大數據.新零售.面向未來的開放式組織

最新 03-29

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本文內容來源於江湖傳聞，由本朝客卿「白彧」整理，江湖寫手「亞歷克斯」編寫，如有雷同，實屬抄襲。

周末，我躲在大嶼山讀詩。隔壁是陳奕迅的家，我隔著玻璃窗，聽他一個人在家裡唱歌。「林夕」的歌詞總是讓人陶醉，催人迷離。

人來人往

The Line

陳奕迅

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臨安春雨初霽.陸遊

世味年來薄似紗，誰令騎馬客京華。

小樓一夜聽春雨，深巷明朝賣杏花。

矮紙斜行閑作草，晴窗細乳戲分茶。

素衣莫起風塵嘆，猶及清明可到家。

我希望自己生活在無限可能的寧靜之中，不管人來人往，在每個周日的午後，都仍然記得我從哪裡來，將要到哪裡去。

熱鬧的一周結束了，白彧兄下午帶了一壺酒來看我，隨手丟下一麻袋資料：「這是最近江湖上的百家爭鳴，其中各家各派，論點爭鋒相對，又互有關聯，我看天下大勢，定有變化。」

白彧兄是我上次北上辦事的時候，和鄭武兄弟一起偷偷物色的「客卿」，他住在長江以北的白駝山下，已經隱居山野很多年了。當初看上他，我們是下了功夫的。他這次來果然沒有讓我們失望。

這正是：

黃老邪縱論大數據；

胡幫主思考新零售；

聽眾人熱論新未來；

古代官名，春秋戰國時授予非本國人而在本國當高級官員的人。秦有客卿之官（爵為左庶長）。請其他諸侯國的人來秦國做官，其位為卿，而以客禮待之，故稱。後亦泛指在本國做官的外國人。

《決戰大數據》Pro版 | 韓焱解讀

關於作者

作者車品覺，國內著名的大數據實戰專家，曾任阿里巴巴集團副總裁，阿里巴巴數據委員會會長，曾負責阿里巴巴集團全部數據運營工作。車品覺也曾先後在斯坦福大學、INSEAD 商學院及清華大學經管學院等世界一流學院進修，並在滙豐銀行，微軟，eBay 等多家著名跨國公司擔任過高管職務，現在是著名風險投資基金紅杉資本中國專家合伙人。是江湖人稱「外星人巴巴」的前任員工。

關於本書

這是一本有關大數據實戰應用的書籍。作者車品覺在阿里巴巴任職的6年期間，主導了阿里從電商平台到數據平台的轉型，經歷了阿里數據從零到有、從有到精的整個過程。在本書中，作者用自己十幾年的數據實戰經驗，剖析了企業用不好數據的原因，分享了企業用好數據的關鍵，並且對未來數據實戰應用的趨勢做出了預測。通過本書，你將能看到有關阿里巴巴數據應用的方法論，了解他們如何挑選和培養數據人才，以及數據收集、管理和使用的實操方法。

核心內容

大數據的應用階段已經從發現問題、分析問題過渡到幫助企業挖掘更大的商業機會、輔助高層決策了。於此同時，很多企業的數據應用依然停留在表面，不僅錯過了大數據蘊藏的巨大商業機會，也沒有用數據給企業帶來實打實的利潤。因此，本書的核心內容主要分享作者在數據領域深耕十幾年的經驗，阿里巴巴數據實戰應用的方法論，以及提出了大數據在未來實戰層面上的應用趨勢。

一、大數據怎麼樣從說到用

僅僅了解大數據時代的趨勢和理論，已經遠遠不能滿足時代發展的需要了，你應該知道如何運用大數據來服務公司、服務客戶，提高企業和個人的競爭力。比如香港一家公司，就運用大數據分析，從賭馬中發現了巨大的商機，每年入賬數億港元。企業想要用好數據，就要把它當成一個產品，而不只是一個工具。一個產品的成功，取決於它在多大程度上滿足了用戶的需求，解決了用戶的問題。所以，在數據應用過程中，最關鍵的就是「用戶意識」，也就是從數據使用者的角度去做分析。

比如，「重複購買率」是一個我們經常聽到的數據指標。如果你是一個數據分析師，其實不同的人向你詢問這個指標的時候，他們想要了解的指標背後的問題都不一樣。所以，「用戶意識」就像是一座橋樑，連接著數據分析部門和數據應用部門。它要求數據分析師充分的理解數據用戶的需求，反過來，如果你是數據的用戶，想通過數據分析來解決問題，你也需要向數據分析師充分表達自己的需求，才有可能得到更好的數據方案。

所以說，要想把數據用好，一個最大的前提就是在數據思維的層面上，一定要有「用戶意識」。無論用戶是企業內部的同事，還是企業外部的客戶。

二、阿里巴巴數據應用的「內外三板斧」

作者在阿里巴巴任職期間，總結了一套「內三板斧」和「外三板斧」的辦法，對內，用來培養數據人才，對外，實現數據應用的不斷升級迭代。

1. 「混、通、曬」——阿里巴巴培養數據人才的「內三板斧」

「混」，指的是，數據分析師一定要跟各業務部門混在一起，了解業務人員的核心需求，掌握他們真正關心的數據，從而幫助他們改善績效。

「通」，指的是，數據分析師對業務理解通暢了，也是「混」的結果。阿里巴巴通過車品覺主張的「混」在一起，把部門之間的隔閡給打「通」了。團隊合作也變得更加和諧高效。

「曬」，指的是，最終的數據表現和結果，是人、商業和數據結合之後的一種「看數據」和「用數據」的方法論。在阿里巴巴，「曬」通常是通過數據來回答幾個關鍵問題，比如：業務現在發展的好還是不好，如何利用數據幫助業務部門發現機會等等。「曬」是產生組織力量的過程，同樣也適用於企業內部。

2. 「存、管、用」——阿里巴巴的數據應用「外三板斧」

「存」，指的是收集數據，收集起來的數據產生價值。盲目的收集不旦不會給企業創造價值，還會增加昂貴的存儲和管理成本，即使像阿里巴巴這樣的公司，也承擔不起無限收集數據和管理數據的成本。所以，車品覺建議，企業在收集數據之前一定要有一個特定的目的。

「管」，指的是對存儲數據進行保管，以確保數據的安全、準確等等。數據管理的內容包括很多方面，比如：數據的來源，如何讓數據不丟失，如何保護數據的安全，如何讓數據準確穩定，以及如何更好的運用數據，這些都是數據運營當中的「管」。

「用」，指的是思考「如何應用數據解決運營中存在的問題」。就拿電商的用戶標籤來說，阿里總共有18個用戶性別標籤，這些標籤並不是真正意義上的生理性別，而是從用戶的購物屬性上定義出來的性別。比如說：夫妻倆共用一個賬號，早上妻子用，晚上丈夫用，那這個賬號在阿里巴巴的性別標籤就是「早女晚男」。在數據應用的過程中，把本來不可以分裂的東西分裂之後再重組，就能產生新的數據價值。

三、大數據在未來的應用趨勢

作者以十幾年的數據實戰，對未來的數據應用有六個方向的趨勢預測，分別是：應用無線化、信息數據化、交易無紙化、人類智能化、決策實時化、線下線上化。在這一部分，我們來分享「信息數據化、決策實時化和人類智能化」三個方面。

1. 信息數據化

未來會有更多的信息被數據化。由於技術限制，很多有價值的信息還不能被收集成數據，隨著科技的發展，這些信息都將被數據化。比如，人臉識別技術就能讓零售門店的客戶信息被數據化。店員不需要再問「您需要些什麼」這樣的問題，就能給出相應的商品推薦。當更多有價值的信息被收集成數據，各個行業都將面臨巨大的衝擊。每個行業都要思考，在這一波數據紅利上，如何搶佔先機，管理好自己的用戶數據，提升用戶體驗。

2. 決策實時化

生活中我們遇到的很多問題，都是因為沒有得到及時的反饋，導致我們無法作出正確決策。如果銀行提前告訴你，再不還款就會收取額外利息，相信很多人都不會忘記還款了。再比如，如果糖尿病患者可以實時的了解自己的血糖水平，知道當下的這一餐會讓血糖升高到多少，就能決定眼前這一餐要不要全吃光。

在未來激烈的商業競爭當中，企業影響消費者進行實時決策的能力會越來越重要。越是能夠在短時間內抓住消費者，就越容易賣出產品，實現更高的顧客轉化率。

3. 人類智能化

隨著可穿戴設備的出現，人和數據開始真正融為一體，像谷歌眼鏡這樣的設備，將讓我們看到的東西即時數據化；類似健康手環類設備，和可以深度收集腦電波的數據設備，將隨時會使我們人體的活動轉化成數據。

在不遠的將來，用數據記錄實時記錄生活將成為可能。彼時，數據將會幫助人們做出更好的判斷，人類也會變得更加智能。未來，一個人的能力和聰明程度的不是由 IQ 決定的，而是這個人是否擁有足夠的數據。

胡老邪金句

大數據的應用已經不局限在分析問題反映問題的層面了，它已經成為商業決策的重要工具，所以說，未來企業的核心競爭力很大程度上取決於「用數據」的能力。

數據如何用，用的好不好，最關鍵的是「用戶意識」，也就是從數據使用者的角度去做分析。一個產品的成功，取決於它在多大程度上滿足了用戶的需求，解決了用戶的問題。

收集數據不是目的，讓收集起來的數據產生價值才是最終的目的。沒有一家公司可以承擔得起無止境收集數據的成本，如果只收集數據，而不當機立斷做出分析和應用決策的話，代價只能是慘重的存儲和管理成本。

阿里巴巴培養數據人才的內三板斧「混通曬」，以及阿里巴巴數據應用反覆升級迭代的外三板斧「存管用」，是阿里巴巴在數據應用上最值得分享給你的寶貴經驗。

在循環往複的大數據實戰當中，最關鍵的是要一直保持新手的心態。要想用好大數據，不能只關心科技的發展，還要注重思維的開拓。只有先進的科技加上開闊的數據思維，大數據的價值才能發揮的淋漓盡致。

第二天夜裡五點，白彧兄來了。一副驚喜的樣子，我知道，他又帶來了重要的資訊。「這是最新收集的一麻袋資料」。我看了看，白彧兄已然睡下，他每日輾轉各地打聽資訊，實在太累了。我悄悄翻開，這次，江湖的熱點是「新零售」。

這個故事，開始於胡幫主的一封飛鴿傳書：

早晨，聽了一下樊登讀書會老師講的新零售啊。這個概念稍微有點跨界，但是有幾個東西還是有一些共鳴啊。

那第一個，講京東差不多做到了半天配送，但是生鮮，還是很多人還是希望比這個時間更短，那其實這個事情說到極致就是人們對體驗的等待時間在變化，在某一個品類提出了更高的要求，所以才會產生新的商業模式，其實仍然是需求拉動。比如說我要想買個醬油，我要做菜了，我要買一款海鮮，那我都希望在一兩個小時之內就可以搞定。或者我就直接下樓去便利店買。那事實上其實這解決的仍然是一個用戶體驗極致提升的東西。那我可以把這個再做到極致，實際上就是無等待和無感知，這一定是一個趨勢。

就像我們現在的產品，那為什麼做了這麼多年，有的時候有的地方會讓人不滿意，那實際上並不是我們的系統變了，而是人的要求變了，人們對質量，對體驗，被蘋果被其他用戶交互做得最好的產品給帶的要求更高了，那所以我必須要遵從一個趨勢。

那第二點作者講了他們投資做的一個方法論也挺有意思，叫國際對標，所以他無論是做什麼事情，都要去日本和歐洲看下店，那事實上國際對標這件事體現了兩個方法論。一個就是去找別人曾經走的路，跟我們做業界業界也沒什麼區別，你做it的，就要去看看阿里巴巴的運維啊，就要去看看這些大數據和ai的比較牛的公司是怎麼做的。那第二個其實作者隱含的沒講，但其實也很重要就是有的時候為什麼不能照搬照抄，那時他有個普適的問題，就因為美國的模式在中國，你要做本土化。其實還有另外一個工具叫GDP對照，就是我們做相應的事情都應該去找走過這個路的這個人群在當年這個GDP的狀態下，他們是怎麼做的？比如說，在不同的GDP下，對於人群的消費習慣，可能是有就行，或者逐漸演進成價格敏感型的，在逐漸演進成對價格不敏感但是對質量敏感，然後再報體驗敏感，它是有趨勢的。

比如人均GDP在3000美金的時候會起來，大賣場就行，但是人均GDP在往上漲的時候，人就不是價格敏感型的，就會變成是便利敏感型呢。所有零售的轉化都是因為消費者的改變，而且最重要是隨著它的GDP的富有程度，會改變他的消費習慣。現在還有一個趨勢就是IP溢價，你比如說一個水杯，那在00後在這邊給他貼個HELLO KITTY，或者貼上貼掏糞男孩他就能夠去做一溢價。這個有點像劉強東講的凡客實際上沒有形成自有品牌，沒有形成像lv一樣的實現產品溢價。

那盒馬鮮生解決的一個問題就是商業模式上解決三公里配送問題，靠系統，去精準的為他的店的選址，用戶消費習慣和進銷存提供了一些指導。因為現在他的價格的敏感度，會在商品上加電子標籤，可以實現整個的價格在全天內隨時波動，而不用店員去換標籤價格。都是由數據驅動來解決。那最終零售解決的問題是數據對你服務到極致，以後讓你感受到，所有的店都是為你一個人而開的，這就有點像滴滴和摩拜一樣，這輛車雖然不是你的，但是你的感受就是有一段時間他就是就是為你而開的，事實上就解決了我們以前的只有VIP客戶，什麼皇帝般享受，把它平民化，這是我們一個趨勢，是用技術手段共享的方式，來完成對用戶體驗的個性化的極致滿足。

這個作者講這個餐飲的趨勢也挺有意思，就是會逐步的從菜系，吃淮揚菜，吃這個雲南菜，然後變成爆品，就只做龍蝦，或者執著某一款食品把它做到極致。實際上，最終解決的都是一個體驗極致匹配的問題，那你只有在單品的極致上，才能去吸引來客戶。但是我們也能感受到就是現在做的比較牛的一些餐飲，你比如說這個西貝呀，很多菜品非常有限，它的菜單很很短，就是一張紙，但是它的口號就是道道都好吃，也是減少規模，體驗做到極致的一種方式。

那還有一個調查研究的，就是作者所說的社會調查的比較好的社會調查的樣子是，一開始結論並不是清晰的，然後隨著調查的逐步深入，會在整個調查過程發現驚喜。反之對照的一個調查方式就是，一開始就預設結論，然後對這個結論去尋找數據最後把自己騙的都信了那個調查報告。那這個其實也挺有感觸的，我們很多時候去怎麼去做用戶的調研，那怎麼去去做場景的驗證性的邏輯設定。

但現在具備條件的就是由於有了大數據的手段，我們事實上很多事不用做用戶調研，主要是把模型建好，因為數據是全量的，這其實對我們來說是一個巨大的改進和改變。就像昨天跟老聶他們討論，提到我們UDS，那這麼多場景，我們實驗室如果無法覆蓋的話，那怎麼辦？

那春生的那個開放式組織也談了一個外包理念，或者眾測的理念，那其實對我們的內部用戶而言，我們也可以很好的建立一個眾測機制，就是我們自己實驗室解決不了這些問題，那全部是友好用戶，選了500個可能就解決了這個問題，我們看怎麼去建立聯繫，內部用戶做起，把他各種特殊的場景都識別出來，不同的操作系統啊，不同的網關接入啊，不同的上網場景，那我們如果確定了這麼一個圈子他們就會變成我們的眾測用戶。

我們可以適當的給一些小禮品啊，或者有一些感情投入啊，然後請他們來幫我去做這個產品上線前的驗證，這其實也是開放型組織所希望達成的一個目標，這樣會極大的降低我們實驗室的驗證難度，但是可以提升整體的體驗。典型的案例就是百度的眾測他們做的很早。

此刻東方既白，星夜漸明。

白彧兄睡醒了，掏出一本武林秘籍了。我一看，驚嘆一聲：「啊，《開放式組織》！」。去年我托鄭武，陳揚和啟軍各地搜索的武林秘籍，竟然被白彧兄找到了。

我拿起一看，裡面的字體是小篆。啊，這叫我怎麼閱讀？「我有翻譯神器！」白彧兄神秘地一笑，拿出一本兩米高的小篆翻譯字典，我努力地看起來。這一看不打緊，竟然像發現了新大陸，「太精闢了。」一直看到太陽下山，又到夜已深！

聽說此書由春生傳出，目前已經在各大武林盟主之間不斷傳閱，議論紛紛，大有佔據未來輿論風口之勢。

開放式組織