一、乳制品行業(yè)痛點是什么？

根據(jù)中國奶業(yè)年鑒數(shù)據(jù)，2018年中國乳制品市場規(guī)模達(dá)到3590.41億元，同比增長-5.3%；總銷量3099萬噸，同比增長1.0%。這組數(shù)據(jù)可很清晰的看出中國乳制品行業(yè)的現(xiàn)狀，規(guī)模大、增長停滯，這是一個成熟市場的標(biāo)志，也是乳制品行業(yè)面臨的第一個痛點。

大規(guī)模的成熟市場往往存在較多的結(jié)構(gòu)性機(jī)會。在超千億的中國乳制品市場里，液態(tài)奶占據(jù)95%以上比例，剩余的是奶粉，我們再細(xì)分來看，液態(tài)奶又可細(xì)分常溫白奶、常溫酸奶、低溫酸奶、鮮奶、含乳飲料組成，細(xì)分品類眾多。

這將導(dǎo)致在每個細(xì)分領(lǐng)域，都會不斷有新的企業(yè)進(jìn)入下游成品奶市場，根據(jù)Mintel GNPD2018年數(shù)據(jù)顯示，2013年-2018年低溫酸奶、鮮奶、常溫奶、奶粉四大品類匯總的新建立品牌數(shù)增速高達(dá)23.86%，激烈的競爭導(dǎo)致乳制品行業(yè)整體的利潤水平較低，行業(yè)總體凈利潤保持在7%以內(nèi)。

盡管不同細(xì)分領(lǐng)域的競爭較激烈，但總體的市場還是較集中的。2018年伊利、蒙牛、光明、飛鶴四大集團(tuán)總收入超1800億元，占據(jù)整個乳制品行業(yè)的半壁江山。

因此，對于集團(tuán)公司來說，如何管理旗下眾多品牌，以及不同品牌衍生出的生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、營銷的綜合管理是其主要問題；而對于小型公司來說，如何優(yōu)化企業(yè)運作效率，從敏捷高效的管控流程中創(chuàng)造利潤是其主要難點。

當(dāng)然，由于電商、新零售的普及，乳制品行業(yè)的渠道也發(fā)生了很大的變化，2005年雜貨店占據(jù)了中國乳制品渠道的50%，但如今只有不到1/4，并且還在縮減；蠶食該渠道的主要是網(wǎng)購和低溫便利店；而大賣場和超市這么多年依然穩(wěn)坐另一半渠道江湖。

零售渠道的演變是一個逐步規(guī)范、集中和可控的過程，因此目前的乳制品企業(yè)都試圖更好的控制銷售渠道，更加接近消費者，這就產(chǎn)生了另一個重要的痛點，即如何更好地管理渠道、更好地鏈接消費者？

一邊乳制品企業(yè)還沒很好的了解消費者，同時消費者偏好的變化速度正在加快，因此品牌、產(chǎn)品的更新速度也得同步加快，如何掌握這個節(jié)奏？如何更精準(zhǔn)的了解消費者的需求

在《2020年中國乳制品行業(yè)數(shù)據(jù)中臺研究報告》中，億歐智庫總結(jié)了乳制品行業(yè)面臨的三大痛點：增長、升級、多樣化。

增長指的是總體銷售額增長乏力，處在存量競爭階段，如何獲得新的增長？

升級指的是乳制品行業(yè)總體利潤較低，行業(yè)如何不斷尋找新利潤點？

多樣化指的是渠道、品牌、產(chǎn)品的多樣化使得乳制品市場競爭加劇，如何滿足產(chǎn)品快速迭代、服務(wù)快速響應(yīng)需求。

二、這些痛點是數(shù)字化層面的問題嗎？

竟然要談數(shù)據(jù)中臺，首先要明確，這些痛點是數(shù)字化層面的問題嗎？

實際上每一個問題都沒法完全依靠數(shù)字化解決，但是數(shù)字化能為其提供新的方案和路徑。如針對增長問題，精細(xì)化運營是個突破口，而精細(xì)化運營的基礎(chǔ)就是數(shù)字化的程度足夠高；針對升級問題，全域優(yōu)化、品類升級都是新突破口，其中全域優(yōu)化就是數(shù)字化層面的問題；針對多樣化問題，加強(qiáng)消費者端的數(shù)字化建設(shè)是重要的基礎(chǔ)。

中國乳制品行業(yè)數(shù)字化實際上已經(jīng)走過三個階段：

第一階段：2010年之前主要部署數(shù)字追溯系統(tǒng)；

第二階段：2010年~2016年，主要部署ERP、CRM、供應(yīng)鏈系統(tǒng)；

第三階段：2017年~至今，主要部署消費者數(shù)據(jù)系統(tǒng)、MES等。

由于我國對乳制品（尤其是奶粉）的追溯管理較嚴(yán)格，因此乳制品企業(yè)在建立之初都依據(jù)國家規(guī)定建立了追溯體系，基本在2010年前，中國乳制品行業(yè)數(shù)字化主要集中在追溯系統(tǒng)，發(fā)展到今天也經(jīng)過了一維碼、二維碼、RFID等技術(shù)的迭代。

后由于乳制品市場的快速放量，大型乳企也相繼出現(xiàn)，基于企業(yè)管理的ERP、CRM、供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)也逐步被接受。2017年之后，開始有部分企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)制造端的改造，MES系統(tǒng)、數(shù)字工廠開始走進(jìn)乳企。

根據(jù)《2020年中國乳制品行業(yè)數(shù)據(jù)中臺研究報告》，中國乳制品數(shù)字化進(jìn)程基本完成重要環(huán)節(jié)（如質(zhì)量安全、供應(yīng)鏈管理）的信息化，但各個系統(tǒng)的數(shù)字化程度不一、數(shù)據(jù)資產(chǎn)孤島化，與消費者的連接較弱；同時中國乳制品進(jìn)入了尋找新增長、等待升級、適應(yīng)多樣化的新階段。

但是，在增長、升級、多樣化的痛點前面，基于單點的數(shù)字化已無法滿足需求，因為痛點背后是精細(xì)化運營、全域優(yōu)化、快速響應(yīng)的產(chǎn)業(yè)需求，因此全流程、可快速響應(yīng)的數(shù)字化方案將成為中國乳制品新的方向。

三、數(shù)據(jù)中臺如何助力企業(yè)數(shù)字化變革？

按照通俗的說法，過去乳制品企業(yè)走過的是內(nèi)部信息化的過程，其中對數(shù)據(jù)的存儲、管理和使用也隨著信息化程度在發(fā)展，我們姑且稱這個過程為數(shù)字化變革的過程。

數(shù)字化的背后有兩個重要的組成部分，一個是技術(shù)、一個方法論，技術(shù)是指數(shù)據(jù)庫、數(shù)倉所依賴的技術(shù)方案，而方法論在于乳企如何管理數(shù)據(jù)、如何提煉數(shù)據(jù)價值、如何讓數(shù)據(jù)更好賦能企業(yè)發(fā)展，這需要企業(yè)管理思想、行業(yè)know-how、組織架構(gòu)和員工參與度等多方面因素共同影響。

早期企業(yè)的數(shù)據(jù)信息較少，通過部署數(shù)據(jù)庫以及少量開發(fā)人員就可以滿足簡單的業(yè)務(wù)支持分析，但隨著數(shù)據(jù)量變大，多層級部門的日常操作、分析在多類型、多個數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行，使得數(shù)據(jù)的抽取和訪問顯得錯綜復(fù)雜，會產(chǎn)生較多問題，如數(shù)據(jù)分析結(jié)果缺乏可靠性、數(shù)據(jù)處理的效率很低、難于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息等問題。

另外，隨著數(shù)字化程度加深，企業(yè)數(shù)據(jù)量變大，操作和分析對象變多，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)會產(chǎn)生“蜘蛛網(wǎng)”現(xiàn)象，數(shù)據(jù)倉庫、OLAP技術(shù)成為主流解決方案。

但目前獨立的、固化的、有限的決策支持系統(tǒng)已經(jīng)無法適應(yīng)業(yè)務(wù)快速發(fā)展的需求：

首先，傳統(tǒng)數(shù)倉ETL過程基本依靠人工，且一旦開發(fā)完成，數(shù)據(jù)承載和儲存能力的提升將會耗費很長的時間和很多的成本。

其次，傳統(tǒng)支持決策系統(tǒng)的使用者還是高層管理人員，沒有針對具體的業(yè)務(wù)運營人員的使用渠道，難以適應(yīng)未來精準(zhǔn)化運營的需求。

再次，觸點的增多、業(yè)務(wù)靈活性增加對數(shù)據(jù)的彈性能力要求增加，數(shù)據(jù)決策系統(tǒng)需要適應(yīng)敏捷的業(yè)務(wù)模式。

同時，傳統(tǒng)支持決策系統(tǒng)各自是獨立的，如基于AI、數(shù)倉以及各部件的多個支持系統(tǒng)，隨著業(yè)務(wù)復(fù)雜度上升，目前的架構(gòu)無法滿足更多跨系統(tǒng)的決策需求。

而根據(jù)《2020年中國乳制品行業(yè)數(shù)據(jù)中臺研究報告》，億歐智庫認(rèn)為數(shù)據(jù)中臺是企業(yè)內(nèi)支持高效構(gòu)建全域數(shù)據(jù)資產(chǎn)、敏捷賦能多類業(yè)務(wù)、智能服務(wù)全流程人員的新型數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)，能夠滿足現(xiàn)階段乳企全域+敏捷的數(shù)字化需求。

阿里巴巴在中國最先提出中臺概念，在其詮釋的數(shù)據(jù)中臺是集方法論、組織和工具于一體的，“快”、“準(zhǔn)”、“全”、“統(tǒng)”、“通”的智能大數(shù)據(jù)體系這一定義下，還特別提及了“數(shù)據(jù)中臺是區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的智能大數(shù)據(jù)體系，幫助企業(yè)實現(xiàn)好數(shù)據(jù)、聯(lián)商業(yè)和通組織”。

阿里云數(shù)據(jù)中臺主要分為數(shù)據(jù)資產(chǎn)化和數(shù)據(jù)價值化，由Dataphin主要實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化；由Quick Audience主要實現(xiàn)消費者運營，由 Quick BI主要實現(xiàn)決策智能，

上述這些產(chǎn)品服務(wù)都來沉淀自阿里巴巴本身十余年大數(shù)據(jù)行業(yè)經(jīng)驗。以QuickBI為例，這是一款為云上用戶提供的智能BI服，在全球知名機(jī)構(gòu)Gartner最新年度ABI魔力象限報告中，它作為國內(nèi)首個也是唯一一個進(jìn)入該領(lǐng)域魔力象限的BI產(chǎn)品，其領(lǐng)先優(yōu)勢毋庸置疑。

通過系列的產(chǎn)品矩陣，疊加阿里云數(shù)據(jù)中臺基于行業(yè)屬性定制的業(yè)務(wù)解決方案，共同來推動乳業(yè)企業(yè)的數(shù)字化變革，幫助乳企實現(xiàn)更大的業(yè)務(wù)智能。

前文提到的乳制品四小龍之一的飛鶴集團(tuán)就采用了阿里云數(shù)據(jù)中臺，經(jīng)過調(diào)研、走訪和深度訪談，我們了解到飛鶴數(shù)據(jù)中臺分三階段進(jìn)行。

目前已完成第一階段的建設(shè)：第一階段已消費者服務(wù)及終端門店銷售為核心，規(guī)劃了九大業(yè)務(wù)場景，分別是營銷域、交易域、公共域、商品域、會員域、渠道域、財務(wù)域、日志域和物流域。

主要為了實現(xiàn)：有效將客戶留存運營，深入存量用戶運營，全力賦能線下業(yè)務(wù)、助力導(dǎo)購，實現(xiàn)客戶跨業(yè)務(wù)引流、轉(zhuǎn)化、留存等需求。

目前飛鶴搭建數(shù)據(jù)中臺獲得同源、敏捷、預(yù)知、倒推、雙向等數(shù)據(jù)能力，真正實現(xiàn)精細(xì)化運營、數(shù)據(jù)反哺業(yè)務(wù)。

另外，根據(jù)億歐《雅士利：以火箭的速度往前跑，數(shù)據(jù)中臺已經(jīng)觸動組織的變革》一文中，提到雅士利利用阿里云數(shù)據(jù)中臺所提供的品牌全域數(shù)據(jù)中臺解決方案，一共挖掘了5個業(yè)務(wù)場景：導(dǎo)購場景、門店場景、積分場景、營銷活動場景、會員場景。

2019年雙11，雅士利通過數(shù)據(jù)中臺，營銷提效實現(xiàn)了去年同期增長92%。而旗下的新生羊奶粉品牌——朵拉小羊也實現(xiàn)了從0到1的成長突破，在2019雙11期間，實現(xiàn)了消費者總量增幅達(dá)74倍，目標(biāo)GMV完成率118%，主推單品銷售提升1000%+。

當(dāng)然，類似于所有信息系統(tǒng)解決方案，企業(yè)采用的最終效果跟企業(yè)的認(rèn)知程度、重視程度、員工認(rèn)可程度高度相關(guān)，盡管如此，數(shù)據(jù)中臺還是給了乳制品，乃至于競爭激烈的消費品、食品飲料行業(yè)一個新的發(fā)展方向。