职业分享会第23期——新锐品牌持续增长的0和1 顺利举办！

11月30日晚，浙江大学MBA教育中心邀请到了杭州观远数据有限公司消费品行业销售总监、2017级浙大MBA校友杨晓庆女士为同学们带来第23期职业分享会。杨晓庆女士主要研究市场营销领域，拥有丰富的消费品及零售行业的市场营销经验。从业16年，先后就任于农夫山泉、百事可乐、商源集团、壹向RMS服务商，现任观远数据消费品行业销售总监，参与中国商业智能及数字化转型的推广工作。此次，杨学姐带来的分享主题是《望见粒子·洞察秋毫——新锐品牌数据驱动增长方法论》。

讲座伊始，杨学姐首先与同学们分享了自己的职业经历，她将自己定义为一个用品牌思维做销售的数据分析师，从业16年，见证了零售行业的数字化进程，惊叹于数字对企业带来的整体赋能。讲座的第一部分，杨学姐首先带来了4个小故事为同学们讲解观远为客户做了些什么。一是起于郑州、走向全球的蜜雪冰城，每一杯奶茶的杯型设计、甜度选择、原料组合、向供应商订货等等都体现出数据的迭代和尝试；二是用代码管理客户喜好和企业运营的元气森林，每位员工入职第一天开始，就开通了观远后台数据分析的账号，所有员工都能够且应该在第一时间通过看数据来制定决策；三是一个来自上海的女装品牌LILY，服装行业有一个经典的528黄金时间点，意思是服装行业最重要的三个时段就是2点、5点和晚上8点，LILY每位店长都有一位移动端的店长管家，一小时为单位，帮助店长知道负责区域的情况，抓取及时干预调整的机会；四是全球领先的零售商沃尔玛，观远与沃尔玛的合作之一是针对水果、生鲜这样容易断货腐烂的低保龄产品，在中国复杂的环境下，他们发现了二十四节气对每个人购物心理的驱动和暗示，通过大量的实现分析，证实了能够通过节气了解消费者的购物偏好。由此，杨学姐引出了颗粒度革命的概念，从单店、单品、单客、单时、单次、单度出发，在这些环节不断拆细，为经营者呈现数据最细的颗粒度。结合之前的故事，杨学姐表示，商业最朴素的逻辑便是如何在合适的时间、合适的地点，通过合适的方式为对的客户提供最合适的商品和服务。观远正是一家通过数据分析、帮助企业在浩瀚的数据苍穹捕捉每一个增长粒子、从而实现智能决策的公司。

在介绍完观远是谁之后，杨学姐为同学们分享了观远在为企业做决策时背后的技术——灰科技，这种技术能够落地、可以让所有使用这个技术的人快速做出决策，会让我们很多运行的规则、逻辑不断地进化。灰科技不只是技术，更是最佳实践。在此，杨学姐为同学们介绍了观远为客户构建决策大脑时的5A路径战略，这也是观远极具差异化的竞争方法论。观远将企业整个数字转型的过程划分为五个阶段。第一，数据源的打通，观远可以跟所有的业务系统进行整合打通，包括 ERP、 CRM、POS、第三方外部平台等等，通过敏捷的平台响应机制，进行数据清洗和逻辑串联，制定可视化指标。第二，场景化，根据不同业务人员的看书逻辑，形成不一样的看板，例如商品分析、运营分析和角色看板。第三，自动化，通过预定的方式进行数据看盘的预定甚至预警。第四和第五是增强化和行动化，是更加AI的部分。这五个阶段是通过渐进式的方式来实现企业整个的数字化转型。在服务的过程中，观远也在不断丰富自身的场景、认知和规划。

观远除了拥有底层的实力以外，还拥有行业的最佳实践。从服务企业的类型来看，除了发家初期聚焦的零售和消费品领域，目前也扩展到很多新兴的新锐消费品，比如美妆、运动品牌等，甚至还有政府机关。即便是同一个行业，不同企业的关注点不同，数据诉求也不同，因此，观远设计了不同的业务场景分析实践。那么，观远如何通过数据辅助新锐品牌做增长模型呢？

观远将新锐品牌的整个发展过程分为5个阶段，包括孵化蓄水、爆品打造、品类卡位、多品类拓展、多渠道发展。在这5个阶段中，企业家关注点往往不同，孵化蓄水阶段，企业家关注的是市场和消费者的洞察；爆品打造阶段，企业家关注的是用户体验、爆品引流、广告投放等；品类卡位阶段，企业家关注的是品效合一、对标国际产品去扩充选品以及保持全链路的纵长行为；多品类拓展阶段，企业家关注的是品牌化IP化的资产；多渠道发展阶段，企业家关注的是供应链的发展和结构优化以及渠道品类的细分。在整个过程中，观远会通过BI系统打通企业所有在用的业务系统，收集一方数据、二方数据和三方数据，一方面，理清关键角色的看数逻辑，另一方面将核心场景落地到具体的主题看板，帮助决策层选择业务策略、协助运营执行。

最后，杨学姐选用《激荡三十年》中的一段话为智能时代定义：“当这个时代到来的时候，锐不可当。万物肆意生长，尘埃与曙光升腾，江河汇聚成川，无名山丘崛起为峰，天地一时，无比开阔。”

同学感言录

2021级集中一班张权：

整一场分享会下来，向内看，国内的新锐品牌虽然还处于火热的蓬勃和激进期，但是短期内，无论是资本、品牌自身还是消费者都会逐步回归理性和冷静，长期来说，新锐消费品牌与传统消费品牌的区隔会越来越弱，不少传统消费品牌正在通过新的玩法重塑着品牌，在年轻消费群体中突围。如何保持长久的品牌生命力，如何通过技术与科学的方法构建竞争壁垒？进入后链路时代，新锐品牌短期之胜靠数字化布局，长期之胜靠数字化运营智慧沉淀。观远数据结合短期与长期的思路，总结出“DTC新锐品牌数据智能应用市场”与“从BI（敏捷分析）到AI（智能决策）的完整5A落地路径方法论”两条破局路径，围绕最佳实践、智能应用、敏捷分析、智能决策，切入精细化数字运营与智能决策的各阶段，为新锐品牌之长虹提供弹药。新锐品牌自身也需从全局视角出发，思考产品迭代、营销模式与供应链模式如何适应不确定时代的挑战，以避免红利褪去、用户流失与供应链失衡等陷阱。在灵活变化中坚持长期主义，以科学的数字化发展方法论，实现品牌的可持续发展。长风破浪趁此时。

2021级创客班朱子超

数据分析师要让数据自己“说话”。在杨学姐的讲座中，她提到一句让我印象很深刻的话“一个好的数据分析师，是找到增长新大陆的侦察兵”。同样地，在美籍作家邱南森写的“DATA POINTS—Visualization That Means Something”一书中曾言：好的可视化是一种数据表达方式，能帮助你发现那些盲点。你可以通过可视化展示的趋势、模式和离散群值来了解自身所处的世界”。数据分析师作为一名侦察兵，有三个特别重要的职责，一是要用数据还原世界的真相；二是要借助通俗易懂美观的可视化手段，把数据翻译给指挥官；三是要以现有数据对未来的规律做出预测。我们生活在一个“自媒体+信息碎片化+数字经济”的时代，这意味着我们每个人的行为都会产生大量的数据，这些数据以离散信息碎片的形式分布于互联网，数字经济的要义就在于专注每一块碎片的生产、识别、选择、过滤、存储、使用。这其中最重要的是谁能让数据自己说话。只有让数据说话，数据的存在才会产生价值，进而才能帮助管理者做出最优的商业决策。数据分析师或许是最合适让数据说话这个角色的人，他们表面上面对的沉默的是数据，实际上他们拿捏的是最热闹的人类数字拼图。

2021级周末三班 孙培旸 

我们日常生活中，数据无处不在，观远这样的数据处理企业，通过数据的逻辑得出预测结果为企业带来了很大价值，同时也引起我一定反思：

首先，数据收集上尽可能全面，储存能力尽可能强大，数据的收集是分析和处理的起点，除了目前的有效信息外，很多无效信息，看似无用的信息，未来也可能变为有效信息，所以尽可能多的收集，而在储存方面，储存能力越大，数据累积量越多，也越可能发现其中的逻辑；

其次，数据的处理上，将诸多类别的信息进行有效分类，不同分类通过复杂的算法寻找到最优逻辑，形成预测，最优的逻辑推导上，不同分类数据实现更多的交叉，寻找到更多的预测依据，不断发展数据处理的维度和难度，也许有朝一日能够通过蝴蝶振翅推测台风的位置。

最后，是数据智能化。目前数据的结果更多作为辅助，例如一场赌局，通过已知信息发觉，赢率是0.1%，最终的决策还是人来完成，可能依然会有很多人会选择去赌博。当数据发展智能化到一定程度，不仅需要分析客观环境的数据，还要分析判断执行决策的人的行为、性格等诸多方面是否适合去进行赌博，如果执行人执意要选择赌博，什么样的方式符合0.1%赢率的范围内，从而不断提升赢率，将0.1%实现为100%。

撰稿/2021级周末二班 张连捷