新生代消费关注品牌“人设关联性”

20年前，如果电视里放着洗发水广告，看到一个女明星长发飘飘，非常迷人，头发也非常地闪亮，没过几天，你或许就会去大卖场买这瓶洗发水。今天这样一个场景还会再发生吗？当然会。不过，与此同时，大家获取信息，还会有很多不同的场景发生。

从颜值经济、消费升级，再到消费分级、高频刚需，面对日益稀缺的流量和入口资源，名词不停地在变，而商家和品牌就需要透过现象看本质，抓出真正的趋势而非追逐时髦，这是日前在由观远数据主办的2019智能决策峰会上获得的信息。

如今，中国的消费者对于品牌的看法已经有很大的转变，以前很多消费者会很看重品牌是国际品牌还是国内品牌、这个品牌的历史，但是如今凸显出来新的因素是，很多消费者会越来越看重这个品牌跟自己的关联性，小到这个品牌是否能以最快的速度提供所需要的服务，大到这个品牌所体现的价值观和人设，是否和自己一致。而要实现这些，和零售行业相关数据分析密不可分。

数据让品牌

构建了决策大脑

以“让决策更智能”为使命，观远数据一直专注于新零售行业相关数据分析产品和解决方案的产出。观远数据CEO苏春园从卡耐基梅隆大学研究生毕业，到加入MicroStrategy，始终关注数据分析的全球视角与顶层视野。

商业创新都是从量变到质变，从传统零售到新零售的转型也是一场颗粒度革命，苏春园认为，当一个品牌每周有1000次增长的机会，每个品类每周有10%的精准度，52周之后，与其竞争的就不是隔壁的品牌了。在这场创新革命中，观远要做的就是，帮助品牌构建决策大脑，让决策更智能。

其中的实时数据引擎功能可以支持无限制更新，当天累计营业额和当天任务完成比以及门店的排名，复杂的计算逻辑都可以在实时分析引擎中得到解决。观远数据联合创始人张进也发布了观远智能分析2.0产品。经过一年的打磨沉淀，观远的2.0产品包含了一套完整的产品矩阵，可以从应用平台、分析平台和大数据平台三个层面多维度提升企业的数据分析能力，帮助企业去做更科学的决策分析。

观远数据智能分析平台2.0版本，着重从数据量支撑、整体计算性能、终端响应速度等方面展开，从1.0版本的最大支撑数据量的1亿行，到2.0版本的10亿行;整体计算性能提升5倍，终端响应速度提升2倍。

看得懂数据后要知“怎么变”

纵观中国市场，从移动支付开始，各种各样商业模式创新层出不穷，令人眼花缭乱。仅仅过去两三年间，就诞生了无人货架、各种生鲜实体店、社区团购、生鲜线上店等一系列创新业态，催生了拼多多、瑞幸咖啡这样的商业奇迹。这些都是国外看不到的。可以说，在新消费领域的创新，中国市场已经一骑绝尘。

在红杉资本中国基金投资合伙人苏凯看来，零售行业的数字化改革可以分为四步，第一步是看得见，也就是至少知道整体的营销数据；第二步是看得懂，知道这些数据意味着什么，目前哪些环节做得好，哪些出现了问题；第三部就是有办法，知道问题之后如何解决；第四步是有模型，也就是中台建设，把你原来说不清楚的东西让系统说清楚。

Lily女装CIO刘峰认为近几年整个市场环境发生了很大变化：整个消费渠道越来越碎片化；线下运营成本越来越高；主流消费者越来越要求个性化。而市场环境的变化，倒逼Lily整体的运营逻辑、商业逻辑发生变化。在一切都要从消费者的需求出发，去设计研发适合消费者的产品，然后再去找到合适的购买节点，卖给合适的货，这就需要强大的数据分析能力，让任何一个场景可识别、可量化、可分析，为门店和商品赋能，提升业务指标。

作为ABInbev（百威英博）VPSolutions-AsiaPacific，KeithDavies认为：“啤酒市场是增长最快的市场，收入增长和成本控制同样重要。中国作为全球啤酒行业占比最大的市场，也是增长最快的市场，我们想要在这里做大，就一定要把数据分析应用到CPG的很多环节之中，用业务增长驱动公司盈利。”

走过了“七年之痒”的亏损期后，连续五年实现盈利的见福便利店又将于明年（2020年）迎来了他人生中又一次“大考”，即鲜食厂全部投入使用后效果究竟如何？按见福便利店董事长张利略带调侃的话来说就是“做到‘又便宜又好吃’我就成功地跃过了龙门，不然就是红烧鲤鱼”。张利认为，运营管理的核心是数据的分析和应用，直营店长可以随时随地查看自己的KPI进展，从而实时对于库存销售进行调整，月月拿奖金；结盟店可以根据BI（商业智能）数据建议合理调整商品结构，根据ABC分析调整商品上下限，提升门店业绩；商品部同事更可以通过BI数据关联性分析，发现单品之间的联系，从而调整商品陈列，增加门店销量，这些都是连锁门店数据化之后的成果。

在当下各种新兴科技为零售赋能的环境下，张利认为，找到消费者的需求最为关键。随着人口结构趋向于老龄化、少子化、无子化以及小家庭化，相应地，客户需求也发生了变化，表现为美丽、美食、健康、方便和好玩等5大新需求。这种情形下就决定了我们应该要如何去满足客户需求，解决客户的困境，而不是刻意地引导客户，为其塑造一个场景。

用户在哪里

营销就做到哪里

业内人士表示，新零售的本质是以“人”为核心，用户在哪里，营销就做到哪里，用户喜欢什么我们就推送什么，管理者有哪些盲点，我们就找出这些问题，而这所有决策都离不开科学的数据分析和建议，这也是新零售无法脱离数字化的根本。或许，传统BI依然可以保你在行业内仍有一席之地，但要做到行业的先行者和领军者一定需要强大的数据分析产品，将“AI与BI”落地到营销管理的各个场景中。

小红书大数据负责人吕侣以《小红书，大数据》为题，分享了小红书在大数据方面的一些进展。他表示，小红书把数据仓库层全部下移移到EMR上，数据市场层分为两边，“我们得到的直接效果是过去每天可以看到大约50个实验，现在每天运行的数量是500个，每天往前走的速度得到反馈的速度乘了10倍，这样尝试的速度让我们能够快速跟上市场的步伐，捕捉到前进的信号。”

不同于“用数字化赋能业务增长”这个角度，维格智数创始人陈霈霖表示，零售企业的组织文化管理同样需要数字化，数字管理、数字营销、数字引擎更是企业数字化转型的三大支柱。

当天，围绕“企业分析决策的趋势与未来”、“AI+BI的变革与发展”、“数据驱动商业增长的挑战与机遇”等话题，安永咨询、联合利华、伊丽莎白雅顿、维他奶中国、上蔬永辉、丙晟科技、扬子江药业、甲子光年等企业高管纷纷分享了数据对品牌的赋能意义。

数据让你变得更酷

今天你不管是做什么品类，我们需要迎接未来年轻客人的时候，我们就一定要把自己最潮的元素和精神重新的塑造和包装，让自己变得更酷一点，否则一定很快被淘汰，不管你原来有多大，而做出这些对的决策都需要依靠科学的数据分析。

针对零售特定的业务场景，比如零售分析的高峰是每天凌晨，需要在凌晨将前一天的增量数据抽取到平台上然后再进行计算加工和运算，这样业务人员在每天早上打开电脑时就可以看到最新的数据。因此观远数据的离线大数据引擎在这点上也做了优化，可以做到24列千万行大数据量的抽取能在半小时内完成，以便为后面的计算预留更多时间。

数据分析能产生更大价值的关键在于，是否能够高频的被大多数用户使用，这比项目上线本身更为重要。观远数据智能分析平台不仅在操作体验上极近贴合用户的使用习惯，让更多不懂IT的业务人员也能轻松地用起来;同时，平台上还内置了用户行为监控模块，谁在用产品、用的频次如何、他在看什么，所有信息一目了然。

责任编辑：上官慧慧