凤爪、豆瓣酱里的阿里新生意
2019-06-05马霖
马霖
吕勤做了十几年泡椒凤爪和牛板筋,他发现,消费者的口味越来越难捉摸。
吕勤经营的四川品品食品,牛板筋做到了市场占有率全国第一,泡椒凤爪打进了全国超市同类商品的销量前三,他引以为豪的事情是,消费者会把品品生产的牛板筋夹在馒头里当作正餐来吃。
但作为公司董事长,吕勤需要了解更多:品品所在的休闲零食行业,还有什么机会?细分市场是否已经饱和?需要做哪些销售调整?
这正是中国最大电子商务公司阿里巴巴在培育的一项服务。从凤爪、牛板筋、豆瓣酱,到T恤、耳机、水壶……做连接买卖方的平台之外,阿里想为商品的生产工厂提供准确的消费需求分析,使工厂可以制造更多销量好的商品。
与工厂更紧密的合作,代表了阿里巴巴等电商平台的新方向:利用物联网、大数据能力,从撮合买卖方交易的平台角色,扩展至数据驱动制造的服务提供者,从依靠流量增长向凭借供应链服务增长延伸。
中国电子商务发展的20年,也是阿里巴巴将中国消费者吸引到线上去消费的20年,依靠互联网流量和营销逻辑,这家公司成为了中国第一大电商公司。为巩固这一优势,这家公司正在产品上游寻找增长动力。
同时,逐渐清晰的趋势是,众多电商公司都在尝试这条向制造上游延伸的路径,近年来,这条赛道上出现了网易严选、拼多多、必要商城、京东京造、小米有品等众多玩家。阿里如何参与这场电商新生意?
凤爪大王的梦想
品品食品是立足于成都的地方企业,不过,川渝两地的销售额不到品品总销售额的10%,它在中国西北、华北、华中也有稳定的渠道客户,需要为全国各地的消费者生产休闲零食。
但产品的成功率并不让吕勤满意。“五款新品,最多成一个,销量差的最多半年、一年后就淘汰,两年能出一个爆款,就烧高香了。”吕勤说。
长期以来,品品食品了解用户的方法是在大学、商业街这些人流量大的场所发问卷调查,缺点是样本小、耗时长、数据片面。由于对市场没有充分把握,他吃过不少亏。
2014年,看到素食很流行,吕勤辟出一个2500平方米的车间,投入几千万元的设备,专门做竹笋、罗汉笋等素食包装食品,但一年下来只做了1000多万元的销售额,大部分设备和包材都废掉了。
这些是工厂看得见的损失,看不见的损失是渠道的退货,以及大笔宣传费用。他后来还做了当时流行的大豆蛋白粉Q弹豆干。“以为市场会很大,实际上又铩羽而归。”吕勤告诉《财经》记者。
吕勤的危机感也来自于销售和营销渠道的变化。2012年后,默默无闻做渠道、做产品的路子行不通了。“线下越来越不灵,我们的业绩也掉了。”
网购时代以前,超市卖场是零售产品最重要的销路,但2012年以后,越来越多的消费者开始依赖线上购物。品品所处的休闲零食领域,重度消费人群是12岁以上的少年和青年,他们大部分已经很少去卖场。许多企业在这场线上赛跑中掉了队,品品也未完全跟上线上的步伐,营收从2012年2亿多元的高峰,跌至2013年、2014年的1.4亿元。
相比线上,线下也显得更难做。零售商向北京的沃尔玛超市报新品,三个月、半年才能批下来,且进场费很高,许多小企业都交不起,品品几年下来给超市交的进场费就超过3000万元。即使进了超市,也不意味着会卖得好,需要用人海战术做地推,还会发生产品在一个省份卖得好,推广到其他地区却发现销不出去的情况。
营销方式也需要改变。创业前,吕勤曾在喜之郎公司卖过果冻,他记得,20年前喜之郎从零做到十几亿元的销售额,全凭在电视上砸硬广,“大喇叭使劲喊,强迫消费者记住你”。如今电视广告早已衰落,反而是在网上推爆款,相比电视营销费用低,但能快速见到消费反馈。
看到这些变化,吕勤调整了产品、渠道和营销策略。2018年,他在成都市区成立了电商团队,三分之二的时间都花在做互联网营销建设上。目前线下自有品牌销售占50%,剩下的50%线上销售中,大部分是为三只松鼠等互联网品牌做代工。
为互联网品牌代工的生意,让吕勤看到了线上零食公司打造原创大单品的潜力。线上起量快,只要卖得好,一款产品一年就能拿到两三千万件的订单量,但和互联网品牌合作的要求是加快出新品的速度。
就在三四年前,品品还是不慌不忙地一年出一个新品,这是商超时代的慢节奏:站稳脚跟两年,形成热销五年,衰退几年,一个好产品的生命周期一共十年。现在,互联网品牌要求品品一年至少出10个新品:产品上市三个月,如果卖不起来,就会被淘汰,销量好的产品半年被拉成爆款,但最多能卖两年,新品很快覆盖老品。
吕勤需要了解更多消费者的想法。
让消费需求看得见
在阿里关于休闲零食行业的数据分析中,吕勤可以看到一些他想了解的信息。
分析报告通过对淘宝、天猫上零食消费者的留言、搜索进行大数据分析,然后给出报告,例如:品品食品生产的牛板筋属于牛肉零食领域,年增速超过30%,市场规模大,是一个明星市场;在牛肉零食方面,消费者更喜欢麻辣、香辣口味,对嚼劲要求比较高,这是品品应该关注的方向。
同时,这个市场已经出现三只松鼠、良品铺子这些知名度高、线上销售能力强的品牌,数据分析工具建议品品:盯住这些品牌的爆款产品去研发。
吕勤也能了解,他所从事的凤爪食品领域是鸡肉产品中最受欢迎的品类,也是明星市场;其次,由于凤爪通常一只一只放在真空包装里,因此消费者比较关注一大包里有几只凤爪,分量足不足,包装是不是漏气,所以品品应该多关注凤爪食品的包装。
负责了解工厂需求、与工厂打交道的阿里天天特卖总经理唐宋告诉《财经》记者,和品品食品一样,希望借助阿里大数据能力了解消费需求的工厂大约500家,目前阿里与几十家工厂有较深接触。
阿里为工厂提供消费需求分析,数据来自这家公司6亿活跃用户的消费、评论和搜索记录。负责消费需求分析工具开发的是阿里的淘宝心选团队,总经理张棣告诉《财经》记者,此前工厂不论是做问卷调查,还是分析淘宝的买家留言,得到的都是有限信息、局部洞察,阿里的大数据分析工具提供全域信息、全局洞察,后者的信息顆粒化更细致,分析更准确。
他表示,做消费需求分析要做大量语意合并,技术壁垒高,阿里积累消费数据的能力和相应的分析能力是优势。
数据分析工具会首先根据产品销售规模和增速,分析某个产品所在市场处于什么阶段:销售规模大、增长快的是明星市场,应该重点关注;销售规模小、但增长快的是潜力市场,也应该关注;规模大、但增速放缓的是成熟市场,要审慎关注;销售规模小、增长慢的被称为瘦狗市场,不建议优先开发。
在市场分析的基础上,分析工具会给出产品分析:算法会把淘宝数据里用户评论、搜索中提及频次最高的词提炼出来,针对每个产品类型提炼5000个词(例如服装领域的“纯棉”“韩版”“宽松”“白色”),再归纳出细分条目(如“面料”“版型”),每个条目下有200个词及这个词的相关评论,接着算法会对这些评论进行语意分析。
以T恤为例,通过统计和语意分析,可以知道,因为二线以下城市总体人数比一线城市人数多,T恤在二线、三线、五线城市消费者更多,年龄分布是20岁-30岁。
其中96%的消费者会搜索一款T恤是不是纯棉的,45%的消费者会购买纯棉T恤,46%的消费者会购买圆领T恤,50%的消费者会购买更宽松的T恤,22%的消费者会购买纯色T恤。
其他关键词还包括“是否黑色”“是否掉色”“袖子长短”“是否掉毛”“是否可以打底”“是否百搭”等。工厂可以根据自己的产品定位做调整。
再以烧水壶为例,阿里的数据工具分析了200万条用户数据,发现了三个消费者最不满意的问题:噪声、异味、线长。因此工厂需要优先考虑声音大小、烧水异味、电线长短问题。同时,提及内胆材质的消费者很少,86%的人则对容量表示满意,因此分析工具会建议工厂将容量、内胆材质维持在行业水平就可以,不必过多关注。
大数据再进一步分析,就可以知道,许多烧水壶的线长有1.5米,但1米长的线最合适,工厂就可据此改善产品,让产品更受消费者欢迎。
让生产过程看得见
为工厂提供消费洞察是阿里让工厂变智能的一部分,另一项工作是产线的可视化,意思是用物联网和大数据,收集分析产线数据,让产线和工人工作情况更透明。
品品的生产线已完成自动化,灌装生产线、凤爪切割机等设备成熟,有智能改造的基础。2019年4月,品品的工厂产线上安装了传感器、摄像头和数字面板,工厂的工作流程和状态能够以数据形式呈现在面板上,提升工人、管理人员的工作效率。
与阿里合作、做工厂产线数字化的步科公司负责人樊文宏告诉《财经》记者,传感器、摄像头能把产线数据实时抓上来,帮助工厂管理者了解哪些设备在运转、生产了多少产品、有多少闲置产能,各产线不同产品的生产进度,数字面板能展示哪些设备运转正常、哪些有瑕疵、哪些需要保养等信息,工厂可以依据这些信息分配各产线工作,防止产能浪费。
产线上的终端设备把信息下发到产线工人,工人可以知道自己的任务,设备也记录了每个工人负责的订单、批次及哪台设备生产,如果出现食品质量问题,可以通过数据追溯。
工厂还能通过设备了解哪些产品已经入库、哪些还在生产、产品当前的配料情况,据此做生产规划。
四川郫县豆瓣酱企业满江红是阿里和步科合作的工厂之一,也在做生产过程的数据化改造。
满江红还保留着传统的人工酿造豆瓣酱的技法。董事长罗遵荣告诉《财经》记者,豆瓣酱的酿造分为一年酿造至五年酿造,五年酿造的豆瓣酱通常味道最好,但酿造过程中,温度、湿度、工人翻晒豆瓣酱的动作、日晒时长等因素都会影响豆瓣酱的质量。
在步科为这家豆瓣酱工厂安装的设备上,可以看到每缸豆瓣所处的位置、已发酵时间、目前豆瓣达到了什么等级,预计成熟时间、实时温度、湿度等。
这些设备目前能达到的只是初级效果,工厂希望这台设备及其他辅助的传感器工具未来可以增加一些功能,比如记录工人翻晒的次数、动作,这样工厂就能根据最终豆瓣酱成品的味道和质量,回溯生产期间的数据,了解什么样条件下生产出了更好的豆瓣酱,把传统经验用数据标准化。
探索中的新模式
负责大数据、云存储、物联网业务的阿里云是下一步工作的基础。
把足够多的需求数据、消费数据和生产数据放在阿里云上,可以借助算法挖掘三方的相关性,得到一些预测能力。
例如,基于一件商品卖了多少件,判断可能还需要多少量,背后有没有相应的产能,物料有没有准备好,以便更快地进行生产调整;或者基于需求预测,做一定程度提前生产,降低库存压力。“这是从需求预测到销售、生产预测,把不确定因素变稳定。”唐宋说。
尝试新模式的阿里目前最重要的工作是做出成功案例,验证“新生意”的有效性。
虽然阿里云积累了一定的企业和工厂服务经验,在阿里的BtoB项目淘工厂中为工厂提供一些数字服务,但这些业务均针对采购端,如帮助牛仔裤老板采购上游的布料、纽扣、拉链、缝线等,本质上依然是撮合买卖方,未触及消费端、产线和产品。
这家公司也做过一些扶持中国代工厂做自主品牌的事情,也未涉及用大数据、物联网驱动产品制造。
从需求预测到销售、生产预测,要做出成熟的案例,路途依然漫长。不论是消费需求和销售分析,还是工厂可视化,这些事情对每一个合作工厂的数据量和分析能力要求非常高,目前阿里对工厂的数字化改造还在早期,可以得到一些行业共通的结论,但尚未做到为每家工厂做个案分析,工厂数据也处于刚开始采集的阶段,实现数据指导生产还需时日。
但生意模式的变化已经发生。唐宋表示,淘宝、天猫发展多年,流量、营销玩法层出不穷,但在生产制造端,十多年来没有变化,“这也是最大的机会”。
未来一年,天天特卖平台上会重点销售一些工厂的商品,为这些工厂快速积累数据,用于做工厂个案分析。更全面的分析需要一家工厂线上线下两部分销售和生产数据,因为线下销售数据难以实时抓取,唐宋在與几个工厂讨论,希望工厂单独开辟几个产线、厂房,专门给淘宝和天猫生产商品,用新数据与以往的情况比,看数字化生产能够提升多少效率。
商业模式变化的背后是阿里的业务部门调整。
天天特卖从2018年中开始转型,从此前的营销平台,转为辅助淘宝工厂做改造的营销销售+制造平台。此前在淘宝中负责做阿里自主零售品牌的频道淘宝心选,承担起服务平台的角色,负责开发需求数据分析工具,并搭建Saas系统,连接工厂、零售商和产品设计师,做一个从产品设计、生产到销售的流程服务平台,替代合作工厂和企业填写excel表格、口口传递的工作方式,提高工作效率。
张棣介绍,工厂有制造能力,但一些工厂缺乏好设计,大部分工厂只能代工,也缺乏销售渠道,零售商缺好商品,设计师的优势是设计,但缺乏制造和销售能力。
淘宝心选可以将几方联合起来,并从产品启动、供应商签订合同、考察工厂是否符合入驻标准、商品规格数据、知识产权确认到商品生产销售进度,监控每一个环节。
目前逐渐清晰的趋势是,众多电商公司都在尝试这条向制造上游延伸的路径,还没有形成清晰的格局。“阿里曾经制定了下单-发货-物流的在线交易标准,我们同样要在生产制造端建立标准。”唐宋说。