互道CEO王华:新零售时代,大数据打通连锁企业人货场 | 爱分析访谈

2020-09-25 22:53 
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调研 | 李喆 黄勇 赵敏
撰写 | 赵敏
互道成立于2015年,是一家新型的数据应用服务商,从品牌零售商切入,基于企业原有系统架构,建立零售业务所需的数据中心,并在此之上提供重构“人、货、场“一系列零售应用,从而提高企业整体运营绩效。
其创始人王华曾任SAP全球高级研发副总裁,是SAP中小企业ERP产品的全球负责人;联合创始人徐颖曾任IBM技术服务部大中华区负责人,均拥有丰富的企业管理软件研发和零售行业经验。
王华认为,连锁零售企业在扩张过程中,随着数据的数量和来源呈级数增长,数据孤岛现象也日益凸显。新零售的时代下,人、货、场的联动越发紧密,尤其是门店作为和客户的触点越来越重要,品牌商亟需一套新型的数据中台,整合其全渠道的数据,改良现有商业应用适应新零售的场景需求。
DataForce是一个业务型数据中台。作为一个企业自有数据中心。数据从三个方面获取:第一,企业原有内部的业务系统,如ERP、WMS、POS等;第二,外部商场系统数据、客流数据、爬虫数据等;第三,开放对接线上平台及SaaS应用数据等。融合企业原有的ERP等业务系统,利用内置智能算法(如商品推荐策略、库存策略等),通过开放的API输出数据,赋能更多的业务场景应用。
基于DataForce这一数据中台,对应人、货、场三个维度,互道已开发三个数据化零售应用: FansForce、StockForce、ShopForce。客户通常会先接入门店应用ShopForce以及智能库存分配应用StockForce优化“场”和“货”,再通过DataForce数据中心,开放地接入 “人“的数据,最终转化成企业自己的数据资产。
ShopForce是一个门店移动化应用,提供连锁门店经营所需的收银、会员管理、库存管理等所有能力,门店人员可通过移动端获取实时销售及库存情况。同时,通过DataForce和企业的ERP、WMS、财务等系统全部打通,便于企业整体运营管理。
StockForce主要针对零售的痛点——库存管理,解决传统系统无法计算大量复杂的数据,物流达不到快反导致的囤货缺货问题。
FansForce用于会员管理,通过打通线下,所有门店及线上消费行为数据,全方面了解会员信息,有效管理会员。
目前,互道已经与30多家中大型品牌连锁零售企业合作,以服装和餐饮为主,如绫致集团、太平鸟服饰、雅鹿集团、吉祥馄饨等,客单价每年在30-200万不等,年复购金额增长率达到150%。
近期,爱分析就互道业务和运营层面对王华进行了访谈,现摘取部分内容分享如下。
零售企业系统变革,从流程驱动到数据驱动
爱分析:互道的目标客群有哪些?
王华:我们的目标客户是具有一定连锁规模的线下零售品牌商,目前以服装鞋帽和餐饮为主,未来会拓展到其他行业,不同行业之间会有20-30%差异。
客户的规模是以门店数量来确定,中型客户有100到500家门店左右,有500家门店以上的为头部客户。目前,付费客户大约有30多家,其中头部客户10个左右。
爱分析:为什么选择先从服装鞋帽行业切入?
王华:零售本身一直是一个大行业,但流程多变,是典型的“短流程“业务为主,这也是过去零售行业ERP难以一家独大的原因。每个企业的流程千变万化,像Oracle、SAP这类企业ERP厂商,不大适合去管理零售业务。
选择服装鞋帽行业,一是这是个3万多亿的市场,足够大;二是这个行业受电商影响最早最深,信息化基础好。所以我们用线上技术来改造线下连锁零售门店,包括商品推荐、会员分析等。
爱分析:如何评价大数据对于零售企业的价值?
王华:谈到企业大数据时,往往是从技术角度,而我们团队的经历,让我们确信对于企业来说,技术一定要结合业务才能产生价值,通过业务场景和应用去体现技术价值。
另一方面,过去企业内部很多数据没有被利用,所以我们提出,企业需要让数据流动起来,让各个业务部门、上下游都能共享相关数据,就像管理货品一样管理数据,不流动的货就是死库存,不流动的数据就是包袱。
所以,新零售企业需要物流和供应链管理,也需要数据流和数据链路管理。企业需要把关注点从流程管理,转向数据驱动。
还有一点,我们认为,数据分析和使用能力不应该只是给管理层所用,比如传统的BI就是给老板看的。对于零售来说,最重要的是直接接触消费者的店员,这群听得到炮声的一线战士才是最需要数据支持的,这也是为什么我们会提供移动化的数据应用给每个店员,让每个一线战士都成为特种兵。
爱分析:如何解释这种流程驱动转向数据驱动?
王华:上一代以ERP和OA为代表的企业应用,主要围绕企业生产或者财务流程的管理,涉及到审批、权限控制等,这类应用的建设大部分时间都花在业务流程梳理上,为期长达几周甚至几个月。
而零售的核心,一直是如何在正确的地点将正确的产品卖给对的人。近几年,O2O、全渠道和新零售概念的提出,从技术上来说,要做到这些要素的快速、优化的匹配,就必须要求“人、货、场”数据的中心化,及所有销售触点和业务节点间的全流通。
这是一种数据处理和驱动业务的能力,和业务流程优化没有必然关系。并且,零售要的就是快,业务流程也是短而快,从订单到收入,也就是1天甚至更短的时间,而不是一个需要几周甚至几个月完成的业务流程。
将来,每个企业都需要一个私有数据银行,为所有业务系统和移动应用提供数据处理和智能引擎。互道的DataForce充当的就是这样一个角色。
关于数据融合
爱分析:DataForce当前对接的数据源有哪些?
王华:针对零售的需求进行针对性的收集,一方面,收集ERP、CRM、WMS、POS等内部系统,也和商场系统打通。另一方面,收集一些非交易类数据,如客流数据、RFID数据、微博微信数据,甚至广告商返回的浏览数据、小程序数据等一并存储,纳入数据引擎进行分析。
爱分析:与客户的原有系统如何对接?
王华:对于主流的原有系统,我们完成标准化对接。与此同时,互道DataForce提供数百个标准化API,其他原有的服务商也可以通过这些标准业务API,完成和DataForce的对接。随着我们产品的成熟度提高,现在可以在几天或数周之内就可以完成数据对接。
爱分析:系统部署,主要以 SaaS还是本地形式?
王华:从产品架构上来说,支持各种部署方式,甚至是混合云的方式,客户可以自行选择。
当前,对于大型品牌商来说,还是倾向于本地部署,因为企业将其作为自身的核心资产,这也是互联网企业难以进入的原因。互联网企业想要获取数据,但企业不愿意在没有足够回报的情况下去分享,但是数据中心之上的应用,如ShopForce,客户愿意接受SaaS化服务。
相对小一点的客户,愿意全盘接受云部署和SaaS化服务。在这方面,我们建议客户放到云上。目前,我们与腾讯云、阿里云和微软云都有合作。
爱分析:与友盟这类以线上数据为主的公司有什么区别?
王华:解决不同的问题。线上从一开始就是数据化的,擅长的是“人“的数据。而线下的数据,过去累积的比较多的是“货“,以及一部分”场“的数据。
这也是为什么互道选择先为这两个方面提供零售数据应用,包括门店终端ShopForce和智能库存管理应用StockForce。因为这是零售企业已有的数据,先把这些数据的价值体现出来。然后,再通过DataForce数据中心,开放地接入和滋养关于“人“的数据,转化成企业自己的数据资产。
只有这样,能让零售企业真正拥有来自于线上和线下的、完整的”人、货、场“数据,构成自己的”品牌数据银行“。
客户复购金额增长率高
爱分析:客户一般会先从哪个产品切入?
王华:企业现有的数据多以“货“和”场“为主,所以目前我们先主推的产品是StockForce和ShopForce,这类产品效果立竿见影。
当客户需要新的SaaS应用时,我们会推荐DataForce,可以帮助企业快速接入新应用场景,并支持高并发的大量数据处理。例如,我们的大客户会用不同的CRM给不同的子品牌,但是都会接入到互道的DataForce来同步会员、订单、商品信息,因为即快又可以集中管理数据。
爱分析:互道产品的竞争优势如何体现?
王华:我们的ShopForce是所有零售门店移动化应用里功能最全、设计最漂亮的,也因此成为这个领域唯一入选Apple中国官方的企业解决方案中心的产品。表面看起来很轻,但背后的业务系统整合能力很强,这也是产品最主要的竞争力。
DataForce这个产品是一个真正意义上的业务型数据中台,目标就是帮助企业构建自己的数据中心。互道的DataForce是这个领域目前最先进的产品,而且也是客户用得起的产品。
StockForce解决了零售一直以来的痛点—库存管理,很多品牌商花巨资请顾问公司来做咨询。但是,现有产品宣称的效果其实并没有达到,一方面过去物流条件达不到快反,第二,数据量大且很复杂,传统的系统无法计算。
爱分析:产品的收费方式是怎样的?
王华:ShopForce是按门店终端数收费的,StockForce按门店规模和SKU数量来收费。
DataForce是收取标准化年费,没有按License数量来做是因为DataForce是一个长期合作的产品,我们希望更多的数据汇聚进来,将来可以为客户提供更多的数据应用和服务。
爱分析:客户一年的客单价大概是多少?
王华:30-200万之间不等。我们其实相当于一个含不同模块的产品,对客户来说首先从一个小的模块开始,后期就会投入DataForce,所以这三年我们的客户复购金额增长是150%。
爱分析:有哪些对标产品?
王华:不同产品竞品不同,StockForce对应的市场还比较空白。
ShopForce与传统的POS供应商有一定的竞争,但是使用后就会知道完全不在一个层面上,这是一个完全移动化、数据化产的品。
DataForce在零售行业目前没有一样的产品,部分有点像Mulesoft+ SAP Hybris,但我们针对零售行业做了很多优化,也针对性地加了很多数据模型和分析能力。
爱分析:团队规模有多大?
王华:一共50人左右,大部分都是研发和服务。研发约30人,6名部署交付服务人员。
爱分析:销售策略是以直销为主还是渠道销售?
王华:之前是直销,目前已经开始建设渠道。不单有分销渠道,还会着力建设具有服务能力的渠道商。我们还建立了和其他企业数据服务商的生态,比如WiFi数据供应商、RFID生产商。

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