伴隨著國民消費水平的提高，寵物經濟、二孩經濟的到來，快消品的范圍逐漸突破了食品飲料的范疇，小家電、化妝品、母嬰、寵物用品等產品購買頻次逐步提高，展現了新一代消費品的驚人增長力。

當傳統與新銳交替，經典與流行碰撞，如何在競爭激烈的快消品市場找準定位，快速出圈？

紅杉資本中國投資合伙人蘇凱在觀遠數據2020智能決策峰會上表示，在百貨商店時代，主要依靠“位置”入口，到互聯網電商時代可以依靠“流量”入口，而在新消費時代，“占據品類心智”將會成為新一輪競爭入口。

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思考：新銳消費品牌關注什么，要解決什么？

“占據品類心智”怎么理解？本質上來說，需要從消費者出發，找準產品定位，提高供應鏈效率、商品流轉效率和用戶體驗。而在移動互聯網和大數據時代，從新品設計、生產計劃、倉儲物流、訂單管理到營銷售賣，每一步經營效率的提升都建立在高效的數據智能基礎上，需要基于實時的數據結果給出正確的價值反饋，高頻的發現問題和增長機會。

與傳統消費品牌不一樣，新銳消費品牌背靠數據發達的電商平臺，同時又自建了ERP、小程序等自有系統，具備天然的數據基因。但與此同時，他們在數據應用上，也出現了新的問題：

自有系統、電商后臺、本地手工數據共存，數據無法統一管理和分發；

各種經營報告依然需要手工匯總分析，費時費力，決策時效性低；

大量數據依賴人工校對，準確性低、時效性低，安全性差；

定制化的日報、周報無法靈活地支撐一些高增長的業務分析需求，很難快速靈活地進行一些專題分析。

基于此類問題，新銳消費品牌在數據運營層面都會有一些共性的要求：建設靈活、敏捷易操作的數據智能平臺，沉淀數據資產，在解決數據“可用性”的基礎上，實現可探索式的自主分析，提高分析效率，滿足企業高、中、基各個層級用戶的數據分析需求。

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發布：智能數據分析解決方案

從產品、方案和落地路徑出發，觀遠數據發布了新銳消費品智能數據分析解決方案。

不同品牌的數據基礎和發展階段不一樣，對于數據運營的需求也不盡相同。對此，觀遠數據提倡：企業要看三年做三個月，遵循從Agile敏捷化、Accurate場景化、Automated自動化、Augmented增強化到Actionable行動化的“5A”落地路徑。

敏捷化主要解決的是數據快速敏捷接入的問題，當數據口徑統一之后，快速構建一些基礎的數據分析模型開始敏捷迭代，實現指標可視化，并支持對接到數據大屏、移動端等應用層，實現終端用戶的基本“看數”問題。

場景化主要是依托觀遠數據在快消品行業沉淀的分析經驗再結合企業自身的生意發展需求，共創一些分析專題，解決專項的業務分析需求；

自動化是指基于整個生產運營中發生的一些問題，可以通過提前設置危險閥值，當數據異常時，自動推送給對應的決策人，也可以根據數據的風險等級實現逐級推送。

增強化和行動化是在企業已經沉淀了良好的數據分析基礎之后，通過AI算法能力，幫助企業去落地一些基于未來的數據分析模型，例如銷量預測、自動補貨、智能營銷等，通過銷量預測可以去指導生產排產，通過客戶流失預測做精準的營銷活動等，最終實現從數據分析到真正可行動的決策建議。

在“Accurate場景化”的落地過程中，觀遠數據沉淀了覆蓋戰略、運營、執行三個層面，包含計劃、生產、采購、物流、倉儲、財務、人力在內的多場景解決方案。

 1. 面向戰略層的“總裁駕駛艙”

商業智能解決的是企業在數據層面從“看得到”、“看得懂”到“可行動”的難題，CEO更需要通過數據去把握公司運營的整體趨勢。

觀遠數據面向集團戰略層構建的“總裁駕駛艙”分析模型，可以通過數據大屏、移動端、Web端多終端實時展示，滿足決策層總覽全局，運籌帷幄的需求。CEO可以實時掌握各個渠道的銷售占比、業績增長以及營運效率，對于異常數據通過聯動、下鉆等功能層層追蹤，提高決策效率。

2. 面向全平臺的系列專題分析

銷售額以及業績完成率等總目標是由各個渠道的完成率、經銷商完成率、商品的貢獻率組合而成。

觀遠數據針對全平臺總目標，推出經營概覽分析、單品/爆品分析、推廣方式分析、新品上市分析等多項專題分析看板，幫助品牌實時監控銷售過程，及時發現銷售問題和機會，促成總目標的達成。

a. 經營概覽分析

“經營概覽”看板主要對總銷售額、往期同期、銷售變化、環比變化、渠道占比等核心指標進行呈現，例如根據電商目標達成情況及往年同期表現，并結合利潤、費用等指標綜合評估電商在生意大盤中的占比及經營健康度。

b. 單品/爆品分析

從商品角度，觀遠“單品/爆品”分析看板可幫助企業優先追蹤核心單品和爆品的業績表現，定位到每個核心單品和爆品的銷售金額、訂單數、業績占比、銷售額、增長率變化趨勢，關聯查看渠道轉化情況，找出業績下滑或增長的因子，是渠道推廣原因還是產品自身原因。

c. 推廣方式分析

從渠道和活動角度，觀遠“推廣方式”分析看板可以通過綜合ROI、訪客成本、推廣費用、營銷費用占比等核心指標總覽，幫助新銳快消品牌對各個渠道的站內流量、轉化率和付費效果進行跟蹤，評估各推廣渠道的轉化效果，及時轉變推廣方式，提高各個渠道的ROI。

d. 新品上市分析

“打造新品”是新銳消費品牌突出的一項能力，而新品的上市并不是拍腦袋決定，需要在上市前有充分的市場調研，上市后對消費者口碑、銷量表現進行密切的數據跟蹤。

觀遠數據“新品上市”分析看板可以清晰展現新品個數、銷售占比等指標，新品在活動期間加購量、訪客數、轉化率、復購率等指標，對一定期間內所有新品的綜合業績進行分析，以天為單位跟蹤新品的目標達成趨勢，針對單個新品，詳細跟蹤其上市后表現，評價新品健康度。并且，還結合競品在天貓的銷量趨勢等信息，了解新品在所有競品中的排名，對比新品和競品銷量的差異性，優化運營策略或進一步改良新品。

3.  面向“電商/新零售”的系列專題分析

小紅書、天貓、京東、有贊、小程序等線上渠道是新銳消費品牌的重要陣地，如何實時監控此類渠道的商品、銷售、運營情況，顯得至關重要。觀遠數據對此推出針對電商/新零售渠道的運營看板、大促活動復盤、流量轉化分析、線上推廣、消費者分析、商品銷售分析等多主題的系列專題分析方案。

a.  消費者分析

消費者分析包含消費者總覽分析、消費者行為分析、會員價值分析等主題。消費者總覽看板可以實時監測客戶數量、日/月新增客戶、客戶復購率、新老客戶銷售占比、客戶增長趨勢、客單價等核心指標。消費者行為分析可以幫助企業對消費者全生命周期的數據進行監控分析，實時掌握會員的流失和增長情況，有針對性地采取會員拉新或喚醒營銷措施。

b. 大促實時看板/大促活動復盤

電商大促分為前期準備，大促監測和事后復盤三個階段，觀遠數據針對大促整體活動的全生命周期提供多維度、多路徑的精細化分析能力。大促準備階段，可以將各個部門的業績指標可視化每日更新或實時更新，通過活動賽馬等分析模型營造緊張的備戰狀態。大促期間，可以實時監測各項指標的完成情況，對預料之外的爆款商品進行及時補倉，對于爆款商品但是庫存不夠的可以及時下架，減少交易糾紛；對于庫存過多的可以通過優惠券等其他形式提高銷售。大促結束后，同樣可以通過之前搭建好的數據分析模型，利用倒推的邏輯思維，層層下鉆追溯到不同結果背后的故事線。

4. 面向供應鏈的“業務流程可視化跟蹤管理”

供應鏈能力是任何消費品牌的核心能力，如何提升供應鏈效率，則需要具體落地到訂單生產效率、入庫進度、逾期情況，訂單翻單能力，貨品質量追蹤等綜合能力上。

針對供應鏈訂單履約流程，觀遠數據推出“業務流程可視化跟蹤管理”分析模型，可以分別對下單、生產、交付、逾期四個核心節點進行追蹤。從下單時間節點多維度快速一覽訂單概況；下單后實時追蹤工廠訂單生產情況；從訂單計劃交付日期切分準時訂單和逾期訂單，快速定位各工廠及品類逾期狀態；在訂單全量入庫后發掘逾期工廠和品類，為后續下單做指導。

在整個過程中，不僅可以快速識別交付能力差和有優秀生產能力的工廠，及時進行人工干預，合理排產生產，還能夠提高整體供應鏈的流轉效率，解放大量人力資源。

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數字化實踐：典型案例

快消品行業的競爭最終比拼的是供應鏈效率、商品流轉效率和用戶體驗的提升，如何通過數據驅動業務增長，打造從消費者洞察到更敏捷的供應鏈優化，是觀遠數據一直與眾多消費品企業探索和落地的方向。

截止到目前，觀遠數據已與聯合利華、百威英博、歐萊雅、伊麗莎白雅頓、維他奶等眾多老牌消費品牌以及元氣森林、三頓半、Babycare等多家新銳消費品牌，落地了行業領先的“AI+BI”數字化實踐。

未來，還將與更多客戶一起持續打磨智能分析與決策產品，深化零售消費業務方案，用數據驅動企業精益增長，讓決策更智能。