观远数据2023零售消费行业智能分析与决策实践合集101页

2023零售消费行业

智能分析与决策实践合集

近20家先进数字化典型实践剖解，多角度诠释数据价值

精选实践

联合利华 | 元气森林 | 丝芙兰中国 | 汉堡王中国

张亮集团 | 慕尚集团 | 来伊份 | 王小卤

交流互鉴

独家对话行业先进企业数据从业者，

学习先进企业数字化实践方法论

深度洞察

剖析行业细分赛道典型案例，

探寻适合企业自身数字化升级路径

数字经济时代，全球化竞争加剧，数字化转型席卷各行各业，最贴近人们“衣食住行”生活必备的零售消费行

业，更处于转型的浪潮之巅。转或不转已不成问题，难题却在如何转型。面对数字化的必答题，众多零售消费企业选

择从以经验为主的经营决策，转向数据驱动的智能决策，挖掘数据价值，实现降本增效，写下数字化经营提效的最

佳答案。

利用数字化手段充分应用数据，提升数据价值成为零售消费企业发展的重要抓手。市场环境不断变化，零售消

费行业快速发展，在经历了以产品为中心、以渠道为中心的发展阶段后，在人口红利和互联网红利消失，以及供需

关系转变的背景下，零售消费行业进入存量博弈阶段，以用户为中心成为企业的核心增长点与长期发展趋势。零售

消费企业建立与用户直接沟通和交易方式，低成本获取第一手用户数据是企业增长的必有之路。而想要充分挖掘

数据价值，就一定需要找到适合企业自身的数据应用方案。

商业智能（Business Intelligence，BI）正是无数企业应用数据、提升价值，飞驰奔向“数据驱动的智能决策”的一

条高速公路。BI为企业连接数据孤岛，打破数据壁垒，帮助企业整合、组织、分析数据，赋能更敏捷的业务分析与决策，

为企业经营管理、业务决策、战略发展提供稳固而有力的支持，成为企业数字化变革、创新持续发展的必选项之一。

观远数据在商业智能领域深耕多年，以行业领先的BI产品体系，为不同发展阶段的企业打造更适应企业发展需

求的数据应用方案。在零售消费行业，观远数据已深入服务了包括联合利华、3M中国、丝芙兰中国、安踏、元气森林、

蜜雪冰城等数百家行业领先企业，沉淀积累下丰富的数字化创新实践经验。

《2023零售消费行业智能分析与决策实践合集》汇整了观远数据与零售消费行业领先客户的近20项BI最佳实

践，覆盖餐饮茶饮、鞋服时尚、美妆个护等多个细分赛道，内容涵盖丝芙兰中国、汉堡王中国、元气森林、张亮集团等

多家先进企业创始人、CXO、数据从业者的亲述分享，世界500强企业联合利华在供应链数字化领域的最佳实践，与

来伊份、静博士、气味图书馆等细分赛道领先企业CXO、数据负责人的交流对话，对王小卤、锅圈食汇、凯盛浩丰等数

字化转型先锋企业的实践洞察与探索。希望通过该实践合集，能够帮助更多零售消费企业与相关从业者认识BI价

值，找到适用于企业自身发展阶段的数据应用方案，开拓数字化增长新路径，进一步实现商业创新与可持续增长。

前 言

01 实践分享

元气森林：数据驱动的元气森林从12个月到52周，365天的数据分析实战

丝芙兰中国：分货效率提高60%，“让业务用起来”的门店新品AI+BI智能分货案例

汉堡王中国：冲突?数字化变革与创新的礼物

张亮集团：3个月从0-1快速落地数据分析能力，BI实现业务全流程数字化

慕尚集团：敏捷BI上线一年不到满足全集团业务数据需求，员工使用率达86.3%

每日的菌：从爆品出圈到价值沉淀，实现破局增长

奥兰中国：BI一定是把握市场的方向盘

02 最佳实践

联合利华：AI赋能品牌DTC场景下的快速补货决策价值链

联合利华：从 AI 需求预测到基于多级库存控制理论的补货策略

03 数智对话

独家对话元气森林：揭秘崛起背后的数字化策略和生存法则

气味图书馆CIO温晓莹：1周VS1小时，BI为业务提效数十倍

对话来伊份：BI月活跃用户突破2000+，“让业务用起来”成为日常

静博士COO杨智昌：数字化运营在业务中的落地，用起来才是王道

咬不得CFO施东海：数字化是需要长期布局、持续深耕的

乐凯撒CTO黄道泳：餐饮企业的数智化建设，要看企业所处发展阶段

04 深度洞察

品类王者！王小卤以数据贯通产品、渠道、品牌全链路，撬动增长飞轮

出圈之后，NEIWAI内外、Ubras如何以数字化推动品牌长红？

“飞驰”的锅圈食汇，以“数据智能引擎”领跑赛道

凯盛浩丰：一颗“爆品”番茄从种子到餐桌的数据故事

05 附录

关于观远数据

观远数据零售消费行业标杆客户名录（部分）

观远数据零售消费行业荣誉奖项（部分）

更多行业白皮书下载

CONTENT 目录

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01

实践分享

数据驱动的元气森林

从12个月到52周，365天的

数据分析实战

·， 我们各个部门从底层都知道，全链路最优是追求的结果，也是做策略

调整的初心。

·， 数据驱动不但要定性地辅助决策结果，还需要定量地提高决策的频

率，缩短策略落地的时效。

·， 正因为观远对于过程的透明展示，才使得从简单评价优劣的沟通，转

变为运营人员主动调整策略系统里的某一条策略，来优化决策的细节。

精彩观点：

元气森林是一家致力于为美好生活创造健康好产品的中国食品饮料企

业。公司成立于2016年，以“整合全球资源为全球用户创造有爱的好产

品”为企业愿景，先后荣获国家高新技术企业的称号。目前，旗下拥有元

气森林气泡水、燃茶、纤茶、外星人电解质水等系列产品，现有五座工厂

已经投产，分布在华北、华东、华南、华中和西南。从拒绝添加防腐剂，到

升级污水、固废排放标准，再到充分利用可再生能源、全面打造创新型

绿色工厂，元气森林用自己的实践助力健康、环境和气候可持续。

我将会从数据对决策的影响、决策过程的正向循环、策略执行的自动化三

个方面简单分享元气森林的数据分析实战，这三个部分分别对应12个

月、52周、365天的不同数据驱动感受，也感谢观远数据对我们的帮助。

关于数据对决策的影响，在决策的过程中，普遍追求的结果是Act最优，

也就是结果的最优。通常会用预算的数据作为方向的指导，定期复盘两

者间的差异，这是一个中长期的对照。而周期间的偏差分析还需要LE的

辅助进行调整。LE在元气森林内部称为实际预估，对应单词是Last

Estimate，直译为“最近的预测”。LE作为执行结果Act的动态预估，一方

面是更早地发现执行差异，一方面是提供周期内调整的机会。

让业务用起来的企业价值

章肖洋

元气森林首席运营官

02

这是元气森林引入观远数据作为数据分析工具时最

开始做的工作，将原本分散在各处的数据分析工作，

在底层的数仓和表现层里做了集中。

这个过程中，我们发现这种以月为周期的中长期调整

对于我们这样市场建设时间不够长，供应链建设时间

更短的企业，频次是不够的。

决策过程的正向循环

在 第二个阶段，我们开始学习建立如何在更多的决策

中使用数据，为决策过程建立正向的循环。以供应链

为例，这种以周为节奏的策略分析与调整，是使数据

影响力变大的一个很好途径。

·首先公司各个部门从底层都知道全链路最优是追求

的结果，也是做策略调整的初心。

·其次部门间对于服务能力的预期、服务结果的评价、

需求的预估，这些都是互相影响的。

·虽然出发点都是效率和产出的最优，但是受限于部

门视角的宽度，对于部门间策略的差异做出决策，要

结合更多的信息进行综合评估。

·大的评估原则基本遵循全链路最优。针对不同的策

略，评估出全链路成本的差异，需要多角色协作。这种

协同工作基本围绕S&OP规范流程进行。

数据对决策的影响

Act

Bu

LE

追求结果的最优

预算作为方向的指导

动态的结果预估

· 在决策的过程中，普遍追求的结果是Act的最优

· 一般会用BU.的计划数据作为方向指导，复盘两者间的差异，这是一个中长周期的对照，

而周期间的偏差分析还需要LE的辅助

· LE作为Act的动态预估，一方面是更早的发现执行差异，一方面是提供周期内调整的机会

决策过程的正向循环

方向的一致

各个角色的初心

全链路最优

对于结果最优的标准评估

与合理估计的规划

跨部门的策略

上下游的需求与服务

全链路最优

周期性的循环，例如S&OP

各个部门的角色，都会以公司最优为出心。在跨部门的长链路上，受限于部门视角的宽度，

部门最优与全链路最优的评估会是多因素综合的结果 。

03

在实践中针对不同重点进行全链路效益评估。对各部

门协同工作而言，以周为维度进行，已经是能够接受

的较高的频率了。所以在传统的协作模式下，日常调

整和反应周期想要提升，那么这种协同决策的方式还

需要进一步的提高效率。数据驱动不但要定性地辅助

决策结果，还需要定量地提高决策的频率，缩短策略

落地的时效。

策略执行的自动化

第三个阶段，也就是策略执行的自动化。在这个阶段，

我们开展了一些策略执行的自动化项目，将决策的周

期提高到了日维度。

针对多因素的协作决策，需要考虑很多上下关联的执

行数据和计划数据，例如ATL和BTL的投放的策略、渠

道的计划、市场的变动、生产能力的弹性以及供应商

的变动，还有社会环境的变动。

在单纯依靠S&OP的多轮协商，靠人来提高频率，已经

明显感觉到上限的情况下，我们在观远数据的帮助

下，通过提炼服务能力的边界、市场目标和市场变动

的关系、供应链的反应指标策略等，将原来在S&OP机

制下综合研判的逻辑逐步自动化，达到日维度内一定

范围的自动决策，缓解了原有机制下复杂度和敏捷度

之间的一定矛盾。

观远数据帮助我们在这个过程中透明地向运营人员

展示了既定策略，在结合数据之后，改变执行计划的

中间步骤，做到能让运营人员能够看得懂。因为哪些

策略带来了实际执行计划与周期原定计划的差异，能

够放心地执行计划的变动部分。同时一些反常识的调

整结果，也能够清晰的知道是由哪条策略或者上下线

设置的不合理造成，能够具体地调整。

在这之前，我们也上线过一些数据决策项目，但相对

观远而言，对于非技术人员的表现不够清晰、不够具

体，所以经常出现一种对“自动化决策的结果与人为

决策结果孰优孰劣”的笼统的、简单的评价。

正因为观远对于过程的透明展示，才使得从简单评价

优劣的沟通，转变为了运营人员主动调整策略系统里

的某一条策略，进一步优化决策的细节。这使得一些

自动化决策的项目有了运营人员和技术人员共同提

高决策结果的好氛围，同时也避免了一步到位的高投

入和高风险。

再一次感谢观远数据团队为我们提供这样高效率和

低成本的数据分析平台，让我们在行业中学习进步的

途中，多了一个适合的服务商，也多了一位能够依靠

的帮手。

策略执行的自动化

ATL、BTL、渠道计划、社

会环境、市场变动、生产

能力、供应商变动

S&OP的多轮协商，每一轮

针对不同维度的目标

综合评价的流程机制

复杂度与敏捷存在矛盾

服务能力的边界，市场目

标与市场变动的关系，供

应链的反应反应结果

多因素

信息对齐的

环境

流程与时间的

复杂度

策略的

执行频率

与规范

04

丝芙兰中国：

分货效率提高60%，

“让业务用起来”的

门店新品AI+BI智能分货案例

·， AI+BI不是说完全不需要人，这是一个人和系统更好的结合。

·， 团队必须要有一个BI的dashboard才能够更加直观地感受到数字化

带来的效果，才能够愿意去应用它。

·， 光是上一个系统，而没有一个流程的变化，或者不能让大家的生活、

工作变得更加简单，那系统是不会上得非常顺利的。

精彩观点：

丝芙兰中国是LVMH集团下的高端美妆零售，总部在法国。在中国市场

有来自全球200多个品牌，其中包含丝芙兰自有品牌。丝芙兰中国是全

渠道零售，有线下300多家门店，线上丝芙兰APP、小程序和各平台上的

旗舰店。所以对于丝芙兰整个供应链来说，要提供的就是线上线下全渠

道的服务。所以，接下来所分享的丝芙兰中国和观远数据一起打造的门

店新品AI+BI智能分货案例中，谈到的货物的分配也都是线上线下全渠

道的分配。

谈到美妆零售，我们也想跟大家先提一提我们所面对的挑战，让大家能

够更好地理解为什么我们会和观远数据进行智能分货的合作：

挑战一：新品快速迭代

正如我刚才所说，丝芙兰作为集合店，它每一年的新品迭代其实是非常

快速的，基本上每一年1/3的产品都会迭代换新。快速迭代的挑战对我

们来说就是如何将新品更好地买进、更好地去部署新品库存、更好地让

它到达消费者希望的渠道，这些都是我们在做新品安排的时候供应链

所需要考虑的。

美妆零售供应链面对的挑战

赵苏

丝芙兰中国供应链总监



05

挑战二：全渠道消费者需求多变

大家也知道这几年因为疫情的影响，所以不同品类都

有非常大的变化。我们销售的产品有护肤品类、彩妆

品类，还有香水、美发仪器等等，在这个大的市场的影

响之下，全渠道消费者整个需求是非常多变的，这种

情况下如何做好快速的响应，也是一个我们所要应对

的挑战。

挑战三：零供信息传递链长

从刚才我们谈到的品牌而言，我们有很多品牌是进口

产品，因此在其中对于新品上新、老品下线、新品市场

安排或者门店促销等等零供的信息，传递链其实是比

较长的。它与我们在本土生产的产品非常不一样的一

点在于本土生产的产品有可能在卖成爆品断货时，经

过两周或者三周就能很快补上，但对于进口产品，哪

怕是空运也很难在短时间内将需要的货物补上。所

以，在这里就更加考验了我们的预测以及分货的精准

度。

挑战四：海量数据分析需求

上述这些挑战，其实也都是提出了一个海量数据分析

的需求。如果我们做不到对这些数据相应的及时分析

的话，也就很难做出第一时间的反应，去看到哪些新

品卖得好需要补货，哪些新品可能在某些区域有所滞

销，需要与门店或者品牌方一起更好地推动。

挑战五：合规性要求提高

这两年因为国家的化妆品管理条例的提出，对我们整

体的合规性要求也对应提高，所以也增加了进口产品

的一些难度。

门 店新品AI+BI智能分货实践

案例

在理解了我们所面对的一些挑战后，我想大家也就不

难理解为什么丝芙兰中国要在去年，特别是在疫情

后，提出来要做这样一个更好的新品分货的项目。

AI+BI 门店新品分货项目提出及实施时间表

项 目 启 动

供 应 商 遴 选

POC展 示 投 标 定 标

项 目 范 围 确 认

项 目 时 间 表 初 步 确 认 数

据 对 接 、 模 型 试 跑

试 运 行

逐 步 拓 展 品 牌 和 品 类

模 型 调 优

功 能 模 块 开 发

回 顾 试 运 行 结 果

模 型 调 优

看 板 优 化

工 作 流 优 化

正 式 上 线

2021 Q1

2021 Q2

2021 Q3

2021 Q4

06

项目历程

大家可以看到，我们的整个项目其实从2021年一季度

提出，到最后四季度实施上线，项目时间并不是特别

的长，这也是有赖于观远数据团队的大力支持。

在去年一季度的时候，项目正式启动，做供应商的筛

选，包括一些POC的展示。到第二季度，就确认了这个

项目具体的范围时间表，观远数据团队在里面开始做

我们各种数据的对接，跑一些初步的模型。到Q3，是比

较深度参与的双方一起来做的试运行阶段，来看一看

从一个品牌到多个品牌，项目模型是否能够支持，以

及一些辅助的功能模块的开发。在这段时间中观远数

据团队和丝芙兰供应链团队有很多面对面的沟通合

作，产生了非常多的交流。到了四季度，就是不同品类

的回测，有了回测之后更进一步地提出模型的调优，

并且一起开发BI部分的dashboard，以让团队更好地

将它用起来。

只上一个系统而没有流程的变化，或者不能让团队感

到这个系统能让大家的工作变得更加简单，那这个系

统是不会很顺利上线的。在这个项目中，基于观远数

据BI能力，能够让我们的业务团队更直观的看到应该

采取哪一种行动来帮助门店新品分货。

在这里也想简单地介绍一下我们和观远数据一起实

现的整个模型、整个产品的逻辑。

供应链： AI+BI实现更灵活，更自动的预测

销售预测

繁琐低效

几乎是所有企业

都面临的问题

依 赖 人

效 率 低

精 度 差

数据库/数据仓库及Excel等

实现AI算法与业务规则预测任务

基于分析洞察，对结果进行按需调整

01 数据快速接入

02 预测逻辑实现

03 可视化展现

04 在线数据调整

05 高级分析

通过控件、链接、下钻等功能实现丰

富的可视化误差分析

利用时间序列、what-if等分析工具进

行深入探索

深入的预测误差分析

预测结果可视化展现

07

userid:58234,docid:134272,date:2023-08-02,sgpjbg.com

供应链价值

我们目的是希望通过AI+BI相结合，实现更加灵活、更

加自动化的预测，解决从前依赖人、精度不高、效率也

受限的难题。当然在这里面并不是说以后都完全不需

要人，而是人和系统的更好的结合。

系统能够基于算法和我们输入的业务规则，更快的帮

助我们看到数据，也能更快速的接入数据。然后可以

做一些基于已有的预测逻辑实现的预测任务，通过可

视化方式展现给我们的planner在线进行更多的业务

洞察，之后做一定的调整，并且这个系统也能够帮助

我们做一些更高级的what-if的分析。

大家可能会觉得可视化不是一个非常高大上的方法，

确实可视化在各行各业的供应链里已经用的比较多

了，但正是因为如此，才一定要在BI的加持下让模型

通过可视化展现出来，发挥模型的作用，才能更好的

做人机交互。这是我们做项目时一个非常大的感受。

供应链： AI+BI实现更灵活，更自动的预测

用例描述

技术

影响 能力建设

为了可以更快的响应终端的需求，提高新品铺货的周转效率。通过

基于门店维度的新品销售需求预测，汇总到仓库维度的补货计划，

打通全链路

· 实现由终端需求推演得到分货和补货计划的全链路零供协同场景

· 提高分货效率，加快铺货周期，降低终端机会损失

· 千店千面，提升分货均衡度

· 优化客户体验

通过AI+BI的解决方案，在优化业务流程的同时，加快整体铺货和

补货的周期，实现优化用户体验的终极目标

解决的问题

· 新品预测精度较低

· 新品分货逻辑复杂，

维护难度大

· 铺货复杂度高导致频

次低，进而影响终端有

货情况

· AI预测做到千店千面 ， 预测精度提升 ， 分货更均衡 、 补货更精准

· BI分析及时定位问题商品 ， 快速铺货满足需求 。 关注业务指标走势 ，

及时定位问题不断优化 。

· 提升交互 ， 优化业务协作流程 。 加强人机交互 ， 融合模型与人工经验

· 新品铺货能力增强：

AI和逻辑引擎的加持，提升整体铺货和补货的能力和效率

· 业务拓展性：

底层特征工程与数据整合，使得整体项目的可拓展性增强

· 业务流程打通：

分货补货的预测逻辑统一，整体补货链路打通，提升协作效率

有货率



分 货 均 衡 度

分 货 效 率

25%

20%

60%

08

Smart Allocation平台

我们可以看到，观远数据的方案帮助我们提高了25%

的有货率，库存的均衡度也有了20%的提升，整个分

货效率也有了60%的提高。

在这里特别想讲的是，如上述所说由于消费者需求的

变化，我们各个店的需求也变化得非常快，如果要求

完全由人工去做分析，那肯定不能高效反应，只有基

于我们打造的Smart Allocation的工具，才能够更好

的做到。我们的每家都有针对店铺的铺货策略，能保

证我们分货的均衡度和有货率。并且因为有了

dashboard，整个业务流程也做了打通，那么在分货

之后我们向品牌方补货的协作也更加高效，这点也是

非常重要的。

AI+BI门店新品分货项目实施

体会

在这里也想借此机会总结一下在这个项目实施中的

体会。

业务问题清晰提出是数字化的前提

做任何数字化工具，“做工具”都不是最终目的，“我们

到底要用这个工具解决什么样的业务问题”才是最重

要的。如果业务问题没有很清晰的提出，那做数字化

产品的开发以及实施时就会迷失方向。所以我们说业

务问题的清晰提出是数字化的前提。

业务团队与方案提供方紧密打磨AI产品是

关键

我们也非常感谢观远数据的团队，在整个过程中非常

高效的以专业水平跟我们一起来打磨这个产品。我相

信各个零售企业的业务团队跟我们一样，都是有一些

这样那样的需求在的，也对业务有自己的一些理解，

观远数据能够在提出一套基础的方案后，双方一起沟

通，在基础方案之上做一些客制化。打磨产品是非常

非常重要的。

BI工具帮助整体工作流程转变和提效

在打磨产品的过程中，如我之前所讲BI对于我们整个

工作流程的转变和提效也非常重要，如若不然AI的这

些模型我们都是看不到摸不到的，团队必须要有一个

BI的dashboard才能够更加直观的感受到真正的数字

化带来的成果，才能够愿意去应用它。

模型不断优化，保持数字化工具可持续支持

决策

我们和观远数据2021年一起合作这个项目，到今年

2022年也一直是在合作过程中。每一个季度随着我们

新品的上新，观远数据的团队都会继续做一些模型的

调校。特别是随着促销的不同，在分货效率上其实是

会有一些变化，不断的模型调优对于我们长期的、可

持续性的支持决策也非常重要。

我相信这两年的合作对丝芙兰团队和观远数据团队

来说都是一个加深彼此了解的过程。有了这些了解，

有了这些know how之后，双方才能够再继续去打磨

更多“让业务用起来 让决策更智能”的数字化产品。

09

汉堡王中国：

冲突?

数字化变革与创新的礼物

·， 冲突越激烈意味着更多新的可能性，一群人在迈向未知的时候，冲突

越激烈，意味着所有人都在想为这件事情负责任，每一个人视角都蕴含

着新的可能性。

·， 真正要能够做出来一个让业务用起来的优秀数字化项目，一定要在

推进过程中和大家实现融合创新。

·， 你要问我要“让业务用起来”，关注力放在哪里更具效能，我会告诉大

家放在对人潜能的相信，放在对与众不同的好奇。

精彩观点：

自2005年入驻中国，汉堡王在2012年迎来了爆发性发展，大大加快了中

国市场的开店速度和城市布局，截止目前已经有一千余家门店。之所以

能有如此爆发式的增长，与他们早期拥抱数字化浪潮有很大关系。

在这个不确定的时代，冲突是一个绕不开的话题，有外在世界的变化，

商业的变化，技术的变化，也有内在组织发生的冲突变化。面对冲突，作

为转型的负责人、数字化项目的推进者或者变革的执行者，到底要怎么

去做？

“冲突是迈向未知世界的自然反应，需要潜意识层面的洞察与回应。”孙

晓鹿说道，并总结了整个数字化进程里，三个层级的冲突：

显性化的冲突，供&需的冲突

到底值不值得做这件事情，这件事情到底的意义是什么？一个数字化项

目的契合度、预算、数字化准备度等显性问题，是大家都能够看到的冲

突。这些冲突应对和处理的方法不难，通过项目管理的方式分阶段，基

于专业度、逻辑自洽的方式可以很好地回应和化解。

组织内的冲突，需&需的冲突

做项目面临的总部和前线的冲突，实际上是业务支持和业务的冲突，以

及大脑和终端执行的冲突。

数字化变革与冲突

孙晓鹿

汉堡王中国运营优化副总裁/

创新赋能教练

10

首先，连锁有那么多门店，如果一套数字化系统没有

把所有情况考虑进去，某一线人员发现被评为差店，

自然会觉得不公平，会主动抗拒系统。其次，很多组织

数字化项目只给数据分析结果，只有哪里不好。其实

除了告诉一线哪里不好，更要告诉他要怎么做，怎么

解决问题。

过去或许可以直接忽略掉这些一线的声音，但现在的

数字化时代里，如果这么做了，最后共创出来的数字

化项目、系统，再好用也没办法让业务用起来，因为一

线人员从心理上不接受。

我&世界的冲突

我们在职场希望创造什么？只是一个系统来去证明我

们的个人价值？还是希望创造整个组织商业的突破？

亦或者创造整个组织人和人之间的紧密融合？这关乎

每一个人内心深处潜意识层面的选择。

与 谁同行，可以在数字化旅程

中转化冲突

面向种种冲突的数字化旅程过程，与谁同行实际上是

至关重要的。孙晓鹿有自己的答案。

要与自己同行

如果自己是“拧巴”的，是没有办法去做好自己都不认

同的事情。

与内部伙伴同行

真正要能够做出来一个让业务用起来的优秀数字化

项目，一定要在推进过程中和大家实现融合创新。首

先把一线或者最难搞定的人，一开始就拉进来，否则

项目只会阵亡。在碰撞的过程中，大家能够彼此去看

见背后的动机是什么，这件事情在他的价值观体系里

有多么重要。这种碰撞可以让这件事情远方的意义和

目的越来越清晰，过程中的困难就会变成成长的阶

梯。对于企业的数字化项目或者是变革的负责人，这

几点是特别重要的。

与有着同样信念的外部合作伙伴同行

孙晓鹿介绍到，“汉堡王中国选择观远数据时，可能是

误打误撞，但做的过程中，却是逐渐坚定了要用观远

数据。”这里有几个重要节点：

首先选供应商要看技术实力和背景，其次是团队的融

合性和延展性。在面对这些冲突，如何实现既要、又

要、还要？遇到这种冲突时，是相互去指责说不行，还

是一起共同去担责，去创造。

“在项目攻坚战中，我看到观远的小伙伴们，他们和我

们有着同样的信念，他们不怕冲突，他们也是在冲突

里面越挫越勇的一批人。”孙晓鹿说，“在这个过程中，

没有走任何企业成熟的老路，我们和观远数据是在开

创自己的一条路。项目越往前走，就越沉浸其中，当项

目做出来，真正被用起来的时候，我们真正相信了冲

突是可以转化成礼物的。也从那一刻开始，我们真正

相信了只要一群有信念相同的人，同频的人在一起，

就是会了不起，就是会创造无限的价值。我作为客户，

要真诚地感谢他们。”

汉 堡王中国和观远数据，一起

开创的系统创造了哪些价值

汉堡王中国整合自身技术内容，构建整合了经营分析

系统，融合观远数据AI+BI能力，引入多套算法、机器学

习在系统内实现亿级计算，实现门店动态标杆+营运

底线标准的四维精准门店评价。

关于门店动态标杆，汉堡王中国实现了精准到店，精

准到了每一个细节。以10个店为一个标杆组进行排

名，洞察10个店的利润空间。结合观远数据的算法能

力，汉堡王中国更加精准地定位了标杆门店，实现了

在最有限的时间，review 最重要的门店。

11

关于营运底线标准，汉堡王中国为所有门店打上了既

能够守住基本营运安全标准，又能够实现动态利润空

间管理的标签。在打标签之前，汉堡王中国在项目 test

过程中，充分结合首批测试门店（First Follower）的实

践，对比系统结果与传统认知得到业务对项目落地

的一致性肯定。

最后展示几个经典的系统应用情况。

第一，利润空间和标准底限最细颗粒度拆解

从人力成本出发，可以看到员工兼职、全职，上三薪

班、普通班，亦或者其他因素影响；从物料角度出发，

能观察最小配料的情况；

传统监督除了费时费力，只能在得出结论时让门店按

照标准改善。在有系统之后，可以发现很多共性的数

据，如果大部分门店做不到标准，问题可能出现在别

处。例如酱料不标准，可能是浓稠度导致的，最该响应

的是总部研发改良酱料和器皿，而不是让一线门店纠

正执行。通过连接总部和一线，确认问题根源，做好利

润空间。门店是利润的最小单元，但是不意味着门店

是利润所有执行的唯一责任相关方。

第二，门店诊断可信赖，知识库助力店长明

改善、快成长

在标签系统中，门店所有的关键指标由红黄绿灯展

示，店面哪里做的好，哪里做的不好，一览无余。针对

不好的问题，或者可复用的知识，系统里嵌入了基础

专家知识库。大多数的问题，门店可在知识库里面找

到行动方案解决，极大降低门店管理者技能门槛。数

字化项目不是只解决商业问题，是要把商业和人共同

连接在一起去促进。

第三，激发潜能助力人才发展，自驱学习推

动组织发展

很多不一样的人，不一样的做法，产生了不一样的数

据结果。一定要看到数字化背后的人，也一定要看到

数字化能够对人产生的价值。数字化赋能看见更多的

民间高手和机敏做法，相信没有人能拒绝数字化大

家都会拥抱数字化。孙晓鹿表示，“因为有了数字化，

我在偏远地区小门店里做的一件对品牌有正面影响

的小事情，被远在总部的领导看见了不仅得到了及

时的表扬，而且被鼓励分享、激励了更多伙伴，他有什

么理由不去接纳数字化。”

最后，回到“让业务用起来”的主题。很多企业在数字

化推进过程中，会把推广作为最后一站。汉堡王中国

不是这样，在推广时让首批测试门店发挥正向影响

力，成为第一批拥护者，再要让大家创造体验和实证。

其次，推广只是一个开始，还要去做到落地。传统的企

业会做胡萝卜加大棒，但是汉堡王中国更多的是关注

是那些不同的声音，可以告诉大家这个系统未来可以

做什么，到底什么是业务真正重要和在乎的东西。最

后，不只是关注人，也要校验成果。所有的数字化，最

后一定要拿到ROI。这个过程中，效能实际上是共创出

来，而不是由单方面的追踪和管理出来的。

汉堡王中国孙晓鹿说道，“所以你要问我，让业务用起

来，关注力放在哪里更具效能我会告诉大家放在对

人潜能的相信，放在对与众不同的好奇。”

就像一颗植物，你把关注力放在哪里，那个地方就会

生长。如果把关注力放在糟糕的地方、恐惧的地方、管

控的地方、不信任的地方，不信任质疑也会蔓延、也会

增长，在组织里会形成一堵高墙。可是如果把关注力

放在激励、好奇、与众不同的开放，慢慢的很多人也会

在这个过程中变的柔软，也会变的自然相互影响和成

长。

汉堡王中国与观远数据都相信：一、数字化变革与创

新，是将一个个冲突转化成礼物的奇妙旅程。二、去未

来创造价值的，从来不是数字化，而是一群心怀愿力、

沉浸其中、放胆一试的人。

12

张亮集团：

3个月从0-1快速落地数据分析

能力 ， BI实现业务全流程数字化

·， 观远数据帮助我们将人工经验沉淀为固化的系统规则，让我们的数

据建设进入了系统主导的自动化阶段。

·， 企业的数字化不仅要依托于信息系统的搭建，还需要能融合组织数

字化、人才数字化、管理数字化的综合进程，打造围绕系统的组织架构，

形成一套组合拳。

·， 基于BI能真正为他们带来的效率提升，业务人员也更愿意积极地参

与到BI建设中，进一步让企业的数字化基础建设能够真正落地在撬动

业务价值的点上。

精彩观点：

张亮集团为什么要进行数字化建设？有外部驱动和内部驱动两个方面

的因素：

外部驱动

张亮麻辣烫是2008年成立的，但前期我们内部运营管理信息化和数字

化的程度和进展都相对缓慢。我们在参加各个行业展会或者对赛道、竞

品进行调研时发现，餐饮行业外部营销信息化应用非常广泛，从中也发

张亮集团旗下品牌张亮麻辣烫创立于2008年，经过十五年戮力耕耘，张

亮麻辣烫迅速发展为集直营、加盟、研发、培训、设计、管理、服务于一体

的全球餐饮连锁品牌，下辖28家分公司，拥有直营店100余家，连锁店面

数量超过5800家，在业内树立了广泛知名度及高品质口碑。

2019年开始，张亮麻辣烫正式启动全球化店面连锁的战略布局，先后在

日本、美国、澳大利亚、加拿大、新加坡、新西兰、英国、韩国等10个国家

的25个城市建立43家品牌门店，不断进行品牌升级，为辐射全球餐饮市

场打下坚实的基础。

内外驱动张亮集团数字化战略落地

顾 超

张亮集团技术运营中心-IT总监

13

现了我们亟待提升的部分。在行业市场整体蓬勃发展

的环境里，我们的数字化升级迫在眉睫。

在这种外部驱动下，我们的数字化升级需要短平快

跑，甚至需要弯道超车，且不允许走弯路。我们在2022

年选择跟观远数据合作进行数字化建设也是基于这

个原因。观远数据在餐饮行业数字化实践上有非常丰

富的经验，团队也非常敬业。过去一年里我接触了不

下一百个供应商，对观远数据的能力非常认可。观远

团队会主动催着我来推进项目，而不是要我催着他

们。

内部驱动

张亮集团是“双总部”的模式，不同职能部门分散在哈

尔滨和上海总部。像招商、供应链、财务、外卖等部门，

非常需要数字化，通过数据驱动来优化跨部门沟通协

同的能力。

过去我们有双周会、季度会、半年会、年会等等大小会

议，要让所有部门在会上报告数据，例如董事长在会

上问现在门店数量的数据，董事长助理说需要最新的

数据，就要找连锁经营的副总裁，再找连锁经营督导，

再找到店长，一层层上报，整个流程冗长也耗时耗力。

这种真实案例显示的是我们必须通过数字化建设打

通业务全链路的数据流，提升内部经营管理效率。

行业外部和企业内部共同驱动着张亮麻辣烫的数字

化转型，我们将其提升到了集团战略高度，规划从0-1

搭建数字化基础，并和观远数据合作，希望通过BI平

台的搭建，以终为始推进信息化的快速建设，加速落

地数字化转型。

为了推动集团数字化战略，我们在过去一年里做了很

多事情，包括组织架构的变革，将我们的供应链公司

合并到集团体系内，还包括上线了大概10个信息化系

统。做这些事情的过程里，BI都是其中一个主要的环

节。例如组织架构变革后需要重新匹配账号，例如上

线集团财务系统后要整合数据。观远数据帮助我们把

2008年之后能拿到的数据全部进行了清洗，清除了信

息孤岛，将割裂数据串联，放入BI进行统一管理，让我

们实现了一体化分析。

同时，观远数据也帮助我们将人工经验沉淀为固化的

系统规则，让我们的数据建设进入了系统主导的自动

14

化阶段。例如过去我们的客服接到订单后有一个判断

订货是否合理的“订货规则”，这个“订货规则”会通过

25个步骤来验证订货是否合理、哪里不合理，这25个

步骤是我们企业长期沉淀的人工经验。观远数据帮助

我们将这些经验根据逻辑规则固化到了BI里，现在我

们只要每个月通过BI定期输出给监管部门，就能知道

门店的订货是不是根据规则来做的。

随着数字化基础设施的建设，我们也很快步入了数据

主导的精细化运营阶段，并开始进行智能化的探索

打造一些融合AI分析的产品。

从 0-1构建以业务为核心的数

据分析体系

接下来具体分享下张亮集团的数字化实践：

第一，BI选型：多个业务系统同步规划进行

我们在2021年12月决定要开始用BI，但当时我们的财

务系统、电话系统、订货系统等等都在同步规划中，于

是BI选型的时间就拖到了2022年3月开始，并最终在

当年5月定下了与观远数据合作。合作敲定后，我们和

观远数据一边做系统规划一边接入数据，一步步实

施，到10月下旬BI一期内容正式上线，现在双方已经

在探讨二期的建设内容。

从2022年才慢慢开始接入10个信息化系统，到接下来

还有10个系统的建设计划，开始数字化建设后，数据

对于我们来说越来越重要，我们的BI看板也越来越

多。

第二，BI建设历程：获得决策层支持，深入挖

掘业务需求

回 看我们上线BI的历程，首先牵头的是信息部门和财

务部门。当时我们新来的CFO说，集团的生意做的很

好，每年赚很多的钱，但是背后的一些数据逻辑却不

知道。信息部门和财务部门都想去推进信息化和数字

化的建设，但要怎么去跟决策层讲这件事呢？我们就

开始倒推，我们肯定要做数据建设，我们就需要BI。我

们做了一个BI的规划，这个规划里部分有数据，部分

没有的数据就用个括号代替。董事长看的时候就会问

为什么这些地方没有数据，我们就说规划是需要这些

15

数据的，但是因为条件不满足只能空着。通过这种方

式最终让决策层也坚定了推动BI建设的决心。

有了决策层的支持，业务部门也开始配合。这也有一

个过程，我们第一次跟业务部门做BI需求调研时，业

务反馈是完全没有需求，因为他们依然站在原来的角

度，认为我这些工作就是用手工表就可以，或者这些

数据是没有的分析不出来，所以提不出需求。但当我

们和观远数据一起进行第二次业务需求调研时，我们

拿着观远数据行业标准BI参考跟业务谈，谈完之后业

务就开始知道想要什么，提出了很多需求。包括现在

第三，BI深度应用：优先构建业财分析场景，

已实现业务自助分析

我们的数字化建设，确实是跟观远数据一起通过一个

月的调研、思考、讨论，经过N轮会议之后一起做出了

一期、二期、三期的完整规划。而且我很骄傲我们一期

规划的内容完全上线了，骄傲的原因在于这个项目落

地仅仅用了三个月，且是在所有业务都是异地办理的

情况下。观远团队在杭州，我们的业务团队一部分在

哈尔滨，一部分在上海，项目实施的过程中还经历了

上海出行不便的两个月，所以项目落地实际所用的时

间甚至还要更短。

一期的项目建设，主要是随着我们集团财务系统的上

线，把财务分析主题的内容全部做出来了，包括财务

四大报表、各个公司的损益表等等。同时还基于我们

的贸易体系，以及随着我们供应链系统上线，完成了

贸易分析主题。过程中我对观远数据非常欣赏的一点

在于，有一次我们从某ERP里拉出近240张表，要从这

些表里抽出自己想要的数据，做技术的人都知道从海

二期建设业务需求梳理，他们自己提出来了200多个

需求的改变点，我们也不停地把手工表变成接口表，

大幅提高了业务部门的效率。所以业务部门也跟我们

反馈说我们找的供应商很专业，因为观远BI是真的有

帮助到业务降本增效，也对整个业务部门的数字化应

用思维带来了很大转变。

最后是企业管理，我们现在会给高管很多看板数据，

高层能够通过这些看板及时洞察企业整体经营情况，

依据数据表现及时下达决策指令给业务部门，业务也

可以在数据指导下及时调整运营策略。

16

量的表里抽数据这种事情非常麻烦。当时我们连续开

了一周的会，观远数据根据我们的业务指标跟系统供

应商一个一个对，帮助我们把这240张表里的业务逻

辑抽了出来。其中还涉及到了账号的改变，包括历史

数据的清洗、旧帐号的清洗、新账号的清洗，80%的工

作量都在这里。

一期还有装饰分析和加盟分析两个板块。加盟分析里

包含了线索、成交、招商等各方面的分析，例如线索从

哪个渠道来、跟进到什么阶段、怎么成交的，以及加盟

门店的选址、洽谈、商务、装修、开店、转店等等，所有

的状态都会在加盟主题中有体现。装饰分析板块是因

为我们自己有装饰公司，会对装饰公司的ROI进行考

核，在建的门店、装修的门店和完成的门店也都会在

其中进行分析。今年我们会对装饰主题进行扩充，将

装饰公司所有的财务数据纳入进来，以及它的库存和

销售数据，针对装饰板块做一个财务分析主题。

这两个板块其实可以说是我们自己做的。和观远数据

合作的项目启动后，我们随着项目组一起成立了数据

分析团队。团队成员都是当时刚招进来的非常年轻的

同学，有的是大学刚毕业，随着项目的启动我们也开

始给她们进行培训，到目前为止已经有同学通过了观

远中级数据分析师的培训考核。所以现在装饰分析和

加盟分析都是由这些新同学自己做。这也展现了观远

BI的易用性，非常好上手。包括对数据管控非常严格

的财务部门，财务人员现在可以自己用观远BI做集团

财务报表，做财务分析，对数据权限的管控更加严密，

数据安全也更有保障。

现在我们已经开启了二期内容的探讨，目前计划将全

国冻品的数据接入BI进行分析，同时也包括门店经营

销售，以及线下堂食、线上美团和饿了么、抖音、线上

会员等等数据的展现和分析。此外我们也想通过二期

建设将这些数据展示给全国28个分公司，以及所有的

加盟商，让他们无论在什么地方都可以看到想看的数

据，洞察门店经营情况、业绩发展趋势。

数字化转型是一套组合拳

基于过去一年的实践，我们认为，企业的数字化不仅

要依托于信息系统的搭建，还需要能融合组织数字

化、人才数字化、管理数字化的综合进程，打造围绕系

统的组织架构，形成一套组合拳。通过这套组合拳，企

业的组织能力、业务流程、技术能力、数据能力都将得

到优化与提升。

以业务流程为例，之前有说我们集团有月会和周会的

报告机制，甚至各个业务环节也有，但当我们在这些

会议上需要数据时，往往会因为一些业务流程上的原

因拿不到数据，或者需要经过非常复杂的流程、很长

的时间才能拿到。与观远数据合作通过BI建设后，我

们实现了业务流程数字化，数据不再难以获取，权限

管控也更加明晰，从决策层到业务一线都可以很便捷

地看到自己想看的数据，各个业务环节的协同效率也

得到了大幅提升。

再以技术能力为例，想要强调的是具备易用性的观远

BI让我们得以培养了一大帮可以使用BI的人，业务部

门、财务部门得以自主进行数据分析工作，大大减轻

了IT部门的负担。例如以前财务部门给我们提需求，我

们要沟通理解需求，再排期去给他做，但现在财务部

门的同学自己就可以做掉了。此外，基于BI能真正为

他们带来的效率提升，业务人员也更愿意积极地参与

到BI建设中，进一步让企业的数字化基础建设能够真

正落地在撬动业务价值的点上。

17

慕尚集团：

敏捷 BI 上线一年不到满足

全集团业务数据需求，

员工使用率达86.3%

·， 信息部是属于品牌的一个职能部门，我们辅助业务，就像业务在前线

战斗，在后方给他们输送弹药，弹药就是我们的数据。

·， 好的工具不是要取代业务，而是要让业务用起来，去释放他们繁琐工

作的压力，帮助他们提升效率，让他们有更多精力去做更有价值的事

情。

·， 当流量的红利退去，当我们身处存量有限的时代，企业只有通过数字

化建设，拥有能够分析数据背后逻辑的能力，才能知道应该走哪一个赛

道完成企业的转型，实现企业的增长。

精彩观点：

慕尚集团的数字化建设已经进行了四年，严格意义上来说是从2019年

开始在整个市场推行了数字化建设。2020年，慕尚集团融合所有业务系

统正式上线了全渠道业务中台。在上线平台的过程中，我们整合了业务

基础数据，并成立MDM项目组，到2021年，MDM一期上线。在这个过程

里，我们发现了业务和技术不兼容的问题对于平台上线的影响，于是在

此之后成立了数据中台项目组，并在2021年下半年对整体业务需求和

全域数据进行了整理。

2022年，慕尚集团进行了BI、可视化工具的选型和上线。在此之前我们

有很多业务数据系统，也用过了国外厂商的BI产品，但在使用过程中发

现它并不能贴合国内的一些应用，同时后期的运维能力也无法得到满

慕尚集团是中国领先时尚男装公司，同时覆盖运动服市场和其他时尚

渠道。旗下有GXG、gxg.jeans、MODE COMMUNTER等品牌。其主力品牌

GXG男装品牌创立至今，多次荣获男装类目销售第一。同时，GXG更依靠

数字化实现的全渠道整合和线下门店坪效提升，以及大数据为主导的

新零售营销模式，为慕尚集团整体业绩增长发挥了关键作用。

慕尚集团数字化搭建历程

金中纬

慕尚集团数字化负责人

18

足。因此，我们希望能够选择一款贴合品牌业务需求

的国产BI，最终选中了观远BI。

过去，业务用数据做分析是分散性的，数据口径不统

一。通过观远BI，我们对集团多源数据进行了统一管

理，实现统一数据标准化，也和业务一起线上线下开

了好几次会议，宣导数据口径的唯一性、一致性。到今

年，我们还是会不断完善数据流程，持续推进数据指

标分析，减轻业务表格化。

上面这张图显示的是我们在建设MDM和数据中台之

前的系统架构，所有的源数据会从不同的系统进到业

务中台，再由业务中台分发给其他的下游系统。可以

看到，这些线是杂乱无章的。同时，通过API等各种形

式接入数据很容易造成数据的缺失和不完整性。所以

我们在2019年开始进行数字化转型。

19

数字化转型以后，我们所有的基础数据都从主数据系

统推出来，它成为公司数据的唯一入口，通过主数据

推送给所有的业务系统，包括OA、WMS、供应链系统、

CRM等，再由所有的业务系统推送给我们的财务系

统，进行每日的链接或者财报的输出。

应用层则会在POS端、OMS端，以及现在很多人在用

的微商城、钉钉、企微实现数据化。2020年我们上线了

数据中台，所有的数据都从业务数据中来，当然基础

数据还是从MDM流向主数据。两者相结合，下分了四

个数据层：

·数据采集层： 采用批、流数据处理方式。因为BI需要

实时性的统计数据用于给高层管理层做决策用，而业

务层需要用的数据量更大，不止需要指标性数据，还

要用底层的数据做个性化的分析。

·中间数据层： 由数据中台进行数据清洗和数据整合，

数据中台是我们信息部自建的。

·数据模型层： 对清洗和整合完成的数据进行多维度

的分析和计算。

·数据应用层： 通过观远BI进行可视化分析，对元数据

和数据流进行管理，实时洞察分析数据。通过内嵌在

钉钉里的BI应用进行数据监控，数据异常会通过钉钉

推送消息预警，保证数据的及时处理。

数据建设四大要素

讲完了慕尚集团数字化搭建的历程，我想要分享一下

我们的数据建设的四大要素：

第一，品牌数据整合。 我们之前的数据来源是杂乱无

章的，接口也是杂乱无章的，常常不知道哪边的数据

是准确的。对于业务来说可能是A数据准确，对于财务

来说则可能认为B数据准确。MDM和数据中台上线以

后，我们对于数据的高度共享性、长期稳定性达成了

共识。不管怎样替代下游的产品，只要保证数据来源

是唯一入口，保证数据的长期稳定性，就可以提升数

据的处理效率。

第二，品牌口径拉通。 慕尚集团有很多品牌，也有很多

不同的业务部门，过去他们的数据口径都是不太一

样。我们跟业务部、商品部、财务部开会的时候，就发

现同一个数据他们的一个条件不一样，就会造成数据

20

的差异翻倍。于是我们拉通业务部门去开线下会议，

把一些不一致的指标、数据口径的盲区全部拉平，在

平台上线后就做到了数据的唯一性、准确性、有效性。

第三，联动业务增效。 在过去没有整合数据、没有上线

BI工具前，我们的业务每天早上要花很长时间导出新

数据，整理数据，最后得出结论再拉品牌中心一起开

会。在整体上线BI工具，包括以IT部作为数据唯一出口

端后，我们就得以联动业务实现了一定的降本增效，

同时还释放了业务的压力。

第四，驱动业务决策。 在上线MDM、数据中台之前，我

们的业务可能是拿底层的数据做分析，经过很多计算

反推数据指标，而后反馈给我们信息部提出数据是有

问题的，我们再去找业务沟通问题所在、为什么会出

现数据偏差。现在做了数据整合后，我们信息部就可

以拿自己的数据去给业务，引导业务思考，驱动业务

决策。

信息部如何做好业务的后盾

信息部如何做好业务的后盾？对于信息部来说，我们

是属于品牌的一个职能部门，我们辅助业务，就像业

务在前线战斗，在后方给他们输送弹药，弹药就是我

们的数据。我们需要用数据支撑业务，而具体如何给

到业务支撑，我认为有以下四点：

第一，我们得知道业务想要什么。 这其实很简单，业务

想要的就是准确的数据，其他他们都可以自己解决

但只有准确的数据是只能通过我们获取到的。

第二，我们可以给业务带来什么。通过我们不断地模

拟，不断地训练数据模型，不断地验证数据的结果性，

我们可以给到业务统一的逻辑，统一的口径，统一的

数据，以及也可以给到业务一定的培训，进行共创。

第三，业务担心什么。 我们所做的系统中最重要就是

数据是否准确，一旦数据不准确，对于业务来说这套

系统就从根本上没有任何用处，所以他们第一个担心

的就是数据的准确性，这也是我们首要要满足的。此

外，信息部和业务之间的联系是一个需求配合的过

程，业务部门的人数一定比信息部多，对于业务的思

考多需求也多，我们是否能及时满足他们的需求，提

的需求排期会不会过长，这也是他们所担心而我们要

解决的问题。另一个就是业务会担心自己是否会被工

21

具 取代。很多业务担心一些现场处理的工作被线上

化，被信息部通过数据的方式每天自动处理了，自己

的工作是否会丢失。我认为不会，因为业务的想法和

每天积累的新经验是没有办法用工具代替的，数据所

总结出来的规律的来源还是业务的脑子。就像观远数

据巡展主题“让业务用起来”，好的工具不是要取代业

务，而是要让业务用起来，去释放他们繁琐工作的压

力 ， 帮助他们提升效率，让他们有更多精力去做更有

价值的事情。

第四，公司可以给到什么支持。 这一点非常重要。数据

建设的过程中一定会存在很多的困难点，比如业务跟

财务之间一个数据口径不一致产生了矛盾，比如我们

在上线主数据的时候一定会规范数据和流程的要求，

这一定会给业务带来不便捷性，因为需要他们填写的

东西更多了，对他们填写内容的精确性的要求也更高

了。这种时候就需要管理层的支持。

在慕尚集团，我们上下一致认为要用数据驱动业务。

上图是我们数据给到不同层面的占比，业务层一定是

最多的。决策层会通过BI的决策分析报告来给他们展

现数据，包括在移动端BI应用展现。给到管理层的数

据占比30%，兼容了上下两层的一些数据。我们为管

理层做的移动端BI的数据看板，包括了整体销售业

绩、店铺分析、SKU分析、客户分析等等，这些一定是

高层和管理层最想要看到的东西，他们会通过这些去

分析、去决策，从而引导公司未来的走向。

用过观远BI的人都很熟悉观远的智能ETL，我们选择

观远BI产品其中一个原因就是它的ETL对应用非常友

好，而且很直观，现在我们的业务已经借助智能ETL自

己做了非常多的报表。在这个过程里，我们只要指导

业务用哪些函数、数据源在哪里，帮他们把数据整合

梳理好，或者帮助他们解决一些比较困难的脚本上的

问题，业务就能够自己用这些数据源去做自己想要的

ETL。基于这种易用性，我们也通过对用数据最深最多

的商品部门、财务部门进行深入调研，选定了几个比

较关键的超级管理员的角色，如部门里的数据分析人

员，培训他们使用BI的技能，和他们共创或者协同他

们去生产自己需要的报表、自己进行分析，让他们能

自己把BI用起来，更高效率满足业务上的需求。要他

们填写的东西更多了，对他们填写内容的精确性的要

求也更高了。这种时候就需要管理层的支持。

22

从去年7月上线观远BI到今天为止，我们也做出了一

些成绩：

·与业务协同制作的总报表数达到360+张；

·员工使用率达到了86.3%；

·观远BI上线后，直接省却了过去业务每天要花2小时

导数据、做报表的时间；

·作为信息部数据唯一出口，极大保障数据口径的统

一性，提升了业务运营效率。

在不到一年的时间里，可以满足集团上下所有的业务

需求，对我们来说是一件里程碑式的事情。

源于数据带来的思考

关于数字化运营的两个思考：

第一个，在存量有限的时代，如何放大数据

的价值？

现在很多鞋服零售企业都在做私域，因为近几年公域

流量已经看不到多少存量了，所以大家都在挖掘私域

流量。私域的流量通过什么做载体呢？很多企业可能

会通过各种AI外呼、短信、优惠券等方式将用户拉到私

域池子里。慕尚集团则会通过CRM、企业微信等各种

产品做载体，沉淀下用户相关的数据。

有了这些数据以后，我们如何去发挥它的价值？很多

企业不会看这些数据，甚至不知道每个用户给品牌带

来的价值是多少。最近做私域的大家应该都知道，企

业微信要收费了，添加外部联系人每人0.1元/人。这个

价格看似不多，但如果存量会员达到了100万甚至

1000万，对于公司来说每年多考虑10万甚至100万的

成本支出。当没有精准的数据的时候，可能大家都不

会它的价值在哪里，但当有明确的数据呈现时我们

就会考虑当我花这0.1元去“购买”了一个客户，以及一

个能够触达他的工具的一年使用权，我要怎么在这一

年以内对他进行N次触达，从这个客户这里转化出我

们需要的收益。这就是在放大数据的价值。

此外，以清洗客户池子为例。GXG的客户池子里也有很

多沉积的客户，他们可能已经不再是我们的目标客

户，也难以再挖掘出复购的价值，但如果我们不做数

23

据分析，不能洞察到他们的状态，我们可能就还会在

他们身上投入很多钱在对他们的触达和营销上，但却

无法带来任何价值转换。所以，我们需要考虑在存量

经济时代，如何放大数据的价值。

第二个，企业选择数字化的意义是什么？

我认为是增长。在大环境被不确定性冲击之前，大家

关注的都是GMV，只要上了天猫的双十一、做了一些

平台化的活动，增长率一定可观的。但大家不知道

GMV背后的数据到底是怎样的。但是，当流量的红利

退去，当我们身处存量有限的时代，企业只有通过数

字化建设，拥有能够分析数据背后逻辑的能力，才能

知道应该走哪一个赛道完成企业的转型，实现企业的

增长。

从这个思考向下延伸，数字化对于信息部的意义是什

么？

我认为也是两个字?信任。这个信任来源于集团公

司，来源于业务团队。

这张图是我从网上截取的，做了一些修改。接触过

SaaS工具的人都知道，我们去购买一些SaaS工具时，

会告诉我们基本版的功能是什么，标准版的功能是什

么，专业版的功能是什么。对于信息部来说也一样，信

息部服务于业务，对于业务来说，信息部给他们的服

务也是不同版本的。前期是基础版，后面信息部推出

了标准版，但业务什么时候会“购买”标准版呢？什么

时候会“试用”标准版的功能呢？其实就是我们什么时

候把数据质量提上去了，什么时候给到业务的数据口

径一致了，业务对我们信任了，才会一步步地从基础

版走向标准版、专业版，从而达成集团上下数据一致

化。

24

每日的菌：

从爆品出圈到价值沉淀，

实现破局增长

·， 早期的新锐如何爆品破圈？产品从洞察上有差异化，交付出一个可以

解决市面上大部分问题的产品时，这只是小小的领先一步。第二步是如

何具备相对的进化能力，一切以用户价值为出发。

·， 我们奉信不仅仅新锐品牌要出圈时去当流量导手，更要为品牌价值

进行沉淀。

·， 破局增长它不可能是一个偶发性的事件，一定是持续性的累计的结

果。

精彩观点：

首先讲到的是爆品出圈。一个新的品牌刚开始出来的时候，不外乎两个

大致的逻辑：一个是卖货逻辑，第二是品牌逻辑。两者刚开始出来，包括

整体后期的成长画像是不太一样的。

卖货逻辑以运营为主，只看到流量转化率。眼中一切用户都是流量。但

实际上，在早期操盘的时候，大家心里面还是会觉得“没有吨位就没有

地位”，所以任何可以通过计算而转化到的销售额，大家反而觉得是更

简单更容易做的生意。

每日的菌是天猫国内益生菌咀嚼片 Top 1 品牌，也是天猫 2022 宝藏新

品牌，获得了 FootPlus 年度榜单最值得期待的消费品牌。

每日的菌来自哈佛医学院博士后科学家引进的全球技术超微纳米冷压

技术，开创了一个国内比较新的剂型叫咀嚼片。比起传统粉剂、胶囊，可

以做到更方便和更好吃。目前我们在第三方调研咨询公司的品牌认知

度调研排名中，每日的菌在区域化品牌已经获得了比较领先的地位，认

知度、喜爱度和购买意愿目前都是排名 Top on1。

每日的菌如何实现破局增长？要分享的三个部分，第一是爆品出圈，第

二是价值沉淀，第三是破局增长。

爆品出圈

杨 敏

每日的菌创始人

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第二种是品牌逻辑，在品牌的初期会做很多虚的事情

包括品牌定位、品牌调性等等。即便私域或者公域种

草的行为短期可能是亏损的，也会为了任何一个用户

努力争取提高复购率。在品牌逻辑的增长思维里面，

每一个用户都是活生生的人。如果是纯学院派，过度

的理论化，大家会反馈活不下去，一切都是免谈。

所以在我看来，前面这两种逻辑都过于极端。一个新

的品牌可以被称为新锐品牌，那证明它在道和术的结

合上其实做得是还不错的，只不过是看说未来如何从

网红持续突破变成长红的路径上做到持续的品效合

一，是大家需要坚持找到每个环节的里程碑。我们早

期起盘是非常轻量化的，就像是蛇打七寸一样。

我们是通过千人早鸟共创活动，虽然很慢，但整个过

程中获得了非常多有效的数据。我们基本上开放了所

有可以编辑产品触点，跟用户共创。整体的环节跟很

多大型的公司，包括像宝洁、麦肯锡、 IBM 的产品开发

的流程基本上是一样的，在我们看来的话是比较高效

的。

这个共创的环节最核心的关键点是早期样本量要非

常的精准，否则没有办法开发一个非常优质的产品。

过程中要不断地去识别、筛选用户抛出来的问题和需

求，虽然有可能是个伪需求。这里我写的是弹性主导，

因为过程中的话需要产品经理去判断，进行筛选。

我们是一个做食品的品牌，不管是功能性食品还是普

通食品，存在很多地域性的原理，不好用、不方便、不

好吃、没有效甚至是不好看没有趣等等。在这个领域

越简单的东西实际上就越困难。越简单的东西，比如

说不好吃，你需要去想很多的解决办法去改善大部分

人觉得不好吃的问题。所以在产品里面，早期我们是

坚信任何定性无法回复的问题都需要通过定量给出

答案。

目前包括到现阶段，我们所有产品的开发和测试基本

上是在私域进行解决。回到刚才的这一点，还是去强

调弹性主导问题。很多品牌去强调用户共创，但是真

共创了多少？结合了多少用户的反馈到触点里面？其

实这是一个柔性的可被品牌拿捏的维度。

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像我们整体从 0 到 0.1 的过程，首先早期产品经理有

绝对的交付力，对于一切用户的建议和创意都是yes。

所有的创意我们都是保持一个开放和完全不会拒绝

的态度。比如早期，很多人问我们说益生菌是一个很

成熟的市场和赛道，我们从去年出来的时候，这个赛

道已经挺拥挤，并且整个市场的发展已经非常的丰富

了。那一开始我们出来开发产品，有很多的概念，很多

用户存量体验的不足会进行访谈。

在整体的产品开发过程中，我们去发现原来现有的剂

型存在很多的问题，导致消费者在体验的过程中存在

比如不好吃、不方便、没有办法坚持等等貌似很简单

的问题。但行业里面很多商家并没有去解决。于是乎

我们就想到了去引进或者说去开拓咀嚼片的这种剂

型。但这种剂型在国内的技术非常的单一，所以我们

通过整合全球的技术，最后进行了交付。

第二个阶段是包装。其实活菌、益生菌的包装在早期

的供应链上也有一些比较传统的问题是没有被解决

的。比如说大家可以看到的包装是条包铝箔这种简单

的包装。这种材质的隔氧性和密闭性没有那么好。所

以很多益生菌出来了之后，它的活菌衰退期就会很明

显。所以很多人会反馈吃益生菌是不是智商税没有什

么效果。这个时候我们就想到能不能去寻找一种保存

活菌时间延迟更久的新型材料。

我们在什么地方找到了这款材料？就是大家生活中最

常见的气泡饮料。气泡饮料里面有碳酸，瓶子材料要

保证气体不跑气不漏气，所以材料密闭性非常好。但

当时国内是没有有这样的设备的。碳酸饮料的瓶子是

硬片，大部分瓶子是吹出来的。我们那么小，它没有办

法吹。于是乎我们想到了 3D 打印技术进行结合，最后

进行供应链的开发，所以才开发出了专利保鲜仓这个

包装。

早期对于包装的改良和创意是来自于一位种子用户

非常简单的一句话，他认为现在的包装都非常普通，

那咱们能不能有一个更新的包装，不管是从体验上还

是实际功能上都有更好的体验。

产品生出来后，还只是刚刚开始。早期的新锐如何爆

品破圈？产品从洞察上有差异化，交付出一个可以解

决市面上大部分问题的产品时，这只是小小的领先一

步。第二步是如何具备相对的进化能力，一切以用户

价值为出发。我这里的价值是一个绝对值。很多的新

锐团队在开发产品的时候，早期会过度地自嗨，可能

开发了很多触点，是用户根本用不上或者说感受不到

的。在2.0的阶段就要不断地进行回调、校对，如果是体

验不好的地方，那可能就是升级。一些可能早期是想

太多的地方，要回调进行降本增效。所以我们是有一

个非常完善的产品体验的反馈机制。

我们在社群里面会有一定份额的定期派样，包括老用

户回访，以及公域里很多用户的留言，客服的反馈等

等。那我们就会在2.0、3.0、4.0版本中不断地进行整体

升级，把触点不断地升级。产品就是一步一步，包括后

面产品矩阵的搭建开发，都是经过不同阶段的种子用

户一起共创出来的。

早期出圈可以看到口碑比普通产品更多。在早期我们

小红书看到有非常多纯素人的分享，当时我们品牌方

是没有任何的干预和参与的。当我们看到说很多早期

的优质种子用户会去内容平台进行分享这些好产品，

所以第二个阶段升级了整体对于内容把控的输出。

我们跟非常多的综合型博主达人，不同的垂类进行了

不同内容向的益生菌植入。比如说有好物分享、养生、

护肤、口播等等。不同的类型的植入，脚本和驱动也是

完全不一样的。目前我们在小红书里面非常明确的几

个产品先跑出来。比如早期针对 28 到 32 岁的精致女

性排浊系列，包括对于全家人的全家桶系列，对于有

减肥需求的燃卡片系列。那这几个系列，是对于小红

书的用户非常的高匹配。

刚才第一阶段是大家看到的原生态阶段，这个阶段我

们称之为是品牌的铺天盖地。当时七八月份我们发现

在小红书有上万篇的笔记，那非常多的笔记都是通过

种子用户自己去分享。可能内容很少，基本上没有所

谓的脚本概念。那在第二个阶段，也就是现在的阶段，

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大家再去小红书里面看，可能看到的更多都是顶天立

地，都是一些比较大的笔记或者说报文为主。那这些

文章的话都是经过品牌思考和植入，甚至早期脚本项

都是经过测试的。这些的话都是品牌内容营销这方面

的思考。

那刚才老师有提到说小红书的整体投放，如何去监测

这个关键词同期在天猫里面的表现。我们整体的感受

是这样的，我们把小红书的内容的投放和种草归纳于

品牌长期的有效投资之一。我们在早期没有干预的投

放过程中，发现说我们天猫站内的流量可以快速地增

长，关键词基本上来自于每日的菌和小蓝泡这两个。

后面我们也是持续去种这几个关键词，以及几个新品

比如全家桶这些小名。

总的来说，每日的菌是以品牌发展为起家，过程中依

然需要有这种卖货的手段和思维。因为强的品牌我们

认为是最终抵御经济风险包括这种疫情风险的最重

要能力。关于品牌建设，我们也不会实时或者每天去

考量，比如小红书或者抖音的某一场直播，ROI 到底有

没有回来？像小红书它更多是品牌长期的口碑贡献，

所以我们会把它归纳为是品牌投资之一。

刚才大家从前台前端看到的各种非常好看甚至是能

被种草的内容的背后，实际我们自己是有一套非常明

确的或者说精细化数据驱动的管理后台。那我们可以

非常精细化地做到。第一是有不同的因子，不同的产

品它有N个有机组合的因子。那我们可以把这些因子

摘出来，可以是产品卖点，可能是这种 end bene?t 又

或者说是那个用户关注的点、场景等等。那把这些因

子有机组合了之后，我们就会去套不同的脚本相当

于说可以通过机器做的事情，然后进行有机组合核心

脚本，再进行人工柔化。

最后在整体的一个图片，包括场景的搭配，层层下来，

就可以去跟踪到底不同的核心脚本，数据会怎么样？

这整一套数据驱动内容的流程也是我们比较核心的

内容管理的机制之一。那刚才大家看到的，甚至我相

信大家看到的其他品牌的投放内容，没有一篇内容会

那么幸运地就爆了。所有的爆文的背后都是经过无数

的测试和编辑，最后得出来的。

价值沉淀

刚才更多讲到的是爆品出圈，这个阶段之后，是整个

价值沉淀。我们奉信不仅仅新锐品牌要出圈时去当流

量导手，更要为品牌价值进行沉淀。那目前我们有非

常明确的整体价值链。

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首先是私域高于公域，公域里边派系很多，有天猫、京

东、抖音、拼多多、小红书等等。我们会尽可能把所有

的平台的数据全部都去到整体的私域。到了私域之后

我们还会有层层的管理，包括积分、会员，最后去到自

己的 CRM 后台。总的来说是我们从一开始0到0.1包括

0.1到0.2整体的过程。当你基本上变成整个细分领域

第一之后，整个平台也会进行反选，大部分的平台活

动都会找到你这个品牌。这个过程中有非常多的数

据，包括整个数据的积累也非常快速，所以快速形成

了整体的一个后台。

数据流通的链路，对于后续的品牌复利起到一个非常

重要的作用。价值沉淀在我看来更多是如何把私域和

社群落到实处。现在有很多品牌都说有在做私域，但

我去了很多品牌的私域群里面，感觉仅仅只是一个促

销群，而不是把品牌的一内核甚至是如何与用户共创

开放维度还是做得比较弱的。

我们会在私域里面发起非常多有趣的活动，会专门为

社群的这帮用户定制一套专属物料，让他们觉得他能

在公域里面来到私域是一个有身份价值的事情。并且

我们会针对这帮用户设定一些非常清晰的裂变路径。

这些路径的载体可能是一些有趣的内容，或者说带有

一些分享的利益点、福利的信息。

最后我们会在这一套载体里面去植入所有产品、品牌

甚至活动需要用户量测的东西。那我们会设计非常多

的问卷，去把用户分成不同的片级。可能不同时期的用

户买了不同频度的，包括贡献价值不一样的。我们都会

通过这类型分层的用户得到很多我们想问的问题。

最后就是反哺到产品。新锐品牌确实会存在一个压

品，或者说无限开品、无限测品的过程。这个背后需要

大量的数据帮你来做决策。那像我们的话，确实会在

私域的社群，不同的价值群里面进行不同产品的一个

测试，最后得出我们想去推的一个产品。那其实像我

们整体的私域，会有非常明确的不同阶梯不同触点

的一个管理。到最后会有一个小型的营养师团队，会

跟老用户、新用户进行不同频度、深度的一个回访和

沟通。我们对于对私域的一个认知它不仅仅是品牌的

价值沉淀。因为到未来后期，不管这个品牌发展壮大

到多大，只要你的社群依然拥有那 1% 核心的人群，那

品牌力永远就会屹立不倒。

我们目前有几个非常核心的1000人社群。比如现在新

出了一个具备减肥燃卡的新品，那我们就会把新品社

群里面不断地跟这些用户去沟通和分享。那这些用户

的话，他也会给出很多好的一些意见。所以总的来说，

社群就是我们那核心1%需要深度维护的用户，这帮用

户会给品牌源源不断的力量，也是这帮用户会不断地

变成超级口碑传播用户者，并且帮你去裂变和传播。

包括创始人也好，高管也好，我们会要求每个月必须

要去跟社群的用户，至少要深度回访 30 名用户，去一

线地了解这些用户想要什么东西。我昨天回访下来，

发现他们对于口味的需求，包括对于整体包装的需

求，对于新品的需求其实是跟我想象的非常不一样，

所以这 1% 的人有可能去辐射周围的 9% 的人，最后

整个品牌才有可能更远距离的辐射剩余 90% 的人，不

可能真的做到面面俱到。我们由一而终，在私域里面

核心维护的就是这 1% 的人。

破局增长

第三个模块是如何破局增长，破局增长它不可能是一

个偶发性的事件，一定是持续性的累计的结果。有了

非常明确的产品开发的计划之后，每个产品开发之

前，我们都会在私域里面跟我们 1% 的用户深度的互

动不断地迭代。

我们整体品牌其实经历了几个阶段，或者说在不同的

渠道方法论，不同的渠道阵地，发放的内容表现的形

式都不太一样。小红书是内容向，需要更软的更生活

化的更有趣的植入内容。天猫会有达人及站内整体的

方法论的投入。抖音目前也有内容直播、自播，甚至是

达人投放的策略矩阵。

在我们看来，新锐品牌扛打并且能打，是因为它知道

在不同的渠道，它的方法论都是不一样的。这些都是

术的问题。早期只要品牌的所有的东西想清楚了之

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后，术的东西都是不断地在迭代。比如抖音早期更多

的是讲怎么去做内容，做短视频，后期可能就是品牌

自播 + 达人主播。只要新锐团队的进化能力够强。那我

们认为术的东西不是根本的核心门槛。那道的东西，

产品要想清楚，其次是品牌。

目前我们整体年度品牌媒介的计划，有一些比较固化

的规划，比如商家的自播时间周期包括达人种草的

数量和整体数量的考核，包括我们跟大部分的平台每

个月都会有官方的合作。每个季度的话基本上都会跨

界联合一次，包括半年会有一次比较大型的整合营

销，全渠道全链路打通了整合营销的合作。到后面的

话，更多是有的放矢，有规划有节奏全链路的打通。

那像刚才老师讲到了一句话，我觉得确实是新锐的一

个情况。首先因为你的触点非常多，我们不可能只考

核一个单点，整体的 ROI 更多是所有的触点进行来回

的测量测试。很多点和点之间可能是有一个相互的有

可能是互识，也有可能是互补的关系。总的这些证明

未来的新锐团队不仅仅要求擅长抖音或者说小红书，

你必须是一个全能型的打手，你知道不同的渠道和渠

道之间的玩法。

比如最近我们感受到比较强的一个变化，是小红书和

天猫整体的链路已经打通，微信和天猫的链路也已经

打通。这证明说私域和公域种草向、内容向的平台和

电商转化向的平台，接下来要怎么有机的组合那就

是一个小型的整合营销的玩法。所以我们新锐团队内

部的组织架构也需要根据平台生态的变化进行调整。

所以新锐的好处或者说新锐的灵活度，是会比大厂更

快。我今天知道了这个事情，明天可能快速就会调整，

大家是喜欢这些变化，并且是热衷有这些变化的。

我们其实成长得很快，但是也依然是信奉说早期的品

牌建设和积淀是需要花很长时间的。因为在功能性食

品的赛道里面，有非常多的玩家啊。现在回过头来看，

有很多当时跟我们一起起跑的玩家已经比较落后了，

完全是因为整体的打法不一样。早期很多的选手他上

来更多是用钱去买流量，他们更多的驱动思维是融资

拿钱买流量冲份额，最后份额上来了之后再去报一个

高的估值，最后再去不断地拿钱，整体的一个循环。但

这样的循环，当遇到这种经济下滑，环境不好的情况

下，他们就只能退出这个牌桌。我们早期更多的费用

是在建设品牌。

除了刚才大家看到的，我们非常重视产品开发，整个私

域的沉淀，那其实还有研发和科技端，我们是一个食品

科技公司，在非常多的三甲医院和高校都有深度的合

作。大家虽然看到的是一个小小的咀嚼片，但实际上背

后充满了非常多严谨但不教条的科学研发成果。

总的来说，第一我们认为说功能性食品未来需要更长

时间的沉淀。我们会做好 1% 的用户，并且会把这些用

户预设好所有的一个分享路径，希望可以做到以人传

人。最后可以产生出更多的口碑，口碑传播和亲测有

效，就是功能性食品最核心的两个关键点了。

Q&A

Q： 当时决策团队引进BI的时候，是如何判断一个企业

能否做好数字化，以及引进之后团队又是如何快速上

手，高效地去使用BI？这期间你有没有遇到过一些困

难是怎么解决的？

A： 我觉得以前的数字化可以让企业活得更好，但现在

数字化是让企业活下去的核心要素之一，所以数字化

应该是新锐团队的基因。我觉得不仅仅是要做到，并

且要做得非常好。现在环境是整个平台非常多元化，

数据非常多且分散，所以如何打通所有的环境做到

用户的有效分析，甚至可以在数字化领域做到推陈出

新，是新锐团队的一个必修课。

选择观远或者说观远对于我们的帮助，在于观远数据

整体后台的分析能力也好，或者说提供的各个工具也

好，我认为做的非常有用户体验感，很好上手也很好

用。观远数据产品对于我们非常多的这种定制化的需

求非常给力。例如我们私域的数据是比较庞大的，并且

数据很分散，观远数据在多平台打通上做得非常好。

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奥兰中国：

BI一定是把握市场的方向盘

·， 公司的爆发性增长，取决于在发展过程中，有没有建立一个又一个的

小蓄水池。

·， 内部需要滋生一套系统，无论是管理系统、会议系统亦或者智能BI系

统等等。并且系统不可能说一年立马建成，它需要不断地建立。

·， 发掘一个用户的个性和认真看好一个用户永远是品牌的基础。人和

人之间的区别并不大，一个10个人的直播间，用户逻辑从本质上跟一个

十万人的直播间没有特别大的差异。

精彩观点：

李荣鑫老师说过一句话我觉着特别重要，“做电商到底是做一场100万

的直播重要，还是做十场10万块钱的直播更重要”。我认为一定是做十

场10万块钱，或者做一百场1万块钱的直播更重要。因为只要公司有能

力做十场10万块钱，就一定可以能够做一场100万的，但是能做一场100

万的能力不一定能够做十场10万块钱的。

对奥兰中国来说是一样，公司的爆发性增长，取决于在发展过程中，有

没有建立一个又一个的小蓄水池。在建立起来后，我们才能够承接更大

的项目。增长论对我来说是一个不断建立蓄水池，并不断蓄水的动作。

蓄水池这个事情说的很简单，但在我看来是一个非常困难且非常长时

间的战略。

下面分享一些我亲身经历的事情。

奥兰中国的发展故事

当时我们在完成奥兰酒庄的重组之后，面临上游供应链承载的问题。奥

兰酒庄虽然是一个百年酒庄，但是除了信誉和品牌外，并没有沉淀太多

东西。整个葡萄酒行业涉及农业、工业、服务业三个行业。我们花费了四

五年的时间去积累整体的能力，例如集合上游农村合作社，在种植中形

成蓄水池，中端利用酒庄公司搭建生产端的蓄水池，以及后端做产品、

市场的蓄水池。

郑俊杰

奥兰中国董事长暨创始人

31

之后我们进入到中国市场，在12-20年，发现中高端产

品（10欧以上）的增速明显放慢，但3欧、5欧的大众消

费葡萄酒每年基本以两位数的增速增长。而这两年，

我们又看到大众消费的增速放慢，中高端的产品增速

反而提升了。这个过程中，我们需要不断积累市场中

更细微的细节，然后在大盘这个大的蓄水池中，逐步

建立自己的蓄水池和蓄水的能力。

消费者对于红酒有两个比较大的问题。第一，消费者

永远记不住自己买的什么产品。举个例子，我本人比

较喜欢喝意大利酒，但是意大利酒的名称都很长。到

目前为止，我其实都叫不出一个自己喜欢的意大利酒

庄，喝完后甚至不知道他叫什么名字。第二，这个市场

整体对于葡萄酒的价格认知是不清楚的。当时我们做

欧美市场，0-5欧、5-10欧、10-15欧是三个完全不同的

产品。但在中国都是百元左右的红酒。百元红酒其实

又可以分为50以内的，50-100的，100-150的。从本质

上来说，它们的消费场景完全不一样。所以我们一定

要做一个清晰的定位。虽然奥兰小红帽被分在150以

内的价位段，但是主推的其实是50元的。

这个过程中，我们发现大众消费增速加快，大众消费

的产品普遍是在50块钱左右，比如黄尾袋鼠、杰卡斯、

红魔鬼、加州乐事等等。很多50块钱左右的产品，缺乏

差异化的定位。奥兰小红帽希望做到让大家能够记得

住，买的到，能分享，这是我们一直在不断打造的过

程。

下面会讲到公司的发展过程的4个阶段，这个4个阶段

能够清晰地拆出来，并且是按照时间拆出来，离不开

最早公司建立时就开始的自研系统开发。

我们与观远合作是在2020年左右，从简单的智能看

板，到数据的一体化，到BI分析，分了几个阶段，未来

会更细。一开始和观远确认目标之后，我们把每个部

门拆出来和观远进行沟通。举个最近的例子，我们新

媒 体，也就是做抖音、快手的团队，最近在把每个月上

千场的第三方招商活动，通过系统化的展示出来。我

不会去推这个事情，而是希望业务自身可以意识到这

件事很重要，意识到可以通过系统可以形成资源蓄水

池、流量蓄水池。形成这样的习惯后，他会发现有下个

阶段出现。如果不把手头的事情拆出来，很难，也根本

没有时间做下一阶段的事情。

很多人说奥兰小红帽，或者说郑俊杰很幸运，在中国

踩到了每个时间节点，短短五年就做成了一个品牌。

但其实不是这样的，我们是通过不断的系统化把手

头的工作变成系统的蓄水池，再往里面注入资源、流

量、渠道等，造就了1号蓄水池，做好这点后，再有精力

做2号蓄水池，到2号的时候，才能知道时代已经从PC

转到移动端，移动端里转向内容，转向全平台，转向线

下招商的逻辑，这是一层一层往下走的逻辑。如果只

靠创始人或者管理团队的细微管理，只会将精力将卷

入杂乱无序的管理过程中。

今天说的方法论，其实并没有，这只是公司一步一步

发生的事情。如果没有系统的蓄水池，永远没办法释

放精力，做下一步的事情。内部需要滋生一套系统，无

论是管理系统、会议系统亦或者智能BI系统等等。并

且系统不可能说一年立马建成，它需要不断地建立。

当时和观远合作说是三年，每一年拆成一个目标，完

成后，在看看设置目标的人是不是已经真正用起来。

Step 1.0

PC端互联网营销（2012-2017）：

观察市场、发现市场

第一部分，当时我们刚进入中国市场最早的业务是

在OEM、ODM。因为我们来中国之前积累了非常多的

上游供应链能力，相对于其他公司来说，成本和性价

比的优势非常突出。

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当时在国内并没有急于去做品牌，去做用户。因为跟

用户沟通，是一个非常细微的事情，这也涉及到更困

难的一个蓄水池，整体的需求更个性化，很难把控。那

么我们将近三年的动作是什么？我们在优先满足市场

上已经在做红酒的公司需求，给已经进入赛道的平

台、垂类电商，例如也买酒、酒仙网等等做OEM、ODM。

也就是说，我们通过给他们进行产品的定制，观察市

场到底是什么样的。那个时候，我们就开始做自研系

统了。在13年底到14年时，我们把客户的所有标签整

理成一个非常长的文档，大概有将近1700到1800个标

签，近300个案例，然后去做分析，观察中国用户在哪

个位置上会出现一些机会。

后来我们发现大多数定制化的中国客户会比较喜欢

烫金，酒标更偏向于某些名庄的产品。大众市场就是

在这里。那怎么能够跳脱这些大众市场，形成一个自

己的产品，这是我们15年开始思考的问题。当市场上

大多数产品的设计是烫金、蜡封、带着城堡、庄园的酒

标，我们在这个市场建立竞争的可能性比较低，因为

这个市场增速比较慢，竞争也比较激烈。

那么我们要看另外一类是什么。当时发现有一个客户

很有意思，他的产品标签很像小精灵产品增长也很

稳定。原来年轻人客群的销售增速是很稳定的，并且

竞争也比较少。原来做烫金的客户可能每三两年定一

次，最后就不定了。因为他觉得市场上面可能拉菲做

的好，他就想做类似的。他要花很长时间去订货，但在

销售过程中又很乏力的，它的产品指向了竞争非常激

烈且增速比较少的商务宴请和节庆型的市场中。

还有一部分市场并没有被关注，是消费场景的拓容和

越级型的消费。我们发现有一个产品，识别度更高，并

且消费者不需要去学酒类的专业课程，就可以轻易地

买到的话，就可以满足非常大量的需求。我们通过这

样的一个动作，再加上14-15年之后整个PC端互联网

的兴起，快速从16年进入到移动端电商，我们通过天

猫、京东等等电商平台能够更容易地去看到消费者的

搜索习惯、复购习惯，给出更好的这个产品体验和需

要更新的产品体验。

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Step 2.0

品牌运营+移动互联网运营（2017-2019）：

适应市场，成为用户的朋友

14、15年之后，就进入到品牌运营+移动互联网的阶

段。中国市场的消费者跟北美或者欧美的消费者有很

大的区别。欧美的消费者对于葡萄酒像中国消费者对

茶叶一样，搜索是非常明确的。亚马逊和的ebay上的

搜索核心来自于赤霞珠、梅洛、波尔多等产区或葡萄

品种的品类词，但中国消费者的搜索词更多的是在场

景和品牌上，比如长城、奔富、拉菲，或者说红酒整箱、

红酒聚会工作、晚安小酒、红酒闺蜜等。

它是产品的品牌+场景出现的，所以当时好卖的一些

产品，核心更多表现在场景化，或者说品牌上。因此我

们当时推皮盒、双支皮盒、六支木盒，后来发现比较明

显的一类的消费者，有更快的一个搜索逻辑在像红酒

下午茶，晚安酒等场景。进入这个阶段后，我们当时就

觉得除了更好识别的标签、更好识别的品牌、更好喝

的酒体，还需要什么。

用户在互联网平台不仅仅是买卖，还有很多分享。很

多品牌是通过分享建立起来的，有很多美妆护肤，包

括很多国潮类产品，得到了很大一个机会。进入到移

动互联网时代，大家不仅仅汇集在校内网或者微博

上，而是更多地进入到图文、内容分享、场景分享中。

年轻人在移动互联网的大环境下，更多地去分享自己

的人生。

当时我看到马斯克说的一句话，在未来的移动互联网

时代，每一个普通人都会有一天成为世界的焦点。就

是说在未来的这个移动互联网当中，每一个普通人都

可能在互联网上成为一天名人。

所以我们觉得要建立奥兰小红帽俱乐部的一个生态，

能够把更多我们的超级用户变成一个受瞩目的人，变

成一个有影响力的人。他可能在潮流圈、体育界、艺术

圈有影响力，有可能在动漫、电竞、桌游、街舞、摇滚上

有影响力。我们当时就发掘一些经常购买奥兰小红帽

的年轻人，有民宿的管理人，有自己开咖啡馆的，有专

门做夜店的，有做地下音乐的，做摇滚的，做滑板的。

我们把这些人收集起来，帮助他们把内容做更好的

做精细化的曝光，提供酒提供场景，出更好的照片、更

好的内容，参与进去做活动。以品牌的姿态融入他们

34

的小团体，成为他们的品牌朋友。

我们希望成为超级用户的一个朋友，也希望超级用户

可以成为我们的朋友。在这个移动互联网形态，发现

用户，把用户变成售卖者。真正意义上，中国的互联网

市场开始变成了一个不需要销售人员和营销人员的

市场。

因为疫情，可能未来再也不会有销售人员和营销人

员，因为大多数人已经更习惯于在互联网上去生活去

分享。每一个购买奥兰小红帽的人的购买习惯，增加

了互联网端的评论，增加了互联网端的累计销售量，

他的用户分享和各个平台上面的回复，就会形成下一

个用户购买产品的一个基石。如果产品的销量是300

单，那么这个客户给产品贡献了1/300。希望我们每一

个用户能够使用到产品之后，成为产品的一个市场推

广员，这不是他愿意或者不愿意是整个生态在推着

他往前走。同时，这个生态也在推着品牌和产品往这

个方向走。

这个年代中，再通过一些广告、PR事件去做营销，效果

好像并不太好。在移动互联网阶段中，把用户顶到品

牌的光芒之下，可能是品牌更需要去做的一件事情。

后来我们围绕这个事情，做了一些事。我们发现用户

不喜欢酸涩感，所以我们就通过气囊式压榨、挑选葡

萄品种等方法降低葡萄酒的酸涩度，提升葡萄酒的花

果香，同时增加IP形象等一些相对新潮的玩法。这个过

程中，中国网民用户快速提升和家庭收入快速的提

升，以及年轻人消费观的转变确实是有一波非常好

的红利。

但也遇到一个问题，在于大量的流量产生之后移动

端兴起带来大量的APP、大量的平台，除了淘宝、京东、

抖音、快手以外，还有非常多的垂类电商，每一个平台

又有更多的模式出现。对于品牌来说，我们在2019年

才开始做KOL带货直播，但我们进入到短视频跟直播

是在17年底，是在做了两年之后才开始找KOL。第一

次跟KOL合作直播的时候，是由商会和天猫国际推荐，

第一次上KOL直播间卖了1000万的销售额，净利润差

不多达到300万。

就解释了刚才说的，当有能力做好十场10万块钱直播

的时候，就一定有能力做好一场100万的直播，所以前

35

期花了很长时间去看最早期的、小型的直播，发现10

个人的直播间生态是什么，这10个人的个性是什么。

发掘一个用户的个性和认真看好一个用户永远是品

牌的基础。人和人之间的区别并不大，一个10个人的

直播间，用户逻辑从本质上跟一个十万人的直播间没

有特别大的差异。

我们前期大量的时间花在整个生态上。当时成立了做

新媒体运营中心，通过大量的数据积累，思考怎么来

做红酒的直播号，就好像最早的时候，消费者场景需

要皮盒、木盒，因为大多数人不能够很直观地看到产

品，还是停留在聚会、礼品、商务宴请当中。

这个时候再去看新媒体，在大量的数据产生之后，我

们发现什么样的东西卖得很好呢？其实是日常的产

品，不是偏礼品类的产品，反倒是偏市场类产品。

很多进入到直播间去购买的用户的特点，是符合小镇

贵妇、家庭主妇等囤货的家庭需求，大家不是特别需

求精美的包装和非常仪式感的礼盒。现在在直播间当

中，6+2、6+4、6+6 很多小瓶装，偏量贩式的，偏囤货型

的，例如家乐福购物车型的产品会更适合。

在那个时候发现，这样分批是适合的话，那山姆会员

店类型的会员场景也是可以的，所以当时也做了很多

线下类型互相匹配新零售资源。在17到19年，线下的

动作也是在打会员系统、新零售等类型客户人群。

在这过程，客户之间是有非常强的消费动作影响力

的。当做了一个10个人直播间的时候，慢慢就会逐步

形成做十万个人做一百万个人能力。你就会发现你原

先赚钱的，到后面还会赚钱，这个时候怎么能够使得

品牌在快速发展渠道的过程中，不被渠道薅了羊毛。

很多新锐公司在618、双11、年会结束后，产品已经没

有毛利了，我们怎么去调整？就是在不断去挖掘新渠

道的过程中，要保持品牌自己的独立性。因为需要不

断地去做新的蓄水池，一旦没有新的蓄水池，就没有

新的水源，就没有新的地方去盛放新的资源流量和客

户。公司需要在建立的过程中，不断地建立大大小小

的蓄水，把看到的、听到的、交流到的、感受到的东西

放到里面，慢慢的沉淀下来。

36

Step 3.0

融媒体+OTO（2019-2021）：

BI是抓住市场的方向盘

第三个过程，是我们遇到了一个比较有意思的地方，

消费一直是在信息流和物流之间不断转变当中，在信

息流达到一定的高效时，物流又发生了改变。

中国整体进入到一个非常快的同城配当中，我们去年

看到数据，在一线城市消费者打开饿了么和美团的频

率远远超过京东和天猫，所以当时发现了融媒体

+OTO时代的到来。

OTO或者说新零售在发展过程中，一直是受制于配

送。现在通过快递或者配餐类型的配送业务，能够快

速增加消费者收到货物的体验。特别是酒水，这个行

业很特别，当美妆的线上化率达到90%时，酒水的线

上化率只有30%不到。

酒水消费是临时性的，有很强的随机性，它计划性不

强，不像美妆，未来一年需要100份面膜，就在618先囤

上100份面膜，未来逐步用。没有人知道你要喝多少酒

水，也不会说知道今年有50场聚会，每一场要一箱酒，

所以应该屯50张红酒，这种很少。大多数人是在一个

非常即兴化的状态，我开心，我不开心了，我失落了，

我emo了，或者我今天遇到同学、老师，今天想喝一杯

的时候，他需要去消费。

这个时候我们需要把用户从传统意义上的金字塔形

的用户，转向新消费的用户。传统金字塔用户是一层

一层，层级消费，按照收入年龄性别等去划分。喝茅

台、五粮液、剑南春是什么样的人？喝江小白是什么样

的人，喝老村长是怎么样的？它会按照性别年龄收入

等去划分，但新型的消费人群是一个橄榄型的人群，

一个中产阶级为核心消费人群的人群，它是按照兴趣

偏好来的。

有没有可能金融界工作的超级金领，跟老师、公务员、

大学生，跟家庭贵妇在双11，同时买了奥兰小红帽这

个产品回家？这是一个兴趣标签，不按收入、年龄、时

间去区分它，他只按兴趣。这个点其实是我们在去年

跟观远合作之后，发现大量的数据指向性去做这点。

以前很多时候做完之后，我们的用户画像很乱。之前

京东和天猫小二经常说你们公司不大适合去投流，因

为你们的消费者、客户人群很乱，不像其他葡萄酒公

司可以把客户人群集中在商务宴请等标签里。奥兰小

37

红帽既有商业宴请，也有公务员、老师、大学生等等。

因为在这个过程中，我们从来没有按照收入、年龄、性

别去看我们的用户。这是一个自由的时代，一个新媒

体的时代，他一定是去标签化的，一定是平等的，喜欢

篮球跟喜欢足球的人是平等的，喜欢呆在家里面和喜

欢出去的是平等的，喜欢聚会和喜欢一个人独处是平

等的。这个时候兴趣标签是平等的，一个新消费的人

群是这样框出来的。我们当时如果不去看观远的数

据，是不知道原来消费者是没有具体画像的。

这是一个融合媒体时代产生的东西，当你去认真去关

注你的用户的时候，你会发现这帮用户，特点很自由，

今天是一个商务精英，明天可以是一个爱好滑板、冲

浪的人。他的标签是会在不断转化这种自由的框架

是给今天所有做产品、做产业、做商业、做商贸的人非

常重要的一个启示，因为未来可能在中国就不会再有

真正意义上传统的销售者。

当信息平权、商业平权的时候，每一个使用者也是产

品的传播者。商业逐步变成品牌导向，或者以生活方

式为导向的一个商业模式。在这个过程中，那奥兰小

红帽不再是大众的，或者便宜的，或者这样那样的标

签，红酒也不再是一个高高在上的商务宴请的高端人

群的标签。消费平权了，炫耀性的消费会逐步在市场

当中淡化出来。

去年我们在跟观远数据合作时，开始把营销费用放到

系统当中。当时合作有件事我印象特别深刻，观远的

对接人是一个非常精干的女性，在给我们开会时，非

常清楚地说，“郑总，你如果希望通过观远的BI去测算

出双十一要花多少钱的话，这个我算不了。”

这很好，也很诚实。当你去把花费的市场费用拿出来，

再跟销售额对比，做ROI，确实是能够对比出来一个

数，但是从本质上来说没有意义。它更重要的意义是，

需要拆分开来看趋势。

通过观远数据的产品，我们可以将多渠道的平台数据

进行统计、归口，快速了解整体销售运营动态。同时，

基于管理看板设定好ROI上下线，通过系统的辅助让

前端做出业务决策，同时避免错误决策带来的影响，

降低试错成本。

对于公司负责人来说，这个看板相当于我开这辆车的

方向盘。方向盘的作用是给你带来指导性，不是开这

个车需要知道百公里多少油，是今天看到这个数据之

后，我要向什么方向走。

方向盘从来不是说我今天要不要投广告，要不要投电

视媒体，要不要投什么，它是给做完一件事后，有没有

一些热度，用户有没有发生一些改变商品组合模式

有没有发生改变，新品有没有再改变，市场情况是什

么。所以数据看板，除了让管理者、渠道的负责人看到

花了多少钱，产生多少销售额以外，它更重要一件事

情是要看的这个方向。

品牌是一个长周期的动作，没有任何一个品牌是一个

双11一个年货节，就建立成的。一个品牌，只能够通过

一个双11，通过一个年货节，发现一个趋势，而这个趋

势往往是滞后的。当消费者已经在双11备货了，其实

这个动作是在他们之前6个月，已经体验分享过这个

产品，才会在双11、年货节有这么个动作。这是一个过

程。

Step 4.0

品牌运营+移动互联网运营（2017-2019）：

适应市场，成为用户的朋友

最后就是精细化管理和UGC。对于一个渠道来说，中

国有一个特点和其他国家市场不一样。特别是我们在

做日本市场时，只有两个客户，一个是711，一个是永

旺。这两个客户做完之后，这个市场就没有客户了，他

们能够占到零售品将近70%的份额。

38

在中国不一样，每一个细分渠道都有非常多的品牌。

他不独家，这个时候品牌需要一套系统去监控每一个

平台的出货价格。如果不去做这件事情会很被动。每

一个平台有自己的会员日、秒杀、直播、短视频、会员

卡积分等等，没有一套这样的系统，就无法监控渠道

是怎么做好的。

跟刚才说的逻辑是一样，没有办法做十个渠道的10万

块钱，根本不可能做好一个渠道的100万块钱。

我们最早的时候，跟一些渠道产生矛盾，他可能觉得

奥兰小红帽不适合这个平台。没有关系，因为一个渠

道对我来说，对100万这件事情不是一个核心，我最需

要做的一件事情是有十个渠道，能够做到十万块钱。

这个事情很难通过单一的人去解决的，得通过一套系

统去观测内容电商的短视频直播的逻辑是什么，它的

价格体系是什么。

这个非常重要，如果没有，你就是没有办法去控制渠

道。现在的品牌在渠道面前就是一只小肥羊，等待被

宰割。你的品牌价值链、经销商体系在京东、短视频、

KOL的面前直接归为零。品牌如果不去做这个渠道性

的系统化管理，品牌积累的价值是会被渠道收割掉

的。

那品牌怎么去分享渠道的流量，那就需要去对每一个

渠道的产品价格渠道促销非常了解，并且能够通过一

套管理系统能够使得它在一个简单的看板上体现出

来。这个非常重要，不然的话，你没有办法去做产品。

另外关于用户运营这些，都是后期的需求，需要通过

不断地把小蓄水池看好。互联网有一个特征就是大家

的感情好像越来越相似，但这个越来越相似的过程

中，它会有很多个性化的东西。比如今天的互联网上

面说emo，emo是什么？可能是寂寞了，可能是失落

了，可能是沮丧了，可能是孤独了，可能是伤心了，都

可以是emo。我们需要把每一个部分精细的去看明

白，然后把这一部分蓄水池做好，去深度理解这个

emo是哪一个板块，我们才能够迎接到下一个emo是

什么，才能够去在这个过程中找到下一个emo。

39

Q&A

Q： 品牌调性和创始人的基因特性会不会有很强关联

性？

A： 有，并且很强。我们发现市场上有很多所谓的追随

者，市场上也会诞生很多新的模式和玩法。我们可以

学到他们的形，但是没有他们的神。我作为公司创始

人，会找feel相似的人加入公司，并且更认同这样的

人。彼此会形成我们自己的一个神态。当另外的人想

学习我们神态的时候，他们不一定会适合。

Q： 在奥兰中国的数字化过程中，选择了观远BI，这其

中是否遇到问题或者挑战？

A：我们自创建公司以来，就一直非常重视系统。在没

有遇到观远数据之前，我们是在自研系统。此后观远

数据的产品加入系统之后，特别担心我们买了，但是

团队不使用。我认为做一套系统的难点在于把公司的

需求反应到系统中，并使用起来

对此，我们内部有一套解决方法先把人做的事情跑

通，再成系统。举个例子，此前我们的业务团队，需要

每日做系统性的手动摘表。当团队进行了几个月的机

械性动作后，再回归到系统中就变得非常简单。当使

用者每天使用机械化的表格，突然有一套系统满足了

他最讨厌的十分钟，这系统就成了。

之前我们8点有个销售报表会，9点有费用的报表会，

10点有成本的报表会，看上去很繁琐，在系统性地积

累了一两个月后，再和观远去聊的时候，发现问题就

迎刃而解，大家都很期待新系统上线的时间。记得有

一次把BI做完之后，运营团队从七、八点钟搞到九、十

点钟，明知道十二点还有一个会然后大家还是开开

心心去吃饭，因为观远数据BI能帮大家节省很多的时

间，不用再那么赶。此后每次与观远的合作，大家都非

常开心。

40

02

最佳实践

联合利华：

AI赋能品牌DTC场景下的

快速补货决策价值链

2023年5月16日-18日，以“共生共享共赢数字化供应链”为主题的第19届ECR大会于武汉召开。会

上，“ECR委员会2022-2023年度案例”重磅揭晓，观远数据携手联合利华打造的“AI赋能品牌DTC场

景下的快速补货决策价值链”项目荣获最佳实践奖，同时作为“最佳实践项目”收录于《2022-2023

年度ECR案例集》并正式发布。

以下为所收录案例具体内容，期望能为更多企业实现供应链数字化转型、提升供应链效率提供富

有价值的参考：

42

随着电商行业从增量市场逐步成长到了存量市场，不

少店家的规模已经达到一定水平，营收的增长也开始

放缓，这时电商渠道的供应链管理和精益就开始受到

关注。供应链就像古代战争供应粮草的军需官，一两场

闪电战或许看不到粮草供应的重要性，但只要涉及持

久、大型战役，那必是三军未动，粮草先行。现在的商场

也是一样，在企业规模较小，处于高速增长、占领市场

的阶段，供应链不一定被关注到；但只要规模达到一定

程度，供应链将会像企业的心脏一样，用更少的资金

流，以更高的效率和敏捷性，为企业的业务运转提供更

稳定的商流，成为企业“先为不可胜”的条件之一 。

2. 痛点与挑战

随着电商开始成为联合利华增长最为迅猛的渠道，为

了能更直接地迎接消费者的订单，做到更快、更敏捷与

端到端的消费者履约，联合利华建立了从促销经营、货

权管理到供应链履约的直面消费者的 DTC ( direct to

consumer ) 供应链模式 。新模式运行后，挑战也随之

而来。

· 线上平台活动营销计划管理效率低下

线上平台活动营销策略随着平台计划的调整，消费者

需求的变化，在实际的运营中需要不断的进行调整和

版本更新。而企业的运作在基于数据表格和邮件的形

式做记录，调整与分发的方式出现了修改难追踪，版本

难管理，对于供应链侧的敏捷化管理提出了更高的要

求和挑战。

· 消费者需求预测准确性和稳定性低下

在线上平台消费者需求波动，变化飞速，是人工预测消

费者需求的一大难题，在各式各样促销营销计划的变

动下，如何能够快速并准确地提供消费者需求预测成

为非常严峻的挑战。

· 传统供应链方式难以更低的成本实现消费者的履约

一、案例参与企业

联合利华

联合利华是全球领先的美妆与健康用品、个人护理用

品、家庭护理用品、食品营养品以及冰淇淋的提供商之

一，产品畅销190多个国家和地区。每天有34亿消费者

在世界各地使用我们的产品。联合利华在全球拥有

127,000名员工，2022年销售额达601亿欧元。

联合利华的愿景是成为可持续商业全球领导者，并通

过“使命驱动、契合未来”的商业模式打造卓越业绩。联

合利华一直以来都是一家不断进步且负责任的企业。

联合利华的指南针即可持续商业战略，旨在帮助公司

实现卓越的业绩，推动可持续和负责任的增长，同时:

- 改善地球健康；

- 提升人们的健康、自信和幸福感；

- 打造更公平、更包容的世界。

观远数据

观远数据创立于2016年，以“让业务用起来 让决策更

智能”为使命，致力于为零售、消费、金融、高科技、制

造、互联网等行业的领先企业提供一站式数据分析与

智能决策产品及解决方案，助力企业在广泛业务场景

下用数据做决策，持续产生业务价值，构建数据分析竞

争力。

二、案例背景

1. 行业背景

当今，数字化产业飞速发展，同时持续的疫情影响之

下，消费者线上购物占比持续增长，也促进了传统品牌

企业更多的考虑面向消费者的需求直接进行满足的趋

势。

43

销售侧的促销计划 -> 人工预测的需求 -> 供应链与销

售间的目标一致 -> 供应链侧生产与发运计划 -> 工厂

与仓库的执行，从原本的电子表格和邮件结合的形式，

通过观远数据的业务计划助手进行改进，实现可以完

全放弃电子表格形式的线上促销管理系统。设计了包

括但不限于促销日历建立、促销计划的录入与调整、库

存实时联动、填报审批等模块与功能，实现多部门全流

程的线上化协作，极大地降低了沟通、查缺补漏、调整

追溯等效率。

2. AI DTC 需求预测

基于线上平台方的后台玩法，与品牌方在平台规则范

围内的调整机动性，同时结合观远数据在电商平台的

分析能力，搭建符合该平台下的“促销与非促销”AI 需

求预测模型。通过对商品分类、活动与月份的分级、促

销与流量计划的引入和平台券等信息的引入，成功实

现 AI 模型预测在不同活动与环境下的稳定且准确的

预测输出。以确保销售侧对市场的把控，指标的合理设

定与供应链侧稳定且准确的需求信号，保证生产与发

运的合理与正确性。

供应链想要实现对消费者需求的高效履约，同时又能

更加敏捷、低成本地完成供应链路，对人工通过传统数

据表格，人为盯守的方式提出了很高的要求和挑战。

三、解决方案简述

为了在 DTC 新模式上更高效、更低成本地运作，同时

对消费者完美履约，联合利华与观远数据合作，通过经

营方式梳理，流程梳理与数据情况整理后提出了通过

线上产品与AI赋能的形式，实现从促销经营计划与预

测到智能补货的形式，搭建一套端到端的解决方案，即

“DTC 促销管理系统 -> AI 需求预测 (预测模型) -> 智能

补货推荐 ( 决策模型 ) -> 供应链指标仿真模拟与上线

准入机制 ( 仿真模型 )”，从端到端实现部门之间高效

的串联与执行，并在保证对消费者稳定履约的同时，有

效降低仓库库存压力。

解决方案亮点：

1. DTC 促销管理系统

基于联合利华运营层面的端到端流程设计，从初始的

AI DTC 需求预测趋势图

44

拟体系与上线准入机制，通过串联预测和补货与指标

之间的关联，进行基于预测的指标模拟，并提供建议运

营人员的操作方案，以确保智能补货的决策能真正为

供应链带来业务指标的提升，提高效率降低成本。

四、应用效果评估

1. 准确性与稳定性的提升

通过AI 模型所得的需求预测，相较于以往人工的预测

在链接 × 活动 × 仓库层级提升绝对值 43%，并能稳

定在一定小范围内的波动水准，为生产与发运提供了

更加合理的信号。

2. 仓库库存天数降低

随着AI 预测与智能补货的上线，并辅以指标模拟仿真，

实际应用中，在维持消费者订单满足率的高标准下，成

功降低月均仓库库存。

3. 跨仓率降低

有了更加精准的预测与智能补货，辅助在分仓方面有

了更加合理的计划，在应用范围内跨仓率得到了的下

降。

4. 时间与沟通成本节约

除了AI 与智能补货带来的效益外，全流程的线上化将

每日的沟通实现周度会议 30 分钟内结束，真正实现效

率的提升。

5. 可扩展性提升

对于 AI 赋能品牌 DTC 场景下的快速补货决策价值链，

通过“DTC 促销管理系统 -> AI 需求预测 (预测模型) ->

智能补货推荐 ( 决策模型) -> 供应链指标仿真模拟与

上线准入机制 (仿真模型)”的方法论以及实际落地场

景的复制，可快速复制到联合利华 DTC 以及 B2C 电商

的其它场景，实现从计划效率到消费者履约的高效的

可落的验证性的提升，进而优化全盘供应链的业务指

标，带来商业价值。此外从方法论层面可被复制到线下

的场景，进而真正做到科技赋能决策的价值实现。

4. 供应链指标仿真模拟与上线准入机制(仿

真模型)

理论上有了更准确且稳定的预测，与更合理和智能的

补货推荐，可以赋能业务运行。然而在实际运作中，需

要运营人员能基于市场上快速的变化进行更合理的调

整，完整实现人机结合，才能给供应链带来更精确、更

稳定的价值。因此观远搭建了一套供应链指标仿真模

3. 快速智能补货推荐

电商业发展到现在，消费者几乎都能感受到，每一天似

乎都在做活动，每一天好像都可以领优惠券，从数据上

来看不难发现以下特点：

a.促销活动频繁。 除去平台合作类的聚划算、百亿补贴

等，自身促销频繁，平均每月 4 次，每次持续3~4天。

b.促销刺激显著。 不论促销多频繁，促销力度如何，相

比于非促销日，销量都有一定增长；特殊日期的促销相

比平常促销又有显著增长，如38、8、99大促、七夕、年

货节等等；而待促销结束后，销量基本就立刻回到了日

销水平。

c.促销存在相似性。 不论是周期性的频繁促销，还是特

殊节日的促销，从总量、促销期间每日销量占比、不同

商品的销量占比等方面都存在相似性，同一个模型的

准确率、误差分布表现，也存在一定相似性。

因为上述特性，不存在一个大一统的预测模型能使得

每天的预测误差服从同一个分布，供安全库存理论来

补货。因此观远数据建立了基于联合误差分布的安全

库存计算，以此搭建了相应的补货体系，做到快速、高

频以及精确的补货建议。

AI DTC 补货策略方法论

45

联合利华：

从 AI 需求预测到

基于多级库存控制理论的补货策略

2023年初，中国连锁经营协会（CCFA）开展了零售业供应链最佳实践案例年度征集活动，并于同年

4月正式发布《2023年度零售业供应链最佳实践案例》。观远数据与联合利华合作的“从AI需求预测

到基于多级库存控制理论的补货策略”案例，凭借前瞻性的技术创新、领先型的行业实践、显著卓

越的数字化成效，成功入选《2023年度零售业供应链最佳实践案例》，成为经过层层筛选最终入选

的15个案例之一。

以下为入选案例原文呈现，期望能帮助更多企业找到供应链数字化升级方向：

CCFA

46

1) 基于需求预测的仿真模拟目标库存（Stock Mock）

通过仿真模拟，大规模计算历史数据以获得需求预测

准确率FA（Forecast accuracy，以下简称“FA”）与库存

指标DOH（Days on hand,以下简称“DOH”）和

Service level（订单服务水平，以下简称“Service

level”）之间的关联，得到趋势如图1所示， 并得结论每

提升1%的 FA，在稳定 Service level 在目标的前提下，

可以降低1.2%的DOH。

第一部分：案例简述

1．案例综述

为了应对市场快速与多端的变化，以数据驱动实现智

能供应链带来业务价值的提升，联合利华携手观远数

据和易钧，通过 AI 需求预测与多级库存补货策略的结

合，落地并验证供应链指标的优化。

2．实施周期

整个过程从理论搭建，分析洞察，实验搭建，指标模拟

到实践验证，为期六个月。

3．案例成效

成功实现在测试商品范围内，服务水平略有提升的情

况下，预期库存下降10%。

第二部分：案例详述

1．背景介绍

联合利华应用多级库存控制理论（以下简称“补货策

略”）于供应链实际运作，即：工厂-CDC-RDC 三层，SP

（工厂-CDC 生产计划）与DRP（CDC-RDC 发运计划）的

计划均需要关注最下层 RDC 所面对的来自全国的终

端需求。基于此可极大程度避免因每层之间的补货依

赖造成的牛鞭效应。为了进一步优化供应链业务指标，

应对多变的市场，联合利华携手观远数据与易钧，通过

AI需求预测与多级库存补货策略结合，探究更加智能

与科学的供应战略体系。

2．思路及实施流程

三方共同搭建了完整的计算链路，结合仿真模拟的高

阶分析方式，设计实验并落地测试。最终系统化监控并

追踪落地业务指标的变化。

解决方案亮点：

2）合理的实验对象

有了上述理论基础，需要合理的实验与落地测试才能

看到实际价值。期间通过严密的实验对象筛选，针对所

有的组合进行分类打标，选取准确性高，稳定性强，销

量排名在前30%，以及后链路自动化DRP系统需要承

接的未来1-3周预测跨度的SKU到仓的组合作为有代表

性的实验测试对象，既有代表性，又有实验可操作性。

3）严谨的控制变量执行

在实验落地测试中，需要严格控制计划员的修改动作。

一次修改会导致未来几周需求和库存的变化，导致落

地测算结果的失真。因此被选定的实验对象与系统产

出的目标库存值需要严格遵守被使用在自动化DRP系

统。

FA 与 DOH 和 Service level 模拟后的关联

47

3．案例成效

1）DOH 降低

选定的实验对象在测试期间，服务水平略有提升的同

时，RDC的DOH也相应的有所降低。

2）效率提升

测试为系统化实现且无须人工操作，自动化可达

100%。

3）业务可拓展性

整个实验和测试可被系统化，且逻辑可拓展到全部业

务范围。

在执行期间自动化看板进行跟踪（demo 数据）

48

03

数智对话

独家对话元气森林

揭秘崛起背后的数字化策略和生存法则

2021年，元气森林成立六年，营收做到73亿元，较前一

年增长2.6倍。它成了饮料行业的最强黑马。

起初，这看上去更像一场毫无希望的较量。由饮料巨头

构建起的商业帝国，不仅规模庞大，还掌握着快销品行

业的渠道咽喉，一切动向，尽在掌握。

不过，元气森林还是从帝国的铜墙铁壁上撕开裂纹，打

造出一系列爆款产品，建成颇为可观的终端渠道体系。

更为特别的是，它用数据驱动诠释了全新的增长。比

如，生产、销售、渠道等环节逐步引入数字化工具，通过

手机就能查询经营情况。

2022年，元气森林提出回归传统企业，提高人效和渠

道精细化运营。这些做法启发了许多新消费创业者，也

成了人们研究、对比和模仿的对象。

近日，亿邦动力独家访谈元气森林首席运营官章肖洋，

讲述高增长背后的数字化策略，新消费跟传统快销品

相比，优势和差距各自在什么地方？如何评估数字化的

投入与产出？如何让数字化工具高频使用？

以下内容来源于亿邦动力，作者董金鹏

50

以下是经过编辑的访谈内容：

“哪怕我们换一个行业去做，依然会带着

数据导向的习惯”

亿邦：不久前，我们参加一个元气森林的小型会议，几

乎所有的人都在发言中提到数据依据。这似乎给人一

种感觉，数据在元气森林的日常运营和决策中扮演着

非比寻常的作用。您怎么看数据在元气森林日常决策

中的作用？

章肖洋： 数据帮助我们减少了各种主观判断及个人执

念之间的PK。任何一件事情，每个人都会有自己的见

解，这就需要大家一块讨论。而讨论前最好先拿到数

据，有时候没有数据，我们也要想办法建立和收集数

据。这比纯粹的主观讨论更好一些。

亿邦：这种数据驱动的基因是不是跟公司创始团队的

偏好有很大关系？

章肖洋： 这是一种决策习惯。在元气森林，从产品开发

到消费者反馈，我们的决策都需要数据来支撑，大家天

然有这样一种希望。哪怕我们换一个行业去做，依然会

带着数据导向的习惯。

亿邦：为什么元气森林会有这种决策习惯，是不是跟创

始团队的互联网公司背景相关？毕竟互联网的数字化

要领先于其他行业。

章肖洋： 是的，会有你说的这种情况。快销品是一个历

史很悠久的行业，它在BI（Business Intelligence，商业

智能）等方面的起步可能稍晚于互联网，但这个思路大

家是有的。

（2021年底，北京大学光华管理学院董小英等研究发

布的《2021中国数字企业白皮书》显示，企业使用最多

的数字化是大数据分析与挖掘，占比52.3%-76.9%。大

数据分析与挖掘是BI最重要的组成部分）

我觉得更大的可能性在于，我们对这件事情的决心更

强大。比如为了拿到更多的终端动销数据，我们曾找上

下游供应商交流研发，发现没人能拿出完整的产品，所

以只能亲自下场做，包括硬件、软件、算法和数据分析

等。我们做了以后，大家看到效果，也都跟着做，行业里

面才慢慢有了更细分的应用。

亿邦：决心是不是也跟投入有很大关系？元气森林每年

在数字化方面的投入是多少？

章肖洋： 我不方便讲投入的绝对值，只能说投入占比跟

行业基本持平，大概是1%-3%。

亿邦：今年大环境不好，企业的压力很大，都在保利润。

您觉得这种情况下，企业还会继续投入BI等数字化项

目吗？

章肖洋： 我觉得反而要增加投入。

如果数字化没有带来效率的改变，说明本身就不应该去

做，尤其不应该盲目去做。元气森林每上一个数字化工

具，背后都有两点思考：一是我们的收益是不是有变化，

二是效率是不是有提升。效率不能只是蜻蜓点水式的提

升，一定得是足够大的变化。比如把跨部门数据打通以

后，就会减少业务流程的节点，明显减少工作流程。

亿邦：元气森林是否会评估数字化投入效果？具体怎么

评估？

章肖洋： 一定会做投入产出的评估和实际验证，这跟其

他投入是相通的。

在元气森林，我们前期可能不太看产出，因为这时候通

常是在一个小范围内的产出，但是上了规模以后，这是

一项不小的投入，我们会根据不同场景做A/B测试，看

看产出回报。

数字化并不是一个重投入的项目，也不是一个长周期

回报的项目，一个中期就可以验证收益。

亿邦：数字化的投入在什么层面决策？需要CEO拍板才

能干吗？

章肖洋： 十多年前行业里面可能是这样，现在反而不

用。移动终端普及很好教育了市场，大家会自然而言地

讲，我需要什么样的数字化服务。现在，甚至一些基层

部门就可以弄这个事情，不一定等着集团老板拍板。

51

“我们的资历很浅，要补的课还有很多”

亿邦：之前一站式智能分析平台与服务提供商观远数

据的创始人兼CEO苏春园交流，他反馈说2022年大家

都很看重业务财务数据一体化的项目。元气森林内部

怎么看待业务财务数据一体化？

章肖洋： 我们内部也在研发业财一体的引擎，核心就是

将业务表现和财务结果的关系以更贴近实际的方式表

达出来。这是我们近一年来非常重要的一个方向。

一个产品从品牌方到消费者手里，要经过许多环节的

流转，中间涉及到货物流、订单流和费用流。我们做了

很多数据打通的工作，目前费用流打通的完成度最高，

货物流和订单流正在逐步完善之中。

亿邦：能否做到按单品拆分出来？比如将单品的所有投

入和收入核算出来，做成报表？

章肖洋： 每一笔钱花出去，不一定只针对某个单品，可

能会跟其他产品有交互，我们要把它拆细，将业务表现

和财务结果结合起来看单品损益。这也是我们今年比

较重要的一个方向。

每个公司从小到大有个过程，以前相对笼统地看整体

经营报表，后面就需要不断拆解，按区域，按渠道，按产

品，甚至按不同网点。我们做这些基础数据采集的时

候，需要考虑业务和财务的结合。

亿邦：您觉得未来一两年，业务和财务的数据逐渐打通

以后，会不会每天或者每周就可以看一次报表？

章肖洋： 我觉得是这样。这是我们明确的目标，更高频

地输出实际经营的结果。目前，我们的渠道费用和服务

成本已经能够做到按天输出，营销品宣等费用还无法

实现。（按传统方式，每个月的业务和财务数据，要等到

次月财务结账之后，才能以报表形式呈现出来，最快也

要次月上旬）

亿邦：工厂是非常重要的一端，涉及到生产和库存管

理，不少制造业会用到MES（Manufacturing Execu-

tion System,制造执行系统）。此前媒体报道，元气森

林对MES持谨慎态度。未来，元气森林工厂的数据会

不会进入业务财务数据一体化系统？

章肖洋： 前端的动销、中间的库存和后端的供应，肯定

都要对齐。但我们的资历很浅，要补的课还有很多，尤

其是后端工厂的数据驱动。用数据驱动数字化产品，用

数据驱动实物流转，两者的区别非常大，这点我们必须

尊重和学习行业前辈。

亿邦：元气森林创始人唐彬森提出，2022年元气森林

要回归一家传统公司，向传统公司学习。传统快销品在

这块做得更好吗？

章肖洋： 是的，从结果看运转得更流畅。

互联网公司的时间都非常短，没有太多的行业经验。快

销品是一个历久弥新的行业，时间跨度非常长，快销品

企业动辄几十年以上，积累下来的东西很多，组织和流

程相对比较完善。他们通过新技术去优化组织和流程，

能够更平稳地迭代。

我们再去做的时候，既要考虑业务和流程，还要做好新

技术的使用。但我们也有优势，包袱更少，智能决策和

数据分析等数字化环境也比以前更好。我们得想办法

把他们走过的路缩短，该交的学费少交一些。

“有些东西可以在极端条件下做出来，但

也要考虑成本”

亿邦：元气森林每天产生的数据，是不是主要来自一线

终端？

章肖洋： 从每天产生的数据量来说，是这样的。

亿邦：冰柜相关的数据分析，是元气森林自己做还是供

应商做？

章肖洋： 两年前，我们找供应商讨论需求研发，可能大

家当时决心还不够，没能孵化出成熟的产品。最终，元

气森林自己花了很大的成本做这个项目。

亿邦：什么时候采取自研，什么时候采购第三方产品，

元气森林怎么考虑这些问题？如果用第三方的产品，成

熟了以后会不会也要自研？

章肖洋： 元气森林的数字化工具主要有三类，自研、采

购和采购基础上的开发。我们有基础的自研能力，也有

一些基本原则：一些高度可视化和缺乏供应商的工具，

52

我们尽量采取自研；比较成熟的东西，比如ERP、WMS

（Warehouse Management System，仓库管理系统）

等，基本都走外采路线。采购也有一些基本原则，比如

尽量要数据联通，且方便触达。

采购的工具成熟以后，也会面临两种情况：

·更底层和通用的场景， 比如业务财务一体化，我们会

跟观远数据提出需求。他们会在通用后台的前提下，帮

我们做一些定制。

·工具使用熟练以后，会形成自己的管理方法， 这时候

我们会在基础应用之上衍生出更贴近使用场景的方

法，比如我们基于观远数据的BI工具，构建了企业级别

的一站式可视化与数据分析体系。

亿邦：观远数据这样的服务商提供的是标准化的SaaS

产品，您是否担心数据的安全？一些需要保密的数据怎

么处理？

章肖洋： 我们不担心这样的事情，这也没有什么可担心

的。正在孵化中的业务，一般会保持相对独立，体量不

大的时候，我们也不会把它兼容到集团的数字化系统。

等它成长到一定体量之后，才会进入标准化的流程之

中。而且观远在业务隔离、数据安全这块做得很好，我

们是放心的。

“找到高频使用场景，数字化工具才能被

用起来”

亿邦：BI在元气森林员工中的覆盖率有多高？

章肖洋： 基本上可以说是全覆盖。我们把账户体系统一

了，每个新入职员工开通OA账号的时候，系统会自动

分配一个BI账号。每个员工从入职起，就可以看到公司

的经营数据，具体谁可以看到什么数据和内容，我们内

部有清晰的权限管理。

亿邦：元气森林对BI工具的使用频率是什么样的？

章肖洋： 我们内部对数据产品的使用非常高频。我可以

做个对比，BI的使用频率，跟内部共享文档的访问频次

差不多，明显提高了我们的PV值（Page Views，页面浏

览 量 ）。

亿邦：BI产品很关键的一个问题就是使用频率，不少企

业买了以后就搁那儿了。元气森林的使用频率为什么

这么高？怎么做到的？

章肖洋： 我们跟观远数据合作几年，感觉类似的项目要

想以更高的频率被用起来，它本身要非常方便触达。观

远数据打通了飞书、企业微信等平台的接口，所以它的

数据出来以后，就可以快速地推送到我们的消息系统，

非常灵活便捷。

比如，我们每天、每周或者每月需要的数据，它都会以

消息的形式推送到飞书和微信的群里，大家通过消息

链接就可以看到结果。我们更喜欢这种方式，它减少了

很多中间过程。

亿邦：找到了高频交互的使用场景。

章肖洋： 对。如果你开发一个专门的APP，或者让用户

登陆才能看到BI结果，那么就会出现一种结果，你得想

起来才会去看这个东西。这种场景下，它的使用频率不

会太高。

飞书属于Message（即时消息）服务，它和邮件一样，永

远都有着极高的使用频率。人们每天有很多时间都盯

在微信、飞书等，数字化需要以这种消息的形式，把产

品嵌入里面。从使用和采购的角度来说，移动和嵌入式

BI具有较高的采用率。

亿邦：使用了BI以后，这种便捷性给元气森林的日常管

理带来了哪些改变？

章肖洋： 元气森林内部，大家沟通的时候要提前准备数

据，这是一个很常见的场景。空谈，还基于业务数据谈，

两者差别非常大。事先有了数据和信息，大家就可以在

同一个频道上聊事儿，而不是聊到一个事情，现场再去

翻找数据。

在过去，为开会准备数据非常耗费时间，而且每次准备

的数据纬度、规范和颗粒度都不一样。还有就是数据的

时效问题，经常是开会前还要找人要最新的数据。BI不

仅定义了数据的指标、规范和时效，还让这事儿更方便

灵活。

53

气味图书馆CIO温晓莹：

1周 VS 1小时，BI为业务提效数十倍

新锐行业的数字化建设已成浪潮，数据分析是企业数

字化发展必备的重要能力之一。在数字时代崛起的新

锐消费品牌，自带着数据驱动的基因，对数字化运营体

系的建设也十分看重。

作为香氛行业的“黑马”品牌，气味图书馆在数字化建

设上也是遥遥领先，通过与观远数据的合作打造的一

站式智能分析平台，让品牌以数据为最强驱动力，推动

着产品迭代、品牌运营、电商运营等众多业务场景的数

字化决策，为品牌的可持续发展与业绩增长助力。

气味图书馆是如何以BI赋能构建起数字化运营体系？

BI在品牌的业务运营中又带来了哪些真实的业务价

值？气味图书馆又是如何将BI推广到全公司的业务部

门，促进公司数据驱动文化的建设？

观远数据特邀气味图书馆CIO温晓莹为我们答疑解

惑，分享气味图书馆数字化运营体系建设中的实践与

思考，也为更多数字化时代的同行者提供一些可靠参

考。

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以下为对话实录：

数据应用和洞察分析效率：从1周到1小时

观远数据：气味图书馆启动数字化建设的原因是什么？

建设过程可以分为哪些阶段？

温晓莹： 气味图书馆早期就比较重视数字化运营体系

的建设，所以开始我们就组建了非常专业的数据分析

团队，而建设数字化运营体系的原因主要有两个方面：

其一，气味图书馆过去的数据是比较不完整的，分布在

各个系统里面，数据分析团队获取数据非常困难；

其二，团队做数据报表的效率比较低，没有更多的时间

去做洞察分析，管理效率这部分也是比较低的。

基于这些原因我们开始了数字化运营体系的建设，总

体分为三个阶段：

第一个阶段以信息化为主，以提升业务效率为目标。在

早期我们就搭建了业务中台，为我们去年的数字化做

了很多准备工作。我们将全渠道订单、供应链、财务、线

下门店、产品信息等模块整合业务中台，这样极大提升

了效率。

第二个阶段是和观远数据合作后，重点开始做数字化

的阶段，以洞察业务，指导业务做决策为主。当前我们

搭建了6大模块，分别是战略决策、渠道、产品、供应链、

财务、用户分析，各个板块可以很好地指导我们的业

务。比如渠道销售占比，帮助我们去判断哪些渠道要重

点投入资源；产品销售趋势能让我们快速了解到哪些

产品是销售比较好的等。

第三个阶段是未来我们希望能更加智能化，探索更多

产品、业务上的创新。

观远数据：选择与观远数据合作的原因是？

温晓莹： 首先是观远数据有非常丰富的行业实践经验，

在各行各业里都有成功案例。在新锐品牌的数字化建

设方面，元气森林、奈雪的茶、珀莱雅、野兽派等等品牌

和观远数据的深度合作给了我们参照。观远数据在圈

内也有非常好的口碑，当初的合作也是元气森林的朋

友推荐给我们的。

另一方面，观远数据“让业务用起来”的产品设计理念非

常打动我。在体验完产品后，观远数据产品的易用性、丰

富的可视化报表以及高性能的平台，也让我们体会到了

这个产品确实是能够帮助我们“让业务用起来”。

观远数据：双方合作建设的主要目标有哪些？

温晓莹： 第一个目标还是提升我们团队数据报表的效

率，改变过去要耗费比较多的时间和人力取数据做报

表的状态；

第二个是提升团队洞察分析能力和管理效率，通过BI

建设让大家把更多的时间和精力投入到更有价值的分

析工作中去；

第三个是希望实现数据的统一管理，减少数据的出错

率；

第四个是希望通过数字化赋能业务的增长，让决策更

容易。

观远数据：是否有数据指标能够衡量这些目标的实现？

温晓莹： 其一，从数据管理维度来看，我们把各类数据

都统一汇总到观远BI平台上进行管理，让业务方能够

很快速地根据需求拿到想要的数据。比如产品过去想

要数据，要给数据团队提需求、做排期，过去可能需要

一周甚至两周的时间才能拿到他们想要的数据，而现

在他们直接就能看到想看的产品数据，这是一个十倍

甚至几十倍的效率的提升。

其二，数据团队的产出效率方面，过去我们要做一些渠

道数据月报，数据分析团队需要从各个地方去拿想要

的渠道的数据，我了解到的是过去可能要花一周的时

间去整理数据、生成报告，现在基本上1个小时内可以

统计导出，并且可通过一些报表快速定位问题。

55

其三，团队配合的维度来讲，过去我们想做一些数据分

析，大家需要很多的沟通，比如指标的确认，即便是数

据拿到之后还有数据的准确率等问题。现在我们可以

直接在观远BI平台上查询，它会有不同的维度、不同的

条件筛选，这样就节省了很多沟通成本，在团队的配合

上有很大提升。

其四，在业务价值维度，例如我们结合了全渠道产品及

竞品的用户评论，通过好评率的实时跟踪统计，可以非

常清晰地指导我们产品的改进，促进产品升级。

BI平台使用情况：用户周活跃率80%

观远数据：公司内部目前是哪些人员在使用BI？

温晓莹： 目前公司BI的使用者包括业务人员、数据分析

人员、技术人员，总体看现在我们业务方的人员使用BI

会更多，这里面包含了我们的产品、PM、渠道、供应链、

企业管理人员等等。

对业务人员来说，他们获取数据的效率更高了，甚至可

以直接通过BI拿到结论，因为我们在BI里有很多可视

化的报表，有些趋势他们就能很快做出判断。

对于数据分析人员来讲，过去他们要花很多时间做取

数的事情，现在他们就有更多的精力做一些数据挖掘。

对于技术人员来讲，因为有了BI，现在就能更好的去支

撑流程优化，以及搭建中后台的系统，能够把我们的人

事、财务、供应链全部链接起来，使得内部效率更高。

观远数据：业务人员在使用中对观远BI有何评价？

温晓莹： 内部的反馈非常好，因为过去大家要花很多时

间做取数分析，现在有了BI效率就很高。

比如产品经理就觉得观远BI平台的使用门槛是比较低

的，操作简单，而且过去可能数据不及时，现在就基本

都是实时的数据，就可以很快拿到当下的数据，省去了

很多计算、汇总的工作，因为我们已经在BI上做好了 ，

他们能够直接导出。

供应链这方面的业务人员，他们的反馈就是极大的提

升了他们工作的效率，并且能够很大程度上做一些降

本的事情，比如过去想了解产品的库存、动销、效期等

情况，是很难能实时拿到这些数据的，都是通过邮件、

Excel、多部门的沟通衔接才能拿到，现在BI的预警机

制让大家能直接收到库存情况、动销情况、效期情况的

提醒消息，让供应链端降低很多成本。

我们很多高层、管理人员也都在用，对他们来讲就更能

全局的了解经营状况，及时发现问题，可以快速做出决

策。在过去都是依赖数据分析团队按月生成的月报，但

现在依靠BI上的战略驾驶舱，高层人员就能实时看到

当下经营的情况，及时了解，发现问题，调整策略。

观远数据：是否有一些指标能显示出目前BI在公司的

整体使用情况？

温晓莹： 目前观远BI的使用人数基本占了公司总人数

的50%以上，以高层和核心业务部门为主。周活跃用户

占到总用户数量的80%。在观远BI平台上创建的卡片

数量已经有4000+。总体使用情况是比较活跃和广泛

的。

观远数据：气味图书馆如何将BI平台推广到业务部门

活跃用起来的？

温晓莹： 首先是因为观远BI平台自身具有的一些特点：

使用门槛低、易操作、可快速上手、培训成本低。上线前

我们提前整理了使用手册发给大家，然后在内部只做

了一场不到一个小时的培训，讲了一些基础点，结合实

际案例现场给大家演示，在这之后就没有单独做过什

么培训了。

在内部具体的推广工作上，我们主要分成了2步：

第一步是优先让和业务高度相关的部门用起来，例如

产品和渠道，产品每天/每周都要看我们上新之后或者

过去产品系列的整体销售情况，渠道每天要看各个渠

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道的销售状态、用户的评价等等，有高频的看数需求，

让他们用起来之后，就能让平台的口碑在内部传开。那

第二步就可以逐步应用在中后台部门，比如供应链、财

务、人事等。

数字化建设意义：降本增效，销售增长

观远数据：站在新锐品牌的角度，数字化建设有什么意

义？

温晓莹： 从降本增效的维度来看，数字化极大的降低了

很多沟通成本，刚刚也举了很多例子，取数的口径、路

径、指标定义，原本可能都不是很明确，但有了BI之后

系统里对这些都做了标记，大家去获取数据的时候就

没有这些障碍了。同时也会在很大程度上降低数据的

出错率，使得整体沟通成本降低、沟通效率更高。

还有比如刚刚举的供应链的例子，产品效期管理，我们

可以设置一些预警机制给即将到期的产品，提醒业务

人员、渠道相关负责人，这些产品是不是要做一些营销

的动作，促进即将到期产品的销售，降低产品的一些管

理成本。

从销售增长的维度来看，通过数字化可以很好地找到

业务的增长点，例如我们在BI上搭建了用户好评率跟

踪系统，抓取所有渠道的评论，业务人员和PM可以实

时的跟踪用户评价，去获知哪些产品当下遇到了什么

问题，是产品本身的问题还是物流或者客服环节的问

题，这样可以很好地推动我们做服务上的升级、产品的

迭代，拉动品牌整体的销售增长。

另一个例子是产品销售趋势的分析，气味图书馆的产

品分很多系列，通过实时的数据趋势我们就能了解到

哪个系列销售得更好，哪个系列在当下销售情况不理

想，可以针对不同系列做不同侧重点的营销推广策略，

也可以指导商品的上下架等业务动作，帮助我们更好

的去做业务运营。

观远数据：回看气味图书馆的数字化建设路径，有什么

经验可以传递？

温晓莹： 我的建议还是要分阶段来看，像我前面讲的三

个阶段，第一阶段还是要做好基础的信息化建设，第二

阶段是数字化的建设，第三阶段是有更多智能化的探

索。所以，我个人建议在前期还是要做好数据规划，这

点非常关键。有了基础的数据沉淀之后，再结合业务场

景，搭建经营分析维度，最后向智能化探索更多创新。

从选型上来看，我建议还是要更多的和自身的产品、业

务结合，在技术上要具备易操作、高性能的特点，否则

随着业务发展会产生很多困扰。另外就是建议要选择

有丰富行业实践经验的厂商合作，可以帮助企业省去

很多时间。我们在跟观远数据的合作中，就获得了很多

行业经验，观远数据帮助我们很快速地把系统搭建了

起来，我们在内部也用了很少的时间跟业务去做沟通

培训，整体非常高效。

观远数据：在智能化探索方面，气味图书馆目前有什么

规划？

温晓莹： 坦白说，目前我们首要还是完善当前的数字化

建设，现在我们已经建立起了渠道、产品、供应链、财

务、人事等六大版块的数字化运营体系，但也还有需要

完善的部分。在未来的智能化探索部分，我们期望能跟

观远数据有更深度的合作，比如一些智能化的数据指

标的解读，或者更多和行业大盘数据结合的智能化的

数据分析。

感谢温总对观远数据的认可与支持，观远数据也同样

期待与气味图书馆一路携手，不断完善数字化建设，以

领先技术与创新实践助力气味图书馆实现从1-10、

10-100、100-∞的可持续增长。

57

对话来伊份：BI月活跃用户突破2000+，

“让业务用起来”成为日常

来伊份，“主板零食第一股”，2002年创立于上海，

3600+门店遍布全国百余座大中城市，成为7亿人次的

零食首选品牌。旗下嗨吃无骨、伊天益袋、等近千款零

食，深受消费者青睐与厚爱。2020年以来，公司聚焦新

鲜零食战略，以全新品类在消费者心目中建立起“新鲜

零食=来伊份”的认知价值。同时，来伊份与全球合作伙

伴携手，不断回馈消费者、员工、投资者和社会，持续推

进建设生活生态大平台企业愿景的实现。

2018年，来伊份与观远数据合作，引入观远BI推动公

司数据建设。至2023年，双方合作已持续五周年。

五年里，观远BI在来伊份内部的月活跃率持续上升，截

至目前月活跃用户已超过2000+。从管理层到一线业

务人员，使用观远BI了解业务经营情况、进行业务分

析，已经成为每个人的日常习惯，真正实现“让业务用

起来”。从推进公司经营核心战略，到线下门店运营的

细分场景，BI应用贯彻其中，持续在公司的业务增长中

发挥价值。

观远数据特邀来伊份大数据部门产品总监余迁对话，

回顾来伊份与观远数据五年合作历程，挖掘BI赋能业

务价值，展望未来数字化建设新方向。

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以下是经过编辑的访谈内容：

携手五周年，让业务用起来

观远数据：来伊份与观远数据合作到今年是五周年，是

什么促成了2018年双方开始合作？

余迁： 2018年之前，来伊份的数据平台主要是国外某

厂商的BI体系做的，整个数据报表方面的开发建设周

期会比较长。此外，市场上该产品相关的报表开发人员

也比较少。所以无论是从效率还是成本角度上，都推动

我们要开始自建内部的数据中台。但自建数据中台就

意味着我们要将更多精力投入至此，导致业务的报表

需求的开发效率会比较低，但业务需要看到的报表数

量又是非常多的。为了解决这个问题，我们在2018年

开始与观远数据合作。

选择与观远数据合作的原因，一方面在于观远BI产品

能够契合多数据来源的模式，以及考虑到后续对接自

建的数据中台都非常方便。在前期观远BI可以直连BW

的数据源，当我们开始自建数据中台后则可以直连到

我们的数据中台。另一方面是观远BI的可视化分析、拖

拉拽式的操作，以及各种分析维度都很契合业务的需

求，能够帮助我们比较快地提速。

观远数据：在双方五年的合作里，您印象最深刻的事？

余迁： 观远数据一直在讲“让业务用起来”，对我们来说

印象比较深刻的就是在公司内部观远BI的月活跃率一

直在上升，到2020年年底达到了很好的月活数据。这

代表着这个平台在我们公司真正“让业务用起来”了。

现在在公司内部大家都已经形成了日常使用观远BI的

习惯，平时可能不会有什么特别的感觉，但一旦没有了

肯定会让业务们非常不习惯。

BI月活2000+，决策不再“拍脑袋”

观远数据：目前公司里有多少人在用观远BI？

余迁： 根据我们自己拉过的数据来看，目前月活跃用户

有2000+。使用者除了我们IT部门的数据开发同学和数

据分析师之外，业务部门数据分析相关岗位的同学也

会用它去做分析，而业务部门更多的同学也会用它去

了解自己关心的数据。

观远数据：对于公司内部不同的角色来说BI有什么价

值？

余迁： 我们的管理层是非常关注数据的，我们打造了一

个移动端BI产品，内部称为“天盘”。通过这个移动端的

BI产品，管理层能够每天随时随地看到所关注的报表

数据，方便他们进行经营管理决策。同时，出现异常数

据也会及时预警，提高我们的反应能力。

对业务层来说，则会每天定时通过PC端的BI去做数据

分析，及时了解业务表现，分析业务问题，快速找到调

整方法。

观远数据：随着BI平台在来伊份中使用率越来越高，对

公司核心业务和经营管理带来了哪些变化？

余迁： 我们公司经营主要有三大战略：

第一个内部称为“万家灯火”，指要在更多城市开更多

的门店；

第二个内部称为“千帆计划”，指要在更多城市找到更

多的经销伙伴；

第三个内部称为“大闹天宫”，指我们要做一个多元化

的平台，和更多合作伙伴一起赋能行业。

基于其中“万家灯火”这一战略，我们要开很多的店，这

些店的业务都需要进行大量的数据分析。比如门店经

营的好不好、加盟商店的盈亏分析等等，都需要基于大

量的数据做分析。原来的经营决策相对较多的依赖人

工经验，现在有了这套平台，业务可以基于这套平台的

数据沉淀和分析模型所提供的能力，更方便地进行这

59

些业务方面的数据分析。通过分析业务可以更快速、准

确地知道每个月有多少家新开门店、加盟商的门店赚

不赚钱以及对应的原因是什么等等。对于整个公司来

说，如果没有这套平台，这些东西就很难去分析，或者

即便有数据也不知道怎么去了解。

在其他战略的推进中也一样，有了平台之后我们的业

务在决策中不会再是“拍脑袋”式的决策，大家都会很

关心数据，会去研究数据背后的逻辑，关心ROI等指标

反馈，基于数据分析去考虑运营动作该不该做。

观远数据：来伊份非常注重线下门店的运营，在这个核

心业务场景中BI有哪些应用实践和价值产出？

余迁： 在门店场景中，我们借着与观远数据的合作，进

行了两个方面的数字化实践：

第一，融合观远BI，与观远数据一起打造了“门店经营

助手”这一产品，整合了门店管理相关的数据，包括销

售数据、库存数据、盈亏数据等，并将其细化到每一个

门店的维度，让一线的经营者能够更方便地看到自己

门店的经营数据，也赋能一线的管理者能够更精准地

做经营决策。并随着业务的迭代，对“门店经营助手”进

行了2.0版本的升级，让大家能够看到更多想看的数

据。包括基于我们的加盟商业务，专门做了加盟商相应

版本的升级。

第二，针对门店管理中巡店的部分，打造了巡店系统，

其中包含了门店经营全生命周期的数据分析维度，能

够帮助公司的管理者在巡店之前全面了解门店的所有

信息，进行分析决策。

此外，我们目前在做“精益店管理”和“门店全智能监

控”两个项目，会采集门店所有智能硬件的数据，并基

于数据平台进行监控，减轻门店经营者日常的一些工

作压力。在经营链路方面，也会将一些好的管理SOP和

经验进行沉淀、梳理、固化，对一些问题点也会进行相

应的预警，这些同样都离不开BI对数据的采集以及分

析 、应 用 。

重视数据价值，奔向AI赋能

观远数据：基于来伊份的数字化建设，有哪些经验可以

传递给行业中同样关注数字化的企业？

余迁： 站在来伊份的角度上来说，首先要强调的还是数

据的重要性。企业的整个数字化建设中，数据是非常重

要的。无论采用什么样的架构，企业一定要有自己的数

据中台或者平台的概念，能够把数据沉淀下来、汇聚起

来，而不是分散在各个系统中。汇聚之后可以借助BI去

提升自己业务分析的能力，只要业务真正用起来，对企

业业务的增长一定会产生相应的效果。

观远数据：数字化建设是一件长期的事情，来伊份对于

未来的建设有什么样的规划？

余迁： 目前从我们的角度来说，我们的数据看板、报表

已经足够多了，业务也已经真正在用起来了，后续我们

会想要帮助业务真正实现数据洞察，帮助他们提高分

析能力，能够让业务真正通过数据发现问题并解决问

题。我们目前在尝试针对业务流程做一些半自动或者

自动化的监控，并通过归因分析帮助业务找到产生问

题的原因，找到解决问题的方法。在长期的建设计划

中，这些探索实践可能会更多的和AI结合起来。

感谢余总对观远数据的认可。期待下一个五年，继续携

手成长，并肩探索，打造更多引领行业的最佳实践。

60

静博士COO杨智昌：

数字化运营在业务中的落地，用起来才是王道

成立于2003年的静博士美业集团，以“静心关怀”为理

念，产业横跨生活美容、医疗美容、皮肤管理、国医馆、

美容用品公司、美业IT平台，并拥有美容基础教育学校

和美业企业大学平台。创业至今，集团一直保持着健

康、稳定、快速的增长，已发展成为浙派健康美业的领

先品牌和行业领先的标杆企业。

2017年7月静博士集团与观远数据达成合作，构建企

业数字化运营体系。2022年7月，双方合作五周年之

际，观远数据特邀静博士集团COO杨智昌先生一起聊

了聊对美业连锁企业数字化运营体系建设的思考。

“五年是一个足以有很多畅想的时间段”，杨智昌在访

谈中这样讲到。

向着未来五年，是诸多期待；踏行过的五年里，则有更

多收获。五年合作里，静博士集团和观远数据一起，将

数字化运营体系落地到了整个公司的业务运营中。高

易用性的敏捷BI在集团中得到广泛应用，包含门店一

线业务人员在内，企业内部1000余人都在BI的数据赋

能下，效率得到大幅提升。BI能力更与静博士集团的行

业经验沉淀融合，打造出赋能美业行业发展的连锁美

容院智能管理SaaS产品，为美业连锁行业数千家门店

及其员工的业务运营赋能。

静博士集团为何能在千人规模的集团内部成功推行数

字化运营，让数据驱动的意识从企业高层到门店美容

师全面覆盖？连锁行业企业未来五年的数字化建设有

哪些新方向可参考？在静博士集团COO杨智昌对美业

连锁企业数字化运营体系建设的分享和思考中，我们

将找到答案。

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以下是经过编辑的访谈内容：

两个一起成长的伙伴

观远数据：静博士启动数字化运营体系建设的契机是？

杨智昌： 业务规模的扩大，推动着我们需要借助数据工

具将经验沉淀和复制。

在连锁企业发展的过程中，你会发现当门店的规模还

不是很大的时候，门店运营依靠有经验的员工就可以

做好。但当发展速度加快，门店数量倍增的时候，单靠

个人经验，就很难支撑。

以门店总监这个岗位为例，当时静博士最优秀的门店

总监一个人能管理6家门店，但这已经是个人能力的极

限，而我们要再开几十家店，不可能每个门店总监都有

这种经验和能力，这种人才也不是需要就能马上招聘

到，或者能够立刻培养出来的。

当时静博士的连锁业务正处在快速发展不断扩张的过

程中，我们就在想怎么样能让每一个门店总监都能管

10家店、20家店，让个人的经验边界能够无限扩大。

当时想到的就是要做数据运营，从数据里面找到这个

优秀的门店总监一个人能管理6家门店的原因，他的成

功经验和背后逻辑，把这些经验逻辑都数据化，用数据

把优秀的经验、好的运营打法都沉淀下来，复制到更大

的团队、更大的规模中去。

观远数据：为什么会选择与观远数据合作？

杨智昌： 最初是对观远数据产品设计的理念和初心的

认可，5年来的长久合作则是因为它确实持续在帮助静

博士创造价值。

开始数字化运营体系建设后，静博士很需要一个适合

美业业务，同时能让团队都觉得好用的工具。对比之后

选择了观远数据，一是两家公司都在杭州，这是一个机

缘，当然也有服务保障；二是在双方沟通的过程中，我

们发现观远数据的创始团队核心成员都有很强的帮助

企业发展的经验，他们也将这样的基因注入了BI产品

中，是站在对业务理解的基础上建造一个好用的数据

工具。观远数据不仅仅是要做一个产品，而是确实在探

索如何利用数据，帮助像静博士这样的企业成长。这份

初心非常打动我们。

这5年合作一路走来，也让我们感到当初的选择很对。

我一直认为好的合作是“润物细无声”的，不是一定要

发生什么特别好的事，才能让我们一直一起走，而是在

过程中没有发生什么不好的事情，所以才能一直携手

走下来。

在跟观远数据合作的五年里，静博士也经过了几个不

同的发展阶段，从一开始偏向传统的连锁服务企业，引

进观远数据BI产品开始数字化运营，再到迎来快速发

展期，需要的数据赋能更多，对数据的维度、丰富程度，

取数用数的便捷程度，数据工具的好用程度等等要求

都在不断提高。例如我们逐步将数据应用推广到了美

容师、顾问、店长等一线业务人员层面时，就对数据工

具的易用性要求会很高，不然这些人员用不起来，我们

整个的数字化革新也就不会被支持。

而在这些过程里，观远数据也在不断地迭代，始终都能

够很好地支撑我们的各种需求。到后来，当静博士想要

把美业连锁的运营经验沉淀下来，打造成一个SaaS产

品时，我们形成了100多项数据维度，基本上算是美业

数据运营中最全的数据维度了。这些数据维度也和观

远数据的BI产品得到了很好的结合，给到美业同行赋

能，让静博士迈入了一个新的发展阶段。

5年走来，静博士和观远数据其实是两个一起成长的伙

伴，用现在流行的话说，是双向奔赴。

要好用，要有切实的帮助

观远数据：有了工具之后，企业内部是如何推行数字化

运营的？

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杨智昌： 静博士当时正处于发展起飞的阶段，我们确实

用了非常大的精力去推动数字化运营体系的落地。

印象比较深的是，当时我会把很多一直在门店工作的

总监拉到一起，从Excel表开始一个一个给他们拉表

格，看数据。又用了一些时间来推动月度会上的数据分

析环节。开始的几个月大家都很痛苦，但在不断要求必

须做非常详细的数据分析，从简单到复杂带着他们一

步步拆解一段时间之后，会发现不管是中高管还是一

线业务人员，他们的数据意识和数据分析能力都变强

了。当他们带着这种意识和能力，再把实际的工作经验

结合起来之后，产生了非常多很好的idea。

慢慢的，团队成员都感到数据分析不再是一件让人痛

苦的事情，而是能够给他带来切实的帮助，就像之前说

的门店总监，会觉得这件事情能让他一个人的管理范

围变得更大，工作效率更高也更容易。数字化运营这件

事就成功地做起来了。

到现在我们已经发展到了在杭州、宁波等城市同城百

店的规模，但门店总监的人数可能也只比五年前多了

一两个人，因为在数据的赋能下，每个人的管理半径都

大了很多。

观远数据：回看推行数字化运营的过程，最重要的经验

是什么？

杨智昌： 第一是工具一定要好用，第二是寻找价值。

关于第一点，我认为是像我们这样的人力资源型企业

必须要考虑的问题。像静博士这样的服务行业的企业，

大部分一线业务的从业人员他的知识体系、知识水平

和对于数据运营这件事的接受程度，可能相对别的行

业从业者来说不是很高。在这些手工艺人之中推广数

据运营的思路和实践，工具就一定要便捷简单易用，是

不是点一点就能看数据，拖拖拽拽就能做一个看板，易

用性是很关键的。

寻找价值，是说我们建设数字化运营体系，要把做这件

事的价值想得非常细节非常直观。不能仅仅是追随潮

流，总部或者中台的人觉得要做，甚至认为这个数字化

创新的项目做完了，会出彩，但效果就像美丽的却空荡

荡的花瓶，只会给业务一线的同事增加更多工作量。对

业务现场的同学来说，比如美容师、店长这些一线同

事，如果他们不能看到这些东西对我有什么价值，就会

觉得我是在给总部所谓数字化运营团队的人打工，多

了很多工作负担。

有一些企业会发现在推进过程中越推越难，为什么？因

为你的工具可能算法非常复杂非常完美，但却不是以

赋能，或者说不是帮助别人的心态和理念去设计的，只

会让业务的人觉得不堪重负，让大家变成对立的，那就

很难落地。

BI也好，其他数据运营工具也好，只有能真正帮助到别

人，大家才会觉得它是一个好东西，数字化运营是一件

好事情。有了这个基础，企业才能去做更深入的探索。

高效，高体验

观远数据：静博士目前BI使用的效果如何？

杨智昌： 观远数据的BI平台，在静博士内部已经赋能到

了整个公司，包括所有门店，1000多人都在使用。同时，

通过与我们的美业SaaS产品的深度融合，也跟静博士

一起赋能了美业同行的几千家门店和其中的从业者。

我们和观远数据一样，认为数据化运营在业务方落地，

用起来才是王道。“用起来”就是要切合我们业务每一

个细的场景，能够让员工觉得这个工具真的是帮助我

的，我和数据工具加起来后变得更强了。

在静博士内部，我们会利用观远数据BI平台，在整个公

司的月度、年度经营分析会、店长会议等会议场景里，

对公司、门店等的业务经营状况进行分析。在门店里，

店长也会在日会、周会、月会中，分析重要工作节点上

的各个数据。即便是没有很强的数据分析能力和经验

的店长，也可以打开数据应用，获得已经融合了经验丰

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富的店长开会时会用的分析维度。而且可以在移动端

使用，店长只要看着手机或者pad就能开会。通过它，

可以让每一个员工都能像最优秀的员工一样工作。

还有像美容师这些业务人员，不止会在用它写日报做

报表，数据应用更会像一个聪明的小助手帮助他做好

服务。例如某天可能没有什么客人预约，美容师就可以

到数据应用里看看，最近可能到店的客人是谁，某个客

人平均每周都会到店一次，这周还没来，那我们就认为

他是最可能到店的，可以去主动触达他。

以及在重大的营销节点，总部中台也会借助BI能力，去

做客流拉伸。通过数据分析，筛查大促活动的目标客户

名单，把分析结果给到各个门店，赋能他们去更好地做

客户运营的工作。这种方式会让门店的人员感受到他

不是自己一个人在战斗，虽然他不具备很深入的数据

分析能力，但公司会有一帮非常聪明的人，通过洞察他

的业绩、门店的运营情况，用数据分析给到他很多枪支

弹药，帮助他去打好这场大促的仗。所以，静博士内部

现在BI的运用、整个数字化运营体系的运行，都做得非

常好。

和观远数据BI平台融合的美业SaaS，则把这些经验沉

淀下来做了行业赋能。例如上个月我们开了一场行业

会议，和我们SaaS产品的用户，也是我们的同行一起

探讨下半年要怎么做增长。在开始前，我们就把上半年

的数据分析维度全部做好，给他们直观展现出来，让他

们来了就能看我们对上半年非常多维度的整体的数据

分析，会更有信服力，也能更高效地找到下半年的增长

方向。

静博士的美业大学的课程里，数据分析也是很重要的

一项，课上会让他们看着数据，老师告诉他们分析方

法，教大家看问题找改进业务的方法，通过数据找到提

高业绩的突破口。业务经验和数据赋能形成一个紧密

的闭环，让业务的人觉得受益，这才能真正用起来。

观远数据：能否举例展示BI带给静博士的业务价值？

杨智昌： 像前面说的，数字化运营在实际业务中的落

地，不能因为管理阶层觉得很重要，甚至觉得高科技，

就让整个业务体系来配合，但却只是空转式的运行，这

样是难以为继的，它必须要产生实实在在的价值。在美

业连锁行业，评判价值有两个核心关键词：高效，高体

验。

BI带给静博士的“高效”和“高体验”，可以从两个小案

例中体现。

第一，C端客户高体验和B端门店高效运营的价值串

联。作为服务行业，我们所做的一切都是为了吸引客

人、服务好客人，为此我们借助观远数据BI平台，与静

博士会员制体系结合，做了一个“会员消费降级”维度

的数据分析工作。例如当一个会员之前持续消费，经常

到店，但这一两个月他突然中断消费，到店减少，也就

是“消费降级”，就会给门店经营者一个业绩预警，让业

务人员去关注到是否是客户的服务满意度出了问题，

以及可能会对门店业绩有什么影响。帮助业务更高效

的做门店运营和会员运营的工作，及时发现问题，提高

客户体验，降低对门店业绩的影响。

第二，员工幸福度和企业经营的价值串联。大家都知道

我们是一个非常依靠人去服务的行业，要提高客户的

体验、客户的满意度，这件事其实跟提供服务的员工的

满意度、幸福度也是相关的。我们通过观远数据BI平

台，对员工的幸福度也做了一个监控分析。

静博士有1000多位美容师，有些美容师技法好、手法

受客人欢迎，就会有很多客人点单要他服务。但是如果

一个美容师长期处在非常高的开工率状态，虽然收入

会不错，但也会非常累，他在工作中的幸福感、满意度

就会持续下降，最后离开公司。

所以我们建立了员工开工度这样的数据分析看板，来

监测我们一两千位美容师的开工度，和管理手段配合，

来提高员工在工作中的幸福感。比如最近某个美容师

的开工度很高，公司就会给他放个假，人资买电影票给

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他，让他去放松。或者组织大家一起去看电影，或者做

一些管理层慰问的工作。对员工来说，会感受到公司真

的很懂我，也很关心我，工作状态就会更好，给到客户

的服务体验也就会更高；对公司来说，人才流失率会降

低，成本也会下降，留下了有经验优秀的人才，对业绩

增长也更有利。

这两个小案例都是在用观远数据BI平台构建了数字化

运营体系之后，与业务结合确实产生了价值的范例。也

正是因为这些价值真的产生了，才能够让数字化运营

落地下去，帮助业务成长。

向未来探索

观远数据：基于从业多年的经验，您认为数字化时代，

连锁零售行业目前主要面对的挑战是什么？

杨智昌： 连锁行业有一个基本逻辑，就是为什么我要加

入连锁体系，而不是自己开店。这是因为连锁体系的整

体效能要比单店高，高的原因则在于连锁体系里经验

是可以被大量复制的，即便是异地复制也能贯彻下去。

以前，连锁行业的这套逻辑是通过两个方面实现的。一

方面是初期的模型设计，另一方面更多是通过培训、一

级级的代理督导。这是过去整个行业连锁体系能够铺

开的一个核心。

但现在，连锁体系的推广和发展，具备了更高效的可

能，所有经验都能被数据化，连锁模式不仅可以通过培

训督导贯彻下去，还可以被算法化。比如算法可以根据

门店的运营情况给到一个分析结果和标准动作建议，

我只要根据标准动作去做客户维护之类的动作。这就

比靠练习、培训、督导更加高效。

所以我认为在数字化时代，连锁行业正面临着一个非

常大的能力迭代，就是如何把自己的连锁模式完全数

字化，通过数字化工具也好系统也好，去计算、分析、呈

现、指导、实施等等。

不仅是连锁行业，数字化是各行各业都必须解的题，谁

解得快、解得优，谁就能在新一轮的竞争中领先。

观远数据：静博士对下一个五年的数字化建设有什么

规划？

杨智昌： 五年是一个足以有很多畅想的时间段。过去五

年我们发现大家从追求IT化发展到了DT化，数据驱

动。这个过程我们的感受很深，也做了很多行业落地的

实践，核心是把既有经验和运营实践数字化，变得可复

制。

如果说这五年我们是通过人的经验、人的探索，把数字

化做出一个算法、一个工具，推行到整个团队的话，未

来五年，我相信在现在各方面都发展得很快的情况下，

数字化会达到另一个程度。整个数字化发展会更快，人

的经验未必够用，未来的数字化可能不是我们以前的

经验实践积累萃取转化而来，而是从数据本身创造出

来的，来自于数据之间相互的关系。那个时候可能就不

再是我们的数据分析人员从数据中去发现什么，我们

畅想是否能够通过接入AI等先进的能力，让数据自己

找到依靠人的智慧都发现不了的某些新方法和新模

式，反哺辛勤工作的人，让大家的工作更轻松。

我们之前从简单的数据表格发展到了用BI分析，未来

则期待与AI结合，从数据中获得新发现、新思路。

事实上静博士已经在做一些AI方面的探索，尝试和复

旦大学创业团队以及其他一些算法团队，一起做一些

AI项目。例如一些客户服务方面的智能标签，会员运营

方面的“猜他会来”一类的功能。未来我们也希望跟观

远数据一起，在AI+BI方面，做更多更高层级的数据赋

能的探索。

感谢杨总对观远数据的认可，期待下一个五年，继续携

手成长，并肩探索，在连锁行业的数智创新路上，一起

打造更多最佳实践。

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咬不得CFO施东海：

数字化是需要长期布局、持续深耕的

杭州著名餐饮品牌“咬不得”第一家门店成立于2004

年，前身是“高祖生煎”，重点研发灌汤生煎并持续迭代

升级，扩充了粥羹汤、盖浇饭、干/汤粉面、小火锅等多

个产品线，截至目前，已累计开店100余家。

2017年3月，咬不得签约观远数据，成为彼时刚刚创立

的观远数据的第一家客户。至今日，双方合作仍在延

续，已整整走过六个年头。

六年来，观远数据从一家初创企业快速成长为数据智

能行业的引领者，服务覆盖零售消费、金融、高科技、互

联网等近10个行业，合作客户已达400+。回首六年来

路，咬不得作为第一家客户，给予的信任与认可对观远

数据意义重大。观远数据也以不断升级的卓越服务，回

馈着客户的长期信任。

2022年双方合作五周年之时，观远数据曾诚意邀请到

咬不得CFO施东海先生，与我们一起回顾了咬不得与

观远数据的合作，共话咬不得过去五年的数字化建设

成果，展望未来行业与企业发展方向。如今再看，正如

施东海在访谈中所说，我们依旧在一起“让做餐饮这件

事更有想象力”。

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以下是经过编辑的访谈内容：

“顺 理成章”的合作

观远数据：咬不得是观远数据的第一个客户，是什么样

的原因让咬不得选择了初创的观远数据？

施东海： 与观远数据的合作属于“需求对口，一拍即

合”。在与观远数据合作前，咬不得的很多数据工作都

是依托于人工，所使用的数据管理、分析工具也相对较

为滞后、模式化，在数据处理的效率、数据准确度等方

面都无法达到公司的要求。

五年前，观远数据来到咬不得调研公司对于数据分析

的需求，观远的产品恰好能够为我们提供强大的数据

支持，可以让数据分析更多维度、更准确、更高效，与咬

不得的门店管理、堂食、外卖等多个业务场景的数据分

析需求有很高的契合度。所以，当时想要借助观远数据

分析产品强大的功能，来满足公司数据分析的需求，就

顺理成章地展开了合作。

用数据支持前端业务

观远数据：数据分析能力是所有企业数字化建设的一

大关键点，与观远数据在数据分析方面的合作对于咬

不得的数字化建设起到了什么作用？目前有哪些成果？

施东海： 咬不得以前其实有非常多分散的业务系统，我

们与观远数据的合作将这些系统进行了对接，将业务

数据收集起来进行分析，以及将咬不得在不同渠道的

会员数据等，进行统一归置、提炼，让数据价值在我们

的业务中发挥作用。

与观远数据的合作主要是推动了我们整个的业务数据

化，包括怎样去提炼数据、通过数据的呈现去进行分

析，找到业务运营背后的一些规律和问题，以及分析业

务发展的趋势，帮助我们整个业务运营的推进等方面

都具有非常重要的意义。

无论是产品还是管理，咬不得近几年都在持续推进数

字化转型，包括我们的会员管理、门店管理、库存管理、

采购等等业务模块，都在不断地推进数字化的应用。在

业务上，我们持续的聚焦于数字化，从会员等多个方面

的数据应用入手，与企业长期发展有效的结合起来，通

过数据分析平台来实现降本增效。

目前我们数字化主要围绕的方向一个是会员方面，我

们现在在重点打造社群，包括会员营销体系，另一个重

点在供应链，依托于数字化对供应链进行的改造，对于

我们近几年的持续发展是一个非常重要的手段。这两

方面的建设对于咬不得非常重要，数据分析能力不仅

支撑了我们的企业后台的数字化建设，也让我们能够

用数据支持前端的业务。

让做餐饮这件事更有想象力

观远数据：数字化影响着所有行业的发展，餐饮行业也

不例外，您认为餐饮行业的数字化发展趋势如何？下一

个五年，咬不得与观远数据可能会有哪些合作方向？

施东海： 餐饮零售化时代对于数据的依赖是远远高于

传统餐饮时代的，餐饮行业的经营管理方式也是在不

断发生转变的，所以，餐饮行业的数字化转变是需要长

期布局、持续深耕的。疫情的大背景之下，获客难、留客

难是亟待解决的两大问题，要实现线上线下一体化发

展，餐饮行业必然需要对供应链进行深入的连接与改

造，并且能够将消费者全渠道的数据纳入统一平台，实

现数据驱动的业务增长。

咬不得目前就处于餐饮零售化的转型过程中。之前的

五年，咬不得和观远数据合作，从信息化走向数字化。

未来三至五年，我比较期待与观远数据的合作能够在

一些业务场景上有更深的探索，例如财务这块上下游

打通的场景，如跟我们供应链端的上游供应商怎么对

接、怎么进行应付款的核对，下游跟我们的门店或者客

户的数据怎么对齐，做一些如回款的核对等一类场景

的合作。和观远数据一起，让做餐饮这件事更有想象

力。

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乐凯撒CTO黄道泳：

餐饮企业的数智化建设，要看企业所处发展阶段

过去两年，疫情给餐饮行业带来了不小的冲击和影响，

但也给了这个传统行业数字化变革的机遇。

相关行业报告显示，疫情期间，由于线下业务停滞或减

少，一些以前不做线上销售的餐饮企业做起了外卖；一

些餐饮企业尝试做半成品、成品和食材等的零售；还有

一些餐饮企业主动“触网”实施“互联网+”经营模式，开

通网上订餐、电话预约平台，开发线上线下融合互动，

运用第三方电商平台，研发适合互联网销售的菜品，推

出在线预订、网订店取、送货上门等服务。

疫情让那些过去未触及数字化的餐饮企业开始接触数

字化，也让早早布局数字化的企业收获到数字化的红

利反馈。

作为国内新生的餐饮潮牌和榴莲披萨的开创者，乐凯

撒一直十分注重自身的数字化建设，凭借提前布局，在

被疫情影响的低迷市场环境中，企业依然实现了逆势

增长。

观远数据特邀乐凯撒CTO黄道泳先生一起谈了谈乐凯

撒在疫情下的思考与应对，如何通过数字化的手段和

方式，实现业务的数字化增长，以及对未来餐饮行业趋

势的分析和看法等。

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以下是经过编辑的访谈内容：

“数字化能够帮助企业突破发展瓶颈”

观远数据：作为餐饮行业内的数字化先行者，乐凯撒目

前有哪些数字化建设成果？

黄道泳： 乐凯撒的数字化建设主要是分为两端。一端是

针对顾客的数字化工具，主要是以小程序为触点，结合

社群运营，去跟客户进行交互；另一端是乐凯撒门店的

管理端，属于内部的管理工具。这两端也各有侧重，一

个是提升效率，降本增效；一个是做整体增长相关配套

的事情。

疫情期间更多发挥作用的可能还是在与用户相关的这

一端，比较明显的是在疫情期间，如之前深圳大部分的

门店都关了，我们的用户也都被封在家里不能出来，这

时门店和用户基本就处于脱节的、无法沟通的状态，基

本上只能靠社群、小程序、公众号做信息的传达、服务

的传达。因此在疫情期间，我们推出了一些优惠活动，

例如买一送一、免费配送、储值优惠活动等，通过公众

号等私域传播出去，在那段时间取得了较好的整体效

果。

普通的餐饮商家在疫情期间基本上是与客户完全隔离

的，唯一可能只剩下第三方外卖平台，很容易被动陷入

价格战中。

在第三方外卖平台上，首先要求店家能够营业，疫情期

间很多商家是连营业的机会都没有的；第二是营业后

还要有比较好的配送保障，平台的配送运力往往是先

保障大品牌的，小品牌的配送就会受到比较大的压力。

乐凯撒在这方面确立了双项保障机制，除了第三方外

卖平台分配的配送运力外，我们内部做了智能接单的

功能，聚合多方运力。当外卖平台配送无法满足的时

候，内控能力就会将订单交由顺丰、达达等快递配送，

保障配送服务的正常运行。

第三方外卖平台的另一个问题是广告费、流量费等各

方面费用的成本是很高的，会压缩品牌利润空间，品牌

私域流量的运营较这一点会有较大的优势。在私域内

我们会做一些优惠和让利活动，如小程序的积分、免配

送费、优惠券等等，但在第三方平台上由于平台运营成

本较高，能够做优惠活动就非常有限。

以上是我们针对用户端做的一些事例。在内部的数字

化赋能上，主要是提供提高效率的工具，例如营业额预

测、智能订货预测、智能排班工具等，都已在内部开始

应用。这些也做了较长的时间才取得了成果，但在内部

的效率提升上起到了很大作用。

观远数据：从信息化到数智化，数据智能为企业经营带

来的最大变化是什么？

黄道泳： 最大的变化是降低了门店操作的复杂度。工具

只要你愿意花钱、花时间，是比较容易得到好的结果

的，也能够长期使用，但人的能力培养，尤其是在快速

扩张的情况下，是很难快速跟上业务发展的，除非是业

务已经做到了极致的标准化、极高的可复制程度。因此

随着企业发展，门店店长这类人员的能力的复制难度

是肯定高于系统能力的复制难度的。

大部分的餐饮企业是很难做到业务的标准化、可复制，

因为想要做成这一点，前提一定是需要很强的信息化

基础和标准化的流程。很多时候我们餐饮企业在这一

部分的发展上都是有缺失的，业务跑起来了，但内功练

的并不是非常好。所以很多餐饮企业为什么做到一定

阶段就无法再发展，因为它没办法继续发展了，人跟不

上，配套的工具、管理机制都跟不上，导致企业发展停

滞。甚至如果问题一直得不到解决，企业会走向衰亡。

如果能够跨过这道坎，企业就会进入下一个发展阶段，

迎来第二增长曲线。

数字化能够帮助餐饮企业突破发展瓶颈。首先，数字化

的应用是可以把对人的要求降低的，例如刚才提到的

在餐饮里最难的几件事情，一个是订货，明天要卖多

少、卖什么，如果不是非常有经验的店长是很难估计出

来的。早期有经验丰富的店长可能不会有太大问题，但

发展到一个阶段后，很多人没有时间让经验沉淀下来，

并且餐饮行业从业人员的学历偏低，思考力普遍不足，

人员自身并没有能力去解决包括订货、排班、生产效

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率、流程优化等等问题。

这些问题最好的解决方式是利用数字化，通过工具来

承载，而不是单纯变成一套管理制度。

当然，将其变成一套管理制度也是一种方式，但是会产

生较高的成本。一般会选用两种方式相结合，一方面有

工具，另一方面也有配套的管理、培训机制。但这个培

训会比传统的培训简单很多。比如早期乐凯撒的排班

培训是用的Excel，培训新来的店长就拿着这套Excel

反复地讲反复地培训，这个公式什么意思、这个表怎么

填、有什么注意事项、数据从哪里来，反反复复讲两个

星期，店长还未必能听懂，到具体做的时候更是常常出

错。

有了系统工具后，很多东西不需要再反复培训，只要跟

着系统提示去做就可以。相较于之前的培训方式要员

工先理解原理、生成逻辑，再去取数、套公式、计算，最

终得到或许还不准确的排班、订货结果，要不就“拍脑

袋”决定，数字化工具让培训成本大大降低，效果大幅

提升。

数字化工具会直接告诉结果，不需要店长店员理解过

程，例如排班，系统会告诉你今天要排几个人上班、每

个小时安排几个人、每个岗位安排几个人，系统会将生

产效率和生产要求的问题一一解决，减少店长的负担。

订货也是一样，如果按照以前“拍脑袋”订，要么会订少

造成缺货，要么订多了造成浪费。有了数字化能力后，

我们的订货预测准确度比人工提升了整整一个档次，

这是我们这一两年用下来，在传统预测方式和数字化

订货预测方式并行的情况下，实际测试得出的结论。

人的思维是没有那么容易转变的，尤其是在复杂的事

情上面，更难做到所有人的思想同步，但系统的算法可

以持续优化，帮助人将工作做得越来越好。

“好 的工具可以极大提升效率”

观远数据：乐凯撒与观远已经合作有些年头了，可以介

绍下目前深入应用到的业务版块和应用效果吗？

黄道泳： 乐凯撒与观远数据的合作，目前也是应用在两

端，即围绕增长的顾客端和围绕效率提升的内部端。

在围绕增长的顾客端，主要是对线上数据的分析，包括

外卖分析、产品分析、用户分析以及门店销售业绩分析

等，这些是公司普遍用到的能力。

我们也将数据分析的能力运用到了营销层面，例如很

多公司都会做短信营销，但很多公司做这件事是因为

知道会一定程度上影响顾客的消费行为，但是他们并

不知道对于用户购买决策的具体效果。我们在最近就

针对这方面做了测试以及数据复盘，从数据中发现他

们对于业绩增长的影响力。并以这些测试数据为依据，

指导我们在之后的短信营销中避免无效动作，更精准

有效地去进行用户触达与营销。

借助观远数据的一站式智能分析平台提供的能力，我

们不再像以前可能很多决策“拍脑袋”定了，现在通过

提升的数据分析与决策能力，我们可以将更多的资源

投入到有效的业务动作中，避免资源浪费。

在围绕效率提升的内部端，除了常规的业务报表，借助

观远数据数据分析平台的能力，我们还增设了例如供

应链相关的预警报告，尤其是某些物料的消耗的速度

的监测，都会通过观远数据的平台进行预警。在人工成

本上，基于数据分析平台实现的企业内部的精细化管

理，也让整体成本下降了20%-30%。

观远数据：观远数据一站式智能分析平台，为乐凯撒带

来最大的价值是什么？

黄道泳： 对我们来说，与观远数据的合作，让我们在建

设数字化过程中消耗的时间和成本大幅减少。首先，我

们比较特殊的是有自己的IT团队，也具有研发能力，所

以实际上我们也可以选择自己来研发数据分析平台，

但这会花费巨大的时间和成本，投入产出不成正比。直

接利用观远数据成熟的数据分析平台，可以降低我们

数字化建设的时间和成本。

另外，好的工具可以极大提升效率。通过观远数据的数

据分析工具，我们可以非常方便的将业务模块里关心

70

的数据、指标，快速地在观远数据的数据分析平台上配

置出来，同时还能设置一些相关的预警，实时监测数

据，需要数据的时候能实时看到。观远数据的工具本身

也具有非常高的易用性，业务人员只需要基础的培训，

就能快速用起来，不会受到专业问题的掣肘，例如供应

链部门、财务、人事等等部门的数据报告都能自己快速

做出来，能够高效满足部门日常的数据分析需求。这极

大地提升了我们在培训、数据应用上的效率，时间成本

则被大幅降低。

“数 据智能的应用是有一个演进过程的”

观远数据：结合乐凯撒自身的应用实践，你认为餐饮企

业要如何让数据智能为自身发展发挥更大的价值？

黄道泳： 数据智能在餐饮行业的应用，包括我前面提到

的智能订货、智能排班、智能营业额预测等，以及围绕

这些开展的一些工作，内控方面提升门店运营的效率，

让门店的业务流程更容易实现标准化。

另一方面，目前餐饮行业和用户相关的数据应用相对

还是比较浅层的，数据的应用要与品牌、营销糅合在一

起才能做得更好，一些大型的头部公司在这方面会做

的较好，但大部分餐饮公司都还是在浅层的应用上。

餐饮企业的数智化建设，要看企业所处发展阶段，不同

阶段企业的关注点是不同的，投入也是不同的。早期阶

段是要能解决日常运营就行，但到了中期就要关注顾

客和效率，再往后期，效率能改变的空间也变小了，重

点就会更加偏向顾客。

效率每提升一点都是需要花费极大的力气的，涉及到

需要打通的东西、关联的点非常多且复杂，例如乐凯撒

现在已经实现了智能营业额预测、智能订货，再往下我

们想要做实时库存、安全库存以及门店的库存预警。从

理论上来讲实现这些并不难，但当回到业务本身，门店

的标准化能否落地到位、系统工具是否真的好好用起

来了，如果连日常的排班、盘点都没有认真去做，所谓

的实时库存、库存预警就都会变成天方夜谭。

尽管越往后发展自动化程度会越来越深，但推进的难

度也会越来越大，对管理的要求也会越来越高。因此数

据智能的应用是有一个演进过程的，前期基本上是在

大方向上解决一些人的问题，一定程度上关注顾客，往

后是在顾客方面花费更多时间，等到顾客端的打法稳

定后，再回到供应链、门店的运营、管理流程的优化。

目前乐凯撒是到了第三阶段，完成了顾客端的数字化

建设，在门店运营效率方面也有了基础的实践，后续将

会投入更多的力气进一步深化成果。

观远数据：作为行业实践的先驱者，能否给正在考虑进

一步推进数字化转型升级、数据运营管理的同行业者

一些建议？

黄道泳： 我认为在餐饮企业发展的初期阶段，门店只有

几家十几家的时候，所谓的数字化信息化基本上不具

有很大的意义，只要找一些市面上最常规、最普通的工

具用，先把门店的生意做起来。

到了门店扩张，有几十家店的进阶阶段，就要准备做信

息化、数字化投入了。在这个阶段我有一个建议，也是

我们这几年和餐饮同行业的管理者们交流出来的一个

问题，这个阶段很多餐饮企业其实也是没有那么多的

钱去投入信息化、数字化建设，但是也一定不能贪便

宜，在选型的时候要慎重，不要贪图低价的供应商，陷

入消费陷阱，要关注供应商的产品能力和实施配合度。

另一个建议是，在疫情这个时期，企业要更多的关注用

户。门店在疫情的影响下生产效率下降，大家都已经不

得不想办法缩减成本了，就要围绕顾客多做一些事情，

想清楚自己需要做什么、要如何做。

以我们自己为例，2020年初时，我们就意识到了与用

户沟通渠道的缺乏，也看到了行业内一些私域做的较

好的品牌取得的效果，所以这一年我们就决定了开始

做私域，这两年也有比较好的成果了。但私域怎么玩是

需要深度思考的，是把它变成品牌宣传的渠道，还是变

成优惠券发放基地、会员福利通知渠道等，都是需要去

思考和尝试的。不同的赛道、不同的客群，包括不同的

产品，玩法都会不一样。

71

04

深度洞察

品类王者！王小卤

以数据贯通产品、渠道、品牌全链路，撬动增长飞轮

近两年，受行业内部竞争加剧、外部大环境冲击等因素

影响，新消费市场“遇冷”，不复往日盛景，一些曾一夜

爆红的新消费品牌无声消失。但仍有扎实耕耘品牌、产

品、渠道、供应链的扛下了市场变化的挑战，甚至取得

逆势增长，王小卤就是其中代表。

王小卤创立于2016年，以卤味猪蹄产品在私域从0-1

起盘，历经3年积累探索，2019年转战赛道，以预包装

虎皮凤爪引爆高增长。2022年，王小卤实现了全年业

绩超过50%的高增长。到2023年3月，爆款产品虎皮凤

爪已连续四年实现全国虎皮凤爪销售额第一。

王小卤创始人兼CEO王雄曾在采访描述过王小卤的增

长飞轮，“好产品通过品牌、渠道创造更多收入，更多收

入带来更多利润，利润分配到研发、品牌，研发带来更

多好产品，品牌、渠道双向赋能，带来更多收入以及更

多利润。”好产品、深渠道、强品牌，就是王小卤的护城

河三角模型，王雄认为，“从长期主义视角出发，把这三

方面做到最好就是我们的护城河。”同时他也提到，“最

后的决胜在供应链。要提供更好的产品，必须有自有的

供应链配合、更好的品控以及更高质量的人才。”

而如何做到最好或更好以持续制胜？对崛起于数字化

时代，一直非常重视数据价值，强调全链路数字化，并

将其视为与传统消费品牌的最大区别的王小卤而言，

答案一直十分坚定：数据驱动。

73

数据驱动大单品策略落地，锁定用户核

心指标做“好产品”

2019年4月，王小卤推出预包装虎皮凤爪产品并入住

天猫，当月跻身天猫鸡肉零售类目TOP1；2020年，虎

皮凤爪爆款单品荣获世界美味大奖，并成为天猫双11

期间鸡肉零食类目榜首；2021年1月，虎皮凤爪销量突

破1亿袋（指内袋小袋），6月，连续一年登顶天猫鸡肉零

售类目销量TOP1；2022年，王小卤继续稳居618天猫

鸡肉零售榜单TOP1，双11天猫肉类零售TOP1；2023

年，王小卤连续四年全国虎皮凤爪销售额第一，618天

猫肉类零食TOP1，618抖音休闲零食TOP3。

消费者真金白银消费带来的斐然成绩，已然为王小卤

虎皮凤爪打上了“好产品”的烙印。而这一引爆市场的

“好产品”是如何被打造出来的？关键在于通过数据找

准赛道，洞察用户需求，持续提高复购。

1、行业关键词数据找准赛道，产品测评挖掘

用户需求痛点

踏上卤味凤爪赛道前，王小卤做了三年的卤味猪蹄，但

并未能让品牌快速爆发，原因在于消费者对猪蹄的固

有认知与高频次消费之间的矛盾。品牌需要重新寻找

品类方向，王雄开始重视数据。天猫生意参谋销售排名

前10的卤味零售关键词数据让他找到了“凤爪”这一方

向，中国一年消耗凤爪多达200亿只的数据给了他转

战卤味凤爪赛道的信心。

研发出虎皮凤爪产品后，王雄在王小卤成立之初即建

设的私域社群中进行了测评。这个社群建设于王小卤

品牌成立之初，王小卤让社群中的成员成为了产品测

评员，通过专门设置的问卷收集社群成员对于产品的

反馈，再由人工进行数据统计，哪些表现不好的产品要

被淘汰，哪些新品可以大力推广，均由用户反馈的数据

筛选。虎皮凤爪在社群内测时。用户交口称赞，普遍反

馈好吃并表示愿意复购。

“愿意复购”，是识别一款好产品的关键。王小卤虎皮凤

爪就此面世，而为了将其打造成一款更多人“愿意复

购”的好产品，王小卤继续将数据驱动发挥到极致。

当关注到天猫用户评论数据中，很多用户提到凤爪好

吃但没去指甲，王小卤在工厂机器无法解决这一问题

的情况下，宁可增加成本也要雇用人工专职剪指甲，最

终凭此一举成就了品牌近40%的高复购率?几乎是

行业均值的两倍，极大拓宽了品牌的护城河。

2、持续追踪用户核心指标，数据指引上新搭

售策略优化

当虎皮凤爪成为大爆单品，带动品牌快速发展后，王小

卤却没有选择更多新消费品牌一贯地快速推新品、持续

打造爆品的抢占更大市场的策略，而是继续贯彻“产品

主义，用户至上”的价值观，以数据驱动将产品做到极

致。王小卤依旧延续了以消费者反馈数据为指导的机

制，外部建立仿照真实用户结构的千人测评团，产品想

74

要上新需要达到单次测评70%的测试用户明确选择愿

意购买；内部设立产品末尾淘汰机制，以复购率数据说

话，复购率最差的产品就会被淘汰。这导向王小卤所有

在卖的产品，都是经过消费者筛选的，复购率不断提高。

跟随着增长越来越快，面向长期发展，是王小卤对数据

价值的愈加重视。2022年，王小卤与业内领先的一站

式智能分析平台与服务提供商观远数据合作，通过观

远数据现代化BI打通数据分析全链路，让数据在业务

长效增长中发挥价值。借助观远BI，王小卤搭建起「客

服分析」板块，统计质量问题、出货量比例、客诉完结率

/满意度等用户体验核心指标进行分析，并对私域用户

流量、销售、复购等数据进行追踪，洞察消费者对于不

同产品的反馈，优化用户运营策略，并反哺产品研发，

提升品牌用户服务体验。

如今，王小卤强大的品控团队会依托于观远数据现代

化BI，针对用户对产品的反馈进行数据分析，每天对问

题进行拆解，从源头解决问题，快速进行优化，为消费

者提供更优质的产品。此外，在虎皮凤爪这一大单品之

外，也在不断推出香卤鸭舌、鸡肉豆堡、厚切脆藕等创

新卤味食品，尽管王小卤依旧以虎皮凤爪这一产品为

核心执行着大单品策略，对其他产品都是“卖而不推”，

但通过「客服分析」数据的反馈，王小卤依然可以快速

定位到用户对于产品的接纳程度，将受消费者喜爱的

产品在春节等销售旺季通过组合礼包等形式的产品聚

合进行销售，提高用户消费体验的同时，推动复购率与

连带率的提升。

数据赋能品牌渠道精耕细作，闭环护城

河三角模型

在新消费风头正盛的那几年，不论是做品牌还是做渠

道，只要肯不遗余力地做投放，快速抢占流量，用钱

“烧”出高GMV，就都能做得不错。但随着大环境的冲

击，这种“野蛮”的运营方式已经难以为继。王小卤很早

就清晰的认识到，只有更精准地洞察消费者需求、更明

确匹配消费者的痛点，才能真正占领用户心智，形成竞

争优势。

因此，在品牌营销与渠道运营上，王小卤始终以数据赋

能，通过“精耕细作”的方式，一步步构筑起长期增长的

“护城河”。

观远数据客服分析场景示例，非品牌真实数据

75

观远数据淘系运营驾驶舱分析场景示例，非品牌真实数据

1、以数据为品牌营销决策依据，挖掘存量价

值开拓增量市场

在品牌营销上，王小卤最初是在京东、天猫两大电商平

台做广告投放，通过“凤爪、虎皮凤爪、王小卤”等关键

词为店铺导流，实现了对竞品的流量切割，也获得了自

身品牌的强曝光，再通过私域的精细化运营对客群锁

流，赢得电商流量的持续增长。此后，王小卤又跟随微

博、小红书、抖音等社交平台的崛起，进一步开拓增量

市场，在社交平台上进行内容投放，以较站内导流更低

营销成本获得了巨大的流量积累。随后又开辟直播战

场，在淘宝与头部主播合作，在抖音做重点投放，并跟

随淘宝直播为生态伙伴提供的资源支持，以及抖音电

商品牌自播的开启，搭建自有直播团队，在两大直播阵

地自播营销。一系列的动作让王小卤的品牌认知度快

速提升，带动了业绩加速增长。

而不论是在电商平台、社交平台还是直播平台，王小卤

品牌营销的决策依据都是数据。王雄曾在采访中提到，

“在投放上，无论是KOL合作、淘宝直通车，还是微信朋

友圈广告，都以数据为决策依据，让数字化渗透到公司

的角角落落。”他们甚至对投放素材进行要素拆解，试

图构建一个通用的、效率化的模型。“它可能包括N个

要点，比如下单的扳机在哪里、广告的前三秒应该呈现

什么内容等，通过反复的AB测试持续优化和迭代，让

这件事摆脱对个人经验或感觉的依赖。”

在观远数据现代化BI的赋能下，这种“精耕细作”更进

了一步。以电商平台的营销投放为例，借助观远BI，王

小卤构建起了淘系运营驾驶舱，能够总览平台经营状

态，快速掌握平台商品销售、新客购买、老客复购等核

心数据表现，洞察各流量来源投放效果数据，驱动营销

策略调整，提高营销效率。通过数据表现透视营销

ROI，帮助品牌加大高转化渠道投入，帮助品牌以更低

的成本获得更高的转化，实现营销效益最大化。

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观远数据线下渠道分析场景示例，非品牌真实数据

2、开辟线下渠道寻找新增长，数据赋能丰富

场景持续捕获潜客

渠道建设上，崛起于线上的王小卤并没有止步于此，而

是十分重视并积极开拓线下渠道，形成“线上+线下”的

多样化渠道布局。在线下渠道，王小卤持续开拓与物

美、永辉、苏果等大型商超，711、罗森、全家、便利蜂等

连锁便利店，及盒马、叮咚等新零售平台的线下销售合

作，终端零售覆盖全国300个以上城市、超过10万终

端。

“想要做国民品牌，就需要布局到线下终端。”王雄曾在

采访中表示，“经过最近一两年的布局，我越发觉得线

下这个商业模式很棒，这个护城河一旦建立起来，会坚

不可摧，可能每个线下终端每天就卖几袋产品，但是只

要产品在货架上，销量就长期有。而且用户对货架上长

期留存的产品天然具有信任感。而电商模式主要靠流

量，一天不买流量就没有销量，很不稳定。”

王小卤在线上以数据赋能的精细化运营挖掘存量价

值，在线下渠道则不断开辟增量市场。而随着线下渠道

增速越来越快，王小卤的渠道运营也愈发精细，通过观

远BI，王小卤构建了线下渠道分析模块，通过对营销中

心销售订单表现、经销商销售表现、增长表现等核心业

务数据的追踪，对线下渠道整体运营情况进行分析，观

察经销商健康度，通过数据分析及时调整线下渠道运

营策略。

王小卤同时也借助数据来进行线下人群的洞察，在线

下渠道进行品牌投放。王小卤会通过定期的线下调研

机制，通过当地的销售以及合作的经销商，以及消费人

群的调研，收集线下消费者消费习惯、喜好等数据，辅

助提升线下投放品牌广告的渗透率。例如王小卤经过

对线下购买用户画像的调研和分析，发现很多家庭用

户喜欢看电视剧，于是不断加大在如《梦华录》《沉香如

屑》《幸福到万家》等热播大剧中的投放，让品牌在线下

渠道的曝光度、影响力得到大幅提升，进一步促进了渠

道销量增长。

好产品、深渠道、强品牌，王小卤构建的护城河三角模

型形成闭环，成为王小卤在激烈的市场竞争中取得竞

争优势的增长飞轮，更以数据驱动将品牌引向长红增

长。而瞩目更长期的发展，王小卤将决胜关键放在了供

应链的数字化建设。

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自建工厂、产研一体的供应链成为王小卤打造好产品

的第一后盾，而供应链与数字化深度结合，不仅提高了

王小卤供应链的管理效率，更进一步提高了产品生产

效率和品质，带动了用户满意度与复购率的增长，让以

产品、品牌、渠道构建起的增长飞轮有了更可靠、效率

更高的燃料，也让品牌在更长远的发展道路上，有了对

抗市场周期更大的底气，及面对市场竞争更强的优势。

结语

凭借数字化建设取得的成果，王小卤的发展扛住了大

环境带来的挑战，实现了极富韧性的增长。在公司内

部，王小卤也在将数据赋能延伸到更丰富的业务场景，

让数据在业务长效增长中发挥更大价值。以财务分析

为例，王小卤通过观远BI打破了业务方、成本方数据整

合难题，实现收入、成本、毛利多维分析，将财务报表集

中呈现，让企业财务状况一目了然，助力品牌财务分析

效率提升，更有效实现降本增效。

品牌的长红需要坚持长期主义，沉下心来以长效经营

为目标打造内核的原生能力。而在数字化时代，依靠数

字化建设不断升级的数据驱动力就是品牌长红的关键

能力之一。如今，由数据驱动的“产品、品牌、渠道”增长

飞轮正飞速运转，与数字化深度结合的供应链更为王

小卤进一步发展提供了新的动能。在走向长红的道路

上，王小卤的每一步都迈得十分踏实，而在通过数字化

建设实现数据驱动后，王小卤将在这条道路上走得更

快更稳。

自建中国领先的卤味智慧工厂，数字化

供应链决胜长红

王小卤供应链数字化建设的先手棋落在自建工厂，这

背后意味着巨大的人力、财力、物力投入，但从长期主

义战略出发，企业需要为此付出耐心。

以此认知驱动，王小卤在江苏宿迁建起工厂，并投入建

设安徽滁州数智化生产基地。前者被定为为王小卤天

猫平台的快反供应链平台即以研发创新科技中心，后

者则整合行业先进工艺经验和设备解决方案，在工厂

的工艺流程自动化、过程管理数字化、运营决策智能化

上投入，力求打造出中国领先的卤味智慧工厂，使供应

链源头成为王小卤长红发展的强劲动力。

王小卤也将通过与观远数据合作构建起的数据分析能

力应用到了数字化供应链的运营管理当中，通过观远

BI，王小卤整合了供应链各环节数据，全景视角总览各

单品各仓库库存情况，多维度缺货、退货、爆品、滞销、

动销分析，分仓库统筹调度，实现了全景库存管理实时

监测预警。

观远数据库存分析场景示例，非品牌真实数据

78

行业洞察

出圈之后，NEIWAI内外、Ubras

如何以数字化推动品牌长红？

艾瑞咨询发布的《2022年中国女性内衣行业研究报

告》中显示，中国女性内衣市场变化节奏与服装行业整

体相近，2020年行业受疫情影响呈现负增长，2021年

略有回暖，预计此后几年将保持相对缓慢的增长规模，

市场规模增速在5%左右，预计2026年中国女性内衣

市场规模将达到1746亿元。

在这个超千亿市场中，竞争正逐步走向白热化。一方

面，都市丽人、曼妮芬等在内衣市场耕耘多年的传统内

衣品牌顺应数字化转型浪潮，挖掘市场中新消费群体

的新需求，积极进行产品创新，开启新的战略布局。另

一方面，借助新渠道、新流量平台的兴起，一大波新锐

内衣品牌迅猛崛起。如NEIWAI内外、Ubras、有棵树、奶

糖派等新锐品牌，或凭借颠覆传统内衣的无钢圈、无尺

码、软支撑等革命性品类爆红，或通过创新性的内衣穿

搭场景及功能性升级出圈，或因专注满足大杯女性等

细分人群需求而获青睐。

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新老“混战”中，新锐品牌不仅要与成熟品牌“争天下”，

新品牌之间的“内卷”也在逐渐加剧。对于从线上兴起

的新锐品牌，流量相当重要，但随着各大电商平台流量

见顶，红利消退，新锐品牌线上获客成本正不断提高，

再加上成熟品牌在线上的积极布局，线上流量争夺愈

发激烈。

在线上激烈竞争的大环境中，新锐内衣品牌要如何突

出重围，构建自有强竞争力的护城河？在服务了包括

NEIWAI内外、Ubras、有棵树、奶糖派等众多头部新锐

内衣品牌后，观远数据总结了新锐内衣品牌破局增长，

抢占竞争优势地位的五大关键点：

洞察市场

新锐内衣品牌的崛起，与其对消费者更深层次、更精细

的需求洞察关系密切。艾瑞咨询在报告中提出，在她经

济的浪潮下，女性主流审美观念逐渐由性感意识向自

我意识转变，新生代女性消费者更加注重个性和情感

表达，对新产品的尝鲜意愿更强。同时，内衣产品的购

买决策因素逐渐走向舒适和健康，女性消费者重视内

衣产品的棉量质感和版型设计，倾向购买穿着体验上

舒适合体的内衣产品，但同时依然注重功能性需求。

新锐内衣品牌Ubras的崛起，就是捕捉了到了新世代

女性对内衣产品的需求开始从聚拢、提升等功能性向

舒适好穿转变，基于对这一用户痛点的洞察，聚焦内衣

“舒适、好穿、无异物感”的底层需求，首创无尺码内衣，

一举攻占市场。2021年全年，Ubras天猫全年销售额为

18.53亿元，同比增长19.3%；2022年“6·18”期间，

Ubras也以近4亿销售额稳居天猫内衣线上销售榜单

TOP1。

新 锐内衣品牌要用什么样的新产品、什么样的品牌定

位撬动市场，对市场、消费者、竞争情况的全面分析与

梳理是必由之路。艾瑞咨询在报告中同样提到，未来中

国女性内衣行业将持续呈现品类垂直细分化和品类矩

阵化拓展趋势。对于消费者细分需求的不断挖掘与满

足、内衣产品的持续创新与品质的不断提升，是新锐内

衣品牌快速抢占用户心智，构筑竞争壁垒的关键。

80

“洞察”要从数据中来。诞生于数字时代，兴起于线上的

新锐内衣品牌从来不乏数据，但如何在大量数据中形

成对行业和品类的理解，找到市场机会才是挑战。大单

品爆发之后，Ubras更要通过持续的洞察不断孵化新

的产品推动品牌成长。通过观远数据的新锐品牌数据

分析场景应用，Ubras实现了对市场机会与竞争、消费

者需求的持续洞察。基于包括“市场大盘分析”“品牌市

场定位”“竞争密度分析”“市场关键词分析”“竞店竞品

分析”等模块在内的「行业市场变化」场景分析应用，

Ubras能够迅速上线市场和行业梳理，通过自上而下

的分析思路，对目标行业目前的市场容量和销售情况

以及销售趋势进行从全局到重点的分析，从而快速精

准定位市场机会，抢占增长先机。

爆品出圈

基于洞察市场实现的产品创新，是新锐内衣品牌成功

的基础之一，而在另一角度，通过多元渠道组合拳，提

升品牌声量，让产品快速出圈，也是新锐内衣品牌成功

的另一关键。兴趣电商、内容电商等多元渠道的出现，

让品牌储蓄流量提升知名度的方式和玩法也更加多元

化。通过短视频投放、头部主播带货、Z时代流量明星代

言等系列方式，搭配不同产品矩阵，新锐内衣品牌得以

吸引大量年轻粉丝群体，实现爆品快速出圈。

Ubras的出圈爆品也是通过这样的路线。在抖音与小

红书上，Ubras通过“无尺码内容”价值种草，让品牌话

题度持续飙升，引起消费者对产品与品牌的关注。直播

带货兴起后，Ubras采取了“网红+明星+门店”三合一

带货模式，让品牌的知名度与销量不断提升。

另一头部新锐内衣品牌同样是通过多元渠道的营销推

广建设口碑，持续吸引消费者关注。该品牌首先抓住了

2020年全民直播的风口，借助线上新渠道的流量红

利，以直播间作为打爆产品的基点，实现助推产品的快

速起量。2021年3月起，品牌又陆续开辟了京东、抖音、

小红书、微信小程序等线上新渠道，开启线上全渠道运

营，通过内容传播、品牌营销、口碑建设，持续聚集流量

提升转化。从2016年创立2017年正式上线首款产品至

今，该头部新锐内衣品牌已经连续5年销售额增速超

100%，线上GMV达19亿元，截至2021年双十一，其总

用户数超过1000万。

不论是Ubras还是上述另一头部新锐内衣品牌，强营销

DEMO示例，非真实数据

81

的属性为其抢占了大量的流量及市场，使其产品迅速

成为“爆款”，帮助其快速实现品牌站位。观远数据则通

过新锐品牌数据分析场景应用，为这些新锐内衣品牌

以数据驱动加速爆品打造。以品牌在小红书的口碑营

销为例，从新品上市前的种草开始，新锐内衣品牌就可

以通过「内容种草」场景分析应用，对内容和广告投放

的数据进行沉淀和分析，满足CMO、品牌总监、内容经

理、种草媒介投流等不同层级负责人对于品牌内容种

草从预算分配、目标管理、策略执行效果复盘到投流管

理的各层需求，帮助品牌从中找到爆品的受众、渠道、

推广机会点，快速实现从“新品”到“爆品”的出圈之路。

流量维稳

通过强营销吸引流量后，品牌在各个渠道还要以丰富

多样的营销活动来稳定流量的获取及进行持续的转

化，渠道营销活动从不同角度有不同的分类，品牌在各

类活动中关注的重点也不尽相同。

从力度上，营销活动可以分为日销和大促，其中大促如

“6·18”“双11”这类，新锐内衣品牌常态化思考的关键

依照活动进程主要为：

·活动前： 如何合理规划活动目标，单一渠道如何实现

二级流量渠道的最佳组合，过程KPI如何有效拆解？

·活动中： 如何根据实际数据与目标的偏离程度调整投

放策略及流量成本加持？

·活动后： 如何快速复盘找到问题症结，为下一场活动

提炼宝贵经验？

从形式上，营销活动可以分为货架售卖、直播带货、笔

记种草、短视频等多种形式。对于品牌方而言，如何区

分不同渠道消费群体画像、偏好以及营销形式的定位

功能差异，选取的达人载体、商品组合差异，以多渠道

同频共振，实现ROI最高、营收效果最佳，是新锐内衣品

牌在制定营销策略前的必修课。

如作为“无钢圈”革命的初代发起者的NEIWAI内外，仅

直播场景的营销活动中，就有极其精细的运营思路。

NEIWAI内外将直播活动按量级及营销目标分为S级、A

级和B级三类直播，每一类直播活动都以可遵循的规律

和节奏推进：

·S级营销大场： 指在关键营销节点上，策划举办级别最

高的主题直播活动，如周年庆、千万粉丝专场、破亿专场

等，直播目标主要为营销爆发、打造爆品、激发老客复

购，同时最大程度转化新粉，实现涨粉和成交双提升；

DEMO示例，非真实数据

82

·A级营销大场： 指在常规节点中，举行的主题直播活

动，例如品牌专场、新品上新、品类专场、宠粉日等，主

要目标则是持续演练、促进爆发、酝酿爆款商品，实现

一定规模的GMV成长；

·B级（日播）： 指以“每日”为单位，持续进行的常规直

播活动，意在保持高开播频率，提高账号活跃度，培养

粉丝用户看播习惯，以日常涨粉、优化人设、测试货盘、

打造爆款、优化货盘为主要营销目标。

基于不同的直播类型，NEIWAI内外在选品和选达人或

主播时，侧重的人货标签组合也具有差异化。在这背

后，一方面是品牌历史一方二方数据收集整合和分析，

另一方面，也在于品牌通过对三方数据的理解，建立自

己的运营策略。观远数据新锐品牌数据分析场景应用

能够为品牌协同三方数据服务商，以轻量快速的方式

助力新锐内衣品牌利用好三方数据。以「抖音直播分

析」为例，数据应用为品牌整合自播达播数据，帮助品

牌快速掌握抖音平台自播、达播总体运营情况，并专项

查看达人带货效果ROI管理，了解自播每月直播场次、

转化、交易情况及主推品的直播表现和达人贡献，并针

对同商品多场次直播不同名称的情况，提供小工具可

以做品名统一打标，方便分析同类产品的直播情况，提

升营销活动运营转化。

线下拓展

新锐内衣品牌崛起于线上，依靠对消费者需求的洞察、

爆款品类的打造、营销手段的强化，在线上发展如鱼得

水。线上渠道实现了品牌对消费者的快速了解和触达，

但相较线下渠道，产品与服务体验方面却是短板。此

外，线上渠道流量红利逐渐消退，线上线下一体化的优

势也渐趋明显，新锐内衣品牌想要取得更长远的发展，

拓展线下渠道已是必经之路。但品牌在线上的营销打

法、运营逻辑甚至产品的包装形式、展现形式、定价逻

辑，如照搬至线下是无法推行的。在线下渠道的运营，

新锐内衣品牌需要融合线下起家的传统内衣品牌的运

营经验。

行业头部的新锐内衣品牌，早已开始了线上线下一体

化运营的布局。NEIWAI内外自2017年开设首家线下店

以来，截至目前已有100+门店体量。在稳健的增长背

后，离不开数据的科学支持。线下生意的管理，从简要

流程上看离不开门店拓址、新品上架铺货、陈列布置调

整、导购绩效排班管理等几大方面。NEIWAI通过对线

DEMO示例，非真实数据

83

上渠道消费者收货地址分布和业绩体量分布的分析，

匹配城市街道的市场空间，并结合周围商业体和竞对

店铺数量、活跃粉丝会员的数量和购买力，判断适合开

店指数以进行门店拓址；同时，基于洞察不同地域人群

对品类单品的偏好差异，指导单店铺货，提升门店销

量。

线上数据的价值挖掘，对NEIWAI内外线下生意拓展发

挥了重要作用。观远数据也将这样的分析场景封装成

了数据应用，让更多新锐内衣品牌能够借助数据开启

线下生意。例如「用户观察」场景分析应用，能够帮助品

牌分析用户购买行为、用户地域分布及复购情况等，为

品牌线下门店选址提供数据依据。

DEMO示例，非真实数据

供应链升级

随着新锐品牌快速成长，爆品成为畅销品，并多渠道拓

展，如何在供应链“采购-生产-仓储-物流”全流程实现

数据驱动的精细化管理，将决定新锐品牌的盈利能力

和长期竞争力。

供应链的核心是通过“计划”实现产销协同。随着销售

体量增加，新锐内衣品牌既要保证畅销品的稳定供应，

又需要敏锐抓住新渠道（如直播）或热门流量（如大促）

的爆款机会，这对品牌的产销“计划”是一个巨大挑战。

观远数据在服务如NEIWAI内外、Ubras、有棵树、奶糖

派等头部新锐内衣品牌及其他新消费领域的品牌过程

中，发现成功的品牌往往善于沉淀数据，定期复盘，总

结规律，从而根据销售节奏进行产销计划制定。在服务

这些客户的过程中，观远数据也形成了诸如「计划助

手」等数据分析工具，帮助品牌规范地沉淀数据。同时，

基于这些数据沉淀工具，观远数据也帮助了部分数据

沉淀相对成熟的品牌进行AI产销预测。

总结来看，新锐内衣品牌破局增长的各个关键节点，数

据都发挥了巨大能量。面对竞争不断加剧的市场，新锐

内衣品牌依靠数据赋能的精细化运营，不断提升内衣

产品品质、满足用户功能性等多样需求，通过线上线下

渠道融合提升用户粘性，构筑全渠道竞争壁垒，是实现

长效增长的关键。观远数据也在通过沉淀所服务头部

品牌的实践经验，以更高效率、更高性能、更易用的数

据应用与工具，为更多新锐品牌增长提效、竞争力提升

赋能。

84

“飞驰”的锅圈食汇

以“数据智能引擎”领跑赛道

锅圈食汇成立于2017年，是以火锅烧烤食材为主的全

国连锁门店，依托前端连锁加盟体系持续优化供应链

效率，同时极具下沉能力的全国化连锁网络覆盖，增速

与规模行业第一，已实现全国范围内超8000家门店。

火锅食材供应链市场存在着SKU多、供应分散、标准化

程度低、保鲜期短、损耗高等多重问题，面对不断上升

的增量市场，锅圈食汇在完善品类、加速扩张的同时，

更注重数字化建设能力。

因此，锅圈食汇选择与观远数据合作，通过数据智能赋

能供应链以及门店运营，从而打造柔性供应链，匹配业

务的高速发展。

分步构建，持续迭代：满足企业不同发展

阶段的数据分析需求

“做企业的数字化，是坚持把对的事情做正确，用业务

思维去解决管理问题。”锅圈负责人曾这么评价数字

化。

消费者对锅圈的认知是专注火锅烧烤品类食材的社区

连锁零售超市品牌，但它本质是一个以“供应链为核

心”的企业，通过强大的供应链体系，整合上游原材料

工厂、食品工厂，强化对产品能力的把控，并获取足够

高的行业毛利润；同时，作为加盟为主的企业，强调向

下为加盟商赋能，强化加盟商“快速回本”的能力。

85

在锅圈发展的不同阶段，对数据应用的需求和场景是

完全不同的：

在不到百家门店的时候，如何快速进行门店的拓展，品

类如何快速迭代，门店面积有限、货架有限，如何购买

潜力最高的产品铺设到门店？是锅圈迫切的需求。

第一阶段，观远数据助力锅圈实现了包括门店运营、商

品洞察、选品规划等维度的精细化运营，使锅圈在做决

策时能够快速反应、有据可依。

第二阶段，随着门店加盟商发展越来越多、门店开设也

越来越多的时候，对于财务水平、单店盈利模型的诉求

会更迫切。加盟商选择是否加盟一个品牌时，判断的核

心标准是需要通过多长的时间回本。面向财务场景，观

远数据可以帮助企业把优秀店长的管理经验和看数方

式沉淀为分析模型-“店长/督导助手”，赋能更多的终

端运营者；会员复购决定了企业能否长期运营与发展，

面向会员运营，观远数据可为锅圈呈现全生命周期的

清晰会员用户画像，时刻掌握消费者需求变化，实现精

细化会员运营。

第三阶段，当数据整合、沉淀体系已经完善后，引入了

更多AI场景：通过AI智能补货，去降低库存压力，提升

配货的准确度；通过客户数据、产品数据、当地气候和

门店模型等数据预测客户的未来需求；通过购买记录，

分析动态的消费能力，并根据畅销商品组合，推荐菜品

套餐。这也是锅圈未来的数字化重点。

观远数据一站式智能分析平台，赋能锅

圈食汇数字化运营

观远数据BI产品对接锅圈现有业务IT系统，通过智能

ETL处理，形成企业统一数据管理平台，帮助锅圈食汇

加强数据基础建设。

观远数据一站式智能分析平台与解决方案

86

BI前端呈现，门店供应链动态协同

· 智能配货

· 存货预警

· 关键指标实时监控分析

根据锅圈特性，AI建模分析

· 零售、加盟、连锁、餐饮

· 四大数据集市

· 八大智能分析模型

对接锅圈已有的信息化系统与平台

· 数据打通

· 数据接入

· 数据整合

用户需求层

分析应用层

数据模型层

数据接入层

日常监控 专题分析 自助分析 移动应用 智能预警 预测分析

门 店 分 析 商 品 分 析 会 员 分 析 供 应 链 分 析

外 卖 分 析 商 品 专 题 营 销 分 析 库 存 分 析

门 店 数 据 集 市 商 品数 据 集 市 会 员数 据 集 市 供 应 链数 据 集 市

销售数据集库存数据集商品数据集销售数据集库存数据集商品数据集画像数据集运营数据集活动数据集订单数据集销售数据集库存数据集

ERP POS CRM 外 卖 数 据 WMS TMS

通过观远数据的一站式智能分析平台，锅圈食汇提升

业务链条上多个环节的精细运营和高效运转，例如：

·门店运营分析：

对门店快速扩张发展起到了数据决策、快速反应的支

持效果。针对锅圈门店的快速扩张与组织架构的频繁

变化，搭建门店运营体系对经营动态及时跟踪；

·商品分析：

帮助锅圈洞察消费者偏好，迭代升级商品力。销售数据

驱动的产品开发与优化按销售月度末位淘汰，提供最

优产品，结合区域消费特征数据，围绕家庭需求的类目

延展，自加热产品、复合调料AB包等；

·供应链分析：

监控全链条订单流、商品流、资金流，识别瓶颈监控异

常。

8000+门店全面数字化，产品周转天数

下降2/3

通过与观远数据合作，锅圈食汇实现以下价值与效果：

第一，门店全面数字化，实现降本增效。

观远数据BI产品为锅圈食汇8000+门店运营提供数据

运营与决策能力，优化经营决策、降低经营风险；

第二，产品周转天数下降2/3，并将持续缩短。

通过AI智能库存分析将门店产品周转天数从30天缩短

至10天。在未来，常规品周转天数将会进一步降至5-7

天，鲜品降至3天；

第三，降低IT运维投入和一次性投入。

业务系统上云，极大程度降低了IT运维投入和一次性

投入，提升效率，实现轻资产管理，所有服务资源使用

情况一目了然，运维人员不再担心断电、冗余等风险隐

患。

观远数据助力锅圈食汇实现全链条精细运营

87

用 户

门 店

畅 销 TOP10 单 品

非 畅 销 TOP10单 品 系 统 记 录 小 程 序 推 送 用 户

成 交

到 店

O2O

导 购

出 勤

销 售

门 店经 营

选 购

外 卖配 送

永 不 断 货

有 货

店 内 实 时 销 售

店 内 实 时 库 存

用 户 下 单 即 会 员

POS机

没货

次 日 达

数 据 中 心

常 规/临 时

补 货 申 请

系 统 智 能 分 析

提 供 指 导 性 订 单

门 店 定 制 发 起 智 能 配 货 订 单 就 近分 配 仓 位 配 送

次 日 达

到 店

畅 销/非 畅 销

规 则 算 法

根 据 特 殊

情 况 修 改

12个 仓 库 位 置

8000+门 店 位 置

订 单 信 息 数 据

TMS

WMS

线 上 平 台 交 易

总 部

销售额

订货额

订单量

客单价

??

凯盛浩丰：

一颗“爆品”番茄从种子到餐桌的数据故事

一颗蔬菜，从种子到成为餐桌上的绿色，除了温度、水

分、养分、土壤、光照之外，还需要什么？

在果蔬第一品牌“绿行者”的线上旗舰店里，翻看每一

颗蔬菜的“成长史”，从种子埋入土壤，到鲜菜送上顾客

餐桌，“数据”成为了蔬菜生长必备条件之外另一个重

要的“生产要素”。在“数据”的滋养下，“绿行者”品牌也

迎来了新的成长。

“爆品”番茄的背后：汲取数据养分让果

蔬“智慧生长”

打开天猫“绿行者食品旗舰店”，最先映入眼帘的是两

个热销的番茄品种?“桃太郎”和“红又红”，占据着

店铺番茄热销榜前三名。在第一名“绿行者桃太郎番

茄”的30000+条宝贝评价里，“很甜”“很大个”“很好

吃”“会回购”等好评关键词目不暇接。它不仅是绿行者

品牌店铺里的热销第一名，同时在整个天猫番茄类销

量排行榜上，也长期霸榜第一名。

作为一种常见蔬菜，尽管平时我们所见的番茄外形几

乎一样，但实际上，番茄有数百个品种。从如此多品种

的番茄中，挑选出“桃太郎”和“红又红”种植、销售，“绿

行者”的选择不是随机和盲目的。

88

“绿行者”是凯盛浩丰农业有限公司（以下简称“凯盛浩

丰”）2008年成立的果蔬品牌，以“从种子到餐桌的绿

色”为理念，致力于高端蔬果产品的全产业链打造。凯

盛浩丰是世界500强央企中国建材凯盛科技集团下属

成员企业，除此以外，它还有更多头衔?农业产业化

国家重点龙头企业、国家高新技术企业、省级扶贫龙头

企业、山东省“瞪羚”企业、新一代“青岛金花”培育企

业，荣获哈佛商业评论“拉姆查兰”管理实践奖。为它带

来这些头衔的，是凯盛浩丰近20年来在科技农业和乡

村振兴领域的不断探索。

凯盛浩丰的创始人、董事长马铁民曾在采访中表示，要

“用标准化和智慧化的方式去做农业”，他认为这是中

国农业高质量发展必然要走的一条路。因此，凯盛浩丰

建成并运营了20多个智慧玻璃温室，打造出亚洲最大

的智能“蔬菜工厂”。

“桃太郎”和“红又红”就在这些智慧温室里生长，在这

里，它们得到了“大数据的精心照料”。生长过程中必备

的温、光、水、气、肥等生长要素都被数据化，通过与观

远数据合作搭建的一站式智能分析平台，凯盛浩丰技

术人员每天都会对这些进行数据监控。当温室中的温

度或湿度高于预警值时，相应部门负责人会立即收到

平台发来的预警。全面的数据监控和预警机制，保障着

这些番茄从种子到成果，都能在最适宜的环境中生长。

数据的“呵护”加上无土栽培等现代化种植手段，智慧

温室产出的番茄每平方米可达85千克，是普通大棚的

6-8倍。同时，在严密的数据监控下，相比传统的大田种

植，智慧温室能够节水节肥逾95%。

但“住进”智慧温室的，为什么是“桃太郎”和“红又红”？

“数据”让它们被选择。不仅是品类生长过程中的数据

表现，旗舰店里那数万条商品评价反馈也进入了一站

式智能分析平台。通过对这些用户反馈的数据分析，种

植端不仅可以确定消费者喜爱的品类来种植，还能预

测到每个产季该种植的规模。

凯盛浩丰智慧温室

超级推荐（暂停）

投入产出比

花费 总成交金额 花费 总成交金额 花费 总成交金额 花费 总成交金额

投入产出比 投入产出比 投入产出比

直通车 万相台 淘宝客

89

种出来还要卖出去。天猫店铺的推广平台主要有超级

推荐、直通车、万相台、淘宝客，四个平台的推广数据被

整合呈现在观远数据一站式智能分析平台上，各个渠

道推广的有效性对比一目了然。凯盛浩丰的电商部门

通过对比四个渠道的投入产出比和推广价值，就能快

速根据数据表现调整推广计划，有效提高推广投放的

转化效果与ROI。

凯盛浩丰还将每日采收和加工的数据整合在观远数据

一站式智能分析平台中，平台会自动匹配到每日销售

订单，销售部门的业务人员可以实时了解到当前时间

节点各基地、各品种订单匹配和库存量情况，提升订单

的履约效率。

从种植到销售，数据在整个链路的每个环节间流动，凯

盛浩丰通过与观远数据合作构建一站式智能分析平

台，挖掘到这些数据的价值，让它们在业务运营中得到

最大化发挥。

数据的“滋养”，造就了长期霸榜多个电商平台品类销

量榜、好评榜第一的“爆品”番茄，也让“绿行者”这个

2018年才从线下走入线上，正式开始电商业务布局的

品牌，在陌生的业务土壤里重新发芽生长。目前，“绿行

者”天猫店铺已有近50万粉丝、60万订阅，成为行业当

之无愧的领军品牌。

将数据转变为“能力”，赋能“从种子到餐

桌上的绿色”每一步

“传统农业无论是从生产、质量、销售还是管理来看，没

有‘商品’这个概念，很难让消费者满意。我们提出把农

产品变成‘农商品’，正是基于数据的分析应用，根据不

同地区的特点制定差异化战略，提高产品核心竞争力，

更好地服务于终端。”在接受《农业青年杂志》采访时，

马铁民曾表示，数据是企业在数字时代不可或缺的生

产资料。

凯盛浩丰与观远数据合作建设一站式智能分析平台，

也起源于这样的认识。彼时，凯盛浩丰已经在多年的发

展中积累了海量的果蔬种植、加工、运营、销售等各环

节的关键数据，但数据分析的手段却依然是传统的人

工分析。涉及到“从种子到餐桌”的全业务流程、20+个

种植培育基地、200多个线上线下销售渠道的数据，分

库存总重量

待发货

待发货

库存 在途

各品种库存重量 各基地库存重量

水果黄瓜

心里美番茄

红又红番茄

桃太郎番茄

B基地

C基地

I基地

D基地

F基地

L基地

J基地

A基地

E基地

G基地

K基地

N基地

H基地

M基地

库存 待发货 库存

90

“有了一站式智能分析平台后，获取数据、整理数据、做

表汇报等环节的时间大量减少，只需要在看板筛选相

应维度，就可以获取所需数据。订阅预警功能在数据出

现变动或异常时，会实时自动推送给相关业务部门，保

证各业务部门的信息同步，也让各个部门的业务反应

速度得到了提升。”关于一站式智能分析平台的使用体

验，凯盛浩丰相关业务人员说。

在业务人员的广泛、深入、自主、高频使用中，凯盛浩丰

的数据运营体系得以快速落地。而作为智慧农业引领

者的凯盛浩丰，还有更强的助力农业产业高质量发展

的责任感。

“数据运营协助我们公司取得了良性发展，我们也期望

能将数据转变为“能力”，赋能到整个行业产业链上”，

凯盛浩丰相关负责人表示，“在数字化时代，希望我们

能用农业技术、数字技术和SOP，让农业变得更加高

效，品质更高。通过建设农业产业互联网平台，将凯盛

浩丰内部的数字化能力延展至产业价值链的企业和组

织，将业务、组织、人才的资源聚集，进行生态化赋能，

实现业务数字化、组织在线化、决策数智化。”

布在不同业务单元和业务系统里，弊端显而易见：

·靠传统的人工收集、处理、分析、运维方式，耗费的时

间与人力成本巨大；

·割裂、分散、口径不一的数据，不仅让跨部门协作困

难，更难以获取真正的业务洞察；

·业务专家的优秀经验无法沉淀下来，难以推动数据支

持的标准化、智能化农业生产。

标准化管理海量的、分散的农业体系数据至关重要。在

了解了观远数据丰富的行业成功实践案例，灵活、敏

捷、易用、高性能的一站式智能分析平台产品，以“让业

务活跃用起来”为核心的客户成功体系后，凯盛浩丰携

手观远数据，启动了公司数据运营关键能力建设。

一站式智能分析平台上线后，凯盛浩丰最先梳理和整合

了财务部和销售部门的数据，让业务洞察更为精准。成

功实现后，各业务部门先后提出通过一站式智能分析平

台进行数据分析的需求，数据意识开始在凯盛浩丰全面

觉醒，各部门的数据标准化和使用效率不断提高。

现在，凯盛浩丰的管理层和业务部门中，92.4%的管理

人员和业务人员在活跃使用观远数据一站式智能分析

平台进行数据分析，数据看板覆盖了公司所有一级部

门，帮助他们提升着业务运营效率：

·农业技术部门定期查看温室的温、光、水、气、肥数据，

实时了解各项指标是否存在异常值，通过数据快速做

出策略响应；

·销售部门每天对库存和业绩进度进行监测，实时了解

各基地仓库中的果实品种、等级、库龄等信息，以匹配

订单去化；

·人力资源部了解周期内人员入离职情况，获取未来

30天需转正或合同到期员工名单，高效进行人力资源

管理；

·公司管理层每天查看上下游数据流，实时获悉部门业

务进展，及时优化调整业务运营策略。

基于一站式智能分析平台订阅预警功能实现



农事操作数据推送与物料清单更新通知

91

05

附录

公司简介

观 远数据成立于2016年，以“让业务用起来 让决策更智能”为使命，致力于为零售、消费、金融、高科技、制

造、互联网等行业的领先企业提供一站式数据分析与智能决策产品及解决方案。观远数据已深入服务宝

洁、联合利华、招商银行、中信银行、华润集团、3M中国、丝芙兰中国、安踏、元气森林、蜜雪冰城、小红书、

斗鱼直播、零跑汽车等500多家行业领先企业。

观远BI如 何 “ 让业务用 起 来 ”

关于观远数据

ABOUT GUANDATA

93

易用性 ： 让业务 “ 快 速 ” 用起来

易上手 ： 拖拉拽式 操 作 ， 两天基础培 训 后 ， 可 自主完成8 0%的数据 分析工作

易 操 作 ： 看板制 作效率达传 统报表的1 0倍以上 ， 极大缓 解IT资源 瓶 颈

易传达 ： 多终端推 送数据报告 、 预警风险 ， 实 现 数据追人

企业级 ： 让业务 “ 广 泛 ” 用起来

一站式 ： 覆盖企业 基础报表 、 BI分析 、 AI预测的 全链路数据 决策能力

高稳定 ： 稳定支持 数万员工活 跃使用 ， 几十亿行 大数据集运 算 ， 每 天 几千万次查 询

可扩展 ： 通过SDK和开放接 口高效完成 二次开发 ， 快速满 足定制需求

场景化 ： 让业务 “ 活 跃 ” 用起来

业务化 ： 提供企业 营收分析 、 财务成本管 控等高频场 景的先进解 决方案

专业化 ： 面向业务 场 景 ， 提供采集 、 分 析 、 展 现 、 决策的完 整数据应用

智能化 ： 复杂决策 场景中 ， 利用机器 学习等AI技 术 ， 提 供智能决策 建 议

1

2

BI

+

应

用

场

景

解

决

方

案

BI

+

产

品

基

座

产品研发 销售管理

产品设计

产品研发

各类业务系统 各类电商和直播平台

原料供应

生产制造

仓储管理

物流管理

线下渠道

公域电商

消费者管理

CRM

消费者运营

DTC渠道

品牌管理

品牌传播

广告投放

舆情管理

包材供应

供应链管理

需求与预测管理

数据流 数据流

数据流 数据流

数据流

数据流

经营数据资产

Galaxy BI Plus

智能ETL

可视化数据流处理

无缝融合多数据源

实时预览、实时保存

自动检测数据链路正确性

数据流任意节点均可输出

强大的数据处理操作群

轻型数仓

ODS-DW-DM-ADS

分层建模，分级管控

动态更新

统一数据口径

数据血缘分析

数据质量管理

可视化仪表盘

60+图表类型

一键设置合计/小计

一键设置同环比

钻取与联动、跳转

多条件筛选

秒级更新无卡顿

移动轻应用

数据门户

原生APP级体验

无缝嵌入OA系统

统一数据入口 安全数据管理 灵活数据取用

企业级门户，

统一全员数据

应用

分层、分级管理

数据权限，保证

数据安全

降低数据应用

门槛，业务轻

松上手取数

数据大屏

所见即所得

0代码快速搭建

AI增强算子

销量预测AI算子

舆情分析AI算子

数据解释

业务计划助手

行业场景套件

销售与需求计划

生产与采购计划

分仓计划

补货计划

电商标准场景包

鞋服标准场景包

指标平台

业数一体化

94

观远BI零售消费行业解决方案

3

零售消费品牌数字化，首选观远BI

以上仅为部分合作客户展示

95

观远数据零售消费行业标杆客户名录（部分）

4

观远整个项目团队都很专业，对于用户的洞察非常贴近一线。在定制跟灵活开发上，观

远所体现的包容跟开放，是更加有广度和深度的。

观远数据始终立足于客户角度，采用敏捷开发模式打磨出真正具有极致用户体验的数据产品。始终坚持用户至上的

原则，聆听用户需求以进行产品迭代，助力企业更好地享受数字化转型带来的降本增效与业务增长红利。

?杨纪宝 联合利华 北亚区客户运作团队副总裁

观远数据对于过程的透明展示，使得从简单评价优劣的沟通，转变为了运营人员主动

调整策略系统里的某一条策略，进一步优化决策的细节。

?章肖洋 元气森林 首席运营官

我们选择观远不仅是看重他们的平台能力和技术能力，最重要是看重他们这个业务能力。

观远在数据建模以及业务的改进方面提了非常多的建议，深得我们业务部门的认同。

?章肖洋 元气森林 首席运营官

作为业务导向的智能分析平台，观远数据帮助企业在降本增效提供了实质价值。

?杨洋 Babycare 首席数字化官

在安踏集团的数字化转型进程中，观远数据的可视化工具提供了强大的助力。

?杨洋 Babycare 首席数字化官

96

客户证言

5

ECR

年度案例最佳实践项目

CCFA

零售业供应链最佳实践案例

金刀奖

年度数智化管理TOP10

第一新声&天眼查

零售行业MarTech最佳服务商

弯弓 Digital & 私域流量观察

中国营销技术TOP100

年度最佳BI服务商大奖

窄播

年度消费技术服务

亿欧网

全球零售科技创新TOP50

毕马威中国

领先消费科技50

36kr未来消费

优选新消费服务商

亿邦动力

高质量服务商TOP10

亿邦动力

亿邦未来零售服务商知识力

榜单TOP100

浪潮新消费

数字、营销服务商TOP榜

97

观远数据零售消费行业荣誉奖项（部分）

6

让业务用起来 让决策更智能

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杭州观远数据有限公司