51416 中國快遞數智化內幕:轉型、戰略與拐點

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中國快遞數智化內幕:轉型、戰略與拐點
新眸 ·

桑明強

6小時前
如何讓數據飛輪真正在企業內部運轉起來,成了快遞行業數字化轉型新的關鍵命題。
本文來自于微信公眾號“新眸”(ID:xinmouls),作者:桑明強,投融界經授權發布。

一年12個月,周瑜所在的團隊基本處于連軸轉的常態。

作為德邦快遞數字化營銷總監,周瑜肩上最重的擔子,是如何利用先進的技術工具和方法,為一線業務團隊排憂解難——尤其是雙十一期間,各種類型的業務訴求始終處于爆滿狀態。

要知道,快遞不比其他行業,動輒過億的用戶體量和超高的業務復雜度,意味著想要建立起一套合格的數字化解決方案并不容易。

拿數字化營銷這件事來說,一線區域往往需要面對角色多樣的海量客戶,僅靠人力和傳統CRM系統,很難在短時間內篩選出可供精準營銷使用的用戶圖譜。

如果從2020年開始算起,之后的兩年里,周瑜先后帶隊試水過多套方案,但無一例外,這些由外部提供的數字化方案,要么在數據處理維度上不夠專業,無法匹配德邦快遞的海量用戶規模;要么在數據應用深度上不足,導致最終效果不佳。

周瑜把這段探索經歷比作一段彎路。

在這個過程中,他意識到,德邦快遞想做的并不是建立一個簡單營銷中臺,而是要讓IT系統和公司業務體系真正站在同一起跑線。

這就意味著,要解決好這個難題,就不能只解決水面上看到的問題,而是自下而上、更加系統地,拆解德邦快遞在營銷數字化場景里每一個細枝末節,最終能把這些解法有機串聯起來的,就是最終答案。

圍繞著這個目標,周瑜找到了火山引擎。

談及雙方合作的契機,周瑜坦言團隊內部也經歷了大大小小的多輪評估,但最終打動他們的,主要有兩點原因:一方面,誕生于字節跳動內部的火山引擎,向來以增長方法論見長,其中去年推出的企業數智化升級新模式數據飛輪,落地可行性高于同行;另一方面,相比市面上其他解決方案,德邦快遞更看重方案的持續迭代能力,而不是傳統軟件的一次性買賣。

事后來看,周瑜當時的選擇是正確的。在引入火山引擎數據飛輪模式后,長期困擾德邦快遞營銷活動的數據“黑盒”問題被徹底解決。

數據顯示,得益于構建起更完整的用戶圖譜,德邦快遞的月活用戶數已經實現翻番,其中,下單用戶數同比增長13%;另一方面,對比以往每月只能進行3-5場營銷活動,德邦快遞現在最高峰能完成單月100場營銷活動,這放在以前是不敢想象的。

盡管這些數據已經很能說明問題,但在周瑜看來,快遞行業的營銷數字化變革才剛剛開始,拿德邦快遞自身實踐來說,和上一輪數字化浪潮相比,這次變革的主線,不單單要解決數據的復雜性和多樣性問題,還要思考如何從“業務”和“價值”破局。

中國快遞數智化內幕:轉型、戰略與拐點

01

快遞數字化轉型就是與時間賽跑

時間拉回到2020年,周瑜接到的項目任務就是基于德邦業務場景需求,打造一套高效的數字化營銷系統,盡管在這之前,他曾經在用戶運營和營銷領域深耕了十多年,對各類營銷工具和方法已經熟稔于心,但心里還是不免有些緊張。

據周瑜介紹,和外界印象有所不同,成立于1996年的德邦快遞,對新事物是比較謹慎的。

復盤德邦快遞“營銷數據”發展史,大致可分為無管控、人為強管控、系統化、深化管理、全面數字化5個階段,總體上遵循著科學的漸進式變革。

擺在周瑜及其團隊面前的,就是如果說數字化是一道必答題,那么他應該怎么做、又該建立怎樣的數字化營銷系統。

在經歷了長時間的調研和反復論證后,他發現,真正困擾著德邦快遞營銷效率的,其實是營銷“黑盒”問題。

簡單來講,就是過去公司對于營銷數據的運營使用,還停留在傳統大數據的加工使用流程上,且高度依賴人工處理,時效性滯后。

反映到結果上,就是總部對于整體用戶數據缺乏實時性了解,導致營銷策略部署不及時,甚至有時候會出現動作變形,當一線人員收到營銷線索、總部人員執行營銷動作時,客戶狀態已經發生改變。

但,這不是德邦快遞所特有的問題。

過去很長一段時間,囿于需求側的高速增長,各家快遞企業紛紛把目光放在跑馬圈地、謀求更大的用戶規模上,卻忽略了當市場進入存量時代,一場以信息化、數字化轉型為主導的新戰爭已經打響,最明顯的,各家頭部快遞公司近幾年均把數字化轉型提上日程。

用周瑜的話說,“快遞數字化轉型就是與時間賽跑,去存量市場里面挖掘增量。”

體現在德邦快遞營銷數字化建設上,不僅要解決實時數據如何處理的問題,更重要的,得讓這些流動在一線的海量數據真正被消費起來,為業務所用,而不是建立某個系統把這些數據封裝起來,成為單純的展示,沒有下一步的循環利用。

而這,恰恰是火山引擎所擅長的地方。在厘清這些訴求后,雙方一拍即合,基于數據飛輪方法論,結合了包括火山引擎客戶數據平臺VeCDP、增長營銷平臺GMP在內、A/B測試產品DataTester的系列數據產品,構建起了以數據消費為中心的數智化升級模式。

和市面上其他模式相比,火山引擎數據飛輪的落地方案更具全局性:VeCDP通過強大的數據整合和標簽體系化能力,將各地區用戶數據以可視化的圖表方式呈現,這使得德邦快遞能夠清晰地了解到用戶是誰、用戶在哪,存在于什么狀態;GMP則在VeCDP的基礎上,通過目標人群圈選和發送實際選擇等功能,幫助德邦快遞實現營銷信息的定時精準推送。

02

從“最佳輔助”到“協同作戰”

“IT系統和業務體系更緊密了。”談及這兩年最大的變化周瑜如是說,放在以前,周瑜和他的團隊更多背負的,是一些關于系統功能和產品相關指標。

但現在不同,周瑜和業務團隊能夠達成相同的業務目標共識。

比如“月活用戶需要達到多少”、“月下單用戶需要達到多少”、“老用戶激活需要達到多少”等。對于這樣的身份轉變,周瑜很激動:一方面,他感受到數字化轉型的確給公司和團隊帶來了肉眼可見的價值;另一方面,不同部門間的緊密連接、協同作戰,讓大家的目標和方向感更加明確了。

這也是以往數字化被人詬病最多的地方,盡管這波浪潮已掀起十來年,但真正成功的卻寥寥無幾,外界對它最大的質疑,就是“價值”難以被證明。

在周瑜看來,快遞行業的營銷數字化的主要矛盾,往往會在組織流程和效率創新的碰撞區間里集中爆發,很多時候轉型無疾而終,并不是技術方案不夠先進,而是跟企業當下的訴求不夠匹配,或者僅僅是考慮當下的問題,忽略了未來。

尤其對于有著動輒過億用戶規模的快遞行業來說,更應遵循層層遞進、一環扣一環的姿態,至于下一步怎么走、該去往何方?最好的方式就是用結果和具體的數據來證明。

但不可否認的是,這套解決方案的打磨過程卻并不輕松。

拿常見的自動化營銷鏈路來說,德邦快遞已經在火山引擎增長營銷平臺GMP上建立了超過15條,這個數據還在持續增長。從用戶注冊,到訪問、下單,選擇在什么樣的時間節點給到合適的營銷信息,以及如果在注冊7天內沒有下單,又該如何應對?這些細節問題,如果不能走近一線、深入洞悉用戶消費場景,是根本無解的。

據周瑜透露,得益于火山引擎數智提供的全套解決方案,經過A/B測試后,德邦快遞沉默用戶重新激活的規模,月均增長大幅提升。在他看來,與其去盲目建立一些數字化系統,更重要的是搞清楚為什么而建,以德邦快遞自身實踐為例,激活存量用戶池、做好用戶服務是目標,協助一線業務決策也是目標,這兩者并非割裂的關系。

03

是數據中心,同時也是利潤中心

“上手很快,即便對于一個新人來說。”回憶起和火山引擎打交道的這段日子,讓周瑜印象最深刻的,是火山引擎對數據飛輪模式的理解,這個由火山引擎在去年推出的企業數智化升級新模式,更加側重降低數據使用門檻,人人都會用數據。

事實也的確如此,復盤那些在數字化轉型路上折戟的過往案例,不難發現,導致項目失敗都有一些共性原因,大而不強、快而不精。很多人把企業數字化歸結于“一號位工程”,認為它是自上而下的建設體系,卻忽略了,真正決定企業數字化水平高低的,恰恰就是能否讓那些身在一線的、聽見炮火的人參與進來。

這也是周瑜及其團隊眼下正在著手的事情,據他透露,基于VeCDP+GMP的產品組合,現在德邦快遞的營銷轉化率,在大部分場景都有5%以上的增量,如果換算到德邦快遞每月能觸達到的千萬級用戶規模,這個數據還是很可觀的。

但這還遠遠不夠,“現階段營銷數字化還局限在德邦總部,等后續徹底跑通后,會把這些套解法下放至各個區域,屆時產生的勢能會更大。”周瑜補充道。

但這中間也是有考究的。比如11月正值蘋果上市的季節,陜西、甘肅、新疆等區域的用戶營銷就要格外注意,再比如東北大米現在賣得很好,德邦快遞數字化營銷團隊也要及時與一線進行溝通。換句話說,有關這塊的營銷舉措,并不是傳統觀念上的大開大合,而是根據不同的市場、不同的區域進行精細化運作。

進入到快遞數字化轉型下半場,如何利用先進的方法論與技術工具為企業降本增效,幾乎成為行業共識,德邦快遞也不例外。從傳統的數據中心,轉化為結結實實的利潤中心,在數字化轉型這條路上,德邦快遞是中國物流企業的縮影,同時也是一個新的起點。

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