近日，「讓業務用起來」2023觀遠數據敏捷分析實踐巡展圓滿收官。慕尚集團數字化負責人金中緯于巡展杭州站帶來《GXG數字化運營實踐與思考》精彩主題演講。金中緯分享了GXG的數字化建設歷程與最新成果，同時從數據從業者的角度分享了他對于數據價值的深度思考。關注觀遠數據訂閱號回復【慕尚】即可獲取完整分享PPT。

慕尚集團是中國領先時尚男裝公司，同時覆蓋運動服市場和其他時尚渠道。旗下有GXG、gxg.jeans、MODE COMMUNTER等品牌。其主力品牌GXG男裝品牌創立至今，多次榮獲男裝類目銷售第一。同時，GXG更依靠數字化實現的全渠道整合和線下門店坪效提升，以及大數據為主導的新零售營銷模式，為慕尚集團整體業績增長發揮了關鍵作用。

以下為慕尚集團數字化負責人金中緯分享節選：

慕尚集團數字化搭建歷程

慕尚集團的數字化建設已經進行了四年，嚴格意義上來說是從2019年開始在整個市場推行了數字化建設。2020年，慕尚集團融合所有業務系統正式上線了全渠道業務中臺。在上線平臺的過程中，我們整合了業務基礎數據，并成立MDM項目組，到2021年，MDM一期上線。在這個過程里，我們發現了業務和技術不兼容的問題對于平臺上線的影響，于是在此之后成立了數據中臺項目組，并在2021年下半年對整體業務需求和全域數據進行了整理。

2022年，慕尚集團進行了BI、可視化工具的選型和上線。在此之前我們有很多業務數據系統，也用過了國外廠商的BI產品，但在使用過程中發現它并不能貼合國內的一些應用，同時后期的運維能力也無法得到滿足。因此，我們希望能夠選擇一款貼合品牌業務需求的國產BI，最終選中了觀遠BI。

過去，業務用數據做分析是分散性的，數據口徑不統一。通過觀遠BI，我們對集團多源數據進行了統一管理，實現統一數據標準化，也和業務一起線上線下開了好幾次會議，宣導數據口徑的唯一性、一致性。到今年，我們還是會不斷完善數據流程，持續推進數據指標分析，減輕業務表格化。

上面這張圖顯示的是我們在建設MDM和數據中臺之前的系統架構，所有的源數據會從不同的系統進到業務中臺，再由業務中臺分發給其他的下游系統。可以看到，這些線是雜亂無章的。同時，通過API等各種形式接入數據很容易造成數據的缺失和不完整性。所以我們在2019年開始進行數字化轉型。

數字化轉型以后，我們所有的基礎數據都從主數據系統推出來，它成為公司數據的唯一入口，通過主數據推送給所有的業務系統，包括OA、WMS、供應鏈系統、CRM等，再由所有的業務系統推送給我們的財務系統，進行每日的鏈接或者財報的輸出。

應用層則會在POS端、OMS端，以及現在很多人在用的微商城、釘釘、企微實現數據化。2020年我們上線了數據中臺，所有的數據都從業務數據中來，當然基礎數據還是從MDM流向主數據。兩者相結合，下分了四個數據層：

· 數據采集層：采用批、流數據處理方式。因為BI需要實時性的統計數據用于給高層管理層做決策用，而業務層需要用的數據量更大，不止需要指標性數據，還要用底層的數據做個性化的分析。

· 中間數據層：由數據中臺進行數據清洗和數據整合，數據中臺是我們信息部自建的。

· 數據模型層：對清洗和整合完成的數據進行多維度的分析和計算。

· 數據應用層：通過觀遠BI進行可視化分析，對元數據和數據流進行管理，實時洞察分析數據。通過內嵌在釘釘里的BI應用進行數據監控，數據異常會通過釘釘推送消息預警，保證數據的及時處理。

數據建設四大要素

講完了慕尚集團數字化搭建的歷程，我想要分享一下我們的數據建設的四大要素：

第一，品牌數據整合。我們之前的數據來源是雜亂無章的，接口也是雜亂無章的，常常不知道哪邊的數據是準確的。對于業務來說可能是A數據準確，對于財務來說則可能認為B數據準確。MDM和數據中臺上線以后，我們對于數據的高度共享性、長期穩定性達成了共識。不管怎樣替代下游的產品，只要保證數據來源是唯一入口，保證數據的長期穩定性，就可以提升數據的處理效率。

第二，品牌口徑拉通。慕尚集團有很多品牌，也有很多不同的業務部門，過去他們的數據口徑都是不太一樣。我們跟業務部、商品部、財務部開會的時候，就發現同一個數據他們的一個條件不一樣，就會造成數據的差異翻倍。于是我們拉通業務部門去開線下會議，把一些不一致的指標、數據口徑的盲區全部拉平，在平臺上線后就做到了數據的唯一性、準確性、有效性。

第三，聯動業務增效。在過去沒有整合數據、沒有上線BI工具前，我們的業務每天早上要花很長時間導出新數據，整理數據，最后得出結論再拉品牌中心一起開會。在整體上線BI工具，包括以IT部作為數據唯一出口端后，我們就得以聯動業務實現了一定的降本增效，同時還釋放了業務的壓力。

第四，驅動業務決策。在上線MDM、數據中臺之前，我們的業務可能是拿底層的數據做分析，經過很多計算反推數據指標，而后反饋給我們信息部提出數據是有問題的，我們再去找業務溝通問題所在、為什么會出現數據偏差。現在做了數據整合后，我們信息部就可以拿自己的數據去給業務，引導業務思考，驅動業務決策。

信息部如何做好業務的后盾

信息部如何做好業務的后盾？對于信息部來說，我們是屬于品牌的一個職能部門，我們輔助業務，就像業務在前線戰斗，在后方給他們輸送彈藥，彈藥就是我們的數據。我們需要用數據支撐業務，而具體如何給到業務支撐，我認為有以下四點：

第一，我們得知道業務想要什么。這其實很簡單，業務想要的就是準確的數據，其他他們都可以自己解決，但只有準確的數據是只能通過我們獲取到的。

第二，我們可以給業務帶來什么。通過我們不斷地模擬，不斷地訓練數據模型，不斷地驗證數據的結果性，我們可以給到業務統一的邏輯，統一的口徑，統一的數據，以及也可以給到業務一定的培訓，進行共創。

第三，業務擔心什么。我們所做的系統中最重要就是數據是否準確，一旦數據不準確，對于業務來說這套系統就從根本上沒有任何用處，所以他們第一個擔心的就是數據的準確性，這也是我們首要要滿足的。此外，信息部和業務之間的聯系是一個需求配合的過程，業務部門的人數一定比信息部多，對于業務的思考多需求也多，我們是否能及時滿足他們的需求，提的需求排期會不會過長，這也是他們所擔心而我們要解決的問題。另一個就是業務會擔心自己是否會被工具取代。很多業務擔心一些現場處理的工作被線上化，被信息部通過數據的方式每天自動處理了，自己的工作是否會丟失。我認為不會，因為業務的想法和每天積累的新經驗是沒有辦法用工具代替的，數據所總結出來的規律的來源還是業務的腦子。就像觀遠數據巡展主題“讓業務用起來”，好的工具不是要取代業務，而是要讓業務用起來，去釋放他們繁瑣工作的壓力，幫助他們提升效率，讓他們有更多精力去做更有價值的事情。

第四，公司可以給到什么支持。這一點非常重要。數據建設的過程中一定會存在很多的困難點，比如業務跟財務之間一個數據口徑不一致產生了矛盾，比如我們在上線主數據的時候一定會規范數據和流程的要求，這一定會給業務帶來不便捷性，因為需要他們填寫的東西更多了，對他們填寫內容的精確性的要求也更高了。這種時候就需要管理層的支持。

在慕尚集團，我們上下一致認為要用數據驅動業務。上圖是我們數據給到不同層面的占比，業務層一定是最多的。決策層會通過BI的決策分析報告來給他們展現數據，包括在移動端BI應用展現。給到管理層的數據占比30%，兼容了上下兩層的一些數據。我們為管理層做的移動端BI的數據看板，包括了整體銷售業績、店鋪分析、SKU分析、客戶分析等等，這些一定是高層和管理層最想要看到的東西，他們會通過這些去分析、去決策，從而引導公司未來的走向。

用過觀遠BI的人都很熟悉觀遠的智能ETL，我們選擇觀遠BI產品其中一個原因就是它的ETL對應用非常友好，而且很直觀，現在我們的業務已經借助智能ETL自己做了非常多的報表。在這個過程里，我們只要指導業務用哪些函數、數據源在哪里，幫他們把數據整合梳理好，或者幫助他們解決一些比較困難的腳本上的問題，業務就能夠自己用這些數據源去做自己想要的ETL。基于這種易用性，我們也通過對用數據最深最多的商品部門、財務部門進行深入調研，選定了幾個比較關鍵的超級管理員的角色，如部門里的數據分析人員，培訓他們使用BI的技能，和他們共創或者協同他們去生產自己需要的報表、自己進行分析，讓他們能自己把BI用起來，更高效率滿足業務上的需求。

從去年7月上線觀遠BI到今天為止，我們也做出了一些成績：

· 與業務協同制作的總報表數達到360+張；

· 員工使用率達到了86.3%；

· 觀遠BI上線后，直接省卻了過去業務每天要花2小時導數據、做報表的時間；

· 作為信息部數據唯一出口，極大保障數據口徑的統一性，提升了業務運營效率。

在不到一年的時間里，可以滿足集團上下所有的業務需求，對我們來說是一件里程碑式的事情。

源于數據帶來的思考

關于數字化運營的兩個思考：

第一個，在存量有限的時代，如何放大數據的價值？

現在很多鞋服零售企業都在做私域，因為近幾年公域流量已經看不到多少存量了，所以大家都在挖掘私域流量。私域的流量通過什么做載體呢？很多企業可能會通過各種AI外呼、短信、優惠券等方式將用戶拉到私域池子里。慕尚集團則會通過CRM、企業微信等各種產品做載體，沉淀下用戶相關的數據。

有了這些數據以后，我們如何去發揮它的價值？很多企業不會看這些數據，甚至不知道每個用戶給品牌帶來的價值是多少。最近做私域的大家應該都知道，企業微信要收費了，添加外部聯系人每人0.1元/人。這個價格看似不多，但如果存量會員達到了100萬甚至1000萬，對于公司來說每年多考慮10萬甚至100萬的成本支出。當沒有精準的數據的時候，可能大家都不會它的價值在哪里，但當有明確的數據呈現時，我們就會考慮當我花這0.1元去“購買”了一個客戶，以及一個能夠觸達他的工具的一年使用權，我要怎么在這一年以內對他進行N次觸達，從這個客戶這里轉化出我們需要的收益。這就是在放大數據的價值。

此外，以清洗客戶池子為例。GXG的客戶池子里也有很多沉積的客戶，他們可能已經不再是我們的目標客戶，也難以再挖掘出復購的價值，但如果我們不做數據分析，不能洞察到他們的狀態，我們可能就還會在他們身上投入很多錢在對他們的觸達和營銷上，但卻無法帶來任何價值轉換。所以，我們需要考慮在存量經濟時代，如何放大數據的價值。

第二個，企業選擇數字化的意義是什么？

我認為是增長。在大環境被不確定性沖擊之前，大家關注的都是GMV，只要上了天貓的雙十一、做了一些平臺化的活動，增長率一定可觀的。但大家不知道GMV背后的數據到底是怎樣的。但是，當流量的紅利退去，當我們身處存量有限的時代，企業只有通過數字化建設，擁有能夠分析數據背后邏輯的能力，才能知道應該走哪一個賽道完成企業的轉型，實現企業的增長。

從這個思考向下延伸，數字化對于信息部的意義是什么？

我認為也是兩個字——信任。這個信任來源于集團公司，來源于業務團隊。

這張圖是我從網上截取的，做了一些修改。接觸過SaaS工具的人都知道，我們去購買一些SaaS工具時，會告訴我們基本版的功能是什么，標準版的功能是什么，專業版的功能是什么。對于信息部來說也一樣，信息部服務于業務，對于業務來說，信息部給他們的服務也是不同版本的。前期是基礎版，后面信息部推出了標準版，但業務什么時候會“購買”標準版呢？什么時候會“試用”標準版的功能呢？其實就是我們什么時候把數據質量提上去了，什么時候給到業務的數據口徑一致了，業務對我們信任了，才會一步步地從基礎版走向標準版、專業版，從而達成集團上下數據一致化。

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