作者 | 瓴羊消电家装行业总监肖锋
目前，全球消费电子行业发展呈现企稳回升态势，随着5G迭代、人工智能、新材料工艺等技术融合，消费电子有望迎来新一轮升级。但在宏观利好之下，是现实的困境，不少消费电子企业线下门店的销售额增长遇到瓶颈，线上渠道的增长显得尤为重要。
随着线上渠道的多元化发展，除天猫、京东、拼多多外，抖音、小红书等平台也纷纷入局。如何在全域多平台打造一个经营模式，实现更好地经营，成为摆在每个消电企业面前的难题：
● 多渠道造成数据和经营过程分散，企业面临人力成本加倍和出错率增加双重问题。● 企业希望能够有全面的决策数据视角，看自己看对手看行业，但在数据的合规有效获取方面缺乏合规性指导，容易导致店铺和财产遭遇损失风险。● 面对不断涌现的新锐品牌冲击，现有数据团队的规模以及数据能力无法匹配业务增长需求。
为解决这些问题，众多消费电子企业选择寻求各类服务商的帮助，但市场上大部分服务商只能提供部分服务，这就造成了企业的数据依旧是分段离散的，整合又成为掣肘企业发展的另一个难题。凭借在消费电子行业多年的实战经验，瓴羊提出了以企业为中心的一站式全域经营分析决策能力，旨在帮助企业在激烈的市场竞争中以快应变，掌握先机。
在瓴羊推出的「瓴羊数智化专家面对面」直播栏目中，瓴羊消电家装行业总监肖锋带来了《多平台经营模式下如何提升全域分析决策能力？》的主题演讲，深入地解读了多渠道经营数据分析缺乏协同，如何实现全面及时高效的数据体系构建，以及多层级多角色视角如何实现数据分析的一脉相承。
1NN决策分析体系：
从指标向上汇总，变为指标向下拆解归因
数据膨胀往往会带来很多管理问题，比如，当运营团队相互间独立，指标就会越来越多。老板开会时会发现很多指标很难相互印证甚至相互冲突，且由于口径的不统一不透明，排查会消耗业务和技术团队大量的时间，最后也不一定能成功；传统分析思路按照分析主体划分，对公司核心指标的变动解释性弱；碎片化的分析场景，难以相互串联印证；跨渠道、店铺数据维度和质量的差异性，影响问题分析结果等。
经过多家企业的多年验证，瓴羊打造了1NN决策分析体系，让指标从上往下逐层拆解归因。简单来说，就是它可以把公司的整个战略目标进行逐层拆解，让管理者和决策者非常直观看到，到底哪一个具体的动作，影响了企业经营，从而快速定位问题、拆解问题并解决问题。
在数据有效汇集的基础上，进一步解决处理如何汇集全域多平台数据，并将数据智能解读成具备高可读性的结论，提升管理层决策能力。全域决策分析解决方案包括三个维度：第一，多渠道数据高效稳定集成；第二，建立企业数据私域大数据平台；第三，构建丰富的数据应用。
对于很多消费电子企业，数据集成并非易事。多渠道数据集成，首先需要实现数据集成的全面性；其次，需要解决多源数据的稳定性。在稳定性上，瓴羊有四层稳定性监控：第一层是在云端，针对整个取数进行稳定性监控；第二层在平台端，通过相应的技术能力来确保平台页面的稳定性；第三层在数据落库的监控；第四层是每日的调度任务监控。
此外，在可靠性上，不少企业由于能力有限，选择引入不同的供应商，账密等关键信息需要交给伙伴，这就造成了一定的风险敞口。瓴羊提供的数据连接器，实现了全程的账密加密处理，可以实现集成企业整个数据的同时，避免账密泄露。另外，加密存储还支持一方私有化，让企业数据更安全。
最后，是高度的产品化能力。瓴羊已经将很多数据的集成方式做了模块化处理，同时也提供了很多的数据连接器，确保企业能够以低成本实现短周期上线高效率管理。
多渠道数据追踪：
为决策夯实数据“地基”
消费电子企业哪些平台数据与经营决策相关呢？首先，是不同电商和内容平台的渠道数据；其次，是整个业务系统数据，包括客服系统、商品ERP系统等，对这些数据进行汇总分析，以便针对线上的整体情况，做一些销量预测；然后，是消费者的原声数据。对消费者原声数据的洞察和分析，解决店铺经营问题的同时，往往还能发现新的市场问题；最后，是企业自有数据，包括本地文件等。
例如，在销售过程中，不同渠道会出现同一个产品不同型号的情况，一款500升的冰箱，在不同平台可能拆分成496升、500升、501升、506升或更多。企业获取多渠道的数据之后，怎么在全域集成这一层实现数据的汇总和治理呢？在清洗治理的过程中，瓴羊会通过数据填报、目标填报、接入业务数据库等方式，实现自动化数据集成。为确保数据产出的稳定性，在数据自动化集成的过程中，瓴羊还添加了智能纠错等智能能力。
又如，在消费者体验的洞察过程中，往往还能发现一些增量市场。一款榨汁杯或者绞肉机发现很多商家制图往往会把电源线省略掉，因此很多消费者会问“这是充电的吗？有充电款的吗？”，这些声音对于企业来说是非常重要的新品启发。假如企业发现并及时上线一款充电款榨汁杯，就能变成一个增量市场。
企业私域大数据平台：
承上启下，逻辑归一
企业私域大数据平台包括数据整合和建模、数据归一加工，以及数据服务体系。这一层的构建，为不少消费电子企业带来了挑战。例如，企业在天猫或者京东销售很多品类，但它是按照平台分类。分类回归企业内部后，可能无法与内部组织架构及分类对应，这套类目的对应关系可以通过数据归一建模实现。
同时，随着隐私数据问题逐渐被重视，很多电商平台的数据都会做脱敏或指数化展示，这就需要企业做适当的数据可读性处理。此外，对于企业而言，销售并不局限于单一产品。营销活动通常包括套装购买和赠品。在订单售出后，企业在内部成本计算中将赠品拆分到不同的业务部门或产品线。这种拆分逻辑也将纳入企业的私域大数据平台中进行处理。
数据应用：
让决策更智能
数据的最终目标是指导决策。瓴羊的全域分析决策能力服务的是：CXO、管理层和一线运营团队等所有业务参与者。
针对管理者，让他们看到线上全局的经营蓝图。例如，此前一位消费电子企业的董事长，因为过去一年经济的动荡，他每天八点钟就开始上班，把会议安排的非常满。让不同的线上销售团队，每周一做一次汇报，但他的效率仍是低的，往往看到数据都是滞后好几天甚至一周的。使用1NN体系后，他可以在微信小程序上，看到企业线上经营的整个情况，不仅有数据的展现，还有针对这些数据的根因分析，并通过Quick BI的智能解读能力，获得相应建议和提炼出的行动点。
针对不同的BU的负责人，1NN体系让他们看到，哪些渠道下的哪些因子，对事业部的业务增长产生了影响。例如，逐层拆解出投放因素，尤其是媒体投放到成交的ROI，从而帮助他们去优化预算体系，让媒介投放更高效。
此外，1NN还会在类目和单品经营的角度上，指导BU负责人的单品经营决策。包括单品的销量分析、消费者的声音的洞察等。小家电企业对单品的洞察和消费者洞察做的比较深，诸如烫伤、涂层脱落、爆炸等，会及时关注消费者的声音，并安排专人进行跟进。
针对渠道负责人，让他们了解日常每个动作和这些动作的效果，一旦发现经营改进点，应该怎样进一步优化。
具体是如何实现从决策层到管理层再到运营层逐层拆解的，这里举一个例子：决策层会最先发现问题。他看到了企业的整体指标达成情况与预期有矛盾，他会通过交叉分析找出影响因子，判断哪些因子带来了增长和哪些因子滞缓了增长，清晰看到所有业务构成，这中间会使用到Quick BI等工具，也会有经营者对市场趋势的直觉判断。
当经营者找到问题构成，并做诊断分析后，就能进一步去探查原因，并且看到它所带来的影响面，然后，及时通过预警、消息推送等方式，及时告知到相应业务一线人员，让他们做及时的策略反馈和改进。
最后是解决问题。线索就会导向具体的业务负责人，去做业务原因的分析和执行策略动作的改变，在改进之后，这个效果会回到管理层，构成完整循环。
在生意维度，1NN体系是如何具体执行的呢？首先，需要对电商进行全域的数据监测，了解生意的整体情况。其次，还需要看全域商品的成交额，观察整体成交和每款产品的达成情况，分析出哪些暴涨、哪些滞涨，从而做出未来逐步对处于下跌通道的产品，减少流量投放的决策。
运营层要做什么？他要按照在不同平台上的经营业绩进一步地拆解，比如按照流量乘以转化率拆解，按照消费者乘以转化率拆解，按照商品乘以商品转化方式的拆解等。此外，还需要对整个市场和竞对进行分析。例如，2023年夏天很热，所有企业的空调在618期间销量都不错，但企业业绩涨了100%，这种表现如何评价呢？通过对整个市场竞争盘的数据分析，可以看到其他竞对企业其实涨了300％，是自己的好几倍，就基本可以得出结论自身的增长更大依赖整个市场规模的扩大，企业增长的表现并不突出。此外1NN也会给到对应调库存等策略建议，帮助企业加大投放，抢占更多市场份额。
肖锋还介绍了基于消费者反馈的体验指标提升与产品创新、小时级产品价格、库存、口碑管理，以及分钟级上百家店铺、品牌、品类生意汇总及往期同比、多端多角色联动等创新应用。
在体验指标提升与产品创新上，一方面，瓴羊基于整个消费者反馈的体验指标的提升，帮助企业把这些声音应用到产品创新里；另一方面，瓴羊还会集成客服咨询的声音，例如企业的某一个零部件升级了，但说明书还没来得及更新。从客服咨询中了解到说明书的某一个环节跟产品的操作对应不上，可以更好地反馈给产品改进；此外，还可以做情感预测，有些家电企业出于成本考虑，会将客服外包，这就有可能在专业度上不符合消费者的期待，让消费者产生负面情绪。企业能及时发现这些负面情况，并快速介入补偿消费者，会对店铺的NPS提供很大的帮助。
这其中，瓴羊产品提供了相应的消费者声音做分析和解读服务，分为正向、中性和负向，用红色的哭脸及时告警，帮助服务人员发现和改进问题。
在小时级产品价格、库存、口碑管理上，让企业可以及时发现问题，并快速做出对策。例如，A平台把商品加入了百亿补贴，导致消费者的到手价比B平台便宜了几十块，然后B平台也快速调价。但因为是大促期间，这些信息是无法及时捕捉的。假如使用了瓴羊的小时级产品价格管理，系统不仅能及时告警，还可以提供企业决策和沟通建议。
又如，在价格监控上，能快速发现企业的优惠价小数点设置错误、经销商破价等行为，同时，哪个产品出现了一些告警的行为，后台也会把巡检到的情况做快照留存，方便后续做历史回溯。
此外，实时大屏能力除了可以看自己，还可以实时看竞对，这对于双十一和618这样的大促节点，是非常重要的。
此外，肖锋还分享了瓴羊1NN体系的创新探索：首先是无线化，基于Quick BI等无线化能力，能为企业提供多端的数据呈现以及智能巡检；其次是数据的综合决策分析和巡检。1NN体系可以关联企业内部的业务和工单系统，让企业从发现数据问题，到数据执行，再到业务策略改变，形成一套完整的工作流，贯穿始终。
分享结束后，肖锋从评论区选择了一些典型的问题进行解答，以下为问题集锦：
Q1：瓴羊能否提供进阶的数据分析功能，例如基于历史和实时数据的用户行为分析、市场趋势预测，以及个性化推荐？
A：瓴羊可以提供两种服务。第一种是瓴羊的进阶数据工具和分析工具。瓴羊一直以来都在不断向智能化方向发展，包括智能分析、智能解读和智能搭建等功能；第二种是算法服务。对于很多小型企业来说，由于自身数据量并不大，在做算法模型时，有效性可能会相对不理想。瓴羊基于自身的算法能力和数据能力，可以帮助企业提升业务效果。
关于个性化推荐，瓴羊主要聚焦在策略层面。例如，我们提供预警和营销发展策略。此外，瓴羊还有一系列营销产品，希望大家可以持续关注。
Q2：瓴羊服务的客户在面对数据集成时会面临哪些技术挑战？瓴羊的方案是如何解决这些挑战的？
A：在多平台经营时，数据集成是一个比较大的问题。一方面是如何合规地获取数据，这其中存在很多技术挑战；另一方面是如何提高获取到的数据的可读性。瓴羊通过数据翻译、竞品分析等技术，结合经验和算法，帮助企业获得更具可读性的数据，从而解决这些技术挑战。
Q3：如何持续追踪并优化1NN的分析结果？随着企业和市场环境的变化，这一分析方法是否需要定期复核和更新？
A：1NN体系是一种优秀的企业经营决策分析方法，但在不同的时间周期内，需要对其进行迭代和优化。这包括适应新的平台扩展和生意模式的变化。过去几年，我们的很多小微企业客户已经发生了非常大的变化，除了原来线上平台的成交，他们还在建立人群和内容等分析体系。因此，我们每隔两三个月就会把市场上的创新内容加入到1NN体系中，推荐大家持续跟进我们的体系更新，以找到适合自己的策略。同时，定期复核和更新1NN分析方法也是必要的，以确保其适应不断变化的企业和市场环境。
