家電行業大數據：任重道遠

喻亮星

奧維云網（AVC）2014年初發布了大數據戰略，并提出了三步走的實施計劃（建立數據轉化能力、挖掘用戶價值、開放式大數據平臺）。通過一年的實踐努力和觀察分析，我們深深地感覺到：家電大數據，依然任重而道遠。

大數據的產業鏈從整體上可以分為四大層：I T基礎層、數據基礎層、數據安全層、數據應用層。在這四大層中，目前家電行業整體都還處于初級階段，相當數量企業的I T基礎層建設尚不完善，設備以及帶寬還不能支撐海量大數據的處理，大數據處理工具處于缺失狀態；數據的標準化和流程的標準化都還沒有建設完成，即使是在一些較大規模的知名品牌企業中，各產品品類和各部門之間的數據交換也還沒有完全共享共通；而在數據應用層，幾乎所有企業的應用都還處于摸索階段，絕大多數的應用還集中在互聯網的市場營銷場景，基于企劃、生產指導、物流預測、用戶運營等還難以找到有效的應用模式，整個大數據應用呈現發散狀態，遠沒有形成燎原之勢。

但大數據的發展也并非沒有成就，行業單點的發展依然取得了許多可喜的變化，如：

海爾的“企業平臺化、員工創客化、用戶個性化”的轉型思路集中在組織架構的變革，把資源集中到平臺主、小微主上，企業文化從執行力向創造力轉變，而平臺主、小微主、創客三種人都圍繞著用戶轉；

2014年美的啟動用戶社區建設，通過引進外部專業互聯網企業合作并委托運營，開始了用戶社區的運營。去年年底與小米的合作，更是希望在用戶運營和互聯網經營上借鑒小米的成功模式；

2014年6月長虹集團的軟服中心和數字營銷產業集團成立，從組織結構、具體行動和手段上都進行了大刀闊斧的改革。CHiQ系列產品和蜂鳥平臺的建立，讓長虹的互聯網之路更強調用戶、效率、技術創新和產品迭代；

同樣，創維和TCL等其他家電企業也開始了自己的轉型之路，在智能家電領域均取得了可喜的成績。

渠道商也開始了變革之路。例如南京的匯通達通過自建供應鏈管理平臺，打通金融、IT、物流三大領域，洞察客戶需求，整合多方資源，減少流通環節，降低中間費用全面提供商品組合、便捷物流、網絡金融、售后和信息等一站式服務的模式，充分發揮了大數據的分析和預測功能，讓大數據應用有了一個發揮價值的舞臺。

各大家電品牌商和渠道商雖然在大數據思考和轉型探索方面都取得了不少成就，但是就奧維云網（AVC）在過去一年多時間內和業內各企業的交流觀察情況來看，現階段的家電大數據應用推進還是略顯緩慢。多數企業都有一種“一入互聯深似海，從此回頭是路人”的滄桑感。電商企業如京東、阿里、小米甚至樂視等目前確實金光閃閃，但對于大多數的傳統家電企業而言，甚至對于其他的一些還在互聯網模式轉型道路上努力前行的企業如蘇寧易購、國美在線等等，目前依然還有許多困難期待跨越。

家電行業大數據應用還不成熟，時而狂熱、時而消沉，究其原因，主要是以下幾點：

1、互聯網的應用依然集中在電商營銷模式的推進和用戶交互模式的探索上，而基于兩者數據的積累還需時日，分析應用業務還不明朗；

2、企業之間、企業內部各部門之間的數據壁壘依舊難以打破，各企業的大數據應用都是自給自足，尚未能形成開放的交易平臺和機制；

3、大數據技術難度大，大數據人才極度欠缺，導致企業內部的大數據只能以改善現有業務和產品為主，多數應用仍然使用傳統分析流程和工具，只是擴大了數據的來源、增加了數量。在相關性分析上還沒有突破性的創新；

4、更多新技術和企業之間的需求存在差異，不能很好的契合，目前的大數據技術和數據來源當前都難以支撐。

家電大數據之路雖然還存在諸多坎坷，但家電行業市場化程度較高、品類型號的規范化和標準化相對也完善，家電行業聚集的人才也很豐富，家電行業的互聯網思維同樣也非常活躍，所以，家電行業的大數據之路在未來2-5年內必將有一個高速的發展，這些發展將主要落實在以下幾個地方：

1、家電企業內部數據的標準化和流程的標準化將會進一步得到提升，企業將會在更高層面進行需要的大數據頂層設計；

2、企業數據多維度實時數據呈現，基于海量結構化數據系統的敏捷型BI系統需求將會在企業逐步推廣；

3、企業自己內部用戶數據與消費數據、售后數據貫通，相關分析價值凸現，數據應用模式將會從營銷端向產業上下游滲透；

4、傳感技術和聯網技術的發展、帶寬以及基礎設備的成本大幅度降低，所以基于物聯網的智能設備設計，以及由此產生的大數據分析和價值挖掘、應用模式探討將落實為可行的業務流程；

5、基于大數據的用戶研究，營銷繼續加強，并把用戶研究結果應用于企劃、創新等方面的需求將會大幅度提升；

6、基于全流程的行業大數據分析以及業務將會逐步得到解放，第三方的大數據應用服務提供商將會以顛覆者的姿態，在沒有廠家和商家明確需求的情況下釋放不可預估的價值輸出，而這種應用將會在各個流程節點出現。