中商惠民执行总裁苏小新：渠道数字化运营 产业数据化未来

在新经销主办、中国电子商务协会快消品分会协办的《FDIC2018·中国快消品数字化创新大会》上，中商惠民获得“2018年中国快消品供应链推荐服务商”奖项 ，中商惠民执行总裁苏小新出席颁奖仪式并作主题发言《渠道数字化运营 产业数据化未来》。

以下为此次主题发言的文字实录。

中商惠民去年年末组织小型的品牌商高峰论坛，针对数据化营销、精细化管理和一些品牌商代表做了一些分享，我们也推出了白皮书和惠民指数，在去年和我们的品牌商沟通更多的，就像我PPT里的三化：数据生产标准化、数据洞察深层化、数据应用生态化。我们对客户的标准，我们给客户打了80多个标签，所以我们看到了整个惠民的系统里5年客户的沉淀，今天我重点跟大家分享的是数据的挖掘，就是第二、第三阶段，就是数据的应用，未来我们是希望整个数据化，它是一个营销的生态。

先简单介绍一下惠民的数据架构，这个图，从下往上看，不管是前端和后端的生产系统，它作为我们生产数据的源头，对生产数据，我们会把它进入到数据仓库，也就是中间的部分，我们会对数据进行一定的建模、分析，让数据达到基本地可视化，因为大家都愿意看图。分析完了之后，就跑到了两个数据的挖掘以及数据应用的系统，一个叫惠眼，一个叫惠景，京东是“慧”，我们是惠。

惠眼，就相当于我们去医院做手术之前的核磁共振，它能够找到数据里面的问题点和机会点，它把这些提供给下一个做实施做应用的系统，叫“惠景”，把整个惠眼分析的结果在这边实现运营、落地。

惠眼是怎么样构成和应用的？它来自于我们的标准化，也就是生产数据的定义，根据这些已经打了具体标签的基础数据，把用户的静态、动态的交易行为产生的数据一一进行分析、比对，进而对惠景的智能营销提供数据支撑，形成生产力，让我们的经营决策提供一些可视化的有依据的基于历史积累的一些经验决策。这是整个的惠眼的技术体系。

惠景，数据源是来源于惠眼，惠景是动手术的，依据于核磁共振检查出来的病症，基于对人群、对系统推荐、效率、效果的评估，在惠景的系统里面产生行动方案，会产生行为决策，然后进而对生产、商品、物流、零售、合作伙伴、消费者进行运营决策的实施，实施的结果，又会把数据返回给惠眼，进行数据新的沉淀，以及下一次实施前的挖掘。

数据化最主要的就是如何利用数据化形成生产力，我们的BI项目小组花了8个月的时间，把惠景和惠眼的三期做完，我们的目的想给上游的品牌商和下游的零售商提供一定的经营决策，我们希望它真的能够溢出生产力。对品牌商来讲，能够提供的价值，第一就是增量，第二效率提升，能让品牌商的促销成本、运营费用实现大幅度的下降。

怎么做呢？还是用这两个系统，惠眼是数据端的端口，也是最后的数据仓接口，锁定目标客户，惠景从采到销，到销的分级管理，全部都在惠景系统里实施，实施完反馈给惠眼系统。

案例1：双鹿电池5号和7号铺货。

我们做过很多深度融合的活动。双方接到这样的运营活动，在讨论的时候，我们就把惠眼的功能发挥进去，基于厂家的新产品，以及新产品对应可能接受的准客户分层，先把这样的客户拎出来，作为第一批推广新品的准销售客户；另外针对这些客户的历史交易数据，我们把它推送到惠景系统，根据需求门店给它一个定量的新品品牌券，有些是1次的、有的是复购，根据每次的客单价以及品类组合方式；另外我们会把消费的周期，把行为结果放出来，作为第二周精准打击的核心依据，根据小店的进货节奏，我们不会盲目长时间促销，因为小店有周转，我们根据小店的周期，有序有规律间断性地保证新品在小店推新以后的存留、有效。

这个是我们在一个销售公司的简单的2周轮波打击结果，实际上没花多大的成本，是因为我们有一个“瞄准镜”、“核磁共振”，做了一次甄别，根据这些店历史的电池销售数据，做了精准推送，所以形成结果出来以后，至少超出我个人的预料，根据客户进货间隔的数据预判，很好地在第二波次取得了比第一波次还要好的效果。我以前做快消品的时候，凭感觉铺货，当我们有了大数据，当我们有了惠眼和惠景我以后，实现了千人千面，非常精确地打击客户，并且取得有效的留存。

案例2：可口可乐核心产品铺货。

可口可乐是巨无霸品牌，在北京市场，依然有空间，这是一个大品牌新售点的开发。双方团队，一定要做1+1大于1，所以完全剔除可乐的业代线上售点，所以我们要对可口可乐的售点甄别，如果不在我们这次铺货范围之内，不要进行内耗。甄别完了之后，这个城市大概有1.9万多个售点，我们根据这些店线上积累以及线下实际调查，找出来这些店里面各种饮料的上架率，我们通通找出来，再根据不同店在惠眼沉淀的数据，我们给它不同的运营方法，冰露的做空白售点，根据每个商品在惠眼里面积累的数据间隔周期，在惠景实施的部分给它一个有效的运营手段，这些都是自动推送，当我们把历史的积累写成一个公式，基本上就能实现自动化的针对这个单品的科学运营。

效果如何？依然还是花了很少的钱，但是取得了还不错的效果，实现周期非常短，基本上我们的打击率都能达到80%以上，这是双方都认为非常好的结果，所以我们后续又做了很多进一步精细化的活动。

从这两个案例里面看到，我们给商务公司，我们有200多人的研发团队，我们不是为研而发，我们的品牌和B2B沟通，B2B有数据，但是B2B如果只有数据，而没有让那些数据给大家提供帮助，我觉得这些数据其实平添了各位的管理成本，平添了大家的工作压力，我们一直在力求怎么让数据变现？怎么让数据提供自己的运营效率,降低品牌商投入的成本？所以用两个小案例让大家比较直观地看到我们在惠眼和惠景系统实现的效果。

对于下游客户，双向赋能，B2B在中间。对于下游客户来讲，更多的是增加我们对它服务的体验，我们目前还做不到一人千面，但是我们能实现千人千面的服务。为什么？还是因为基于对数据的深度挖掘。

我们做快消品的时候定义，它叫士多店，今天我们给他定义成它是一个女老板开的士多店、一个35岁女老板开的士多店等，当我们把这个用户画像越来越细，再加上一些动态的，比如说活跃的状况，以及帐户的状况，我们就能够对这个客户实现优先配送、专属折扣商品、商品优先购等，给客户带来更的服务。

小B，进货的最大的需求，肯定是价格，但是每一家店对价格的期许不一样，因为小店永远是买到相对低价格，每家店的价格敏感度不一样，每家店对品牌的齐全度不一样，每家店对商品的售后质量保证期许不一样。我们就把不同客户，针对不同要求和期许，我们打标签，我们就能够在惠景系统里面针对不同的客户给他提供人性化的要求，比如说一个经营2千个单品的小店，第一需求就是正上方的搜索一定要好用，7寸的手机屏幕也没有多大，体验非常差，进入以后的第一件事情就是直奔搜索板块，缺什么就搜索什么。那有没有可能把之前进过货相关联的东西一览无余，在最短时间内进货。在小店的不经意间我们实现了对小店千人千面的服务，小店不知道我们在后台做了哪些事，店老板觉得服务越来越贴心，这对我们来说就够了，因为这也是一种软实力。

我们整个的ID数据化项目组，做了7、8个月的时间，我们做到了3.0板，做到数据的生态。未来，我们希望整个的惠眼和惠景，以大数据BI为数据的基础平台，能够实现中商惠民8个职能板块的智能化，彻底产生生产力。我们希望大数据的分析，能够让我们的团采分离、产订分离，我们在惠民的上海和北京两家分公司，实现了自动下单，关联到品牌商的起送量是多少，我不再需要人工干预这张订单，系统直接下单就可以了，惠眼和惠景城市以下，就可以实现商品运营和客户运营结合。当我们真正实现惠民生态的时候，我们就能实现大运营的概念，这样对品牌商来讲，大家享受到的就是更舒服的、更精准的更节约的服务。

拥抱数字化创新，共创产业智慧未来，B2B的核心不是数据化，B2B的核心是让数据对上游的品牌商以及下游的零售商真的产生价值，谢谢大家。

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