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李寧的數字化轉型實踐

責任編輯:cres |來源:企業網D1Net  2019-05-23 18:36:17 原創文章 企業網D1Net

2019年5月23日,由主流企業級IT媒體企業網D1Net、CIO智力分享平臺信眾智聯合主辦的2019 CIOC全國CIO大會于新疆·烏魯木齊阜康市盛大舉辦,大會匯集了來自國藥集團、東方航空、瀘州老窖、李寧集團、羅萊生活、石化盈科、萬家樂、前途汽車、聯合汽車電子、魯花集團、安徽投資集團、藍思集團等400余家大中型企業的信息主管,以及眾多企業信息化一線廠商和服務提供商,以“新技術賦能業務新場景”為主題,圍繞數字化轉型、信息安全、數據治理、工業互聯網、中臺建設等行業熱點,共同探討企業在信息化與數字化歷程的難點與機遇。
 
以下為現場速記。
 
李寧集團IT系統總監 朱遠剛
 
朱遠剛:謝謝主持人!各位CIO朋友們、嘉賓,大家下午好!現在可能已經快到晚上了,既然時間已經拖得挺嚴重了,所以我一會兒的分享會加快一下速度,我覺得后面幾位朋友可能都要加快一下速度,今天的時間確實挺長的。
 
首先感謝一下企業網D1net和范總給我們一個機會進行分享。今天跟大家簡單介紹一下李寧公司在數字化轉型的一些實踐,我們在數字化方面做了一些事情,但是不能算非常成功或者取得非常大的成果,今天只是跟大家初步分享一下我們的進展情況。
 
簡單介紹一下我們公司,大家可能對李寧不陌生,但是我們這幾年發生了很大的變化。李寧公司是1990年李寧先生創立的一家公司,我們去年的銷售剛剛突破百億的規模,應該說這兩年還是很不容易的。我們曾經在2010年的時候就將近百億的規模,但是徘徘徊徊了好幾年,到了去年2018年才最終突破百億的銷售收入。去年我們全國大概有7000多家門店,我們的線上業務也在持續高度增長,這幾年線上業務已經占到公司整體銷售收入21.1%的比例。同時我們去年公司推出了“中國李寧”的系列產品,并參加了紐約巴黎時裝周,這個產品當時引起了自媒體和消費者的轟動,我們李寧公司當時也被譽為“國潮行動”的領軍者。
 
說到數字化轉型,我先簡單分享一下公司大的轉型背景和戰略。這張圖是我們公司現在以消費者為導向的銷售戰略,這個戰略是李寧先生在2015年回歸公司負責日常運營管理之后提出的整體轉型戰略,其實核心的觀點就是以消費者為導向、以消費者為中心,提供給消費者更好的產品、更好的體驗。當然我們希望在消費者的全渠道觸點當中,不管是第三方平臺、自有渠道、還是社交媒體當中,能夠給消費者提供更好的消費體驗、服務體驗和運動體驗。
 
那么要提供更好的體驗,其中有一點很重要的是數字化支撐、數字化變革的戰略規劃。對于數字化的變革和規劃,作為IT部門來說,我們一直在思考我們能做什么。因為像我們這種傳統企業來說,想要用數字化的手段去引導業務甚至推動業務,現在可能還比較難,我們靠數字化產生一些新的業務模式、產生一些新的業務變革的難度還是比較大的。所以我們要思考IT部門首先能做得一件事情,就是幫助公司做好內部的數字化運營平臺的變革這件事情,這個和雷總上午講的三個數字化變革是一樣的,首先是內部運營管理數字化變革的動作。
 
圍繞整個數字化運營平臺的搭建,我們在幾個層面做這個事情,首先是系統層面,包括我們原有的系統、包括這兩年新做的系統,我們都希望能夠打造公司的規劃設計、組合訂貨、生產鋪貨、門店運營完整的端到端業務流程、業務鏈條的支撐平臺。更重要的是打造一個數字化決策平臺,數字化決策平臺基本上是類似于現在的大數據或者數字化中臺概念,我們也是會用到自己內部的數據,包括第三方合作獲取的數據,去建設我們的數字化中臺的決策平臺。這個決策平臺更多的是通過一些應用模型支撐到現在的業務系統快速甚至自動化決策的過程。
 
要做整個數字化運營平臺,其實首先有一個很基礎的條件,就是我們的數字化門店建設。因為作為傳統企業,我們全國有7000多家門店,原來大家都很容易理解,都是很傳統的門店,這些門店原來說一句不好聽的,消費者來買東西了,最后我們都不知道是誰買的,也不知道他為什么買,基本上是無從獲取的。現在我們希望首先對線下門店進行數字化門店的改造,包括從消費者進店的人臉識別或者WIFI探偵獲取,包括客流動線和熱力的數據獲取,包括消費者在店內逛店的時候曾經觸碰哪些商品、試穿哪些商品,當然還有包括最后成交的商品,以及和消費者能夠產生一些互動的設備和數字化體驗的內容,在這幾個方面我們也是愛做一些嘗試和推廣。
 
當然這個也會分到不同店鋪的情況、級別、類型,可能會提供不同的方案去采集相應的數據。我們的目標是希望在線下店鋪采集到消費者被吸引到店、然后進店、在逛店的時候看了什么商品、試了什么商品、到最后成交了什么商品以及后期消費者對商品使用的售后反饋情況等等完整的數據閉環的采集,這個也是希望能夠把線下的動作類似于線上管理的方式,我們能夠捕捉到,能夠做一些相應的應用分析。
 
在數字化門店和其它原有的內部管理系統數據基礎之上,我們也在和一些第三方合作,做整個數字化決策平臺的動作。數字化決策平臺我們可以叫它大數據也好、叫它數據中臺也好,其實都無所謂,這是一個概念的問題。我們最終想要支持的還是公司內部業務系統的快速決策,比如說我們現在在整個數據中臺的基礎之上,我們已經開始做一些數據決策應用的模型,去支持我們內部的消費者分析、商品洞察分析、快速智慧決策的內容、包括商品賣點規劃和賣點分析的內容、包括對于會員消費者營銷的內容。其中在對門店的商品組貨、配貨、門店調貨和補貨階段,我們現在已經開始嘗試用一些數字化決策過程幫助門店做貨品的決策和運營管理。
 
舉兩個簡單的例子,其實這些概念都不是什么新鮮的東西,大家肯定也聽過很多次了。但是我們在做的時候,其實我們在拿到一些行業通用的算法和概念的基礎之上,我們也加入了一些自有的行業特點和特殊的定義及要求。比如說我們在做消費者畫像分析的時候,因為現在很多公司都能做,大家也都做在,但是更多的是輸出一些基礎標簽,比如說性別、年齡、收入等等標簽。但是在我們內部的業務需求來說,我們對消費者的定義和分析最后是必須要跟我們的產品、包括一些渠道、包括一些消費者的營銷需求相匹配的,我們就必須要加入一些業務規則的定義,這些業務規則可能要通過消費者的日常行為習慣去做一些推導,最后給消費者打出一些標簽,這些標簽最后能夠對我們公司的業務能夠產生一些決策幫助的結果。當然這些標簽大家也知道國家對信息安全有管理要求,我們能夠獲得的個人標簽是有限的,我們更多的是獲得一些群體標簽的數據,幫助我們在業務決策、產品規劃和產品組貨的決策過程。
 
還有一個是智能組貨的應用,智能組貨的模型在我們行業可能也是一個通用的需求,因為全國有很多門店,但是不同門店的形態、位置、大小都會有區別,什么樣的門店應該鋪什么樣的貨品,可能在我們行業是大家都共同存在的一個問題或者痛點。我們之前可能更多的決定是靠業務的經驗、靠人的決定,我們現在開始嘗試用大數據的模型去幫助業務做出決策的過程。這個過程我們首先會對門店進行分類,進行大數據分類的算法,包括用它的各種內部和外部的屬性給出分權的建議,在每個店群內部我們會再去看相應的店鋪的銷售情況、外部消費者的特征情況、內部對市場的定位規劃要求等等,最后給出我們對不同店群的商品鋪貨需求的建議。
 
前面更多說的是數據中臺或者大數據方面的內容,當然我們在做數據中臺的同時一直在做業務中臺,業務中臺也是支撐我們整個數字化運營平臺和對外做快速業務創新和業務變革的必須的基礎能力。其實我們做這個所謂的業務中臺應該算是比較早的,其實當時是2015年就開始做了,當時2015年的時候大家還沒有中臺這個概念,當時還不叫中臺,我們一開始的出發點就是要做一個全渠道的平臺,說白了當時是為了解決O2O的問題。當時沒有太多好的產品能夠供我們選擇,所以我們當時選了一個國外的產品,一直在上面做定制開發,基本上把上面的功能都重新開發一遍,只是用他底層的技術架構做中臺。隨著不斷的演化,我們最后把它定義成我們內部的所謂B2C的業務中臺。這個業務中臺首先是把公司很多孤立的系統資源進行整合,這個整合在庫存方面、訂單方面、管理方面、財務對賬管理等等提供整合的能力。
 
在前端當然我們還有很多應用,包括線上線下、傳統門店或者線上各種門店、包括第三方平臺各種應用,我們都會跟現在的業務中臺去做對接,提供一個快速的對消費者的服務和體驗。另外我們還搭建了一個會員中臺,我們原來老的B2C中臺上面想再實現會員管理的功能確實難度太大了,我們沒辦法,又選了一個會員平臺進行線上線下的打通和會員管理,也算是我們的一個會員中臺。這個會員中臺基本的功能都能實現,而且對前臺的線上線下各個門店的業務提供支撐。對于中臺這個概念,我之前也跟很多朋友、同行做過交流,我覺得算不算中臺確實要看公司的實際情況和業務發展狀態去決定的。但是我們一直認為,中臺這個內容還是有它的定義范圍或者所專長的范圍的,起碼我目前看到的中臺產品技術能力是有一定限制的。
 
我記得前段時間有一個廠商的交流會,在會上大家分享做中臺的目標,當時有一些客戶朋友講希望的目標是什么,希望未來中臺能夠解決除了財務記賬以外的所有問題。當時我確實覺得壓力太大了,起碼目前的技術發展狀態和廠商的能力來說能夠做到這一步的確實很難,也許未來5年、10年都比較難,可能更長時間有人能做到。所以我們一直給中臺的定位就是在內部跨系統的資源整合、共享和賦能的平臺,但是我們很多其它的業務功能都還是會在后臺或者前臺各個專長的業務系統里面建設,我們不會把所有的東西都納到中臺當中去做。這是我個人的一個分享,但是確實在中臺的具體項目實施當中要看每個公司的實際情況和業務的痛點來確定最后的實施方案。
 
對于我們來說還有一個特別的,剛剛說的中臺是B2C的中臺,我們后來又搭建了一個B2B中臺。我們公司像我們行業B2B的管理有些東西還是很特殊的,很難找到一個適合的產品去支持,所以我們又在內部用微服務、中臺架構的概念,也是和一些服務商在合作,定制開發了一套B2B的中臺。這個中臺可能更多的是未來把To B跨系統的能力和資源進行整合,能夠對前臺To B的各種業務提供快速的支持和響應。
 
這張圖簡單說一下,前面講到數據中臺和業務中臺的內容,數據中臺和業務中臺到底怎么來配合、怎么來產生價值。這是借用一個廠商的一張圖來說這個事情,我們認為原來大家做過傳統的業務和BI系統,很多BI是起到事后報表管理監控的作用。我們現在做的數據中臺或者業務中臺,我們希望未來能夠實現自動或半自動的快速決策的過程,也就是說我們數據中臺的決策能夠直接指導前端系統應用執行的動作,當然包括我們的業務中臺也能夠給數據中臺提供一個數據中心,解決做實時數據查詢和實時數據決策需求的技術方面的瓶頸,但是總體的目的是希望能夠實現依據數據做快速的甚至自動化的業務決策過程。
 
最后簡單分享一下,我們整個數字化運營變革的過程應該說是從2015年開始持續在做的,我們確實還算是一個中小企業,在這方面的投入肯定沒有像美的等等廠商的投入那么巨大,所以說我們也是慢慢的一步一步的在做這個事情。我們預計在今年和明年是整個數字化運營平臺搭建最關鍵的兩年,我們希望在明年底按照剛才規劃的運營平臺基本上全部搭建完成,能夠對業務開始產生全面的使用。在現階段我們已經取得一些初步的成果,跟大家分享一下,可能大家有的時候也會比較關心我做的這些投入會不會產生業務價值。我們現在初步看到的業務價值,店鋪數量就不說了,現在我們的自營門店已經上了全渠道和數字化門店的推廣。對于已經上了數字化門店和全渠道門店的,我們測算了一下,平均給這些門店帶來額外5%的增長,可能數據不是很高,但是對于我們的體量和狀態來說還是可以的數字。特別是我們線下的店鋪,我們有一家分公司店鋪,平均下來可以得到20%的增長,這個算是做得最好的一家公司,已經非常可觀了。
 
在會員層面,公司這兩年通過會員平臺的建設,公司也在持續發力。大概在今年年初全國會員達到超過1千萬的規模,而且我們是用兩年時間積累下來的,我們在2016年底的時候大概全國只有80萬會員,2017年和2018年會員是一個爆發式的增長,累積到將近1千萬的會員規模,當然我們對會員后期的營銷和服務也在持續跟進,也在持續提升他們的活躍度。我們用大數據的模型比如說組貨做了測試門店的鋪貨業務,我們可以看到一些測試門店帶來了額外20%左右的增長,有一些額外的測試增量的結果。
 
這就是我今天分享的內容,謝謝大家!

關鍵字:數字化轉型

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李寧的數字化轉型實踐

責任編輯:cres |來源:企業網D1Net  2019-05-23 18:36:17 原創文章 企業網D1Net

2019年5月23日,由主流企業級IT媒體企業網D1Net、CIO智力分享平臺信眾智聯合主辦的2019 CIOC全國CIO大會于新疆·烏魯木齊阜康市盛大舉辦,大會匯集了來自國藥集團、東方航空、瀘州老窖、李寧集團、羅萊生活、石化盈科、萬家樂、前途汽車、聯合汽車電子、魯花集團、安徽投資集團、藍思集團等400余家大中型企業的信息主管,以及眾多企業信息化一線廠商和服務提供商,以“新技術賦能業務新場景”為主題,圍繞數字化轉型、信息安全、數據治理、工業互聯網、中臺建設等行業熱點,共同探討企業在信息化與數字化歷程的難點與機遇。
 
以下為現場速記。
 
李寧集團IT系統總監 朱遠剛
 
朱遠剛:謝謝主持人!各位CIO朋友們、嘉賓,大家下午好!現在可能已經快到晚上了,既然時間已經拖得挺嚴重了,所以我一會兒的分享會加快一下速度,我覺得后面幾位朋友可能都要加快一下速度,今天的時間確實挺長的。
 
首先感謝一下企業網D1net和范總給我們一個機會進行分享。今天跟大家簡單介紹一下李寧公司在數字化轉型的一些實踐,我們在數字化方面做了一些事情,但是不能算非常成功或者取得非常大的成果,今天只是跟大家初步分享一下我們的進展情況。
 
簡單介紹一下我們公司,大家可能對李寧不陌生,但是我們這幾年發生了很大的變化。李寧公司是1990年李寧先生創立的一家公司,我們去年的銷售剛剛突破百億的規模,應該說這兩年還是很不容易的。我們曾經在2010年的時候就將近百億的規模,但是徘徘徊徊了好幾年,到了去年2018年才最終突破百億的銷售收入。去年我們全國大概有7000多家門店,我們的線上業務也在持續高度增長,這幾年線上業務已經占到公司整體銷售收入21.1%的比例。同時我們去年公司推出了“中國李寧”的系列產品,并參加了紐約巴黎時裝周,這個產品當時引起了自媒體和消費者的轟動,我們李寧公司當時也被譽為“國潮行動”的領軍者。
 
說到數字化轉型,我先簡單分享一下公司大的轉型背景和戰略。這張圖是我們公司現在以消費者為導向的銷售戰略,這個戰略是李寧先生在2015年回歸公司負責日常運營管理之后提出的整體轉型戰略,其實核心的觀點就是以消費者為導向、以消費者為中心,提供給消費者更好的產品、更好的體驗。當然我們希望在消費者的全渠道觸點當中,不管是第三方平臺、自有渠道、還是社交媒體當中,能夠給消費者提供更好的消費體驗、服務體驗和運動體驗。
 
那么要提供更好的體驗,其中有一點很重要的是數字化支撐、數字化變革的戰略規劃。對于數字化的變革和規劃,作為IT部門來說,我們一直在思考我們能做什么。因為像我們這種傳統企業來說,想要用數字化的手段去引導業務甚至推動業務,現在可能還比較難,我們靠數字化產生一些新的業務模式、產生一些新的業務變革的難度還是比較大的。所以我們要思考IT部門首先能做得一件事情,就是幫助公司做好內部的數字化運營平臺的變革這件事情,這個和雷總上午講的三個數字化變革是一樣的,首先是內部運營管理數字化變革的動作。
 
圍繞整個數字化運營平臺的搭建,我們在幾個層面做這個事情,首先是系統層面,包括我們原有的系統、包括這兩年新做的系統,我們都希望能夠打造公司的規劃設計、組合訂貨、生產鋪貨、門店運營完整的端到端業務流程、業務鏈條的支撐平臺。更重要的是打造一個數字化決策平臺,數字化決策平臺基本上是類似于現在的大數據或者數字化中臺概念,我們也是會用到自己內部的數據,包括第三方合作獲取的數據,去建設我們的數字化中臺的決策平臺。這個決策平臺更多的是通過一些應用模型支撐到現在的業務系統快速甚至自動化決策的過程。
 
要做整個數字化運營平臺,其實首先有一個很基礎的條件,就是我們的數字化門店建設。因為作為傳統企業,我們全國有7000多家門店,原來大家都很容易理解,都是很傳統的門店,這些門店原來說一句不好聽的,消費者來買東西了,最后我們都不知道是誰買的,也不知道他為什么買,基本上是無從獲取的。現在我們希望首先對線下門店進行數字化門店的改造,包括從消費者進店的人臉識別或者WIFI探偵獲取,包括客流動線和熱力的數據獲取,包括消費者在店內逛店的時候曾經觸碰哪些商品、試穿哪些商品,當然還有包括最后成交的商品,以及和消費者能夠產生一些互動的設備和數字化體驗的內容,在這幾個方面我們也是愛做一些嘗試和推廣。
 
當然這個也會分到不同店鋪的情況、級別、類型,可能會提供不同的方案去采集相應的數據。我們的目標是希望在線下店鋪采集到消費者被吸引到店、然后進店、在逛店的時候看了什么商品、試了什么商品、到最后成交了什么商品以及后期消費者對商品使用的售后反饋情況等等完整的數據閉環的采集,這個也是希望能夠把線下的動作類似于線上管理的方式,我們能夠捕捉到,能夠做一些相應的應用分析。
 
在數字化門店和其它原有的內部管理系統數據基礎之上,我們也在和一些第三方合作,做整個數字化決策平臺的動作。數字化決策平臺我們可以叫它大數據也好、叫它數據中臺也好,其實都無所謂,這是一個概念的問題。我們最終想要支持的還是公司內部業務系統的快速決策,比如說我們現在在整個數據中臺的基礎之上,我們已經開始做一些數據決策應用的模型,去支持我們內部的消費者分析、商品洞察分析、快速智慧決策的內容、包括商品賣點規劃和賣點分析的內容、包括對于會員消費者營銷的內容。其中在對門店的商品組貨、配貨、門店調貨和補貨階段,我們現在已經開始嘗試用一些數字化決策過程幫助門店做貨品的決策和運營管理。
 
舉兩個簡單的例子,其實這些概念都不是什么新鮮的東西,大家肯定也聽過很多次了。但是我們在做的時候,其實我們在拿到一些行業通用的算法和概念的基礎之上,我們也加入了一些自有的行業特點和特殊的定義及要求。比如說我們在做消費者畫像分析的時候,因為現在很多公司都能做,大家也都做在,但是更多的是輸出一些基礎標簽,比如說性別、年齡、收入等等標簽。但是在我們內部的業務需求來說,我們對消費者的定義和分析最后是必須要跟我們的產品、包括一些渠道、包括一些消費者的營銷需求相匹配的,我們就必須要加入一些業務規則的定義,這些業務規則可能要通過消費者的日常行為習慣去做一些推導,最后給消費者打出一些標簽,這些標簽最后能夠對我們公司的業務能夠產生一些決策幫助的結果。當然這些標簽大家也知道國家對信息安全有管理要求,我們能夠獲得的個人標簽是有限的,我們更多的是獲得一些群體標簽的數據,幫助我們在業務決策、產品規劃和產品組貨的決策過程。
 
還有一個是智能組貨的應用,智能組貨的模型在我們行業可能也是一個通用的需求,因為全國有很多門店,但是不同門店的形態、位置、大小都會有區別,什么樣的門店應該鋪什么樣的貨品,可能在我們行業是大家都共同存在的一個問題或者痛點。我們之前可能更多的決定是靠業務的經驗、靠人的決定,我們現在開始嘗試用大數據的模型去幫助業務做出決策的過程。這個過程我們首先會對門店進行分類,進行大數據分類的算法,包括用它的各種內部和外部的屬性給出分權的建議,在每個店群內部我們會再去看相應的店鋪的銷售情況、外部消費者的特征情況、內部對市場的定位規劃要求等等,最后給出我們對不同店群的商品鋪貨需求的建議。
 
前面更多說的是數據中臺或者大數據方面的內容,當然我們在做數據中臺的同時一直在做業務中臺,業務中臺也是支撐我們整個數字化運營平臺和對外做快速業務創新和業務變革的必須的基礎能力。其實我們做這個所謂的業務中臺應該算是比較早的,其實當時是2015年就開始做了,當時2015年的時候大家還沒有中臺這個概念,當時還不叫中臺,我們一開始的出發點就是要做一個全渠道的平臺,說白了當時是為了解決O2O的問題。當時沒有太多好的產品能夠供我們選擇,所以我們當時選了一個國外的產品,一直在上面做定制開發,基本上把上面的功能都重新開發一遍,只是用他底層的技術架構做中臺。隨著不斷的演化,我們最后把它定義成我們內部的所謂B2C的業務中臺。這個業務中臺首先是把公司很多孤立的系統資源進行整合,這個整合在庫存方面、訂單方面、管理方面、財務對賬管理等等提供整合的能力。
 
在前端當然我們還有很多應用,包括線上線下、傳統門店或者線上各種門店、包括第三方平臺各種應用,我們都會跟現在的業務中臺去做對接,提供一個快速的對消費者的服務和體驗。另外我們還搭建了一個會員中臺,我們原來老的B2C中臺上面想再實現會員管理的功能確實難度太大了,我們沒辦法,又選了一個會員平臺進行線上線下的打通和會員管理,也算是我們的一個會員中臺。這個會員中臺基本的功能都能實現,而且對前臺的線上線下各個門店的業務提供支撐。對于中臺這個概念,我之前也跟很多朋友、同行做過交流,我覺得算不算中臺確實要看公司的實際情況和業務發展狀態去決定的。但是我們一直認為,中臺這個內容還是有它的定義范圍或者所專長的范圍的,起碼我目前看到的中臺產品技術能力是有一定限制的。
 
我記得前段時間有一個廠商的交流會,在會上大家分享做中臺的目標,當時有一些客戶朋友講希望的目標是什么,希望未來中臺能夠解決除了財務記賬以外的所有問題。當時我確實覺得壓力太大了,起碼目前的技術發展狀態和廠商的能力來說能夠做到這一步的確實很難,也許未來5年、10年都比較難,可能更長時間有人能做到。所以我們一直給中臺的定位就是在內部跨系統的資源整合、共享和賦能的平臺,但是我們很多其它的業務功能都還是會在后臺或者前臺各個專長的業務系統里面建設,我們不會把所有的東西都納到中臺當中去做。這是我個人的一個分享,但是確實在中臺的具體項目實施當中要看每個公司的實際情況和業務的痛點來確定最后的實施方案。
 
對于我們來說還有一個特別的,剛剛說的中臺是B2C的中臺,我們后來又搭建了一個B2B中臺。我們公司像我們行業B2B的管理有些東西還是很特殊的,很難找到一個適合的產品去支持,所以我們又在內部用微服務、中臺架構的概念,也是和一些服務商在合作,定制開發了一套B2B的中臺。這個中臺可能更多的是未來把To B跨系統的能力和資源進行整合,能夠對前臺To B的各種業務提供快速的支持和響應。
 
這張圖簡單說一下,前面講到數據中臺和業務中臺的內容,數據中臺和業務中臺到底怎么來配合、怎么來產生價值。這是借用一個廠商的一張圖來說這個事情,我們認為原來大家做過傳統的業務和BI系統,很多BI是起到事后報表管理監控的作用。我們現在做的數據中臺或者業務中臺,我們希望未來能夠實現自動或半自動的快速決策的過程,也就是說我們數據中臺的決策能夠直接指導前端系統應用執行的動作,當然包括我們的業務中臺也能夠給數據中臺提供一個數據中心,解決做實時數據查詢和實時數據決策需求的技術方面的瓶頸,但是總體的目的是希望能夠實現依據數據做快速的甚至自動化的業務決策過程。
 
最后簡單分享一下,我們整個數字化運營變革的過程應該說是從2015年開始持續在做的,我們確實還算是一個中小企業,在這方面的投入肯定沒有像美的等等廠商的投入那么巨大,所以說我們也是慢慢的一步一步的在做這個事情。我們預計在今年和明年是整個數字化運營平臺搭建最關鍵的兩年,我們希望在明年底按照剛才規劃的運營平臺基本上全部搭建完成,能夠對業務開始產生全面的使用。在現階段我們已經取得一些初步的成果,跟大家分享一下,可能大家有的時候也會比較關心我做的這些投入會不會產生業務價值。我們現在初步看到的業務價值,店鋪數量就不說了,現在我們的自營門店已經上了全渠道和數字化門店的推廣。對于已經上了數字化門店和全渠道門店的,我們測算了一下,平均給這些門店帶來額外5%的增長,可能數據不是很高,但是對于我們的體量和狀態來說還是可以的數字。特別是我們線下的店鋪,我們有一家分公司店鋪,平均下來可以得到20%的增長,這個算是做得最好的一家公司,已經非常可觀了。
 
在會員層面,公司這兩年通過會員平臺的建設,公司也在持續發力。大概在今年年初全國會員達到超過1千萬的規模,而且我們是用兩年時間積累下來的,我們在2016年底的時候大概全國只有80萬會員,2017年和2018年會員是一個爆發式的增長,累積到將近1千萬的會員規模,當然我們對會員后期的營銷和服務也在持續跟進,也在持續提升他們的活躍度。我們用大數據的模型比如說組貨做了測試門店的鋪貨業務,我們可以看到一些測試門店帶來了額外20%左右的增長,有一些額外的測試增量的結果。
 
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