一杯网红奶茶背后的数字化之旅

Author
李洪超
2021年 9月 03日

零售行业是近年里规模发展最快、竞争最激烈的行业之一,而零售企业能否应用好大数据,做到零售要素的数字化、运营管理的智能化,在接下来的市场竞争中至关重要。在 Kyligence 举办的 Data & Cloud Summit 2021 行业峰会上,合阔基础架构总监李洪超现场以一杯网红奶茶为例,分享了对零售数字化转型的深度思考和洞见。他认为在数据的驱动下,将会有更多定制化和个性化的消费场景满足用户需求零售企业需要构建强大的数字化系统,智能化支撑和管理企业前端业务和后端供应链。

-- 以下为李洪超在大会的演讲实录 --


今天我想分为三部分来分享下“一杯网红奶茶背后的数字化之旅”。第一部分介绍关于中台的内容,第二部分介绍一杯茶的故事,第三部分将分享下对于未来的展望和数字化系统搭建的经验。

1. 中台没有合适或不合适,满足需求第一位

为什么要谈中台,现在的话题有拆中台,也有上中台,中台对我们来说到底合适不合适。其实我认为这个话题没有合适不合适,只能说在正确的时间、正确的地点,遇到正确的人。为什么说要建设全渠道业务,对于做零售业和餐饮这类SaaS平台来说,现在消费习惯和购物场景发生了很大变化。


上世纪和本世纪初,很多时候是工厂生产什么,我们就买什么,买什么就用什么。但是,现在这个消费场景发生了变化,特别是疫情以后,更多关注以用户为中心的个性化消费和定制化消费场景。现在以消费者为中心,以数据为驱动,很多传统企业,例如制造业、零售业,都在做数字化转型。很多企业步子已经迈的很快,已经完全做到了数字化,而有些还在观望。今天对于零售业而言,线上线下渠道已经完全合并,没有哪个企业对零售业只做线下服务。特别是疫情的时候,行业变化非常大,只有线上和线下相结合,才可以提升企业运营效率和利润盈利点。

在这一新的消费场景背后,需要一套完善的供应链做支持,来降低企业的运营成本。而降低的这部分成本,就是企业的利润。在零售的现有架构里面,中间这部分是传统业务,如点单叫号、客户管理。它所对接的渠道,现在有线上的,虚拟化的——虚拟门店、虚拟货柜、还有APP小程序,然后结合数字化,对门店流量做分析和预测,还有一部分对接美团、饿了么这种大的流量渠道。渠道对接很多平台,中间有业务架构,而后面有一套完整的系统需要结合 AI、IoT、三方模型等,把数字和人工智能相结合,为企业提供更快的决策支持。

2. 一杯茶背后需要一个强大的系统

当我们在点奶茶的时候,会根据哪些特点来选择呢?有的人说我喜欢这家这个茶的口感,喝到嘴里比较丝滑,而有的人认为那家的芝士做得比较好,还有的商家文案不错,还有的人喜欢杯子的设计。点一杯奶茶的时候,不同的人有不同的选择、不同的喜好,千人千面。从商家侧来说,一杯茶,不同的茶底,选择红茶、普洱、还是乌龙?冰,多冰还是去冰?风味是抹茶、芝士、还是酸奶?冰沙,要还是不要?不同性别、不同天气情况,可能选择都不一样。一杯茶,可以通过不同的选择,变成几十种配方。那么,零售企业应该怎么做配方,该怎么做供应链?


可以清楚地是,企业都会有标准配方,每份原料的量是确定的。同一个品牌的奶茶,无论上海、北京、还是三亚,味道都差不多,就是因为背后有一个标准配方在支持。另外,标准配方下,某一个属性的比例是可以变化的,这就为消费者提供了更多选择,这些选择可以让商家满足消费者不同的个性化需求和定制化需求。同样的冰,可以做出 6 种选择,同样的茶或者芝士,也可以做出很多种选择。一杯茶,从点单到制作,到配方计算,一直到交付——复杂的点在哪里呢?


第一、动态的配方计算。这背后关系着一系列的逻辑。首先,库存是否支持这些配方,供应链能否支持个性化需求。其次,实时库存扣减,每杯茶出去以后,后台运营要知道清楚地当前的库存状况,甚至全国所有门店当前的库存状况。在标准配方下面会衍生出很多动态配方,根据区域,口味,加料等演变出不同的选择。可以在不同平台上,根据自己的喜好,选择不同的口味,不同的加料。这个里面需要一个非常完善的数字化体系支持。

第二、实时库存扣减。一套标准配方来说,无论在上海、三亚、还是东北,同一个品牌,每家店选择的口味是相同的,这关系到标准配方原料的配送。原料配送,涉及到不同地区可能会配送不同的奶。考虑奶源相差大,可能上海喜欢光明,内蒙喜欢伊利,当做物料调配的时候,在三亚地区多调配冰,在东北地区少调配冰。圣诞节快到了,在换成圣诞杯子之前,当前库存的杯子还可以维持多长时间。物料的配送,能不能减少之前杯子的浪费。圣诞杯子订购多大的量,涉及到库存损益的问题。每家店配该送多少,才能减少库存损益?而这里减少的损益,对于企业来说就是利润。

总体来说,一杯茶背后要有着强大的实时计算引擎支持,从订货、收货到接单、配方调整、物料扣减等一系列的过程中,实时计算引擎完成了大量实时计算任务。 


一杯茶业务的复杂意义,第一、全渠道订单履约。即点单后,能否在规定时间内完成交付。第二、商业协同与运营优化。门店之间,企业之间,内部运营是否合理,资源分配是否合理,有没有浪费,有没有资源紧张等问题都需要被关注。


设想一下,今天老板很开心,点了 200 杯奶茶请团队喝,商家怎么能够在规定时间内完成制作和配送?200 杯奶茶,一杯一分钟,需要 200 分钟。假如有 3 个店员,从点单到收货,需要将近一个半小时,你可能容忍不了。另外,有可能这个店所余配料不能满足 200 杯奶茶,那么后面还需要做一系列工作。如果 3 公里之内有 5 家同一品牌的店,他们是否可以承担订单,他们的物料能否支持这 200 杯奶茶?这背后需要强大的系统来做合理计算,从物料、人员、订单各方面做计算,才能完成一杯奶茶背后所有复杂逻辑,准时交付到客户手里。

3. 数据服务应该让人人都可用

毋庸置疑,数字化将成为企业发展核心。无论你有多少消费场景,无论做多么实时的决策,无论做精准营销还是做社交营销,是人工智能还是区块链等,这些都是基于数字化来完成的。如果没有一套完整的数字化系统,对于未来的新消费场景变化以及在快速的产品迭代的情况下,很难做决策。


下面我想分享一下数字化系统中数据服务的构建问题。就技术方面,对于一个企业来讲,起步的时候需求没有那么复杂,简单的把数据抽取存到云上。当发展到一定阶段,需求越来越多,原来的门店运营报表到实时报表,再到财务对运营做实时分析,这对技术层面提出非常大的挑战,所以我们要转化成接近实时的方案。而且数据源是多类型的,视频,excel,数据库等,做这种架构调整,需要多方面考虑。

传统来讲,整个技术流程是导入数据,经过 Kyligence 产品做关联分析,做各种抽取,完善数仓的数据,最终为用户提供报表。不过有些业务人员不熟悉各种智能化的报表,可能更加擅长用 excel 。所以在我们提供数据服务时候,要充分考虑用户熟悉哪些工具,不至于推出一种工具,一定要强迫他们去学习,毕竟学习成本对企业来说也很大。
不过现在,我们可以将之前的 DB 数据,甚至其他大数据进行结合,通过 Kyligence 产品做关联、综合分析、抽取等。这样经过一个数据平台处理以后,为用户提供多种形式,类似提供固定格式报表,提供用户可以自定义分析的报表,并且用户可以通过 excel 进入我们的平台来做数据分析。这为用户提供了更好的一种数据业务支持。

此外,在平台上,我们还面临一个问题,那就是到底是做业务平台还是做数据平台?对于我们这种提供 SaaS 平台的厂商,需要提供两种平台:第一、业务平台,满足客户快速开店。作为一个品牌商,作为一个奶茶店,作为一个零售商,主要业务是开店,所有IT 信息交给我们处理。开完店,所有数据处理,数据分析都由我们来做,做好以后交给客户,这样提高了客户的运行效率。第二、数据中台,和业务中台相互配合,才能更高提高运营效率,更好提高客户利润。我们不需要客户花大量人力物力构建 IT 平台、数据分析平台,只需要通过我们自己的努力,通过我们对于业务了解,建立现成平台,客户只要用就可以了。

在数据层面,我们目的很简单,第一、减少人力成本,因为招一个好的数据分析师并不容易。第二、接入更多场景,因为我们对接很多客户,有很多业务场景接入的经验,所以更能帮助到客户。第三、支持实时分析,实时分析价值对于企业做决策非常重要,特别是针对现在的定制化场景。


我们希望通过和 Kyligence 的合作,能够帮客户做到“千店一面”,一杯奶茶在不同店的口味是一样的。但是又能做到“千人千面”,满足不同消费者的不同口味需求。这就要求我们除了对客户进行画像,还要对门店做画像。通过门店的画像,后台由供应、由运营进一步做支持,降低成本。当成本降低了,企业运营绩效就起来了。让库存管理、门店和业务三者协同,从配方、库存到成本形成正向连接,企业就能够实现高效运转。

点击这里观看完整版演讲视频,下载演讲资料。


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