飞鹤是在数字化转型方面较早觉醒、较早付诸实践的企业之一,其最初需求是点状的,是为了解决存量客户运营问题,是为了洞察、理解、匹配客户需求。但在这一步走出去以后,飞鹤逐步发现数字化转型的应用场景不只在营销端,而且在生产上可以实现智能生产,在管理上可以实现快速决策,在供应链上可以实现精准溯源……这样的场景还有很多,数字化的意义就被不断放大了。

飞鹤案例的另一个比较典型的意义在于,它也经历过众多中国企业容易步入的转型误区,希望像采购大型设备一样,一次性采购完美的数字化解决方案,解决自身的所有问题。如果是秉持这种思维,企业转型很难取得理想结果。几乎所有成功案例都表明,数字化转型是首先要进行思想意识转型,数字化技术只是手段和工具,企业本身在数字化转型中要发挥“驾驶员”的作用,而数字化技术实际上只是提升动力,如果方向有偏差,仅依靠动力,跑得再快也不能到达终点。飞鹤很快意识到这个问题,并做出了合理改变,这是值得其他企业借鉴的。

——吴志刚/赛迪

智库信息化与软件产业研究所所长中国软件评测中心副主任

危机之前,

2018年,中国婴幼儿配方奶粉行业正在面临一个危险的时刻:关系着行业空间的重要宏观变量——新生人口数,发生了重大的逆转。

行业中的翘楚——黑龙江飞鹤乳业有限公司(以下简称“飞鹤”),当时正在启动港股上市程序。根据飞鹤后来招股书中披露的数据,其在2016—2018年分别实现营收37.24亿元、58.87亿元、103.92亿元。也就是说,在3年间,飞鹤的营收年复合增长率高达67.0%。而艾媒咨询的数据显示,同期我国婴幼儿配方奶粉的市场规模从1571亿元增至2221亿元,复合增长率约为18.9%,两相比照,可见飞鹤的增长之快。

然而,火热的业绩背后,是意味着“凛冬将至”的寒风。

飞鹤近年来的高速增长,有2016年婴配粉注册制对中小产能的出清因素,有其孜孜不倦推动国产奶粉高质化的口碑因素,但更不可忽视的,是重要宏观变量——中国新生人口数的稳中趋进。在2016年以前,中国新生人口数长期稳定保持在1570万以上,并在2016年施行“全面二孩政策”之后,当年上冲至1786万的阶段高点。然而,仅仅一年之后,该指标便掉头向下,到2018年,更是跌至1523万,出生率为中华人民共和国成立以来最低。

更令人忧心的是,这样的下降可能是趋势性的,而非暂时性的。与中国一衣带水的邻邦日本,尽管政府一直在出台鼓励生育政策,包括托幼免费、儿童津贴、医疗费用补贴,几乎承包了儿童从幼儿到大学的所有学费,却仍然难挡出生人数自1975年后逐年下降的趋势。而今的中国已经露出这样的苗头,尽管生育限制不断放开,年轻父母们却因抚养压力大、观念变化等,越来越拒绝生子。在一次12万人的生育意愿调查中,选择“不生”及“生1个孩子”的人达到43%——甚至有15%的被调查者选择“不生”。观察者们惊呼:“年轻人连一孩都不愿意生了!”

我国2008—2018年出生人口数

数据来源:国家统计局

无论是飞鹤董事长冷友斌还是总裁蔡方良,对飞鹤亮眼业绩背后将要面临的挑战,都早有预料。在新生人口数趋势性下降造成的行业空间约束面前,飞鹤想要继续保持稳健的增长,仅靠原来的体系进行惯性式发展,已经不够了。

此前,飞鹤的策略是努力开拓新客户,追求增量,并取得了较好的成效,多年来已积累起数千万的忠实会员。但在行业空间约束、拓新难度增大的当下,强化拓新以外的另一条腿——存量客户运营,就成了必然的选择。

然而,在传统的IT架构下,由于条块彼此分割,标准各自独立,数据不能打通,经营端口难以协同,企业回答不了诸如“你是谁?你在哪里?你做过什么?你想做什么?”的一系列问题,想要深化存量客户运营,就成了一句空谈。

要解决这一问题,可能唯有借用互联网思维、数字化手段。在过去的几年,冷友斌对大消费行业的数字化趋势已有深刻认识。有一次,在面对记者“要不要进行数字化转型”的提问时,他斩钉截铁地回答道:“所有企业都得做数字化转型。你不进步就要落后,落后就意味着要被淘汰。”蔡方良在早年就重视业务与互联网的结合,曾经这样论断:“它(互联网)会造成比较大的影响,会造成整个渠道的巨变。”

就在这样的思考背景下,2018年初,当飞鹤与阿里云不期而遇,了解到利用数据中台进行客户运营的方法论时,飞鹤的管理层眼前一亮。

“其实我们聊过很多潜在的合作伙伴。”飞鹤信息化部门负责人坦率地承认,最初阿里云并不是唯一的选择,“我们考虑的出发点,一方面是需要一个大数据的平台,另一方面,是希望有一个数据处理的方法论。我们希望选择一个对零售业务有深度理解的合作伙伴,相对而言,阿里是最合适的。”

此时,飞鹤管理层尽管对整体IT架构如何变革还处在思考阶段,但对数字化转型的大方向已经坚定信念。2018年年中,飞鹤与阿里云团队正式合作,进行数据中台一期的建设。

越过山丘,

项目真正推进起来,远没有那么顺利。仅在讨论数据中台方案时,双方就磨了几个月的时间,以至一直到2018年11月,数据中台才正式启动建设。

反复打磨的根本原因在于认知差异。虽然对项目目标,双方早已达成一致,即数据中台一期主要定位营销端的数字化改造,要将业务流程和消费者触点全部数字化,形成的数据汇聚于搭建在阿里云上的数据中台,并对大数据进行智能化的处理分析,以赋能前端的业务运营。但在各类场景设计上,双方的理解是存在显著差异的。

这种认知差异,说到底,是阿里和飞鹤的业务差异带来的。阿里的零售业务主要集中于线上,因而对线上场景的理解和挖掘能力非常强;但飞鹤的销售网络起步于线下,基本盘也在线下,对线下门店、导购的场景需求很高。这样一来,两者之间存在一定程度的不匹配。

在反复的拉锯中,飞鹤管理层渐渐调整了预期,“我们希望找到好的大数据处理工具,希望找到好的方法论,这些是阿里能给我们的。但关于具体业务模型的搭建和深度思考,我们一开始希望(阿里)能够给予,但慢慢发现,它能给你一些行业上的实践,但不能(代替你)深入理解企业的方方面面。这一定要靠我们自己思考,依靠飞鹤把整个场景、系统和体系考虑清楚,基于业务目标把它们搭建起来。”这番话背后的含义在于,他们认识到,阿里云不是一个包治百病的“咨询机构”,而是一个大有裨益的“思考伙伴”。

重新认知与合作伙伴之间的关系,对飞鹤而言,不啻一个“越过山丘”的过程。

此后,伴随着反复的讨论和碰撞,飞鹤的信息化框架逐渐丰满成型。最初仅仅基于存量客户运营而提出的数据中台建设需求,逐步扩展为一个叫作“3+2+2”的体系。具体地说,该体系以智能制造、ERP(企业资源计划)系统建设、智能办公“3”个具体IT项目为依托,以数据中台和业务中台“2”个中台为统一支撑,支持新零售和智慧供应链“2”个核心业务目标的实现。

飞鹤非常清晰地认识到,IT规划如果仅仅着眼于项目建设,那最后的成果一定是片面的、局部的,因此,一开始就要将最高的业务目标作为IT规划的指南针。所谓的新零售和智慧供应链,实际上是以飞鹤为中间节点,分别对下游和上游链条进行数字化、智能化的改造。而实现这两个终极目标的基础,一定是整个集团全业务、全流程、全触点的全面数字化,这就形成了3个具体IT项目的核心目标。而在建立全面的数据源的同时,要能够提升大数据处理的能力并将之全面赋能业务条线,这必须依赖双中台。

在全新IT体系规划的指引下,飞鹤的项目推进有条不紊。2018年10月,飞鹤企业内部ERP系统建设启动;2018年11月,数据中台建设启动;2019年9月,数据中台一期(营销数据中台)验收上线;2019年10月,数据中台二期(供应链数据中台)启动;2020年元旦,企业ERP系统全面上线;2020年5月,业务中台建设启动……

与项目的推动同步壮大的,还有飞鹤自有的IT力量。2018年,飞鹤的IT信息部编制只有30多人,其中开发人员只有七八人。一年半之后,在冷友斌、蔡方良的全力支持下,这个部门扩编成了信息中心,人员编制扩张到百余人,开发人员多达60余人。正是这支不断充实的队伍,支持了飞鹤在数字化转型道路上的全速挺进。

双中台的威力,

对已经上线运行的数据中台一期项目,飞鹤管理层对此评价颇高。对外界,他们用凝练的10个字来概括其成效——同源、敏捷、预知、倒推、双向。

同 源:数据中台用数据直接说话,使所有人站在同一语境下看问题,避免了传统的上传下达机制中难以避免的信息“过滤”问题。

敏 捷:数据中台可以做到数据的实时体现,突破了手工录入或者传统IT系统的静态特征,有利于企业敏捷地做出决策。

预知:预测机遇及预警风险。传统的信息系统是“0/1”式的,即只有“是”或“否”,无法针对连续的数据源进行深度学习,从而掌握预判能力,但数据中台则可以实现。

倒 推:运用数据中台的分析能力,可以透过业务数据判断业务表象的真伪,倒逼组织提高运营效率和质量。

双 向:数据中台可以把数据汇总以后进一步产生数据价值和数据能力,再将数据能力赋能给前端业务系统。

“在营销端,我们认为最重要的两件事就是增量的获客和存量的运营。原来我们的存量运营做得没那么好,核心原因是存量运营需要数据支持,而我们不知道用户是谁、从哪里来、想要什么,就无法做存量运营……有了数据中台以后,我们存量运营的工作做得更加深入了。比如说,我们能够将一个全面深度的用户运营最佳实践沉淀在系统中,让所有的导购都能够通过系统和数据,了解任何一个客户处于什么阶段,应该采用何种服务方式。把这种能力给到营销端,让营销真正地从经验营销转向数据驱动的智慧营销。”飞鹤某位业务领导分析道。

营销数据中台的上线,推动飞鹤成立用户运营中心,大大提升了存量运营的能力。且不谈销售数字的增加,CRM(客户关系管理)系统的“焕然一新”就很好地印证了这一点。

和大多数企业一样,飞鹤原先使用的CRM系统是一个非常静态的IT系统,其使用场景局限在“400”电话,解决的只是了解“你是谁”的问题,基本上无法与其他系统产生有意义的交互,在几年间也没有任何新增的开发需求。但是数据中台建立起来之后,飞鹤在前端设计了70多个消费者触点,包括官网点击、线上搜索、线下活动、门店导购等,并将所有的前端系统数据连接到CRM系统。由于大量数据交互形成的刺激,2020年,针对CRM系统的开发预算猛然跳增到600多万元。

营销数据中台的成功,大大强化了飞鹤数字化转型的决心。2019年10月,就在数据中台一期项目刚刚上线一个月后,数据中台二期也启动了建设,截至2020年11月,已经部分接入试运行。

这一部分是为打造智慧供应链而服务的。按照飞鹤的设想,飞鹤首先将整个供应链及生产的过程全面数字化,然后通过数据中台的能力将数据使用起来。这种能力可以递进划分为4个层面。

第一层是要有全面的数据分析能力,比如突破传统的生产库存管理——将采购、生产、经销商等全域的库存管理起来,具备全域数据的拉通能力。

第二层是对整个供应链及生产,能够建立一套完整的指标体系,进行全局化的管理和监控,而非传统上的用几个简单指标来判断。

第三层是通过深度学习的方式,从更智能化的角度去预测预警。比如传统的生产管理中,信息系统监测指标只能判定“是”或“否”,如果某一管道报告菌落超标,这一批次的产品就要全部报废;而引入数据中台后,它能够监测菌落浓度的波动,在其刚刚出现异常趋势之时,就可以预警并提前处置。

最高层级的要求,则是将智能算法贯穿全业务链条的上下游,从终端需求预测,倒推计算物流发运路线、生产计划排程等,给出最经济高效的解决方案,形成全域的智慧供应链管理能力。

跳出飞鹤的视角,对社会来说,这样的系统也有着很高的价值。由于供应链数据包含追溯系统,可以将奶粉生产的全链路(上至奶牛产奶,中至原奶制粉,下至渠道流通)完全打通,这样就可以高效面对政府部门监管、面对消费者,让质量溯源更加可靠。

飞鹤现代化智能工厂

飞鹤自有牧场,通过数字技术实现对奶牛生长和产奶情况的精准检测
对2020年5月刚刚启动的业务中台建设,飞鹤管理层也有着清晰的规划。

“我们认为对一个传统快消企业来说,主要的几大块——ERP也好,智能制造也好,包括渠道如经销商管理、终端管理、导购管理、消费者管理也好,都应该划分在业务中台的边界内。我们希望通过业务中台,将线上线下的业务真正地、充分地融合起来,这是我们对业务中台的定义。而且我们认为,业务中台一定是一个公司最个性化的部分。相对而言,ERP和生产的管理模式是比较标准化的,业务中台的变化就比较高频,它要能够配合前端的业务和市场,并随之变化。”

根据阿里云工程师的介绍,飞鹤也是阿里云自研业务中台商业化的第一个客户。飞鹤定制的这套业务中台,能够打通会员中心、订单中心、仓储物流中心等几个大的中心,作为底层中心的调度平台,支持飞鹤做产品和运营的创新。举个简单的例子,在疫情期间,由于很难到门店购物,一个新疆的消费者可能会在天猫上买飞鹤的奶粉。但一方面大家都在线上购买,消费者可能抢不到商品;另一方面,飞鹤的电商仓可能在上海,从上海发货到新疆,流程很长。未来业务中台上线后,由于其具备自动调度能力,可以做到消费者在天猫下单,系统自动调配给新疆门店发货,这就大大增强了飞鹤的履约能力,也提升了消费者的购物体验。

领头羊的远望,

2020年,尽管有疫情的干扰,飞鹤的发展势头却并未停顿。截至2020年底,飞鹤的市值突破1600亿港元。仅以市值为标准,其在全国乳制品行业已稳稳地“坐三望二”,在婴配粉行业更是稳坐第一,是无可争议的行业头部企业。

头部企业就要有引领行业的格局。在飞鹤高层看来,不只是在业务方面,在数字化转型方面,飞鹤也应该具备由己及人、带动产业链的能力。

“我们当前还是更加专注于建设飞鹤集团内部的这种IT能力、数据能力、系统能力和优化运营能力,这是我们现阶段的目标。但到下一阶段,我们希望将这种数据的、系统的、业务的能力,延展到上下游的合作伙伴中,帮助他们建设起这样的能力。”

这种念头生发的缘由,一方面是作为行业领头羊的责任感,另一方面也是数据能力的提升带来的。

在疫情期间,飞鹤的数据中台对整个流量有持续的监控,发现线上流量大增的同时,线下却受到了不小的冲击。线下的这些经销商作为飞鹤前端业务的重要场景,也是飞鹤希望共同成长的合作伙伴,但由于缺乏线上的数据能力和运营能力,他们对这一挑战应对乏术,而这显然不是飞鹤希望看到的。飞鹤通过对疫情的思考,启动了业务中台建设,帮助经销商伙伴构建全域运营能力。

除了对下游渠道端的扶助,对上游供应源,飞鹤同样希望延长数据链条,形成数据体系。这样的全链路数据打通,可以对提升前端供应商的生产与研发能力,让供应源更安全、更健康、更贴近消费者需求,起到显著的正向推动作用。

通过将数据能力全面延展到上下游,飞鹤想要实现的未来场景,是拉通从供给到需求的全链条数据,实现与消费者最贴近、最高效的双向交互。一方面,飞鹤要能从一系列的数据中探知消费者需求的变化方向,把这种诉求快速地调整到供应链中,调整到生产和研发中,调整到网点部署和物流发运中;另一方面,飞鹤要把自己最前沿的研究,例如最新营养元素的研发,快速地宣导给消费者端。

由此,飞鹤将更加深入地感知消费者需求,更加清晰地透视自己的产销链路,更加及时地调整自己的运营安排,让传统商业模式下的“长”链条变“短”,“慢”反应变“快”。这让我们深信,业已十分庞大的飞鹤,将借助数据这双“翅膀”,更加轻盈地振翅高翔。
--------END--------

晴空一“鹤”排“云”上:以数为翅的中国飞鹤相关推荐

  1. 阿里系云上离线数仓简单介绍

    阿里系云上离线数仓简单介绍 一.DataHub简介 阿里云流数据处理平台DataHub是流式数据(Streaming Data)的处理平台,提供对流式数据的发布 (Publish),订阅 (Subsc ...

  2. 阿里云肖力:原生安全打造云上绿洲

    2020年9月17日-18日,一年一度的云栖大会在云上如约而至.疫情加速数字化转型大背景之下,云原生以一种高能见度为各行业带来了一个更动态多变.更具效率和生命力的架构.云原生安全具有什么优势,能否解决 ...

  3. 云上领跑 智慧贵州 中软国际与云上贵州深度合作助力政府数字化转型

    日前,中软国际董事局主席.CEO陈宇红,执行董事.高级副总裁唐振明,高级副总裁.首席数字官熊勇一行与云上贵州大数据集团党委书记.董事长康克岩,云上贵州公司党委书记.执行董事邓龙江,云上贵州公司总经理杨 ...

  4. 自2018年2月28日起 iCloud 由云上贵州运营

    收到邮件了,说明 iCloud 速度要飞了. app,您好: 感谢您使用 iCloud.我们在此与您分享有关中国内地 iCloud 服务的重要信息. Apple 近日宣布与中国互联网服务公司云上贵州大 ...

  5. 1024 程序员节首日,全球开源掌门人领衔云上云下嘉年华

    今立时代潮头,齐颂技术新风,再燃 IT 热血!10月23-25日,经湖南省工业和信息化厅.湖南湘江新区管理委员会指导,由长沙市工业和信息化局.长沙信息产业园管委会和 CSDN 联合主办的"2 ...

  6. 数禾云上数据湖最佳实践

    简介: 数禾科技从成立伊始就组建了大数据团队并搭建了大数据平台.并在ECS上搭建了自己的Cloudera Hadoop集群.但随着公司互联网金融业务的快速扩张发展,大数据团队承担的责任也越来越重,实时 ...

  7. php 百度网盘上传文件大小限制吗,百度云存储,curl_百度云存储如何上传数G超大文件(视频类)和防盗链等一系列问题,百度云存储,curl - phpStudy...

    百度云存储如何上传数G超大文件(视频类)和防盗链等一系列问题 最近在开发一个视频网站,打算用百度开放云平台上的云存储,但视频较大,一般有几个G(高清电影).1G一下的视频管理控制台里能用页面上传,但1 ...

  8. iCloud云上贵州,2018数博会连接2亿多用户

    从2018年2月28日开始,中国大陆用户在打开苹果手机iCloud管理界面时,就会显著出现"iCloud由云上贵州运营"的字样.在2018年2月28日举办的2018中国国际大数据产 ...

  9. 企业混合多云“芯”体验,上云、用数、赋智“组合拳”

    导读:前不久,发改委和中央网信办联合发文<关于推进"上云用数赋智"行动 培育新经济发展实施方案>,其中"上云"."用数".&qu ...

最新文章

  1. html 布局兼容性,HTML+CSS入门 浏览器兼容性问题及解决方案
  2. Nature调查 l 中国博士生们的科研围城
  3. java 指定文件格式_java删除指定目录下指定格式文件的方法
  4. Vs2010编译错误集
  5. JVM基础系列第14讲:JVM参数之GC日志配置
  6. linux系统如何安装其他包,Linux系统下如何安装软件包
  7. 计算机网络复习_第一章
  8. php经典实例使用正则动态修改配置文件
  9. 宏定义 #define 和常量 const 的区别
  10. C语言目录操作 (Linux/Unix)
  11. 使用git时报错出现vim.exe.stackdump
  12. MCU加密技术分析(二)
  13. Kotlin 的工作原理
  14. 详解JavaScript的闭包
  15. 如何分析加上SE壳的.net程序
  16. matlab仿真数字电路,MATLAB在数字电路仿真中的应用
  17. xtu 1369 Black White Chess
  18. AOJ-AHU-OJ-5 渊子赛马
  19. 系统安全性之认证技术
  20. SyntaxError: can't assign to operator

热门文章

  1. 记录Tomcat配置context.xml自动缓存问题
  2. 全球最大光伏电池缺陷异常检测数据集PVELAD【发布】
  3. 王红梅oj习题C++
  4. 基于单片机的四层电梯控制系统设计
  5. Nginx 文件下载 apk 文件下载不了
  6. 2010年全国乡镇/街道行政边界面数据-矢量数据shp格式
  7. Linux---网络部分
  8. 电脑win11使用vnc连接手机ubuntu
  9. 2019年末大龄程序员聊“副业”
  10. Pycharm下载和安装教程(一看就会)