周浦データの粘り強さと抑制力：有用性はデータインテリジェンスのゴールドスタンダード

IT は遠くありません。DT はすでにここにあります。

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DT 時代の到来により、「データ + コンピューティングパワー」が世界を前進させる新たな力の源となりました。データ インテリジェンス主導の産業変革の時代が到来すると、好むと好まざるとにかかわらず、DT の激流に巻き込まれ、未来に立ち向かうことになります。

しかし、インターネット企業を除いて、ほとんどの伝統的な産業は準備ができていません。多くの場合、十分なデータも、データを使用して一貫して意思決定を行う習慣もありません。そのため、多くの業界にとって、多くの企業がトレンドの入り口に留まっているものの、越える一歩を踏み出すことができていないことがわかります。まるで、自信に満ちたDT企業と飢えた伝統企業の間に透明な扉があり、激しい化学反応は起こっていないかのようです。

「データインテリジェンスが『有用』なものにならなければ、DT時代への扉を真に開くことはできない」とZhoupu DataのCTO、Mu Wei氏は語った。周浦データは「非典型的」なデータインテリジェンス企業です。設立以来4年以上にわたり、同社は業界の運営と意思決定を研究し、この業界の運営に必要な一連の技術ソリューションの開発に多くの時間を費やしてきました。周浦データがこれらすべてを行ったのは、インテリジェンスを生成できるデータを取得すると同時に、インテリジェンスを実行できるシナリオを持つという、ただ1つの目的のためでした。この2つの点により、周浦データが提唱するデータインテリジェンスは「有用」な基準を完全に満たしています。

周浦データの使命は「データインテリジェンスですべてのビジネスマンを成功に導く」です。この使命に従い、周浦データはデータインテリジェンスのサポートを最も必要とするビジネスマンのグループ、つまり中国のオフライン小売生産高数兆元を支える伝統的な日用消費財販売業者を参入点として選びました。過去10年間で、彼らの取引量は全体的に10倍以上に増加しましたが、運営方法はほとんど変わっていません。彼らは将来についてパニックになり始め、現在について混乱し始めました。彼らは、データ インテリジェンスの強化を最も必要としている人々のグループであり、データ インテリジェンスが有用であるかどうかに最も敏感な人々のグループでもあります。

Zhoupu Data がまずやるべきことは、テストに合格することです。

変化を求めて：生き残りの危機における決定的な転換

「ディーラー」という概念は中国で長い歴史があり、その管理・運営モデルは改革開放当初から形成されていました。しかし、今日のディーラーの多くは、依然として旧式の流通会社の経営理念や運営状況を維持しています。インターネットやモバイル端末のない時代と、ビッグデータや人工知能など革新的技術の洗礼を絶えず受けている時代との間には、天と地ほどの違いがあることは明らかです。従来のディーラーにとって、思考習慣を変え、固有のビジネスモデルの制約から解放されることは、実際には大きな課題です。

一方で、事業環境全体の変化はディーラーの生存空間を絶えず圧迫しており、ディーラーは川上と川下の二重の圧力の下で生き残りに苦戦しています。ブランドはデジタル化の力を活用して、より効率的、正確、迅速に消費者にアプローチしたいと考えています。その一方で、小売端末はより細分化され、需要はより多様化しています。ディーラーにとって、亀裂の中で上流と下流を調整し、小売フロントエンドがサプライチェーンのバックエンドに大きな価値を生み出せるようにし、テクノロジーで変革とアップグレードを推進することが不可欠です。

疑問を投げかける人もいます。近年のB2B電子商取引プラットフォームの台頭とチャネルのフラット化の波の影響により、伝統的なディーラーは絶滅の危機に瀕しているのでしょうか？ 穆偉は、ディーラーの機能には独自の価値があると考えています。時代に追われる緊迫感は確かにあり、前進の重圧の下では適者生存も起こります。しかし、オフラインの流通サプライチェーンでは、ディーラーは依然としてかけがえのないつながりであり、テクノロジーの梃子の下でさらに発展する余地があります。ディーラーの4つの基本的な機能に基づいて簡単に説明しました。

まず、取引の促進です。名前が示すように、ディストリビューターはメーカーと小売店の間をつなぎ、協力関係の実現を促進する役割を果たします。この最も基本的なトランザクション機能は、B2B プラットフォームでも実行できますが、これはまったく問題ありません。

2つ目は物流機能です。注文書に署名した後、商品をターミナルストアに発送する責任があります。同時に、「逆物流」の作業も行う必要があります。つまり、パッケージが破損している場合、商品の有効期限が近づいている場合など、返品や交換のプロセスも整理する必要があります。これらはすべてディーラーが責任を負う事項です。 B2B電子商取引の場合、中国の物流業界の急速な発展と配送形態や仕様の多様化により、これは達成可能ですが、最初のものほど簡単ではありません。

3つ目は、資金の前払いです。国内の日用消費財業界のほとんどは、「先に代金を支払い、次に商品を納品」というモデルを採用しています。販売業者が先に代金を支払い、その後メーカーが商品を納品します。その後、販売業者が商品をターミナル店舗に発送します。店舗の半数は、先に注文を行い、その後に月々の代金を決済します。プロセス全体を通じて、資本流通の圧力を実際に受けるのはディーラーです。これを B2B プラットフォームで実現するのは困難です。

4つ目は、ブランドの地域展開です。特定の地域での製品の売れ行きは、多くの場合、現地の販売業者の経営力に直接関係します。たとえば、同じような評判を持つ一流ブランドが 2 つある場合、どちらのブランドが棚のスペースを多く確保しているか、どちらのブランドが棚の黄金の陳列エリアを占有しているか、どちらのブランドが強力なプロモーション活動を行っているかが、消費者の意思決定を左右する重要な要素になることがよくあります。場合によっては、販売員が店舗に 1 日多く滞在したり、空いた棚をタイムリーに補充したり、競合他社よりもブースを 1 つ多く設けたりするだけでも、異なる効果が得られることがあります。こうした細部の違いがオフライン製品の成否を左右することが多いため、ディーラーの現地での運営は非常に重要です。この点では、B2B はディーラーに勝てません。

穆偉氏は、結局のところ、B2B電子商取引は実際には「私」を中心とした形式であり、つまり「私」が取引ネットワーク全体のルールを設定すると述べました。流通業者は、生産側と小売側を結び付け、流通ネットワークの担い手であり、ネットワーク全体の動的なバランスを維持する必要があるため、まったく異なります。現在のビジネス環境において、店舗は大きく細分化され、消費者に近づいています。消費者の需要がますます多様化するにつれて、生産側も細分化されています。両者の架け橋として、ディーラーの変革が非常に重要になり、ここにオフライン流通サプライチェーンのアップグレードの課題があります。

これは、Zhoupu Data のような企業の中核的な価値でもあります。企業は、規模に関係なく、テクノロジーに対して非常に似たような要求を持っています。大企業は自社の蓄積を基に技術ブループリントを構築する能力を持っていますが、中小流通業者は資金や人的資源に制限があり、開発資金がない場合があります。 Zhoupu Data の存在は、この技術的な戦場を平準化することです。

穆偉氏は、周浦データに入社した当初の意図について次のように語った。「私は、さまざまな規模の企業間の技術格差を克服しやすくし、ほとんどの企業が技術がビジネスにもたらす進歩を実感できるようにするという価値観に賛同します。」

クエスト: データ インテリジェンスの青写真を構築するための 3 つの重要なポイント

ディーラーに技術戦場を平準化するための武器を提供するにはどうすればよいのでしょうか。具体的には、優れた BI 製品やデータ操作製品をどのように作成すればよいのでしょうか。Mu Wei 氏は、データをより人間らしくすること、専門家モデルを確立すること、ユーザーの 3 つの「力」を強化することという 3 つの重要なポイントを概説しました。

1. データをより人間らしくし、データの洞察を活用して行動を促進します。 「過去10年間、私たちはビッグデータや人工知能について語ってきましたが、これらの技術の恩恵を本当に享受できるのはテクノロジー企業です。ディーラーにとっては、コストを考慮してデータアナリストを雇えないかもしれないし、専門家を雇ったとしても使い方がわからないかもしれません。最初にビジネスモデルをデジタル化することは、ディーラーにとって大きな改善です。同時に、データインテリジェンスを本当に活用して業務を進められるよう、製品をよりユーザーフレンドリーにする方法を検討しています。私たちは今、このことにますます気づき、この理解を徐々に製品に取り入れています。」

穆偉氏は、いわゆる「データインテリジェンス」は単に「データ＋インテリジェンス」ではないと説明した。データ インテリジェンスが実現したいのは、一般の人々がデータの背後にある真の意味と価値を理解し、データ分析、データ操作、データ主導の成長のメリットを享受できるようにすることです。そのため、Zhoupu Data チームは、製品設計の当初から、データを視覚的かつインテリジェントで人間味のある方法で提示する方法について考え続けてきました。

Mu Wei 氏は、視覚化の基本要素はほぼ固定されているため、視覚化は実際には難しくないと指摘しました。棒グラフ、折れ線グラフ、3D アニメーション グラフなど、さまざまな形式を実現できます。重要なのは、グラフに表示されるコンテンツをどのようにキャプチャしてフィルタリングするかです。

彼は飛行計器盤の反復を例えとして使いました。F16 戦闘機のコックピットのコントロール パネルには非常に密集したボタンとダイヤルがあり、不慣れなオペレーターがこれらの機械式ボタンの意味を習得するには長い時間が必要です。これは専門家だけが理解できる典型的なデータ表示形式です。対照的に、F22 戦闘機のコックピットにはメイン LCD スクリーンが 2 つしかなく、さらにヘルメットに取り付けられた新世代の LCD スクリーンもすべて動的です。しかし、実際には、飛行センサーや飛行データ情報が増えているのに、ダッシュボードが少ないのはなぜでしょうか。本質的には、インテリジェント システムは、より大規模な基礎情報をフィルタリングし、リアルタイムで重要な情報を提示することで、パイロットが航空機をより簡単に制御できるようにします。

Mu Wei 氏は、より少ないデータを使用して最も価値のあるコンテンツを提示することが、ユーザーにとって最も実用的であると考えています。ビッグデータ 1.0 の時代では、誰がより多くのデータを持っているか、そして誰が最も複雑なデータを大画面に表示できるかが競争になるかもしれません。しかし、ユーザーが理解しなければ、すべてが無駄になります。なぜなら、データには価値がなく、洞察だけが価値があるからです。

「ビッグデータ2.0の時代では、抑制が鍵となります。より少ないデータで最も重要なことを示せる人こそが真の才能です。データは洞察を生み出し、それがユーザーに行動を起こす動機を与え、これは意味のあることです。特に5Gとモノのインターネットの出現により、あらゆる種類のデータが増えるでしょう。誰もが原石を持っており、その中から金を見つける方法に才能があると言えます。」

2. エキスパートモデルを確立します。すべてのディーラーは、独自の効率的な運用ツールを持ちたいと考えています。これらのツールを真に効果的にするには、顧客のビジネス運営原則を真に理解し、顧客のニーズを満たす専門的なモデルを構築し、これらの要素を製品ロジックに真に統合して結果を出す必要があります。

穆偉氏は、周浦データが初めて自社製品を宣伝した際に「カスタマーサクセスチーム」を設立したと述べた。この部門の主な責任は、顧客に深く根ざし、顧客とともに専門家集団とともにアクティベーション、活性化、新規顧客獲得、紅包運用などさまざまな運用方法を模索し、顧客の急速な成長を支援することである。結果は非常に顕著であり、顧客からのフィードバックも非常に良好です。 「しかし、Zhoupu Dataがすべての顧客に専門チームを提供することは不可能なので、販売店がZhoupu Dataの製品を使用する限り、専門チームを雇用するのと同等になるよう、製品設計にそのような機能を実装したいと考えています。」

3. ディーラーのボスが管理、意思決定、計画能力を構築できるよう支援します。優れたデータ運用製品を作成するには、データインサイトの価値を高め、エキスパートモデルをユーザーのニーズにさらに適合させることに加え、ディーラーオーナーの制御、意思決定、計画能力を強化することも重要です。企業の舵取り役として、これら 3 つの「力」がディーラー開発の可能性と上限を決定することがよくあります。

制御とは、ビジネス プロセスと会社の運営に対する基本的な制御の程度を指します。データインテリジェンスを通じて、ディーラーは会社の全体的な業務効率を直感的に把握し、プロセス内の各リンクの長所と短所を一目で理解して、戦略的な計画を立てることができます。

決断力とは、常に変化する市場に直面して判断や決定を下す能力を指します。ディーラーがプロモーションを計画している場合、データ操作ツールの助けを借りて、現時点でどのプロモーション方法を使用するかを迅速に決定し、どの程度の損失を許容できるかを評価し、プロモーション期間中にリアルタイムで販売状況を把握することができます。その後、実際の状況に基づいて割引の範囲とサイクルを調整し、結果が期待どおりになるように努めることができます。

計画能力とは、既存の手がかりに基づいて予測し、操作を調整する能力を指します。必要なデータ分析の「武器」に加えて、ディーラーはデータインテリジェンス手段を通じて他の情報や手がかりを得ることができます。たとえば、どのような製品を宣伝すべきか、どのチャネルで売れない製品があるか、特定の地域で売れ筋になった製品は何かなどです。これらの情報は、上司が業務の次のステップを計画し、行動する前によく考えるのに役立ちます。

周浦データの選択：ビッグデータ2.0時代の慎重なアプローチ

上記の点を中心に製品開発を行う際に、Zhoupu Data が直面する最大の課題は、何千ものニーズの中から共通のニーズを選別し、Zhoupu Data がこれらのニーズを最低コストと最速のスピードで繰り返し実現できるようにすることです。

穆偉氏は率直にこう語った。「やればやるほど、ディーラーの運営モデルは大きく異なることが分かります。広州から山東、江西から内モンゴルまで、ディーラーは開発レベルと考え方において明確な違いがあります。そのため、技術的には、フレームワークを構築する際には可能な限り柔軟である必要があり、同時に開発の反復能力にも課題をもたらします。ニーズを満たすためには、迅速かつ頻繁に反復する必要があります。現在、周浦データは大規模な製品ラインと協力して、さまざまなディーラーにカスタマイズされたサービスを提供しており、ユーザーエクスペリエンスの面でユーザー独自のビジネス形式に可能な限り適合するよう努めています。同時に、既存の基盤に基づいて製品モジュールをさらに分割し、顧客のパーソナライズされたニーズに対応しています。」

チーム構成の面では、周浦データのCEOとCTOはともにアメリカのトップインターネット企業での勤務経験を持っています。同社はインターネット遺伝子が強いテクノロジーベースの企業であり、チーム全体の管理職は基本的に技術的なバックグラウンドと大規模企業プロジェクト運営の経験の両方を持っています。同社の研究開発チームの構成が非常に多様であることは注目に値します。

「過去1年間、当社はR&Dチームのレベルを充実させてきました。UED部門を設立し、ユーザーエクスペリエンスに重点を置き、機能不足を補うという一般的な慣行ではなく、Cエンドと同様のエクスペリエンスをBエンドに生み出すことを望んでいます。PMMを追加しました。製品の多様化に伴い、お客様が製品機能を真に理解し、新旧のお客様の仕事や生活に迅速に実装できるようにすることで、ユーザーのアクティビティを増やすことに重点を置きます。不完全な統計によると、当社のR&Dチームには、管理レベルを除いて約12の役割があります。小規模ではありますが、必要な機能はすべて備わっていると言えます。」

昨年末から今年にかけて、周浦データの主力製品は周浦ストアマネージャーであり、主に二次端末（つまりディーラー）と小売端末間の接続チャネルを構築します。 「スマートオーダープッシュ」はコア機能の1つです。従来の顧客主導型購入モデルとは異なり、店舗オーナーはプラットフォーム上で商品の選択と購入に多くの時間を費やす必要がありません。代わりに、システムのバックグラウンドで店舗の購入注文が自動的に生成され、ディーラーの販売員がワンクリックでプッシュします。店舗はわずか3秒ですべての購入を完了できます。

「こうしたツールには、実は2つの機能があります。1つは情報連携です。営業マンが店舗を拡大する際に、より多くのディーラーの顧客グループをネットワークに取り込み、顧客獲得チャネルを拡大することができます。もう1つはユーザーグループを活性化することです。この連絡方法により、上司と上司を簡単につなげることができるからです。ディーラーは、顧客タイプ、チャネル、地域などに基づいてプロモーション活動を手配し、バックグラウンドで事前にさまざまなプロモーションオーダーを作成し、すべての店舗オーナーのWeChatにプッシュすることができます。」

穆偉氏は、日用消費財業界では再購入の頻度が非常に高いと紹介した。店舗が不可抗力の要因に遭遇しない限り、顧客基盤と売上高は比較的安定しており、そのため注文の再現性が非常に高く、その予測可能性はCエンド消費者の予測よりもはるかに簡単である。狭義では、スマート オーダー プッシュは在庫を予測し、補充の提案を行うことができます。スマート受注促進は、広い意味では業務促進も含まれます。例えば、他に発注すべき販促品はあるか、発注すべき人気の新商品はないか、発注を検討できる新商品はないか、といった運用戦略に関わる機能もスマートオーダープッシュには含まれています。また、営業マンにとって、日々の店舗訪問の作業量は比較的大きい。「スマートオーダープッシュ」機能は、潜在顧客をスキャンし、ウォーミングアップの波を起こすのに役立ちます。この場合、営業マンは店舗訪問時にターゲットを絞ることができ、作業効率が向上します。要約すると、インテリジェントオーダープッシュの応用シナリオは非常に広範囲にわたります。

将来を見据えると、周浦データは中長期的にデータ分析に注力し続けますが、その重要性は段階によって異なります。 「当社は決してSaaSソフトウェアプロバイダーとして位置づけることはありません。ディーラーに提供する機能は絶えず進化しています。最初にモバイルオフィス機能を提供し、次にデータ操作、倉庫保管、物流などを含むフルチェーンの技術エンパワーメント機能を構築しました。さらに一歩進んで、技術戦場を徐々に平準化したら、レベル間のデータ接続と動的ネットワーキング、つまり商品と店舗のマッチングに取り組み始めます。」

穆偉氏は、ディーラーの業界統合は避けられず、将来的にはディーラーの数は現在ほど多くならないかもしれないと考えている。 Zhoupu Data が提供するツールは、すべてのディーラーに無差別に適用できるわけではありませんが、一定の地域管理権限を持つグループや、特に高度な運用意識を持つグループに適しています。 Zhoupu Data ができることとしては、これらのプラットフォームやツールを通じて、より質の高いディーラーが出現し、より高いレベルに上がることができるようにすることである。 「当社がサービスを提供するディーラーは、より多くのリソースを統合し、より優れた業務を実現できる力を持つようになると信じています。同時に、より多くの志を同じくする人々がZhoupu Dataに加わり、DTコンセプトの成功事例やランディングシナリオをさらに生み出し、データインテリジェンスの時代に変化をもたらすことを期待しています。」

[この記事は51CTOコラム「周浦データ」、WeChatパブリックアカウント「周浦データ（id：zhoupudata）」からのオリジナル記事です]

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