3C企业如何快速实现数字化,可持续地与大数字技术生态共生共荣?

摘要

·行业洞察~3C数字终端产品移动互联网/物联网共生生态的一部分,不存在单一硬件、软件内容的独自生存。追求用户/消费者需求引领是企业不变的主旋律;

·致胜要素~企业必须顺应核心技术与用户体验迭代,与消费者、伙伴共同创新。即使位居微笑曲线两端(核心科技品牌营销)的企业也可能随时面对颠覆,而曲线底部的大部分渠道、售后等中小型企业,更必须关注其运营敏捷性与效益;

·数字发力~在产品以tick-tock节奏,更快加速度的全渠道迭代,品牌D2C(直面消费者)的大潮下,中小型渠道与售后企业在消费端的市场影响力日渐式微;以大数据AI算法打造智能化场景化、差异化的敏捷、高韧性的价值链运营能力,已成为不可逆的大趋势

·落地举措~我们针对性地提出3个数字化价值链转型建议,以具体产品与案例进行分享,希望对3C数字终端企业有所帮助!

行业洞察

随着技术升级以及市场需求的推动下,3C行业已经经历了二十几年的高速发展。然而由于宏观经济下行趋势,以及3C电子产品的消费端的需求接近饱和,3C行业的高速发展目前已经到了瓶颈期(如下图所示)。

数据来源:IDC,东吴证券研究所)

从上述数据上看,目前3C行业的出货量整体增速放缓。然而也有人认为,5G的到来必将引起新一轮的产品更新迭代,届时3C行业又将为人们的生活带来意想不到的新改变。未来究竟会如何演变?

古人云,“以史为鉴,可以知兴替”,我们先来回顾一下3C行业的演化历史。

在过去,手机,计算机,消费电子产品,这些产品功能是各有特色,也各有各相对独立的市场。索尼、诺基亚、英特尔、微软等都是这个时期的风云企业。

(图片来源:顺如丰来分析

随着算力、算法、芯片的高速发展与迭代,移动互联网的兴起,用户从信息接收到主动参与社交与线上商务的演进,原有的市场格局被颠覆。过去的风云企业风光不再,一批新兴企业在激烈的市场竞争中发展起来。以小米为例,以手机,智能助手小爱同学为入口,产品、系统应用服务之间互相融合布局了一个集硬件、软件、在线社交网络电商于一体的生态圈。

(图片来源:顺如丰来分析)

而未来,5G、物联网、人工智能、虚拟现实、新型显示等新兴技术将会加速产品更新换代,催生更多样的产品形态。

所以,3C行业未来不是要做产品、而是要建生态;没有能够独立生存的3C企业,只有愈发蓬勃的用户-产品-生态伙伴的多场景融合的服务平台

(图片来源:顺如丰来分析)

供应链的角度去看,要能支持生态的价值链早已经是全球化供、需平衡,本地化营销与服务交互的打法了。例如,华为、苹果产品的全球发布,但其销售与服务在中国区有中国区的渠道玩法,美欧洲发达国家和印度、南美等发展中国家也都有各自独特渠道做法。

(图片来源:顺如丰来分析)

我们注意到供应端到本地化后受到消费者越来越快速的服务要求,硬件迭代越来越快,同时又受到品牌直营D2C的巨大压力,本地渠道销售与售后服务的库存压力越来越大。那么,尤其对中小型渠道与售后企业来说,在越加强势供给的品牌侧,在需求越加复杂的终端消费者需求侧、更加无法渗透的移动互联网生态的应用场景的处境下,他们与数字生态共生共荣势必更加困难。

制胜要素

我们认为基于消费者体验的数字化经营能力将成为致胜关键。

我们就从运营痛点相对明显的渠道与售后的3C中小型企业来进行具体分析。

渠道商的运营痛点总结是供给刚、需求紧、周转慢与交付拖。

1.供给刚以离散制造为主的3C行业,成品是通过多元的组件组装完成,组件的核心技术被控制在全球的科技巨头,即上游技术的先进性决定中下游产品的迭代速度;同时3C的上游工艺严格遵从摩尔定律,即每隔12-18个月性能、成本等关键指数发生翻番的变化,所以对于渠道商来说,3C行业的供应呈现出来的是有自身的节奏、刚性的特点。

2.需求紧随着3C产品的更新迭代,大多数消费者已经从追随3C产品的单一功能演变成追随生态的多元交互体验,即购买3C产品的主要驱动力来自于技术革新带来的体验升级。而消费者在购买决策时受到的影响因素很多,一方面面对着线上、线下等全渠道的产品触及,另一方面面对多品牌的新品发布、成品促销等活动,再加上消费者愈加个性化、紧迫性的需求,渠道商依靠既有经验与数据,难以对其进行量化与分析,因而频繁出现库存高企。

3.周转慢具体体现在:a.全球化供应链相对脆弱,关键零部件(屏幕、存储等)一旦供应受限,波及面呈现全球化b.缺货和呆滞库存并存,部分产品缺货,部分产品成为无法周转的呆滞库存,c.面对跨渠道(线下门店社区粉丝、社交媒体等)的复杂需求场景,无法有效通过数据手段进行计划

4.交付拖渠道商对其仓配交付的安全性和时效性要求高,传统的仓配数据不真实、不及时,交付过程不可视,无法预警等特点已经无法满足消费端快速响应的需求。

其次,我们再来分析3C行业售后的运营痛点:需求变、库存高、体验差。

1.需求变消费者对于售后的响应周期以日或“马上”为单位,售后服务的响应度成为直接影响客户是否二次复购的重要因素,市场上除了品牌商布局多渠道的维修资源,市场上还涌现了许多第三方的维修O2O维修平台,来满足消费者对要求紧急响应的需求。面对需求的紧迫、同质的竞争,企业若缺乏需求全景的分析,极有可能导致关键配件的恐慌性备货。

2.库存高品牌商需要备足不同代不同款产品的零部件,来应对产品快速迭代的售后需求,若遇到市场上缺货的零部件,需要全球供给,造成传统的售后备件库存的SKU多,生命周期长,备件库存周转效率低下。与品牌、渠道商相比,平均周转效率仅为其1/3。

3.体验差售后的备件和维修的网络复杂,交付过程不可视、无法实现即时预警,直接影响售后客户的体验。甚至在没有及时维修的情况下,消费者直接选择其他品牌产品来替代。

综合以上的分析,直接面对消费者的渠道商、售后服务商已无法快速、精准、主动的应对市场的快速变化。通过我们与客户合作攻克难题的体会,则关键在于解决下列运营数字化问题:

营销方面,如何通过数据、算法来快速、精确地解决:

  • 产品更新迭代快,既有数据或经验难以积累、无法进一步量化与分析

  • 营销活动ROI难以量化,无法评估;而只能试错、被动,成本极高

  • 多以静态市场研究报告作为多轮会议输入,人为拍板、耗时长

  • 多以问卷调研统计分析,以Excel或BI定期更新,未能反映千人千面

预测与计划方面,如何通过数据、算法来敏捷、准确地解决:

  • 跨渠道(线下、电商、社交分析等)的需求预测无有效的数据分析工具

  • 供需网络复杂、效率低,造成部分产品缺货、而部分产品库存呆滞

  • 关键零部件(屏幕、存储等)供应受限,供应链全球化但相对脆弱

  • 成品、零备件等难以及时按需到货,销售损失风险

订单交付与用户体验方面,如何通过数据、算法来实时、正确解决:

  • 仓配安全性和专业性要求难度大、仓/店2B2C交付不可视,无法实时分析,难以预警

  • 仓内营运资本高,资产使用率低、售后备件SKU多,库内运作复杂,仓店配送的个性化需求增多

我们认为尽快基于消费者需求与体验,提升数字化、智能化的价值链运营能力,是3C企业经营可持续的重中之重。

数字发力

为了解决以上的痛点和挑战,企业需要数字化业务应用平台,来帮助企业有效整合决策与物流执行。

根据我们与3C企业服务经验,了解到企业都希望自己的精力能够用在企业擅长的地方,而最好不需要投入太多精力到系统的选型和建设这种辅助性的事物中。同时,企业大都希望者能够有一个随插即用,但同时兼顾个别需求,能简单、快速、落地的将企业内外数据转化为预先性的决策洞察。

企业在数字化价值链优化的需求,总体可以列举成以下三个方面:

  • 智能营销方面,需要有正确的消费者洞察

  • 智能计划方面,需要的是正确的计划与预见

  • 智能执行方面,需要的是服务透明,正确的行动与互动

智能营销:

随着D2C战略在企业中得到越来越多的认可,供应链也需要进一步的个性化和定制化,来满足更多的细分市场和多元的消费者需求。要表现出色,供应链需要掌握微分段,通过将供应链分成数百个单独的供应链细分市场,这是一种动态的大数据方法。

智能计划:

数字化、智能化的协同供应链模式能够极大的缩短交付周期到几天甚至几个小时,靠的是柔性,精准的判断和预测。基于大数据和机器学习的预测方法,能够不仅仅基于内部的历史数据和约束进行预测分析,还能够抓取海量的外部数据,例如市场趋势,天气,假期,公共事件,舆情等信息,当内部与外部数据相结合,并且AI不断进行自我迭代和算法修正时,预测与库存就会变得越来越准确。

智能执行:

常见的做法是通过供应链“控制塔”(Supplychaincontroltower)来协助企业实时地掌握端到端执行显示状况与分析,以通过信息协同来更好地做到降本增效。然而,企业们大多也意识到此”控制塔“的当前应用往往关注在数据BI分析展现的“塔”上,更多实时大数据则应该通过AI算法、借由云端算力,将“可视化分析”落地于“预警、协同与决策”,高效协助企业将发生在过去的全景大数据,智能驱动未来决策优化与风险响应。

落地举措

我们建议具体的举措是通过基于大数据AI的算法产品,协助企业能更高效地结合物流执行能力来为装备其数字竞争力

正如同前述提到,“问题是如何才能快速见效,可持续地与数字生态共生共荣?”

让我们直接以案例来说明,如何协助客户更高效地实现数字化落地。

协助了企业精确识别线下营销方案,创造销售增量。

企业决策中遇到的很多问题,例如消费者决策时间长,到新品受经验影响大,到经销商数据难取得,营销活动靠试错,被动,各部门统计口径不一,决策偏差度大,这些问题都可以通过对消费者洞察来解决。比如数据可以告诉企业,对于目标人群是20-30爱美女士,机型需要主打摄像功能,尤其前置摄像效果进行加强,建议请流量明星代言。营销活动适合利用直播平台,KOL等新形式进行推广。

对企业客户X来说,为了更好的在激烈的市场竞争中胜出,我们已与企业通过大数据整合与分析,打通经销商配送系统,获得到终端消费者的数据,并能实时提供各种消费者数据的分析和洞察。由于数据精确到具体位置,为企业的线下营销提供了极具价值的参考。

自动化区域仓与门店间的智能补货,让门店更专注销售与服务、同时提高坪效。

企业几乎都会遇到多渠道库存难管理,缺货与呆滞库存并存,补货不及的问题。使用大数据和AI算法来提供合理准确的预测,将能够实时的根据现有销量情况去预测未来数天的销量趋势,或者是根据内外部因素去预测下一次促销活动的销量,也能告诉企业各个分销渠道配多少,补多少,以什么频率补等等信息。

例如Y企业有接近3000家自营及加盟门店,为了优化目前门店的补货频率和调度效率,我们为其量身定制了需求预测与自动补货模型,系统通过自主学习,判断那个门店需要补什么货,补货频率和时间是什么,连续动态的去响应不断变化的需求和约束,并自动给城市仓库下单进行补货,让企业和店长们都很省心和放心。

实现了订单端到端可视,并且在客诉发生前就提出预警、先主动应对,提高了交付质量。

对于多渠道,多仓库,多配送供应商的企业,就会面临数据不透明或不完整,有些渠道或合作方数据难取得,统计口径不一,数据汇集时间长,手工统计易出错等烦人的问题。一旦在数据中发现任何问题,再去干预,纠正,反应上就已经滞后了。系统能提供全链路库存和全渠道订单的可视化和预警,以及KPI和分析报告的实时计算,并且能够“学会”自动识别风险,并改变供应链变量以减轻危害。这些功能使得控制塔能够及时模拟很多“不可抗力”导致的意外情况,以及模拟与建议相对可行、具有经济效益的具体对策,由此产生的持续改进周期将推动供应链解决更理性的目标。

2019年下半年,Z企业引入了供应链控制塔,在系统实施过程中,供应链控制塔与Z企业上游的ERP,TP运营商的电商ERP等完成对接,各物流服务商的WMS完成对接,在B2B运输环节,配合引入了SaaSTMS并完成对接,B2C环节接入了各快递服务商的路由信息,帮助Z企业实现了多渠道多类型订单的统一接入;并根据用户需求,对于不同岗位、不同分工的人员,配置了相关功能组件,将管理人员关注关键要素,直观的展现在用户面前。

于此,我们希望做到的是以大数据重新编写企业DNA,助力企业领先于数字化新赛道。深信通过大数据AI手段,能够正确了解消费者需求,正确预见与计划,正确行动与互动,帮助企业进一步优化其数字化价值链运营力,持续在竞争中展现差异化优势。

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