熊建福
現(xiàn)任3M中國工業(yè)品B2B電商負責人
曾任美敦力，得嘉，緯創(chuàng) B2B電商與數(shù)字化轉型負責人
香港大學產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與數(shù)字化轉型碩士學位
畢業(yè)于英國考文垂和赫特福德大學本科及碩士
對于傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)從事電子商務需要的軟硬件發(fā)展策略，流程數(shù)字化，信息化管理等課題有深入研究和經(jīng)驗。
如今各行各業(yè)的企業(yè)負責人對“數(shù)據(jù)即資產(chǎn)”的意識愈加強烈，隨著云計算和人工智能的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的價值也愈加明顯。從工業(yè)化到信息化階段，數(shù)據(jù)更多被“記錄” 而非用來“計劃和創(chuàng)新”；根據(jù)摩爾定律，隨著時間推移計算機硬件和軟件的能力都有質(zhì)和量提升 ，這使得云計算和人工智能處理大數(shù)據(jù)的效能大幅提升，大數(shù)據(jù)內(nèi)的“寶藏”得以被挖掘，為企業(yè)提供如精準營銷，全渠道銷售，智能供應鏈，安全金融，研發(fā)創(chuàng)新，趨勢預測等突破性的企業(yè)轉型升級的價值。
從麥肯錫最早提及的有關大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來并滲透到每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域成為重要的生產(chǎn)因素到IBM定義的大數(shù)據(jù)四個層面的特征，即大體量數(shù)據(jù)，多樣數(shù)據(jù)類型，數(shù)據(jù)價值和數(shù)據(jù)處理速率都表明大數(shù)據(jù)蘊藏的巨大價值和挖掘技術的復雜性。
如上面提及的大數(shù)據(jù)四個層面的特征，大數(shù)據(jù)就如汪洋大海，是由不計其數(shù)的江河湖泊支流匯集而成，在數(shù)據(jù)海洋里，要提煉有價值的資源需要大型開采設備和開采技術以及大量的能源支持。對于挖掘和分析大數(shù)據(jù)則需要超強運算能力的計算機，當有著強大運算調(diào)度功能的機制通過分布式網(wǎng)絡管理著數(shù)量龐大的計算機集群(cluster)來完成復雜性計算時，我們稱之為云計算。有超強的運算能力還不能滿足各類復雜且分散的數(shù)據(jù)源的提煉工序，還需要有超大容量的存儲設備和智能協(xié)作軟件對復雜的數(shù)據(jù)進行存儲和高效分析提煉。
之前提過大量繁雜的數(shù)據(jù)存儲在海量的存儲設備上通過云計算對數(shù)據(jù)進行各種挖掘，如分類，分析和應用，這個過程暫且稱之為后數(shù)據(jù)化（集成，打散，精選，打標簽）。多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)積累了各類豐富數(shù)據(jù)，如：供應鏈數(shù)據(jù)，生產(chǎn)數(shù)據(jù)，銷售數(shù)據(jù)，營銷數(shù)據(jù)，研發(fā)數(shù)據(jù)，人力資源數(shù)據(jù)等，但由于這些數(shù)據(jù)多數(shù)情況是從不同設備系統(tǒng)和媒介沉淀下來形成的“非標”數(shù)據(jù)池，如果要提取數(shù)據(jù)池內(nèi)的數(shù)據(jù)價值則需要通過技術手段對數(shù)據(jù)進行“價值轉化”，如目前比較熱門的云計算和人工智能。隨著計算速度和人工智能算法不斷提高，對非標數(shù)據(jù)池的提煉效率也相應大大提升，如此對企業(yè)做戰(zhàn)略決策所需的洞見因子的獲取也更加精準和高效。
后數(shù)據(jù)化更多的是對原有的非標數(shù)據(jù)的后期處理，不管從是技術難度還是投入都增加了考驗。現(xiàn)在越來越多的企業(yè)開始設計和部署大部分或者全部業(yè)務到云端，不管是私有云還是公共云，這也是數(shù)字化轉型升級的一部分，這樣的好處是在云端的各種企業(yè)運營數(shù)據(jù)可被更標準化和智能化，暫且稱之為智能數(shù)據(jù)化。
智能數(shù)據(jù)化在電商業(yè)務中主要體現(xiàn)在給各類數(shù)據(jù)標簽化，可以是語義標簽化，圖像標簽化，數(shù)據(jù)流標簽化，如：用戶畫像，產(chǎn)品畫像，物流畫像，服務流程畫像等。標簽化對數(shù)據(jù)在后期集成和提煉有很大的效能價值。在云端的數(shù)據(jù)實時同步并不分時間和空間的限制管理業(yè)務數(shù)據(jù)，能及時地為企業(yè)高層和電商負責人提供實時的業(yè)務動態(tài)數(shù)據(jù)和提供戰(zhàn)略規(guī)劃洞見。由于時間和篇幅關系，這里拋磚引玉談論數(shù)據(jù)化在電商領域的主要應用場景和價值。
從各種數(shù)據(jù)源采集的用戶數(shù)據(jù)可以被標簽化，如用戶個人基本信息，瀏覽店鋪軌跡，地理位置，購買頻率，加購，收藏等多維度數(shù)據(jù)。營銷部門可以利用已標簽化的數(shù)據(jù)給用戶畫像，并根據(jù)不同產(chǎn)品不同的地域定制千人千面的不同規(guī)模的營銷活動，這樣對于傳統(tǒng)營銷活動的效率和成本將有很大的價值提升。我這邊舉個簡單的例子，在我們線上銷售某種工業(yè)膠帶的時候通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，將之前運用于工業(yè)設備上的大卷的工業(yè)膠帶切成小片作為普通的民用膠粘使用，從而大大擴展了工業(yè)膠帶的應用領域，于是產(chǎn)品經(jīng)理根據(jù)這種需求重新開發(fā)一些小片膠片產(chǎn)品，可以衍生到衛(wèi)浴安裝、汽車裝飾、家庭應用等等，并且充分分析使用需求數(shù)據(jù)來定位產(chǎn)品和價格等。這就是數(shù)據(jù)應用反推向產(chǎn)品設計的實際案例。
隨著很多企業(yè)看到大數(shù)據(jù)的巨大價值，紛紛積極研究新銷售模式和開拓創(chuàng)新渠道，而電子商務渠道的產(chǎn)生不單單是可以通過網(wǎng)絡獲取更多新客戶，而是可以把部分或大部分傳統(tǒng)銷售場景遷移到可數(shù)字化的銷售平臺，如主流的電商平臺和社交平臺，從而形成線上線下的融合的新業(yè)務模式，也有許多企業(yè)開發(fā)自己的電商門戶平臺，把數(shù)據(jù)沉淀在自己的管控的數(shù)據(jù)池內(nèi)。數(shù)字化銷售的好處是，銷售數(shù)據(jù)化，與營銷數(shù)據(jù)相結合。
在電子商務高速發(fā)展的背景下，企業(yè)必須制定靈活的供應鏈運營模式。互聯(lián)網(wǎng)開創(chuàng)的透明化定價壓縮了利潤空間，精益化變得極為關鍵。在做數(shù)據(jù)化規(guī)劃時需要考慮到上游供應商以及下游供應商與消費者，關注產(chǎn)業(yè)鏈上的各個環(huán)節(jié)如何融合到新的平臺上。數(shù)據(jù)化對于電商除了分析市場行為和銷售之外，甚至可以進行需求預測。舉個例子線下實體的例子，航空公司出售機票時往往會超額預售，這就是根據(jù)歷史銷售記錄做出的預測，通常為了滿足航班的滿座率降低了運營成本，那么放之電商，數(shù)據(jù)的收集將變得更加透明，特別是對于工業(yè)企業(yè)客戶的采購需求都是穩(wěn)定而長期的，那么賣方可以對比銷售數(shù)據(jù)進行需求預測，最終的目的是做好供應鏈備貨提升資金流轉率，從而獲取更高的凈利潤。
電商數(shù)據(jù)還有一點額外的優(yōu)勢在于，給予平臺和賣家有關商家的信用評估。按照傳統(tǒng)的信用體系，商家要得到正規(guī)的信用授權從而獲得貸款或賬期要求都是非?？量痰?。但是在電商上，商家客戶可以根據(jù)自己積累的交易記錄來積累自己的商業(yè)信用，從而可以很輕易的通過供應鏈金融工具獲得一定的賬期甚至貸款，賣家也是基于這些數(shù)據(jù)可以比較放心的做出選擇。這就是互聯(lián)網(wǎng)比起傳統(tǒng)金融業(yè)更有優(yōu)勢的地方，因為傳統(tǒng)的金融行業(yè)很大程度上只能依賴固定資產(chǎn)的評估來決定商業(yè)信用，但是在數(shù)據(jù)化的電子商務中，也許簡單到如交易記錄就可以作為信用評估很有效的數(shù)據(jù)來源。
未來的數(shù)字化市場，數(shù)據(jù)應用將成為決定電商發(fā)展的有效武器。從目前的電子商務數(shù)據(jù)化的應用來看，經(jīng)過了最初的內(nèi)容數(shù)字化來解決信息流的透明度，服務數(shù)字化來解決資源配置高效的問題，過渡到尋源及交易數(shù)字化，以及金融數(shù)字化，將線下交易場景無縫模擬至線上，更好的體現(xiàn)了線上線下渠道的融合。最終將發(fā)展到驅動生產(chǎn)的數(shù)字化，也就是按需生產(chǎn)、按需匹配。在這其中，數(shù)據(jù)的沉淀，分析和運用是尤為重要的環(huán)節(jié)。只有達到了工業(yè)品市場中交易需求和生產(chǎn)供給的高度融合匹配，電子商務才能發(fā)揮最大的價值。
隨著電商近些年快速發(fā)展，在數(shù)據(jù)沉淀，平臺技術和運營模式等方面逐漸成熟并繼續(xù)穩(wěn)健膨脹，許多企業(yè)把電商作為業(yè)務增長和戰(zhàn)略轉型的重要渠道。整合大數(shù)據(jù)可能是一個令人生畏的命題，但是它能幫助優(yōu)化企業(yè)優(yōu)化決策、改善資源分配，以及更好地傾聽客戶洞見。大數(shù)據(jù)能否得到有效利用取決于是否秉承持續(xù)試驗的心態(tài)，以及源源不斷的人才來設計試驗、分析日益多元化的大量數(shù)據(jù)和創(chuàng)建有說服力的直觀圖形和故事，幫助決策者更有效利用分析結。
