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提升运营效率 洞察用户需求 他们是怎么做的?

为解决企业在转型线上以及运营体系建设中遇到的问题,亿邦动力联合微软云共同举办品牌零售数字化创新者交流会。

【亿邦动力讯】4月22日消息,疫情冲击下,企业的数字化转型需求更为迫切,为解决企业在转型线上以及运营体系建设中遇到的问题,亿邦动力联合微软云共同举办品牌零售数字化创新者交流会。

会上,微软全渠道事业部市场及生态战略总经理陈之若、贝斯平高级解决方案总监倪丰、埃森哲微软事业部零售行业负责人陈令颖、云扩科技高级副总裁赵菲、Kyligence副总裁刘一鸣、微钉科技华东销售总监李云龙、硕软解决方案总监陈俊玮分享了他们的创新思路以及数字化技术与产品,为企业发展打开新思路。

温馨提示:本文为速记初审稿,保证现场嘉宾原意,未经删节,或存纰漏,敬请谅解。

以下为嘉宾演讲的主要内容:

【微软全渠道事业部市场及生态战略总经理 陈之若】

陈之若:谢谢麦总的开场,特别开心可以和亿邦一起做针对于零售如何做数字化创新的交流,也很开心,看到线上有很多我们的一些企业品牌以及微软的一些合作伙伴,后续也有他们非常精彩的分享,也特别期待大家可以多多交流。

其实在这里我今天不会讲太多的官话,之前可能参加咱们这种创新的活动,今天重磅推出微软即将发布的微软创新俱乐部,专门帮助行业企业用户和微软生态中的初创企业和合作伙伴进行更加有系统性的创新对接的品牌。这个新的战略和俱乐部会在4月17日-18日,大家陆陆续续最近通过朋友圈也可以看到,微软在4月17日-18日每一年全年会举办的在线技术峰会,以往都是线下的,今年因为疫情原因,会搬到线上,我们会在大会上来宣布我们会要开始做这样一个创新战略俱乐部。

我们的目标就是通过一个有机的平台以及第三方的合作伙伴,包括像亿邦这样的,我们组成一个类似于像战略联盟一样,帮助市场上的一些微软所重点覆盖的行业,比如说零售、汽车、制造等等,以及我们现有的微软生态里的合作伙伴,比如说微软以前加速器校友的一些好的项目,还有一些行业的优质的初创企业的生态圈,让大家可以就一个平台月度的、季度的、年度的各种各样定制化的活动做多方的创新交流,从而通过我们这个平台的赋能,让我们这些合作伙伴或者加速器的校友以及市面上一些优质的初创企业,可以帮助我们行业中的企业客户来做一些全方位的数字化转型。

整个创新俱乐部的概念也是因为疫情带给我们的一个反思与思考,以往可能微软如果做这样一个平台,我们会把更多的精力放在线下,但是这次疫情大家发现人们的生活和工作模式现在都有了一定程度的转换,所以当我们决定来做这个创新俱乐部的时候,我们也想能不能更多的依赖这样一种方式来让行业的创新企业和合作伙伴能够做更多的前期的磨合、对接和预热。

在整个数字化平台中,其实会包括有相应的月度的创新的新方案,这里会介绍加速器企业、行业合作伙伴以及市场上有战略合作的初创公司,他们都给哪些大企业做了怎样的联合创新的项目,或者本身就产品和技术层面做了哪些创新革新。另外会在平台上陆续刊登几百家不同的行业属性和技术专工,把他们分成不同的技术模块,展示他们相应的解决方案和他们以前为大企业所创造项目的案例。同时,我们会在创新平台上整合微软第一方和微软和第三方一起做的所有的未来一个季度、半年内的市场活动的一些链接,包括我们和亿邦做的这样的活动也会在平台中做提前的预热和宣传,可以让市面上更多的企业及客户看到,大家如果有兴趣参与到这个讨论当中大家可以随时报名。

最后给企业级客户,无论您是零售、制造还是汽车,您对创新有一些具体的诉求,我们会给您一个版块让您专门发布您需求的招募,线上所有的合作伙伴或者创新企业会及时响应,如果可以帮助您解决您项目当中遇到的潜在的技术问题,或者商业讨论、商业合作模式的方案等等。

我们这个技术平台和赋能的创新平台本身是会员制的,所以只有会员的企业在加入进来以后才可以全年不间断地得到一个和这些创业企业合作伙伴有序的对接,同时还可以得到微软就您针对您本身做一个量体裁衣的以创新为目标的全年三方的合作方案,同时我们会配套前期大家在线上的铺垫,可能更多是项目的抛出来,有相应的线上的洽谈和大家不断讨论以后,有一些需要线下做进一步的深入了解以后,包括细节化,甚至到POC的阶段,我们也会基于线上所有搜集来的非常好的创新的需求和匹配的项目的情况,来举办一系列的线下的沙龙,月度的沙龙,包括以行业为主题的,包括出海入华为主题的,还有前沿的技术创新等等,以及一些季度的峰会,还有企业客户如果有做线下创业大赛的需求也可以和微软和平台上的初创企业以及微软的合作伙伴做三方的联合,以及微软会有一些全球的国际化的大的行业合作伙伴,还有一些咨询公司,像埃森哲、安永等等,他们也可以实时为企业打造全部的一体化的数字化转型的解决方案或者行业创新的一些相关的方案。

我们在第二季度,就是现在已经开始了,4-6月,这三个月会是创新俱乐部以及数字化平台的试运营阶段,我们会在5月1日正式运营,第一批大概推送100-150家合作伙伴和加速器校友成员以及行业中非常优质的合作伙伴,同时希望可以筛选不超过5-10家的行业龙头企业作为我们第一批的入住会员,开始和我们进行这样的试运营的对接,所以今天也是通过亿邦这个活动,因为线上有很多有名的企业零售品牌,如果你们对于加入到这样一个创新俱乐部做一个全年的系统性的创新合作存在比较浓厚的兴趣,欢迎大家后续和我做一对一的对接,包括线上也有我团队的另外一个成员也在线上,后续我们会对具体方案做讨论。线上除了这些优质的行业企业创新会员之外,还有一些优质的合作伙伴,如果你们想作为合作伙伴方成为第一批入驻的100家-150家的试点的合作伙伴方的成员,我也希望你们可以第一时间和我们做一个相应的后续的沟通。

后面我们也已经安排了一些相关的市场活动,这里没有列全,只是象征性的放了一些,无论您是行业的企业客户的试点会员,还是合作伙伴方的会员,后续都可以免费参与4-6月我们做的针对于整个创新俱乐部做的预热的各种各样活动,同时针对我们的企业客户,如果您在近期有一些创新定制化的项目的诉求,也可以第一时间和我们沟通,我们可以结合您的诉求,无论是黑客松还是行业大赛,我们都可以做详细的讨论。

除此之外,整个俱乐部除了大家可以不断的做创业对接之外、创新对接之外,其他还有一些平台针对于我们企业会员一些额外的、附加的服务,比如说如果您想做各种各样的线上线下的对接的创新项目,或者是大赛,或者是沙龙,微软是有一些专属的场地可以免费给我们入驻的行业会员企业的,我们都是愿意给行业企业做相应的创新活动。

还有刚才已经提到,我们会邀请微软全球专门做数字化转型咨询的一些大的、全球 合作伙伴,像埃森哲、KP、安永,如果行业企业会员对创新有具体的数据,可以和他们做进一步详细的对接。

针对线上几百家初创企业和合作伙伴的,疫情对中小企业来说也是很艰难的,我们也会专门做共享空间、办公以及本身有商业地产的公司做联合,如果在疫情期间或者疫情之后,你们对租赁便宜的工位同时保证线下公司的正常运营做到一个开源节流,如果有诉求在我们平台上的初创企业或者是相关的合作伙伴也是可以通过这个俱乐部拿到比市场上便宜的价格,帮助你们更好的做线下办公。

还有就是媒体宣传,因为未来这个平台会做各种各样的线上线下创新活动,我们会引入36氪这样国内非常知名的宣传媒体机构,帮助平台当中所有做的创新活动做一些报道和专题采访,来帮助我们的行业企业在创新的每一步当中都可以有声音传递到整个市场。

当然,我们还会根据会员俱乐部各种非常独特的需求来打造专门专注于你的方案,这个就是因人而异了,大家之后如果有相关诉求可以第一时间找到我们这边,和我们做一个洽谈。

我最后做一个总结,之所以今天会把创新俱乐部特别在咱们的会议上进行一个宣传:第一,这是微软接下来要重点推出的。第二,也是因为我们想通过试运行的阶段可以收到双向更多好的反馈,包括合作伙伴方的反馈,包括第三方合作机构的反馈,也包括潜在的愿意和我们做这样全年的创新,每一步在企业发展到不同阶段的创新的行业企业的反馈,所以我们现在是完全OPEN的,也欢迎大家有兴趣可以第一时间找到我们。与此同时,我们会把它打造成微软内部所有针对于创新资源的集结体,过去很多合作伙伴参与到微软组织的创新相关的活动和参与过微软的项目,那个相对比较零散,按需去做,没有需求就搁置了,我们希望把它做成创新需求的整体提,大家不断的就创新挖掘更多有意思的事儿大家去做,不是很零散的今天做一下明天就不做了,所以在这儿也是微软的愿景和诉求。

【贝斯平高级解决方案总监 倪丰】

倪丰:谢谢大家,我是贝斯平的解决方案顾问倪丰,很高兴和大家分享我们贝斯平是如何帮助零售行业做快速转型。

首先介绍一下贝斯平,我们主要帮助零售企业上云、用云、享云的多云的,包括混合云的管理服务的提供商,这次主题主要分成两个部分和大家介绍一下:第一,零售行业在新零售的行业当中在用云上碰到的问题。第二,介绍一下在实际的客户场景中他们会碰到哪些问题,希望能够对大家转型上有一定的启发作用。

首先,看一下新零售的话题,相信大家对新零售的话题非常熟悉,相比较传统零售,我们觉得它主要在“人、货、场”上的分辨,比如说商品上追求更高价值的商品组合和颜值,还有商品有越来越多的场景化,而不是单一满足功能。第二,人群转变,从70后、80后,慢慢转变为90后、00后,他们对互联网服务和体验的要求相对来说比较高,希望有无缝衔接的融合的不同场景体现服务,随时随地都有人来给他提供对应的、有个性化的服务定制。第三,场,从原来的线下的零售店也是慢慢转变成线上的O2O新的模式,起到一个关键的作用就是内容,无论是商品的官方的营销内容还是买家的体验,都起到连接消费者的体验、参与感、文化认同的重要的媒介。

可以看到消费者诉求从原来的功能方面已经慢慢转变为体验上的诉求,所以对于我们整个零售行业的系统,包括我们整个基础架构,其实也是面临一定的挑战的。

我们零售行业在面临这样一些转变的过程当中,我们会面临的挑战主要分成几个部分:第一,成本,现在也是比较热议的话题。第二,会有很多很多的渠道,我们的消费者因为品类、商品种类特别多,忠诚度也是一个需要考虑的问题。第三,我们本身已经有这么多的渠道了,势必导致了数据碎片化,包括ROI的转化问题。我们碰到客户的场景当中,很多客户比较关注的点包括成本、数据的碎片化、营销转换的问题,很多客户在做的事情,首先是打通所有的新零售的多场景的购物体验的渠道,然后做一些精细化的购物过程的运营,加强在线上的整个运营的思维。另外,客户会打通全渠道所有的数据,通过数据做很多很多的决策,包括在用户侧、包括产品层。另外很多客户在考虑如何通过节省成本的方式增加物流和商品生产的效率,通过所有的流程的数据化,来观测到整个经营的现状。所以,对于IT来说,面对这样一个多业态的变化,大量的数据源和精细化的运营流程,我们更加需要一个可控的技术架构来满足业务上的变化。所以,公有云是现在很多零售企业最优的选择,我们也可以看到,在公有云整个市场层面很多企业在使用上公有云上是一马当先的,零售企业在架构选型方面,第一选择基本上都是公有云。

我们看两个比较典型的场景,一个就是电商,它在业务方面会有哪些特点?第一,我们有非常多的业务波动,现在有非常多的大促,在这种大促的销售季业务的峰值可能会超过10倍。第二,业务部门,他们会提出非常非常多的新的服务形态或者是营销方式,其中会运用到非常多的技术手段,基本上我们现在的营销的场景或者是服务的形态都是以月为单位进行一个更替的,变化非常快速。第三,我们希望7×24小时,随时随地都要有订单和流量,如果发生中断会导致业务流失和用户忠诚度降低。第四,数据安全,包括网络安全,一方面电子商务网站面临大量的网络攻击,另外一方面对于个人的数据是有一定合规性要求,不光欧美的GDPR的数据合规性的要求,我们国内也慢慢推出《电商法》或者《网安法》,在法律法规上是有要求的。

所以,当我们面对类似于“双11”大促活动的时候,传统的架构是很难面对这样的激增的业务流,可能要租用额外的服务器,通过一些技术的手段来应对流量激增,同时流量激增会带来更多的恶意攻击,所以我们在应对上会带来更多的投入,如果传统架构硬件资源会变成闲置资源,没有办法得到很好的利用,所以我们运用公有云伸缩和安全性、可控性就可以规避上述情况发生,除了基础架构考量会具备一些软性准备,包括提前设计好策略或者提升好整体监控的颗粒度、故障的应急措施等等软性的应对方式,需要前期进行一些合规化。

提到数据中台的概念,我们理解是起到承上启下的作用,前端有越来越多的接触点,包括端网,包括服务热线,我们还会对接一些社交平台,甚至是有一些线下门店的,这些都是触达消费者的触点。中台后面会承接一些传统零售客户,他们已经有了ERP的系统或者仓储的系统,或者是财务系统,对系统功能进行集约化,把他们抽象一种服务对外进行提供。与此同时,我们想针对这样一个业务的架构,把数据给全部统一进行一个归整,这是我们越来越多的零售的企业在构建电商的过程当中也会发觉我们的业务中台和数据中台的重要性。

所以,可以看到在电商这个场景中,IT系统整体变化是非常大的,包括对于系统的问题性、安全性、灵活性,这方面要求非常高。

另外一个场景是数字零售,数字零售从原来的传统零售的线下门店的销售模式慢慢转变为线上线下结合的方式,传统零售受制于时间、场地、人员,所有导向都是关注在结果上,我们现在越来越多的零售企业会把线下用户导流在线上,然后关注这样一个过程,然后想办法在线上再次触达用户,这个过程当中串联整个用户过程的方式,就是通过数据。

用户如果从线上进行商品浏览的,可以通过城市媒体、搜索引擎关注我们整个品牌或者是商品,可以通过网站和微信社交平台了解商品的属性,再通过天猫或者是自有的电商平台进行下单交易,下单交易以后可能会有一些售后问题进行一些处理。这个过程当中有非常的多的数据可以采集,这些数据去进行汇总以后,我们可以针对这些数据产生整个构建“人、货、场”的数据的生态,我们可以利用这些数据做一定的大数据的分析,比如说可以针对每一个消费者构建他们的画像,所以消费者进行一定的分类,找到不同分类的用户使用不同的营销策略,或者可以根据用户的喜好,结合我们一些推荐算法,给他们推送符合他们场景需求的内容,增加整个销售的转换。另外根据用户线上线下的动线、行为轨迹,优化电商和门店货架的摆放顺序,通过人群分析找准品牌定位或者是产品定位,优化整个产品生产。

这个过程当中,我们接触的很多客户,在这个过程当中做数字化生态建设过程当中,有80%的工作量都是在整个数据的整合、数据的清洗,包括数据标准化的制定上,所以我们可以看到,如果在公有云上做这方面的工作,我们可以减轻很多基础架构上的搭建工作,可以有效的利用公有云上的工具做一个很好的集成。

我简单介绍一下我们的公司,我们在2015年成立的,成立以后主要是涉猎于多云和混合云云管理服务的提供商,2017年进入到Gartner提供商的魔力象限,也是属于创业公司,融了8亿资金,我们是微软的金牌合作伙伴,沉淀了很多解决方案,首家通过微软MSP认证的服务提供商,我们和信通院合作,帮助他们多云管以及很多方案。我们在新零售数字化转型肯定离不开公有云的加持的,贝斯平就是帮助零售企业在云架构的数字转型的奠基者,根基稳定了,业务才能够稳定。

接下来简单分享几个案例:

第一个案例,化妆品行业的客户,它碰到几个痛点是它从海外进入到国内,对国内IT系统没有很好的规划,很难支撑在大促活动中高并发流量的场景,以及他们原来业务都是在海外的,所以业务连续性比较不足,还有在国内云场环境中对整个业态不是特别了解,找到我们做咨询规划服务,我们给他们提供了上云、转型等等基于云上业务咨询和架构规划服务,咨询我们有非常多的客户和非常多的最佳实践,我们在规划服务的时候是针对实际可以落地的方案做,我们咨询方案基本上可以做到平稳落地。基于这个客户的诉求我们搭建了混合云架构的环境,并且把它整体业务从海外迁移到国内的云上,因为他们需要在这个过程当中进行大促的活动,所以需求我们做合理的规划以及改造,他们在稳定运营的状态下需要持续不断优化他们的成本,所以最终我们帮助他们降低了30%的运营成本,从原来的IDC迁移到云上,提升了10倍性能。

第二个案例,家居零售的案例,我们帮助他们做了一整套的大数据解决方案,他们有非常多的数据系统,每一个系统都是数据孤岛,还有就是他们没有数据标准,每个系统各自独立,还有他们是欧美企业,对于客户数据安全方面有一定要求,最后就是做大数据一定是场景化、多样化的要求。我们帮助企业构建在公有云上大数据平台架构,可以打通所有大数据的管道,所以我们帮助他们构建了大数据平台,包括整个架构的规划、备份、容灾、数据通道的打通,帮助他们制定了数据平台的数据标准,现在所有数据流已经通过一期项目进行接入,每天超过500多个作业进行运行,同时我们为客户做了很多新场景的开发,包括整个大数据平台运维的工作。

第三个案例,另外一个化妆客户,他们业务上限受到了一些瓶颈,因为他们开发商非常多,所以希望建立易道DevOps体系隔离开发商和基础环境,但是他们不太了解DevOps运作机理,也不理解PaaS容器服务如何使用,所以找到我们帮助他们搭建了DevOps平台,如果说做DevOps,本身就是一个体系化的工程,是需要协同业务、研发和运维,将他们整个流程在DevOps平台上进行一定的打通,所以我们也是赋能了他们的应用开发商在DevOps上的流转。可以看到,我们在这个案例当中只花了一个月时间交付了整个DevOps平台,提升了30%的协作能力,后期把所有应用开发过程迁移到DevOps平台上。

第四个案例,餐饮行业,他们碰到的问题主要是在于前期上云没有做好一个非常好的规划,导致他们整个IT运营成本非常高,云上整个账单体系比较复杂,所以在这个案例当中我们给他们提供监控运维的Service,我们的监控运维是针对客户的业务协同提供高标准的服务,所以对于业务部门和IT部门非常具有价值,所以我们帮助他们优化了整个资源的架构、成本,提供了专业的多云的咨询,以及他们对于安全上也是有一定的考量,所以我们给他们设计了整体的安全基线标准,最终帮助他们节省了45%的成本,提升了99.5%的SLA。

【埃森哲微软事业部零售行业负责人 陈令颖】

陈令颖:感谢微软云和亿邦动力安排今天的活动,我今天的话题,新冠疫情这个词比较沉重,但是我想通过新冠疫情探讨一下零售行业数字化、在线化的启示。

首先我简单介绍一下埃森哲,埃森哲是全球领先的专业的服务企业,在战略、咨询、数字技术和运营方面可以提供广泛服务和解决方案。说到端到端的能力,从战略咨询到技术实施和后期服务,同时我们也是微软的全球最大的合作伙伴之一,希望为各位提供后续的交流和数字化转型相关的服务和支持。

埃森哲数字化转型和服务能力分几个方面:第一,数据服务,包括数据的感知、数据的获取、数据的价值变现、数据的服务和数据的创新能力的打造。第二,我们想强调的就是数字化运维的服务平台,我们知道数据实际上是不断增长和变化的,包括一些常说的数据标准,各个渠道过来怎样建立一个统一的数据标准唯一的、可信,并且为各个前端提供敏捷的数据服务,数据标准化、质量管理、建模、数据安全这些领域,企业数字智能平台的打造。

期望为我们的客户提供端到端的数字化转型的解决方案和技术实施服务的方案。

接下来转入到今天的话题,谈一下新冠疫情的影响。2019年底到现在,新冠疫情在中国乃至全球持续的发酵,在消费者这一端实际上都可以看到一些变化,原来线下喜欢逛店的消费者都到线上购物,所有零售企业,包括品牌商都通过做线上的渠道,包括媒体的手段带货,这是我们后面要讲的,这里会带来怎样的影响。第二,员工这方面,像今天在线交流越来越频繁、越来越多,在线交流也是企业内部数字化、在线化的改变。第三,供应链端,我们的合作伙伴实际上影响很大,中国第一季度多个工厂停摆,全球范围内来看第二季度、第三季度,确诊人数持续上升,很多工厂都会停工,如何提高供应链弹性也是我们当务之急。

我举一个服装企业的例子,线下库存积压,特别门店多的零售企业线下库存积压,如何通过线上方式把这些库存多渠道带货能够消化掉,同时也关注在季末甩货问题。如果看线下,线下实际上疫情的影响并没有结束,虽然武汉已经开放了,已经可以出来了,但是疫情影响我们的客流、影响我们的营业时间,门店造成很大的影响,门店的员工,怎样通过一些社交的渠道能够帮助我们促进购买,实际上也是在线化的另一个重要部分,现在对所有零售企业来说首要的任务就是通过各种的手段和渠道,通过在线化的能力,稳定我们的局势,这是主要的任务。

说到在线化手段,无论是百货、便利店、大卖场、品牌商和门店,我们会用很多手段提供在线化的能力,包括短视频直播、全员营销、小程序。所以,第一,怎样引流,第二,怎样在线化,不同渠道在线化差异很大,客流差异很大,应该用怎样的营销方法,这个就说到了零售的数字化在线化的能力,接下来应该怎样做,我们应该具备怎样的能力。

展望2021年,我们还是比较乐观,虽然2020年比较痛苦,有一个黑天鹅,但是冬天总会过去,春天总会到来,2021年,如果存活下来的企业会比较温和的增长,基于埃森哲商业研究院做过相应的调研和研究,一些企业在2021年还会有新的扩张和收购的计划,2021年我们现在应该做什么,重点就两个方面,从整个数字化和在线化能力的打造,其实是现在的当务之急,是立刻应该行动的事情。

数字化、在线化分能力从以下五个方面来谈,怎样构造数字化、在线化的能力:

第一,线上各个品牌、各个零售商越来越多,如何占领或者是领导这样一个大的浪潮中能够脱颖而出,其实我们想到的就是品牌的数字化运营能力非常关键,通过我们在市场研究、社交、客户偏好分析驱动数字化品牌运营,能够持续为我们的品牌沉淀我们的客户群体,转化为我们实际的销售,通过持续的运营不断的加大我们的客流,这是我们的主要的能力之一,这里可以做的很多,比如说数据中台中沉淀数据,分析客户,应该投放什么样的内容,价值怎么样等等。

第二,商品的数字化。现在渠道越来越多,在线渠道越玩越多,比如说抖音,小红书、淘宝店、天猫店、微信小程序等等,不同渠道对应的客户、客流不一样,不同的客流对于商品的要求也是不一样的,不同渠道下通过大数据分析如何设计商品的组合,如何定价、如何选品、如何布局、陈列,这就是全方位商品数字化能力。

第三,消费者数字化营销。因为我们不同的渠道,每个渠道都有自己的消费者ID,所有渠道的消费者唯一身份已经统一了,给消费者无论在哪一个渠道消费都可以提供消费者一致性的权益,可以统一核算积分、电子券,提供更好的优惠和定制化服务,这是全渠道消费者数据身份的打通,建立标签的分群,能够通过标签分群差异化服务,能够有个性化的定制、互动或者是迭代,这个就是消费者数字化的营销。

第四,供应链,最近很多的在线交流都会谈到数字化柔性供应链,就是在这样一个疫情下我们能够精准的分析库存需求和供应匹配的能力,比如说门店库存,门店库存积压、供应链需求预测和线下分配能力,打造供应链全程可视以及供应链网络和全渠道协同,这就是柔性供应链的能力,对零售商和品牌商来说也是核心能力之一。

第五,实际上讲的是生态,在微软云其实也是一个生态,刚才说到生态的创新也好,大家一起做一些互动或者是交流也好,这个生态实际上是一个可以对企业未来来说起到决定性的作用,支撑我们生态伙伴业务的决策和协同,实现生态企业及组织内部、组织之间高效敏捷的智能平台,实际上也是所谓数字化、在线化的五大能力之一另外一个核心能力,这是零售消费者企业的几个核心能力。

总的来讲,我们希望通过帮助企业打造在线化平台,提升敏捷的在线化能力,去帮助企业能够更好的在我们线下或者是将来能够智能消费者的全渠道的前端,提升消费者在各个渠道在线的体验和服务,包括社交互动、营销、顾客服务等等,能够赋能内部的企业员工,能够帮助我们制定例如应该提供什么样的商品、应该定什么样的价格策略,我们应该投放怎样的营销活动,所有决策的支持和洞察。另外就是提高业务运营的绩效和能力,包括部门之间的协同、共享、数字化、智能化的运营,当然通过数字化、在线化也是提升企业整体全面创新的能力。

说到数字化、在线化,其实我看到群里的企业很多都已经在做了,谈一下怎样验证这个数字化、在线化的建设成果,从六个方面来讲:

第一,怎样通过现在一些数据和数字化平台搭建,有没有整合所有的数据,包括内部的、外部的、在线的、线下的、结构化的、非结构化的数据整合。

第二,这些数据整合下来以后,能不能在正确的时间、正确的地点、给正确的人提供正确的数字服务,就是及时性、敏捷性够不够。

第三,我们后面有一个数字运营的模型,刚才也说到了,整个数据运维是持续性的、不断的,怎样实现高效的、敏捷的数据运营的能力,这是第三个。

第四,企业数字化、在线化的平台,有没有可扩展性,比如说今天要在抖音上开店能不能很快开,能不能很快的识别抖音上的客户,能够投怎样的内容,应该怎样交互。

第五,数据能否很快的分析出来,商品应该怎样放,怎样的结构组合应该怎样,所以架构的可扩展性和灵活性。

第六,基础平台,刚才也说到了,整个后端的稳固,管控、数据安全的能力。

接下来介绍一下几个案例,我们最近几年做了相当多的服务。这是中国知名的集团性企业,在亚洲、欧洲、美洲、大洋洲全球布局,我们给他们提供了数字平台的规划,实现数据的一些服务的能力,还有就是建立整个企业数据标准,建立管控组织,人员的流程、规范等等。

另外一个案例,大型视频生产企业,这个企业非常大,全球500强之一,很早到中国建立大数据平台,我们从蓝图开始到建模,平台搭建,到这个帮助他们时间从感知到洞察到资源分配,到渠道触达和消费者服务,帮助他们持续更新做到数据化的六大能力。

埃森哲主要从几个方面可以给大家为各位再数字化在线化能力的建设提供支持,包括数字化转型、数据治理、数据感知和洞察的建模、数据中台的搭建以及微服务的敏捷业务的开发、前端敏捷能力的实现,通过这几个我们想能够为在线的企业赢得疫情的战役,并为今后持续的业务拓展出一份力,这也是我们的荣幸!

【云扩科技高级副总裁 赵菲】

赵菲:大家好,非常荣幸能够代表云扩科技和大家分享RPA+AI如何帮助大家助力人机协作,建立自己的智能生产力。我自己是快速消费品行业的背景,后来在腾讯和阿里巴巴帮助很多大中型企业做数字转型战略咨询和落地,现在云扩科技让我更加有成就感的是,云扩科技能够提供零售企业一套工具和平台,让他们拥有自有的转型的能力。

因为在互联网经济的上半场,我们常常在讲“人、货、场”的概念,其实我们是在通过大的一些互联网平台级巨头,比如说阿里、腾讯,他们的数据能力为我们赋能,上半场,我们很多企业已经享受到了这样的红利,完成他们在上半场的数字化转型-在线化。

来到互联网下半场,我们发现零售企业推进新的业务创新、在降本增效、在敏捷化业务优化、精细化业务运营的时候面对更多挑战:首先我们业务创新是受到IT系统建设效率的制约的,很多企业线上线下业务协同还是割裂的,我们会发现很多客户和我们讲同一个痛点,就是系统和数据无法协同,当他们在大促阶段,或者要打通线上线下做一些整合营销活动和用户体验提升的时候,他们人力成本受到非常大的挑战,而IT建设永远跟不上业务创新的需求。还有就是数据孤岛,我们很多客户,发现其实RPA和CDP是一个好伴侣,很多客户在过去三年完成了数据中台的初步建设,其实数据中台能力是需要一个敏捷的工具帮助他们打通在很多前端的数据断点的,就是很多系统无法通过数据库集成,只能通过UI靠人去连接,还有大量用户、会员、业务数据迁移等等,我们发现数据孤岛不是任何一个强大的数据中台能独立解决的问题,我们需要在业务线上不断增加业务集成能力。

历经多年的信息化建设,内外业务系统繁多也给员工带来很多的挑战,我们发现员工往往为各种各样的系统打工,他们缺乏灵活优化业务流程的效率工具,同时他们接收数据往往是滞后的,所以在互联网的下半场,“在线化”的红利已经衰弱,我们的企业已经不能只靠“抱大腿”了,零售企业必须建立自己新的内驱动能激活员工、业务和数据,我们认为员工、业务和数据是互联网经济下半场做企业内在转型和提升的自建设能力。

很多大的企业和研究公司和我们有相同观点,根据麦肯锡研究公司的数据,60%的职业在技术上至少有30%的可自动化空间。2018年 Harvey Nash/ 毕马威CIO联合调查发现,目前已有33% 的亚太区CIO和 31% 的全球CIO投资了RPA,并且认为RPA将会成为推动AI商业应用落地的最好的加速器。所以,我们认为赋能企业自己建设能够造血的自动化和智能化能力是打造企业智能生产力的关键,也是因对AI时代的最佳准备。

我们为什么认为RPA技术和平台有这样的能力帮助企业建立自动化的驱动力,因为RPA具有两个特点:第一,非侵入式,不需要干扰现有架构。第二,灵活敏捷,从咨询到落地,很多客户一个月完成自动化业务流程的生产部署并获得收益。我们认为实现零售的创新需要这样的工具大规模实现运营效率的跃迁。

给大家介绍一下什么是RPA软件机器人,和大家常常听到的硬件机器人是不一样,RPA软件机器人做的是“白领工作”,来替代企业中大量重复、繁琐的知识工作。

举个例子,81%和职能业务相关流程,69%数据搜集和数据处理,51%的跨系统对接等等,这些知识工作都可以用RPA软件机器人为你完成。

为什么对企业来讲RPA是落地数字化转型的最佳平台?因为我们讲一项技术革新是否可以推动企业组织及创新能力的变革,一定要满足两个点:第一,要有人人能够上手的易用性,我们常常讲数字化业务流程是程序员的专利,对业务人员来讲,他们想要解决业务流程数字化需求门槛很高的,很多企业面临业务和IT之间的博弈,但是RPA本身是技术普惠,基于先进计算机识别技术和友好的图形化编辑界面,让一线业务人员通过拖拖拽拽方式完成业务流程,可以直接把业务人员的业务操作录制下来,并有非常丰富的可嵌入式的封装好的AI能力和AI组件,帮助一线人员享受AI的普惠,我们认为第一个特点是能够通过创新型的交互语言释放员工微观层面的创新能动性。

一个技术在企业内部变成规模化的生产力平台,并保持稳定运行,同时需要具备一个企业级的高可用性,就是平台赋能,我们RPA产品的平台及能力,包括银行级安全加密,各使用部门之间有非常好的权限管理和权限隔离,管理流程有详细的审计日志功能,我们定时计划,浮动许可等功能让企业的IT人员、卓越中心管理者能大规模高效稳定管理智能生产力。所以这样给IT打造可以中央治理的企业化生产平台,可以从宏观层面优化企业敏捷的转型。

这是云扩的编辑器,右边这个清爽的页面就是流程编辑页面,界面非常友好易用,员工可以通过拖拉拽的方式,把几百种自动化组件,拖拉到编辑器完成自动化流程的编辑。

谈到企业级平台必须打造端到端的企业流程规划平台的能力,下面是我们云扩RPA的控制台,在这个组织架构中创新是由业务驱动,是由IT部门统筹,可以看到我们在企业中探索落地RPA的初期,会发现RPA的创新往往由企业人力资源部门、财务部门、市场部门单一业务线需求切入的,就是说当业务有高人力成本,需要敏捷创新流程的时候,往往是业务人员发起这样的流程成为RPA流程的编辑者和贡献者,因而我们需要把前端的编辑器做到足够易用。每个部门都有这样的自动化需求和这样的流程贡献的时候,我们如何集中管理RPA的智能生产力,需要IT部门有一个平台级的解决方案做许可服务、生产调度、权限管理、流程管理等。

接下来分享零售行业智慧供应链的客户案例,我们做供应链、做货物发运的时候会下订单,这个订单往往包括非常多的数据条目,很多是非结构化信息,这个客户是智慧供应链的一个大客户,在平时处理订单信息的时候人手输入50个以上的非结构化信息和订单和数据编号,人工响应是每六个小时响应一次,每天都有5个员工专门做这样的订单调度。

采用RPA机器人在后台做的调度,机器人直接从邮箱接收客户订单来,结构化采集订单上指定信息,并在系统中完成订单新建、调度及派发,原来一个人25分钟处理一个订单现在需要1分钟,原来人类是每6个小时响应一次,现在机器人是不间断的处理订单,可以降低人工的高出错率,这种逻辑的复杂判断更加符合机器人完成,释放人类创造力上的表现。

我们看到企业内部是有非常多的RPA应用场景,包括重复性密集性的人力劳动和人类做不到的事情,比如说非常复杂的逻辑判断,需要用人工智能能力做图像识别、语义理解、从非结构化文档里抽取信息;还有海量的有规则的重复性劳动,包括我们很多案例是银行的对账、这种数据的抓取和处理,这些都是人力做不到的,非常适合RPA完成,通过应用RPA可以极大地提升人工价值,优化人力资源配置,转在在分析用户决策和提升用户体验,把他们从低级的系统操作工作、数据标准化工作中解放出来。

下面我们想分享我们为什么说RPA是引入企业智能化的必经之路?很多小伙伴问到一个问题,RPA和AI是什么关系,我们认为RPA必须和AI结伴相行,RPA相当于人类的手,AI相当于人类的大脑,能够赋予RPA的认知智能,举个简单的例子,原来我们在一个我们在流程中,人肉操作的部分,人类从运单PDF提取指定信息,然后再导入系统,如果只有RPA的能力,能够重复做的是接收邮件、下载PDF、录入系统,但是我们需要加入AI能力,帮助机器人添加智能认知能力,去读懂文档并提取指定的数据和信息,这就是自动化手和自动化脑的结合。

我们已经有非常丰富的人工智能的能力了,但是我们如何在企业中把它真正融入业务流程和场景中?我们做的第一个事情就是能让员工能使用到最好的AI能力,云扩已经为大家封装了大量的人工智能组件,比如微软、旷视、合合等AI能力,包括云扩自研的AI能力,都封装好在组件市场里,可以下载后直接在编辑器里拖放在业务流程里使用,让一线业务人员可以直接调用顶级的AI技能,我们认为可集成、可定制的平台级的AI落地能力是云扩RPA智能自动化平台是我们给企业智能化赋能的最重要的事情之一,同时我们也支持大家在我们的平台自定义你要的能力和模型,也是封装好作为AI组件,让你在编辑器里非常灵活地拖拽到你的智慧流程中,最后打通人机协作的闭环,如果AI能力有什么制约或者需要和人类进行交互协同完成工作的时候,能够各取所长。同时让所有AI技能和智慧流程能在统一的平台上能够去管理,和企业前端的业务系统交互,这是我们认为让AI渗透到企业中、渗透到业务流程中的使命。

我们希望能够落地AI成为生产力,同时通过AI和RPA让数据有洞察,让你的业务提升速度,让我们的员工更加有价值。

云扩科技是中国比较早的做RPA技术和解决方案提供商的一家企业,我们在上海、北京、深圳、西安、苏州、东京都有自己的办公室,在RPA+AI赛道上获得比较多的投资机构支持的一家厂商,包括红杉资本、金沙江创投,微软背景的创始人团队能够扎实地提供平台级的企业服务的产品,他们最看好的是云扩产品化的能力,既把软件封装成产品给第三方客户的能力。

云扩科技的创始人团队都是微软背景自动化和人工智能领域的顶尖人才,我们也是微软加速器的成员,为了承担刚才讲的愿景和责任,云扩在中国构建到了企业智能自动化生态链,有完善的开发者生态,发布了第一个交互的RPA学院——云扩学院以及在线资质获取体系。

我们发布了国内首个RPA行业白皮书,分享了大量的中国本土化RPA实践经验,我们每年会举办RPA行业盛会——进化者大会,分享RPA前沿趋势,我们赋能企业客户的RPA SPARK工作坊,可以在一个小时,让完全没有编程开发经验的业务人员落地流程POC并看到明确的可量化ROI。

为了承担这个愿景,我们发布了包含云扩编辑器、云扩机器人、SaaS版控制台的云扩RPA社区版,大家有兴趣可以去体验,就可以体验人人可用、简单智能的产品,如果想了解更多的RPA资讯,大家可以关注我们的公众号,我们有更多的企业案例和大家分享。

【Kyligence副总裁 刘一鸣】

刘一鸣:谢谢亿邦动力的同事,谢谢微软,今天给我们这样一个时间和大家交流。我来自Kyligence,大家可能对这个公司还有些陌生,如果你打开手机出行用滴滴出行,路上用网易云听音乐,也可能用饿了么点了外卖,还可能用携程出行买了机票,这些顶级互联网应用APP背后的海量用户行为分析系统多多少少使用了开源Kylin这项技术,而Kyligence就是由Kylin技术的原创团队在2016年组建的创业公司,名字是Kylin和Intelligence的合成词,我们希望把推动Kylin技术更加智能、更加好用,让更多企业也能够享受到大数据分析的价值。Kylin技术本身是开源的,开源推动了大数据基础技术快速发展,互联网公司的技术相对比较强,因此开源技术也容易在互联网公司扎根落地。Kylin最初原创来自于eBay China团队,当时做的也是和用户行为分析相关的工作,包括消费者搜索的热点关键词,分析导流效果,哪些关键词转化率高地。这边可以看到,目前Kylin在全球有上千家生产用户,包括Amazon、沃尔玛,这些电商平台都在使用Kylin技术搭建后台整个用户行为分析系统。

公司很幸运,过去三年中获得了很多投资机构的认可,包括红点、思科、顺为、宽带、斯道、Coatue的投资,帮助我们更快速的发展。

这张图很早就有,当时这个图只有几个LOGO,现在越来越密,描述的是大数据领域各个子领域的典型代表。在左下角是基础框架模块,有Hadoop、Spark、Flink这些大数据圈子里最主流的技术,很荣幸Kylin也是其中一员,成为整个大数据版图中非常有代表性的基础技术。

今天和大家分享一下零售转型的主题下,我们的观察,我们的经验,以及我们是怎么帮助我们的客户。

我们看到IT的决策人考虑问题的方式不太一样了,过去经常说业务要做一件事儿,我需要什么样的IT系统配套,但是现在越来越多的IT系统的负责人向我了解如何通过技术创新带来业务的增长,而不是被动的响应业务需求。我们看到Nike的新CEO,是技术背景的专家,成为CEO之前卓有成效地推动了公司数字化转型,越来越多CEO是IT系统出身的,主导数字化转型的IT人变成了业务上的领导者,这也是给我们做IT行业的同事一些启发,我们的角色是想办法主动地通过技术创新带动业务创新。

IT系统建设上,过去比较多的以记录为主,但是现在越来越多的客户说要做洞察系统,不仅是要数据,要看到数据背后的价值和分析,现在越来越多的需求是有了数据以后可以更快速、更有效率的变成业务的洞察。

系统建设方式上发生了变化,每年都有很多新的项目立项和验收都很成功,但是这些项目大部分都是阶段性的项目,随着项目越来越多,项目之间是隔离的,数据是割裂的,最后决策也是片面的,公司的数据越来越多,没有人知道哪一个是更加准确的,可依赖的数据,每个企业都会经历这样的阶段。所有大家越来越在乎数据是否被治理,可以有效共享,能否变成一个基础设施被复用,也引起了数据中台能力怎样搭建。

数据处理规模和复杂度也不一样了,过去以交易型、结构化处理为主,数据相对小型,单一系统或者小型机也可以支撑。但现在我们看到品牌商和商家对用户的关注度有本质的提升,关心全渠道的行为数据、关注客户360画像,过去我们知道他们买了什么,现在我们要知道他为什么买,什么时候可能会买,什么因素会影响他的决策,我们对客户了解越多,营销才会越精确,更有效率。客户360画像能力成为IT的核心职责之一,同时也带来了用户行为数据海量处理的需求。今天我们谈技术如何赋能业务,重点分享如何通过Kylin的技术,帮助企业建设更有效率的数据分析能力,推动数字化转型。

我们看到整个数字化转型的核心就是数据不仅从过去的交易数据,更多关注交易之外的数据,这些数据构成了用户行为分析,交易数据、行为数据、CRM数据放在一起构成一个完整的数据闭环,知道你是谁,知道你做了什么,我知道营销行为最后的效果在哪里,最后告诉我营销的钱投在哪里,哪里更有效率。用户行为分析这个事情大家一点不陌生,我不重点讲怎样做用户行为分析,这个行业里有很多的做法,Kylin不是针对用户行为分析场景的特定供应商,我们提供一个成熟技术产品,IT搭建这个系统,实现自己公司的数据闭环。

5W2H是常见的分析方法,用在用户行为分析也适用。我们想了解谁在什么时间通过什么样的渠道,为什么,买什么东西,花了多少钱,这个问题下去就是什么原因是最大的影响了他的采购行为,什么因素会驱动他达成下次的购买,什么因素可能会提高客单价等等。所有这些问题都离不开海量数据的加工、分析和洞察。

那么目前我们的IT团队是否有能力处理这些数据呢?我们的观察是,数据采集能力的本质性提升,与数据处理能力的相对落后,这两者的不匹配仍旧是很多零售企业数字化转型的痛点。大家看到有微信的渠道、有天猫的渠道、有线上线下扫码渠道、甚至视频、位置,但是这些数据如何整合,技术层面如何整合,整合以后如何变成有价值的洞察,如何复用数据的模型,如何在更多的业务领域,包括风控、营销,如何帮助非IT人员充分利用这些数据,依旧是难题。数据从结构化变成非结构化,从相对比较规范的ERP数据、CRM数据变成不太规范的行为数据,日志数据,还有人才结构上的不适应,复杂的数据加工处理不得不依赖更复杂的大数据工具栈,Hadoop、Spark等,但是我们的人才没有办法快速的进入到下一阶段,我们知道互联网公司的大数据人才比较充沛,但非互联网行业是很难招聘和培养这样的大数据人才的,甚至花了很多精力培养出的技术人才,也很容易流失到互联网公司。我们认为,非技术公司的IT人员,应该把精力放在与业务更相关的部分,挖掘数据价值,而不是运维基础技术平台,从而体现人才价值的最大化。这种情况下,数据处理能力的缓慢提升与旺盛的分析需求是不匹配的,这个矛盾在很多公司都在发生。

那么如何提升数据处理能力呢?无外乎两种方式:第一,外采。第二,自建。这两种方式没有好坏,适配不同的场景。外采就是花一笔钱,用别人的系统,内置了业务模型,端到端打通了,建设周期非常短,进程快。同时有优点就有不足,不足就是买任何第三方系统的时候,系统相对比较封闭的,定制化能力一定是受到限制的,我觉得更核心的是企业自己的人才对自己数据的理解力是跟不上的。数据开发不是一次性的,是反复迭代的,不停的演化,有的朋友和我讲,一开始采购这个系统,做得很快,几个月可以上线,随着业务不停迭代,数据结构也会跟着调整,做了几期后,发现不知道自己有哪些数据,数据有哪些变化,最后数据用在哪里,所有需求都依赖系统供应商,离不开这个供应商,最后被这个供应商绑架了。现在企业都把数据当做公司的核心资产,但如果自己人不了解自己公司有哪些资产,会是非常痛苦的。另外一个思路就是系统自建,用自己的人,自己的技术,搭建适合自己的一套用户行为分析系统或者数据处理系统,这样数据的可控性更强,从最开始到后续的演化,整个模型自己的人可以掌握,另外一个方面就是开发周期更长,需要更好的人才、更好的工具,更多的时间和精力。根据当前的需求点来决定的,我的经验是这样的,如果在公司把数据资产当做公司的核心资产,有很强的品牌影响力,对客户忠诚度要求非常高,建议以自建为主,如果是探索性的新产品、新渠道,可能是用一些第三方外采方式可以更快的见效,当公司战略转变再说是不是要外采或者其他方式。

Kylin的方案是自建方案的优化版本,我们是一个技术提供方,帮助我们的客户用更好的技术和产品,搭建自己的数据分析平台。

今天大部分是业务同事。我们回想一下一些场景,如果你是一个业务人员,你上一次找到IT部门是要一个数,他是不是说开发要很长时间,取这个数很麻烦,要很多流程,即使报表做完了业务满意度也不高,IT被动承受很多业务,他们自己工作满意度也不高,同时系统开发的场景也是和需求紧密绑定的,需要复杂的预定义需求,一旦需求变动每一个环节都要变动,链路长,不敏捷,成本高,对人才依赖度也非常高。Kylin的方式在这个方案上做了一些调整,让IT变被动为主动,从被动响应临时性需求,改为提供一个数据分析平台,IT将基础数据模型,可复用的模型加工好,业务根据自己个性的业务场景自己取数,IT不是给业务定义好的静态报表,而是帮助业务同事成为分析师,让这些业务分析师自己决定用什么工具,如何分析数据,比如什么时间、什么渠道、什么页面,什么业务人群,PV/UV,转化流程怎么样,同环比增长怎么样。Kylin将这套数据加工和分析的方法论沉淀为一个易用的产品,让没有大数据背景的IT同事也可以加工和分析大数据,也帮助公司搭建可复用的数据资产平台,提供业务用户自助获取数据的能力。同时我们在技术上也做了创新,把数据加工流程尽量缩短,引入了Kafka这样的流式处理方式,让T+1 Day转变为T+1 Minute;更核心的是这个平台的开放性,我们不希望把数据放到一个黑盒子里,Kylin不是黑盒子,Kylin提供标准SQL接口,客户自己的第三方系统可以很容易加入,Kylin一直秉承开放的标准,开放的技术。

我们为客户提供的价值是:第一,希望把数据加工这个事儿门槛不停的降低,我们希望会Excel的同事、会看报表的同事就可以分析海量的数据,让海量数据不再是难题,提供一站式的建模、加工、分析的平台。第二,提供一个自助分析场景,举个例子,过去我们分析数据如同去餐厅点餐,提供什么品类取决于厨师的经验,多久上菜取决于厨师的数量,这是一个依赖人力且容易出错的工作,这是传统的方式,用了Kylin之后,就像吃自助餐一样,看到菜是洗好的、肉是切块的,调料都提前准备好的,客户想要什么菜,简单的组合拼接就可以实现个性化的菜品,轻加工一下就可以了,没有了加工的瓶颈,让业务更加的敏捷。Kylin就是这样帮助客户完成数据模型的加工、利用,形成可复用的数据资产,这是很大的价值点。

接下来分享两个小案例:第一个案例,是一个西部地区的用户,帮助货车司机找货,帮助货主找车、找运线的服务商,运营八个APP,上千万司机都可以通过这个系统接单送货,每天用户量非常大,也帮助这些司机提供ETC、加油等增值服务,不同业务线人员都分析自己的业务场景,有不同的客户画像需求,计算不同角度的客户留存率,客户忠诚度分析,客户营销分析等,过去有两个IT同事支持这些业务取数需求,疲惫、被动,缺乏成就感;后来他们基于Kylin搭建了一个自助式流量分析平台,设计了五个模型,16个维度,从此IT同事不再服务具体取数需求,而是运维平台的稳定性,解放了IT的压力,同时业务方面响应需求速度也更快了,业务自助选择维度指标完成取数,95%的查询小于3秒,99%的查询小于7秒,真正的交互式探索式分析,整个运维成本下降50%,让IT人员不是做重复的取数工作,而是服务业务上帮助他们从数据中挖掘价值。

另外一个案例是一个在线的网站制作提供方,帮助其他公司在线开发网站,一个核心的需求是提供网站的流量分析,流量数据规模非常大,千亿级别,且查询具备高并发场景,数万网站站长都要做细粒度的流量分析,了解客户通过什么渠道来,用什么浏览器,什么地域,有什么样的特征,这些分析离不开数据。过去使用了一家云上的MPP数据库做流量统计分析,由于数据量实在太大,查询性能非常低。使用Kylin之后,分析体验提高了,交互式体验非常流畅,同时成本下降60%,体验优化了还降低了成本。

通过这些小案例分享大家可以看到Kylin帮助用户搭建数据中台,支撑海量用户行为数据分析的场景。Kylin是基础数据技术,适合与大部分行业客户,目前公司以金融客户为主,零售行业也有很多成功案例,星巴克、肯德基、欧莱雅等等,这些走在数字化转型中前列的公司也是数据技术的佼佼者,他们在数据行业的积累,对数据架构升级的渴望都是很强烈的,Kylin恰好满足了这类需求。

今天介绍的是用户行为分析的场景,Kylin本身是一个数据加工和查询引擎,我们提供是这样一个工具,帮助用户把不同数据源,结构化、非结构化的不同类型数据加工成统一的、被治理的数据,形成业务上可复用的语义层,支持自助式分析、标签分析、指标库分析等场景,Kylin帮助客户更有效率的把原始数据加工成为可被信任的业务数据,这些数据形成行业的洞察。

Kyligence还是一家小公司,我们和很多合作伙伴在一起为客户提供最佳的数据分析能力,感谢微软,我们是微软的金牌合作伙伴,我们和云平台,和主流BI厂商,有做产品层面、方案层面的深度整合。这是两个公众号,一个麒麟的,一个是我们公司的,大家可以选择不同的公众号关注我们。

【微钉科技华东销售总监 李云龙】

李云龙:感谢微软和亿邦的同事组织这样的一次交流会,有机会和大家分享我们的案例,今天我有一位同事会在聊天区和大家互动,会后我会把我相关的联系方式发给大家,可以和大家进行深入交流。

我会从三个方面和大家简单的介绍一下相关的情况:第一,全球疫情下,零售行业的现状。第二,微钉行业解决方案。第三,最佳实践案例。

首先,简单聊一聊,全球疫情下,零售业的重创,在全球不管是零售和各个行业,在未来第二季度、第三季度的商业情况都很严峻,我也从一些有名渠道获得了一些信息,阿迪达斯发布了盈利预警,在几个季度之内零售业造成1.5-3万亿的损失,以及各国的GDP都会有一些增长的调整。在跨国零售公司,他们未来销售额的跌幅达到10%甚至更多,整个情况非常严峻。

在这种情况下,2020年是一个什么样的年份?我个人觉得它是一个对任何行业,特别是零售行业是一个严峻的挑战,在这个挑战过程中,在企业内部如何更高的提高我们协同的效率,这是我们取胜的关键。这里包括业务方面或者协同方面的,比如说IT或者销售队伍,以及业务人员的专业能力的提升,以及我们在运营方面或者成本管理方面的自动化管理,以及公司客户的需求、客户的转化等等,或者在生产这方面的挑战,都会有很多。

问题加剧,我们应该如何应对,如何思考?各个行业可能都有自己的思考,比如说零售业做一些场景融合、场景下沉或者全渠道的销售思路的改革,我主要从业务协同、自动和数据智能分析这方面和大家做这样一个探讨。

我们公司在疫情下可以为大家提供怎样的解决方案?我们公司主要基于微软三朵云平台以及其他合作伙伴的平台,提供门户,文档安全、业务流程类、信息安全类解决方案,我们有七八年服务经验,行业客户比较多。在行业解决方案内,我们在零售、制造业等各个行业都有很多的解决方案,接下来我会从业务创新、协同创新、组织运营创新三个角度和大家分享一些相关案例。

案例从业务协同、运营自动化、门店资产管理、员工培训四个方面和大家分享,后续我们可以做深入沟通,因为我准备的案例可能还稍微多了一些,我简单过一下。

业务协同系列,零售行业我接下来给大家从六个方面,包括协作门户、流程管理、运营支持、预算管理、资产管理、信息安全管理六个方面。我把业务协同相关的一些案例做演示,从协同门户开始和大家做简单分享,这个协同门户是来自丝芙兰做的案例,他们总部和门店很难做统一的管理和协同,总部有相关的政策和任务很难统一下发,门店运营情况很难统一上传到由总部管理,基于这样的问题,我们构建一个企业统一协作门户。第二个案例,在丝芙兰每天会有接近5000份产品宣传发到官网去,发之前要进行多次审核,我们也做了这样一个东西,利用云服务的功能帮助客户实现。第三个案例,帮助客户实现团购管理,包括礼金卡和产品团购,从团购的合同,到门店支持以及最后入账的统一管理。这是案例相关的申请表单,通过表单申请完成相应的服务。第四个案例就是门店运营支持,我们门店有很多从开店、运营、服务、支持,到闭店整个过程,如果没有全生命周期管理,很难统一管理,我们给客户建立了门店支持系统,统一的管理新开门店,十多个部门共同协作管理。第五个案例,就是总部的零售团队,要支持门店的一些运营情况,发布一些战略、任务等等,可以有一个平台支持他们。第六个案例,就是巡店,零售行业很多客户都有一些巡店的过程,我区域经理看店有什么样的问题,通过拍照、通过移动端提交给门店,门店处理完成以后把相应的反馈情况反馈到区域经理,或者做相应的报表,这样很方便企业管理,是一个比较简单轻量级的应用,但是很好的解决了业务上的问题,特别这样一个便利性可以帮助大家很好的解决大家实际运营中的问题。第七个案例,就是保安保洁如何通过移动化的应用很好的管理起来。第八个案例,还有门店智能排班系统,企业有几百家的门店,没有这样一个系统实现排班管理,每个门店都有自己的排班格式,有了这样一个系统,可以帮助客户梳理客流情况,同时进行预测,给出合理的排班人数,帮助企业节约成本,更好地运营门店,帮助企业解决问题。第九个案例,预算管理系统,很多企业都有,都需要,今天不做详细介绍。第十个案例,研发管理,研发管理就是指一些创意方案申请流程,很多企业都会有考虑。

运营自动化,上一位嘉宾分享的RPA是相同的,零售行业我们也有RPA实施的能力,随着外部市场的压力增加以及现在疫情情况下,如何利用自动化技术帮助客户降低重复性的工作,低价值的工作,让成本释放出来,让机器人帮助他们做,这也是我们希望帮助客户做到的。RPA主要是可以利用不改变你的现有系统,不依赖复杂的开发,通过模拟人的操作方式,用机器人方式实现日常的重复性的办公。

这个系列有五个案例。第一,订单自动化,这个客户需要到各个客户官网下载订单,然后录入ERP系统,这个订单过程当中订单量非常多,都是人工化处理,错误率比较高,除此之外每年的人员流动量比较大,培训和招聘特别麻烦,所以需要有这样一个机器人帮助他们完成这样的工作,所以上了RPA以后通过下载机器人和录入机器人这两个简单的工作把这个过程实现了,人只要看一下有没有异常,有异常处理一下就可以了。第二,财务自动化,这个量非常大,都是需要很多人去做的,特别月末、年末是有波峰波谷,养那么多的人在月末或者年不能可以用到,但是机器人把这个工作量释放出来,让这些人做更加有价值的工作。第三,报表处理自动化,通过不同的网站下载一些信息,用机器人制成报表。第四,纳税自动。第五,业务对账自动化,在两个系统获取信息,实现自动核对。

资产管理,很多企业都在做,我简单做一个跳过。

员工培训,特别在疫情期间,怎样让员工快速入职,通过Learning Management For office 365的功能,快速创建课程,设置培训计划和培训目录,利用有创造性的激励方式帮助员工更快入手提高业务能力,通过您喜欢的工具进行学习,课程设计的功能可以把各个方面的内容管理起来,提供多重学习方式。讲两个案例:第一,巴西的客户,有接近上百年的历史,用到的系统是微软体系的,我们的解决方案是针对微软体系的客户,帮助他们建立一个学习管理的系统,帮助企业把自己已有的资源更好利用起来,设置系列课程,把这些课程发挥出真正的价值,因为只放到网站上和云盘里没有人学习了,有这样一个方案,有一些创造性的课程,可以更快的帮助企业节约成本,提高已有人员的解决方案能力或者其他能力。第二,医疗保健行业,他们这个行业比较特殊,这些人离世的时候需要一些人为服务,这些客户就很敏感,业务需要有很强的素质。所以就需要有这样一个系统,学习如何服务这样的客户,对于这样一些客户而言,他们的员工能力特别重要,所以经过这个系统实现这样一个能力的要求。

最后,给大家介绍一下我们微钉,我们公司在广东、上海、北京、无锡都有分公司,基本上是给世界500强或者大型客户、零售行业、中小企业,主要以解决方案为主为大家提供服务。

【硕软解决方案总监 陈俊玮】

陈俊玮(本人口音严重):因为时间关系,我说快一些,今天我不会分享很多太技术化的东西,我更多分享一下自己的案例。

首先介绍一下硕软,硕软在中国大陆差不多没有太多的时间,在国外我们比较多,差不多30多年,在全球化方面做了很多不同的业务,在28个国家中都有做,所以我可以具体分享一下我们的具体案例和客户。

我们有很多不同的落地服务,我们做的很多东西有三个部分:第一,做顾问,我们觉得香港也好、中国大陆也好,有很多行业是做零售的,还有一些不同的行业,在上云和数字化方面他们不太熟悉,所以我们会作为一个顾问,不是所有的东西、所有的系统都需要上云,就是有没有一个方法可以做的更好而已。第二,实施,去不同的地方,像去中国大陆、香港、台湾不同地方做设施,如果你的生意想要去国外发展,我们可以给你一个很好的建议,因为我们自己也有很多国内国外的生意在不同的公司。第三,管理,我们会帮助你们做管理,和刚才说的一样,我们看到很多客户,把所有东西做了数字化以后,没有想到后续还需要做什么,还需要怎样做管理,把云上的费用降低,我们认为这方面很多大陆客户都没有看到这一点。

我们硕软做几个部分:第一,未来数据中心。第二,未来工作场所。第三,软件生命周期管理。因为时间关系,我不多讲。

未来数据中心,主要是干什么,第一个,就是云端的顾伟,如果你们有一些业务、有一些系统想换到云端,在疫情之下,你们业务的速度、你们业务怎样变化,我们认为这是其中最重要的一个点,我们会作为顾问帮助你想一下,帮助你设计一个路径。还有一个部分就是管理和优化,我们和微软合作六七年了,差不多每一个客户迁移上云以后,其实他们的费用都没有想过,我们也看到一些顾客一开始的时候说放了差不多100万,但是一年差不多用了200万、300万,所以我们会做一些云端的优化,把你们的资源和金钱做一些优化,中间会涉及到一些迁移,也会做一些迁移后的托管等不同的服务,因为我们全球差不多5000多个、6000多个人,中国大陆和其他地方都有,如果你们业务想接触到海外的客户,我们认为现在是一个很好的机会,我们可以给你们很好的建议。我们也看到一些客户说,我们不想上云,自己买一些服务器,放在我们这里就可以了,其实是可以了,但是因为疫情的关系,看到自己想买一些东西也买不了,因为没有更多的货物,我们认为现在是很好的机会,看看是否要上云,我们认为在价钱方面是很好的机会。

另外一个部分要讲一点,说到香港和中国内地,差不多一个兴起有两三个不同的客户,他们现在是做虚拟左面,因为他们现在不能到公司工作,比如说我自己现在在我家,差不多一个多月没有去公司了,如果我不是一个零售商还可以,如果你们是一个零售商的时候,很多不同的生意,很多不同的系统都是放在自己内部的电脑中,所以很多不同的客户现在过来都是做一些虚拟的桌面,可以在家里很安全的链接到你们公司自己内部的电脑。我们之前一个客户来找到我们,说疫情关系不能开门,但是差不多有50多个同事需要工作,这样的情况下,我们用了5天时间,所有的同事帮助他们部署一个VDI的解决方案,然后一个星期中,所有的同事都可以在家工作,保持他们的业务的连续性,当然他们的健康也是很重要的。

我们可以帮助你们做一个很完整的评估,和你们谈一下你们现在企业的一些业务怎样上云,有不同的方法可以放上去,其中一些就是容器的解决方案,就是客户使用你们APP的时候才收费,这样有40%-50%的费用降低。

未来工作场所,微软那边有Microsoft365已经是非常成熟的解决方案了,但是也有很多困难,包括怎样落地,我们其中一个最大的客户怎样部署Microsoft365的落地。我们刚才说到了一个客户,他们因为疫情关系不能开门,他们在香港和全球都有办事处,我们帮助他们部署了一个虚拟化桌面,在一个星期里就重新开始工作,就复工了,特别在现在的疫情之下,特别对于零售行业这是非常有用的。

我们帮助另外一家公司,是卖电池的一家公司,他们现在在大陆有很多不同的办事处,需要在两个月之内把所有工作转移到Microsoft365,所有的服务和文档都不能乱,安全性也非常高,所以我们觉得在365这个部分我们已经非常有经验了。在365下最大的问题就是怎样做一个部署,针对不停的地方进行部署,在中国大陆里也有很多不同门店的服务,我们帮助中国大陆差不多2000多家门店全部迁移到微软的365,很多时候我们需要等他们下班以后,差不多晚上11点、12点的时候开始工作,只有2-3个小时的时间帮助他们做部署和落地的服务,他们早上四五点就准备开门,和他们系统做一些同步,这是一个很好的案例,如果你们在零售上有不同门店的服务,需要部署365的方法的时候可以找到我们,我们可以提供一些服务。

最后一个是不仅仅做一些很简单的迁移和365的部分,我们和一家公司合作,帮助他们做SAP的迁移,我们现在也和很多不同中国大陆的公司在谈SAP的迁移到Azure,有一个解决方案,这个案例是很好的案例,可以给大家一个信心,我们觉得在国外很多不同的人才和案例,可以帮助你们一起想解决方案。

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