数字化与数据化
IT(数字技术)时代,我们谈得最多的是企业的数字化;DT(数据技术)时代,我们谈得最多的是企业的数据化。数字化是以产品为中心,重构业务流程并代码化;数据化是以用户为中心,重构经营生态并代码化。
数字化和数据化最大的区别在于:数字是“死”的,数据是“活”的。凡是不能以用户账户体系为中心的数据,都是死数据;只有以用户账户体系为中心的数据,才是活数据。马云先生认为数据是企业21世纪最重要的资产,取之不尽、用之不竭,越用越值钱。其根本原因,就在于企业所有的数据必须是用户自动自发创造的这一前提。这是传统企业决策者在数据化转型当中必须认识到的最重要的一个观念,这个观念没有理解清楚,一切都是零。
20年互联网,10年BAT。
百度、腾讯、阿里巴巴三家公司引导着中国互联网跑了近十年,见证了中国互联网改天换地的十年。但是BAT也有着翻天覆地的变化,三家公司的市值从120.51亿美元、395.25亿美元和189.02亿美元增长到如今的792.27亿美元、3846.31亿美元、4237.51亿美元(排序:百度、腾讯、阿里,数据来源于港股&美股30/9/2018)。
没有对比就没有伤害,BAT三家现在的市值差异日新月异,这个局,是在十年前就定下来了。
百度走的是信息流,基本没有高黏度的C端账户体系。阿里和腾讯则不同,阿里拥有淘宝和支付宝两个高黏度的账户体系,腾讯拥有QQ和微信两个高黏度的账户体系,走到现在,百度做啥啥不成,最早和日本乐天成立电商公司倒闭了,收购糯米又卖掉了,只好转战人工智能。缺乏用户账户体系,是百度的发展不如阿里和腾讯的原因之一。
不只是十年前后的BAT,现如今,大多数企业对数据化方面的认识还不够深刻,更多的是恐慌和无视,但也有一部分是无知。
那么,也许你有疑问,什么是大数据,掌握一堆由渠道或者合作伙伴每月提交的报表算吗?掌握一堆产品的销售数据算吗?都不是。这些仅仅是数字的统计集合,如果这个就叫大数据,1000多年前就有了,这些统计数据都是滞后获取并延迟分析的。
只有以用户为中心的实时数据才是大数据,只有基于用户账户体系衍生出来的数据,才是值钱的,否则将无法对数据进行动态挖掘,也就只有以用户账户体系为中心的各类数据(原生数据、场景数据、行为数据、交易数据)才能真正实时、动态、鲜活起来,并通过中心化电商平台的深入演练和实践,让传统企业越来越深刻地认识到用户数据资产的价值。
用户数据资产私有化
用户数据资产是企业最重要的资产,没有用户数据资产,一切变革都不会落地,也不可能成功。
前些日子,增长黑客理论在圈内不绝于耳,透过事物看本质,我们要真正明白增长黑客理论的实践是必须以用户数据资产私有化为前提,以用户经营打通企业发展的任督二脉,以用户生命周期管理作为用户经营的核心。
在用户经营过程中,企业又能从数据的挖掘中找到多个第二增长曲线,但在从第一曲线向第二曲线跨越后,如何尽可能延缓增长拐点的来临,则取决于用户生命周期的管理。任何一个产品的目标用户,随着时间的推移都会逐步老化,必须基于活跃度和贡献度对老化用户进行清洗。这里面,用户分层后的升降级管理至关重要,无论是用户全生命周期经营还是找到第二增长曲线,都是以用户数据资产私有化为前提。
举个例子:腾讯和阿里不产生任何一个数据,所有的数据都是用户围绕自己在腾讯和阿里的账户体系自动自发地创造数据,所有的数据都是动态、实时的,这样的数据才是大数据。
所以,对所有企业而言,你必须首先拥有一套能够多端、多场景帮助用户建立账户体系,并能够通过“内容、社群、IP、互动”等让用户自动自发创造数据的底层大数据引擎系统。
IT时代的载体是计算机,DT时代的载体是互联网,所以,IT是一次生产力革命,DT也是一次生产力革命。
任何一次生产力的变革,前20年都是在搭建生产力变革的基础设施,以改变个人的工作方式和生活习惯;后30年都是在赋能市场主体,以改变市场主体的经营方式和运营效率。我们必须深刻认识到,市场的主体是谁?是品牌商。所有的渠道和终端都是为品牌商服务的,这是本质。
现在,大家对拥抱数据技术有很多新名字:“互联网+”、新零售、新营销、新物种等,其实,不论怎么叫,本质都是不变的,就是所有的企业都要结合自身情况,将数据技术转换为生产力,让自己的品牌做得更好。
更好的标准是什么?就是效率提升、效益更好,这是本质。
传统企业的进化方向
什么是品牌商的数据化转型?就是以品牌商自身的用户账户体系为中心,以数据驱动重构“人、货、场”,实现用户的“所见即所得”!
马云之所以在2018年云栖大会上说,“新零售是线上线下融合,新制造是制造业和服务业融合”,是因为线上线下融合是提高消费者“所见即所得”的效率,制造业和服务业融合是提升消费者“所见即所得”的体验。
所以,传统品牌如何认识数据化转型?归纳起来,就是两句话:1.以用户账户体系为中心的数据才是大数据,这是传统品牌数据化转型的前提条件;2.实现用户的“所见即所得”,这是传统品牌数据化转型的终极价值。
传统企业数据化转型应从“点、线、面、体”四个维度梯次展开:“点”指的是单点突破,演变为“新物种”,比如江小白、小茗同学、汽车ta、喜茶等;“线”指的是重度垂直,成为行业的重构者,比如各类快消品B2B平台;“面”指的是跨界协调,颠覆者,比如美团、饿了么、支付宝、微信支付等;“体”指的是相融共生,演变形态是链接器,比如阿里新零售、京东新通路等。
可以预见,99%以上的传统品牌企业都会演变为“新物种”;只有极少数传统品牌企业能成为行业的重构者;传统行业的颠覆者一定来自于跨界打劫;担负链接器职责的一定是互联网应用基础设施的垄断者。
而实现这四点的核心理念在于企业要落实:一个中心(以用户账户体系为中心);两个基本点(一物一码应用常态化&用户数据资产私有化);四个在线化(企业平台化、品牌人格化、产品个性化、全员创客化)。
这是未来5~10年的风向。所有的企业都在用户数据资产私有化的前提下,实现一个中心、两个基本点、四个在线化,以用户经营为中心,互为平台,互为生态,相融共生。
这是一项“牵一发而动全身”的工程,企业上层要将其作为一把手工程去搭建。不要总关心比你差的企业和变革失败的现象,也不要只看眼前的利害关系,要看清趋势。十年前绝大多数传统企业都认为有线下渠道不适合同步做电商,现在,应该没有这种认知了吧!十年后没有以用户经营为中心的全链条数据化的企业将成为古董,这个结论基本可以成立。
DT之所以能被称作一次生产力革命,核心词是“生产力”,关键词是“革命”,必须把这两个词理解清楚,才不会将DT当成一种战术来看待和应用。DT对所有公司尤其是品牌商而言,是一种战略级核潜艇或航空母舰,不是坦克或者鱼雷等工具型应用。
从这两年的大事记来看,外卖对方便面的冲击,瑞幸咖啡对传统咖啡类饮料的冲击,喜茶对茶饮料的冲击,各行各业还有很多类似的所谓的新物种,有些已经对传统产业或品类完成了重构和颠覆,有些正在加速争夺/改变用户的消费习惯。
瑞幸咖啡、喜茶、盒马等新物种,在某种程度上来说就是“制造业和服务业”的高度结合,现场制作、外观颜值高、产品可以按需个性化订购、近场(方圆几公里)送货上门。个性化、高颜值、有温度、带情怀,是“制作业和服务业”高度融合的体现方式之一。
目前,各品牌商都在加速进行各类拥抱DT革命的尝试,江小白、瑞幸、盒马、喜茶是完全互联网基因(场景、社群、IP、电商、内容等多维度组合)的新物种,青岛啤酒的创新事业部,在某种程度上可以视为传统品牌的蓝军实验;统一集团的小茗同学、农夫山泉的茶π,在某种程度上可以视为传统品牌的改良品种。
在DT作为一次生产力革命的时代,大数据必须成为所有企业最重要的基础原料或者要素,不可或缺且必须拥有,所有企业的决策者们在寻找下一个10倍速增长点的时候,必须首先基于大数据。
因此,传统企业实现数据化转型的关键就是:积极拥抱变化,正确并积极审视所在企业的“第一性原理”,将所有具备10倍速增长价值的单一要素找出来,每个企业的领导者必须决定在哪个单一要素上以All in的心态倾注足够多的资源,将最小化单一要素最大化,跨越成长的非连续性,最终找到企业下一个10倍速的增长曲线。
未来的组织结构
十年前是渠道之争,如今是用户数据资产的拉扯争夺战。企业的竞争对手不再是同行,而是市场中瞬息万变的消费者群体和消费者需求,这就是企业重构的方向,企业“以用户为中心”的思维转变越来越迫切。
未来,所有的企业都会变成这样的组织结构:
大中台:市场团队主要围绕大数据引擎系统将数据采集埋点通过一物一码、API接口前置在所有原始场景内,数据颗粒越来越细、数据累积越来越多,围绕用户账户体系多维度的数据分析模型越来越完善,数据应用越来越智能。中台要靠数据喂养,现在很多企业不重视数据的采集,没有数据,谈何用户激活和赋能?
小前端:销售人员单兵作战能力很强,每个人都通过大数据引擎系统与总部强关联,不是因为他本身能力强。
富生态:渠道、终端、广告公司、生产厂家乃至物流配送等合作伙伴,都以品牌自有的用户账户体系为中心紧密结合在一起,客户的满意度决定了生态的存在价值。富生态是传统品牌企业品效合一的前提条件。
共治理:未来,再小的品牌都有自己的大数据引擎,所有的品牌都以自己的大数据引擎为中心,互为平台,互为生态,通过API接口互相链接,以各自用户为中心互相监督,以用户价值决定是否相互链接。全员一杆枪,为单一要素最大化奠定坚实基础。
以前,传统企业超过50%的人员奔跑在市场一线,充当销售铁军的职能。现在销售铁军只有几个人,坐在办公室里,根据大数据引擎中的数据调整营销策略。以前,留在办公室的只有做报表的助理,现在,留在办公室的是核心团队,是中场指挥官!
所有线上活动,都必须能洞穿并赋能线下,这是传统企业转型的意义所在。(作者为米多大数据引擎创始人)
编辑:
王玉
本文刊载于《销售与市场》杂志管理版2018年11期,转载请注明出处。(宣总管编辑整理)