IT未遠，DT已至。

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DT時代的到來，讓“數據+算力”成為推動世界前進的新生源動力。當數據智能驅動產業變革的時代到來，無論你愿不愿意，都將置身DT洪流之中面向未來。

然而，除了互聯網企業以外，大多數的傳統產業并沒有準備好。他們往往即沒有充分的數據，又沒有穩定地利用數據決策的習慣。因此，對于很多產業而言，我們能看到許多企業都停留在趨勢的門口，但始終就是沒能邁出跨越的那一步，仿佛有一座透明的大門，橫在信心滿滿的DT企業與嗷嗷待哺的傳統企業之間，并沒有劇烈的化學反應發生。

“如果數據智能不能變得‘有用’，那么DT時代的大門就不能真正被推開。”舟譜數據CTO慕巍這樣描述道。舟譜數據是一家“非典型”數據智能公司，這家公司成立的四年多時間里，花了大量的時間去研究一個產業的運營和決策，花了大量的時間去開發這個產業作業所需的全套技術解決方案，舟譜數據所作的這一切，目的只有一個，獲得能夠產生智能的數據，同時擁有智能可以落地的場景，也正是這兩點，讓舟譜數據所倡導的數據智能，能夠完全滿足“有用”的標準。

舟譜數據公司的使命寫著“讓數據智能成就每一個生意人”，遵循這樣的使命，舟譜數據選擇了最需要數據智能支撐的一群生意人作為切入點，那就是支撐中國線下零售數萬億產值的傳統快消品經銷商，在過去的10年里，他們的業務量通常翻了十余倍，但是作業方式幾乎沒有改變過。對于未來，他們開始惶恐，對于現在，他們已經困惑。他們是最需要數據智能賦能的一群人，也是對數據智能是否有用最敏感的一群人。

舟譜數據要做的，就是首先通過他們的考驗。

求變：夾縫生存里的決然轉身

“經銷商”這個概念在中國由來已久，其管理和經營模式早在改革開放之初就已成型。但是現下大部分經銷商仍然保持著老式分銷公司的經營理念和運營狀態。顯而易見的是，一個沒有互聯網和移動端的時代與一個被大數據和人工智能等創新技術不斷洗禮的時代有著天壤之別。傳統經銷商如何改變思維慣性，掙脫固有經營模式的束縛，實際上是一個很大的挑戰。

同時整體商業環境的變化也在不斷擠壓著經銷商的生存空間，在上下游的雙重壓力下艱難求存。一方面，品牌方希望借助數字化力量更加高效、精準、及時地觸達消費者;另一方面，零售終端更加碎片化，需求也更加多樣化。對經銷商而言，要在夾縫中協同上下游，讓零售前端為供應鏈后端創造更大價值，以技術驅動轉型升級勢在必行。

也有人提出疑問，近幾年B2B電商平臺不斷涌現，加之渠道扁平化浪潮的沖擊，傳統經銷商是否已走向末路?慕巍認為，經銷商的職能有其獨有的價值，被時代追趕的緊迫感肯定會有，負重前行下的優勝劣汰也會發生，但在線下流通供應鏈中，經銷商仍是不可取代的一環，在技術杠桿的撬動下有進一步發展的空間。結合經銷商的四項基本職能，他作了簡要的解釋。

其一，交易促成。顧名思義，經銷商在廠商和零售終端之間牽線，推動合作的達成。這種最基本的交易功能，B2B平臺也能完成，這完全沒問題。

其二，物流職能。訂單簽完了，要負責把貨運到終端門店去，同時還要承擔“反向物流”的工作，即如果出現包裝毀損、商品臨期等情況，還要組織退貨、換貨的流程。這些都是經銷商負責的內容。對于B2B電商來說，基于中國物流業的發展比較迅速，配送形式和規格也趨向多元化，因此也能做到，但相對第一條已經不那么容易了。

其三，資金墊付。國內大部分快消行業都遵循“先款后貨”的模式，經銷商要先打款，廠家再給貨，之后經銷商再向終端門店出貨，門店一半是先訂貨再月結。整個流程里，事實上是經銷商在承擔資金流轉的壓力。這一條B2B平臺就很難做到了。

其四，品牌的地區運營。產品在某一地區的銷量如何往往與當地經銷商的運營實力直接相關。舉例而言，兩個同樣是一線的品牌，口碑評價也差不多，那么誰在貨柜上搶的排面更多，誰搶占了貨架陳列的黃金區間，誰的促銷力度更大，往往會成為推動消費者決策的關鍵因素。甚至有時候業務員多跑一天門店，在貨架上及時補空，比競品多一個展位，都可能產生不一樣的效果。而這些細節的差異往往決定了線下產品的生死，因此經銷商在當地的運營是至關重要的。這一條B2B也是打不過經銷商的。

慕巍提到，歸根結底，B2B電商實際是一個以“我”為中心的形態，即由“我”來設定整個交易網的規則。經銷商則是截然不同的，因為他連接著生產端和零售端，是分銷網絡的承載者，需要維持整個網絡的動態平衡。在當前的商業環境里，門店端大量碎片化且貼近消費者，而隨著消費者訴求的日益多樣化，生產端同樣呈現碎片化特征，作為兩者間的橋梁，經銷商的轉型就變得非常重要，而線下流通供應鏈升級的挑戰也就在這里。

這也正是舟譜數據這樣的公司存在的核心價值所在。商業實體無論大小對技術的訴求是很相近的。大的企業基于自身積累有能力去實現技術藍圖的構建，而中小經銷商可能受限于財力和人力，沒有這個資本去開發。舟譜數據的存在就是想拉平這樣的技術戰場。

慕巍談及自己加入舟譜數據的初衷：“我認同這樣的價值理念，就是讓不同體量的企業之間在技術上的差距沒有那么的不可逾越，讓大部分企業都能感受到技術帶給商業的進步。”

求索：三個要點構建數據智能藍圖

如何為經銷商提供拉平技術戰場的武器，具體來說，如何打造一個好的BI產品或者說數據運營產品?慕巍概述了三個要點：讓數據更人性化、建立專家模型、提升用戶的三個“力”。

一、讓數據更人性化，用數據洞察來驅動行動。“過去十年，我們講大數據、講人工智能，真正能享受到這些技術福利的是科技公司。對于經銷商來說，一方面他們可能從成本考慮不會請數據分析師，另一方面，可能請了專業人士也不知道怎么用。最開始把他們的業務形態進行數字化，對他們就是一個很大的提升。同時我們在考慮怎么把產品梳理得更加人性化，以便他們能利用數據智能真正驅動運營。我們現在對這一點的認知越來越清晰，并逐漸把這一認知融合到產品中去。”

慕巍解釋，所謂“數據智能”不是簡單的“數據+智能”。數據智能希望實現的是，能讓普羅大眾也能看懂數據背后真正的內涵與價值，能夠享受數據分析、數據運營以及數據驅動增長的紅利。因此舟譜數據的團隊從產品設計開始，就在思考如何將數據以一個可視化、智能化、人性化的方式呈現出來。

慕巍指出，可視化實際上并不難，因為可視化的基本元素差不多是固定的。無論是柱狀圖、折線圖還是3D的動畫效果的圖，這些形式都可以實現，關鍵是其中呈現的內容如何捕捉和篩選。

他以飛行儀表盤的迭代做了類比：F16戰機的駕駛艙操作面板上有非常密集的按鈕和撥盤，陌生的操作者需要大量時間來掌握這些機械按鍵的指代意義。這就是很典型的一個專業人員才能夠看得懂的數據呈現形式。相對的，F22戰機座艙內僅有兩塊主液晶顯示屏，甚至出現了新一代的頭盔化的液晶顯示屏，所有顯示都是動態的。但實際上，飛行傳感器更多了，飛行的數據信息也更多了，為什么儀表盤變少了?實質上就是智能化的系統幫你過濾了更多海量的底層的東西，之后呈現即時的、關鍵的信息，從而讓駕駛員能更加容易的駕馭這架飛機。

慕巍認為，用更少的數據去呈現最有價值的內容，對于用戶來說才是最實用的。大數據1.0時代，比的可能是誰的數據更多，誰能在一個大屏上展示盡可能繁復的數據。但用戶看不懂實際上一切都是徒勞，因為數據沒有價值，洞見才有價值。

“大數據2.0時代比的是克制，誰能用更少的數據展示最本質的東西才叫本事。因為數據產生洞見，進而讓用戶產生行動，這才是有意義的。尤其是隨著5G、物聯網時代的到來，各種數據將會更多。可以說，原石大家都有，怎么從原石里發掘金子就是能力所在了。”

二、建立專家模型。所有的經銷商都希望擁有自己的高效能運營工具。要真正讓這些工具發揮實效，只有在真正理解了其商業運作原理的基礎上，建立符合其需求的專家模型，并將這些要素真正融合到產品邏輯里，才能產生效果。

慕巍提到，舟譜數據在最初推廣產品的時候成立了一支“客戶成功團隊”，這個部門的主要職責就是深入扎根客戶，和專家組一起陪同客戶探索運營的各種玩法，包括開通、促活、拉新、運營紅包等等，幫助他們迅速成長。成效是非常顯著的，客戶反饋也很好。“但是舟譜數據不可能為每個客戶都提供專家團隊，因此我們希望在產品的設計里就能實現這樣的功能，讓經銷商只要用了舟譜數據的產品，就相當于雇傭了一支專家團隊。”

三、幫助經銷商老板打造掌控力、決斷力、謀劃力。打造一個優秀的數據運營產品，除了讓數據洞察發揮其價值，讓專家模型更契合用戶需求，另一關鍵是要提升經銷商老板的掌控力、決斷力和謀劃力。作為一個公司的掌舵者，這三個“力”往往決定了經銷商發展的潛力和上限。

掌控力，指的是對商務流程和公司運營的基本掌控程度。經銷商通過數據智能可以直觀地看到公司整體的運作效率，并對流程中每個環節的優勢和不足都能一目了然，進而運籌帷幄。

決斷力，指的是面對市場的瞬息萬變時判斷決策的能力。如果經銷商準備策劃一個促銷活動，借由數據運營工具，可以及時判斷出當下該運用哪一種促銷手段，同時評估出能承擔多少損失，并在促銷期間實時掌握銷售情況，再根據實際調控打折的幅度和周期，從而盡量讓成果符合預期。

謀劃力，指的是根據既有線索預判并調整運營形式的能力。除了必要的數據分析“武器”外，經銷商可以通過數據智能手段得到一些其他的信息和線索。比如什么樣的商品該做促銷，什么渠道的商品已經滯銷，什么商品在一些特定地區成為爆款，這些信息能幫助老板去進行下一步的運營布局，三思而后行，謀定而后動。

舟譜數據的抉擇：大數據2.0時代的步步為營

圍繞上述要點進行產品研發時，舟譜數據面臨的最大挑戰是：怎樣在千千萬萬的需求當中梳理出共性的需求，能使舟譜數據以最小的代價、最快的速度來迭代這些需求。

慕巍坦言：“當你做的越多，越會發現經銷商運營模型的千差萬別。從廣州到山東，從江西到內蒙，無論從發展程度還是思維方式上經銷商們都存在鮮明的差異。因此技術上，我們在構建框架時需要盡可能靈活，同時對開發的迭代能力也提出了挑戰，要迭代快且多才能符合需求。目前舟譜數據是配合大的產品線，為不同的經銷商定制化服務，在使用體驗上盡可能去貼合用戶自身的業態。同時我們也在現有的基礎上對產品模塊作進一步的拆分，進而可以滿足客戶個性化的需求。”

在團隊構成上，舟譜數據的CEO、CTO均有美國頂尖互聯網公司的從業經歷，公司屬于互聯網基因比較濃厚的科技型企業，整個團隊的管理層基本兼具技術背景和大型企業項目運營經驗。值得注意的是，其研發團隊的組成角色相當多樣化。

“近一年來，我們把研發團隊的層次豐富了很多。設置了UED部門，主要聚焦用戶體驗，希望在B端營造猶如C端的體驗感，而不是常見的彌補功能性的缺失;增設了PMM，隨著產品的多樣化，我們更加重視如何讓我們的客戶真正把握產品功能，并在新老客戶的工作生活中得到迅速的落實，增進用戶活躍度。不完全統計，我們的研發團隊不算管理層大概有十幾個角色，可以說麻雀雖小五臟俱全。”

從去年年底到今年，舟譜數據主打的產品是舟譜店管家，主要是在次終端(即經銷商)和零售終端之間搭建連接通道。“智能推單”是其中一個比較核心的功能，不同于傳統的客戶發起采購模式，門店老板無需耗費大量時間在平臺上選購商品，取而代之的是，系統后臺自動生成該門店的采購訂單，由經銷商的業務員一鍵推送，門店只需3秒即可完成全部采購。

“這樣的工具實質上有兩個作用：一是信息連接，當業務員去拓店的時候，可以將更多經銷商的客戶群體納入網絡，拓展獲客渠道;二是激活用戶群體，因為這個觸達方式很容易完成老板與老板之間的聯通。經銷商可以依據客戶類型、渠道、區域等安排促銷活動，在后臺提前創建各類促銷訂單，推送到所有門店老板的微信上。”

慕巍介紹，對于快消品行業來說，復購頻率很高，除非這個門店出現不可抗因素，其客群、銷量都是相對穩定的，因此訂單的重復性很高，其可預測性要遠遠比預測一個C端的消費者容易。從狹義上來說，智能推單可以預測你的庫存，提出補貨建議。廣義上說，智能推單還涉及運營推廣。比如有沒有其他的促銷商品需要訂，有沒有新的爆款商品應該訂，有沒有新產品可以考慮訂，這種運營策略相關的功能也涵蓋在智能推單里面。此外，對業務員來說，平常跑店的工作量是比較大的，“智能推單”功能可以幫助他們掃過潛在客戶，做一波預熱，在這種情況下，業務員跑店時就能更加有的放矢，提升工作效率了。總結來說，智能推單的應用場景非常廣泛。

放眼未來，舟譜數據依然會將數據分析作為一個中長期的持續發力的點，只是不同階段其意義有所區分。“我們從不把自己定位成一個SaaS軟件提供方,我們給經銷商提供的能力是不斷進化的。最開始提供了移動辦公能力，接著打造了全鏈條的技術賦能能力，包括數據運營、倉儲物流等，再往前一步，當我們逐步拉平技術戰場后，就要開始著手去做跨層次的數據連接、動態組網，也就是貨和店的匹配問題。”

慕巍認為，經銷商的業內整合是必然，將來經銷商的數量可能不會像現在這么多。舟譜數據提供的工具并不是無差別的適用于每個經銷商，更多的是契合那些擁有一定地區掌控力或運營意識特別超前的群體。舟譜數據能做到的是讓更多優質的經銷商借由這些平臺和工具浮現出來，并更上一層樓。“我們相信，我們服務的經銷商會更加有力量去整合更多資源，做到更好的運營。同時我們也希望能有更多志同道合的人可以加入舟譜數據，為DT這個概念創造更多的成功案例、落地場景，在數據智能時代有所作為。”

【本文是51CTO專欄機構“舟譜數據”的原創文章，微信公眾號“舟譜數據( id: zhoupudata)”】 

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