「跨境鞋服第一股」子不语“爆款飞轮”高速增长背后的数字化助推力

本文涉及的产品
智能数据建设与治理Dataphin,200数据处理单元
简介: 「跨境鞋服第一股」子不语“爆款飞轮”高速增长背后的数字化助推力

在过去十年间,几乎每一家成功的企业都穿越了不确定的迷雾,并由此获得巨大的红利。细观其后,无疑都是数字化所带来的基业长青。为什么要数字化?数字化已经从一道选择题,逐渐变成一道必选题——我们该如何通过数字化赢得竞争?今天,我们希望带着多年来对数字化的理解和经验,把先进的数字化企业在实践中的思考与经验,展现成一个个数字化弄潮儿的生动故事。相信通过这些优秀的企业案例,我们会更加认识到“数据智能”的非凡价值。 这是《102个数字化增长领头羊》2023年第一期的第七个故事——《子不语“爆款飞轮”高速增长背后的数字化助推力》,回顾第一期第六个故事👉附方法论|数禾科技X瓴羊:3000字干货分享数据资产建设实践



在中国跨境电商时尚服装类垂直领域,SHEIN与Temu 缠斗得“难解难分”,备受关注的SHEIN何时上市也是众人津津乐道的话题,但当“低调”的子不语集团(2420.hk)于2022年双十一在港交所主板上市以后,市场才意识到中国跨境电商又一巨头的出现。
交出的首份业绩答卷显示2022年全年实现营收30.7亿元,同比增长30.7%,收入也再创历史新高。        
但子不语的想象空间并未局限在服装及鞋履产品的跨境销售上,如何回应市场的期许是更大的压力和挑战,子不语集团选择以数字化转型作为打开新局面的开始。


01 构建底座,数字化能力闯入深水区 


时间退回到2022年的5月,正是黄国进加入子不语集团的时间,作为数据团队的负责人,他面临的最大挑战是公司数字化建设方面的短板,如分散的系统、不同语言的代码及Excel管理的报表。数据孤岛问题真实的暴露在这位前互联网从业者眼前。

       

过去,一个数据报表的需求,往往是因为业务想看某个数据,经历逻辑拆解、前端页面开发、数据库开发……一个月的时间就此流逝。困于数据报表产出的效率和难以统一的视觉语言,建设数字化能力底盘以及选择一款适合的BI产品成为了子不语需要立即执行的待办。

       

在打造数字化底盘方面,利用云原生的技术栈,引入大数据的能力,打通各个生产系统的数据,建立系统化的数仓架构,并对业务领域进行建模和规范化,将子不语集团的数据能力提升到一个新的台阶。

       

在完成底层的数据研发与数仓构建之后,公司借助Quick BI作为数据分析与呈现的最后一环。升级后的数字化能力也立刻投入到赋能业务的任务中,“当时需要快速响应一些数据汇报需求,我们通常一晚上就能把数据分析结果准备好,第二天便在会场都呈现出来。”黄国进回忆到,“原本需要花费两周的报表视图开发任务缩短至一天就能配置完成。”而帮助财务部门出示审计报告的服务也一直延续至今,原来由财务联系IT研发从生产库取数,再导入Excel送审的工作流程,被Quick BI的电子表格和自动取数所取代,财务仅需微调格式即可送审,大幅提高了工作效率。

       

截至目前Quick BI上线8个月,所搭建的报表,在集团内拥有超过50万次的访问量。

       


02 分析数据,探触业务洞察新深度 


 

日志数据揭示着公司从上而下对数据化运营的热情。但海外市场洞察所能凭借的数据比想象中更少。除了子不语集团自有的销售数据,公开的行业数据,亚马逊平台上留下的蛛丝马迹都成为了决定成败的关键信息。        
众所周知,跨境电商的物流仓储成本是一道难解的应用题。通常跨境卖家需要将货品通过海运入库亚马逊仓储系统。如果备货不足,导致低库存预警,亚马逊平台将会限制商品流量,前期打榜、广告投放所积累下的曝光优势将会付诸东流。如若备货太多,则导致库存积压,仓储费用难以为继,即便想要弃置,也需要支付高昂的费用。
依托Quick BI企业级的智能分析预测与监控告警能力,结合子不语集团进销存体系的业务特点,建设了智能销售分析、智能库存管理和自动化预警体系,在提高销量的同时全方位保障库存数量、库存周转天数保持在安全阈值范围,控制断货和仓储积压间的平衡。        

凭借子不语集团多年经营积累下的经验,子不语已经成为亚马逊畅销榜和新品榜上的常客。通过洞察每件商品在榜单上不同位置的销量和已售商品的留评数据进行归因分析,将历史销量上升与下降的原因精准定位,推动企业的动态管理。        
当实际库存量触及警戒线,会自动向库存管理员推送数据分析报告。如果需要补货,还能结合物流、天气、节日等因子,提供发货时间的建议。        
在商品进入生命周期末端之时,销量的下降会导致收入不敌仓储成本,出现需要弃置商品的征兆,这时系统会及时发出告警,建议对在库商品进行降价清仓。仅弃置这一项,一年就能为集团节省很大的开支。
在不断追求用户体验优化的道路上,子不语还利用算法能力对客户留下的评论以及退货理由进行了语义洞察,从语料中拆分出上千个标签进行分析,如果发现同款商品多次出现:肩膀--勒、袖子--短的描述,前台业务便可反向对版型设计提出优化建议。如若出现起球、缩水、透明等关键词,又能对供应链的用料进行管理。


03 合作深入,沉淀价值化的转型经验 


回顾子不语集团数字化转型的这段历程,瓴羊Quick BI获得青睐的理由除了丰富专业的视觉风格和阿里云上产品的高效集成,最为打动公司的是在其拥有多个不同数据源和数仓组合的背景下,Quick BI依靠加速引擎的多种加速方式保障了性能的稳定和体验的流畅。


新的一年,子不语集团与瓴羊的合作也有了新的进展,基于业务的未来规划,经过成本的评估、以及对Quick BI集成度和开放度更大的期待,子不语将Quick BI从专业版升级至独立部署版本

       

       

子不语集团也有着对数据化转型成功的定义,从IT成本中心走向鞋服产业互联网的未来,与瓴羊一道,用在消费领域沉淀下的数字化能力,影响更多的同类型行业和供应链企业,为他们带去被验证价值的数字化转型经验。

相关实践学习
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课程简介 1)学习搭建一个数据仓库的过程,理解数据在整个数仓架构的从采集、存储、计算、输出、展示的整个业务流程。 2)整个数仓体系完全搭建在阿里云架构上,理解并学会运用各个服务组件,了解各个组件之间如何配合联动。 3 )前置知识要求:熟练掌握 SQL 语法熟悉 Linux 命令,对 Hadoop 大数据体系有一定的了解   课程大纲 第一章 了解数据仓库概念 初步了解数据仓库是干什么的 第二章 按照企业开发的标准去搭建一个数据仓库 数据仓库的需求是什么 架构 怎么选型怎么购买服务器 第三章 数据生成模块 用户形成数据的一个准备 按照企业的标准,准备了十一张用户行为表 方便使用 第四章 采集模块的搭建 购买阿里云服务器 安装 JDK 安装 Flume 第五章 用户行为数据仓库 严格按照企业的标准开发 第六章 搭建业务数仓理论基础和对表的分类同步 第七章 业务数仓的搭建  业务行为数仓效果图  
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