数据应用的挑战

这个企业是一个传统行业，他们的业务模式是典型的品牌商，经销商，门店，消费者四层结构，是典型的产品加服务的模式，对于门店（客户端）的依赖较大。

以前，该企业靠产品的差异化有极强的竞争力，是典型的卖方市场，运营方式相当传统。

市场大撒钱，活动广告是粗犷式管理。

销售常压货，对经销商是控制型管理。

但是，近几年，该企业所在产业升级，客户的需求越来越多元化，门店对于单个产品的依赖越来越低，经销商压力越来越大，传统的压货模式已经不能够应对现有的模式。

为了应对这样的挑战，该企业也做了很多尝试，建立自己的电商平台，打造线下直营店，希望和客户，消费者建立更加直接的联系，应用建的不少，但是依旧面临很大的挑战。

主要包括如下5点：

市场费用花了不少，不知道都带来了什么效果
没有客户端端数据，只有Sale In没有Sale Out，不知道谁在用自己的产品
线上流量无法导到线下产生订单
线下经销商数据不能回到线上形成闭环
企业花钱买了流量，但是转化率低

如何解决这些问题呢？

应对挑战的冰山模型

以上的业务现象，从数据的视角都能找到相关的原因：

1、市场费用花了不少，不知道都带来了什么效果：

市场的广告，活动等投资，没有与阅读量，传播量，转化量，销量数据直接关联起来，所以，无法度量和评估效果。

2、只掌握Sale In（销售给经销商的订单）没有Sale Out（销售给客户和消费者的订单），不知道谁在用自己的产品

传统的经销商代理模式，品牌商获取不到Sale Out数据，所以无法准确的知道市场的真实库存情况，也就无法更准确的做销量预测，更不清楚自己的商品卖给了哪些门店和消费者，这是数据缺失的问题。

3、线上流量无法导到线下产生订单

由于该行业的特殊性，需要服务的支撑，所以线上直接下单的几率较小，很大程度上依赖线下的沟通。但是线上有用户访问，但是哪些是高潜意向用户，应该如何跟进，分配给那个门店或者经销商比较合适，这些决策缺乏数据支撑，导致线上流量导入线下生成订单的成功率低。

4、线下经销商数据不能回到线上形成闭环

线下经销商的订单数据，缺乏有效的手段采集回品牌商，从而能够匹配到对应的Sale in数据，无法形成闭环，这样会导致对市场预测，库存，经销商行为，销售能力的不掌握，就无法对于后续的经营做出更加准确的指导。

整个市场竞争越来越激烈，品牌商还是按照抽成的方式在挣钱，并且对中国市场的利润要求还保持一定的增长，这种情况下品牌商的销售部门为了完成任务各种压货，杀鸡取卵，经销商不挣钱，疲于奔命，而经销商的数字化水平普遍比较低，人员流失率大，陷入恶性循环。

5、企业花钱买了流量，但是转化率低

有些企业意识到了流量的重要性，所以花了大投资在流量上，流量的质量越来越差，转化率很低，归根到底是这些流量的数据与内部的营销数据没有整合起来，导致有质量的流量没有被识别出来

成功建设数据中台的三个阶段

整个过程，可以用三个阶段来总结：让数据，“用起来”，“跑起来”，“转起来”

1、让数据用起来

该企业并没有一上来就做技术平台，而是做了一个轻咨询，首先，从业务价值的角度全面地发散了各种有价值的数据利用场景清单，然后对这些场景进行了价值优先级的排序，选出优先级比较高的场景进行深度分析。

探索这些场景需要的数据，验证技术可行性，做一个可行性优先级的排序，最后从这个场景清单中选出最有价值，数据基础最好，技术可行的场景，作为最小可行性产品（MVP）立刻启动交付开发，从而最快的将数据利用起来。

精益数据创新的三个交集

让数据用起来，产生业务价值是数据中台建设的第一优先级。至于这个用起来的过程是否是自动化的，是否有大数据平台的支撑，是否用到了先进的技术，这些都是第二位的事情。

举个例子，作为该企业的经销商，经常会需要产品参数数据，过去这些数据都是通过邮件发出来，所以，很不及时，而且还需要收到后进行手工的处理才能用起来。

这个场景在轻咨询中被识别出来，后来，做了一个数据API，让经销商们能够通过这个API去很方便地调用最新的参数数据，而不需要打电话再发邮件了，这就把这个参数数据用了起来。

但是，其实这个需求的技术实现是非常简单的，并不复杂，而且在最早期，甚至还有一些落后，为了快速响应业务的需要，这后台并没有用到多么高深的开发，也不是自动的，而是人工查询、采集、处理好参数数据放到一个文件夹下面，然后在用程序去读取这个文件，连数据库都没有用到。

让数据能够以服务的形式被业务调用，哪怕是手工配置的数据，这就是数据中台的第一个阶段，让数据用起来。

2、让数据跑起来

数据中台是企业的数据产品工厂，它的作用就是在源数据和数据产品之间构建一个自动的数据处理链，从而让源数据自动的经过采集、处理、转换、集成形成一个个的数据产品（服务），在被相关业务系统所调用。

整个这个过程都是在数据中台中的数据价值链中流转的，数据中台让所有的数据产品从生产到消费的过程自动化，形成自动的流，从而让数据跑起来

这里的让数据跑起来，包括几层特定的含义：
让数据随时都在跑动
让数据跑到正确的地方

让数据转起来

小结

让数据“用起来，跑起来，转起来”，对应的就是数据应用体系，数据技术体系和数据运营体系。企业必须建立起这三个体系，才能构建数据驱动的能力。

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