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瓴羊如何走出阿里?

瓴羊如何走出阿里?

财经

过去的经验是初速度,新的学习是加速度。

文丨陈晶

编辑丨程曼祺

一年前,阿里体系里最新一个独立业务板块,瓴羊智能服务公司成立,由阿里原数据中台负责人朋新宇任 CEO。瓴羊整合了阿里数据中台、业务中台、客服系统、供应链管理系统等多个数据技术团队。但其目标与阿里主营业务并不完全吻合——它不仅要帮助商家在阿里域内做好生意,还要服务好商家多平台、多渠道经营的需求。


瓴羊的成立,发生在阿里于 2020 年推行 “经营责任制”,倡导各业务更独立走向市场,和两个月前的 “1+6+N” 大调整之间。瓴羊提前一年开始了自主运营的探索。


今年 5 月,瓴羊把办公地搬到了阿里总部西溪园区 5 公里以外的高桥云港单独办公,这是一栋由厂房改造的两层小楼,朋新宇觉得自己回到了 2004 年刚加入阿里时创业的感觉,大家集中在一起,而不是像之前那样分散在西溪的各栋楼里,团队真的成了 “一伙人”,“吼一嗓子就能拉一个会”。


成立一年后,瓴羊今日发布了新产品瓴羊 One,它在一个单独产品里,集合了售前营销、售中订单、库存管理、售后客服的不同系统,涉及经营的全流程,能为不只大客户,也包括中腰部客户提供更轻量的标准化服务。


瓴羊 One 支持商家在多渠道做生意,不仅限于阿里,也包括京东、拼多多、抖音、小红书等几乎所有业内主流平台。瓴羊希望给在多个平台同时寻求增长的商家提供一个更开放的选择。


《晚点 LatePost》专访了瓴羊 CEO 朋新宇,与他聊了瓴羊如何走出阿里视角,实现全渠道数据智能服务,数据怎么才能真正驱动增长,瓴羊过去的经验和新的学习。

从 “5 朵云” 到瓴羊 One,更轻量、更标准化的产品

《晚点》:瓴羊去年刚独立时推了 “5 朵云”,覆盖售前、售中、售后等经营流程,现在推出了整合了这些能力的瓴羊 One,核心区别是什么?


朋新宇:原来 “5 朵云” 的产品组合里,有更多定制化的项目交付,这更适合中大型客户,因为即使我们把人撤了,它们自己的技术人员也能用好这套系统。


而今天瓴羊 One 可以更多面向中腰部客户,它从人力部署、产品使用上都更轻量化,也更便宜,商家生意越小花得越少,主打数据普惠,希望中小商家也用得上、用得起。


《晚点》:为什么先做分散的功能再统一,而不是一开始就推出更整合的产品?


朋新宇:我们第一天就想做瓴羊 One 这种产品。过去一年,用 “5 朵云” 来服务蒙牛这样的大客户,就是在验证之前的数据技术、产品能力和经验是否行得通。通过这个打磨过程,我们更知道怎么抽象、提炼共性功能,做成更标准化的产品,所以现在合 5 为 1,变成瓴羊 One。


《晚点》:怎样的产品算是更标准化的?


朋新宇:原来中国很多软件公司试图从流程入手做标准化,但销售、生产、排班等流程,是企业家脑袋定的,有人觉得审批应该分三步,有的觉得应该分八步,就很难标准化;真正要做标准化,应该从数据切入,提炼出标准化维度和结构,它就像 TCP/IP 协议一样,是可控的。


《晚点》:一些中小客户可能也有部分定制化需求,怎么满足?


朋新宇:定好大结构同时留白。就像装修,我们要做精装修,让你拎包入住,但会给你留出改造空间,例如根据公司特质去改流程、权限等,但如果你非要挪厕所位置,我会提醒你,可能三五年后下水道会出问题。


《晚点》:别的公司大多推出满足单个需求的产品,例如数据分析、数据营销产品,少有企业推出瓴羊 One 这种集合多个功能的产品,如果这真是一个好模式,为什么只有少数公司在做?


朋新宇:这个市场别人能不能来做?能,但如果刚起步的创业公司做,很难,因为投入很高,短期很难赚钱、生存。大部分的平台也不会做跨平台经营的产品服务,因为商家就是它们的广告主,它们还是希望把最多的生意拉到自己的平台。


《晚点》:瓴羊提供的产品,和不少电商平台内已有的数据工具,包括阿里生意参谋、京东商智,有什么区别?


朋新宇:瓴羊 One 是要解决跨渠道经营需求,如果某个商家它只在阿里或京东做生意,它使用平台原生的工具就够了。


《晚点》:瓴羊今天把原来的五个功能放到了一个产品里,而阿里自己过去几年却在把一个中台拆进多个业务部门,怎么理解这种差别?


朋新宇:阿里当年做中台无疑是正确的,它给阿里、行业都带来了以 “亿” 为单位的成本节约。后来是因为中台的数据治理能力、会员能力和物流能力都建起来了,数据能力已经融入到业务了,一部分人就拆到了业务里。就像房子建起来了,脚手架、建筑工人就要撤走,但房子还在。这个房子才是中台,而不是脚手架和工人。


我倒希望有一天有客户能跟我抱怨,你们瓴羊 One 功能太多了,这意味着市场足够大,客户足够喜欢,那时会到一个新阶段,我才有做新变革的机会。

走出阿里立场,站在商家角度思考需求

《晚点》:过去一年多,作为瓴羊 CEO 而不再是阿里数据中台负责人,你对数据智能行业的机会有什么新理解?


朋新宇:大趋势是,中国没有经历过真正的 IT 化、数据化,就一下子要进入智能化,这有巨大鸿沟,也是巨大的机会。


具体需求上,瓴羊 One 现在主要是满足零售等企业,比如品牌方的全渠道经营需求,也就是在淘宝、抖音等线上渠道和线下渠道同时做生意。


前年底,我在走访各地中小商家时,意识到商家聊的话题里有各种各样的平台,我发现把视角一转变过来,不仅站在阿里的视角,而是站在商家视角时,更应该关注的是他们在多渠道的经营难题。


《晚点》:多渠道经营具体难在哪儿?


朋新宇:流程上,如果你引流、会员管理、库存管理等环节用不同公司的产品,最后整体业绩完不成时,各环节产品会相互踢皮球。


渠道上,很多公司里,在淘宝、抖音卖货的部门之间有竞争,做不到跨渠道调货和更合理、及时地调整投放分配,最后可能部门业绩达成了,公司业绩没达成。


《晚点》:这些需求洞察如何落实到你们的产品设计上?


朋新宇:对品牌方和零售商等商家来说,三个最大公约数需求是:售前营销,售中的订单管理和库存管理等,售后客服,这对应我们售前的营销云、售中的产销云和售后的客服云。


商家往往还有个职能叫店长或渠道负责人,他要统揽全局,于是我们推出了分析云,它不是分析报表,而是把数据加工之后,帮店长做决策。


各行业大型企业的数据治理需求对应的是开发云,它们可以在开发云上用自己的技术团队做一些数据应用的二次开发。


这是去年我们正式亮相时的 “5 朵云” 的设计,瓴羊 One 是进一步的整合和提炼,想让商家更简单、方便地完成全渠道经营。


《晚点》:2B 产品设计,一个关键是辨别哪些只是客户的要求,哪些才是真的需求,你们怎么做的?


朋新宇:过去十几年,阿里中台参与或支持了很多产品,如数据磨方、淘宝指数、生意参谋等,希望让商家在阿里平台做生意变得简单一点,这本身积累了对共性需求的提炼。


我们和客户谈需求,有一个原则,没有调查就没有发言权。只有了解了细节,才知道到底哪里有痛点、出了问题。回来汇报,有数据说数据,没数据说案例,没案例说观察。


《晚点》:你怎么把这种服务意识和洞察需求的能力复制给团队?


朋新宇:瓴羊价值观里的第一条,就是要求每个员工 “先做好人,再做好事”。2B 生意不是一锤子买卖。有人给我打电话,我再忙还是会跟他聊一聊,不要盯着他现在的钱,要盯着他背后的增长,他工作上的难处,以后可能有机会合作。


价值观里另一条是要从客户中来,到客户中去。不要给客户强推东西,要搞清楚他们的真需求,把需求收集好、解决好再送过去。


《晚点》:要满足商家全渠道经营的需求,意味着你们要在阿里之外,也分析抖音、拼多多、京东的数据,获取跨平台数据会有阻碍吗?


朋新宇:我们用的是商家授权给我们的、它自己在各平台或渠道的经营数据,这本来就是商家的。我们还有一些公开可购买的数据,例如天气预报数据,可以指导羽绒服商家的备货策略。


《晚点》:抖音什么品类的零食卖得好、拼多多什么功效的化妆品最受欢迎,这些各电商平台内部的趋势数据,你们能为商家提供吗?


朋新宇:如果一些客户合理合法地买了这些公域数据,可以整合到瓴羊 One 的操作台里。我们不会自己爬京东、抖音的数据,合规合法是底线。

过去的经验是初速度,新的学习是加速度

《晚点》:从阿里数据中台到瓴羊,你们过去积累了哪些核心的数据能力?


朋新宇:首先是技术能力和经验。例如 “双十一”“618” 这种高并发时点的数据处理,我们能做到秒级监测,准确反馈订单是从哪些渠道、区域来的,这样华东订单爆仓了,就抓紧调整投放策略引流到西南,商家能及时干预。高并发量下的数据准确和低延时,没做过的团队很难扛下来。而这些大促时点的表现会影响商家全年业绩。


其次我们有行业宽度,新锐品牌和老品牌新品首发分别怎么做,如何换赛道做首发等等,我们都做过。


最后我们做过专业的数据化管理。例如对商家来说,要分析今年销量为什么下滑 5%,可能只看各部门 KPI 都没问题,因为问题确实不在单个部门,而在部门间的交叉地带,在 “城乡结合部”,我们要通过数据化管理把这些交叉地带管起来,最终导向业务增长。


《晚点》:怎么用数据化管理解决 “交叉地带” 没人顾及的问题?


朋新宇:切入点是数据的标准化。以 “活跃买家” 这个数据为例,A 平台可能觉得一周买一次是活跃,B 平台是一周买三次,到底怎么才叫活跃?要搞清楚数据的原始定义,再去做数据计算。类似的还有曝光率、跳出率等等。


如果解决不了,就会出现商家要统计年度活跃买家,总结会上各部门的这个维度都达标了,但最终公司的收入 KPI 没完成。


阿里数据中台很早就推出了 “One Data” 的数据方法论,就是把数据标准统一,只有标准统一了,才能谈数据的质量,谈基于数据的业务达成。


《晚点》:你们过往的经验大多来自货架电商,对于新形式例如直播电商,这些经验还适用吗?


朋新宇:瓴羊 One 这次专门为直播带货设计了一个功能,可以帮主播推荐商品的卖点话术,复盘直播过程中的高光时刻。


单一平台比如抖音也不是内容电商的全部,商家往往会比较一款商品在抖音、小红书的表现,哪里卖得最好,就继续投放,我们提供的是全平台的内容分析和分发工具。


而且不论货架还是直播电商,背后都是对 “人货场” 的理解,这和十年前的电商没有本质区别。


《晚点》:以上谈的大多是怎么服务零售企业做全平台经营,未来你们计划拓展到别的行业吗?


朋新宇:瓴羊的一个经营原则是,不做能力范围之外的事,不赚认知范围之外的钱,这是对客户负责。


我们现在的能力范围,一是数据技术和工程技术能力;另一个是我们在零售圈摸爬滚打多年,获得的经验、人脉和洞察,这支持我们在大零售范围内服务客户。今天卖汽车、保险等也需要在小红书、分众投放,它们不是零售企业,但经营动作是相似的,也可以用我们的产品。


《晚点》:今年你们还接入了阿里云的通义大模型,你们怎么用好这种新能力?


朋新宇:如果客户自己有大模型,接入我们产品后就调用自己的;如果没有,就用我们产品里的大模型,这也是市场化的,哪些大模型有用、性价比高我们就接哪些;未来瓴羊也有可能利用开源生态自己做行业垂直模型,例如零售模型。


《晚点》:目前瓴羊的技术、产品上还有哪些需要完善的?


朋新宇:现在一些客户的业务不是我们原来熟悉的,例如生鲜企业以配送半径、配送能力为核心,而我们熟悉的电商是以货品、库存为核心,但我们在快速学习和完善。


《晚点》:经验是资产,也可能带来成见,怎么在经验的基础上学习,扩大经验的边界?


朋新宇:过去十几年的经验是我们的初速度,之后的学习加速度会更快。就像大模型一样,只有你知识量足够大,才会有智能的涌现。


我们会用 A/B test 反复试验,保证学习的方向不会偏离,或者偏离得太久。

更中立的瓴羊,从计划经济到市场经济

《晚点》:此次阿里调整中,瓴羊没有成为 “N” 公司,而是成为云智能旗下的一家公司,得知这个安排时你意外吗?心里在想什么?


朋新宇:意料之外,情理之中。但我马上也想,这次调整就是要让各个公司有足够能力应对市场,自己建立组织、经营、决策能力,瓴羊去年成立时就是这样,我们的变化反而很小。


《晚点》:瓴羊独立前后,成本核算方式有何变化?


朋新宇:原来我们是报预算,现在集团还会给钱,但不是预算,是投资,现在要向市场要增长和机会。


相当于原来是计划经济,现在是市场经济。未来只要在市场上做得足够好,一定会有外部股东进来支持你。


《晚点》:瓴羊在去年成立初期用了部分阿里云的销售团队,这部分成本也会和阿里云单独结算吗?


朋新宇:目前我们不只是销售关系,而是价值连接。当阿里云的客户有数字化建设需求,瓴羊的产品可以成为综合解决方案的一部分。这不是过去的导流思维,仅靠导流是接不住客户的。


《晚点》:现在你们是云智能集团的一部分而不是更独立的 “N” 公司,这可能意味着更多资源,但这个身份是否也会带来一些限制?


朋新宇:整个集团的调整让瓴羊更中立。拆分新闻出来当晚,就有客户朋友给我发信息,说原来担心你们和淘宝、天猫合作得更好,而我们今天在其他多个电商平台都在做生意,现在你们更中立了,以后我们之间合作可以更深入。


我们现在确实还是在云智能,但我们在服务客户时,并不是一定只能部署在阿里云上,有些跨国企业会用 AWS,我们同样可以部署在 AWS 上。


《晚点》:今天瓴羊对阿里的价值是什么?


朋新宇:回到阿里那句 Slogan,让天下没有难做的生意,今天很多商家在每个平台都有很多分散的数据,导致全渠道做生意很难,帮它们解决这个问题是瓴羊诞生的本意。


《晚点》:从阿里的部门负责人,到今天独立公司的 CEO,你的角色、定位有何变化?


朋新宇:原来我是解题人,而且是在固定范围内解题;现在我得自己给自己、给团队出题。


《晚点》:2B 生意的正反馈比较慢,你坚持的一些事,比如数据标准化的价值,市场接受需要时间。这个过程中怎么面对内外质疑,让团队往一个方向使劲?


朋新宇:做一号位,我觉得有这么几种状态,一是靠脾气,“我不相信干不了这个事,干!” 一是靠勇气,“我相信我们一定能干成,大家冲!” 第三是靠底气,我干过、拆解过、精细测算过。我自己可能都有一点,当有人质疑我们时,我不太会动摇,因为那个情况我已经历过。


2004 年我加入阿里做数据仓库时,很多人觉得数据可有可无。十年后,仅数据治理这部分,每年给阿里节省的成本以亿为单位。


今天我们遇到的头部企业家,已经不需要给他们讲数据思维了,都在思考数据化怎么做得更好,而不会再质疑这是不是有用。


《晚点》:数据思维的核心是什么?一个有数据思维的企业家和公司,与没有数据思维的有何不同?


朋新宇:数据思维以数据为中心,但不只是数据和技术,而是数据、技术、商业的综合能力,是以业务发展和增长为思考原点,定义问题、解决问题、持续迭代的能力。

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