品勝集團CIO郭銳：品勝集團資料驅動業務探索之路

目前，網際網路、移動網際網路、大資料、雲計算等新it技術飛速發展，“網際網路+”與“中國制造2025”等一方面催生各種各樣的創新經濟和商業模式，另一方面正在促進新it技術與制造、金融、能源等傳統行業深度融合，全球範圍内，新it正在掀起全行業的數字化轉型浪潮。為了共同探讨新it與傳統企業融合的價值，分享各行業資訊化和數字化轉型的經驗和成果，11月18日，由企業網d1net和中國企業級html5産業聯盟主辦、四川cio俱樂部和成都企業資訊化促進會協辦的2016成都cio秋季沙龍于成都成功舉辦。

以下是品勝集團cio郭銳在2016成都cio沙龍上的演講，題目是：《品勝集團資料驅動業務探索之路》，由企業網d1net編輯整理。

上圖為：品勝集團cio 郭銳

郭銳：大家下午好!我是來自品勝的郭銳。我主要是分享一下品勝資料驅動業務這塊的應用。

品勝創始于2003年，剛開始是手機電池和相機電池，到目前圍繞“手機、平闆、電視“三塊螢幕”的3c智能數位的布局;2015年完成銷售額11億，并正式登陸新三闆;今年雙11又在淘寶3c類目上蟬聯銷量第一的榮譽，全網實作銷售8000萬;銷量這麼好的原因是什麼?

那就是品勝有自己的銷售模式和銷售管道，我們線下線上統一的銷售模式，名字叫當日達。當日達系統整合了線上商城，線下門店，開創了o2o流量互相轉化的模式，同時利用門店優勢解決了最後一公裡的配送問題;“品勝•當日達”榮獲“2013年度中國電子商務創新成果獎”，2015年又獲得“商業模式創新銀獎”;線上會員截止目前累計了680萬;線上也擁有了1萬家加盟店，相當于一個小的移動機站，解決了最後一公裡的推送問題。同時，品勝擴品類創平台，開創了集手機數位智能硬體的一起，集合線上線下業務的千機網服務平台，這樣我們從售前市場到售後的服務市場就完全覆寫了。

品勝發展勢頭這麼好，資料在中間起到什麼作用，又是怎麼落地的?我通過三個層面來講，第一是曆程，第二是出現的問題，最後是幾點建議。

品勝資料應用曆程與成果

我們的資料應用是兩個方向并行發展的。線上業務起步早，資料應用的較好，自2010年開始入駐淘寶後，到全管道營銷系統(當日達)上到使用了4年，完成線上全網資料的整合，并在2015年圍繞線上資料自行研發了電商crm系統，有效的管理到700萬會員。2016年3月，我們背景做了一個支撐，進入了我們的大資料，比如可以實時跟會員聊天，做分析，做精準的營銷。傳統線下的業務怎樣使用資料?線下的資料應用推廣較為緩慢，更多的報表的應用，儀表盤的應用，在近期使用oracle的 dv自助分析平台有所提高。

我們準備明年把線上線下融合一起打造統一的資料平台。線上常用的資料應用是應用于畫像，這是我們做3c數位手機的原因，比如可以通過會員資訊、注冊資訊、頻率資訊、購買資訊，給會員打标簽、分析會員、精準畫像，這是我們的使用者畫像的應用成果。

第二類聚類分析，通過對rfm屬性的聚類分析，分析出重要價值會員群體，需要挽留的會員，還有充滿潛力的會員群體，友善電商部門制作對應的營銷活動。

聚類分析完了以後，打标簽，面對不面的群體，自定義的某類人群做短信營銷，以及營銷效果的跟蹤分析。比如我們發送短信，看到成功接收了多少，看了短信以後效果怎麼樣?我們會進一步的跟蹤，比如我們通過收貨位址區分出來是一個白領，我們能夠看到他有可能一年沒買充電寶了，有打折了，是不是要換一個呢?這個時候我們做精準的營銷。

線下業務，分享兩個應用案例，一是品勝對加盟商的貸款風險評估，我們為更好的開發市場，對有條件的加盟商可提供專項貸款;但在貨款的風險以及貸款的額度就就用到了分析報告;這裡展示的為風險名額;不同于傳統的信貸更多的是檢視我們的信用名額，還有償還能力，我們還要對提貨增長率、提貨周期、配送時效等管理名額綜合考量;

圖中展示了可以看到重慶的征信評分較低，那我們到底要示貸款給省級平台，還有貸多少，這時就需要通過統計方法完成對各指權重的計算，進而得到一個可貸款指數。

二是打假應用，由于品勝産品的品質很好，特别是在充電寶市場，那沒有插頭的充電寶，也就是我們講的備電成了不法分子的第一仿造對像。舉個例子，這個圖中展示的是四個城市的銷量，圖中我們可以出鄭州的銷量在15年9月出現明顯下滑後，一直處于動态的波動中;但是全國的平均銷量也同樣出現波動，那有沒有更深入的資訊呢。看提貨增長率。跟剛才算貸款一樣，有5個名額，現在5個名額是要算綜合的值，通過整體的波動率以及權重值，可以看出來哪個地方是假貨，哪個地方的貨可能存在問題，這時候我們的打假辦去聯系，現場實地跟蹤資訊，這是傳統業務的應用。

資料應用實施過程中的思考與問題

第一，産品和技術選型。做資料分析，是把資料轉化成資訊，資訊轉化為支援，下一步應該轉化到決策上，最終想要的結果是對經營管理産生價值。

第一個是傳統bi，更多的是使用資料庫，結構化資料，實效性不太強，資料積累相比大資料慢很多，根據業務可以明确知道資料的含義，比如erp的資訊，我們知道每個字段，就知道它的意義是什麼。同時在知識方面，因為使用的是标準化的系統，有明确的業務流程，精确的業務資料，可以積累更豐富的經驗;另外，傳統bi給到的資訊大部分是統計趨勢，對事實描述更多是基于群體共性，幫助決策者掌握宏觀統計趨勢，适合經營營運名額支撐類問題;

而大資料一般都是非結化資料，實效性強;資料積累很快很大，每天可以達到pb級，如購物的文本評論。資訊需要通過對資料的辨識而獲得;獲得資訊的真僞程度取決于對資料的辨識技術;由于資訊的不确定性，大資料分析的結果需要通過多次驗證，确認後轉化為知識。更傾向于刻畫個體，更多的在于個性化的決策，價值也相對容易量化;比如精準營銷，智能推薦等。

選型完成以後，我們都想個性化營銷，這個時候一定要記住一點，忌技術主導反推業務。有一個事例，我們bi雖然是2015年上線的，但是我們一直在努力做。2014年使用開源套件pentaho完成了銷售相關的儀表盤，當推薦到銷售總監使用時，得到的結果是，資料均是他之前知道的，且有專門的部門出資料。這時候我們反思，技術是不是能馬上應用到業務當中?是技術主導還是業務主導。是以我們一定要讓業務引導技術。

第二，在籌備上線過程中又遇到問題，沒有統一的“名詞”名稱，統計口徑存在差異。比如辦事處的銷量，銷售線指的是辦事處的出貨量，财務是由回款來結算的，雖然兩個部門要單獨銷量，但是出來的資料不一樣，結果不一樣。還有加盟商的提貨量，加盟管理部指加盟商提貨品勝産品的金額，新業務“千機網”營運部又是品勝産品與非品勝産品的的合度提貨額。遇到這樣的問題，我們的一個思考是尊重業務，因為需求出自業務。雖說解釋後資料相等，溝通成本增加;為此根據資料驅動業務的進度，應擇時機完成統一語義。

第三個問題，可視化圖表與使用對象不比對。在推廣時還要注意一點，通俗點講，不是越漂亮越好，專業點就是圖表要與使用對象的習慣比對。資料可視化的價值，就是降低了其管理成本，讓營運變得透明化，好不好用是重點，好不好看，相對是其次了;是以需要根據結合使用者的使用習慣，推送相對應圖表。

上線成功了，最後一個問題來了，是成功上線，還是上線成功?以傳統企業的bi為例，上過bi的好多傳統企業，報表看着好看，但是對決策有多少支援呢?很多bi習慣于給魚，無法給漁，為啥，分析是一種思維，單靠資料團隊來完成資料驅動業務，不能，也不可能。市場變化萬千，實際不可能有人比一線更懂需要什麼，做得再快，也跟不上一線的節奏。

資料落地應用的幾點建議

最後是資料落地應用的幾點建議。

第一，業務放首位，沒有業務就沒有資料，選擇适合本企業目前适用資料産品或技術;選擇适合本企業的資料營運推廣政策——“自上而下”、“無為而治”。第二是培養或者加強應用業務人員使用資料分析指導業務的意識，第三是持續營運資料分析平台，并将分析報告應用于業務流程優化;同時業務優化的結果，再進入資料分析，形成持續改進的生态閉環，使得我們的經驗越來越豐富。第四，加強大資料人才儲備，提高資料分析的硬實力。

接下來分享一下我們的整體架構。在傳統的erp、财務、oa我們有自己的資料倉庫。線上，比如說爬蟲、第三方商城，整合到一起。線上和線下，經過分析過後的資料回傳回來，在資料倉庫裡面統一收入。然後是應用方面。第一是傳統分析應用，所謂的資料分析平台，第二個是資料分析報告，比如說打假，我們會實時的把大資料處理完，這是我們要做的典型的一個架構。

最後是團隊，第一是業務小組，包括業務分析師，資料分析師，以及虛拟對頭的業務骨幹，這裡業務分析師多數由原來内部的實施顧問來承擔;第二是技術小組，包括etl工程師，資料模組化師，以及大資料的技術開發人員;

我就分享這麼多，謝謝大家!

本文轉自d1net（轉載）