1、从“现象级网红”到“持续性长红” 2021新锐品牌数字化增长白皮书 2021年01月13日 mNqOpQnQpPqNtNwPnQoPrRbR9R9PnPmMmOpOjMmMoPjMpNrM7NoPtPuOtRnONZpPrR 品牌新变化 1 2 3 4 长红新动力 数字新增长 未来新消费 目录 1 品牌新变化 零售品牌发展沿革 新锐品牌特征剖析 新锐品牌驱动逻辑 5 零售品牌发展沿革 零售品牌，是直接将商品或服务销售给个人消费者或社会集团并作为最终消费之用的品牌。放眼全球，零售业历经百 年发展，从传统百货时代逐步迭代至如今的新零售纪元，而品牌也随着行业的革新与技术推动，加速进入新阶段。 初现优

2、化扩充颠覆融合 工业革命促使欧洲 品牌最先成形。得 益 于 此 ， 巴 黎 于 1852年开出了世界 上第一家百货公司。 零售业正式进入专 业售卖、囤货流通 的全新形态。 新锐品牌爆发欧洲品牌成形中国品牌初立传统品牌转型国际品牌振兴 欧洲工业革命国外中产崛起中国改革开放互联网+浪潮数字革命经济 数据来源：阿里研究院 工业革命浪潮蔓延 全球，美日品牌随 之振兴，中产崛起。 零售业也发展出更 多店态。纽约1930 年开出的第一家超 市成为现代超市的 最早雏形。 随后科技的快速发 展为零售降本提效， 推动外国品牌与终 端业态进一步丰富 优化。而此时中国 恰逢改革开放前后， 国产品牌初立门户， 外来品

3、牌强势介入。 20世纪末至21世纪 初，电商的出现完 成了一次对零售业 的巨大创新，成就 了大批互联网+线上 品牌，却使线下传 统品牌大规模失声， 寻求转型。 2016年后，新零售 模式使实体经济重 新回暖，线上线下 空前融合。新锐品 牌借助数字基建， 精准迎合消费需求， 在不同细分赛道先 后爆发，弯道超车。 6 新锐品牌爆发驱动力 得益于近年来“消费数字新基建” 的快速推进、内容生态的创新与完善，以及消费需求分级三大关键因素的相互循环 增强，新锐品牌具备了全面爆发的基础条件与核心驱动力，在巨头林立的白热化市场竞争环境与黑天鹅事件的不确定 性中实现逆势突围。 【电商】 实现初步的数字连接，高效

4、协同调度供需关系 与生产要素，提升产业链、流转网络效率，为 新锐品牌带来可预期的规模效应和乘数效应 【内容平台】 平台丰富化：淘宝、小红书、抖音、快手、知乎、 B站、微信公众号等内容平台全方位包围消费者， 使之成为新锐品牌孵化的最佳土壤 【广告商】 投放多样化：图文、音频、直播、短、中长视频等 多模式融合，生动的内容体验更为消费者所接受 【作者】 内容优质化：UGC创作升级，量质齐升，向PUGC 甚至PGC趋同，提升新锐品牌内容可读性 【读者】 入口便捷化：智能手机和5G技术的普及，使移动 端成为内容消费主入口，更多用户可随时进行内容 获取，利于新锐品牌内容精准触达 【人工智能】 解决海量数据

5、的有效和高效使用问题，有效帮 助新锐品牌洞察先机 【云计算】 简化大数据平台的复杂性，为新锐品牌大幅降 低数据驱动门槛和数据分析成本 【物联网】 连接物理世界和数字世界，通过数据的实时推 动各场景效率和效益的提升 消费数字新基建 内容生态 消费分级 【个性化主张】 消费者尝试购买中小/自有品牌意愿增加， 非计划性购物需求提升 【需求分化】 消费者购买行为愈加细分，面对不同消费 场景变得更加挑剔 【理性消费】 消费者关注价格与品质的动态平衡，追求 高度经济性和理性的决策过程 7 新锐品牌崛起的前十大领域 新锐品牌通过深度洞察消费分级下的“新人群”，充分挖掘不断升级变化的“新需求”，开拓细分赛道上

6、的“新品 类”，在众多领域实现爆发。 数据来源：CBNData 第一财经商业数据中心看不懂的新消费2020新消费洞察报告 医美健康网红食品抗糖代餐美妆个护睡眠经济 潮玩手办智能小家电体育健康国潮汉服植物食品 8 2017-2019线上新品牌行业分布 服装 食品 百货 美妆 小家电 运动户外 母婴用品 数码 新锐品牌行业分布与数量趋势 新锐品牌在各行各业均有所发力和成长。2017年至2019年间，服饰行业新锐品牌占比最大，美妆行业则在行业增速 和消费规模占比中遥遥领先。到了2020年，国产新锐品牌在天猫平台公布的36个品类中占比超过72%，全面领跑。 数据来源：CBNData 第一财经商业数据中

7、心看不懂的新消费2020新消费洞察报告 2017-2019年间，服饰行业聚集了最多 新锐品牌，占比达42.75%；而食品和百 货行业新锐品牌的占比则位列第二第三， 分别达到19.68%和12.03% 2019年：天猫新增70%新品牌 天猫双11公布类目：24个 外资企业：9家，占比38% 国产品牌（5年内）：2个 2020年：新锐品牌爆发元年 天猫双11公布品类：36个 国产品牌（3年内）：17个，占比超47% 国产品牌（5年内）：10个，占比为25% 外资背景品牌企业：2家 数据说明： 此页“新品牌”指2017年-2019年内成立天猫官方旗舰店的品牌 2017年-2019年线上各行业新品牌数

8、量趋势 数据说明： 1.2019年新品牌消费规模占比=新品牌消费规模/行业整体消费规模 2.行业增速=2017-2019行业整体复合年均增长率 201720182019 2019新品牌消费规模占比 行业增速（CAGR） 服装 数码 数码户外 母婴用品 百货 小家电 食品 美妆 蓝海行业红海行业 新品牌行业分布 9 新锐品牌典型代表一览 抓住新一代消费者的需求痛点及细分市场空白，新锐品牌更聚焦产品品质与差异化，辅以开创新模式，区隔价格带、 提升品牌设计感等方法迅速在各个赛道中打开缺口，异军突起，抢占一席之地。 品牌三顿半元气森林王饱饱钟薛高NEIWAI内外完美日记锅圈奈雪的茶 成立时间2015年

9、2016年2016年2018年2012年2017年2017年2015年 商品品类咖啡饮品谷物代餐冰淇淋内衣美妆火锅食材茶饮 代表产品超即溶咖啡苏打气泡水 低温烘焙 水果麦片 中式雪糕零敏系列 动物眼影盘 金丝绒唇釉 /茶+软欧包 品牌印象 3秒即溶 现磨口感 IP包装 0糖0脂0卡 日系风 健康低糖 低热量 酸奶大果干 健康无添加 低糖低热量 瓦片状 舒适 无钢圈 大牌同质 平价 在家吃火锅 简明日系风 茶饮欧包组合 品牌定位精品速溶咖啡无糖专门家 高颜值 谷物代餐 高端国产雪糕 专注贴身衣物的 生活方式 有国际影响力 的中国美妆 火锅烧烤食材 连锁便利超市 新式高端 茶饮 主要交易载体天猫

10、天猫 便利店 天猫天猫天猫天猫门店 门店 小程序 入驻天猫时间2018年2017年2018年2018年2012年2017年2020年2020年 天猫粉丝数90.2万506.9万237.8万176.9万322.5万1649.3万0.79万46.3万 最新融资情况 及估值 B轮￥过亿 $1.2亿 战略融资￥1.5亿 ￥40亿 C轮￥数亿 ￥10-15亿 战略融资 超￥5亿 股权融资 超￥10亿 美股上市 C轮$6000万 ￥5亿 C轮$过亿 $20亿 数据来源：企查查、天眼查、网络公开信息，亿邦动力研究院整理绘制；巨量算数、时尚集团数据平台和新媒体事业部国货品牌力发展报告 10 新锐品牌VS传统品

11、牌和淘品牌 与传统品牌和淘品牌不同，新锐品牌不再局限于单一平台内形成闭环，而在早期布局时就有意识打破边界，顺应消费 分级下用户需求更加个性自主的趋势，针对性全网种草，并借助天猫平台树立品牌，回流成交，形成内外双循环模式。 对于部分有线下基因的新锐品牌，则多数在全渠道种草后回流至自身线下门店达成交易。 外循环 淘外全网全渠道精准 种草，回流天猫/线下 店成交，形成外循环 内循环 淘内流量扶持，淘内平 台成交，自成内循环 全 网 流 量 平 台 主 要 成 交 平 台 门店 + 淘内外多平台KOL/KOC投放， 运用直播电商、短视频等形式 进行全网种草，但始终回流至 天猫或自身线下店进行成交 【新

12、锐品牌】 互联网风潮后，大量传统品牌 开始转型线上，但早期仅限于 进驻天猫，依靠淘内流量倾斜 与原品牌影响力促成交易 【传统品牌】 【淘品牌】 电商风口上成长起来的网络原 创品牌，初始无线下基础，多 数依靠淘系平台获取流量，促 成淘内成交，逐渐形成品牌力 11 搜索引擎门户资讯垂直行业电商 11 24 36 201720182019 天猫双11公布类目数量 新锐品牌先手：出圈三板斧 从低调初创到全网爆红，新锐品牌首先以产品、渠道和营销构建先手“三板斧”，通过推出一个可满足细分需求和解 决场景痛点的产品，入驻距离目标人群“最近”的渠道，利用新型流量平台在短期内进行引爆以扩大知名度，实现品 牌出圈

13、。 新锐品牌通过开创新品类（关注小众市场需 求、找到细分赛道、解决痛点等）、进行差 异化创新（颜值、包装、功能、定位、成分 等），以及顺应人性（“自私”地为悦己消 费、“贪婪”地追求高性价比、虽然“懒惰” 但依旧能吃好不胖等），推出新产品，构建 出圈第一斧。 作为对网购人群渗透度最高的淘系平台，是 距离用户“最近”的购物渠道之一。依托天 猫“新品牌战略”，新锐品牌大多选择天猫 作为快速实现线上从“0”到“1”的出圈 第二斧。2019年天猫平台新开新品牌数量 增长至2017年的2.49倍。 新锐品牌利用电商平台及社交平台进行广告 投放，进行全网全场景营销，成为出圈第三 斧。从2016年开始，电商

14、广告份额持续霸 榜。短视频及社交广告则与新锐品牌同步崛 起，从2019年起成为除电商外最受欢迎的 品牌广告投放平台，且比重逐年增加。 产品 渠道 营销 2.49倍 2017-2019线上新品牌数量趋势 201720182019 数据来源：网络公开信息，亿邦动力研究院整理绘制；艾瑞咨询中国电商营销市场研究报告；CBNData 第一财经商业数据中心看不懂的新消费2020新消费洞察报告 2015-2022年中国不同媒体类型网络广告市场份额 32.3% 27.4% 27.0%23.7% 14.6%17.5% 12.7% 11.2% 2001820192020e2021e 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% 在线视频社交平台分类信息短视频 12 在公域流量平台完成爆发后，完美 日记进行了“教科书式”的全面私 域化运作，通过“小完子”“红包 卡返现”、“线下门店”、“小美 子”，以及朋友圈、社群等沉淀和 触达用

16、户，依靠微信生态和抖音生 态，建立品牌私域流量池，提升老 客户的生命周期价值。 新锐品牌后手：头尾双驱动 出圈后，新锐品牌会进一步深耕位于价值链最前端的用户，以私域逻辑反哺运营；同时对价值链最后端的供应链上游 进行升级，提升全面数字化能力，形成多维增长模型。 元气森林原一直采用OEM代工生产模式 （由代工厂根据企业要求，使用企业提 供的配方进行生产，产品贴企业商标进 行销售） 。如今，为造就核心竞争力， 元气森林开始发力布局上游，自建工厂， 打造独立供应链。品牌首个自建生产基 地已落地滁州，未来更计划在全国优质 原料产地建立3座自有工厂，在工艺方面 进行创新变革，打造真正的护城河。 凭借“无添

17、加”概念出圈的新锐酸奶品 牌简爱，5年来平均年增长率达 155%。 2020年，简爱酸奶开始将重心聚焦在供 应链上。在今年5月完成的总额4亿元的 A轮融资中，90%以上的资金将用于打 造“工厂+牧场一体化”模式的上游供 应链，全面布局上游供应链，以解决代 工带来的品控问题。 会员供应链 产品渠道营销 营销 数字化 线下场景 数字化 产品 数字化 生产 数字化 用户 数字化 新锐品牌增长模型 钟薛高在全网的崛起，除了三板斧 的加持外，离不开品牌的私域运营 逻辑。为简历长远和忠诚的用户关 系，钟薛高经常主动邀请消费者聊 天试吃，在微博、微信和小红书上 与忠实用户共创新口味产品，用闪 送给消费者送出

18、道歉礼盒。用外部 线下店和内部客户体验中心构建提 升私域用户体验的路径。 【完美日记】 【钟薛高】 【元气森林】 【简爱】 核心模块 出圈模块 底层能力：以用户为核心的数字化供应链能力 2 长红新动力 发展不确定性风险 新锐品牌长红推手 新锐品牌增长模型 14 新锐品牌增长持续化痛点分析 随着Z世代用户对个性化要求的不断提高，市场对品牌分别在人、货、场的升级重构，以及内部精细化管理方面提出 了新的挑战，这使新锐品牌在从现象级网红跨越成为长红的过程中，面临众多增长不可持续性的风险因素。 同 质 竞 争 供 求 失 衡 需求越发分化和细碎，消费者在更多新兴和小众领域被挖 掘出消费意愿和潜力。传统的

19、分析洞察手段使品牌难以保 持对新需求捕捉的敏锐度和对需求转变的敏感性，最终造 成自身的产品服务与消费者预期不匹配，逐步被用户遗忘。 心智即决策。品牌进行营销推广，不仅需要面对同品类间 的用户心智竞争，还要警惕爆炸信息量及茧房效应对用户 带来的的不平衡影响。品牌若无法在短时间内击中心智切 口，将难以触及到目标人群，或被其他同类品牌所取代。 即使是新锐品牌的产品，也有被快速模仿复制，甚 至超越的风险，使产品同质化不断加重。品牌要承 受和应对原产品敏捷化改良迭代、新产品快速研发 投放的压力，去同质化，以超越客户期待，否则将 失去产品核心竞争力。 用户偏好变化加快、选择多元化、同品类品牌的市场 份额争

20、夺，以及黑天鹅事件，使前端需求量存在巨大 不确定性，供大于求。供应链柔性的不足将造成品牌 库存积压等成本损耗，和因产品款式、功能过时而导 致的销售业绩下滑。 从原有单一的消费渠道，发展至线上线下全渠道购物场景， 用户会在每个渠道产生与品牌方的交互，场景的融合打通 涉及多方连接与分析，数据互通协作的不及时将无法为用 户带来一致的服务体验和提升购物感受，损害用户忠诚度。 对市场环境反馈的迅速调整依赖于品牌内部精细化运营程 度，新锐品牌擅长业绩增长但内部精细化管理未经挑战， 组织上下级和部门间信息阻隔、结构不适配，使协同效率 低下，无法实现消费产品与用户运营的无缝衔接。 人 货场内部 需求捕捉 心智

21、占领产品去同质 柔性生产门店运营 渠道融合精细化管理 协同互通 15 从数据中提取、转换、加载、建模、绘制结 论，最终为决策提供支持的过程。 新锐品牌长红新动力：BI到AI的数据进阶应用 为实现企业的长期领跑和可持续增长，新锐品牌除了面临来自行业巨头的压力，还需要应对未来后起之秀的追赶与蚕 食。基于已有将近50%的企业实现关键业务环节全面信息化的大环境，新锐品牌必须快速提升自身精细化运营和数据 分析洞察能力，借助数字红利，率先跃升至数字化中高阶段，针对六大痛点找出具有先进性的数字增长解决方案。 1.0阶段：信息化2.0阶段：数据化3.0阶段：智能化 数据分析 AI 作为数据持续反 哺业务的手段

22、， 用模拟和扩展人 类智能的方式， 将海量数据进行 进阶应用，以支 撑企业洞悉商机 和智能决策。 BI 数据化的基础，实现数据 实时交互和可视可读，使 管理分析人员能够对数据 进行操作，分析敏捷简单。 通过对历史和现有数据、 情景、性能的分析，得出 有价值的洞察，帮助领导 者做出更优决策。 数据仓库环境业务分析环境绩效与战略 技术人员 建立 数据仓库 组织 概况 标准化 数 据 源 数 据 仓 库 业务用户 存取 操作,结果 经理/主管 企业绩效 管理战略 未来的组 件： 智能系统 用户界面 浏览器 门户网站 仪表盘 描述性分析诊断性分析预测性分析处方式分析 窜货稽查 门店健康评估 虚拟标杆店

23、 预流失 会员分析 智能补货 需求预测 因子分析 猜你喜欢 智能排班 16 新锐品牌长红模型：敏捷分析到智能决策的业务闭环 数据源Agility 敏捷化 Accurate 场景化 Automated 自动化 平台特性要求 极简部署 拖拽式分析 大屏展示 无缝集成 自由钻取 计算辅助线 筛选分析 行列转换 对比拆分 定制主题 指标可视化 销售指标 执行指标 财务指标 生意跟踪模板 费用分析模板 角色看板 数据追人 可视化拖拽式 数据流处理 一键式 多数据源融合 数据流 自动更新 订阅与预警 分享与 数据化协同 AI驱动行动 需求预测 财务预测 客户流失预测 AI增强分析 生产排产 精准营销 ER

24、PDMS TMSPOS 销售额 目标 完成率 区域销售 品类排行 覆盖率缺货率 售点拜访率 业绩缺口 费销比回款金额 成本P&L 费销比 费用率 业绩完成度 业绩分布 产品销售 CEO 区域总 Actionable 行动化 Augmented 增强化 门店智能诊断 AI稽查 商品关联挖掘 辅助决策 作为在消费数字新基建愈发完善下成长起来的新锐品牌，需要在人、货、场及内部协同层面全面打通智能数据驱动闭 环，以保持长久增长确定性。观远数据作为智能分析与决策领域的头部企业，深度结合新锐品牌数字化发展路径和难 点，针对性提出一整套从BI到AI的“5A”落地方法论，为新锐品牌构建智能分析与决策大脑，打造

25、新锐品牌长红模型 。 新品销售 17 人：用户需求捕捉 “人”是需求的发起者和感知者，品牌必须时刻保持对人的洞察，利用数字工具对用户进行全面数字化，形成需求捕 捉的完整闭环，以及时调整自身产品和服务与消费者预期的匹配性。 用户画像 实时监测企业用户总量、新增、复购、留存、流失等情况， 新老客占比、增长趋势、客单价等核心指标 用户来源、地理位置分布、消费品类偏好、新老客识别等 认知-兴趣-购买-忠诚，针对用户全生命周期数据进行监控分 析，关注用户流量入口、关键词搜索、消费习惯、复购留存 流失等节点信息 RFM分析，fast模型分析、首购到复购漏斗链路分析 会员触达、推送、邀约转化分析，根据运营结

26、果反推运营链 路过程中的开关节点，例如推送内容、促销敏感价格带、活 动埋点等 以用户为核心，挖掘目标客群/种子客群的细分需求，喜爱偏好。 用户总览 用户行为 用户价值 会员运营 根据企业行业和 品类特性选型 内外部用户消费 和行为数据获取 用户模型构建 多维度视角探索用户需求 用户模型搭建核心逻辑 第一步 第二步 第三步 用户模型搭建对应考量因子 18 人：用户心智抢夺 “人”的心智认知是影响消费决策的最重要因素之一，品牌需通过数字化手段挖掘出用户的兴趣偏好，影响心智培育 的关键因素，精准触达目标群体，构建营销闭环。 塑造独特品牌故事 和产品外观 切入更细分的消费场景 基于大量的闭环营销分析，

27、优化营销策略，快准狠抢夺心智，提升市场/会员营销活动ROI 锁定目标客户群体全渠道多触达 识别优质渠道 持续推广 打造 爆款商品 带动销量提升 策划线下活动 形成 私域流量 占领 顾客心智 持续进行 消费者分析 04 营销活动效果 评估分析 03 营销活动方案 策划分析 02 用户分群 消费偏好洞察 01 用户全生命周期 运营评估 RFM分析：通过近度、频度和额度对用户 分析客户生命周期价值，深入了解客户 数据分析：发现人群消费规律，定位活动 目标人群，关联消费商品偏好 数字营销：依据用户定位和消费偏好，制 定策划方向，设置不同活动及优惠券类型 数据分析：活动效果数据追踪，复盘分析 持续改进活

28、动方案 自然流量付费流量对比、 推广成交销售额、总ROI、 获客成本、活动周期对 比，不同促销折扣对比 各渠道付费流量占比、流 量趋势、费用占比、销售 额占比。渠道获客成本比 较，转化率比较 渠道流量花费、流量转化、销售额利润达成、ROI对比 预热期曝光引流，访客趋 势，预售额趋势；活动期 流量转化，销量走势，点 击-加购-收藏-下单链路数 据监测；活动复盘分析， 产品累计加购转化达成 会员新增注册、活动预约、 到场率、购买率、赠品兑 换率，老带新裂变营销 营销活动 汇总分析 大活动 促销分析 会员 营销 分析 渠道 推广 分析 流量转化 ROI分析 营销五力 分析模型 逻辑内核：以消费者为核

29、心，进行what-if、推盘/跟踪/复盘分析，搭建营销PDCA全链路数据跟踪体系 活动偏好力度偏好触达方式渠道偏好 拉新复购客单价销售额 畅销品日期偏好时段偏好品单价 拉新复购留存流失 19 货：商品分析管理 品类单品 角色定位铺货限定 营销策略价格限定 资源分配陈列限定 销售规模范围限定 （基础）消费需求 （特殊）消费场景 （转换）新老汰换 定价策略 变价原则 宽度 深度 地域分级 城市级别分级 渠道表现分级 速度 分级 定价 定位 分量 分类 地理 经济 经营 市场 竞争 方法论 品类管理和单品管理的映射关系 + 单品管理方法论和系统维度 “货”如战场中的“弹药”，是消费者与品牌方之间最重

30、要的“触点”。对商品精细化的管理和分析，使品牌可以不 断优化和迭代商品质量、设计、功能、颜值等关键因素，以提升商品对消费者的吸引力，并精准指导后端生产。 商 品 的 精 细 化 管 理 即 从 品 类 拆 解 到 单 品 的 管 理 过 程 单品 类型 TOP畅销品Bottom滞销品Delist待清除单品New新品Seasonal季节品 单品 策略 确定单品数量后通过单品属 性分类、定期销售表现回顾 来评估单品是否留存 通常在淘汰单品时采用末尾 淘汰制（滞销单品营销策略） 针对需淘汰商品须及时做新 品/季节性单品的补充，以 保证单品所在品类的健康度 分类淘汰补充 20 货：商品生产供应 “货”

31、的生产供应与前端需求紧密相连，品牌需汇集多方数据并进行有效分析，提升供应链柔性与敏捷度，提前预测 备货配货目标，使销售端到供应端全线协同，减少库存成本，完善履约交付能力，最大程度提升品牌效益。 移动BI数据大屏可视化看板数据预警预警/订阅推送自助分析 应 用 实时订单追踪 数 据 源 企业各业务系统数据 ERP系统TMS运输管理系统卡车追踪系统 订单履约分析 SRM 观远数据智能分析平台 工厂管理系统WMS 数 据 分 析 各阶段订单概览 订单明细 订单销量完成度 供应链损失分析历史订单销售分析 超期订单分析 未计划订单分析 异常订单预警 超期订单预警 未排期 订单 未发运 订单 未签收订单

32、AI+BI数据闭环 产销存分析需求预测分析 数据 处理 采购费用、生产投入、物流成本 人力资源、仓储费用、库存成本 销售 生产 产品研发 仓储物流 推广营销 终端铺货 原材料采购 订单 销量 采购 生产 仓库 物流运输 客户信息 资金流 实现 三方打通 计划驱动供应链，实现成本与供应能力的平衡 供应商工厂仓库物流商 客服产品市场销售客户 供应链 智能化高效率高精度 21 场：门店销售运营 “场”是消费者与品牌发生交互与交易的店面与环境，是用户行为最丰富的场景。通过对门店进行数字化运营管理， 品牌可以实现多维数据的收集与分析，打造终端新零售场景的动态模型。 门店 导购 总部 顾客 加盟商 商品

33、线上 商品与门店 同步所有线下门店商品信息和库存信息至 业务运营中台，通过店内商品数字化连通 销售端和供应链端，提高订单履约能力和 供应链瞬间响应能力 加盟商与门店 门店运营数据实现全面数字化，通过智能 BI系统，连接加盟商端口，随时查看店铺 经营情况及数据，及时掌握店内最新进展 用户与门店 利用支付、领券、下单等场景实现店内用 户数字化、会员化，不仅提升用户购物互 动与体验，还可构建线下消费者完整的数 字画像，根据用户喜好、年龄等推荐商 品、通知上新等，制定完善的营销策略 线上与门店 线上线下联动，企业可自选维度，对美团、饿 了么、自建小程序等线上运营平台进行多指标 跨平台拓展分析，并提供灵

34、活的预警规则自定 义，便于及时应对风险，制定策略 导购与门店 店内导购可通过端口实时查阅所在门店经营情 况与对比分析，判断指标是否达成，随时进行 复盘调整，根据数据制定针对性营销方案 总部与门店 从传统人管人，人管店，转变到数据管人，数 据管店。通过对应的虚拟标杆店，针对不同商 圈，地区，消费客群，千店千面数字化管理。 总部人员“空中巡店” ，掌握负责门店经营情 况和人员考勤，提升企业经营效率和监管力度 22 场：渠道融合打通 “场”从传统物理空间，延伸至虚拟空间；从自营门店，扩展到全渠道。对各渠道的融合打通，对外使全渠道成为品 牌统一的输出窗口，对内使数据信息共享互换，让品牌及时了解各渠道的

35、销售表现，协同各业务线提升整体运营效率。 线下 线上 现代渠道：零售大客户业绩跟踪、 品类表现分析、促销活动销量跟踪、 DM档期跟踪，费用管理等。 经销商渠道：业绩达成跟踪、生 意增长趋势、产品分销列进管理、 进出货跟踪、经销商库存管理、经 销商健康度评估、费用管理等。 特通渠道：业绩达成跟踪、生意 增长趋势、创新布局优化分析等。 综合电商：天猫、京东、唯品会、拼多多等电商多平台 销量监测、生意贡献占比、运营分析（商品运营、大促运 营、会员运营等）、线上流量透析、线上推广分析等。 垂直电商：流量变现、会员运营、精准营销等。 社交电商：微商城、小红书等社交平台，曝光、引流、 注册、购买、复购链路

36、监控，业绩表现、流量转化，线上 分销裂变等。 跨境电商：销量走势、核心产品表现等。 23 内部高效协同 品牌的精细化管理依赖于组织内部的高效协同，纵向打破层级网，横向打通部门墙，搭建数字型敏捷组织架构，形成 一体化的运作机制，实现消费产品与用户运营的无缝连接。 用户角色用户需求 IT部门技术人员 各条线执行人员 业务/财务部门分析人员 各条线负责人 公司决策层高层驾驶舱 KPI及分析体系 专题分析场景 指标及维度交互 数据仓库 ERP 业务系统 WMSTMSSRMCRM 维 度 组 织 区 域 渠 道 产 品 系 列 时 间 客 户 终 端 销售 团队 市 场 仓 库 工 厂 业绩指标目标达成

37、指标销售费用指标产品渗透指标供应链效率指标 业务场景财务场景异常预警场景自助分析场景 数据分析体系展示管理驾驶舱 进销存产品销售新品上市 订单跟踪全景库存预算管控 生意分析业绩跟踪渠道表现 区域赛马经营风险人员绩效 经营现状分析核心指标展示 精细化数据运营 财务分析 从上至下串联企业管理流、业务流和数据流，扩大管理 层数据管控半径，精细化数据运营，让CEO知其所以然 打通企业各业务环节数据流，实现内部各部门跨数据协 作，实现业务流程的可视化、可追踪、可定位 3 数字新增长 人：用户需求与会员运营数字化案例 货：商品管理与生产供应数字化案例 场：经销渠道与终端门店数字化案例 25 新锐品牌数字新

38、增长路径全貌 数据生成数据整合数据洞察数据运用战略转型业务迭代 新锐品牌拥有天生的数字环境和数字嗅觉，在品牌创立初期，对数字化增长路径已有长远计划。无论在线上线下，品 牌通过经验沉淀的转化和原始数据的累积，形成自身数据资产，利用系统、工具和先进数字技术进行打通融合，建模 分析，构建新锐品牌全面的数字智能增长路径。 AI模型构建 场景指标分析 战略目标 商品运营 门店运营 会员运营 . 沙盘模拟计划 销售仿真 补货仿真 促销仿真 物流仿真 智能决策应用 智能排班 智能配货 智能补货 智能推荐 数据数据+分析+AI算法 多维数据汇总 数据链接 ETL编排 数据计算 质量监控 . 业务效果分析 数据

39、+分析数据+分析+AI算法+决策引擎 数 据 轴 智能轴 26 新锐品牌数字化案例：元气森林 元气森林成立于2016年，是一家自主研发、自主设计的创新型饮品公司，以“0糖0脂0卡”概念打响市场，迅速抢占 无糖水饮品类高地。品牌始终秉持“用户第一”的使命，立足消费者健康和口味需求，由此构建了细化到个人的多角 色协同数字化运营模型，打通数据价值链，针对多业务场景进行自动化数据分析，全方位提升用户体验和服务效能。 总部决策层 运营管理层 执行层 业绩表现 数据决策 经营异常 费用管控 业绩跟踪 执行跟踪 异常预警 销售查询 自主分析 经销商分析 企业内部多角色协同 通过观远数据智能分析平台Web端、

40、移动BI轻应用、数据大屏等数据应用终端，为 元气森林总部决策层和运营管理层提供多场景的实时经营分析结果，方便做出决策 调整，实时监控销售业绩表现，扩大管理半径，解决层层上报、决策滞后的痛点 元气森林每一名新入职员工开通OA账号时，系统会自动开通一个观远数据BI账 号，同时赋予相应的看板和数据权限，快速让新员工熟悉数据驱动业务的工作模式 基础数据整合 打通数据价值链 1 自动化数据处理 提升时效 2 多业务场景 数据体系建立 3 27 元气森林用户数字化增长内核 元气森林通过敏锐捕捉新消费需求，紧贴用户偏好，不断研发迭代产品，丰富渠道，同时结合新型数字营销技术，让 企业更懂消费者，与观远数据合作

41、打造以用户为中心的数字化体系，提升顾客关系能力，建立会员视角下的数据链路。 招募纳新激活留存客群鉴定 生命周期用户运营行为习惯 价值分析 属性分析 生命周期分析 会员价值RFM 行为偏好分析 会员运营日/周分析 会员运营月/季分析 会员运营年度分析 客户关系能力 28 新锐品牌数字化案例：NEIWAI内外 NEIWAI内外以电商起家，产品从无尺码内衣为始，逐渐延伸，成为专注于内衣、家居、运动等贴身衣物的生活方式 新锐品牌。在8年线上运营后，NEIWAI内外开始拓展线下门店，目前线下直营店铺已超过100家，形成线上线下联动、 公域私域流量打通，以数据分析作为决策支持的数字化智慧经营模式。 效率提

42、升主营增长智能决策 数据打通BI赋能场景分析 业务融合 AI运用提前预测 融合多数据源，构建数据价值链 赋予海量数据存储、处理和分析能力 提供自助式、智能式的数据探索能力 从销售数据为切入点，监控大盘经营健康，追踪线上 线下的业务异常 全面打通企业各环节数据 赋能企业全局把控的决策能力 构建人、货、场分析场景，显著提升企业的端到端经 营分析洞察力和风险监控水平 销售预测、异常检测、门店问诊、智能订货、配货平 衡、精准营销等领域 赋能企业智能化的科学决策能力 大幅度减低预测成本，提升企业效能 提升应对销售侧的各类突发事件能力 战略电商业务商品 采购人资财务销售 顾客终端研发 门店订货营销 29

43、NEIWAI内外商品数字化增长内核 NEIWAI内外作为“无钢圈”革命的初代发起者，通过开拓细分领域商品承载品牌理念，传达女性自信和穿着自由的 精神，用强大的商品力俘虏大批女性消费者，迅速占据品类心智。而商品力的持续提升，离不开精细的商品数字化运 营管理。观远数据结合服饰行业特有痛点和NEIWAI内外商品运营具体需求，搭建商品板块数据分析体系，持续提升 NEIWAI内外商品核心竞争力。 优化进货 商品效益分析（商品指标波动分析、商品/品类/ 产品线业绩分析、客单价、销售增长分析） 商品销售前后排名分析（畅滞销分析） 商品周期性波动分析 优化布局 价格段分析 ABC分析/属性分析 关联分析 优化

44、价格 价格带分析 竞品价格对比分析 毛利分析 优化库存 商品库存分析 商品周转天数分析 实时库存分析 特殊库存预警 减少问题商品 退货率分析 残损率分析 特殊服务率分析 商品画像 销售追踪 动销 专题 连带 分析商品全景 库存洞察 30 NEIWAI内外商品数字化体系拆解 NEIWAI内外通过独特的功能设计、产品创新和体验升级，打造去同质化的商品体系。观远数据在此基础上，为 NEIWAI内外打造商品智能分析模块，深化商品深度管理，推进商品流动性管理，启动AI辅助决策，根据市场反馈滚 动开发，提升NEIWAI内外商品应季性和爆款概率，使品牌全渠道商品与消费者保持“沟通”，将用户需求产品化。 线上

45、 线下 业绩波动 核心单品业绩 爆品业绩 新品业绩 销售金额 订单数 业绩占比 销售率变化趋势 渠道转化情况 基础信息 周销售率及增长变化趋势 加购/复购率变化趋势 渠道问题 推广问题 产品问题 新品表现评价 用户接受度 销售结构分析 畅销分析 新品/次新品/其他的销售占比分析 新品（大类）销售跟踪、店铺占比、库存情况 月报跟踪折扣趋势及折扣同比 定位畅销品 销量 在店库存（到尺码） 城市库存 销售支撑 提交补货 调货申请 商品结构 陈列&销售策略 利润 新品销售 最大化 店长 查看 运营 查看 AI 分析 模块 AI分析模块 线 上 线 下 联 动 调整 调整 管控 查看 判定 判定 滚 动

46、 研 发 制 定 对 应 策 略 31 新锐品牌数字化案例：联合利华 联合利华是全球最大的日用消费品公司之一，旗下超过400个品牌涵盖日化、家化、食品等各个领域。公司虽创立于 1885年，但联合利华始终坚持模式与业务的迭代创新，通过“同一个数字”战略，打通上下游，连接前后端，不断推 出更贴近当下消费者的新锐品牌，更好地满足市场需求，实现公司的可持续发展。 减少人工决策带来的偏见，平衡商品产量与市场需求，进一步提高供应链部门间协同效率，助力需求履约率的高效提升 需求履约 供：敏捷型生产 按需安排 合理生产 需求感知 需：个性化定制 需求销量 预测聚合 销售规律业务信息 管理政策 公司 促销活动

47、大客户 促销信息 经销商 信息 避免产品滞销或脱销 Demand Planning模型 库存物流 排产 采购仓储 订单 32 联合利华供应链数字化增长内核 联合利华在中国运营超过80个品牌，跨越多个领域业务和渠道，其消费场景和特点有巨大差异，在供应计划上同时协 同超过8000家配送网络和配送需求。面对复杂、快速迭代的生意模式，联合利华与观远数据共同打造了人机交互的AI 数字化供应链平台，实现从市场信号识别，到需求预测及生产配送计划的全流程智能化，推动供应链向数字化转型 。 前端需求 分析 业务流程 as-is分析 定制化 解决方案 生成 商业分析 数据收集 数据清洗 & 数据预处理 特征工程

48、建模分析 偏差分析 数据后处理成果&分析 观远Atlas预测助手 实施流程 数据对接与管理全流程保证准确性、口径统一性，可管理性； 需求预测模型基于产品、时间、地区、用户等多维度真实场景，强拓 展、可复制，一周内快速接入，精度可超越人工； 人机互动协同，特设业务专家与AI数学模型交互点，可实现经验化+ 智能化+自动化的精准预测； BI多维度展示、追踪、分析和智能评估业务效果。 观远Universe模型开发观远Galaxy数据分析 33 新锐品牌数字化案例：维他奶 维他奶自1940年成立至今，致力于生产以植物为本的饮品，满足消费者对健康营养饮食的要求。品牌经过多年发展， 已从传统零售模式逐步迭代

49、成为以数据和洞察为核心驱动力的数字化全球新锐品牌。针对品牌业态特征，对自营、经 销全渠道进行互联，打造全链路数字化价值体系。 以数据洞察为起点 新零售模式 快速创新 全渠道体验 个性化消费者互动 员工互联互通 数字化商务 数字化领域的战略客户伙伴关系 数字化渠道通路与执行 数字化洞察 数字化价值链 消费者运营平台CEM 数字化营销 维他奶始终贴近消费者，持续产品创新，积极拥抱新零售模式，并提升各环节的运营能力和效率已支持业务规模的扩大 销售 营销 供应链 生产 财务 采购 人资 消费者 34 维他奶渠道数字化增长内核 快消行业中，经销渠道由于管控难、层级密、数量多的特点，常年游离在品牌管理的边

50、缘。观远数据针对维他奶各类 经销渠道需求，运用AI+BI制定全渠道数字互联策略，使游离的经销体系纳入品牌数字化管理，提升维他奶渠道效能。 用户千人千面 PC 移动端 生意大屏 展现层 数据层 基础主数据 销售组织 销售客户 行政区划 销售产品 销售终端 销售价格体系 基础业务数据 Sell in明细 经销商Sell out明细 经销商库存明细 二批库存明细 KA POS明细 New Retail POS明细 TS/AP费用明细 Commercial Mgmt 订单管理 进销存管理 经销商管理 KA管理 新品管理 品相管理 ECOM B2B生意 B2C生意 EKA生意 旗舰店生意管理 Inves