海底捞你可能学不会,但海底捞在数字化应用上的策略,你可以学会。
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-海底捞“百变”-
资深吃货周芸最近感觉到,海底捞变了——坐下来点餐时,根本不需要选择,推荐的全是自己最爱吃的菜品。而就在刚刚等位时,她和朋友一起在门口与其他等位用餐的吃货一起,通过LED屏玩了一个小游戏,游戏结束后,海底捞送了他一份免费的虾滑。
作为海底捞的铁粉,95后的周芸很享受这样的变化,“它知道我喜欢吃什么,甚至还会在恰好需要的时候推送给我优惠券。”她说,最初喜欢上海底捞是因为服务好,现在,“一家火锅店还可以这么懂我。你要知道,懂我很重要。”
事实上,周芸感受到的,仅仅是数字化给海底捞带给用户在服务和体验升级上的小小变化。
海底捞决定全面数字化,是选择先从“会员系统”开始。
2018年底,海底捞推出了这个升级了服务体验的超级APP——不仅有排号、订位、点餐等基础功能,还集成了社区、短视频分享、智能语音交互等功能,以及游戏、社交、娱乐等增值服务。
更重要的一点是,它是餐饮行业首个实现“千人千面”的APP。它的“超级”之处在于能“认识”每一位不同的顾客,“记得住”海底捞3000万注册会员每个人不同的口味和喜好。每一位顾客打开超级APP,所看的菜品推荐、促销信息、达人分享等内容都不一样。
以会员系统为核心,海底捞几乎重新构建了企业一整套IT基础。而让这些功能得以全面实现并保持着稳定运行的幕后功臣,是阿里云的技术和系统——凭借先进的互联网技术架构方式,阿里云在5个月内交付了这一系统,并将海底捞原有的CRM系统性能提升了18.6倍。目前这套系统能够支持上千家门店的需求,支持亿级的会员数量和千万级参与者的营销活动。
海底捞你可能学不会,但海底捞在数字化应用上的策略,你可以学会。
事实上,不仅是海底捞,从餐饮到快消,从服装到母婴,从汽车销售到线下门店,全社会都在借助云计算、数字智能技术,进入新零售的快车道。
所有的系统都在云上,云天然可以帮助企业解决内部所有技术和数据的统一问题。
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-数字化转型的核心在云上-
时至今日,已经没有人怀疑新零售,或者说零售创新,对于线上线下企业未来生存与发展的重要战略意义。
数字化转型无处不在,包括衣食住行——这话不是《灵兽》说的,是市场研究机构IDC说的。
根据这家机构的一份报告,2021年全球数字经济占整体GDP50%,中国占到55%。到2022年,逾60%的全球GDP将都是数字化的,推动2019~2022年期间与IT相关的投资将达到约7万亿美元。
也就是说,如果企业不能快速向数字化转型,未来你可能就与60%的增长机会无缘。
无独有偶。
2月20日,阿里云研究中心发布《2019数字化趋势报告》。报告指出,当前数字化的应用领域正从互联网行业向政府、金融、零售、农业、工业、交通、物流、医疗健康等行业深入。其中,政府、零售业等将成为受云计算、人工智能、IoT等新技术影响最深的行业领域,在未来3-5年内,数字化程度有望达到70%~80%。
同时,Forrester发布的《新零售正在改变商业》报告称,2013年,中国超越美国成为全球最大的电子商务市场;到2022年,中国的在线零售市场将达到1.8万亿美元,是美国的两倍多。Forrester认为,阿里巴巴的新零售愿景现已成为现实,并且它正在重塑中国的零售业格局,旨在改变零售业并推动其增长。
而改变的核心,则是以数字技术推动“新零售”,整合线上与线下,满足用户的个性化需求,给用户提供更好的体验。也正好是新零售在技术和运营模式上带来的新变化,引导了下一轮行业创新的趋势——商业的升级步入技术主导的时代。
所以,更早一些时候,麦肯锡的一项研究显示,到2020年将有81%的零售系统跑在云上。而在美国,现在已有57%的零售系统在云上。阿里巴巴集团CTO、阿里云智能总裁张建锋表示,这些企业基于云来构建整个系统。“从技术的角度来讲,是这样一个趋势。”
为什么会是在“云”上?道理很简单,云上才能实现零售真正意义的新。
中国的很多零售企业仍然在完成信息化的过程中,但这仅仅是第一步,即通过流程再造实现企业效率的提升。而数据化和智能化,才是未来的核心竞争力。
但问题在于,“大多数企业都有几十套IT系统,很多数据无法联通,很难基于数据做智能化。”张建锋说,阿里巴巴在内部也推统一技术,各个公司里都有很多系统和技术,统一技术最好的办法和手段就是云化,“所有的系统都在云上,云天然可以帮助企业解决内部所有技术和数据的统一问题,在这一基础上才能谈智能化,解决根本问题。”
在“双中台”模式下,不同业务部门之间的烟囱式IT架构将被打破,实现“一切业务数据化”的目标,前端业务部门可以像搭积木一样调用平台上的产品技术模块,从而快速搭建新业务场景。
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-只有行业用户才能更懂行业-
基于阿里云数据中台架构,蒙牛将供应链相关系统数据全部打通,同时通过机器学习、运筹优化等大数据算法模型对资源布局和计划管理进行决策支持、销售预测、智能排产,蒙牛的物流成本下降9%、订单处理效率提升35%、排产效率提升30%、年度销量预测准确率达97.8%。
对于一家年销售近700亿元的乳品企业来说,这几项效率提升,直接带来成本下降,利润增长。
这其实是阿里的独特优势,也就是其他互联网巨头很难具备的。这个不难理解:不可能有谁比行业用户更懂行业,而很多IT企业是用IT语言去试图解决零售行业的问题,很难直接推动行业数字化转型落地。
阿里本身就是新零售的首创和引领者,还有重要的一点是,阿里从一开始就有商业基因,所有的体系、流量、交互、交易、物流、服务,都是针对“商业用户”的,去年11月阿里财报数据显示,阿里核心电商收入增长56%,年度活跃消费者突破6亿。如此之高的增速与规模,必须通过在线化,云端化才能实现。
所以,至少在互联网巨头里,没有人比其更懂零售行业。
就算是IBM、甲骨文、SAP和华为这样的企业,虽然在技术上各有特色,但自身从未有过行业实践。而零售一直是阿里的核心业务。
因此,如果要说区别,这些企业与阿里云相比,是术与道的区别。
所以,达沃斯世界经济论坛发布的一份名为《从实验到转型的数字化企业》的报告称,2018年全球范围内的公司将花费超过1.2万亿美元用于数字化转型,但只有1%的企业能够达到或超过他们的预期。
问题出在哪里?其实大家应该已经知道答案了。
2017天猫双11,支付宝数据库处理峰值达到4200万次/秒,2018的成交量总额更是达到了2135亿元,阿里云上新增调用的弹性计算能力累计超过1000万核,相当于10座大型数据中心,创造了“脉冲计算”的新纪录。而且,除了天猫、淘宝之外,双11期间阿里云还服务了中国邮政、茅台等众多客户,为物流、支付、新零售等行业提供服务。
从数字化和智能化的技术上说,阿里也已经是最强者之一。
在选择与阿里云合作时,海底捞提了三个要求:第一,会员数据一个都不能丢;第二,三百多家门店一个都不能落下;第三,海外门店一个都不能受影响,数据不能出错。短短5个月,海底捞300多家门店的一万多台iPad终端一次性顺利升级。
阿里云研究中心认为,2019年数字化也将继续加速赋能新零售。无论是以消费者需求为核心的数字化体验,亦或是以商家经营需求为核心的供应链数字化改造,其核心方向都是借助新技术将零售的每一个环节都实现数字化,提高生产效率,实现零售价值再创。
而这也将促使零售企业的IT系统再次升级,即在“双中台”模式下,不同业务部门之间的烟囱式IT架构将被打破,实现“一切业务数据化”的目标,前端业务部门可以像搭积木一样调用平台上的产品技术模块,从而快速搭建新业务场景。
在目前的技术条件下,任何一家公司都有机会做到和7-11一样。
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-系统才能解决系统问题-
《灵兽》曾不止一次强调,没有技术“武装”的零售企业未来将逐步失去价值。
一个数据是,目前40%的中国500强企业在使用阿里云的服务,阿里云也每天在支持着约一半的中国上市公司以及80%中国每天所诞生的创新和创业公司。
正如阿里巴巴CEO张勇说的,未来所有的商家都将需要数字化这个引擎。
但是,实体零售企业无法依靠自身完成这一轮技术主导下的商业在数字化上的升级,必须借助更专业的第三方平台的力量。而且,如果无法在业务整合、效率提升及战略创新上有质的突破,就算与一般的线上巨头合作也有如镜花水月。
因为,数字化绝不仅仅是“工具”的加载或是技术的加深。而且,有几点需要强调:
1)零售企业要考虑如何用好数据智能,如果没有消费全链路的打通,实体零售企业的数据智能会大大折扣。
2)目前很多企业所谓的大数据方案全是忽悠,那只能叫数据分析,不是大数据。数据必须是全链路、全生态、多维度、不同空间的数据交汇融合,再通过先进算法分析,然后给出决策参考——而大部分企业目前只有根据自身拥有的数据或很窄向的数据路径来建模分析。
3)目前真正能够建立起大数据分析能力的企业屈指可数,比如阿里、腾讯、百度,当然还有政府,美团、滴滴、京东这样的企业只能算半个。而真正具备商业基因和零售能力的企业才是更合适的联姻对象。企业的数字化转型不是打游戏,不是社交聊天,是关乎企业如何运转、如何面对竞争、如何面对时代变化的巨大转型。当行业与企业转型升级进入“深水区”, 需要的是系统赋能,而不只是提供工具。工具只能解决局部问题,而系统解决系统问题。
4)零售企业依靠自身无法完成数字化转型,哪怕是给你各种工具。要想真正实现数字化,你必须学会相信真正懂数字化的团队或企业,并与其合作,实现全面融合。
“并不是新零售重新创造了一个零售,而是在充分分析和认识了传统零售后知道了新零售要改变的一些方向。很多传统零售干了和新零售一样的事,但使用的是不同的工具和方式。”在这方面,张建锋的观点很值得零售行业思考:7-11这样的企业最早使用新技术、利用数据来决定售卖哪些商品、商品如何陈列;他们提出假设、执行、验证,上一个新产品要分析很多因素。比如说饭团,要知道明天的天气怎么样,明天是不是节假日等等,交给数据来决策,“在目前的技术条件下,任何一家公司都有机会做到和他们一样了。”他说。
所以,接下来到了应该做点什么的时候了,是不是?
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