近日，「让业务用起来」2023观远数据敏捷分析实践巡展圆满收官。慕尚集团数字化负责人金中纬于巡展杭州站带来《GXG数字化运营实践与思考》精彩主题演讲。金中纬分享了GXG的数字化建设历程与最新成果，同时从数据从业者的角度分享了他对于数据价值的深度思考。关注观远数据订阅号回复【慕尚】即可获取完整分享PPT。

慕尚集团是中国领先时尚男装公司，同时覆盖运动服市场和其他时尚渠道。旗下有GXG、gxg.jeans、MODE COMMUNTER等品牌。其主力品牌GXG男装品牌创立至今，多次荣获男装类目销售第一。同时，GXG更依靠数字化实现的全渠道整合和线下门店坪效提升，以及大数据为主导的新零售营销模式，为慕尚集团整体业绩增长发挥了关键作用。

以下为慕尚集团数字化负责人金中纬分享节选：

慕尚集团数字化搭建历程

慕尚集团的数字化建设已经进行了四年，严格意义上来说是从2019年开始在整个市场推行了数字化建设。2020年，慕尚集团融合所有业务系统正式上线了全渠道业务中台。在上线平台的过程中，我们整合了业务基础数据，并成立MDM项目组，到2021年，MDM一期上线。在这个过程里，我们发现了业务和技术不兼容的问题对于平台上线的影响，于是在此之后成立了数据中台项目组，并在2021年下半年对整体业务需求和全域数据进行了整理。

2022年，慕尚集团进行了BI、可视化工具的选型和上线。在此之前我们有很多业务数据系统，也用过了国外厂商的BI产品，但在使用过程中发现它并不能贴合国内的一些应用，同时后期的运维能力也无法得到满足。因此，我们希望能够选择一款贴合品牌业务需求的国产BI，最终选中了观远BI。

过去，业务用数据做分析是分散性的，数据口径不统一。通过观远BI，我们对集团多源数据进行了统一管理，实现统一数据标准化，也和业务一起线上线下开了好几次会议，宣导数据口径的唯一性、一致性。到今年，我们还是会不断完善数据流程，持续推进数据指标分析，减轻业务表格化。

上面这张图显示的是我们在建设MDM和数据中台之前的系统架构，所有的源数据会从不同的系统进到业务中台，再由业务中台分发给其他的下游系统。可以看到，这些线是杂乱无章的。同时，通过API等各种形式接入数据很容易造成数据的缺失和不完整性。所以我们在2019年开始进行数字化转型。

数字化转型以后，我们所有的基础数据都从主数据系统推出来，它成为公司数据的唯一入口，通过主数据推送给所有的业务系统，包括OA、WMS、供应链系统、CRM等，再由所有的业务系统推送给我们的财务系统，进行每日的链接或者财报的输出。

应用层则会在POS端、OMS端，以及现在很多人在用的微商城、钉钉、企微实现数据化。2020年我们上线了数据中台，所有的数据都从业务数据中来，当然基础数据还是从MDM流向主数据。两者相结合，下分了四个数据层：

· 数据采集层：采用批、流数据处理方式。因为BI需要实时性的统计数据用于给高层管理层做决策用，而业务层需要用的数据量更大，不止需要指标性数据，还要用底层的数据做个性化的分析。

· 中间数据层：由数据中台进行数据清洗和数据整合，数据中台是我们信息部自建的。

· 数据模型层：对清洗和整合完成的数据进行多维度的分析和计算。

· 数据应用层：通过观远BI进行可视化分析，对元数据和数据流进行管理，实时洞察分析数据。通过内嵌在钉钉里的BI应用进行数据监控，数据异常会通过钉钉推送消息预警，保证数据的及时处理。

数据建设四大要素

讲完了慕尚集团数字化搭建的历程，我想要分享一下我们的数据建设的四大要素：

第一，品牌数据整合。我们之前的数据来源是杂乱无章的，接口也是杂乱无章的，常常不知道哪边的数据是准确的。对于业务来说可能是A数据准确，对于财务来说则可能认为B数据准确。MDM和数据中台上线以后，我们对于数据的高度共享性、长期稳定性达成了共识。不管怎样替代下游的产品，只要保证数据来源是唯一入口，保证数据的长期稳定性，就可以提升数据的处理效率。

第二，品牌口径拉通。慕尚集团有很多品牌，也有很多不同的业务部门，过去他们的数据口径都是不太一样。我们跟业务部、商品部、财务部开会的时候，就发现同一个数据他们的一个条件不一样，就会造成数据的差异翻倍。于是我们拉通业务部门去开线下会议，把一些不一致的指标、数据口径的盲区全部拉平，在平台上线后就做到了数据的唯一性、准确性、有效性。

第三，联动业务增效。在过去没有整合数据、没有上线BI工具前，我们的业务每天早上要花很长时间导出新数据，整理数据，最后得出结论再拉品牌中心一起开会。在整体上线BI工具，包括以IT部作为数据唯一出口端后，我们就得以联动业务实现了一定的降本增效，同时还释放了业务的压力。

第四，驱动业务决策。在上线MDM、数据中台之前，我们的业务可能是拿底层的数据做分析，经过很多计算反推数据指标，而后反馈给我们信息部提出数据是有问题的，我们再去找业务沟通问题所在、为什么会出现数据偏差。现在做了数据整合后，我们信息部就可以拿自己的数据去给业务，引导业务思考，驱动业务决策。

信息部如何做好业务的后盾

信息部如何做好业务的后盾？对于信息部来说，我们是属于品牌的一个职能部门，我们辅助业务，就像业务在前线战斗，在后方给他们输送弹药，弹药就是我们的数据。我们需要用数据支撑业务，而具体如何给到业务支撑，我认为有以下四点：

第一，我们得知道业务想要什么。这其实很简单，业务想要的就是准确的数据，其他他们都可以自己解决，但只有准确的数据是只能通过我们获取到的。

第二，我们可以给业务带来什么。通过我们不断地模拟，不断地训练数据模型，不断地验证数据的结果性，我们可以给到业务统一的逻辑，统一的口径，统一的数据，以及也可以给到业务一定的培训，进行共创。

第三，业务担心什么。我们所做的系统中最重要就是数据是否准确，一旦数据不准确，对于业务来说这套系统就从根本上没有任何用处，所以他们第一个担心的就是数据的准确性，这也是我们首要要满足的。此外，信息部和业务之间的联系是一个需求配合的过程，业务部门的人数一定比信息部多，对于业务的思考多需求也多，我们是否能及时满足他们的需求，提的需求排期会不会过长，这也是他们所担心而我们要解决的问题。另一个就是业务会担心自己是否会被工具取代。很多业务担心一些现场处理的工作被线上化，被信息部通过数据的方式每天自动处理了，自己的工作是否会丢失。我认为不会，因为业务的想法和每天积累的新经验是没有办法用工具代替的，数据所总结出来的规律的来源还是业务的脑子。就像观远数据巡展主题“让业务用起来”，好的工具不是要取代业务，而是要让业务用起来，去释放他们繁琐工作的压力，帮助他们提升效率，让他们有更多精力去做更有价值的事情。

第四，公司可以给到什么支持。这一点非常重要。数据建设的过程中一定会存在很多的困难点，比如业务跟财务之间一个数据口径不一致产生了矛盾，比如我们在上线主数据的时候一定会规范数据和流程的要求，这一定会给业务带来不便捷性，因为需要他们填写的东西更多了，对他们填写内容的精确性的要求也更高了。这种时候就需要管理层的支持。

在慕尚集团，我们上下一致认为要用数据驱动业务。上图是我们数据给到不同层面的占比，业务层一定是最多的。决策层会通过BI的决策分析报告来给他们展现数据，包括在移动端BI应用展现。给到管理层的数据占比30%，兼容了上下两层的一些数据。我们为管理层做的移动端BI的数据看板，包括了整体销售业绩、店铺分析、SKU分析、客户分析等等，这些一定是高层和管理层最想要看到的东西，他们会通过这些去分析、去决策，从而引导公司未来的走向。

用过观远BI的人都很熟悉观远的智能ETL，我们选择观远BI产品其中一个原因就是它的ETL对应用非常友好，而且很直观，现在我们的业务已经借助智能ETL自己做了非常多的报表。在这个过程里，我们只要指导业务用哪些函数、数据源在哪里，帮他们把数据整合梳理好，或者帮助他们解决一些比较困难的脚本上的问题，业务就能够自己用这些数据源去做自己想要的ETL。基于这种易用性，我们也通过对用数据最深最多的商品部门、财务部门进行深入调研，选定了几个比较关键的超级管理员的角色，如部门里的数据分析人员，培训他们使用BI的技能，和他们共创或者协同他们去生产自己需要的报表、自己进行分析，让他们能自己把BI用起来，更高效率满足业务上的需求。

从去年7月上线观远BI到今天为止，我们也做出了一些成绩：

· 与业务协同制作的总报表数达到360+张；

· 员工使用率达到了86.3%；

· 观远BI上线后，直接省却了过去业务每天要花2小时导数据、做报表的时间；

· 作为信息部数据唯一出口，极大保障数据口径的统一性，提升了业务运营效率。

在不到一年的时间里，可以满足集团上下所有的业务需求，对我们来说是一件里程碑式的事情。

源于数据带来的思考

关于数字化运营的两个思考：

第一个，在存量有限的时代，如何放大数据的价值？

现在很多鞋服零售企业都在做私域，因为近几年公域流量已经看不到多少存量了，所以大家都在挖掘私域流量。私域的流量通过什么做载体呢？很多企业可能会通过各种AI外呼、短信、优惠券等方式将用户拉到私域池子里。慕尚集团则会通过CRM、企业微信等各种产品做载体，沉淀下用户相关的数据。

有了这些数据以后，我们如何去发挥它的价值？很多企业不会看这些数据，甚至不知道每个用户给品牌带来的价值是多少。最近做私域的大家应该都知道，企业微信要收费了，添加外部联系人每人0.1元/人。这个价格看似不多，但如果存量会员达到了100万甚至1000万，对于公司来说每年多考虑10万甚至100万的成本支出。当没有精准的数据的时候，可能大家都不会它的价值在哪里，但当有明确的数据呈现时，我们就会考虑当我花这0.1元去“购买”了一个客户，以及一个能够触达他的工具的一年使用权，我要怎么在这一年以内对他进行N次触达，从这个客户这里转化出我们需要的收益。这就是在放大数据的价值。

此外，以清洗客户池子为例。GXG的客户池子里也有很多沉积的客户，他们可能已经不再是我们的目标客户，也难以再挖掘出复购的价值，但如果我们不做数据分析，不能洞察到他们的状态，我们可能就还会在他们身上投入很多钱在对他们的触达和营销上，但却无法带来任何价值转换。所以，我们需要考虑在存量经济时代，如何放大数据的价值。

第二个，企业选择数字化的意义是什么？

我认为是增长。在大环境被不确定性冲击之前，大家关注的都是GMV，只要上了天猫的双十一、做了一些平台化的活动，增长率一定可观的。但大家不知道GMV背后的数据到底是怎样的。但是，当流量的红利退去，当我们身处存量有限的时代，企业只有通过数字化建设，拥有能够分析数据背后逻辑的能力，才能知道应该走哪一个赛道完成企业的转型，实现企业的增长。

从这个思考向下延伸，数字化对于信息部的意义是什么？

我认为也是两个字——信任。这个信任来源于集团公司，来源于业务团队。

这张图是我从网上截取的，做了一些修改。接触过SaaS工具的人都知道，我们去购买一些SaaS工具时，会告诉我们基本版的功能是什么，标准版的功能是什么，专业版的功能是什么。对于信息部来说也一样，信息部服务于业务，对于业务来说，信息部给他们的服务也是不同版本的。前期是基础版，后面信息部推出了标准版，但业务什么时候会“购买”标准版呢？什么时候会“试用”标准版的功能呢？其实就是我们什么时候把数据质量提上去了，什么时候给到业务的数据口径一致了，业务对我们信任了，才会一步步地从基础版走向标准版、专业版，从而达成集团上下数据一致化。

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