一群阿里“数据老炮”，闯入企服“城乡结合部”

　　各平台的数据之间仍然处于“城乡结合部”的存在，带来了很大的管理难度，而瓴羊正在打破这种壁垒，给商家带来更高效的运营体验。

　　文|石兆

　　编|赵艳秋

　　商家线上线下多渠道经营已经是常态，但渠道的增加不仅没有带来效益的成倍增加，反而带来了管理难度的指数级增长。

　　数字化在解决这个挑战，但至今仍有大量问题未得到很好解决：因为技术、行业Know-How、流程再造、数据思维以及合规的挑战重重。

　　7月12日，阿里瓴羊推出一站式企服智能产品“瓴羊One”，引发行业强烈关注。这群中国最早从事互联网大数据、目前仍在一线最深处、最前沿的“数据老炮”团队，给出了解决之道。

　　01

　　一个义乌汽配商家的困扰

　　几年前，一家义乌汽车零配件商家，经营上遇到了“账算不过来”的困扰。

　　当时，多渠道经营已是常态，这家企业内也按照不同渠道成立了天猫组、京东组、线下渠道组。

　　为了能掌握各渠道数据，每个组都配备了“数据员”。很多人想象不到，数据员最重的任务居然是“数据下载”——每天一大早就开始下载各平台的数据。有些平台数据庞大，要花费好几个小时。之后，还要把数据整理对齐，没有异常后，再汇集到Excel表里，进行分析。

　　这项工作效率不高，成本却不低。因为老板做决策离不开数据，不得不雇了5个数据员，成本总计要好几十万，这对于卖座垫、脚垫这类毛利极低的汽车零部件的企业来说，很难平衡成本与收益。

　　这并不是一个商家面临的问题。过去几年，企业要做的渠道从淘宝、天猫、京东扩大到拼多多、抖音、小红书......本来觉得多平台做生意，收入、利润会翻倍，但老板算完总账后发现，生意增减有不确定性，但难度却在做乘法甚至乘方。

　　瓴羊CEO朋新宇和团队敏锐地捕捉到这个问题。朋新宇牵头参与了阿里数据中台、生意参谋、达摩盘等数据项目和产品的研发推出，在数据领域做了20年。一年前，他和他的数据“老炮”团队成立了瓴羊，要把阿里的数据能力带给更多客户和商家。

　　朋新宇把这个问题形成为“城乡结合部”。什么是“城乡结合部”?就是那些谁可能都不管的盲区。它出现在系统与系统之间，平台与平台之间，老板与部门之间、部门与下属之间。

　　这里有很多真实故事。比如，一家企业系统挂了，企业CTO要面对各个部门采购的200多套系统，80多家供应商找问题，而供应商却在相互踢皮球。

　　也有商户出现业务下滑，老板急着找到各团队，营销团队说“今年拉新增长了10%”;供应链部门说“备货充足，没耽误供货”;客服说“我这没丢单，也没人退款退货”。但再进一步深挖就会发现，产品卖的是二三线城市的宝妈，拉新却来自一线;当有人咨询客服产品时，因为他是大促临时雇来的，不熟悉产品导购，回复了一句“亲，如果看不懂就不要买哈”，引发不满和生意流失。

　　“城乡结合部”很多问题看似不大，却对生意至关重要。比如，曾有企业各渠道都完成了“活跃买家”任务，但货还积压了很多，向老板集体汇报时，大家摊开一看，各平台对活跃买家定义不同，而大家都说自己的定义更合理，老板当场拍了桌子。当下，从供应链到客服的链路上，多个角色、多个触点、多个标准导致了业务流断裂，企业决策难。

　　这些“城乡结合部”问题，需要老板全盘来抓，这背后要有统一入口，统一数据流、工作流和商业流。

　　这方面，阿里是擅长的，朋新宇和瓴羊团队开始想办法，期望商家做生意能简单、高效一点，真正实现“让天下没有难做的生意”。

　　02

　　从大品牌到中小企业

　　值得借鉴的，是瓴羊帮助那些大品牌成功解决数据治理难题的经验。

　　瓴羊团队曾服务数百万店铺、数万个品牌，包括服务LVMH、一汽红旗、现代斗山、红星美凯龙、星巴克、小鹏汽车、海底捞、老板电器、敏实集团、心相印、百雀羚等众多知名企业的数字化建设。

　　品牌企业数字化程度高，规模大，碰到的“城乡结合部”问题也更大更难，也愿意投入资源去解决。比如“中国床垫第一股”的喜临门，就是个很好的案例。

　　在2023年刚结束的618中，它蝉联天猫、京东、抖音等多平台床垫类目总销量TOP1，其中，除了在淘宝、天猫这类成熟平台上稳居首位，喜临门在京东平台销售同比增长123%、抖音同比增长251%。

　　喜临门从2022年开始形成“线上+线下”布局，除了线下专卖店，线上形成了9大渠道。在多渠道经营中，喜临门也面临棘手问题：如何管理多渠道、多品类的营销体系?多元化营销体系又如何反哺产品研发、制造......

　　他们看到，无论是货架板块、直播板块每天产生的大数据，还是个性化平台聚集的消费者偏好等“小数据”，都具有价值。以往，喜临门专门成立了一个工作组，负责生产、营销、物流全盘数据的采集汇总，但仍无法保证全面和准确，滞后性明显。

　　在与瓴羊合作试用一款新产品后，喜临门各平台的经营数据得到了整合，“我们可以实时看到一整盘生意的动态，相比之前的汇总分析，效率提升了超过1.5倍。”喜临门新零售业务中心副总经理余宏说，相应地，决策也更及时精准。

　　7月12日，在众多品牌的聚集地上海，瓴羊发布了这款新产品——瓴羊One。去年，瓴羊成立时推出了5朵云——营销云、产销云、客服云、分析云及开发云。在与大客户联创、满足大企业的复杂需求后，瓴羊将这些场景的通用能力提炼整合All in One，变成“瓴羊One”，让更多中小企业也能开箱即用。

　　“为什么做瓴羊One?因为中小企业太苦太难了，又没人愿意给他们做服务，毕竟‘小鱼小虾’没钱赚，难度又高。但这些触动了我们的DNA。”朋新宇和团队每年都到义乌、永康、佛山拜访小商家，他考虑采用一些降维手段，将行业经验服务于中小企业，让他们的生意变得简单。

　　根据介绍，瓴羊One能帮助企业集成多维度数据、管控多渠道价格、统一多流程服务、管理多场域的库存，在经营分析、客服、履约、营销等场景创造价值。比如，在营销上，一个食品商家，通过全渠道营销，实现多平台联动运营，GMV提升了69%;在履约场景，试用企业通过瓴羊One，结合多方数据，将销量预测准确率提升20% 。

　　03

　　AI大模型的新潜力

　　不仅是多渠道管理经营 ，瓴羊One的AI功能，也开始在不同领域帮助商家提效。

　　有棵树是贴身衣物国产品牌Top3，今年5月，有棵树体验上了瓴羊的AI生图能力，与瓴羊共同探索相关功能，并在618大促中正式投入使用。

　　“我们对成本的把控比较严格，成本和效率是增长密码。”有棵树联合创始人、副总裁涂寒威说，“对一个以线上渠道为主的新锐品牌来说，视觉输出的成本较大，是有棵树的痛点。”

　　模特费用、拍摄成本再加上后期修图，是一笔不小的费用。同时，模特需要排期，有棵树采用了瓴羊“AI商品图”后，先是生成一个大家满意的模特形象，然后选择不同姿势，任意搭配服装，选择背景环境，比如地中海风、雪山风、露营风。

　　“我们统计了一下，生成一张满意的图，从至少两天时间缩短到现在的10分钟。”涂寒威说。在今年618期间，有棵树快速推出了几百款产品推广文案。

　　接下来，有棵树计划融合瓴羊One的智能客服功能，形成企业24小时专属“AI生意管家”。同时将从货品调配出发，做产品销售趋势判断与智能补货，辅助销售与推广端口的管理决策。

　　另一家美妆企业，则从日常运营中，发掘了瓴羊One的AI潜力。

　　伽蓝集团是一家生物科技美妆企业，旗下有美素、自然堂等多个品牌。日常运营中，伽蓝每两周几乎都有一次营销活动。怎么精准地找到目标人群是个关键。以前企业有专门运营团队，通过人工理解标签后，再圈选人群，这种方式大家做得非常疲惫，效果也不尽如人意。

　　伽蓝一直在寻找自动化工具，瓴羊AI人货匹配模型进入他们的考察范围。“很兴奋，但也非常慎重”，伽蓝大数据中心总经理罗予晋说，“因为这些技术会对伽蓝原有流程、组织架构产生冲击。”

　　经过长时间5轮的测试比对，最终他们确定“AI圈人”每次都能完胜“人工圈人”，这才下决心小范围尝试。而从2022年开始，所有这类活动都采用了AI模型技术，人工方式完全退出历史舞台。这对于成立了20多年的老牌企业，是一次跃升。

　　数智前线获悉，在智能化的趋势下，瓴羊全系产品也即将接入大模型全面升级。

　　朋新宇认为，大模型将给软件产品带来重构。以数据分析为例，之前使用BI工具或Excel表分析同比增长时，一般要筛出同比增幅小于某个数字的数据，并把信息发给相应负责人来跟进。在这个过程中，要有人写代码、填表格、调参数、截图转发。接入大模型后，只要在对话框说一句话，“请在第5列加一个同比，同时把增长小于5%的标红，分别发给谁”，几秒钟就搞定了。这个过程从以往的产品定义工作模式，转向场景定义工作模式。

　　朋新宇告诉数智前线，瓴羊目前在跟进市面上的各种模型。“因为未来可能会有专业性的领域模型，还有中模型、小模型，也会有客户自己开发的模型，它用瓴羊产品也要接入。” 朋新宇说，“企业当下把自己的数据治理好、管理好，变成好数据。而数据在哪里，模型就在那里。”

　　04

　　五道难关

　　实际上，“瓴羊One”做的事，传统BI(数据分析)工具在做，京东、字节、腾讯等大平台也在做相关的。

　　在会议现场，几位大品牌商的相关人士告诉数智前线，目前市场上做的好的产品还不多，因为有技术、行业积累以及与企业原有系统集成改造的诸多问题，瓴羊是其中做的比较突出的一个平台，它能解决企业用数的五大难题。

　　企业在使用这样多渠道管理系统时，通常会遇到三大难关：首先是技术，平常的日销，不少系统都能连接支撑，但在双11、618高峰，会出现连不上、数据出不来的状况。而这两个高峰决定了不少商家一年的生意是否能赚钱，特别是双11这一天前1小时又决定商家当天能卖多少货。那时要实现数据实时性、高效处理，会碰到各种千奇百怪的问题，而这个难题，目前看，脱胎于阿里的瓴羊团队真正成功处理过以上的问题。

　　其次是数据思维。很多企业原来看重数和报表，但经历多次实操后，效果并不好，归根结底是对数据的分析和处理不够深入，是方法论的问题。朋新宇告诉数智前线，从瓴羊的实践来看，数据不是越多越好，是够用最好，什么叫够用?就是ROI最高。这需要把数据+技术+商业三种综合起来去架构，形成综合能力。

　　第三是行业Know-How。今天做生意千变万化，商家应接不暇。“现在直播与货架电商在爆品逻辑、峰值频次上都有不同。此外，几年前大家都在往线上跑，现在又有很多企业要做高端化，往线下跑。”一位跨国品牌人士告诉数智前线，中国市场千变万化，有非常多的行业Know- How。这往往需要数据“老中医”，既在行业深耕过，看过无数“病例”，还能与时俱进。

　　除了上述三个难关，企业用户还非常关注另外两个问题，一是与企业老系统的融合问题，另一是数据安全问题。数智前线获悉，针对前一个问题，瓴羊采取了这样的策略，如果是小企业，原有系统能集成就集成，利益最大化，瓴羊One对原系统没有“侵入性”。如果有些商家发展到中型或在升级跃迁，原来体系不好用，瓴羊也能帮忙改造升级，让企业可以“开着飞机换引擎”，保障平稳迁移。

　　针对数据安全问题，企业最大的担心有二：商家的数据，其他人会不会碰;在多项数据的采集打通和使用中，怎样保障合规性。

　　在这方面，瓴羊严格跟进国内产品合规要求，确保提供的产品和服务符合标准，同时设立了专门的合规团队，对产品的信息安全和隐私合规体系进行了完整设计、严格执行和技术监督。

　　在帮助各行各业的企业实现数字化的过程中，瓴羊也建立了科学有效的数据安全保护体系，并积极参与监管以及行业协会牵头的数据安全与合规标准，向行业输出瓴羊的最佳合规实践。

　　“这是一个大体系。”朋新宇说。在过去3年，在数据合规与安全上，公司内部是一个个细节进行打磨的，法律，技术、安全等专业组成了合规体系，在其保障下，商家也不会因为“采数”而“踩雷”。

　　05

　　持续进化

　　7月12日的会场，大家的热情都非常高。每家企业都对数字化平台及瓴羊提出新的期望。

　　伽蓝大数据中心总经理罗予晋提出，他们期望瓴羊在大模型应用上能推陈出新。自去年底大模型风靡全球，伽蓝也在不停试用。“在这个过程中，我们发现很多问题，比如demo很惊艳，在实际业务上表现如何?怎么去控制质量?怎么让批量生产效率更高?原有流程怎么通过大模型优化升级?大模型怎么能够在我们的体系更受控?”罗予晋说，“我们一直在寻找这样的方案，瓴羊将接入大模型，我们很期待。”

　　有棵树联合创始人、副总裁涂寒威称，他们在客服上遇到很多问题，比如直播时咨询量猛增，目前还是靠堆人解决，对客户反馈问题的洞察深度也不够，希望未来瓴羊接入阿里通义千问大模型后，培训出这方面的专属助手，对他们整个客服系统进行改善。

　　“我们其实下一步要去做B2R(商家对零售商)或者到小店。”卡士乳业数字化创新中心负责人梁澍说，客观说线上增长在放缓，下一步的一个重点是线下。“我们对瓴羊非常大的一个期待，就是对人货场的一个洞察，实际上对于现实物理世界中，线下也是一个宝藏。”

　　这些客户的需求朋新宇都很重视，瓴羊团队也为此一直努力创新：“我们相信，我们服务的客户企业未来一定会持续增长，就像人的脚会变大，那我们提供的‘鞋’也会随着你的脚长大而变大。通过技术的弹性能力，新技术的探索应用，我们会让‘鞋子’变得更舒适，让服务的企业越跑越快，路越跑越宽。”