2020年4月，波司登与阿里云、奇点云达成合作，搭建数据中台，助力数智化转型升级。
通过数据中台，波司登打通了全渠道数据，沉淀了企业一方数据资产，并以数据赋能消费者研究、商品企划、商渠匹配、产销协同、商品智能运营等业务场景，业务创新，降本增效，硕果喜人。
回首不足8个月的建设历程，从战略蓝图到业务目标，从小步快跑到迭代升级，波司登这家历史45年的大型传统服装企业，走成了一条教科书式的数智化转型之路。
为了了解波司登的数字化转型战略，以及关于波司登与阿里云、奇点云之间的合作，雷锋网《鲸犀》联系到了波司登的数据中台服务商——奇点云，并与对负责人何夕方进行了一场深度对话。
01 坚定数智战略，贴近业务需求
何夕告诉雷锋网《鲸犀》：“如果说数字化是未来企业的趋势，那么企业能否解答数据问题，则是企业能否在数字化之战中占据一席之地的关键。”
2019年12月，波司登首次把数据中台提上议程，并于2020年4月正式启动。对于波司登来说，这是大势所趋，也是水到渠成。
其实，在中国零售业引进信息化系统之前，波司登就已初具“数据意识”。
1997年那个时候没有数据，没有数据就没有依据，于是波司登的创始人高德康就在吊牌的底里放条形码，晚上人工统计数据。那个时候是手工的数据化、传统的数据化。”
后来，从2012年构建以ERP为核心的信息平台，到2016年携手阿里搭建零售云平台、推进供应链改造，有关产品数字化的会议其创始人高德康都会亲自参加。2019年底提出、2020年正式落地的数据中台项目也不例外。
2019年，波司登创始人高德康明确数智化转型战略目标，亲自带队并坚持推进。
2020年，波司登集团与阿里云、奇点云达成了合作，打通全渠道数据，在消费者研究、精准营销、商品一体化运营等方面进行创新和探索。
波司登的数字化转型战略既考虑了宏观层面，也考虑了微观层面。
从宏观战略的角度来说，波司登坚信数据智能将引领企业实现跨越式升级，而数据中台是企业在DT时代建立竞争力的基础设施；
从微观业务的角度来说，这一举动也响应了业务发展的迫切需求，例如通过数字化的消费者研究，让企业更懂消费者，强化消费者运营，再如商品一体化的变革及商渠智能匹配等等。
正是因为波司登“坚定的发展战略+切实的业务需求”，两股绳拧在一起，上下目标明确一致，所以推动起来格外有劲。
虽然2020年的新冠疫情曾对波司登的业务增长带来了一定程度的打击，但因为波司登数字化的战略方向并未改变，反而深化了波司登对数智能力的认知，加速了数智化战略的落地。
02 沉淀数据资产，从了解消费者开始
消费者是企业转型首要关注的问题。
消费者是谁？
他们的性别、年龄、职业是？
他们喜欢什么时候在哪里消费哪种款式？
还有哪些方面没有让消费者感到满意？
后疫情时代，消费者的消费习惯和消费能力是否发生了变化？
在波司登品牌力不断提升的情况下，更多的潜客又有着怎样的画像和喜好呢？
………
为了回答以上这些问题，阿里云与奇点云助力波司登整合了会员全域数据，构建了会员标签体系，并以此为契机打通了分散在十余个系统的数据，沉淀形成属于波司登的一方数据资产。
结合业务需求与数据洞察，奇点云把消费者特征分为4个客群属性：
（1）性别、年龄、生日等人群自然属性；
（2）尺码偏好、颜色偏好等商品偏好属性；
（3）消费次数、最高单价等消费行为属性；
（4）流失、忠诚、价值等RFM属性。
在这4个属性下，完成100+个指标、300+个消费者标签的建立，形成会员画像。
以消费者指标标签为基础，波司登就能够更全面、更准确也更有针对性地了解消费者、服务消费者。
例如，会员运营：基于更精细、更精准的消费者指标标签，会员运营人员能更便捷高效地圈选调用，精准赋能会员营销与会员全生命周期服务。
又如，商品企划：基于消费者数据资产和历史消费数据的分析沉淀，商品企划人员能更有针对性地为不同客群设计其偏好的商品，也让选款等决策更有依据、更为可靠——在此之前，大多数传统企业主要仰赖高管多年积累经验和前瞻性眼光来选款，比较容易受到个人因素左右，若市场效果不好，也难以追踪复盘找到原因。
03 商品运营提效率，决策不再“拍脑袋”
当完成数据中台基础能力建设后，波司登开始着手以数据赋能整个业务链条，包括企划、订货、生产、铺货到销售、售后等环节。
围绕商品运营，阿里云、奇点云与波司登伙伴们共创并沉淀出了4大业务模型，包括商渠匹配、销量预测、库存一体化、产销协同等，打通商品智能管理全链路，实现从“拍脑袋”的经验决策向可“高水平复用”的数据决策升级，大幅提升了运营效率。
① 商渠匹配：在“对的店”遇见“对的商品”
消费者在哪里，波司登就在哪里。而所处商圈消费者的画像又决定了这家店的商品结构。
打个比方，一家位于东北某住宅区的波司登，一家位于东部城市某商业休闲区的波司登，和一家位于华北某CBD对面百货的波司登，其主打款的选择、不同风格款式的库存必然有所不同。
商渠匹配智能应用综合消费者画像（性别比例、主题偏好、消费水平等）、商圈气候、历史销量等数十个维度，匹配服饰主题风格、尺码、颜色等指标，细化到每个渠道、每家店铺，提供自动化、智能化的铺货。
② 销量预测：智能预测销量，动态调节库存
从导入期（新品上市）到成长期、成熟期，及最后的退市期，销量预测贯穿商品全生命周期。
为了以更精准的库存覆盖更全面的需求，减少库存积压，提升售罄率，项目组搭建了“智能销量预测”：小到预测每一阶段每个款型、尺码的销量，大到预测单个渠道的总销量，实时输出结果，并以此为依据进行调补货、下单生产、营销促活等等商品洞察和运营动作。
谈到销量预测的智能之处，何夕透露：“羽绒服这个品类和大的时尚行业不太一样，波司登综合了气温、节日、折扣、店态（大众店、旗舰店、奥莱店等）、渠道、历史销量等多个影响因子，与阿里云、奇点云共同合作完成了一套匹配波司登自己品牌产品的预测算法，并不断迭代精进，让销量预测越来越准。”
③ 库存一体化：共享全国库存，自动调货补货
2020年，波司登全国货权收归到总部进行管理，形成了一个巨大的虚拟库存，对总部的管理水平、响应速度和精确度也提出了更高的要求：如何让仓与店之间的库存调配更及时、准确、高效，同时降低调补货成本？如何从全国一体的角度考虑，降低库存积压，提升售罄率？
打通多级库存数据后，以一体化库存为基础，项目组创新搭建智能调补货系统，自动化提供调货、补货建议，实现了仓库、门店调补货100%自动化。
同时，基于数据中台的计算能力和经优化重构的算法模型，补货调货的计算性能与准确度大幅提升。原先需要约4小时才能完成全国4000家门店的补货动作，现在只需要1小时。
④ 产销协同：“预知”需求，下单及时不囤积
下多少单？什么时候下单？生产多了可能囤积，生产少了可能缺货不够卖。下单早了有点浪费，下单晚了又可能赶不上销售热潮。
产销协同一直是传统服饰企业的难题，而波司登这回借助数据智能的力量解决了：
建立预警机制，库存数据一天一出，实时预警数量不足的SKU以指导下单；
结合销量预测与库存一体化管理，对下单量和下单优先级给出智能化建议；
与供应链拉通协同，建立自动快速下单机制，有效避免了大规模库存不足或库存过剩两种极端。
04 高效迭代，数字化成效显著
何夕谈到：“不能给业务带来提升的中台建设都是耍流氓。”
数智化转型战略稳步推进的同时，波司登也为进程设定了明确的节点目标。
自2020年4月初开始，618、88、99、双11、双12及年货节，每个大型营销活动都设定了预期想要的结果，直面消费者，接受市场检验。每一轮活动后针对性地复盘，持续迭代优化，提升效果。
波司登发现，效果一期比一期做得更好，中台精准营销场景引导成交金额、全店成交占比及投入产出比持续提升，ROI从6.4（618）提升至了508（双11），迭代的速度也非常快。
在商品智能管理领域，波司登数据中台也大显身手。
目前，波司登已在全国1300家门店实现了精细化的商渠匹配，短短4个月时间内，首铺准确率提高了79%，未来还将逐步打造“千店千面”；从0到1建立了销量预测的自动化体系，准确率达70%，并仍在不断迭代提升；调补货实现100%自动化，拉补效率提升60%；库存售罄率提升10%。
从战略蓝图到业务目标，从小步快跑到迭代升级，波司登这家历史45年的大型传统服装企业，走成了一条教科书式的数智化转型之路。疫情黑天鹅的冲击下，依旧坚定数智战略，站稳脚跟大胆迈进，展现了其远见、决心和45年来从未停止的创新力，而其逐渐深厚的一方数智能力亦以降本增效的喜人成绩回应。
何夕分享道：“在满是‘不确定性’的后疫情时代，创新是唯一的确定。奇点云有幸为波司登的数智化进程助上一臂之力，我们期待未来继续陪伴、见证波司登全面实现数智蓝图，以创新领跑全球！”（内容来源于阿里云数据中台）
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