数据项目的“一厢情愿”，无法形成业务闭环

聚焦消费零售的数字化实战，“向价值进发”第 1 期直播在不久前收官。

以《洋酒品牌数字化进阶：数据驱动增长的方向与路径》为主题，StartDT 资深业务分析专家云生带来分享。

本文为直播回顾的上篇，探讨消费零售企业在数字化实践中常遇到的坑和问题；

下篇将着重分享洋酒品牌的实践案例，解读数字化工具与 AI 算法如何加持营销，获得增长。

#1 数字化转型，“什么原料做什么菜”？

在规划数字化场景时，我们常常会发现有的环节数据质量好，比如订单、货款数据，有的数据质量不是那么好，比如出库入库数据，以及经销商的渠道费用和活动数据。

业内常见的数字化转型项目，往往会采用“有什么原料做什么菜”的方式。

但站在企业的角度，数字化不是短期项目，它至少是两三年持续建设的。我们应该从企业发展和数据应用场景的视角，去看怎样改善底层数据的质量，怎样更体系化、更科学地支撑业务的变化和迭代。

比如想优化渠道库存时，就需要想办法提升采集经销商库存的数据质量（而不是回避这个场景），真正形成帮助运营优化、驱动业务增长的数据闭环。

#2 有数据报表=精益化运营？

许多中大型企业在建企业级数据平台之前，已经有了大量的业务报表，这是不是就能说明企业已经在用数据做精益化的运营和管理了？

这里其实有一个实操上的悖论：报表越多，越需要看，用户（管理层）需要从报表里提取有用信息的时间就越长；层级越高的管理层，能看到的数据报表越多，在看报表上要花的时间就越多。长此以往变成“数据荒漠”，不是没有数据，而是数据太多，无法快速从中提炼有效信息。

所以我们和许多客户已经在探索，如何从“看报表”变成“用数据”。

以奇点云服务的一家客户为例，我们搭建了一个经营管理平台，和客户一同把业务现象提炼成一些数据规则，在平台里设置对应的预警。管理层和一线的执行团队不需要天天逐一确认报表，当平台判断发现问题时，就会自动给不同的角色发出预警，提醒他们去进行下一个业务动作。

#3 数据项目的“一厢情愿”，无法形成业务闭环

都说数据要真正为业务所用，到底怎么理解？业务买不买单？

曾经有一个案例，对我们近年的落地实践有比较大的借鉴意义：

我们和客户的数据团队一同规划了一个自动化预警的场景，大家都觉得很不错、很闭环。然而半年之后去回访，发现在业务侧好像没有得到充分应用。

问题在哪里？

经过调研和访谈后发现，过去成功实践的数家客户在落地数字化之前，就已经有了一套完整的业务流程，在数据能力的加持下，闭环就能顺利跑通；而这家企业此前并没有后链路的业务流程，无论有了来自手工或自动化预警等各种形式的数据分析结果，都不会影响后续的业务动作。例如，即便发现节庆开瓶数据出现异常，也没有向经销商或售点协同，推动下一步动作。

在数据应用的场景里，如果它变成了一个纯粹的数据项目，就形不成数据和业务的闭环。

因此，奇点云近年在数据价值变现的场景设计中，尤为注意“数据场景在业务闭环”这件事。

如下图所示，在规划阶段就把相关的业务角色拉进来，一起参与设计和全流程规划（尤其是业务动作的规划），让数据持续为业务所用，这也是外企常说 Change Management（企业变革管理）的一种体现。