有“侵入性”。如果有些商家發展到中型或在升級躍遷，原來體系不好用，瓴羊也能幫忙改造升級，讓企業可以“開著飛機換引擎”，保障平穩遷移。

　　針對數據安全問題，企業最大的擔心有二：商家的數據，其他人會不會碰;在多項數據的采集打通和使用中，怎樣保障合規性。

　　在這方面，瓴羊嚴格跟進國內產品合規要求，確保提供的產品和服務符合標準，同時設立了專門的合規團隊，對產品的信息安全和隱私合規體系進行了完整設計、嚴格執行和技術監督。

　　在幫助各行各業的企業實現數字化的過程中，瓴羊也建立了科學有效的數據安全保護體系，并積極參與監管以及行業協會牽頭的數據安全與合規標準，向行業輸出瓴羊的最佳合規實踐。

　　“這是一個大體系。”朋新宇說。在過去3年，在數據合規與安全上，公司內部是一個個細節進行打磨的，法律，技術、安全等專業組成了合規體系，在其保障下，商家也不會因為“采數”而“踩雷”。

　　05

　　持續進化

　　7月12日的會場，大家的熱情都非常高。每家企業都對數字化平臺及瓴羊提出新的期望。

　　伽藍大數據中心總經理羅予晉提出，他們期望瓴羊在大模型應用上能推陳出新。自去年底大模型風靡全球，伽藍也在不停試用。“在這個過程中，我們發現很多問題，比如demo很驚艷，在實際業務上表現如何?怎么去控制質量?怎么讓批量生產效率更高?原有流程怎么通過大模型優化升級?大模型怎么能夠在我們的體系更受控?”羅予晉說，“我們一直在尋找這樣的方案，瓴羊將接入大模型，我們很期待。”

　　有棵樹聯合創始人、副總裁涂寒威稱，他們在客服上遇到很多問題，比如直播時咨詢量猛增，目前還是靠堆人解決，對客戶反饋問題的洞察深度也不夠，希望未來瓴羊接入阿里通義千問大模型后，培訓出這方面的專屬助手，對他們整個客服系統進行改善。

　　“我們其實下一步要去做B2R(商家對零售商)或者到小店。”卡士乳業數字化創新中心負責人梁澍說，客觀說線上增長在放緩，下一步的一個重點是線下。“我們對瓴羊非常大的一個期待，就是對人貨場的一個洞察，實際上對于現實物理世界中，線下也是一個寶藏。”

　　這些客戶的需求朋新宇都很重視，瓴羊團隊也為此一直努力創新：“我們相信，我們服務的客戶企業未來一定會持續增長，就像人的腳會變大，那我們提供的‘鞋’也會隨著你的腳長大而變大。通過技術的彈性能力，新技術的探索應用，我們會讓‘鞋子’變得更舒適，讓服務的企業越跑越快，路越跑越寬。”