导语
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第93期“南零商盟”微谈会于2019年5月16日晚上8点正式开播，本次分享嘉宾是来自易神软件联合创始人石志祥总为大家分享“浅淡企业数字化运营”。
嘉宾介绍
各位南零商盟的伙伴们，大家晚上好！今天非常荣幸得到南零商盟的邀请，作为本次的分享嘉宾，在分享之前我一直在思考，应该给大家分享什么内容，我觉得还是谈一谈这两年对于整个企业数字化运营的个人心得，所以借此机会给大家做一个简单的分享。
先做简单的自我介绍，我叫石志祥，湖南邵阳人，目前是易神软件的联合创始人，我这几年的重心在于团队的建设和公司品牌的推广，以及研究未来零售行业的方向，我非常欣赏的一个观点就是有道无术，术尚可求；有术无道，道止于术！今天我更多的从数字化的思维层面给大家做个人见解的分享。
今天我从上面四方面的维度给大家做分享，总的来讲，第一个是易神软件的简介，也是借此机会打个广告，第二个是跟大家分享企业为什么要去做数字化转型，数字化运营的方式是什么，以及怎么去做营销数字化。
首先做第一小节的分享，易神软件成立于2003年，2003年开始对外宣传品牌，通过十几年的努力，全国零售品牌覆盖的区域都有我们的服务网点，包括我们的员工人数已经达到400多号人，以及我们的产品系列服务客户对象是覆盖小型、中型、大型企业，即全覆盖。当然这也是易神去年开始朝着新零售落地这个方向去做。因为时间有限，易神的介绍简单过一遍，我们还是从今晚重点内容开始分享。
那么企业为什么要做数字化转型呢？我们首先来看一下大方向。
其实有两个现象，上新零售总裁班时我们学过几个理论，其中一个理论叫幂律分布，也称之为长尾理论。什么意思呢？举个例子，我们来看搜索行业，今天百度市场份额已经占到整个行业的60%，而第二、第三名，不管是360还是google，市场份额只占百分之十几，那么第四、五、六、七名的占比就更少了，为什么会出现这种现象呢？
核心是因为百度、 google也好，淘宝、京东也好，这些互联网公司从开始创业的第一天，就已经通过数字化的指标来监测整个内容的发布，最后通过数据做快速的迭代。而实体零售行业不太可能出现我们讲的幂律分布，但是会出现马太效应，什么叫马太效应呢？为什么零售行业不可能出现幂律分布呢？是因为服装行业的整体市场份额，保守估计应该有2万亿的市场，而今天我们看服装这个品类，做得最大的目前来讲应该是海澜之家，海澜之家应该在整个行业做到300亿左右，但从行业的占比来讲，其实还不到2%，所以这个数字占比是非常小的，但零售行业会出现马太效应，马太效应是什么呢？就是好的越来越好，差的越来越差，为什么会出现这个问题呢？因为我们刚刚讲，服装行业其实两极分化非常严重，大的非常大，小的非常小。因为我们讲的大企业，他的规模大、利润高、人才多，有钱有利润就可以去投信息化建设。所以大的零售企业在整个数字化转型信息板块的投入是非常大的，投入大对于数据反馈的时效性是比中小型企业的反应速度要快很多。我们讲的中小型企业利润少，自然在整个信息化板块的投入占比是非常小，数据自然不会那么丰富，那么整个迭代速度肯定是不如大公司的，所以就会出现这种马太效应，就是大的越做越好，小的越做越差；这个就是互联网行业讲的幂律分布，而实体零售行业讲的马太效应。这两种现象的背后，其实是想告诉大家，实现数字化的背后就是怎么做到快速的迭代。
第二个要分享的就是OfO和摩拜，大家应该都非常熟悉，我为什么要拿出来讲呢？其实OfO和摩拜成立的时间很相似，对外投放是从2015年开始，这里就非常有意思了，其实OfO在成立公司是以市场为导向，而摩拜一开始的思路就是要通过数字化运营的方式来实现公司的整体运营，我在讲这个案例的时候，先跟大家讲一个细节。就是我们发现，摩拜公司其实在2015年的11月就研发了电子锁，电子锁是通过芯片将位置的信息上传到平台，而OfO直到2017年的1月才把电子锁研发出来，当然，现在他们都拥有这项技术了，但是由于两家公司的侧重点和出发点不一致，导致两家公司在整个体量，包括结局是截然不同的，大家肯定会问，我们平时用小黄车的时候，打开APP也能看到附近单车的视图，或者我们讲的有车信号。在这里我跟大家讲一下，OfO在没有使用密码琐的时候，它是通过什么方式来实现的呢？就是今天我去骑OfO，我在APP上看到单车的，这个地址是怎么来的呢？其实是通过上一个使用这台共享单车的人，他在共享单车落锁的一刹那，通过手机2G或3G信号把他的位置上传上来的，所以我们也能看到这个位置，但是有意思的是，如果今天OfO被一个人莫名其妙的从A搬到B，那你再去找的时候，会发现在地图上看到有单车，但实际去扫的时候发现没有单车这个有意思的现象。
这个案例也是告诉我们，两家公司对数字化的认知不同，导致数字化运营这一块所取得的结果以及两家公司的命运，确实出现了截然的不同。
再往下走，就是我们讲的美剧和中国电视剧，为什么要拿出来跟大家讲？我主要是想跟大家分享美剧的拍摄流程，美剧在拍的时候，会先拍一到四集，把这四集电视剧投放到平台上，通过大数据洞察大家喜不喜欢、播放量高不高、好评率高不高，如果说好评率不高、大家不喜欢，可能接下来就不续拍了，就是后面比如说第五集往下我就不拍了。而中国电视剧的拍摄流程是什么样的？我们是把一个完整的故事先拍完，拍完之后送到广电总局去送审，广电总局通过后再上映，其实那个时候产品已经变成一个无法改变的事实，更多依赖大量的广告营销。
其实跟我们服装行业很相似，做品牌大批发的时代，我们都是提前一年半年把商品设计好，然后通过一场订货会转移到全国各个渠道去销售，但是卖得好不好，不知道，总部也不关心。这跟我们讲的有没有实现数字化，数字化背后有没有数据来做运营，对于实际结果会有非常大的影响，所以美剧和中国电视剧的拍摄流程不一样，美剧用的大数据洞察消费者，中国电视剧没用大数据，导致同一个行业发展的情况截然不同。
我们现在来思考一个问题，就是传统的零售行业，我们可以看到单款下单30万件，分发到全国几千个渠道去销售，请问依据在哪里？这个问题我们先思考一下，我在后面会跟大家解释原因。
为什么要做数字化转型？核心目的就是数字化的背后，是将供需更加高分辨率地进行动态匹配，全世界都在向高分辨率去转型，这种趋势其实是挡不住的。
在整个数字化转型进程中，经历了三个时代，第一个时代是农业时代，大家使用的是非标品，就是我们小时候过年时，都是在村里面买布料找裁缝师傅量体裁衣，裁出适合我们穿的衣服。但随着机器的出现，我们进入了另外一个时代，就是工业时代，我们现在穿的衣服都是属于工业化的标配。当下我们进入到第三个时代，就是人工智能时代，人工智能时代的核心点在哪里？就是通过大数据、云计算做到千人千面，其实在互联网行业有一些很有意思的说法，小趋势就是大趋势，小众就是大众，小群体就是大群体，其核心是什么呢？就是我们讲的，在人工智能时代可以通过大数据去洞察消费者，把消费者进行圈层、分类，不断通过精准标签把人群进行分类，即千人千面。
为什么我们讲互联网改造消费者？又是怎么改造消费者的呢？其实我们从信息获取的这种迭代进度来看，举个例子，新浪网最早是做体育频道的，对吧？但是它通过体育频道成为一个主流的资讯平台，随着用户量增大，它通过主题的分类，比如说引入一些娱乐频道、汽车频道、财经频道、科技频道等，它为什么要分类？为什么要通过投放不同的标题来分类？
其实核心是一样的，就是把消费者进行分类，随着计算机的深度应用后，从主题类的信息获取，到百度和新浪微博的关键词匹配和关键字匹配的推送，再到今日头条，基本上做到千人千面，根据每个人所希望看到的内容进行主动精准推送。在这里我也给大家分享一个有意思的问题，就是新浪微博在应用大数据洞察消费者时，提到了一个叫ABC理论，ABC理论是什么意思呢？就是A认识B，A也认识C，通过消费者的大数据判断，B应该可以认识C的对吧，这个逻辑是通的对不对，那么有意思的是，这个算法应用投放市场后出现了一个情况，就是有位男士在微博上公开批评新浪把他的前女友推荐给他现在的老婆，成为他的带加好友，这个现象说明在不断的迭代过程中也会出现一些bug，当然今天肯定不会出现这种问题，因为今天的标签更多了，可以通过很多的细分标签将消费者进行分类，所以基本上不会再出现这种简单的低概率事件。
还有一个是谷歌的Tureview，今天来讲也不是什么新东西了，优酷、爱奇艺和腾讯视频都已经用了这方面的技术，什么意思？就是以前在做广告的时候，商家是按流量来付费的，但是商家在流量的投放过程中也慢慢体会到，整个流量里真正有效或者精准的流量可能也就30%左右，于是谷歌就推出了一项服务，大家关注视频上有个关闭菜单按钮，谷歌跟商家谈按效果付费，就是看完视频的这批消费者的费用是按正常费率的三倍来收取，商家也会想，反正之前都是按流量来付费，既然消费者能够看完视频，那一定是喜欢我们品牌，我们为这批消费者买单，心里也觉得没问题。对于品牌商来讲，这种精准率就大大提高了，对于消费者的满意度也提高了。同时对于谷歌来讲，其实投放的资源是相等的，利润却是之前的两倍，另一个角度讲，谷歌通过这个事情得到了什么呢？比如说哪些消费者关闭了这个菜单，哪些消费者是没有关闭，它可以把这部分的用户行为数据收集回来。
刚刚跟大家讲的洞察消费者，目的就是提高对消费者的辨别度，更高分辨率去了解消费者。接下来我跟大家分享什么呢？就是我们以前经常所说的O2O，O2O到底是线上到线下，还是线下到线上？从今天来讲，已经是很明白的话题，就是线下到线上，我们讲线下到线上，其实就是一个数字化的过程。
线下到线上的整个数字化是有节奏地搬上去，把线下往线上搬的时候，首先从最容易的信息流开始，以前传统的杂志被新浪或搜狐新闻频道迭代了，电视被土豆、优酷、爱奇艺等渠道迭代了，稍微难一点的现金流，像刷卡现金也已经被微信和支付宝迭代了，包括今天的物流，菜鸟网络已经将传统的物流也进行了数字化。
既然数字化已经是一个趋势，CIO在接下来的一个时代，我们的方向在哪里？我觉得可以往CDO方向去转，就是首席数据官。因为我觉得未来传统的零售行业一定会通过数字化地改造，通过数据去推动企业发生变革，甚至促进企业文化的转型，包括新媒体的运营，一定是可以通过数据进行数字化改造。改造的时候，就是我们的关注点，什么意思？这两年为什么SCRM的市场会火，原因在哪里？其实我们今天在看数字化改造，最容易切入的是什么？就是会员数字化，先从需求切入，为什么从这个地方切入最容易？因为今天所有的消费者即用户都已经在线，只是说通过什么样的方式将用户跟品牌进行关联，最终去做供给端的数字化就是商品数字化，我们最终一定是将会员即需求端、供给端进行动态匹配，核心就是未来的数据一定是通过最小的数据颗粒度和标签来推动企业实现快速的迭代，这个是给大家的一个思考方向。
我们今天去做数字化的目的，就是去利用数据的最小颗粒度和标签提高对消费者的洞察，能够更高分辨率的认知消费者和投放给消费者所需要的东西，接下来讲数字化运营的方式是什么样子的。
我先跟大家用控制论的模型来讲个理论，其实我们要去感知社会的变化，通过什么样的方式？通过时间、空间、标签人群去感知去测量，同时去理解这种变化的规律，通过有效的数据反馈进行快速决策，最后进行快速的迭代，我们今天要去思考整个数字化以及数字化运营的思维模式，包括苹果也好，特斯拉也好，支付、微信、滴滴、抖音等大多数创新其实都是现有事物加上互联网的改造重新组合而诞生的新物种。
在这里给大家做一个简单地调查，我们思考一下，在做运营数字化的时候，我们有三个选项，A不停的、B主动地、C精准地，在做数字化运营的时候，想问一下大家哪个先哪个后，大家可以思考一下。
我相信很多人会选择精准的，但我想跟大家讲的是，ABC选项其实就是排序，我们感知一下，所有的互联网平台难道不是不停的主动的触达你吗，当他不停的、主动的触达你时，通过360度细分的标签分类，最终实现精准营销，如果不是通过不停的主动的触达频率，频次上不来的时候，标签的精准度相比较就不会那么高，只有当不停的主动的频次频率上去了，标签的精准率就会更高，最后才能做到精准营销。
其实我想跟大家分享的观点是做数字化运营肯定是要花钱的，举个例子：苏宁和国美已经将频率放到了每周，通过每周的活动来检测消费者的行为变化，同时进行数据分析，最后做出快速迭代，从整个数字化的投入来讲，今天的苏宁包括苏宁易购在内，整个IT从业人员已经超过一万人，整个IT投入已经超过全年总投入的2%，目前来讲投入已经接近100亿。整个IT投入是分阶段的，首先第一阶段是业务化，第二阶段是数字化，第三阶段是数据化，业务化核心是将企业业务通过工具来完成的，先将其工具化，第二阶段就是做大数据如果不跟外围的平台进行数据交互，那这个数据化只能说是小数据，在这个阶段的时候，我们一定要对整个信息化系统进行改造，一定是要往互联网的方式去调整，同时将所有业务工具化之后，所谓的业务都是在线模式，是可以通过数字来监控。最后产生所要的数据，同时对数据进行加工建模，得到企业的大数据分析。分享这个案例主要是跟大家讲的，今天要做新零售，就是要做数字化转型，首先一定要认同是花钱的，应该花多少怎么花，这个企业都是要去思考的，可以去借鉴别人的做法。
再给大家讲一个感知模型，去互联网平台看缺货，我们不能把它理解为简单的缺货，其实缺货是数字化之后数据化运营的一个手段，这就是目前很多互联网平台在使用的一种运营手段，回到我一开始给大家讲的，为什么服装公司一个单款敢下单30万件，然后分发到全国几千个渠道进行销售，原因是什么？为什么中国零售品牌会出现马太效应？是因为我们现在最大的零售企业才几千家店，市场份额占比非常低，原因是之前统计分析的颗粒数据是以这个店的经营收入为单位，这个店一天赚了多少钱，但这个店铺里面到底发生了什么事情是没有人知道的，只有去到现场才知道，今天有了智慧零售和人工智能，它可以帮我们把店里面的经营不断变化的分辨率变得越来越高，精细化程度越来越高，我们可以很清晰地知道哪些消费者喜欢什么样的商品，喜欢去到的区域都可以进行优化，而恰恰互联网平台就是这么做的。
在这里我跟大家分享一下，为什么我们讲互联网没有在PC时代爆发，而是移动互联网时代爆发，为什么爆发在移动互联网时代，这里我跟大家简单的分享一下，就是在PC时代，每个人在登录网站的时候，都会有cookie，即用户ID号，在浏览网站的时候，我们会把用户在网页上流传下来的痕迹，包括你点击过什么，打开过什么，关闭过什么等行为数据都可以回收，但是在PC时代，所有互联网平台都遇到一个公敌，是谁呢？就是我们讲的360杀毒软件。360每周甚至每天把cookie（ID行为数据）清掉，平台好不容易每周把cookie的行为数据存下来，结果就被360杀毒软件给清掉了，所以要把cookie的整个历史记录包括时间、空间、标签、人群等数据收集下来的难度是非常大的，而进入移动互联网时代，所有平台都是这么干的时候，都可以在APP站内把消费者的所有数据进行回收并进行数据分析和打标签。
刚刚讲到做数字化是要花钱的，那我们接下来要思考钱怎么花，在这里我也给大家讲一下，数据的本质是帮助我们企业进行精细化的运营，背后进行不断的迭代和优化，既然要做数字化，就要了解投入产出比的关键指标ROI模型，ROI模型就是利润跟成本的比例。影响业务ROI指标有哪些呢？比如说获客成本、点击成本、曝光成本、转化率、点击率等关键词，我们都需要去了解的。
在这里跟大家分享一下，我们怎么去做营销数字化，营销数字化对于很多企业来讲会觉得很难，但是今天已经有很多技术实现了，第一个是品牌定位，随着消费升级，最后的消费分级和M型人群的出现，今天来看小米和苹果的定位就是两个维度：年龄和消费能力，所有其他标签都是被社会标签YY出来的。其实今天我们来看这两个品牌，就是一个字：贵，但是它贵的原因是什么呢？定价策略是什么呢？它其实要做手机里的LV和gucci。
而从品牌定位就是内容和创意上怎么去数字化呢？第一，从信息的密度，随着文字被声音的迭代，视频把声音进行数字化迭代，其实信息量越来越大，但是为什么长视频没火短视频火了？原因是短视频的信息量很小，但信息密度非常高，现在抖音十秒左右就能把一个故事完整地讲完，整个故事的信息密度都可以通过数字化来监测的。第二个是情感数据，就是现在有一些测量脑电波的设备，然后带着这个脑电波的设备去看去体验商品，然后通过脑电波的数据变化来了解内心的情感变化，其实这个也是可以通过数字化改造。还有一个就是现在有一种设备叫眼动仪，带上眼动仪可以去观察消费者眼球聚焦点的变化，比如说推广、广告、陈列，包括互联网平台广告投放的位置，我们都可以通过眼动仪来了解、洞察消费者关注的位置，这对于我们后期做内容和运营的时候，可以根据消费者的喜好、关注点进行简单自动投放内容和创意。其实今天的媒介很多了，从互动、传播的测量现在有单向或者双向传播，通过点击和转评赞的方式进行数字化的平台已经很多了。
在这里给大家分享一个点，就是2016年的川普和希拉里的竞选活动，这个活动大数据是怎么来的？川普和希拉里在做竞选的时候，会去不同的州投放不同的广告以及做不同的主题分享，其实都是可以通过大数据分析哪些州是支持谁，支持率有多大，哪些州经常讨论民生问题，那么在做总统竞选的时候就可以到不同的州做不同的主题演讲来拉票，包括投放不同程度的广告资源，其实这些都是通过数字化改造的后大数据分析。
在这里我给大家两个提醒：第一个提醒就是有效流量，它等于总量乘以购买率再乘以准确率，准确率就是要去思考影响公司跟商品、会员有关的标签有哪些，我们一定要找到影响跟人、商品有关系的精准标签，因为现在标签太多了，很多标签都是无效标签，我们一定要做到精准标签，第二个就是千万不要一味的重视媒介的数字化，而忽略了策略和创意的优化，还有一个就是一定要明确营销的KPI。要找到跟KPI密切相关的关键参数，以及根据数据的反馈进行调整和优化，由于时间的关系，我下一次做线下分享的时候，会跟大家细细的去讲这些东西。
到最后一个篇章了，就是大家思考一下，今天我在7-11便利店通过手机微信支付买了一个东西，然后回家打开电脑打开百度时，百度通过弹窗的方式提醒我有关剃须刀信息及其延伸的产品，那这个是怎么做到的？
我跟大家简单的讲一下，我们通过微信支付后，腾讯会对设备（ID）打个标签，这个设备什么时候买了一个什么东西，多少钱买的，腾讯跟京东有个京腾计划，这个标签就会去到京东的库里。我们刚楼下买完东西回到家里，手机跟电脑连的是同一个WiFi，通过WiFi就可以判别手机和电脑的ID是同一人，而百度的第三条广告资源是被京东买断的，而百度是不知道用户喜欢什么，这时京东就会把设备标签购买的信息推送给百度，百度通过弹窗的方式提醒消费者。其实我想给大家讲的就是互联网行业addressable ID，都是通过可寻址的ID号，这个ID是什么呢？就是手机上网的话有Mac地址，手机唯一序列号、电脑网卡序列号、上网IP地址，这些设备ID都是可以做到精准推送。
今天内容非常多，我今天只给大家做大概的分享，我会在5月25日细细的挑重点跟大家讲，希望今晚大家有所收获，谢谢大家。
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