天貓的一小步，數字化的一大步? 創創錦囊
時間：21-10-22 來源：長江創創社區
天貓的一小步，數字化的一大步 創創錦囊
數字經濟呼嘯而來，天貓團隊一直勇追時代潮流。
這一次，天貓與埃森哲聯合發布《天貓企業經營方法論白皮書》，聚焦雙輪驅動與全域增長，將企業經營創造性地分為了消費者生命周期價值管理和貨品生命周期價值管理。兩端發力，實現更高效的供需匹配。
這是天貓的一小步，卻是數字化的一大步。用數據賦能企業經營管理，未來已來。
本期創創錦囊，與你分享天貓數字化研究新成果。
01
遠在2014年，我在飛利浦的時候，就和阿里進行了一些趨勢洞察方面的合作嘗試。
當時雖然是很初級的分析和洞察研究，依然有一些有趣的發現。比如，我們看到飛利浦剃須刀的潛在用戶，和小米手機的用戶重合度很高。所以我們做了一些針對小米手機用戶的投放，效果還不錯。
2017年，阿里正式推出了品牌數據銀行產品，用AIPL的邏輯來數據化了品牌與消費者的關系。品牌從此知道它在阿里的平臺上有多少消費者，都是些什么樣的人，以及他們與品牌的關系是怎么樣的。
我也在那之后不久，與阿里的數據洞察工具再續前緣，帶領一個服務商團隊，基于數據銀行產品為企業提供策略咨詢服務。
2018年，天貓和Bain（貝恩）合作，推出了FAST指標，為品牌做“消費者運營”提供數據支持。
2019年，天貓又和BCG（波士頓咨詢）合作，推出了“GROW增長模型”。
如果說FAST指標是看消費者與品牌的關系，GROW就是在連接人和商品，幫助品牌在品類里尋找并量化增長的機會。
今天，“消費者運營”這個概念已經深入人心了。
流量越來越貴，獲客成本越來越高，企業都希望能夠通過數據的加持，維護好已知的客戶（AIPL狀態中的），來實現增長。
但我也常常反問自己：
這就夠了嗎？
這就是我們能做的全部嗎？
把已知的消費者“運營”得越來越精細，就是營銷的終局嗎？
肯定不是的。
講到消費者運營，很多人想到的案例是蔦屋書店。蔦屋書店在日本擁有1400多家加盟店，6000萬會員。但它賣的不是書，是生活方式。
蔦屋書店的本質是經營人群而不是產品。它根據各家門店實時反饋的數據，來為特定人群提供舒服的體驗，以及各種各樣的產品。門店運營不以轉化率為指標，而是以人群停留時長為指標。通過讓對方舒服開心，最終實現盈利。
蔦屋書店實際上是一家數據驅動的咨詢公司。
這當然是值得學習的。
但是對很多企業來說，首先需要的是那6000萬會員。
蔦屋書店是因為洞察了日本消費者對生活方式的需求，并提供了相對應的產品和服務，才能有今天的發展。
蔦屋書店在杭州開的中國大陸第一家店，我也去了。很美，但是人不多。
我也不知道，就憑那三三兩兩的人群貢獻的數據，它能怎么“運營”我。
02
也許就是因為有這樣的疑惑，這幾年我暫別了數據營銷的工作，開始研究有關創新的課題，同時也給很多創業者和企業家做創新教練。
這期間對我來說最重要的感悟，就是“增長“究竟從何而來。
被稱為“創新理論之父”，也是《經濟發展理論》的作者，著名經濟學家熊彼特，提出過一個著名的概念，叫做“創造性破壞”。
他認為，經濟發展是靠創新推動的，而創新就是新的企業不斷破壞市場的均衡，取代舊的企業。這種“創造性的破壞”， 是發生在產品、生產工藝、組織以及商業模式等方面的創新。
熊彼特講的是整個社會經濟，但其實也適用于企業（事實上他強調，創新的主體是企業家）。企業要獲得真正的持續的增長，必須要進行自我破壞，也就是用新產品取代老產品，新的業務取代舊的業務。
而這種增長，就不再是10%-20%的效率提升，而是幾倍幾倍質的飛躍。
這個理論給我很大的啟發。我對此的理解是，供給側的創新才會創造真正的價值。僅僅依靠運營效率提升的增長，是基于現有產品現有模式的增長，并不能帶來真正的進步。
其實這幾年我們看到的很多新品牌崛起的例子，不管是新消費的代表，精品速溶咖啡三頓半，還是主打“無尺碼內衣”的Ubras，還是以東方文化為根基的原創香薰品牌觀夏，都是在產品或者模式方面有很大的創新。
有意思的是，這幾年的國家戰略也在不斷強調要加強供給側改革，提高供給體系的質量和效率。
在我看來，所謂的供給側改革，和熊彼特的創新理論是緊密相關的。單純的需求管理是不夠的，只有需求管理和供給管理緊密結合，才能讓我們獲得不斷的增長。
被稱為新時代最重要“生產資料”的數據，理應在供給管理這件事上發揮舉足輕重的作用。
不得不佩服的是，天貓的團隊一直走在消費趨勢洞察的最前端。當年他們很早就提“消費者運營”的概念，并開發FAST、GROW等指標和相應的方法論；這一次，天貓與埃森哲聯合發布的《天貓企業經營方法論白皮書》，又對數據賦能供給管理作出了強烈的回應。
白皮書的主題是雙輪驅動，全域增長，將企業經營創造性的分為了兩個大的方面，包括消費者生命周期價值管理，和貨品生命周期價值管理。
同時，推出了用于管理貨品生命周期價值的SUPER模型。
此次白皮書還從全域聯通、私域運營、策略人群三個方面，升級了FAST和GROW模型。
因為前面闡述的原因，我個人特別關注貨品生命周期價值管理這個部分。白皮書里面列舉了18個大場景和47個子場景來解釋這套方法論的應用。針對貨品這端，一共是7大核心業務場景和30個子場景，對品牌在趨勢洞察、新品研發、上市營銷、優品運營、渠道組貨、供應鏈管理、清倉促銷等全鏈路都進行了支持。
針對每一個貨品生命周期價值管理的業務場景，天貓都提供了相應的定制化服務和數字化工具。
如果說以前的FAST/GROW是幫助商家開始理解什么叫消費者運營，在需求端尋求增長機會；那么現在的SUPER，則是在嘗試賦能企業作出供給側的創新。
兩端發力，實現更高效的供需匹配。雖然只是一個開始，但意義重大。
天貓的一小步，卻是數字化的一大步。
03
用數據賦能供給管理，還僅僅是一個開始。但我也很好奇，目前我們能做到什么，有什么坑，有什么經驗可供借鑒。
好在白皮書還提供了15個案例供學習。
不過，這些案例的情況都寫得比較簡略。為了解更多，我接觸了其中一個案例：九陽的服務商多準，希望從他們那里獲得更多信息。
多準運用了這套新的方法論，從消費者研究開始，幫助九陽破壁機這個新品準確找到了合適的潛在用戶，快速引爆。
看起來，九陽的這個案例是覆蓋了貨品生命周期價值管理在新品期的兩大場景：趨勢洞察和新品上市營銷。
九陽的服務商，多準的小伙伴對我說，她覺得在這個案例里面最重要的，就是加深了“貨找人”的邏輯。
我們都知道，最早的時候電商的邏輯都是人找貨，也就是消費者在電商平臺上搜索要買的東西，然后找到合適的店鋪與產品，交易。后來就有貨找人的邏輯，比如“猜你喜歡”，就是把數據預測的消費者可能喜歡的產品，推到她的面前。
而在九陽的這個案例里，“貨找人”還有更新的含義。多準的小伙伴說，過去品牌上新品，直接去品牌人群里做推廣就結束了。但現在如果考慮新品期的供給管理，就可以通過阿里數據產品的洞察，結合服務商能力，去幫助品牌找到新品的特點和特性，把這部分最有可能被轉化的人群給找出來。
這些人可能是之前買過九陽的產品，也有可能是之前完全與九陽無關的人。
如果是過去的做法，九陽在數據里面也只能看到買過自己品牌的消費者狀態。但這一次的案例，是基于天貓核心品牌增長“超級旗艦項目”。天貓、九陽品牌方、服務商（多準）三方共建，可以通過平臺增強的消費者洞察能力，了解到更多公域人群的表現，幫助品牌方完成最適合新品的人群定義，達到更深一步的“貨找人”的效果。
多準的工作流程可以被概括為：從小數據分析的結果出發，總結新品核心需求場景，然后從場景出發，結合阿里的洞察工具，為這款新品定制策略人群。
事實證明，這樣的方法，可以收到很好的效果。
我問多準的小伙伴，為什么在這個案例之前，沒有這樣的做法。
她哈哈一笑說，因為這次洞察能力可以被串聯起來了。
這是什么意思呢？
她解釋說，其實很多品牌都在用阿里的數據工具，包括策略中心，TMIC等等。但是這種使用往往是割裂的。
比如說，很多公司的研究部門或者產品部門會使用TMIC去做產品功能測試，或者選幾個人群用調查問卷來驗證一些假設。總體上依然屬于小數據的驗證方法，并不能與后期的推廣聯系起來。
“A部門用TMIC，B部門用策略中心，C部門管投放，彼此之間并沒有連接。”
“我覺得九陽的這個項目能夠成功，是因為公司的高層非常重視數據，又把相關的部門都同步起來，在品牌內部的組織層面完成了串聯，這樣數據才能被串聯起來，發揮最大的效用。”
多準的小伙伴說，其實阿里平臺的數據產品本身也是分開的，服務商需要做的，就是把平臺端的不同產品也串聯起來，從產品的需求場景出發，定制策略人群，然后針對人群的洞察，測款，最后去打爆，一整條鏈路來做。這是服務商特別有價值的地方。
一邊是品牌方的內部組織，一邊是阿里的數據產品，兩邊都串聯起來，對接，就能爆發能量。
九陽的這個案例，除了成功地打爆了新品，還帶來了一些意想不到的效果。
多準的小伙伴說，這個案例，讓九陽品牌方意識到了，其實每個產品都是可以有自己獨特的人群的。
而不同的人群，就要匹配不同的價格，不同的產品賣點。
以前九陽的產品，往往會“共享”產品賣點。不管是100塊還是1000塊錢破壁機，都會講靜音功能，或者說它可以打得很細。最后的結果就是產品區別度不高，對消費者的吸引力下降。
人群做了區分之后，供給的匹配就自然不同了。比如“家務懶人”人群，消費能力是很強的，所以高客單價產品更適合他們；而“愛家媽媽”這個人群，雖然對產品的要求也很高，但購買能力一般，這時候就要把高性價比的產品推薦給她們。
更進一步，會影響產品設計。
每個品牌方可能都有一個夢想，就是一個產品能賣給所有的人。
但現在數據讓大家有了更清醒的認識。
多準的小伙伴說，他們現在自定義策略人群的時候，會直接讓產品經理參與進來。
“過去是品牌自己決定賣什么貨，來阿里平臺賣一賣，最多是賣之前去驗證一下；現在我們希望通過人群去反推，去告訴品牌方，要打不同的人群的話，每個人群要配什么貨品，要有什么賣點。”
“品牌方需要重新去設計產品，然后去生產，變成了這樣一個過程。”
說實話，聽多準的小伙伴講到這里，我是很興奮的。
我以為現在還只是邁出一小步的時候，基于數據驅動的洞察已經切切實實地在影響供給端了。
從白皮書覆蓋的眾多場景來看，如果天貓構建的這個由品牌方、服務商和平臺組成的生態可以成功，無疑將會進一步挖掘數據洞察的能量，從需求和供給兩端，為社會創造更大的價值。
數據營銷的世界，一下子變得更加寬廣和光明了。
摘自-長江創創社區
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