8月10日下午，億歐B2B子欄目在上海舉辦了“數(shù)據(jù)賦能—企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用之道”垂直沙龍，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)創(chuàng)始人蘇春園、戈壁創(chuàng)投管理合伙人朱璘、帆軟軟件聯(lián)創(chuàng)陳炎、駐云科技創(chuàng)始人蔣爍淼、Chinapex創(chuàng)略創(chuàng)始人Jimmy Hu、驛氪創(chuàng)始人閔捷、奧凱大宗創(chuàng)始人白睿均有到場分享其對(duì)于數(shù)據(jù)服務(wù)市場的演變和理解。
以下是圓桌嘉賓的演講速記，經(jīng)億歐整理編輯，供行業(yè)內(nèi)人士參考。
注：參與圓桌討論的嘉賓有觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)創(chuàng)始人蘇春園、戈壁創(chuàng)投管理合伙人朱璘、駐云科技創(chuàng)始人蔣爍淼、Chinapex創(chuàng)略創(chuàng)始人Jimmy Hu、奧凱大宗創(chuàng)始人白睿，主持人為億歐B2B頻道副主編黃志磊。
主持人：剛剛我們聊了很多關(guān)于數(shù)據(jù)分析的方法。但是俗話說，醫(yī)者不能自醫(yī)，你們自己在數(shù)據(jù)分析當(dāng)中是服務(wù)方，那你們自己企業(yè)內(nèi)又是怎么做數(shù)據(jù)分析的？會(huì)用哪些數(shù)據(jù)分析方法？
白睿：奧凱大宗做垂直行業(yè)，塑料化工行業(yè)大約有兩三萬億的市場空間，存量的客戶群體大概有三四十萬家，我們所有的客戶都是B2B類型客戶，沒有B2C客戶，B2C客戶可能會(huì)更感性一點(diǎn)，但B類客戶是很理性的，它們對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值獲取和數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度要求的會(huì)更高。我們的數(shù)據(jù)分析主要分為三個(gè)過程：
第一步，通過平臺(tái)交易我們產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，同時(shí)運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)采集和整合行業(yè)內(nèi)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)資源，對(duì)所獲取的數(shù)據(jù)，一方面為我們的交易做決策，另一方加工成數(shù)據(jù)產(chǎn)品，服務(wù)行業(yè)內(nèi)從業(yè)人員。
第二步，我們?cè)谝恍I(yè)務(wù)的核心流程上應(yīng)用數(shù)據(jù)進(jìn)行模型。這些建模與其它行業(yè)不太一樣，比如我們前幾天所建的風(fēng)控模型——它是多維度的用戶場景模擬，以風(fēng)控為核心點(diǎn)，把相關(guān)業(yè)務(wù)方全部考慮進(jìn)來，包括供給方，倉儲(chǔ)和物流等。整個(gè)模型都是動(dòng)態(tài)的，它要去動(dòng)態(tài)的平衡每個(gè)訂單經(jīng)過每個(gè)節(jié)點(diǎn)流的時(shí)候，盈利和風(fēng)險(xiǎn)比例系大小，從而使我們?cè)陲L(fēng)險(xiǎn)可控的前提下，實(shí)現(xiàn)利潤最大化。
第三步，我們會(huì)在一些可應(yīng)用的場景實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)變現(xiàn)。比如最近倉儲(chǔ)的定價(jià)策略，物流的價(jià)格指數(shù)。大家都知道物流的波動(dòng)頻率很低的，但是它會(huì)隨著季節(jié)和節(jié)假日的變化。對(duì)于我們整個(gè)區(qū)域來講，區(qū)域內(nèi)各塊的運(yùn)營時(shí)常會(huì)出于不平衡狀態(tài)。這時(shí)候我們通過數(shù)據(jù)分析，生產(chǎn)一個(gè)可控的產(chǎn)品，幫助客戶更好地達(dá)成交易。
蘇春園：觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)提供新一代的一站式商業(yè)智能產(chǎn)品，過去10年我們都在幫助企業(yè)做經(jīng)營決策方面的數(shù)據(jù)分析，也正好自己也有這方面的一些經(jīng)驗(yàn)。第一個(gè)例子，在做觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)之前，我是一家全球主要商業(yè)智能公司中國區(qū)的研發(fā)總裁，團(tuán)隊(duì)有三百多人。每天每個(gè)工程師都要寫大量的代碼，經(jīng)過持續(xù)測試看有沒有缺陷。
所有這些會(huì)被記錄下來，然后被分析，做實(shí)時(shí)的預(yù)警，我在周一就會(huì)收到報(bào)告，哪幾個(gè)產(chǎn)品，哪幾個(gè)團(tuán)隊(duì)的哪些代碼老是出問題，主要因?yàn)槭裁丛驅(qū)е?，以后又該如何提升。第二個(gè)例子，每次在做產(chǎn)品發(fā)布的時(shí)候，我們會(huì)做全球范圍內(nèi)的全員測試（All-hands test）。財(cái)務(wù)部的同事做財(cái)務(wù)分析，市場端、銷售端、產(chǎn)品研發(fā)部門，乃至CXO，每個(gè)人都會(huì)作為終端用戶去建立自己的分析，跑完了24小時(shí)的測試，最后檢查有沒有問題，如果有問題的話，即刻解決。
蔣爍淼：駐云科技會(huì)自己構(gòu)建一個(gè)平臺(tái)，我們很多的業(yè)務(wù)都發(fā)生在線下而不是線上，但線下業(yè)務(wù)很難數(shù)字化，因此對(duì)于我們來說，最重要的是如何把線下發(fā)生的事情線上化，這個(gè)過程中我們會(huì)用到大量數(shù)據(jù)工具，我們選擇數(shù)據(jù)工具的方式是，在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的一瞬間就直接對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)的意義，因此我們?cè)谧鲇脩舻臅r(shí)候，用了一個(gè)很特殊的數(shù)據(jù)庫——持續(xù)數(shù)據(jù)庫。我們發(fā)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)其實(shí)不需要數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)脫敏和數(shù)據(jù)抽取，因?yàn)闃I(yè)務(wù)模式已經(jīng)決定了數(shù)據(jù)的最終結(jié)果。
我們會(huì)給每一個(gè)服務(wù)人員都進(jìn)行數(shù)據(jù)畫像。我們?cè)诜?wù)過程中，會(huì)根據(jù)員工的評(píng)價(jià)，當(dāng)前工作的負(fù)載，自動(dòng)生成一個(gè)數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)體系。事實(shí)上，在我們公司很難實(shí)現(xiàn)所謂的濫竽充數(shù)，因?yàn)榫退闼軙?huì)講PPT，但是沒有工作能力的支撐還是不行。另外還有一個(gè)衡量標(biāo)準(zhǔn)，就是每一個(gè)公司數(shù)據(jù)化決策的能力。
Jimmy：創(chuàng)略中國具體還是靠數(shù)據(jù)化營銷，我們的數(shù)據(jù)產(chǎn)品自己也用。一方面，實(shí)時(shí)的行為數(shù)據(jù)，用可視化進(jìn)行分析與展示，我們?cè)诋a(chǎn)品里面，有個(gè)ID匹配，打通他們部門，打通后進(jìn)行360度畫像，接下來有客戶分析，事件分析，客戶分層等等。這個(gè)AI模型我們自己不用，但是我們有一些客戶，比如金融客戶，基本上都會(huì)涉及到基礎(chǔ)組合、深度學(xué)習(xí)的一些模型，是直接給他按照應(yīng)用場景來調(diào)的。說這個(gè)就是預(yù)測客戶流失率或者是客戶生命周期價(jià)值，最終他們應(yīng)用到各種生命周期和營銷個(gè)性化的方面。
主持人：這邊問一下朱總，如果你看企業(yè)，會(huì)看企業(yè)經(jīng)營哪方面數(shù)據(jù)呢？
朱璘：從AI也好，大數(shù)據(jù)也罷，其實(shí)本質(zhì)上它是工具，我更關(guān)心的是他們對(duì)于工具使用的意識(shí)和使用的方式方法，業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)化和產(chǎn)生數(shù)據(jù)的質(zhì)量，特別是當(dāng)AI工具成立之后，應(yīng)用的效率會(huì)得到很大的提升。
舉個(gè)例子，比如我們看到很多的傳統(tǒng)行業(yè)，比如途牛，傳統(tǒng)旅游，它們哪一些業(yè)務(wù)要進(jìn)行數(shù)據(jù)化？數(shù)據(jù)化到什么程度？為什么數(shù)據(jù)化？這個(gè)是蠻重要的。所以我覺得你打算怎么做，做到什么程度，這個(gè)是我非常關(guān)心的。賺多少錢利潤多少，都不是最關(guān)鍵的。關(guān)鍵的是數(shù)據(jù)源，這個(gè)對(duì)業(yè)務(wù)提升上是有幫助的。
其實(shí)說到這個(gè)，VC對(duì)于這個(gè)關(guān)注比較低的，畢竟還有很多主觀因素在里面。但是對(duì)沖基金，現(xiàn)在基本上華爾街都擁有自己的數(shù)據(jù)模型，基金經(jīng)理的價(jià)值越來越低，因?yàn)榻灰椎钠贩N就是數(shù)據(jù)，你跟CEO溝通的，判斷的素材都是數(shù)據(jù)，如果這樣的話，人相對(duì)于機(jī)器沒有任何優(yōu)勢，除非有很多主觀因素在里面。
主持人：數(shù)據(jù)服務(wù)中我們遇到過哪些坑？在教育客戶上是否會(huì)改變客戶想法？
朱璘：客戶想法沒有對(duì)和錯(cuò)的，更多的是客戶需求在這邊，行業(yè)發(fā)展在那邊，你在現(xiàn)金和未來之間怎么做平衡。我不能把公司所有的錢都拿去賺快錢，我沒有研發(fā)沒有未來。但也不能說我就是要等到那一天我才有飯吃。
Jimmy：從一個(gè)客戶的模型應(yīng)用的話，可能會(huì)碰到一些不匹配的應(yīng)用場景。但是在這個(gè)領(lǐng)域里面，我們有自己的做法，不是他需要什么就幫他做什么。而是說如果他有這個(gè)特殊需求，如果是在我產(chǎn)品里面的環(huán)節(jié)，我可能就會(huì)把優(yōu)先級(jí)提高一點(diǎn)，但是不會(huì)為他定制化的。
蔣爍淼：我再補(bǔ)充一句，我不支持私有云，不支持?jǐn)?shù)據(jù)清洗，更不支持BI。但是如果客戶有需求，我還是會(huì)賣給他。我現(xiàn)在有兩種不同的心態(tài)，一種是我會(huì)用自己的理念觀點(diǎn)去打動(dòng)對(duì)方的董事長、CEO，但也會(huì)有客戶就是要上個(gè)BI，要有這個(gè)預(yù)算，我干嗎不做呢？包括今天我剛剛看了一個(gè)很大型的超商，花了很多錢上了一套SAP的ERP系統(tǒng)，但現(xiàn)在只有財(cái)務(wù)模塊用起來了，其他模塊都用不起來。企業(yè)服務(wù)商要真正地為客戶考慮，就像馬老師說的，不能把梳子賣給和尚。你要為客戶考慮，也要考慮自己的利益平衡。但客戶不一定是真的不懂，他也許現(xiàn)在真的需要那些現(xiàn)實(shí)的東西，我們就要把他需要的東西賣給他。
蘇春園：第一個(gè)是客戶的預(yù)期管理與溝通，在認(rèn)知上有些潛在誤區(qū)很正常，包括我們服務(wù)過的大量全球與中國的五百強(qiáng)客戶，都會(huì)經(jīng)常碰到一個(gè)問題，客戶希望用了BI之后，決策可以更智能，這個(gè)不是不可能，但前提是需要先有足夠的投入做好基礎(chǔ)工作。比如我們現(xiàn)在做的智能化的數(shù)據(jù)分析，會(huì)需要客戶能夠在數(shù)據(jù)對(duì)接、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備以及數(shù)據(jù)分析場景構(gòu)建上面有足夠的認(rèn)知與投入，而不是只想看到分析決策的那一刻。只有前面80%的工作最扎實(shí)了，最后20%的決策才能容易，當(dāng)然，我們觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)也針對(duì)性的提供了一系列的產(chǎn)品，使得前面80%的工作可以非常的高效和容易。
第二個(gè)是關(guān)于如何有節(jié)奏的推進(jìn)，之前我們碰到不少客戶希望一步進(jìn)入到“企業(yè)級(jí)”數(shù)據(jù)分析，成為全員數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的2.0公司，業(yè)務(wù)部門都調(diào)動(dòng)起來，給足預(yù)算和優(yōu)先級(jí)，一次性大量人力物力的投入，但幾個(gè)月之后，就發(fā)現(xiàn)其實(shí)不是那么回事了。以我們的經(jīng)驗(yàn)，在今天去構(gòu)建數(shù)據(jù)分析能力，我們尤其推崇互聯(lián)網(wǎng)式的迭代，先實(shí)現(xiàn)quick-win（速贏），然后再根據(jù)業(yè)務(wù)快速延展。從某一個(gè)或一類業(yè)務(wù)場景、從某一類具體的角色或部門、某一個(gè)或幾個(gè)具體的業(yè)務(wù)問題入手，快速構(gòu)建分析，再進(jìn)一步延展和迭代，最后自然而然的構(gòu)建了整個(gè)企業(yè)級(jí)的分析決策體系。而觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)從產(chǎn)品上也是基于這個(gè)思路，讓企業(yè)非常容易和快速的看到數(shù)據(jù)的價(jià)值，然后再往縱深拉動(dòng)到更多場景。
白睿：我在公司內(nèi)部有兩個(gè)原則，第一個(gè)是如果數(shù)據(jù)能幫助我決策，在我的交易里面能產(chǎn)生收益，那我就自己用。第二個(gè)如果這個(gè)數(shù)據(jù)能生成數(shù)據(jù)化產(chǎn)品，能夠變現(xiàn)，那我就賣給客戶。總之，這個(gè)東西我不會(huì)白做。因?yàn)檎f實(shí)話，B2B行業(yè)可以說是非常非常低端，需要我們向市場推出更多的工具化產(chǎn)品，所以我們是按照客戶今天的需求，不會(huì)超出客戶的需求，明天他要什么我再幫他做，我不會(huì)做超前市場的產(chǎn)品。
我們母公司是遠(yuǎn)大集團(tuán)，遠(yuǎn)大2007年進(jìn)入大宗交易。當(dāng)時(shí)它就是找了一個(gè)大宗交易所當(dāng)學(xué)徒工，幫它搭建了整個(gè)體系，他在去年收購了一家專門做技術(shù)的數(shù)據(jù)公司，叫小遠(yuǎn)科技?，F(xiàn)在它利用系統(tǒng)和量化工具，做“期”、“現(xiàn)”結(jié)合業(yè)務(wù)，它的業(yè)務(wù)基本上90%的利潤來自于它的商品市場，這就是它比傳統(tǒng)的貿(mào)易企業(yè)先進(jìn)之處，這個(gè)就是數(shù)據(jù)的魅力。
我現(xiàn)在能告訴客戶的是，我能給你一些數(shù)據(jù)化工具，你可以做一些期現(xiàn)的操作，比如說跨期、跨品種、跨區(qū)域的，我們可以給他提供一些簡單的推薦，比如PP、PE。其實(shí)聚烯烴和丙烯中間是有價(jià)值差的，長時(shí)間來看，價(jià)格是圍繞價(jià)值波動(dòng)的，當(dāng)所謂的內(nèi)八角或者外八角出來的時(shí)候，它一定有買或者是賣的機(jī)會(huì)的。這時(shí)候從曲線圖上來看，期和現(xiàn)是有價(jià)值差的，里面有一系列的成本可以計(jì)算。我們做了一個(gè)工具，把期現(xiàn)貨時(shí)間差的倉儲(chǔ)、資金占用成本都計(jì)算出來，這樣用戶就一目了然的從我們工具化的曲線圖產(chǎn)品中發(fā)現(xiàn)套利機(jī)會(huì)。
主持人：數(shù)據(jù)分析創(chuàng)新價(jià)值還有哪些值得挖掘？
白睿：在我們這個(gè)領(lǐng)域，談不上創(chuàng)新，所有的挖掘點(diǎn)，其實(shí)已經(jīng)全部在做了。這個(gè)里面，我們的數(shù)據(jù)點(diǎn)可能有幾百個(gè)，甚至更多，現(xiàn)在B2B行業(yè)在不停的做一件事情，把不同的數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性找出來，然后這些相關(guān)性到底對(duì)業(yè)務(wù)會(huì)產(chǎn)生什么樣的影響，這些相關(guān)性會(huì)導(dǎo)致客戶的行為發(fā)生哪些變化，全部找出來，理清楚。基于此我們不斷的篩選分析，我們發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)貿(mào)易交易效率低，可能會(huì)與我們的交易效率差一個(gè)時(shí)代，也就是說我們至少能提升傳統(tǒng)貿(mào)易的效率，不說十倍級(jí)，至少五倍級(jí)，在這個(gè)領(lǐng)域B2B就有足夠的優(yōu)勢打敗對(duì)手。
B2B用戶畫像背后其實(shí)是不太一樣的，沒有一個(gè)交易行為一模一樣的用戶，它總是會(huì)有一些差別的。找出那些細(xì)節(jié)的東西，是很重要的，我覺得在這個(gè)方向，我們會(huì)做一些嘗試、創(chuàng)新和優(yōu)化。
蘇春園：很好的問題，有很多點(diǎn)可以聊。以我們觀遠(yuǎn)團(tuán)隊(duì)之前服務(wù)過的星巴克咖啡、KFC等品牌為例，在未來我們想象下，是否可以通過數(shù)據(jù)分析解決這樣一個(gè)業(yè)務(wù)場景？比如當(dāng)溫度超過35度以上，這個(gè)的天氣數(shù)據(jù)現(xiàn)在都很準(zhǔn)確提前可以拿到，根據(jù)某個(gè)門店所處的區(qū)域、各個(gè)產(chǎn)品線SKU的過往銷售情況，如果是周末時(shí)，天氣超過這樣一個(gè)溫度，它哪些冰飲產(chǎn)品在銷售趨勢上會(huì)有哪一些顯著上升的特征，再結(jié)合具體庫存情況，就比較容易能得出應(yīng)對(duì)的決策建議，這個(gè)不可能100%準(zhǔn)確，但商業(yè)上其實(shí)也不需要100%準(zhǔn)確。
如果可以將庫存脫銷優(yōu)化提升1%，那么對(duì)于星巴克全球來說，這就是很大的商業(yè)提升。而這個(gè)問題是傳統(tǒng)商業(yè)智能沒有解決好的問題，但在未來我們可以看到新一代的智能分析將往這個(gè)趨勢去發(fā)展。這也是我們觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)在做的很多創(chuàng)新，原來是商業(yè)智能1.0，未來的5-10年我們覺得商業(yè)智能將會(huì)是真正的智能。
蔣爍淼：我順著這個(gè)例子說，與外婆家創(chuàng)始人吳國平聊過，他說有一件事情的轉(zhuǎn)變對(duì)餐飲行業(yè)有重大的影響，就是整個(gè)供應(yīng)鏈從線性轉(zhuǎn)變成網(wǎng)狀，當(dāng)供應(yīng)鏈有足夠的彈性和能力的時(shí)候，數(shù)據(jù)自然而然就會(huì)有優(yōu)化菜品的過程。否則比如說豆子，倉庫倉儲(chǔ)本身沒有優(yōu)化，豆子放在倉庫跟店鋪有什么區(qū)別呢？就是減少一些物流流程罷了。所以在我看來未來一定要做智能化的商業(yè)決策，深度學(xué)習(xí)背后的本質(zhì)有個(gè)核心要破解的東西，每個(gè)行業(yè)要解決的問題，整個(gè)行業(yè)最垂直要解決的問題，就是向量化。
我們今天做的事情是調(diào)度服務(wù)工程師，還是用數(shù)據(jù)權(quán)重，數(shù)據(jù)積累不夠。比如我認(rèn)為這個(gè)人比較資深，權(quán)重高，這個(gè)人不資深，權(quán)重低，誰說的呢？說不定剛剛畢業(yè)的畢業(yè)生更牛。所以說未來我們把每個(gè)人的能力值變成向量表示，最后去訓(xùn)練，訓(xùn)練的結(jié)果是讓機(jī)器進(jìn)行用人調(diào)度，回過頭來，就能更精準(zhǔn)的找到能解決問題的人，系統(tǒng)通過向量化分析，然后通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，最終產(chǎn)生結(jié)果。
這個(gè)話題再引申，我們今天做的事情，不要線性地從數(shù)據(jù)出發(fā)，如果今天這個(gè)事情能解決，為什么要用數(shù)據(jù)？如果我們這個(gè)數(shù)據(jù)能夠更好地幫助解決問題，那就用數(shù)據(jù)優(yōu)化，要從這個(gè)點(diǎn)出發(fā)思考問題。
Jimmy：比較實(shí)際一點(diǎn)，最近在看的數(shù)據(jù)洞察。舉個(gè)實(shí)際例子，一個(gè)客戶，中國人壽，它有很多本地?cái)?shù)據(jù)，有另外一部分，是呼叫中心的，目前用科大訊飛變成文字的，但是這些文本沒有變成公司業(yè)務(wù)的“洞察力”，我們的創(chuàng)新方式是用開源框架去解決洞察力的問題。
朱璘：我說說挑戰(zhàn)吧，我覺得機(jī)會(huì)大家都看得到，挑戰(zhàn)在幾個(gè)方面，以中國數(shù)據(jù)商業(yè)現(xiàn)狀來看，產(chǎn)品化是個(gè)大問題，最大的麻煩點(diǎn)在于服務(wù)項(xiàng)目太多，我覺得大家招人方面還是很痛苦的。原來沒有大數(shù)據(jù)工具，可能要雇十個(gè)人，現(xiàn)在要雇六個(gè)人，但依舊是重投入的運(yùn)營體系跟框架。
這個(gè)問題的原因主要還是客戶的需求，客戶在行業(yè)里面，數(shù)據(jù)的不規(guī)范、不干凈、不結(jié)構(gòu)化，當(dāng)然這對(duì)于數(shù)據(jù)分析企業(yè)也是一個(gè)機(jī)會(huì)，因?yàn)檫@樣企業(yè)服務(wù)公司才會(huì)去做，這是很大的挑戰(zhàn)，如果誰能解決這個(gè)問題的話，會(huì)是很大的機(jī)遇。
第二個(gè)還是行業(yè)垂直價(jià)值，在座各位都有自己垂直行業(yè)性，在自己的行業(yè)里面深挖，才能把產(chǎn)品化問題解決，商業(yè)價(jià)值得依賴于主要產(chǎn)品。目前戈壁資本看數(shù)據(jù)分析的項(xiàng)目，現(xiàn)階段我覺得要投資還得看團(tuán)隊(duì)，因?yàn)橛幸恍?shí)際的問題確實(shí)是解決不了的，比如客戶對(duì)于定制化的需求，不是想改就改的，更多的是團(tuán)隊(duì)對(duì)數(shù)據(jù)服務(wù)的理解，當(dāng)業(yè)務(wù)和產(chǎn)品體系都成熟之后，才會(huì)是投資判斷的節(jié)點(diǎn)。
