告别内卷，瓴羊飞渡，中国 ToB 生态迎来 iPhone 时刻

图片来自初中语文课本。

“如果说用一句话概括，在我们的信仰里，就是要‘让数据更普惠，让商业更智能’。”

“如果说没有战略目标是假的，目标非常清晰，但是没有一个数字。”

2023 年 7 月 12 日，在瓴羊 One 新品发布会后的媒体群访，阿里巴巴集团副总裁、瓴羊 CEO 朋新宇如是回答 To B 新势力其 2023 年的战略目标。

实际上，单纯从阿里巴巴、零售行业来理解瓴羊 One 是远远不够的，它的出现是 ToB 行业的 iPhone 时刻，标志着中国企服市场竞争正式进入下半场。

过去，中国企服市场以 SaaS 为主，单一需求可以满足，导致软件分散，系统林立，数据庞杂却互不相通，挖掘数据价值只是一句空话；现在，瓴羊首提的数据智能即服务 DaaS，通过打通数据流、商业流、工作流，并测试接入 AI 大模型，“蒸馏”出好数据，再让它进入业务决策中，真正发挥价值。

在瓴羊去年发布的五朵云（营销、产销、客服、分析、开发）基础上，朋新宇解释，新产品瓴羊 One 融入过去瓴羊团队在深度垂直行业的实践，比如蒙牛、宝尊等大客户定制化的经验，抽象出最大公约数，把能力变现为方法论，形成标准化的产品。

瓴羊 One 要解决的是所有行业涉及到零售场景的多平台增长难题，这里包含了瓴羊与抖音、拼多多、京东等平台方的竞合，包含瓴羊与各种办公软件的兼容，以及瓴羊与其零售场景需求强劲的客户合作。

“我们不要无意义的内卷，而是差异性的补位生态，各自发挥所长，这样 To B 行业才会越来越好。”在更早一次关于瓴羊 One 的专访中，朋新宇的回答展露出一种跳出阿里视角的中立性。

“我们都是只赚自己能力范围之内的钱，在能力之外的钱很多，但你没有那么运气好。我们不可能什么事情都做。瓴羊背后的生态合作伙伴，在营销策划、执行、结案等方面做了方方面面的互补，我们共同服务商家。”朋新宇说到。

为什么要做一款三流打通的“治愈系”数据产品？

当下，商家面临挑战：一方面，哪里有流量，哪里有生意，就要去哪里铺货。另一方面，超过十年互联网的发展，技术变多、平台变多，企业数据变得越来越分散，消费品行业用户分散。企业内部业务，转变为多角色、多断点、多系统。

当我们一再从淘宝、抖音、拼多多等电商和直播等流量平台出发思考零售场景的创新，却往往会忽略，从商家的角度，复杂的新流量来源，意味着管理复杂度和成本的翻倍。看似多平台以及直播新渠道带来的机会之下，商家竞争的焦虑增加。

瓴羊 One 的发布会主题词是“大数至简”。如何理解？如果想解决以上复杂的渠道和平台难题，就必须打破从产品品类和渠道出发的常规思维，而是从数据出发，简化统一数据标准，以数据为中心 All in one 才能从本质解决中小商家的生意增长问题。

从外部平台视角看，天猫、淘宝、京东，目前有一些服务商在做跨平台的事，多则要用 8-9 款产品，少则 4 款产品来维护渠道。但是对于商家来说，真正关心的不是这个工具数据收集情况，数据大而庞杂并不能给生意带来直接价值。

从内部管理视角看，一个品牌方可能会有 80 几家供应商、200 多个系统，服务厂商系统多带来的麻烦会极大降低决策效率。

业务缝隙、数据缝隙的中间地带是真空的，专注于垂直服务的软件商无暇顾及，必须要依靠技术+行业+流程的一盘棋再造。备货、营销、客服之间的断层需要打通，数据流、商业流和工作流更要打通，大数据才会真正对业务增长产生价值。

7 月 12 日发布的瓴羊 One，将此前的瓴羊 5 多云能力抽象进一个产品，让中长尾的客户需求，在没有部署能力、定制能力的情况下，客户营销预算少一点，也能够被覆盖；大客户公司内的小部门，大品牌里的营销部门、销售部门，也能更好使用数据；业务团队，营销团队，客服团队，货品管理团队等都可以直接做决策，提高效率。

瓴羊 One“治愈”了对于让企业头疼的数据治理难题， TO B 新势力认为梳理了瓴羊 One 三流合一的关键新特征：

在数据流上，经过客户授权，瓴羊 One 可接入企业在淘宝天猫、京东、拼多多、抖音、快手、小红书等平台的店铺经营数据，方便企业随时掌握多渠道经营情况。

在商业流上，瓴羊 One 集成瓴羊旗下经营分析、客服管理、订单管理、物流管理、会员运营等业务全流程软件，且可与企业自建系统及 Salesforce 等外部企服软件（各个平台上提供的工具）打通，实现数据展示。

在工作流上，支持关联千牛、钉钉、飞书、企业微信等办公协作系统，业务指令自动同步。并能结合 AI 能力，作出商业洞察。

总的来看，瓴羊 One 打通企业隔离的数据流、工作流、商业流，让数据真正流动起来。流动的目标是增长，背后是会员价值、客户体验的提升。

多流合一的数据打通，从整体上为企业零售场景中的不同角色，带来全新价值：

IT&BI 团队方面，瓴羊 One 可以自动对多平台数据进行汇总、分析，直接给到企业数据分析结果。不需要从不同的地方导出数据，再汇总分析。这将极大解放人力，专注于做更有价值的事。

商品运营团队可以实时掌握全局销售情况，发现新商机。企业在某一平台上监测到爆款，可分析背后原因及趋势，及时对全平台商品运营策略进行调整优化，同时，企业也可比较不同平台整体经营发现新商机。

客服团队可以快速监测全平台客情，及时介入处理，提升用户体验。针对不同平台，AI 会自动巡检各个平台上的消费者咨询对话，对 14 大高风险场景自动识别，客服主管打开产品，就会收到针对潜在重要客情的提醒。

采购团队可获得 AI 提供的全渠道分仓补仓建议，降低售磬率，减少损失。

销售预测是业界公认的难题，此前不少企业由于品牌 SKU 种类宽、销售渠道多，自有销量预测模型的准确性、及时性无法满足提前备货、快速反馈的诉求，导致畅销款损失大量商机而滞销款库存积压严重。瓴羊 One AI 可结合企业内外部数据，预测商品分渠道未来 12 周销量，并基于库存数据主动识别缺货情况，同时帮助品牌在销量预测和库存管理实现高效协同。

物流团队可以一览物流系统全局，对“未收到货退款”的商品及时拦截，缩短退款时效，降低资损。此前，消费者发起未收到货退款/在途拦截需求，客服需通过钉钉/微信等工具和物流公司沟通，效率低下，经常导致商品拦截滞后，商家资损严重。瓴羊 One 可根据消费者发起的退款需求自动对物流系统生成拦截指令，跨系统全链路记录和监控拦截信息，根据拦截结果执行自动化退款策略，有效缩短消费者退款时效，降低商家损失。

营销团队做活动可以更精准高效。瓴羊 One 实现线上线下多渠道统一识别注册会员身份和权益，跨平台会员不再需要品牌多次拉新，会员从微信、支付宝、淘宝会员小程序等线上线下端口入会均可统一识别会员身份及权益，提升了会员运营效率及消费者体验。

如何找到有效的增长因子？

整个电商行业千变万化，新物种应接不暇，比如直播带来场景的变化。商家的多平台经营模式，需要 All in，不可能绑定哪一个平台。

但不变的是经典电商的本质，也即人与货的匹配，对于分销、线下渠道、货品的理解，基于货物周转对货找人的理解，通过提供服务的满意度对复购的理解等。

这是脱胎于阿里的瓴羊，积累的突出优势。瓴羊团队支撑了阿里双 11 数据大屏、88VIP 会员等数智项目孵化，陪伴了淘宝、天猫、盒马、淘特、淘菜菜等业务，有的是从 0 到 1 的创新业务，有的是从 1 到 N 的高速成长阶段的业务。

这些能力，在阿里之外的商业场景中也都得到了验证。据了解，瓴羊团队服务的店铺数在百万家，品牌方数万个，积累了众多真实的服务经验和系统能力，包括服务 LVMH、一汽红旗、现代斗山、红星美凯龙、星巴克、小鹏汽车、海底捞、老板电器、敏实集团、心相印、百雀羚等数字化建设案例。

基于阿里和众多商家的成功实践，朋新宇认为，商家在选择管理多平台运营工具时，必须要重视“用好数据”的三大门槛。

一是在高峰期的数据实时处理的技术能力。比如双十一的高峰，数据是否能顺利连上？这对实时计算的技术挑战非常大。实时数据信息，会直接影响库存变化，数据同步回来，不相符的要调整，比如说调整标题，调整价格带，调整今天不同仓的履约的路径。这全都依赖于坚实的技术底座。大多数商家遇到 5 万 QPS（每秒查询量）会崩溃，而阿里此前几年早就闯过了 50 万 QPS 的大关，成为了瓴羊产品最大的技术底气。

二是行业 Konw-How 的宽度。对商家而言，全年销量看双 11，而双 11 看前 1 个小时，前 1 个小时则主要看前面的营销的 15 天，这背后起到支撑力的是 Know-How。阿里历年双 11、618 的大促，积累了各领域的丰富的运营及实操策略和经验，这些行业 Know-How 都沉淀进瓴羊的产品中。

三是数据治理的专业性。从 2020 年开始，国家相继出台数据相关的法律法规，3 年体量多于前面 30 年总和。企业看似是在“采数”，但很可能在“采雷”。在数据治理合法合规方面，瓴羊可以称得上是行业内做的最早、体系最健全、经验最丰富的企业之一。目前，瓴羊核心产品获得了公安机关颁发的等保三级认证、信通院颁发的 SDK 安全评测认证，并通过了英国标准协会(BSI（British Standards Institution）)的 27001 信息安全管理体系认证、ISO27018 公有云个人信息保护管理体系认证。

“如果现在是一个赛道上的两个不同的商家在同时使用瓴羊产品，什么决定这两个商家谁把用的更好？取得的价值更高？”To B 新势力向朋新宇提问。

“当商家用了瓴羊的产品以后，他的生意涨幅的正负方差最大的应该是用的比较好的。正的增长超过平均的增长，超过日常的增长一定是用得好的；负增长说明他在用，他在试，只要找到负增长的原因，他一定有办法找到正增长的方式，因为他知道这个因子会有效，或者是操作手段会有效。”

“如果从手法来看，用的频率，用的时长这些都不重要，最终用结果检验。”他认为。

在中国企服行业，特别是泛流通大快消以及背后的这些 B 端企业里，不缺声音，不缺报告，不缺 PPT。“但要真才实料做出来，特别是在 2B 行业，要真正能解决问题，能够稳定提供服务，并不容易。所以说，瓴羊没有‘竞对’，我们只是一门心思地为商家解决问题。”朋新宇说。

数据黄埔军校培养“将军”也培养“士兵”

瓴羊的底气，除了技术产品，也来自于人。朋新宇所领导的是一支在一起工作平均超过 8 年的“老炮”团队，不少还是和朋新宇一样，钻研数据已 20 年，是中国最早的一批数据人。

朋新宇还记得，约 20 年前刚入职阿里时，他的团队发了一个招聘“数据研发工程师”的启示在“古董网站”ITPub，当时根本没有人知道什么是数据研发工程师。

“那时候，我们要处理大数据，老板说，非常大，500G。”朋新宇笑着回忆称。彼时，市场上售卖的存储盘标准是 10 个 G，40 个 G，要拷贝 500G 数据，可以堆一个小车。

那时候，即便庞大如阿里，也吃了不少数据的亏。朋新宇回忆称，当时的一张用户行为表格，8 个部门存了 8 遍，存一次要花 1200 万元，8 张表格就是个亿，“我们数据人的心都在滴血。”

而在今年年初，一家消费品行业的负责人告诉朋新宇，在与瓴羊合作的过程中，终于把数据治理好了，整体数据量达到 2PB。

从 500G 到 2PB，20 年，数据量翻了 4000 倍。

激增的数据背后，是技术和产品的迭代升级，创造它们的数据人，见证和参与了一个个业界传奇。有的从阿里离开，如今活跃在各大平台的数据团队，让阿里的数据方法论变得普及；更多的，依旧留了下来，成为了瓴羊团队的骨干。

瓴羊副总裁毛波，为了“大数至简”的目标，与朋新宇并肩奋斗了 18 年。“我们最开始从运营线下门店，到运营线上旗舰店，从线上运营货品，到运营货品+内容+消费者，经历了很多轮的变化，推出了生意参谋、数据银行、策略中心、达摩盘等等工具。如今，又从以阿里系为主单平台到多平台运营，瓴羊 One 带着使命出现了。“毛波在演讲中说道。

那些使用这些工具的人，组成了中国最早的数据分析师生态，这让朋新宇很感慨：“有一批人不做生意，就是做数据分析的，因为用了‘生意参谋’，考了分析师认证，可以得到一份更好的工作，我特别欣慰。这些人可能不是 985、211 出身，他们好多来自三四线城市，因为接触和使用我们的工具而实现了职业转身，这个让我很感动。”

感动和责任，成为了朋新宇和团队在与数据打交道 20 年的时间点上，最大的感受。在 7 月 12 日瓴羊 One 发布会当天，也有不少朋新宇的“老朋友”来，1/3 的参会嘉宾和朋新宇认识不止三年，有的已是十年老友。瓴羊发布会的消息一出，还不待朋新宇逐个通知，这些老朋友就主动来联系说要来。

有些企业负责人现场找到朋新宇，称呼他为“扛旗的人”。

对此，朋新宇连连摆手称不，“大家的期盼对我们来说是就是沉甸甸的责任。在今天我们更需要相互打气，相互抱团，同时相互给予信心。”

回到最初的问题，ToB 新势力提问，瓴羊非常清晰的战略目标到底是什么？

“数据是最实在的，数据产品好不好用、能不能带来价值，是商家说了算。我们的战略目标，其实和我们多年前的目标类似，只要上淘宝，就能生意兴隆，如今，瓴羊的目标就是要帮助企业和商家用好数据，让瓴羊 One 成为每个企业的标配，都因此而受益。”