天猫 X 线上城市专访

宝尊 ：在产品端， 我们已经定义了一个相对比较完善的数据化产品， 包括从新品开发定制到产品全生命周期管理的模型， 并在新品的开发过程里面帮助品牌定义市场上的机会。

所以从产品定义到产品上市营销， 再到产品销售的整个过程里面， 都需要有数据去做贯穿。后面， 我们有一些具体的例子来展现在这个核心流程里面我们的数据是怎么样应用的。

宝尊 ：之前我们在帮品牌做一个空气炸锅产品时帮他找到一些数据。首先是整个市场的趋势。一方面， 线下会有一些数据去做支撑，然而线上数据的灵敏度会更高。另一方面， 我们可以通过线上数字资产去识别当前这一品类下的消费者对该品类不是特别满意的地方。比如食物容易烤干或者容易烤糊之类的问题。

在产品端和消费者端， 我们可以识别品类的人群特征，在合法合规的前提下探索数字技术驱动消费者运营， 给用户提供更好的服务。

他们不是传统的烹饪用户， 而是一群厨艺不是特别好，但同时比较热爱运动健身对饮食会有一些特殊需求的用户， 我们将他们定义为厨艺比较 “菜”， 但很喜欢尝试。我们在后续做产品时， 会根据这些用户的特征去做产品的设计。比如在产品功能上， 这类不太会烹饪的用户对烹饪的过程掌控欲会更强， 所以可视化视窗设计就会比较关键， 包括一种比较智能的 “自来水箱” 的设计， 他可以较容易做出一个比较好的食品。在产品设计上， 我们跟当前市场产品的设计形成差异化。包括在定义产品沟通的时候尝试跟这些年轻用户去做比较好的匹配， 也就意味着做产品的过程已经带了营销的思考。

在做产品的过程中我们同时为后续的营销计划开始做铺垫。在整个营销过程里， 天猫体系内有很多工具已经做到数字化全链路的数据追踪。即使在站外， 也可以通过一些工具获取一部分的数据， 我们称之为数据回流。

在和所有这些用户沟通之后， 我们在天猫体系内可以对其进行识别， 并追踪商品转化的短期和中长期效果， 比如三个月、 六个月的转化情况， 这些转化的具体数据帮助我们去判断我们沟通的实际效果如何。以上， 我们从产品的角度看到了数据在产品的研发和营销过程里有比较多的应用。另一个方面从消费者的角度来看， 消费者分了很多个不同的圈层， 每一个圈层的兴趣偏好与特征都是有差异的。

我们在定义服务品牌服务消费者的时候不只是提供产品， 更多是要提供一种体验， 让消费者在消费这个品牌的时候感觉比较愉悦。让消费者时不时想起， 购买产品时是带着一个比较好的心情， 在使用时感受到品牌的关怀。这样在后续的使用过程里， 他对我的品牌和产品会有一定的粘性。

我们现在通过很多方式进行客户服务。在与品牌合作时帮助它们搭建线上的会员俱乐部， 并把它们的用户分类，针对这些分类定义不同用户在线上的沟通场景和触达场景、 以及线下沟通场景， 根据这些用户的不同特征定义差异化的权益体系和成长体系。在沟通的过程里， 线上我们会针对不同的用户做个性化的沟通比如对于美容达人， 我们给他呈现偏美容场景的沟通。页面， 在他浏览页面的过程中， 他将感受到美妆比较时尚的感觉。而对于美食爱好者我们会去做比较多的菜谱、 或者美食经验分享之类的。这样消费者在浏览的过程中， 会感受到品牌 “想卖产品给他”， 还关心他的使用体验。这些体验是可以做到全域连贯的。既可以在天猫体系里面与消费者去做上述沟通， 也可以在品牌私域， 包括品牌微信小程序、品牌的京东体系里面等，都可以去做类似的沟通。消费者在不同的 “端”， 能感受到品牌的沟通非常连贯，这是线上层面。线下其实也会跟品牌去联动， 开展不同类型线下的活动， 包括一些亲子活动——因为品牌开了很多线下旗舰店。这些线下旗舰店的主要角色不是售卖商品， 而更多是让消费者在线下体验品牌所传达的生活空间是什么样子的。在这个生活空间里面， 这些产品的应用可以怎样去改善消费者的生活方式， 拉近品牌跟消费者之间的关系。

宝尊 ：第一部分工作是通过数据应用来赋能运营。因为运营是保证主体业务， 整个图展示如何通过 BI 应用和它的数据基础设施来支持运营的工作。最下面有全渠道的数据源， 是最近业务提出的一个新的数据命题， 需要将天猫还有各个其他平台的数据全都汇集进来， 和 ERP系统、 电商系统结合在一起， 给上面提供应用支持。

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数字技术的治理能力， 还有数据基础设施的建设是在这一层， 包括数据的清洗和整理， 这个是数据能真正用起来的前提。到了上面我们会基于 EC——电商部分这边的特色， 开始构成各种各样的主题报表。同时也会带来一些分析的视角和 know how （分析所得的知识） 进去，包括我们常见的销售、 流量、 商品、 客服， 还有一些分城市、 渠道、 访客的退货退款的分析。

这些内容通过 BI 软件做成各种各样的形式， 可以看到用户触点， 之后通过我们的网站、 小程序、 订阅报告来支撑保证现在运营的三百多个品牌， 五六百家店铺。这是保证现在的运营每天都要使用的东西， 也是保证与品牌沟通的一个重要媒介。现在都是看数据来判断运营问题，诊断运营背后的原因， 并且提出改进措施。

宝尊 ：品牌视角的洞察， 分成品牌层、 竞品层和行业层三块儿。他们都可以通过最经典的人货场来区分。按照决策和大家看数据的角度不同， 分成了决策层、 店铺和品牌的管理层、 还有实际的运营人员层。可以看到这些框格里列的数据指标， 数据的字段， 还有他们需要的数据的类别。在同样的人货场这些主题下， 大家想看的数据全都是不一样的。

举个例子， 在品牌这边运营显然会看到一些非常具体的，比如说新老客的占比， TOP 产品的销售， 还有一些利益点的玩法效果， 对于我们完成 budget， 完成整个销售目标的影响。在管理层这边会看更大视角的东西， 例如会看货品的品类， 店铺流量整体的分类， 不同媒介的流量人群情况， 以及自己做生意的好坏。

无论是在 “大促” 还是在日常， 数据的门槛在降低， 数据的使用更加普及， 我们能通过天猫平台的这些数据产品能看到竞品完成情况。对于同样的品类， 无论是奢侈品还是服饰， 他们会关心同价格带的竞争， 关心其他品牌做的策略， 关心做的好或者坏的地方， 并对上述问题做逐步的拆解。大促是一个非常典型的、 大家都在拼GMV 拼流量的一个时间段。

我们会关注的、品牌也会关注。这些所有的 TOP10 （前十位） 的精品品牌， 具体到他们的完成情况， 也会看平台角度的细分拆解。现在还有一个新的话题， 他们不仅会看单平台的、 不同店铺的情况， 还会看多平台的。这些流量及数据情况如果再提一层， 走到了品牌层， 包括宝尊运营 BU 的决策层， 会更多看大盘和行业的情况，做一些预判和中长期规划。因为这既影响品牌每半年一次的选货， 还会影响它的整个预算该往什么平台倾斜。对于我们而言， 如果要拓展一些新增赛道， 到底该在什么样的行业类目上下功夫？同时如果要孵化一些新的品牌， 该研究一个什么样的新的趋势？

这一部分结合具体的竞争品牌， 再结合品牌自己操盘的数据， 形成一个比较完整的矩阵来看品牌运营情况， 提供决策支持， 这是第二块关于品牌市场洞察的部分。

宝尊 ：第三块儿是数据技术层。总结起来用这几个字概括 “源 - 采 - 传 - 存 - 算 - 用”。包括阿里、 各家品牌和第三方的数据处理机构都是通过上述环节来管理和治理数据的。数据治理是一个在品牌很关注的话题。其中的数据， 既有传统的 CRM 数据， 也有各种各样的生意参谋数据， 数据银行、 京东商智、 抖音罗盘这些平台数据， 还有通过离线方式做的销售目标预测的数据， 我们会通过各种各样的采集方式将这些数据汇集到数字技术平台里。然后通过一些技术手段， 进行清洗、 存储，从而能被计算和查询。最后通过开源的技术工具， 汇集成应用服务。

宝尊：这个是增强型的数据分析加上机器学习（machine learning）。我们在零售方面的应用主要是两部分 ：

一部分是通过核心业务流程和主题来做建模。建模在BI 更多是一些模型表、 一些中间表的方式， 来构建上层的应用。

在机器学习这一部分， 我们也有例如智能化推荐， 有一些研发产品来支持我们在私域营销帮助品牌做一些 ROI的提升， 同时也有一些具体的案例， 结合数据输入， 通过模型特征工程和算法的调参， 最后输出来支撑宝尊在私域和平台上更好地做生意。

陆 ：接下来， 我想问大概有四个问题。

第一个问题， 空气炸锅这个例子里， 是有几方参与的，第一方是你们宝尊， 第二有一个品牌合作方， 我理解还有一个制造方。比如在空气炸锅这里， 它是有一个造空气炸锅的企业。你们能否把这几方在某一种具体的产品开发里面怎么相互配合， 包括像品牌方如何去找制造企业， 品牌方跟制造业有什么关系再讲的具体一点？

第二个问题关系到你们的盈利模式， 你们是一个基于数字技术的服务商。你们跟某一种具体的品牌去合作， 比如跟某品牌合作的时候， 在空气炸锅这个例子里面， 你们是怎么盈利？还有你们跟最后产品开发出来的市场销售额又怎么挂钩？

第三个问题是基于数字技术的。你们在前面也介绍了数字技术的一个优势就是在产品开发之前， 你们就已经开始对客户进行画像分析了。我的问题是一旦这个产品投入到市场的时候， 你们会不会根据市场上的销售反馈，再回过头来去修改你的产品。比如说某个设计或者功能？这个反馈机制是怎样的？

第四个问题， 我们理解的基于数字技术来做的这些生产服务业在国际上有很强的先进性了， 所以你们是否可以结合你们公司在做的这些业务谈一谈， 从整个国际上生产性服务业的角度来讲， 不管从品牌设计、 营销、 市场调研， 比如说跟美国相比较而言， 你们的先进性在什么地方？

宝尊 ：卖多少的这个事情， 我们既是咨询服务商也是经销商， 所以有一些合作模式。我们跟品牌去提产品的需求、 跟品牌一起定义产品是什么样子的， 最终承销这个产品。最终的销售会在我们实际店铺的销售业绩里面体现。

宝尊 ：我们做很多的人工智能基础场景， 可以给客户带来价值。这个价值可能是销量增长，给客户带来利润，我们想以佣金或其他的分成方式来做这部分。

我们现在探讨的模式更多是给品牌做一个数据分析的场景。数据分析部分， 我们是有人力投入的， 大概会有一个基础费的收入。我们会设置一个固定的目标， 比如说转化率， 达到这个指标后品牌方需要付给我们基础费，之后定下一个指标， 在这个指标之上的所有的额外的我们实现的收益， 会以一定的比例分佣或者分成。这是我们未来想要探索的。

陆 ：我再问一个相关的问题确认一下。因为这个事情已经涉及到你们在一开始讲到的供应链驱动向消费者驱动的转变。以宝尊为例的数据服务商， 实际上是打破了传统品牌的品类壁垒。传统品牌可能在某一个垂直的分类里面有细分， 比如说生产家用电器能细分到有的生产显示器， 有的生产白色小家电， 但是不大可能跨很多的类别。你们现在因为是消费者驱动的， 基于数据， 可以今天去开发一个空气炸锅， 明天开发一个口红， 然后后天又去开发一个服装。理论上来讲， 你们是个基于数据的平台， 实际上打破了品类之间的这种壁垒。我这样理解对吗？

宝尊 ：我在宝尊负责营销这一端， 我先做一些补充。在刚刚的一些沟通上， 其实我们的数字技术负责品牌项目时， 在开始做产品的前面， 是做品牌产品的研究。这一方面来说， 我们已经做的是跨品类， 等于是有不同的品牌服务商、 或品牌——他们需要有一些新产品， 他们都会来找我们做咨询顾问， 我们赚的比较多的是一些咨询顾问的钱。作为一个品牌电商服务商， 我们有更多的一些落地的场景。

比方说在天猫上的所有店铺上， 帮客户去卖我们设计出来的产品， 从中跟客户有一些利润的分成。在产品的销卖过程中， 我们会找到一些固定的消费者， 做一些营销方案。这些营销方案我们也是会用到 ， 不管是在客户运营上， 在挖掘新客上， 或者是在找一些品牌可能去沟通的不同的平台上， 我们都可以跟客户一起用数据去开发一些比较有效果性的沟通模式， 进而产出更大的利益。不管是在品牌的角度， 或者是在我们所谓的电商服务商的角度上， 我们都可以得到一定程度的利益。

我稍微补充一下我的看法， 您刚才这个问题， 我觉得可能不能叫打破品类的这个界限。

第一点， 我们实际上保证服务的主体是品牌。每个品牌客户都会有自己的一个主线品类的产品线。比如就像刚才说的某品牌， 它更多是做生活小家电。

第二点， 刚才在讲数据的价值， 现在是有这个趋势的。过去我们更多是在做消费者本身的数据， 怎么样能够直接在营销和销售端更精准的去圈人， 以及怎么样更好的去做营销和消费者的互动， 比如说给消费者发一条有关新产品上市的信息， 我们会通过一些营销自动化的工具给我们的目标客户群发营销短信， 这背后哪些人收到短信， 是客户洞察做出的一个人群包的圈选。这个人群包会有营销自动化的工具做短信分发。这是过去做的比较多的， 包括我们要做一个活动， 我们如何洞察消费者？我们的数据分析会给到大家， 然后根据消费者洞察情况更加精准的去做营销活动。这是过去几年我们主要在做的事情。

但是这两年， 包括技术侧、 数据服务部分， 我们探索的一个方向是商品本身的洞察，就是您刚才讲到的供应链。我们整个零售端数据更多的是品牌在市场的一个数据体系， 反映了一个非常完整的市场动态， 包括消费者反馈、销量数据， 甚至网页上浏览情况， 能看到非常多的退货率、 订单下单率等一系列的数据。如果我们能够把全渠道（不仅仅只是天猫一个平台的数据）数据都整合进来，实际上可以帮品牌做前端更前的供应——整个价值链的更前端， 从产品铺货铺到哪些渠道， 到供应链。比如说服装，这一季要生产多少，订货多少、预测销货多少等等，以及提前做整个商品的计划。再往前的商品设计环节，我们在整个零售端拿到的商品洞察数据， 可以赋能到这个前端。

宝尊：在产品迭代的层面上这是一个比较具体的问题。产品上市之后， 我们对它做一些微调， 然后把微调的产品放到市场上面看消费者的反馈。这样的调整可能不是很深度的、 或者技术功能很重的东西， 反而会是一些比较粗浅的功能性， 比如说颜色。

宝尊 ：中国电商为什么可以比国外发展快？

第一是金流， 国外的金流没有支付宝， 没有微信支付。国外的支付体系在整个链路比较卡。近一年左右 apple pay （苹果支付） 才稍微的比较成熟， 信用卡支付也稍微比较成熟一点。

第二， 到目前为止， 国外三大物流供应商的物流速度还是没有中国的快。当他的物流不够快速或者是不够能响应 到 E-commerce （电 子 商 务） 的 容 量 的 时 候，E-commerce 的发展就会相对比较慢。

中国有阿里、 腾讯、 京 东几大平台在把这些做 起 来，尤其是阿里花了很多的心思， 把金流跟物流这两件事情做起来， 所以中国的电商平台的整个成熟度是比国外高很多的。在这个层面上， 数据的应用也就相对比较快。

如果比较亚马逊， 在它上面买货的运输是非常慢的。同时要购买很多才能买 （购买门槛比较高）， 不像在中国一件就可以买了。

所以基于这些宝尊之前一直没有在国际布局。在过去这一年， 我们也开始在海外做不同程度上的布局。也开始有做一些海外品牌电商运营。

陆 ：我追问一个问题， 您刚刚讲到在海外布局， 会不会碰到前面讲到的在美国物流不够快，金流不够便捷这些瓶颈呢？

宝尊 ：对， 这个就是我要说的。在过去这一年， 我了解到美国的物流已经相对来说速度提升了非常多， 退货的客服也提升了非常多。美国现在有 apple pay 后， 付款变得很便捷， 购买的人自然就变多了。有报告分析，美国电子商务在未来的三年会发展得非常快。

陆 ：这对于中国像你们这样的企业走出去会形成很大的竞争吗？还是说给你们提供了更好的基础设施， 你们怎么理解？

宝尊 ：我个人的理解是宝尊占了很大的优势。我们聊了一些国外的服务商， 国外没有所谓的品牌电商服务商。在跟我们国际品牌客户的国际部门聊的时候， 他们说国外没有一个像我们这样的服务商， 可以帮他从头做到尾，甚至帮他把电商上面的事情运作清楚。现在国外一直很缺这一方面的东西。

所以对宝尊来说， 在这一方面我们是非常有优势的。我们不光是在技术上的投入， 可以跟所有的国际上的技术平台去搭接。比方说 SAP、 Oracle 等， 我们基本上都有对接的能力。而且我们的自研能力能够让宝尊系统对接到这些东西， 把一盘货盘起来。对于出海这一方面有一个硬技术的大背景是非常大的优势。

陆 ：换句话说， 是不是因为中国之前这些平台的基础设施走得比较前面， 宝尊在过去这些年业务的模式，包括技术手段都已经非常成熟了。所以在出海的时候， 如果美国这样的市场上基础设施有所改进， 其实是在帮你们发挥优势。可以这么理解是吧？

宝尊 ：是的， 肯定是。

李 ：宝尊的很多产品和服务是基于阿里的数据， 但是假如京东、 小红书等平台成立自己的科技公司， 并且做和你们类似的事情， 会不会削弱你们的咨询能力？同时，你们要是能把几个平台的数据都用起来， 对客户的画像是不是就更好？你们在这方面进展如何呢？

宝尊 ：首先我觉得需要明确一下， 虽然数据咨询方面，宝尊是阿里最重要的合作伙伴， 阿里也是宝尊最重要的合作伙伴。但是宝尊现在非天猫业务已经占了大概 30%到 40% 了。因为我们本身服务的是品牌客户， 我们核心服务的是品牌。

在过去这几年， 我们可以看到品牌的整个的全渠道的趋势是非常明显的。它的线上业务已经不仅仅只是在天猫了。还在京东，拼多多、包括我们说的内容电商，抖音、快手， 甚至包括像得物这样一些新兴的平台上， 都在做一些布局。而且品牌这两年也在不遗余力的构建自己私域的渠道， 包括它自己的官网小程序以及线下的渠道改造。我们更多的是品牌的整个电商业务。在技术侧， 我们更多定位于品牌零售数字化的服务商。

我们现在在做的数据服务里面也有几种模式 ：

一种就是刚才介绍的建立在天猫的数据里面的， 基于天猫的数据银行提供的东西， 在天猫的整个平台上面做一系列的数据洞察， 提供这样的咨询服务， 给到品牌， 帮他们去定义， 以及帮助新品上新的模式。

另外， 宝尊有自己的技术中台， 我们的产品， 包括前端的应用， 做的更多的是全渠道数据。因为我们也会去链接京东、 抖音等等这样的一些平台。也给很多品牌在做官网私域的建站以及运营服务， 所以我们的视角更多的还是站在品牌的角度， 整合集成他所有的全渠道数据，给他完整的电商业务的视角。

第三个点， 就是您刚才讲到我们跟平台的定位， 还是会各有差异。平台数据服务的优势在于掌握这个平台上所有运营的品牌， 运营的比较是非常完整的， 或者是颗粒度非常细的。他们在整个数据技术的先进性上有非常大的优势。

平台的规模以及在研发上的非常大的投入是他们非常有优势的地方。像京东、 阿里都有自己的数据服务。阿里去年成立的羚羊就是做数据服务的， 除提供数据外， 它还有底层像阿里云、 以及基于阿里云上的工具、 产品和服务， 这是平台非常大的优势。

我觉得像宝尊这样的服务商优势还是在于我们懂得品牌的业务， 知道业务场景在哪里， 数据最后还是要服务业务场景的。所以我们现在跟平台的数据服务更多的也是一种合作的模式。

合作是多方面的， 包括我们在平台用他们的数据和工具去做， 或者我们去获取数据， 在我们自己的数据产品里面整合出比较完整的数据洞察给到客户， 或者利用天猫的数据产品以及数据技术， 去给我们整个客户提供更好的服务、 帮助我们做更好的解决方案， 再或者形成我们自己的一些数据解决方案和开发产品。

我稍微补充一下关于跨平台的部分， 我的团队其实在跨平台基本上都有某种程度上的合作。到目前为止， 我们看出来的感觉——阿里在它产品投入上的步伐， 其他的平台要跟上还有蛮大的一个距离的。