数据供应链驱动企业与消费者协同

数据供应链驱动企业与消费者协同

导读

消费者登堂入室乃天下大势。丰裕已经代替匮乏成为供给格局的新常态，互联网基本消除了价格信息的不对称，口碑传播促成了广泛的消费者议价同盟，而当掌握取悦消费者诀窍的互联网企业以势不可挡的姿态向各行业渗透，传统企业不得不全方位开展数字化转型。于是，消费者从价值链末梢被推到价值网中央。生产要素向它汇聚，产业界限为之打破，组织结构为之颠覆，运营流程为之再造，商业模式为之改变，最终都是为了创造极致的消费者体验。这时，产业协同需要新观点。

沃尔玛和宝洁通过对接后台系统、共享数据库以及共同制定提升计划获得了双赢，利丰公司通过娴熟地管理全球供应商网络实现超乎想象的生产效率和交付速度，Intel则派出工程师与软硬件厂商组成联合团队以加快推出基于最新一代芯片的产品…这些协同案例大都耳熟

能详，但缺乏时代气息。一方面，消费者强势崛起，在这些案例中却无迹可寻；另一方面，数字化浪潮深入推进，这些案例却未充分体现。本文基于最新案例阐释了以消费者为核心的产业协同模式，然后为传统企业实践这一模式提出建议。

（一）消费者成为产业协同新主角

企业一直被告诫要心存消费者，但长期以来，其执行却主要靠企业家的软性道德约束。而今，这一教条正在成为具有坚实基础和硬性约束的行为准则，其表现形式不是把顾客当成虚无缥缈的上帝，而是把消费者当作对等合作的协作对象，通过切实有效的协同策略获得竞争优势。

1）消费者掌握生产资料

1998年，一家创业公司发现酒店经营者面临一个棘手的问题：酒店空房即使以很低的价格出售也比空置要好，但为了保护酒店品牌并避免冲击主流销售渠道，酒店无法公开实施这一计划。如何解决这个问题呢？这家公司设计了一种模式：让用户事先提交对酒店位置、档次、价格的期望，为用户匹配对应的底价“房间库存”，成交前不展现酒店名称，而一旦成交用户必须接受。该模式甫一推出就大受欢迎，Priceline正是凭此崛起，现在已是市值高达630亿美元的全球在线旅游龙头。

在阿里巴巴看来，未来的商业都将是消费者驱动的。阿里正在探索的重要方向是，利用其平台上的巨量用户为入驻店家在各个环节引入消费者协作，间接驱动制造业的改造升级。家电厂商如澳柯玛、手机厂商如华为等都曾利用天猫平台与用户对话，调动用户参与产品设计并取得了成功。通过数据共享计划，天猫将沉淀的数据分享给厂商以指导其产品设计、研发、生产和定价，实际上充当了消费者协同的代理人。

Airbnb的业务模式是将旅游者与旅游目的地所在城市的闲置房屋或床位连接起来。这家创立于2008年的企业引领了共享经济的兴起，目前有160个国家的3.5万城市的60万套房源在它的平台上展示，去年一年接待短租用户超600万，最新的估值达到100亿美元。Airbnb的实质是一个基于数据的平台，它搜集城市、房屋、房主以及租客的各种数据，

一方面将个性化的搜索结果匹配给租户，另一方面通过数据分析帮助房主制订最佳的房屋租赁价格，然后为双方的信用评级并识别欺诈。

上面案例的共同点在于，消费者都提供了某种资源。提供给Priceline的是消费者期望，对天猫及其合作伙伴实际上也是如此，而最终都以数据形式出现。在Airbnb案例中提供的是实实在在的房间，但对Airbnb而言，协作的关键仍在于相关的数据，既包括租户数据也包

括房主数据。如果说工业时代最重要的生产资料是机器，信息时代最重要的生产资料可能是大数据，尤以个人数据为最。正是在这个意义上，掌握着个人数据支配权的消费者，才上升为企业纷纷争取的协作对象。

2）数据驱动端到端个性化定制

大数据的作用将端到端贯穿企业运营的各个环节。未来企业的运营核心，可能浓缩在一个一体两面的信息平面上，一面是用户的历史、实时及预测数据，另一面是企业运营的历史、实时及预测数据，两个平面建立映射关系，用户面的变化将触发运营面的若干Trigger进而形成企业资源调配的指令，真正实现以用户个性化需求为中心的运营。下面两个案例初步体现了这幅图景的三要素：用户面、运营面及其映射关系。

总部位于中国青岛的个性化定制成衣品牌红领，近来成为学术界和产业界关注的焦点。经过11年的不断摸索和积累，红领自行设计了一个包含20多个子系统、完全由数据来驱动的数字化运营平台。该平台核心是一组叫做客户密码的数据，包括客户的姓名、联系方式、身高、体重、社会家庭关系、个人爱好、衣着偏好、满意度等等，一组客户数据被录入后，无需人工转换和纸张传递，系统自动解码并驱动自动配里料、自动配线、自动配扣等后续流程。解码的有效性依赖于红领11年来积累的海量数据，目前已经可以满足超过1000万万亿

种设计组合、100万亿种款式组合，足以满足各种个性化需求。

与制造业不同，医疗、教育、餐饮等服务业天然就是个性化的，但这种个性化通常来自服务本身的不可标准化。现在，消费者协同也在改变传统服务业，形成以消费者为中心的个性化。比如，自适应学习允许学生自行“决定”学习内容。这种模式致力于改变单向传授、被动接受的线性教育过程，为每个学生提供量体裁衣的学习方案。基于互联网的自适应学习平台采集用户学习过程中的各种数据，为每个用户构建个性化的学习模型，进而将该模型应用于下一步的学习中，为用户分配最适合的学习内容。类似地，随着人类基因库的破解，医疗专家正在试图基于个人基因提供完全个性化的药物和治疗方案。

但总体来看，让来自于消费者的数据真正地服务于消费者，是当前很多讨论和实践背后被淡忘的基本价值观。比如，基于大数据的精准营销旨在帮助产品找到对的客户，而大数据的价值主张其实应该是帮助用户定制对的产品。立场一旦转换，大数据创新的重心就从前台营销向后台供应链整合和内部运营转移，而最终形成由数据驱动的端到端个性化定制流程，任重道远。

红领难能可贵地提供了一个制造业转型的终局样本，但对于各行各业的朝圣者而言，再花11年才能建立这一模式显然已不可接受。红领之所以能够成功，主要归功于它11年前就坚定不移地确立了个性化定制的业务模式并坚持不懈地以前端需求为指挥棒积累后端数据、优化后端流程、固化后端系统，而这个过程之所以漫长，很大的瓶颈来自于个人数据搜集的效率较低。事实上，它一直通过代理商的线下渠道去承接一个个客户。现在，个性化定制和C2B的趋势已成为共识，对企业而言，胜出的关键在于如何更快速、更充分、更高效地获取相关数据，缩短实现上述目标的进程，这构成了消费者协同策略的核心。

（二）传统企业如何强化消费者协同