資料價值需要在完整的鏈條中產生，孤立的資料是沒有價值的。
——黑蟻資本運營董事 劉湛
隨著消費習慣發生變化，「人貨場」開始重構，新零售、新消費成為熱門話題，新銳品牌成為投資界的新寵。那麼，被投資者看好的新銳品牌都有哪些共性？資本又是如何看待如今的新消費？
近日，黑蟻資本運營董事 劉湛在觀遠資料聯合主辦的新銳品牌私董會上，
發表了以《新銳品牌數字化實踐》為主題的分享
。
以下是他的演講實錄：
如何給品牌做分類？
到了資本這邊工作，因為接觸過的品牌特別多，我們會對整個消費行業進行研究。其中一個問題是怎麼給零售消費品牌做分類。按我自己的理解，可以從兩大維度去思考，任何一家企業都可以將自己代入這個二維空間。
第一個維度：以渠道做區分
渠道把品牌劃分成了三個不同的品類：
第一類：線上電商平臺售賣為主；
第二類：走經銷商渠道，如元氣森林；
第三類：自己開門店，運營一個品牌，類似名創優品。
第二個維度：以發展階段做區分
我們看一個品牌，目前處在什麼樣的發展階段，是0-1階段還是1-10階段，又或是10-100階段。
當我們把品牌放到這樣一個矩陣裡後，就能得到一個相對清楚的定位，在每個階段，品牌的策略都是非常不一樣的。
品牌要在不同階段思考不同的問題，在正確時間做正確的事情
。
在品牌早期階段，會關心品牌定位是什麼，市場的競爭格局是什麼，使用者的需求是什麼，如何才能提升品牌影響力快速出圈？而往後到了10-100，100-1000的時候，品牌需要考慮是否要自建供應鏈，以及如何讓供應鏈更加高效等問題。
資料運營進化論
在我們和新銳品牌的交流過程中，我們瞭解到，新銳品牌創始人一般會非常關注兩個事情：
行業競爭格局和使用者的聲音
。另外還有對使用者輿情的監控，生產管理環節的系統化、數字化，新媒體平臺的數字化運營，對不同階段數字指標體系的定義等等。
而一般初創企業遇到的挑戰則是：沒團隊、無基礎、預算少、認知少。面對這些問題，應該如何解決？
一般品牌數字化運營分為幾個不同階段，無論什麼公司，都存在著這樣一個進化的邏輯
。
首先是資料一體化
企業對excel的大量使用，導致了資訊孤島、資訊斷層的出現，如何打通資料是我們要考慮的第一個問題。
資料價值需要在完整的鏈條中產生，孤立的資料是沒有價值的
。
第二是資料精細化
當資料形成了完整的鏈路，我們需要對它進行視覺化，能夠進行基本的看數和分析資料，看數時萌生的許多差異化的想法就是我們個性化運營的提升點。當資料實現了一體化和視覺化後，我們會發現人群的差異化，從而根據使用者畫像進行細分，進入到一個更加精細化的階段。
第三是資料自動化
當精細化越做越細，一個使用者可能有幾百個標籤時，人力無法支撐如此精細化的工作，這時就必須考慮如何把這些運營的規則試驗總結出規律，沉澱到系統裡，實現自動化。
最後是資料智慧化
人工總結出來的經驗不一定就是最優解，但只要資料量夠大，我們就能透過精準計算找到關鍵因子，沉澱了足夠多的資料後，我們就有機會得出一個比人工經驗分析出來的策略更精準的方案。
用經濟學思維安排資源計劃
我們為什麼要數字化？
其實數字化是法治的運營，而不是人治的運營。
運營需要系統化、規則化，當我們把運營的邏輯 規則固化下來，讓它變成一個可重複的實驗，這樣才能達到迭代的效果。
針對這一點，新銳品牌面對的挑戰是什麼？前面我們說新銳品牌的挑戰是缺人、缺預算， 但在這種情況下，我們依然有可能幫助這些企業快速實現基礎的數字化。
因為我們找到了觀遠資料和我們打配合，幫助了我們很多的新銳品牌在3-5個月的時間 內，實現了基本的數字化
。
但做這件事的過程中，我們又發現了另一個問題，企業的資料從何而來
？我們知道資料分為一方資料、二方資料、三方資料，企業能以比較低的成本接入自己的資料，但二方資料就很複雜，尤其是抖音和小紅書的資料就很複雜，一個是資料量大，第二個資料是割裂的。
這個時候如何把二方、三方資料同步企業資料庫，實現資料自動化同步就成了一個問題
。我們這邊有做一個數據同步的中臺，可以覆蓋多方資料來源再做聚合分析與呈現，觀遠的應用市場也在做同樣的事情，希望我們兩邊可以互補，儘可能覆蓋更多的資料來源。
在我們和觀遠合作的專案中，品牌的數字化運營差異很大，不同品牌在不同階段都有不同的打法。但在我們為很多品牌進行BI系統選型時，最終都還是選擇了觀遠。我們和觀遠的合作，從我18年還在做線下零售品牌的時候就開始了，是觀遠比較早期的使用者。今天再回頭看觀遠服務過的已經成型的產品，能明顯地感覺到無論是在互動上、操作靈活度，還是他們對業務的 理解程度上，
都有了極大的提升，產生了質的飛躍
。
在這裡我總結一下，在品牌專案推進過程中，一定要用經濟學思維安排資源計劃。要在有限的時間之內，以我們有限的資源，抓住哪些重點問題，快速產出價值，不能想要大而全，要從全域性視野出發追求ROI最大化，做到80分時，可以考慮切換模組。
新銳品牌數字化實踐
品牌要做大做強，在渠道方面需要對接電商平臺渠道、線下渠道、經銷商渠道等等，但對於一個初創品牌而言，在還沒有團隊的情況下，把所有平臺都運營一遍是不可能的事情，所以要去考慮如何在有限時間內，以有限資源快速產出價值，
不能要求整個規劃大而全並擁有完整的指標體系，而是要基於資料分析抓住痛點
。
以實施數字化轉型專案為例，
第一件事是要考慮資料來源，即我們的資料從何而來
。什麼資料需要沉澱，什麼資料不需要沉澱，以及什麼樣的資料要考慮自動化沉澱。沉澱資料的原因在於有些平臺的使用者量特別龐大，不會將明細資料儲存太久，不利於我們後期根據歷史資料進行分析和覆盤，這時就需要考慮的資料生命週期。
其次，需要讓資料產生關聯
。以自媒體平臺為例，如果要在自媒體平臺進行營銷，小紅書也好，抖音也罷，它們的資料全是割裂的，我們需要將不同來源的資料拼接到一起，關聯到一起才有可能對場景進行還原，實現全鏈路的分析。
最後
，從投資視角出發，我希望能夠
收集到最完整的線上線下各種品牌的各種資料
，從而能夠給我們的投資提供一些資料決策的支撐。一般這些資料主要來自以下幾個方面：
1。線上傳統電商平臺
2。社交媒體
3。線下門店
4。經銷商
如果能夠擁有這些資料，基本上就可以做一個較為全面的資料分析。我們做了一個四象限圖，橫軸是品牌的銷售金額，縱軸是同比增長，大家當然都希望品牌儘可能都出現在第一象限，但體量大與快增長是相互矛盾的，於是我們就需要找到一個平衡點。這時資料就又發揮出它的作用了，透過採集資料、分析資料，找到那個最優點來輔助決策。
在門店分佈上
我們很早以前就做過一些頭部品牌的評論爬蟲，不少品牌累計100萬條以上評論，如此龐大的資料一定有很多值得挖掘的有價值的東西。通常品牌花大量時間在焦點訪談、使用者調研上收集使用者的聲音和反饋，海量評論資料中蘊含的資訊如何高效挖掘出來應該是一種ROI更高的嘗試。
在使用者評論上
我們很早以前就做過一些頭部品牌的評論爬蟲，一不小心就可以爬100萬條，如此龐大的資料一定有很多值得挖掘的有價值的東西。與其花大量時間在使用者訪談、使用者調研上，對這上百萬的評論資料進行分析其實是ROI最高的方式。
在直播運營上
可以看到如今整個天貓體系的流量都在不可避免的外流，流到哪裡去了？對於新銳品牌而言，流到了抖音、快手還有小紅書等新媒體平臺，直播間的時長和流量是有限的，如何更合理有效的分配時長和流量。品牌要想在直播上獲得較大收益，不單要有流量分析，還可能需要在計劃層面實現直播排期，從到銷售目標，主播排班，到商品運營，到投流預算和策略，都要有一個計劃。最後對直播進行復盤，將直播間的多維資料關聯起來全鏈路分析。
綜上，透過結合以上種種因素，我們可以做個科學點的迴歸預測，將不同維度的關鍵因子組合起來，看看哪些因子能產生真正的影響，以及會產生多大的影響。但這些都需要大量的資料來輔助，透過大量沉澱的資料來實現。
整理 | 杜一
排版 | 四斤
設計 | Jiang
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