4个月打造1300家数字化门店,波司登如何完成从0到1的蜕变?

2020年4月,波司登与阿里云、奇点云达成合作,搭建数据中台,助力数智化转型升级。


通过数据中台,波司登打通了全渠道数据,沉淀了企业一方数据资产,并以数据赋能消费者研究、商品企划、商渠匹配、产销协同、商品智能运营等业务场景,业务创新,降本增效,硕果喜人。


回首不足8个月的建设历程,从战略蓝图到业务目标,从小步快跑到迭代升级,波司登这家历史45年的大型传统服装企业,走成了一条教科书式的数智化转型之路。


为了了解波司登的数字化转型战略,以及关于波司登与阿里云、奇点云之间的合作,雷锋网《鲸犀》联系到了波司登的数据中台服务商——奇点云,并与对负责人何夕方进行了一场深度对话。


01 坚定数智战略,贴近业务需求

何夕告诉雷锋网《鲸犀》:“如果说数字化是未来企业的趋势,那么企业能否解答数据问题,则是企业能否在数字化之战中占据一席之地的关键。”


2019年12月,波司登首次把数据中台提上议程,并于2020年4月正式启动。对于波司登来说,这是大势所趋,也是水到渠成。


其实,在中国零售业引进信息化系统之前,波司登就已初具“数据意识”。


1997年那个时候没有数据,没有数据就没有依据,于是波司登的创始人高德康就在吊牌的底里放条形码,晚上人工统计数据。那个时候是手工的数据化、传统的数据化。”


后来,从2012年构建以ERP为核心的信息平台,到2016年携手阿里搭建零售云平台、推进供应链改造,有关产品数字化的会议其创始人高德康都会亲自参加。2019年底提出、2020年正式落地的数据中台项目也不例外。


2019年,波司登创始人高德康明确数智化转型战略目标,亲自带队并坚持推进。

2020年,波司登集团与阿里云、奇点云达成了合作,打通全渠道数据,在消费者研究、精准营销、商品一体化运营等方面进行创新和探索。


波司登的数字化转型战略既考虑了宏观层面,也考虑了微观层面。


从宏观战略的角度来说,波司登坚信数据智能将引领企业实现跨越式升级,而数据中台是企业在DT时代建立竞争力的基础设施;


从微观业务的角度来说,这一举动也响应了业务发展的迫切需求,例如通过数字化的消费者研究,让企业更懂消费者,强化消费者运营,再如商品一体化的变革及商渠智能匹配等等。


正是因为波司登“坚定的发展战略+切实的业务需求”,两股绳拧在一起,上下目标明确一致,所以推动起来格外有劲。


虽然2020年的新冠疫情曾对波司登的业务增长带来了一定程度的打击,但因为波司登数字化的战略方向并未改变,反而深化了波司登对数智能力的认知,加速了数智化战略的落地。


02 沉淀数据资产,从了解消费者开始

消费者是企业转型首要关注的问题。

消费者是谁?

他们的性别、年龄、职业是?

他们喜欢什么时候在哪里消费哪种款式?

还有哪些方面没有让消费者感到满意?

后疫情时代,消费者的消费习惯和消费能力是否发生了变化?

在波司登品牌力不断提升的情况下,更多的潜客又有着怎样的画像和喜好呢?

………


为了回答以上这些问题,阿里云与奇点云助力波司登整合了会员全域数据,构建了会员标签体系,并以此为契机打通了分散在十余个系统的数据,沉淀形成属于波司登的一方数据资产。


结合业务需求与数据洞察,奇点云把消费者特征分为4个客群属性:

(1)性别、年龄、生日等人群自然属性;

(2)尺码偏好、颜色偏好等商品偏好属性;

(3)消费次数、最高单价等消费行为属性;

(4)流失、忠诚、价值等RFM属性。


在这4个属性下,完成100+个指标、300+个消费者标签的建立,形成会员画像。

以消费者指标标签为基础,波司登就能够更全面、更准确也更有针对性地了解消费者、服务消费者。


例如,会员运营:基于更精细、更精准的消费者指标标签,会员运营人员能更便捷高效地圈选调用,精准赋能会员营销与会员全生命周期服务。


又如,商品企划:基于消费者数据资产和历史消费数据的分析沉淀,商品企划人员能更有针对性地为不同客群设计其偏好的商品,也让选款等决策更有依据、更为可靠——在此之前,大多数传统企业主要仰赖高管多年积累经验和前瞻性眼光来选款,比较容易受到个人因素左右,若市场效果不好,也难以追踪复盘找到原因。


03 商品运营提效率,决策不再“拍脑袋”

当完成数据中台基础能力建设后,波司登开始着手以数据赋能整个业务链条,包括企划、订货、生产、铺货到销售、售后等环节。


围绕商品运营,阿里云、奇点云与波司登伙伴们共创并沉淀出了4大业务模型,包括商渠匹配、销量预测、库存一体化、产销协同等,打通商品智能管理全链路,实现从“拍脑袋”的经验决策向可“高水平复用”的数据决策升级,大幅提升了运营效率。


① 商渠匹配:在“对的店”遇见“对的商品”

消费者在哪里,波司登就在哪里。而所处商圈消费者的画像又决定了这家店的商品结构。

打个比方,一家位于东北某住宅区的波司登,一家位于东部城市某商业休闲区的波司登,和一家位于华北某CBD对面百货的波司登,其主打款的选择、不同风格款式的库存必然有所不同。

商渠匹配智能应用综合消费者画像(性别比例、主题偏好、消费水平等)、商圈气候、历史销量等数十个维度,匹配服饰主题风格、尺码、颜色等指标,细化到每个渠道、每家店铺,提供自动化、智能化的铺货。


② 销量预测:智能预测销量,动态调节库存

从导入期(新品上市)到成长期、成熟期,及最后的退市期,销量预测贯穿商品全生命周期。

为了以更精准的库存覆盖更全面的需求,减少库存积压,提升售罄率,项目组搭建了“智能销量预测”:小到预测每一阶段每个款型、尺码的销量,大到预测单个渠道的总销量,实时输出结果,并以此为依据进行调补货、下单生产、营销促活等等商品洞察和运营动作。

谈到销量预测的智能之处,何夕透露:“羽绒服这个品类和大的时尚行业不太一样,波司登综合了气温、节日、折扣、店态(大众店、旗舰店、奥莱店等)、渠道、历史销量等多个影响因子,与阿里云、奇点云共同合作完成了一套匹配波司登自己品牌产品的预测算法,并不断迭代精进,让销量预测越来越准。”


③ 库存一体化:共享全国库存,自动调货补货

2020年,波司登全国货权收归到总部进行管理,形成了一个巨大的虚拟库存,对总部的管理水平、响应速度和精确度也提出了更高的要求:如何让仓与店之间的库存调配更及时、准确、高效,同时降低调补货成本?如何从全国一体的角度考虑,降低库存积压,提升售罄率?

打通多级库存数据后,以一体化库存为基础,项目组创新搭建智能调补货系统,自动化提供调货、补货建议,实现了仓库、门店调补货100%自动化。

同时,基于数据中台的计算能力和经优化重构的算法模型,补货调货的计算性能与准确度大幅提升。原先需要约4小时才能完成全国4000家门店的补货动作,现在只需要1小时。


④ 产销协同:“预知”需求,下单及时不囤积

下多少单?什么时候下单?生产多了可能囤积,生产少了可能缺货不够卖。下单早了有点浪费,下单晚了又可能赶不上销售热潮。

产销协同一直是传统服饰企业的难题,而波司登这回借助数据智能的力量解决了:

建立预警机制,库存数据一天一出,实时预警数量不足的SKU以指导下单;

结合销量预测与库存一体化管理,对下单量和下单优先级给出智能化建议;

与供应链拉通协同,建立自动快速下单机制,有效避免了大规模库存不足或库存过剩两种极端。


04 高效迭代,数字化成效显著

何夕谈到:“不能给业务带来提升的中台建设都是耍流氓。”


数智化转型战略稳步推进的同时,波司登也为进程设定了明确的节点目标。


自2020年4月初开始,618、88、99、双11、双12及年货节,每个大型营销活动都设定了预期想要的结果,直面消费者,接受市场检验。每一轮活动后针对性地复盘,持续迭代优化,提升效果。


波司登发现,效果一期比一期做得更好,中台精准营销场景引导成交金额、全店成交占比及投入产出比持续提升,ROI从6.4(618)提升至了508(双11),迭代的速度也非常快。


在商品智能管理领域,波司登数据中台也大显身手。


目前,波司登已在全国1300家门店实现了精细化的商渠匹配,短短4个月时间内,首铺准确率提高了79%,未来还将逐步打造“千店千面”;从0到1建立了销量预测的自动化体系,准确率达70%,并仍在不断迭代提升;调补货实现100%自动化,拉补效率提升60%;库存售罄率提升10%。


从战略蓝图到业务目标,从小步快跑到迭代升级,波司登这家历史45年的大型传统服装企业,走成了一条教科书式的数智化转型之路。疫情黑天鹅的冲击下,依旧坚定数智战略,站稳脚跟大胆迈进,展现了其远见、决心和45年来从未停止的创新力,而其逐渐深厚的一方数智能力亦以降本增效的喜人成绩回应。


何夕分享道:“在满是‘不确定性’的后疫情时代,创新是唯一的确定。奇点云有幸为波司登的数智化进程助上一臂之力,我们期待未来继续陪伴、见证波司登全面实现数智蓝图,以创新领跑全球!”(内容来源于阿里云数据中台)


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