面對愈加嚴苛的競爭環境，水漲船高的營銷費用，不斷同質化的產品與品類競爭，新消費品牌陷入「流量大、盈利難」困局，若想實現從 1 到10，從 10 到∞的突破，必須要打破在產品、創意、營銷等方面的單點能力，構建以品牌、產品和用戶體驗為核心的的快速迭代和數字化運營能力。
如果說，新銳品牌崛起是中國未來5- 10 年里最確定性機會，那數字化就是新消費品牌成為下一個超級品牌最確定性的增長力。 8 月 5 日晚，睿本云市場合伙人鐘岳禹聯合 觀遠數據數字化轉型專家 Tony，分別從品牌運營視角與數據分析視角剖析在新商業模式下，新消費品牌如何尋找增長新引擎，讓我們一起來回顧一下。
課程大綱
1.睿本云:人、場、貨升級下，全新的品牌運營模式如何構建?
2.觀遠數據:新消費品牌數據驅動方法論
01
●睿本云
●人、場、貨升級下，全新的品牌運營模式如何構建?
無論外在的商業業態如何變化，零售的本質始終如一，研究“人、貨、場”以及“人貨場”的組合效率。零售的基本要素離不開“人貨場”三個字。新一輪的零售革命正在開啟，在新商業、新技術、新場景的驅動下，“人貨場”再一次被重構:
●從人的維度， 90 后、 00 后消費者卻愈發呈現出弱品牌、重需求、愿嘗新的消費特點，需求認同正在取代品牌認同成為消費新觀念，市場的需求變化越來越快。
●從貨的維度，其一是回應「消費者主權」，產品及服務的研發與營銷以人的偏好展開;其二是「流通渠道在重組」，供應鏈向柔性化、網絡化發展。
●從場的維度，線上線下交互融合，消費場景變得無處不在，承載產品及服務的同時，沉淀數據資產。
「人-貨-場」在被如何不斷打碎和重構?品牌又該如何順勢而為，實現零售效率的進化?且看分享。
1
消費圈層:
新消費模式與需求升級
如何去定義「新消費」?新消費指的是通過鎖定新的細分人群、尋找新的品類機會等方式而孵化的新品牌。近幾年來，消費主力正在發生明顯的「后移」，7080 后消費主力轉移至 9500 后，作為移動互聯網原住民，其消費習慣、模式、需求都在升級:
首先，消費者愈發注重消費過程的「高體驗」。圍繞著消費者的不同需求，線上線下多業態的場景應運而生，線上場景以滿足消費者高時效性需求，線下場景以滿足其體驗感需求;
其次，品牌的調性能夠引發「高裂變」。品牌與用戶，需要建立起全新的共生關系，消費者同時也可以是品牌推廣者，產品過渡為一種“社交貨幣”，好的產品體驗、包裝、定位及內容，都能夠誘發消費者進行主動的分享，實現營銷裂變;
最后，優秀的品牌服務能夠實現「高復購」。品牌通過更及時、標準化的服務，更精細的會員運營體系，實現與用戶的高頻互動、專屬服務，實現用戶體驗升級，進一步提升用戶粘性，實現「高復購」。
2
場景體驗:
有競爭力的門店需零售/服務一體化
基于大數據及新技術，線上渠道在便捷性及個性化推薦方面優勢顯著，預計未來在數字化的驅動下，線上線下渠道將進一步融合，在未來，有競爭力的門店需要零售與服務一體化，在有限的空間里打造豐富多彩的綜合消費體驗:
第一，“平臺功能”，通過品牌聯名與跨界，實現各自流量與影響力的共享與置換，創造更多營收，擅長玩跨界營銷與聯合產品的品牌，越來越多地出現在熱門品牌榜單上:鐘薛高曾同時跨界 4 個國產品牌，推出 4 款新口味雪糕，引發消費者熱捧;喜茶四年聯名 74 家品牌，開啟瘋狂跨界之路，帶給消費者不斷的驚喜。
第二，“社區功能”，通過構建覆蓋線上線下的社區體系，精細化的私域運營，增強消費者的參與感，令消費者在購買產品的同時能夠感受品牌的文化與服務，增強粘性。譬如，電商平臺的店鋪，突破簡單的圖文羅列形式，通過AR、VR、3D等技術方式，并通過短視頻、盲盒機、互動游戲等花樣翻新的玩法，構建沉浸式消費感，亦能進一步提升消費時長。
3
產品創新:
用戶參與與大數據分析的雙輪驅動
消費者群體正在加速細分，「消費需求」是群體共性的表達。隨著群體的持續細分，消費需求的穩定性也必然變弱，一方面，產品同質化越來越嚴重，另一方面，市場的需求變化越來越快。
面對越來越挑剔、求新求變的消費者，企業必須以消費者為中心，不斷迭代新品，才能收獲更多的增長。過去，新品的開發和迭代是一個漫長的過程:從用戶需求調研、產品生產或耗時幾個月～幾年。
現在，在數字化的驅動之下，通過電商平臺快速測試，安排提前派樣試用，實時收集消費者反饋，品牌可以加速新品迭代與加大新品準確率，新品即爆品;此外，通過大數據，企業將更深刻地洞察消費者內心的需求，無限逼近消費者內心的需求，在任何場景下都能智能化地推送消費者需要的信息，實現對目標人群的精準定位。
4
供應創新 :
制造型零售服務商
越來越多有競爭力的品牌企業開始參與到上游生產、設計、質量等環節。如前文所述，消費者對于個性化的消費需求日益升級，消費正在日益小眾、細分化，因此，從「生產的源頭」開始，人的需求就會被納入考量環節。
企業通過提前知悉其用戶畫像、用戶在哪里、用戶需求是什么，以此為依據驅動供應鏈的變化，進一步驅動前端零售業態的變化，將品牌質量、品牌調性、影響力都掌控在自己的手里。伴隨著5G時代的到來，消費者需求數據的賦能下，智能制造與柔性生產，將成為可能。工廠內可以實現全生產要素、全流程互聯互通，即設備互聯、人員互聯、物料互聯、產品互聯等，以及全生命周期的實時數據跟蹤，讓每一個產品都是消費者真正所需。
5
展望:
品牌新商業未來發展趨勢
●市場的規模化:
市場寡頭現象逐漸顯現，小品牌難進入，頭部品牌保持增長;品控能力弱的品牌將被逐漸淘汰，行業向中高端市場挺進。
●供應鏈的集中化:
品牌會主動去賦能我們所有終端，逆向推動整個供應鏈的升級;提前布局倉儲物流，?重心向供應鏈轉移。
●渠道的場景化:
線上線下加速融合，無邊界感愈發明顯，消費者無處不在、無時不在，銷售場景與此共生，銷售終端多元化發展。
●流量的用戶化:
流量的背后是個人，企業需要更注重用戶的需求，品牌營銷更注重內容;消費更注重社交貨幣屬性，企業需要擴張每位消費者單點影響力。
02
●觀遠數據
●新消費品牌數據驅動方法論
得益于“消費數字新基建”的快速推進、內容生態的創新與完善、消費需求細分化三大關鍵因素的相互循環增強，新銳品牌在近幾年迎來了全面爆發，并發展成為消費市場的主力軍，「人貨場」新運營模式背后的數字化基礎是什么?打響“爆款”的第一槍后，新消費品牌如何更好地利用數據驅動力?且看分享。
1
“人-貨-場”運營模式升級
的數字化基礎
●消費者數字化
過去十年間，基本完成「消費者數字化」。極光最新數據顯示，中國目前月活躍設備數達11. 5 億:微信月活10. 1 億，淘寶月活7. 7 億，抖音月活6. 2 億。當我們習慣于在線上花費時間時，會留下大量的線上數據，這些數據足以改變整個商業生態的變化:當我想做某件事時，打開手機就會看到推送。
●營銷數字化
這背后是「營銷數字化」， 2011 年，全球范圍內Martech公司僅 150 家，十年后的今天，這個數據增長了 50 倍，達到 8000 家。營銷公司利用消費者沉淀下來的數字，做了大量數字化營銷的工作，中國的數字營銷市場達到了818. 2 億元，構建了基于消費者畫像的精準廣告推送。
●產品數字化
產品創新的成功率在線上會提升 6 倍:若通過天貓等線上渠道打造新品，其成功率在60%;與之相對，通過傳統渠道進行產品創新，成功率僅為10%。除了「成功率」的提升之外，「產品上新」的數量也在急速攀升:從 2018 年的 5000 萬新品到 2020 年的 2 億新品迭代頻率。而這背后，都是新商業生態在賦能「產品創新數字化」的體現。
●渠道數字化
「消費者數字化」「營銷數字化」帶來了「產品創新數字化」的可能，而產品完成數字化的背后更重要的是「渠道數字化」:中國消費品零售總額中，線上實物銷售占比約24.9%，而當產品屬于「標準化」「計劃性消費」類別時，線上銷售占比極高，線上渠道也成為了不可忽視的渠道。當下，通過微信小程序的成交額達到了1. 6 萬億，而 2019 年僅為0. 8 萬億，類小程序的新商業生態正在以肉眼可見的速度高速增長著。
●供應鏈數字化
倘若你不具備數字化的渠道，庫存周轉會非常慢，而當產品在線上渠道售賣時，庫存周轉效率會大幅提升:當你的產品在線下渠道分銷時，周轉時長是 63 天;當你的產品在家樂福等線下門店售賣時，周轉時長為 39 天;當你的產品在天貓售賣時，庫存周轉時長為 30 天。消費者數字化、產品數字化、渠道數字化的背后，既為供應鏈數字化提出了更高效率的要求，又進一步賦能了供應鏈效率的提升。
2
美妝個護行業產業鏈
的變化和挑戰
商業模式決定了運營基礎，「傳統零售or線上零售?內容零售or平臺電商?」決定了人貨場背后的運營方式:
●初級階段
當企業的生意模式很傳統時，譬如線下從品牌到批發再到終端的路徑，數據通常只能覆蓋到一級經銷商，看不到二級經銷商至每個終端的銷售情況，整個業務數據化的能力很差。在這樣的業務數據化基礎能力下，產品研發和供應鏈離終端用戶非常遙遠，新的運營模式難以跑通。
●中級階段
用戶數據如此重要，企業步入下一階段時，會將「零售終端」到「用戶」流程進一步打通，依靠CRM、呼叫中心等系統去沉淀用戶數據，在此基礎上進行精細化的用戶運營。
●高級階段
隨著線上渠道比重的日益增長，尤其對于美妝個護行業而言，將線上線下數據的打通又成為一大挑戰。高級階段企業將打通「線下品牌-批發商-終端-用戶」與「線上電商/到家平臺」數據，實現全渠道數據打通可視。
基于“人-貨-場”運營模式升級的數字化基礎，以美妝個護行業為例，思考其變化與挑戰。
變化
●原料端
●變化1: 2020 年 11 月 5 日，國家藥品監督管理局發布《化妝品新原料注冊和備案資料規范》，美妝個護行業的原材料管理愈發嚴格、規范化;
●變化2: 伴隨著消費升級、成分黨人群的涌現，上游產業鏈對于高科技原材料研發提出了更高的要求，供應商的毛利也隨之提高。
●工廠端
●變化1:代工廠規模擴張，部分工廠轉型OBM，釋放工廠端產能至品牌端的運營;
●變化2:前端的數字化賦能供應鏈，使其柔性供應能力大幅提升:某美妝個護品牌生產周期從 2 周降至 1 周;此外，產品起訂量從 2 萬個驟減至 500 個，生產節奏變得“小批量、高頻次”;
●變化3:代工廠馬太效應，生產和研發能力要求高，強者恒強。
●品牌端
●變化1:上游產業鏈整合，原料與工廠產業鏈成熟，新品創新時只需要考慮終端消費者與渠道，新消費品牌創立門檻大大降低;
●變化2:“新品/爆品”和“渠道/營銷”創新成為品牌資源投入利基點;
●變化3:“性價比”和“高端化”成為新銳國貨品牌的定位選擇。
●渠道端
●變化1:線上渠道成為主戰場，線上銷售額占比超50%，線上渠道的銷售提升對供應鏈端的要求;
●變化2:線下渠道升級，催生新零售模式，新興美妝集合店，陳列眾多高性價比、高顏值的彩妝，通過提供免費試用的機會、優中選優的商品、炫潮簡的場景設計、精細化的服務運營，讓年輕消費者購物更加隨心暢快。
●消費端
●挑戰1:關鍵觸發力量:Z世代年輕用戶;
●挑戰2:不同細分人群、不同細分市場深度經營，如兒童化妝品/美妝，銀發一族，男士化妝品/美妝等，人群被切分得越來越細，針對愈加細分的人群提供更有意義和價值的產品變得更加重要;
●挑戰3:愈發注重產品功效，趨向量膚定制。
挑戰
在層層遞進的商業模式下，更好地實現業務數據的沉淀，是所有「人-貨-場」運營模式核心的根本。
業務所積累下來的數據有三種類型，ERP、CRM等系統沉淀下來的數據為一方數據，而電商、媒體等平臺的數據為二方數據，運營商、研究機構等平臺整理得出的數據為三方數據。通過阿里媽媽、抖音電商羅盤或社交媒體做投放，其數據如何承接?此外，電商爬蟲類服務商、市場大盤研究等產生了大量的數據，這些數據如何去驅動運營模式進行轉型升級?為了解決這些問題，企業面臨諸多挑戰:
●首先，數據基建問題，數據的基礎設施是否能夠支撐你的運營模式增長;
●其次，數據場景問題，數據沉淀后應該如何發揮作用，在業務里扮演怎樣的角色;
●最后，數據組織問題，好的數據基礎、沉淀了大量的業務數據，但使用者沒有數據意識，數據依然很難運轉起來。
3
破局:
如何通過數據構建增長新引擎?
觀遠數據將從決策、管理、運營、執行幾個層面助力品牌提升數據運營分析體系，應用場景包括管理決策駕駛艙、新品/爆品打造、電商運營、私域用戶運營、供應鏈產銷協同等場景。
●管理決策駕駛艙
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。
●數據驅動新品/爆品打造
數據顯示，快消品市場每年平均可能有數萬的新 SKU 面市，其中95%都會以失敗告終，如何打造持續上線新產品的能力?
(1)定位:單品持續迭代與優化
在尋找品類機會時，從特定市場進行分析，通過細分市場和品牌集中度形成的分區來有效洞察自身的品類機會。同時根據品牌陣營下的核心人群，洞察不同貨品的需求與偏好，找到對應的貨品，進行更加精準的人貨匹配和類目賽道布局。
(2)追蹤:緊跟新品表現，及時調整策略
品牌要想實現長紅發展，離不開產品的持續運營和良性迭代。新品上市后，應緊跟新品表現，及時調整策略，以「天」或者「小時」為單位去跟蹤新品預計目標的達成趨勢，包含周銷售、增長率的變化趨勢、加購復購的變化趨勢(判斷新品的表現尤其要看復購率)、退貨率以及消費者對新品的反饋評論數據等，當檢測到新品有爆品趨勢時，一定要及時拉通供應鏈端，在趨勢開始時就去拉通庫存情況、及時調整優化原料采購計劃、供應商的生產計劃，包括供應商的產能盤點，及時儲備備選供應商、調整市場的推廣節奏，對表現不佳的產品進行優化或最終淘汰。
●電商數據運營
圖源:觀遠數據演示系統
電商是天然帶有數據基因的場景，在京東、天貓做運營，平臺會提供大量的數據，但當我們將視野放大至整個生意大盤的管理時，會發現依賴于單個平臺的數據進行生意管理，角度遠遠不夠。我們需要思考，如何從二方平臺沉淀數據，從通盤的視角去思考電商運營的實際結果:判斷錢投放在京東還是天貓效果更好?流量在哪里有更大的機會?圍繞電商平臺的運營我們沉淀出了包括「行業市場變化」「平臺銷售表現」「大促活動運營」「渠道觸達效率」「客戶反饋」等標準化解決方案。
●私域用戶數據運營
今天，大家都想把用戶抓在自己的手里，越來越多的品牌開始做「私域運營」，在企業有了私域流量之后，如何將“流量”變成“活躍留量”，就需要強化對會員的細顆粒度分析。
觀遠會員分析模型覆蓋了招募納新、復購留存、客群鑒定、行為習慣、用戶運營的全生命周期分析，包含:會員綜合看板、會員增長追蹤、消費者分群洞察、會員價值分析、會員喚醒分析等主題，可以幫助企業從“消費者”出發，進行設計選品、營銷活動籌備。
此外，線上線下會員數據需要打通，由于企業數據來源渠道太廣泛，在品牌發展初期就需要有意識地通過BI平臺，將所有渠道的數據整合，沉淀數據資產，形成統一的數據視角，如線上會員分布地點、集中活動區域可以為企業進軍線下渠道提供有效信息。
●供應鏈的產銷協同
當品牌發展到規模較大的階段時，一個直接的問題就是「產銷平衡」，很多品牌客戶都覺得這是非常難的一件事，因為，銷售營銷和供應鏈端涉及到很多核心元素，包括采購、生產、倉儲、物流、需求計劃、生產計劃、物料計劃各個環節。
觀遠數據在過往的服務經驗中，沉淀了貫穿前后端(需求端、供給端)，覆蓋運營、會員活動、供應鏈等核心場景的數據分析方案。
例如在供應鏈端的「異常訂單實時監測和自動提醒」方案，可以幫助企業在訂單階段就能隨時看到工廠相應的交期信息，能分析到哪些是有優秀生產能力的工廠，實時看到品類的入庫完成率的情況，及 SKU 的交期和入庫明細。
對于一些已經產生預警的訂單，企業能夠實時地把預警信息發送到相應的負責人手機上，幫助企業在預警情況發生時，及時做出介入和調整，找到相應原因就可以在過程中形成一個小的正向閉環。
4
展望:
打造全鏈路數字化運營體系
新銳品牌面對快速變化的業務模式，企業需要看三年做三個月，以「回歸本質、以終為始、分步構建」為原則，搭建全鏈路的數字化運營體系。
「回歸本質」即以消費者為核心，整體優化產供銷的各個環節，對多變的需求和多變的品牌與消費者的觸點進行更好的滿足，這是數字化的本質。
「以終為始、分步構建」貫穿企業從計劃、采購、生產、訂單、運輸、市場到銷售的全過程，企業可以選擇最需要的場景快速落地，最終實現從基礎建設、數據體系建設到智能AI階段的轉型。
當企業處于初創階段，業務剛剛開始發展，數據體量不大時，需要盡早將電商平臺的核心基礎數據盡快沉淀;在此基礎上，將業務人員的思路、好的經驗沉淀到系統里，構建起基礎的運營分析體系;當企業步入成熟階段時，企業的生態更為豐富完整，便可以去構建更完善的數據平臺，從「人找數」過渡到「數追人」，做全面的數據分析和數據應用的體系構建，賦能業務人員盡快大規模地去做技術分析。
