億邦動力研究院：2021新銳品牌數字化增長白皮書：從“現象級網紅”到“持續性長紅”（41頁）.pdf

《億邦動力研究院：2021新銳品牌數字化增長白皮書：從“現象級網紅”到“持續性長紅”（41頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《億邦動力研究院：2021新銳品牌數字化增長白皮書：從“現象級網紅”到“持續性長紅”（41頁）.pdf（41頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、從“現象級網紅”到“持續性長紅” 2021新銳品牌數字化增長白皮書 2021年01月13日 mNqOpQnQpPqNtNwPnQoPrRbR9R9PnPmMmOpOjMmMoPjMpNrM7NoPtPuOtRnONZpPrR 品牌新變化 1 2 3 4 長紅新動力 數字新增長 未來新消費 目錄 1 品牌新變化 零售品牌發展沿革 新銳品牌特征剖析 新銳品牌驅動邏輯 5 零售品牌發展沿革 零售品牌，是直接將商品或服務銷售給個人消費者或社會集團并作為最終消費之用的品牌。放眼全球，零售業歷經百 年發展，從傳統百貨時代逐步迭代至如今的新零售紀元，而品牌也隨著行業的革新與技術推動，加速進入新階段。 初現優

2、化擴充顛覆融合 工業革命促使歐洲 品牌最先成形。得 益 于 此 ， 巴 黎 于 1852年開出了世界 上第一家百貨公司。 零售業正式進入專 業售賣、囤貨流通 的全新形態。 新銳品牌爆發歐洲品牌成形中國品牌初立傳統品牌轉型國際品牌振興 歐洲工業革命國外中產崛起中國改革開放互聯網+浪潮數字革命經濟 數據來源：阿里研究院 工業革命浪潮蔓延 全球，美日品牌隨 之振興，中產崛起。 零售業也發展出更 多店態。紐約1930 年開出的第一家超 市成為現代超市的 最早雛形。 隨后科技的快速發 展為零售降本提效， 推動外國品牌與終 端業態進一步豐富 優化。而此時中國 恰逢改革開放前后， 國產品牌初立門戶， 外來品

3、牌強勢介入。 20世紀末至21世紀 初，電商的出現完 成了一次對零售業 的巨大創新，成就 了大批互聯網+線上 品牌，卻使線下傳 統品牌大規模失聲， 尋求轉型。 2016年后，新零售 模式使實體經濟重 新回暖，線上線下 空前融合。新銳品 牌借助數字基建， 精準迎合消費需求， 在不同細分賽道先 后爆發，彎道超車。 6 新銳品牌爆發驅動力 得益于近年來“消費數字新基建” 的快速推進、內容生態的創新與完善，以及消費需求分級三大關鍵因素的相互循環 增強，新銳品牌具備了全面爆發的基礎條件與核心驅動力，在巨頭林立的白熱化市場競爭環境與黑天鵝事件的不確定 性中實現逆勢突圍。 【電商】 實現初步的數字連接，高效

4、協同調度供需關系 與生產要素，提升產業鏈、流轉網絡效率，為 新銳品牌帶來可預期的規模效應和乘數效應 【內容平臺】 平臺豐富化：淘寶、小紅書、抖音、快手、知乎、 B站、微信公眾號等內容平臺全方位包圍消費者， 使之成為新銳品牌孵化的最佳土壤 【廣告商】 投放多樣化：圖文、音頻、直播、短、中長視頻等 多模式融合，生動的內容體驗更為消費者所接受 【作者】 內容優質化：UGC創作升級，量質齊升，向PUGC 甚至PGC趨同，提升新銳品牌內容可讀性 【讀者】 入口便捷化：智能手機和5G技術的普及，使移動 端成為內容消費主入口，更多用戶可隨時進行內容 獲取，利于新銳品牌內容精準觸達 【人工智能】 解決海量數據

5、的有效和高效使用問題，有效幫 助新銳品牌洞察先機 【云計算】 簡化大數據平臺的復雜性，為新銳品牌大幅降 低數據驅動門檻和數據分析成本 【物聯網】 連接物理世界和數字世界，通過數據的實時推 動各場景效率和效益的提升 消費數字新基建 內容生態 消費分級 【個性化主張】 消費者嘗試購買中小/自有品牌意愿增加， 非計劃性購物需求提升 【需求分化】 消費者購買行為愈加細分，面對不同消費 場景變得更加挑剔 【理性消費】 消費者關注價格與品質的動態平衡，追求 高度經濟性和理性的決策過程 7 新銳品牌崛起的前十大領域 新銳品牌通過深度洞察消費分級下的“新人群”，充分挖掘不斷升級變化的“新需求”，開拓細分賽道上

6、的“新品 類”，在眾多領域實現爆發。 數據來源：CBNData 第一財經商業數據中心看不懂的新消費2020新消費洞察報告 醫美健康網紅食品抗糖代餐美妝個護睡眠經濟 潮玩手辦智能小家電體育健康國潮漢服植物食品 8 2017-2019線上新品牌行業分布 服裝 食品 百貨 美妝 小家電 運動戶外 母嬰用品 數碼 新銳品牌行業分布與數量趨勢 新銳品牌在各行各業均有所發力和成長。2017年至2019年間，服飾行業新銳品牌占比最大，美妝行業則在行業增速 和消費規模占比中遙遙領先。到了2020年，國產新銳品牌在天貓平臺公布的36個品類中占比超過72%，全面領跑。 數據來源：CBNData 第一財經商業數據中

7、心看不懂的新消費2020新消費洞察報告 2017-2019年間，服飾行業聚集了最多 新銳品牌，占比達42.75%；而食品和百 貨行業新銳品牌的占比則位列第二第三， 分別達到19.68%和12.03% 2019年：天貓新增70%新品牌 天貓雙11公布類目：24個 外資企業：9家，占比38% 國產品牌（5年內）：2個 2020年：新銳品牌爆發元年 天貓雙11公布品類：36個 國產品牌（3年內）：17個，占比超47% 國產品牌（5年內）：10個，占比為25% 外資背景品牌企業：2家 數據說明： 此頁“新品牌”指2017年-2019年內成立天貓官方旗艦店的品牌 2017年-2019年線上各行業新品牌數

8、量趨勢 數據說明： 1.2019年新品牌消費規模占比=新品牌消費規模/行業整體消費規模 2.行業增速=2017-2019行業整體復合年均增長率 201720182019 2019新品牌消費規模占比 行業增速（CAGR） 服裝 數碼 數碼戶外 母嬰用品 百貨 小家電 食品 美妝 藍海行業紅海行業 新品牌行業分布 9 新銳品牌典型代表一覽 抓住新一代消費者的需求痛點及細分市場空白，新銳品牌更聚焦產品品質與差異化，輔以開創新模式，區隔價格帶、 提升品牌設計感等方法迅速在各個賽道中打開缺口，異軍突起，搶占一席之地。 品牌三頓半元氣森林王飽飽鐘薛高NEIWAI內外完美日記鍋圈奈雪的茶 成立時間2015年

9、2016年2016年2018年2012年2017年2017年2015年 商品品類咖啡飲品谷物代餐冰淇淋內衣美妝火鍋食材茶飲 代表產品超即溶咖啡蘇打氣泡水 低溫烘焙 水果麥片 中式雪糕零敏系列 動物眼影盤 金絲絨唇釉 /茶+軟歐包 品牌印象 3秒即溶 現磨口感 IP包裝 0糖0脂0卡 日系風 健康低糖 低熱量 酸奶大果干 健康無添加 低糖低熱量 瓦片狀 舒適 無鋼圈 大牌同質 平價 在家吃火鍋 簡明日系風 茶飲歐包組合 品牌定位精品速溶咖啡無糖專門家 高顏值 谷物代餐 高端國產雪糕 專注貼身衣物的 生活方式 有國際影響力 的中國美妝 火鍋燒烤食材 連鎖便利超市 新式高端 茶飲 主要交易載體天貓

10、天貓 便利店 天貓天貓天貓天貓門店 門店 小程序 入駐天貓時間2018年2017年2018年2018年2012年2017年2020年2020年 天貓粉絲數90.2萬506.9萬237.8萬176.9萬322.5萬1649.3萬0.79萬46.3萬 最新融資情況 及估值 B輪￥過億 $1.2億 戰略融資￥1.5億 ￥40億 C輪￥數億 ￥10-15億 戰略融資 超￥5億 股權融資 超￥10億 美股上市 C輪$6000萬 ￥5億 C輪$過億 $20億 數據來源：企查查、天眼查、網絡公開信息，億邦動力研究院整理繪制；巨量算數、時尚集團數據平臺和新媒體事業部國貨品牌力發展報告 10 新銳品牌VS傳統品

11、牌和淘品牌 與傳統品牌和淘品牌不同，新銳品牌不再局限于單一平臺內形成閉環，而在早期布局時就有意識打破邊界，順應消費 分級下用戶需求更加個性自主的趨勢，針對性全網種草，并借助天貓平臺樹立品牌，回流成交，形成內外雙循環模式。 對于部分有線下基因的新銳品牌，則多數在全渠道種草后回流至自身線下門店達成交易。 外循環 淘外全網全渠道精準 種草，回流天貓/線下 店成交，形成外循環 內循環 淘內流量扶持，淘內平 臺成交，自成內循環 全 網 流 量 平 臺 主 要 成 交 平 臺 門店 + 淘內外多平臺KOL/KOC投放， 運用直播電商、短視頻等形式 進行全網種草，但始終回流至 天貓或自身線下店進行成交 【新

12、銳品牌】 互聯網風潮后，大量傳統品牌 開始轉型線上，但早期僅限于 進駐天貓，依靠淘內流量傾斜 與原品牌影響力促成交易 【傳統品牌】 【淘品牌】 電商風口上成長起來的網絡原 創品牌，初始無線下基礎，多 數依靠淘系平臺獲取流量，促 成淘內成交，逐漸形成品牌力 11 搜索引擎門戶資訊垂直行業電商 11 24 36 201720182019 天貓雙11公布類目數量 新銳品牌先手：出圈三板斧 從低調初創到全網爆紅，新銳品牌首先以產品、渠道和營銷構建先手“三板斧”，通過推出一個可滿足細分需求和解 決場景痛點的產品，入駐距離目標人群“最近”的渠道，利用新型流量平臺在短期內進行引爆以擴大知名度，實現品 牌出圈

13、。 新銳品牌通過開創新品類（關注小眾市場需 求、找到細分賽道、解決痛點等）、進行差 異化創新（顏值、包裝、功能、定位、成分 等），以及順應人性（“自私”地為悅己消 費、“貪婪”地追求高性價比、雖然“懶惰” 但依舊能吃好不胖等），推出新產品，構建 出圈第一斧。 作為對網購人群滲透度最高的淘系平臺，是 距離用戶“最近”的購物渠道之一。依托天 貓“新品牌戰略”，新銳品牌大多選擇天貓 作為快速實現線上從“0”到“1”的出圈 第二斧。2019年天貓平臺新開新品牌數量 增長至2017年的2.49倍。 新銳品牌利用電商平臺及社交平臺進行廣告 投放，進行全網全場景營銷，成為出圈第三 斧。從2016年開始，電商

14、廣告份額持續霸 榜。短視頻及社交廣告則與新銳品牌同步崛 起，從2019年起成為除電商外最受歡迎的 品牌廣告投放平臺，且比重逐年增加。 產品 渠道 營銷 2.49倍 2017-2019線上新品牌數量趨勢 201720182019 數據來源：網絡公開信息，億邦動力研究院整理繪制；艾瑞咨詢中國電商營銷市場研究報告；CBNData 第一財經商業數據中心看不懂的新消費2020新消費洞察報告 2015-2022年中國不同媒體類型網絡廣告市場份額 32.3% 27.4% 27.0%23.7% 14.6%17.5% 12.7% 11.2% 201520162017201820192020e2021e 2022

15、e 7.2% 7.7%8.4% 9.4% 9.0% 8.1% 8.0% 8.5% 26.9% 28.2%32.0%35.2% 37.8% 39.2% 39.0%38.4% 10.7%11.3% 9.5%8.4% 3.4% 3.9% 4.5% 5.7% 6.7% 8.3% 9.3% 10.3% 10.1% 10.2% 10.9%11.6% 22.1% 19.9%16.8% 12.4% 3.8% 在線視頻社交平臺分類信息短視頻 12 在公域流量平臺完成爆發后，完美 日記進行了“教科書式”的全面私 域化運作，通過“小完子”“紅包 卡返現”、“線下門店”、“小美 子”，以及朋友圈、社群等沉淀和 觸達用

16、戶，依靠微信生態和抖音生 態，建立品牌私域流量池，提升老 客戶的生命周期價值。 新銳品牌后手：頭尾雙驅動 出圈后，新銳品牌會進一步深耕位于價值鏈最前端的用戶，以私域邏輯反哺運營；同時對價值鏈最后端的供應鏈上游 進行升級，提升全面數字化能力，形成多維增長模型。 元氣森林原一直采用OEM代工生產模式 （由代工廠根據企業要求，使用企業提 供的配方進行生產，產品貼企業商標進 行銷售） 。如今，為造就核心競爭力， 元氣森林開始發力布局上游，自建工廠， 打造獨立供應鏈。品牌首個自建生產基 地已落地滁州，未來更計劃在全國優質 原料產地建立3座自有工廠，在工藝方面 進行創新變革，打造真正的護城河。 憑借“無添

17、加”概念出圈的新銳酸奶品 牌簡愛，5年來平均年增長率達 155%。 2020年，簡愛酸奶開始將重心聚焦在供 應鏈上。在今年5月完成的總額4億元的 A輪融資中，90%以上的資金將用于打 造“工廠+牧場一體化”模式的上游供 應鏈，全面布局上游供應鏈，以解決代 工帶來的品控問題。 會員供應鏈 產品渠道營銷 營銷 數字化 線下場景 數字化 產品 數字化 生產 數字化 用戶 數字化 新銳品牌增長模型 鐘薛高在全網的崛起，除了三板斧 的加持外，離不開品牌的私域運營 邏輯。為簡歷長遠和忠誠的用戶關 系，鐘薛高經常主動邀請消費者聊 天試吃，在微博、微信和小紅書上 與忠實用戶共創新口味產品，用閃 送給消費者送出

18、道歉禮盒。用外部 線下店和內部客戶體驗中心構建提 升私域用戶體驗的路徑。 【完美日記】 【鐘薛高】 【元氣森林】 【簡愛】 核心模塊 出圈模塊 底層能力：以用戶為核心的數字化供應鏈能力 2 長紅新動力 發展不確定性風險 新銳品牌長紅推手 新銳品牌增長模型 14 新銳品牌增長持續化痛點分析 隨著Z世代用戶對個性化要求的不斷提高，市場對品牌分別在人、貨、場的升級重構，以及內部精細化管理方面提出 了新的挑戰，這使新銳品牌在從現象級網紅跨越成為長紅的過程中，面臨眾多增長不可持續性的風險因素。 同 質 競 爭 供 求 失 衡 需求越發分化和細碎，消費者在更多新興和小眾領域被挖 掘出消費意愿和潛力。傳統的

19、分析洞察手段使品牌難以保 持對新需求捕捉的敏銳度和對需求轉變的敏感性，最終造 成自身的產品服務與消費者預期不匹配，逐步被用戶遺忘。 心智即決策。品牌進行營銷推廣，不僅需要面對同品類間 的用戶心智競爭，還要警惕爆炸信息量及繭房效應對用戶 帶來的的不平衡影響。品牌若無法在短時間內擊中心智切 口，將難以觸及到目標人群，或被其他同類品牌所取代。 即使是新銳品牌的產品，也有被快速模仿復制，甚 至超越的風險，使產品同質化不斷加重。品牌要承 受和應對原產品敏捷化改良迭代、新產品快速研發 投放的壓力，去同質化，以超越客戶期待，否則將 失去產品核心競爭力。 用戶偏好變化加快、選擇多元化、同品類品牌的市場 份額爭

20、奪，以及黑天鵝事件，使前端需求量存在巨大 不確定性，供大于求。供應鏈柔性的不足將造成品牌 庫存積壓等成本損耗，和因產品款式、功能過時而導 致的銷售業績下滑。 從原有單一的消費渠道，發展至線上線下全渠道購物場景， 用戶會在每個渠道產生與品牌方的交互，場景的融合打通 涉及多方連接與分析，數據互通協作的不及時將無法為用 戶帶來一致的服務體驗和提升購物感受，損害用戶忠誠度。 對市場環境反饋的迅速調整依賴于品牌內部精細化運營程 度，新銳品牌擅長業績增長但內部精細化管理未經挑戰， 組織上下級和部門間信息阻隔、結構不適配，使協同效率 低下，無法實現消費產品與用戶運營的無縫銜接。 人 貨場內部 需求捕捉 心智

21、占領產品去同質 柔性生產門店運營 渠道融合精細化管理 協同互通 15 從數據中提取、轉換、加載、建模、繪制結 論，最終為決策提供支持的過程。 新銳品牌長紅新動力：BI到AI的數據進階應用 為實現企業的長期領跑和可持續增長，新銳品牌除了面臨來自行業巨頭的壓力，還需要應對未來后起之秀的追趕與蠶 食?；谝延袑⒔?0%的企業實現關鍵業務環節全面信息化的大環境，新銳品牌必須快速提升自身精細化運營和數據 分析洞察能力，借助數字紅利，率先躍升至數字化中高階段，針對六大痛點找出具有先進性的數字增長解決方案。 1.0階段：信息化2.0階段：數據化3.0階段：智能化 數據分析 AI 作為數據持續反 哺業務的手段

22、， 用模擬和擴展人 類智能的方式， 將海量數據進行 進階應用，以支 撐企業洞悉商機 和智能決策。 BI 數據化的基礎，實現數據 實時交互和可視可讀，使 管理分析人員能夠對數據 進行操作，分析敏捷簡單。 通過對歷史和現有數據、 情景、性能的分析，得出 有價值的洞察，幫助領導 者做出更優決策。 數據倉庫環境業務分析環境績效與戰略 技術人員 建立 數據倉庫 組織 概況 標準化 數 據 源 數 據 倉 庫 業務用戶 存取 操作,結果 經理/主管 企業績效 管理戰略 未來的組 件： 智能系統 用戶界面 瀏覽器 門戶網站 儀表盤 描述性分析診斷性分析預測性分析處方式分析 竄貨稽查 門店健康評估 虛擬標桿店

23、 預流失 會員分析 智能補貨 需求預測 因子分析 猜你喜歡 智能排班 16 新銳品牌長紅模型：敏捷分析到智能決策的業務閉環 數據源Agility 敏捷化 Accurate 場景化 Automated 自動化 平臺特性要求 極簡部署 拖拽式分析 大屏展示 無縫集成 自由鉆取 計算輔助線 篩選分析 行列轉換 對比拆分 定制主題 指標可視化 銷售指標 執行指標 財務指標 生意跟蹤模板 費用分析模板 角色看板 數據追人 可視化拖拽式 數據流處理 一鍵式 多數據源融合 數據流 自動更新 訂閱與預警 分享與 數據化協同 AI驅動行動 需求預測 財務預測 客戶流失預測 AI增強分析 生產排產 精準營銷 ER

24、PDMS TMSPOS 銷售額 目標 完成率 區域銷售 品類排行 覆蓋率缺貨率 售點拜訪率 業績缺口 費銷比回款金額 成本P&L 費銷比 費用率 業績完成度 業績分布 產品銷售 CEO 區域總 Actionable 行動化 Augmented 增強化 門店智能診斷 AI稽查 商品關聯挖掘 輔助決策 作為在消費數字新基建愈發完善下成長起來的新銳品牌，需要在人、貨、場及內部協同層面全面打通智能數據驅動閉 環，以保持長久增長確定性。觀遠數據作為智能分析與決策領域的頭部企業，深度結合新銳品牌數字化發展路徑和難 點，針對性提出一整套從BI到AI的“5A”落地方法論，為新銳品牌構建智能分析與決策大腦，打造

25、新銳品牌長紅模型 。 新品銷售 17 人：用戶需求捕捉 “人”是需求的發起者和感知者，品牌必須時刻保持對人的洞察，利用數字工具對用戶進行全面數字化，形成需求捕 捉的完整閉環，以及時調整自身產品和服務與消費者預期的匹配性。 用戶畫像 實時監測企業用戶總量、新增、復購、留存、流失等情況， 新老客占比、增長趨勢、客單價等核心指標 用戶來源、地理位置分布、消費品類偏好、新老客識別等 認知-興趣-購買-忠誠，針對用戶全生命周期數據進行監控分 析，關注用戶流量入口、關鍵詞搜索、消費習慣、復購留存 流失等節點信息 RFM分析，fast模型分析、首購到復購漏斗鏈路分析 會員觸達、推送、邀約轉化分析，根據運營結

26、果反推運營鏈 路過程中的開關節點，例如推送內容、促銷敏感價格帶、活 動埋點等 以用戶為核心，挖掘目標客群/種子客群的細分需求，喜愛偏好。 用戶總覽 用戶行為 用戶價值 會員運營 根據企業行業和 品類特性選型 內外部用戶消費 和行為數據獲取 用戶模型構建 多維度視角探索用戶需求 用戶模型搭建核心邏輯 第一步 第二步 第三步 用戶模型搭建對應考量因子 18 人：用戶心智搶奪 “人”的心智認知是影響消費決策的最重要因素之一，品牌需通過數字化手段挖掘出用戶的興趣偏好，影響心智培育 的關鍵因素，精準觸達目標群體，構建營銷閉環。 塑造獨特品牌故事 和產品外觀 切入更細分的消費場景 基于大量的閉環營銷分析，

27、優化營銷策略，快準狠搶奪心智，提升市場/會員營銷活動ROI 鎖定目標客戶群體全渠道多觸達 識別優質渠道 持續推廣 打造 爆款商品 帶動銷量提升 策劃線下活動 形成 私域流量 占領 顧客心智 持續進行 消費者分析 04 營銷活動效果 評估分析 03 營銷活動方案 策劃分析 02 用戶分群 消費偏好洞察 01 用戶全生命周期 運營評估 RFM分析：通過近度、頻度和額度對用戶 分析客戶生命周期價值，深入了解客戶 數據分析：發現人群消費規律，定位活動 目標人群，關聯消費商品偏好 數字營銷：依據用戶定位和消費偏好，制 定策劃方向，設置不同活動及優惠券類型 數據分析：活動效果數據追蹤，復盤分析 持續改進活

28、動方案 自然流量付費流量對比、 推廣成交銷售額、總ROI、 獲客成本、活動周期對 比，不同促銷折扣對比 各渠道付費流量占比、流 量趨勢、費用占比、銷售 額占比。渠道獲客成本比 較，轉化率比較 渠道流量花費、流量轉化、銷售額利潤達成、ROI對比 預熱期曝光引流，訪客趨 勢，預售額趨勢；活動期 流量轉化，銷量走勢，點 擊-加購-收藏-下單鏈路數 據監測；活動復盤分析， 產品累計加購轉化達成 會員新增注冊、活動預約、 到場率、購買率、贈品兌 換率，老帶新裂變營銷 營銷活動 匯總分析 大活動 促銷分析 會員 營銷 分析 渠道 推廣 分析 流量轉化 ROI分析 營銷五力 分析模型 邏輯內核：以消費者為核

29、心，進行what-if、推盤/跟蹤/復盤分析，搭建營銷PDCA全鏈路數據跟蹤體系 活動偏好力度偏好觸達方式渠道偏好 拉新復購客單價銷售額 暢銷品日期偏好時段偏好品單價 拉新復購留存流失 19 貨：商品分析管理 品類單品 角色定位鋪貨限定 營銷策略價格限定 資源分配陳列限定 銷售規模范圍限定 （基礎）消費需求 （特殊）消費場景 （轉換）新老汰換 定價策略 變價原則 寬度 深度 地域分級 城市級別分級 渠道表現分級 速度 分級 定價 定位 分量 分類 地理 經濟 經營 市場 競爭 方法論 品類管理和單品管理的映射關系 + 單品管理方法論和系統維度 “貨”如戰場中的“彈藥”，是消費者與品牌方之間最重

30、要的“觸點”。對商品精細化的管理和分析，使品牌可以不 斷優化和迭代商品質量、設計、功能、顏值等關鍵因素，以提升商品對消費者的吸引力，并精準指導后端生產。 商 品 的 精 細 化 管 理 即 從 品 類 拆 解 到 單 品 的 管 理 過 程 單品 類型 TOP暢銷品Bottom滯銷品Delist待清除單品New新品Seasonal季節品 單品 策略 確定單品數量后通過單品屬 性分類、定期銷售表現回顧 來評估單品是否留存 通常在淘汰單品時采用末尾 淘汰制（滯銷單品營銷策略） 針對需淘汰商品須及時做新 品/季節性單品的補充，以 保證單品所在品類的健康度 分類淘汰補充 20 貨：商品生產供應 “貨”

31、的生產供應與前端需求緊密相連，品牌需匯集多方數據并進行有效分析，提升供應鏈柔性與敏捷度，提前預測 備貨配貨目標，使銷售端到供應端全線協同，減少庫存成本，完善履約交付能力，最大程度提升品牌效益。 移動BI數據大屏可視化看板數據預警預警/訂閱推送自助分析 應 用 實時訂單追蹤 數 據 源 企業各業務系統數據 ERP系統TMS運輸管理系統卡車追蹤系統 訂單履約分析 SRM 觀遠數據智能分析平臺 工廠管理系統WMS 數 據 分 析 各階段訂單概覽 訂單明細 訂單銷量完成度 供應鏈損失分析歷史訂單銷售分析 超期訂單分析 未計劃訂單分析 異常訂單預警 超期訂單預警 未排期 訂單 未發運 訂單 未簽收訂單

32、AI+BI數據閉環 產銷存分析需求預測分析 數據 處理 采購費用、生產投入、物流成本 人力資源、倉儲費用、庫存成本 銷售 生產 產品研發 倉儲物流 推廣營銷 終端鋪貨 原材料采購 訂單 銷量 采購 生產 倉庫 物流運輸 客戶信息 資金流 實現 三方打通 計劃驅動供應鏈，實現成本與供應能力的平衡 供應商工廠倉庫物流商 客服產品市場銷售客戶 供應鏈 智能化高效率高精度 21 場：門店銷售運營 “場”是消費者與品牌發生交互與交易的店面與環境，是用戶行為最豐富的場景。通過對門店進行數字化運營管理， 品牌可以實現多維數據的收集與分析，打造終端新零售場景的動態模型。 門店 導購 總部 顧客 加盟商 商品

33、線上 商品與門店 同步所有線下門店商品信息和庫存信息至 業務運營中臺，通過店內商品數字化連通 銷售端和供應鏈端，提高訂單履約能力和 供應鏈瞬間響應能力 加盟商與門店 門店運營數據實現全面數字化，通過智能 BI系統，連接加盟商端口，隨時查看店鋪 經營情況及數據，及時掌握店內最新進展 用戶與門店 利用支付、領券、下單等場景實現店內用 戶數字化、會員化，不僅提升用戶購物互 動與體驗，還可構建線下消費者完整的數 字畫像，根據用戶喜好、年齡等推薦商 品、通知上新等，制定完善的營銷策略 線上與門店 線上線下聯動，企業可自選維度，對美團、餓 了么、自建小程序等線上運營平臺進行多指標 跨平臺拓展分析，并提供靈

34、活的預警規則自定 義，便于及時應對風險，制定策略 導購與門店 店內導購可通過端口實時查閱所在門店經營情 況與對比分析，判斷指標是否達成，隨時進行 復盤調整，根據數據制定針對性營銷方案 總部與門店 從傳統人管人，人管店，轉變到數據管人，數 據管店。通過對應的虛擬標桿店，針對不同商 圈，地區，消費客群，千店千面數字化管理。 總部人員“空中巡店” ，掌握負責門店經營情 況和人員考勤，提升企業經營效率和監管力度 22 場：渠道融合打通 “場”從傳統物理空間，延伸至虛擬空間；從自營門店，擴展到全渠道。對各渠道的融合打通，對外使全渠道成為品 牌統一的輸出窗口，對內使數據信息共享互換，讓品牌及時了解各渠道的

35、銷售表現，協同各業務線提升整體運營效率。 線下 線上 現代渠道：零售大客戶業績跟蹤、 品類表現分析、促銷活動銷量跟蹤、 DM檔期跟蹤，費用管理等。 經銷商渠道：業績達成跟蹤、生 意增長趨勢、產品分銷列進管理、 進出貨跟蹤、經銷商庫存管理、經 銷商健康度評估、費用管理等。 特通渠道：業績達成跟蹤、生意 增長趨勢、創新布局優化分析等。 綜合電商：天貓、京東、唯品會、拼多多等電商多平臺 銷量監測、生意貢獻占比、運營分析（商品運營、大促運 營、會員運營等）、線上流量透析、線上推廣分析等。 垂直電商：流量變現、會員運營、精準營銷等。 社交電商：微商城、小紅書等社交平臺，曝光、引流、 注冊、購買、復購鏈路

36、監控，業績表現、流量轉化，線上 分銷裂變等。 跨境電商：銷量走勢、核心產品表現等。 23 內部高效協同 品牌的精細化管理依賴于組織內部的高效協同，縱向打破層級網，橫向打通部門墻，搭建數字型敏捷組織架構，形成 一體化的運作機制，實現消費產品與用戶運營的無縫連接。 用戶角色用戶需求 IT部門技術人員 各條線執行人員 業務/財務部門分析人員 各條線負責人 公司決策層高層駕駛艙 KPI及分析體系 專題分析場景 指標及維度交互 數據倉庫 ERP 業務系統 WMSTMSSRMCRM 維 度 組 織 區 域 渠 道 產 品 系 列 時 間 客 戶 終 端 銷售 團隊 市 場 倉 庫 工 廠 業績指標目標達成

37、指標銷售費用指標產品滲透指標供應鏈效率指標 業務場景財務場景異常預警場景自助分析場景 數據分析體系展示管理駕駛艙 進銷存產品銷售新品上市 訂單跟蹤全景庫存預算管控 生意分析業績跟蹤渠道表現 區域賽馬經營風險人員績效 經營現狀分析核心指標展示 精細化數據運營 財務分析 從上至下串聯企業管理流、業務流和數據流，擴大管理 層數據管控半徑，精細化數據運營，讓CEO知其所以然 打通企業各業務環節數據流，實現內部各部門跨數據協 作，實現業務流程的可視化、可追蹤、可定位 3 數字新增長 人：用戶需求與會員運營數字化案例 貨：商品管理與生產供應數字化案例 場：經銷渠道與終端門店數字化案例 25 新銳品牌數字新

38、增長路徑全貌 數據生成數據整合數據洞察數據運用戰略轉型業務迭代 新銳品牌擁有天生的數字環境和數字嗅覺，在品牌創立初期，對數字化增長路徑已有長遠計劃。無論在線上線下，品 牌通過經驗沉淀的轉化和原始數據的累積，形成自身數據資產，利用系統、工具和先進數字技術進行打通融合，建模 分析，構建新銳品牌全面的數字智能增長路徑。 AI模型構建 場景指標分析 戰略目標 商品運營 門店運營 會員運營 . 沙盤模擬計劃 銷售仿真 補貨仿真 促銷仿真 物流仿真 智能決策應用 智能排班 智能配貨 智能補貨 智能推薦 數據數據+分析+AI算法 多維數據匯總 數據鏈接 ETL編排 數據計算 質量監控 . 業務效果分析 數據

39、+分析數據+分析+AI算法+決策引擎 數 據 軸 智能軸 26 新銳品牌數字化案例：元氣森林 元氣森林成立于2016年，是一家自主研發、自主設計的創新型飲品公司，以“0糖0脂0卡”概念打響市場，迅速搶占 無糖水飲品類高地。品牌始終秉持“用戶第一”的使命，立足消費者健康和口味需求，由此構建了細化到個人的多角 色協同數字化運營模型，打通數據價值鏈，針對多業務場景進行自動化數據分析，全方位提升用戶體驗和服務效能。 總部決策層 運營管理層 執行層 業績表現 數據決策 經營異常 費用管控 業績跟蹤 執行跟蹤 異常預警 銷售查詢 自主分析 經銷商分析 企業內部多角色協同 通過觀遠數據智能分析平臺Web端、

40、移動BI輕應用、數據大屏等數據應用終端，為 元氣森林總部決策層和運營管理層提供多場景的實時經營分析結果，方便做出決策 調整，實時監控銷售業績表現，擴大管理半徑，解決層層上報、決策滯后的痛點 元氣森林每一名新入職員工開通OA賬號時，系統會自動開通一個觀遠數據BI賬 號，同時賦予相應的看板和數據權限，快速讓新員工熟悉數據驅動業務的工作模式 基礎數據整合 打通數據價值鏈 1 自動化數據處理 提升時效 2 多業務場景 數據體系建立 3 27 元氣森林用戶數字化增長內核 元氣森林通過敏銳捕捉新消費需求，緊貼用戶偏好，不斷研發迭代產品，豐富渠道，同時結合新型數字營銷技術，讓 企業更懂消費者，與觀遠數據合作

41、打造以用戶為中心的數字化體系，提升顧客關系能力，建立會員視角下的數據鏈路。 招募納新激活留存客群鑒定 生命周期用戶運營行為習慣 價值分析 屬性分析 生命周期分析 會員價值RFM 行為偏好分析 會員運營日/周分析 會員運營月/季分析 會員運營年度分析 客戶關系能力 28 新銳品牌數字化案例：NEIWAI內外 NEIWAI內外以電商起家，產品從無尺碼內衣為始，逐漸延伸，成為專注于內衣、家居、運動等貼身衣物的生活方式 新銳品牌。在8年線上運營后，NEIWAI內外開始拓展線下門店，目前線下直營店鋪已超過100家，形成線上線下聯動、 公域私域流量打通，以數據分析作為決策支持的數字化智慧經營模式。 效率提

42、升主營增長智能決策 數據打通BI賦能場景分析 業務融合 AI運用提前預測 融合多數據源，構建數據價值鏈 賦予海量數據存儲、處理和分析能力 提供自助式、智能式的數據探索能力 從銷售數據為切入點，監控大盤經營健康，追蹤線上 線下的業務異常 全面打通企業各環節數據 賦能企業全局把控的決策能力 構建人、貨、場分析場景，顯著提升企業的端到端經 營分析洞察力和風險監控水平 銷售預測、異常檢測、門店問診、智能訂貨、配貨平 衡、精準營銷等領域 賦能企業智能化的科學決策能力 大幅度減低預測成本，提升企業效能 提升應對銷售側的各類突發事件能力 戰略電商業務商品 采購人資財務銷售 顧客終端研發 門店訂貨營銷 29

43、NEIWAI內外商品數字化增長內核 NEIWAI內外作為“無鋼圈”革命的初代發起者，通過開拓細分領域商品承載品牌理念，傳達女性自信和穿著自由的 精神，用強大的商品力俘虜大批女性消費者，迅速占據品類心智。而商品力的持續提升，離不開精細的商品數字化運 營管理。觀遠數據結合服飾行業特有痛點和NEIWAI內外商品運營具體需求，搭建商品板塊數據分析體系，持續提升 NEIWAI內外商品核心競爭力。 優化進貨 商品效益分析（商品指標波動分析、商品/品類/ 產品線業績分析、客單價、銷售增長分析） 商品銷售前后排名分析（暢滯銷分析） 商品周期性波動分析 優化布局 價格段分析 ABC分析/屬性分析 關聯分析 優化

44、價格 價格帶分析 競品價格對比分析 毛利分析 優化庫存 商品庫存分析 商品周轉天數分析 實時庫存分析 特殊庫存預警 減少問題商品 退貨率分析 殘損率分析 特殊服務率分析 商品畫像 銷售追蹤 動銷 專題 連帶 分析商品全景 庫存洞察 30 NEIWAI內外商品數字化體系拆解 NEIWAI內外通過獨特的功能設計、產品創新和體驗升級，打造去同質化的商品體系。觀遠數據在此基礎上，為 NEIWAI內外打造商品智能分析模塊，深化商品深度管理，推進商品流動性管理，啟動AI輔助決策，根據市場反饋滾 動開發，提升NEIWAI內外商品應季性和爆款概率，使品牌全渠道商品與消費者保持“溝通”，將用戶需求產品化。 線上

45、 線下 業績波動 核心單品業績 爆品業績 新品業績 銷售金額 訂單數 業績占比 銷售率變化趨勢 渠道轉化情況 基礎信息 周銷售率及增長變化趨勢 加購/復購率變化趨勢 渠道問題 推廣問題 產品問題 新品表現評價 用戶接受度 銷售結構分析 暢銷分析 新品/次新品/其他的銷售占比分析 新品（大類）銷售跟蹤、店鋪占比、庫存情況 月報跟蹤折扣趨勢及折扣同比 定位暢銷品 銷量 在店庫存（到尺碼） 城市庫存 銷售支撐 提交補貨 調貨申請 商品結構 陳列&銷售策略 利潤 新品銷售 最大化 店長 查看 運營 查看 AI 分析 模塊 AI分析模塊 線 上 線 下 聯 動 調整 調整 管控 查看 判定 判定 滾 動

46、 研 發 制 定 對 應 策 略 31 新銳品牌數字化案例：聯合利華 聯合利華是全球最大的日用消費品公司之一，旗下超過400個品牌涵蓋日化、家化、食品等各個領域。公司雖創立于 1885年，但聯合利華始終堅持模式與業務的迭代創新，通過“同一個數字”戰略，打通上下游，連接前后端，不斷推 出更貼近當下消費者的新銳品牌，更好地滿足市場需求，實現公司的可持續發展。 減少人工決策帶來的偏見，平衡商品產量與市場需求，進一步提高供應鏈部門間協同效率，助力需求履約率的高效提升 需求履約 供：敏捷型生產 按需安排 合理生產 需求感知 需：個性化定制 需求銷量 預測聚合 銷售規律業務信息 管理政策 公司 促銷活動

47、大客戶 促銷信息 經銷商 信息 避免產品滯銷或脫銷 Demand Planning模型 庫存物流 排產 采購倉儲 訂單 32 聯合利華供應鏈數字化增長內核 聯合利華在中國運營超過80個品牌，跨越多個領域業務和渠道，其消費場景和特點有巨大差異，在供應計劃上同時協 同超過8000家配送網絡和配送需求。面對復雜、快速迭代的生意模式，聯合利華與觀遠數據共同打造了人機交互的AI 數字化供應鏈平臺，實現從市場信號識別，到需求預測及生產配送計劃的全流程智能化，推動供應鏈向數字化轉型 。 前端需求 分析 業務流程 as-is分析 定制化 解決方案 生成 商業分析 數據收集 數據清洗 & 數據預處理 特征工程

48、建模分析 偏差分析 數據后處理成果&分析 觀遠Atlas預測助手 實施流程 數據對接與管理全流程保證準確性、口徑統一性，可管理性； 需求預測模型基于產品、時間、地區、用戶等多維度真實場景，強拓 展、可復制，一周內快速接入，精度可超越人工； 人機互動協同，特設業務專家與AI數學模型交互點，可實現經驗化+ 智能化+自動化的精準預測； BI多維度展示、追蹤、分析和智能評估業務效果。 觀遠Universe模型開發觀遠Galaxy數據分析 33 新銳品牌數字化案例：維他奶 維他奶自1940年成立至今，致力于生產以植物為本的飲品，滿足消費者對健康營養飲食的要求。品牌經過多年發展， 已從傳統零售模式逐步迭代

49、成為以數據和洞察為核心驅動力的數字化全球新銳品牌。針對品牌業態特征，對自營、經 銷全渠道進行互聯，打造全鏈路數字化價值體系。 以數據洞察為起點 新零售模式 快速創新 全渠道體驗 個性化消費者互動 員工互聯互通 數字化商務 數字化領域的戰略客戶伙伴關系 數字化渠道通路與執行 數字化洞察 數字化價值鏈 消費者運營平臺CEM 數字化營銷 維他奶始終貼近消費者，持續產品創新，積極擁抱新零售模式，并提升各環節的運營能力和效率已支持業務規模的擴大 銷售 營銷 供應鏈 生產 財務 采購 人資 消費者 34 維他奶渠道數字化增長內核 快消行業中，經銷渠道由于管控難、層級密、數量多的特點，常年游離在品牌管理的邊

50、緣。觀遠數據針對維他奶各類 經銷渠道需求，運用AI+BI制定全渠道數字互聯策略，使游離的經銷體系納入品牌數字化管理，提升維他奶渠道效能。 用戶千人千面 PC 移動端 生意大屏 展現層 數據層 基礎主數據 銷售組織 銷售客戶 行政區劃 銷售產品 銷售終端 銷售價格體系 基礎業務數據 Sell in明細 經銷商Sell out明細 經銷商庫存明細 二批庫存明細 KA POS明細 New Retail POS明細 TS/AP費用明細 Commercial Mgmt 訂單管理 進銷存管理 經銷商管理 KA管理 新品管理 品相管理 ECOM B2B生意 B2C生意 EKA生意 旗艦店生意管理 Inves