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数字化转型存“惑”,DAAS或是“解药”

穿透数据价值。

文|郭娟

“利润的最终来源是对未来的洞见。”经济学家米塞斯曾这样描述实现商业成功的一个关键条件。同一个逻辑回看各个企业正在进行的数字化转型,那些正深陷数字化转型“泥潭”的企业应该尽快提前布局,找到新的数字化转型切入口。

从各个企业的探索来看,采用DAAS的体系结构可能是当下数字化转型的最优解。

2022年6月29日,阿里巴巴宣布成立专注企业数智服务的品牌——瓴羊,瓴羊将其核心产品服务定位为“DaaS”——Data intelligence as a Service,其本质是以数据驱动为增长引擎,打通整合企业的商业流、数据流和工作流,让数据智能在企业的生产和经营中发挥最大价值。

经过半年实践,瓴羊在11月4日云栖大会上,将DaaS的内涵进行了升级,并发布了DAAS体系结构。

什么是DAAS?DAAS=Data+ Analytics+ Applications+Success,它是企业所需的一整套数字化能力体系,涵盖了数据、分析、应用等方面,可以帮助企业从数据的底层治理出发,上升到数据洞察、应用场景、组织人才甚至顶层战略等多方面的数字化转型。

正如阿里巴巴集团副总裁、瓴羊CEO朋新宇所说,“每家企业都在寻找如何用数据智能驱动高质量增长的密码。围绕客户需求、客户价值建立的瓴羊DAAS,和企业所需要的数字化能力体系,本质上是殊途同归的。DAAS不仅仅是一个概念,更是数字化的体系结构。”

溯源DAAS

溯源DAAS体系结构,离不开瓴羊的母公司阿里巴巴。

阿里巴巴内部业务较为多元,一方面在业务发展早期,多元化的数据没有统一标准;另一方面各个业务条线没有统一的数据底座,这也是早期阿里数据治理相对复杂的原因。从2012年起,阿里内部就提出数据标准化,更进一步地,从2015年开始,阿里开始建设数据中台,以提升数据的流动和使用效率。

阿里巴巴在数据建设方面有近十年的深度实践,这也为一年前瓴羊公司的成立打下了基础。阿里巴巴集团董事会主席兼首席执行官张勇曾在瓴羊成立时对其做出了清晰定位:“面向产业互联网和下一代互联网的未来,瓴羊承担起将阿里巴巴集团在消费领域的数字化能力,沉淀为智能化产品能力的重任,并通过领先的技术能力建设,形成对千行百业的DAAS化服务。”

相比侧重解决单点效率问题的传统SaaS,瓴羊提出的DAAS服务(数据智能即服务)期望为企业提供全方位的数字化能力,解决最本质的增长问题。朋新宇说:“我们提出来DAAS,有一个关键的思考点是,DAAS不是数字化工具的改革,而是数字化改革的工具,这两个本质不一样,一个对应效率,一个对应价值。我们希望用全方位的DAAS体系结构来帮助企业进行系统性的数字化升级改造。”

但DAAS体系结构具体长什么样呢,Data(数据)、Analytics(数据分析)、Applications(企业经营各种应用场景)、Success(企业在不确定的竞争环境中取得确定性的成功)在这一体系中又分别承担什么样的角色?

具体来看,DAAS中的Data包含以安全合规为前提的一方和多方的数据管理;Analytics部分,分为通用BI分析,供运营人员、业务人员以及销售人员等使用,专用BI则类似于“生意参谋”,是帮助企业增长的专业智能化工具;Applications抽象为三个部分,营销、产销和客服,营销最终目的为全渠道获客,产销类似于ERP,客服则聚焦在提升客户的用户体验;Success则指的是客户成功,前面三步走通,则能围绕客户创造多方面的价值。

数字化转型存“惑”,DAAS或是“解药”

目前,DAAS已在LVMH、现代斗山、红星美凯龙、小鹏汽车、汉高、老板电器、麦当劳、一汽奥迪、海底捞、泡泡玛特等企业的数字化建设项目中实践探索,为这些企业在数据资产、会员价值、货品效率、客户体验等方面带来突破性增长。

数字化转型需换道破局

数据驱动数字化转型案例的增多,也在证明布局数据智能趋势并非阿里一家的孤证,而是已经成为业界共识。

第三方咨询机构德勤针对2000余家领先企业的调研发现,这些企业在2017年的时候,认为数据智能在未来竞争中的优势只占40%,到了2022年上半年提升至94%,“过去企业靠什么竞争?靠规模,靠独占性的渠道,靠价格竞争。数据成为生产要素的时代下,过去我们赖以成功的竞争优势可能将不复存在,数据智能在根本的竞争逻辑上将改写企业格局。”

德勤在考察了中国及全球的数字化转型现状后,将数字化的演进界定为四个阶段:信息时代、网络时代、移动时代和数据智能时代。前三阶段仅停留在对企业“四肢”的改造,只有到了数据智能时代,这种改造才从“四肢”转向“大脑”——企业将海量的数据转化为对趋势的研判、对客户的认知和对风险的预测,进而将企业经营中每个环节的决策,由“经验驱动”转向 “数据智能驱动”。

德勤合伙人尤忠彬高度肯定了数据智能时代,“数据智能时代不是简单的1.4版本,而是意味着到了2.0阶段”,开启了一个“数字转型的新时代”,他总结,“数据智能是企业数字化转型的一道必答题。”

从现状来看,中国企业在数字化进程中已经产生了“天花板”,要在全球的数字化进程中弯道超车并非易事。根源在于,上文提及的四阶段于国外企业来说,各阶段呈现“串联”形态,每一种形态占时几年,不断叠加,往前推进,反观我国企业的数字化进程,则是以上几个阶段的“并联”,四个阶段叠加在一起,参差不齐。

这种现状造成的中国企业的数字化转型效果还不是很好,据德勤调查,仍有50%的企业在转型启动后存在烂尾的情况;有50%的企业上下尤其是高层难以就转型达成一致共识;难以与原有业务模式一体融合的占到46%;系统与基础设施架构混乱,难以支撑数据智能的实现占比43%。

德勤将这些现象的原因归结为,由于企业没能及时调整自身数字化建设的关注方向,仍然将主要精力投入到前三个阶段的建设中,而没有切换到需要更多领导力、关注度,且潜力更大的数据智能建设中。

切换“赛道”,才有可能打破僵局,突破企业数字化转型中的遇到的天花板,也给我国企业的数字化转型以弯道超车的机会。而从阿里巴巴与诸多企业在DAAS上的探索来看,在数字化转型过程中采用DAAS体系结构来做数字化转型,已经成为最优解之一。

DAAS成数字化“最优解”

DAAS体系为什么可以视为数字化的“最优解”呢?其实重点在于DAAS对数据价值的穿透。

数据作为先进生产要素,在企业数字化进程中的作用会越来越大,数字化前三个阶段的建设给企业带来了海量的数据。数据显示,从规模上看,全球数据量将从2018年的33ZB增至2025年的175ZB;从维度上看,数据类型也愈发丰富,随着技术进步,企业能够挖掘出商业价值的数据也不再仅仅限于结构化数据。

在这个趋势下,企业数据的搜集、处理和应用必然借助智能手段。瓴羊虽正式成立时间不长,但作为阿里巴巴最懂数据的组织,瓴羊沉淀了阿里数字化实践的经验与能力,且DAAS结构体系已经落地了丰富的成功案例。除了打造统一的数据底座,DAAS还站在企业全域经营的角度,对品牌、市场、研发、营销和生产制造不同领域进行整合和统一管理。

有着30年历史的敏实集团是专业设计、生产、销售汽车零部件的上市集团公司,年收入达到170亿,为200多个汽车品牌供货,客户遍布全球30多个国家,目前已跻身全球汽车零部件百强企业。这样一家大型跨国公司,一直在探索数字化对公司业务的推动。2018年开始,敏实集团启动了建设未来工厂的计划,并接触到DAAS相关产品服务。

在供应链的建设中,敏实打造了一个透明的工厂经营平台,将五六十家工厂的数据共享在该平台中,形成了一个数字底座。要知道各工厂的数据结构都不一样,但敏实认为,数字化转型一定要有统一的数据底座,“不然数据出不来,数据不同源,出来后应用也是一个难题。”在这过程中,敏实采用了DAAS的策略,最终让全集团的数据效率提升了90%,且数据也能够实现分钟级追溯查询。

统一数据底座后,分析仍是关键一环,DAAS的分析至少有三个方面的价值:第一是可视化,第二是可洞察,看到数据后结合对商业的理解,洞察数据背后的归因,对未来趋势做出判断;第三为可决策,基于企业的数据现状,资源的投入和现实环境做出决策。

数据作为重要的生产要素,并不产生直接的价值,只有与各场景结合才有可能发挥数据最大的价值,DAAS体系在应用层面,有营销、产销和客服三个方面的结合。

消费品牌香飘飘通过瓴羊DAAS的全域营销工具“Quick Audience”对新媒体等阵地的内容营销进行相关效果回流,还能在此基础上进一步对潜在客户群体进行二次营销。在大促期间,香飘飘通过瓴羊构建的中台联动阿里妈妈、生意参谋等产品,实现成交转化ROI提升3倍以上。

DAAS与通识性

在德勤的调研中,企业依据规模和数字化成熟度分为四种状态(参照下图):领军者,数字化成熟度高的大型企业;创新者,数字化成熟度高中小型企业;初学者,数字化成熟度低的中小型企业;追赶者,数字化成熟度低的大型企业。而DAAS体系可适用于各种数字化现状的企业。

数字化转型存“惑”,DAAS或是“解药”

位于图表中第一象限的一汽集团是数字化转型的领军者,作为一家传统车企,以往的销售主要走4S店,这两年造车新势力的崛起,推动汽车销售走向D2C模式,这迫使一汽这样的传统主机厂加速走到线上。

一汽集团体系数字化部大营销运营处总监金维鹏透露,为了从全网寻找销售线索,需要精细化的数据分析方法来洞察一汽的潜在消费者,于是便开启了与瓴羊的合作。在做完产品梳理后,瓴羊DAAS帮一汽定义了整个数据链条的指标和关键数据,这里面梳理了线索的渠道归属、基于数据模型将线索进行分层,再通过A/BTest验证预想,预想通过测试验证方向后,进一步扩大规模将模型在红旗品牌内广泛应用。

经过半年的合作,从2022年的5月开始,线索有效到店获得大幅增加,最终实现了到店率等这些过程指标的10%-30%的提升,在整个成交率上有了大幅度跨越,达到了传统线索管理方式不可能实现的结果。金维鹏总结,基于数据,一汽不仅仅要会用数据、看数据、分析数据,更重要联动线上与线下运营与管理模式。

良品铺子算是第二象限中的创新者,瓴羊目前已从三方面帮助其实现了经营能力的全面提升:

从全域洞察精细化营销方面,良品铺子利用瓴羊营销云“Quick Audience”产品,上传自有全渠道信息,选定试点区域潜客人群进行深度洞察,将单端购买偏好消费人群发展成线上线下多端消费人群;良品铺子基于瓴羊零售行业解决方案,打造从“人群洞察”到“新客获取”的消费者增长闭环;DAAS还帮良品铺子构建数据中台推动数智化转型:瓴羊数据中台解决方案脱胎于阿里巴巴自身数据中台的实践,帮助良品铺子充分打通各系统数据,并且统一出标准口径,以更好地向前端业务和消费者进行赋能。

目前,良品铺子的数字化转型已经基本实现前台系统灵活覆盖、中台系统高效集成、后台系统稳健支撑的“前中后台信息化系统”搭建;数据方面,存量客户平均粘性提升20%,618活动期间客户复购率提升近 30%。

对于领军者和创新者企业,由于在人才、技术、数据的积累有一定的基础,瓴羊DAAS建议,在有投资预算支持的前提下,可以在引入平台基础能力的同时,结合自身需求,选择定制化的业务方案和系统工具。

二维火是一家有十多年发展历史的餐饮SaaS企业,从体量上看,属于数字化转型中的中长尾参与者。瓴羊基于DAAS标准化解决方案,用跑在云上的SaaS应用帮助二维火搭建轻量级数据中台,解决过去烟囱式业务需求开发带来的口径不统一和重复建设等问题;为二维火提供分析云“Quick BI”平台,基于上百个成熟的标准服务API,实现二维火对商户权限的自动化管理,包括所有开通登陆权限,人员账号信息管理的动态同步。

采用了DAAS体系建设数字化能力之后,二维火的工单量下降七成,且大多数通过程序化的脚本,进行自动的处理,不再需要人工一对一;大数据运营成本单年降低超百万;超过五十万家的商户选择使用二维火的服务。

瓴羊将认为,像二维火等垂直企业是数量最多的数字化转型群体,大多仅仅覆盖从产品研发到设计、生产、物流、销售、服务等全生命周期的一到两个环节,专注于细分市场。企业应该优先考虑引入标准化的 DAAS产品,借助平台企业的经验积累,引入行业的最佳实践,快速建立企业自身DAAS应用场景,快速驶入DAAS发展快车道。

服装制造品牌也同样用上了DAAS。日播集团是一家集设计创意、生产、销售为一体的国际化品牌资产运营集团,年服装产量达480多万件,全国店铺近千家。瓴羊为其提供了服装行业的DAAS方案,其亮点体现在三方面:

(1)面向客户精细化运营和管理领域,使用了瓴羊开发云“Dataphin”、营销云“Quick Audience”、分析云“Quick BI”等核心产品完成底层能力搭建,这些工具的服装行业版本充分结合了阿里在服装零售领域的业务洞察,快速构建起了对客户分析洞察能力;(2)构建数据中台能力,借助“Quick Audience”进行全域营销;(3)完成全渠道数字化转型战略,基于服装行业的供应链与渠道特点,打通了原材料收发、生产经营、经销商管理等行业重点环节,突破完成数字化经营转型。

转型成功后的日播集团,在2020年天猫双11期间实现了GMV同比增长84%以上的成绩,并且在服装设计开发、供应链上下游管理、工厂生产管理、销售营销管理等全价值链实现彻底的数字化转型。

像日播集团这样的服装品牌,产业链较长,既要兼顾后端制造又要做好前端消费者营销。瓴羊给这类企业建议是:可以采用行业化的DAAS解决方案,借助已经与“行业Know-How”深度融合的工具,聚焦点的业务产出,推动领导层与员工加大对数据智能的关注,为全面定制的DAAS建设模式做充足准备。

结语

从以上各个不同领域的案例可以看出,在数据智能的大潮中,DAAS体系在盘活企业的数据资产后,切切实实能够帮助企业获得价值增长。

对瓴羊来说,创造价值是客户成功的唯一标准,它面向企业不同阶段的数字化成熟度提出相应的陪跑计划与倍增方案,从业务咨询、技术交付、运营陪跑、人才培育等方面帮助企业统一机构上下的共识、维持战略定力,助力企业全面的、持续的成功。

朋新宇认为,总结起来,瓴羊DAAS让客户成功从逻辑上分为三个部分,打通数据流、升级商业流、重组工作流。“这三者没有前后顺序,每个企业切入点不一样,数据基础好可能从数据开始,数据基础不好可能要梳理你的商业流,如果你的企业里没有这样的组织可能从工作流做设计。”

DAAS给到中国企业的数字化转型方案,从数据智能的角度切入,它起始于眼前,面向的是未来。这个体系结构,从阿里自身的实践中孵化而来,已经落地于千行百业,也许不一定是最高大上的解决方案,但一定是帮助企业达成数据智能转型有效的体系结构。

(本文首发钛媒体APP,作者郭娟)

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