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國際品牌本土化,數(shù)字化要先行

 2019-12-03 16:34  來源:A5專欄  我來投稿 撤稿糾錯(cuò)

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“老牌咖啡品牌20年中國市場的耕耘和資本市場對咖啡茶飲的追逐,都給Tims進(jìn)入中國做足了市場教育。中國現(xiàn)磨現(xiàn)煮咖啡市場潛力巨大,只要Tims做好產(chǎn)品、服務(wù)等差異化營銷,在中國依然很有戲。”Tims Coffee House Senior IT 總監(jiān) Leon Zhang在接受觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)采訪時(shí)提到。

2月26日,加拿大咖啡品牌Tim Hortons(以下稱“Tims”)進(jìn)入中國市場,在上海落地第1家門店。和Leon對話的第二天(11月15日),也剛好是Tims國金店開業(yè)。Leon表示,預(yù)計(jì)今年會(huì)在上海開30家店,明年會(huì)再新增更多不同類型的門店,并進(jìn)入更多城市,計(jì)劃用5-10年將Tims打造成中國最受歡迎的咖啡品牌。

這樣的規(guī)劃目標(biāo)足以看出Tims深耕中國市場的決心。那么,面對中國市場的特殊環(huán)境和公司整體的戰(zhàn)略目標(biāo),Tims的IT團(tuán)隊(duì)做了哪些數(shù)字化層面的探索?對未來的數(shù)字化又會(huì)有怎樣的規(guī)劃?

國際品牌區(qū)域化,更需要數(shù)字營銷本土化

中國市場一直是國外品牌爭相搶占的熱土,同樣,水土不服也是很多國際品牌難以避免的共性。如何做好本土化的數(shù)字化建設(shè)和運(yùn)營,是Tims進(jìn)入中國面臨的第一大難題。

Leon表示,Tims進(jìn)入中國市場在品牌定位上依然延用了“親民”的形象。保留了70% Global的產(chǎn)品,剩下的30%根據(jù)中國人的飲食習(xí)慣增加了暖食和飲品的調(diào)整;門店的裝修同樣沿用了加拿大的風(fēng)格,但是更加明亮和溫暖;在營銷層面,和Global不同的是,Tims在中國增加了很多線上渠道的營銷和會(huì)員數(shù)字化耕耘。

針對Tims在中國的信息化和數(shù)字化建設(shè),Leon認(rèn)為必須將全球最佳數(shù)字化實(shí)踐和中國本土市場環(huán)境相結(jié)合,積極響應(yīng)業(yè)務(wù)部門需求,分步構(gòu)建IT規(guī)劃,并堅(jiān)持創(chuàng)新。

目前,Tims的本土信息化建設(shè)主要堅(jiān)持三個(gè)原則:

從業(yè)務(wù)中來,到業(yè)務(wù)中去。以營銷結(jié)果為目的,賦能決策層、內(nèi)部管理、門店端,進(jìn)行數(shù)字化建設(shè);

堅(jiān)持提高內(nèi)部管理效率。能用機(jī)器替代的工作,就不要讓人去做,每個(gè)員工每天對于同一件事的處理效率提升1小時(shí),對整個(gè)公司來說就是質(zhì)的變化;

堅(jiān)持安全、合法合規(guī)。保證整個(gè)IT系統(tǒng)是一個(gè)健康和可持續(xù)運(yùn)維的體系。

BI 項(xiàng)目選型是Tims打好數(shù)字化建設(shè)的第一戰(zhàn)

除了對信息化建設(shè)的基本規(guī)劃,Tims剛開始進(jìn)入中國市場就開始布局?jǐn)?shù)字化建設(shè),并通過和觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)合作,搭建了一套智能數(shù)據(jù)分析平臺。

(Demo示意圖)

作為有著豐富數(shù)字化建設(shè)經(jīng)驗(yàn)的掌舵人,Leon此次對于Tims BI項(xiàng)目的選型并沒有局限于國外產(chǎn)品,而是抱著開放的心態(tài),去調(diào)研了各種國內(nèi)外BI產(chǎn)品。

基于Tims目前處于發(fā)展初期未來計(jì)劃快速擴(kuò)張的情況下,Leon表示我們需要的是一款既能支持現(xiàn)階段輕量級開發(fā)快速上線的,又能支持在未來大數(shù)據(jù)量增長過程中實(shí)現(xiàn)技術(shù)架構(gòu)橫向擴(kuò)展的產(chǎn)品。

“很多傳統(tǒng)的BI產(chǎn)品往往是由好幾部分組成,例如單獨(dú)的數(shù)據(jù)庫、ETL、報(bào)表或其他工具,很少有將幾種功能整合在一起的,就算有運(yùn)維成本也比較高。”Leon在接受采訪時(shí)提到,“觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)既有輕量級的數(shù)倉,又有豐富的可視化展現(xiàn)和ETL工具,并支持業(yè)務(wù)用戶自助式地做數(shù)據(jù)分析查詢。同時(shí)高度集中化的分布式技術(shù)架構(gòu)帶來了簡單高效的運(yùn)維管理,未來也可以橫向和縱向擴(kuò)展以支持大數(shù)據(jù)量的需求。”

數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)Tims四大價(jià)值鏈升級

目前,Tims已經(jīng)通過觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)在門店、商品、會(huì)員服務(wù)等場景落地了成熟的數(shù)據(jù)分析方案。并通過PC和移動(dòng)端進(jìn)行可視化展現(xiàn),給公司內(nèi)外部管理帶來了很大的價(jià)值提升。

(Demo示意圖)

輕量級的研發(fā)投入,高效的數(shù)據(jù)支撐。 目前Tims的信息團(tuán)隊(duì)中只有1個(gè)人負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析工作,并且只占用他非常小的工作量,因?yàn)橛^遠(yuǎn)自助分析平臺并不需要過多的運(yùn)維成本;

打破數(shù)據(jù)孤島,實(shí)現(xiàn)多系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合。 不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng),比如會(huì)員、POS、進(jìn)銷存都有單獨(dú)的數(shù)據(jù),但有些深度的分析需要整合各平臺數(shù)據(jù)。觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)通過整合各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù),可以為決策者提供一個(gè)全局的分析結(jié)果;

實(shí)時(shí)移動(dòng)數(shù)據(jù)展示,賦能兩端決策。 隨著移動(dòng)技術(shù)的成熟,移動(dòng)BI可以讓管理者隨時(shí)隨地了解各個(gè)門店的實(shí)時(shí)銷售情況,普通用戶也可以根據(jù)自己的需要,方便快捷的查詢想要的數(shù)據(jù);

彌補(bǔ)報(bào)表缺陷,支撐全局管理。 過去一些傳統(tǒng)報(bào)表功能沒有那么強(qiáng)大,數(shù)據(jù)查詢和分析過度的依賴IT人員,而現(xiàn)在則可以輕松實(shí)現(xiàn)自助查詢分析。目前觀遠(yuǎn)智能數(shù)據(jù)分析平臺可以輕松賦能Tims管理層、市場、財(cái)務(wù)、運(yùn)營等部門各種不同層面的數(shù)據(jù)可視化分析需求。

Tims正以驚人的速度在中國市場擴(kuò)張,隨著門店、交易數(shù)量和會(huì)員數(shù)量的急速增長,需要更強(qiáng)大的信息化和數(shù)字化的支撐。“未來,Tims IT部門將主要圍繞IT基礎(chǔ)運(yùn)維、數(shù)字化營銷、企業(yè)內(nèi)部管理應(yīng)用系統(tǒng)這三點(diǎn)出發(fā)。”Leon表示,關(guān)于BI平臺建設(shè)第一年我們會(huì)更注重如何快速實(shí)現(xiàn)一些基本的功能,當(dāng)門店數(shù)突破500、1000的時(shí)候,就需要考慮大數(shù)據(jù)架構(gòu)的調(diào)整和優(yōu)化。后期Tims在BI建設(shè)層面會(huì)更多地強(qiáng)調(diào)自助性和靈活性,讓業(yè)務(wù)人員可以方便靈活的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,更直接地賦能終端業(yè)務(wù),幫助業(yè)務(wù)快速?zèng)Q策。

夯實(shí)BI基礎(chǔ),加強(qiáng)AI探索

“如果BI解決的是數(shù)據(jù)分析查詢和可視化問題,那么融入AI后最終目的是挖掘問題的本質(zhì),尋找規(guī)律并反哺業(yè)務(wù)系統(tǒng)。”Leon表示,雖然BI現(xiàn)階段能夠滿足Tims的數(shù)據(jù)分析需求,但是未來會(huì)把AI場景的落地放在非常重要的戰(zhàn)略位置。

影響AI項(xiàng)目成功落地的因素有很多方面,Leon認(rèn)為關(guān)鍵的有兩點(diǎn):一個(gè)是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)積累和平臺的建設(shè),這一點(diǎn)Tims一直都在準(zhǔn)備。第二點(diǎn)就是貼合業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析思維和算法模型,觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)對于零售行業(yè)“AI+BI”解決方案的探索早已開始,在這一點(diǎn)后期可以對Tims AI項(xiàng)目的落地給于很多的支持。

Leon表示:未來Tims也希望和觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)形成更深入的合作,共創(chuàng)更有價(jià)值的數(shù)據(jù)分析模型,實(shí)現(xiàn)各種AI場景的落地。

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