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俞渝談當當變革:周期會重復,商業是長跑

2019-12-10 19:07 | 作者: 李原,李薇

輪播圖-閉幕主旨演講-決勝2020-俞渝1

電商的競爭從來都很激烈,當當不是天生的強隊。但不能忽視的是,這家歷經風雨的企業內部其實正在發生的深刻變革。

文 | 《中國企業家》記者  李原

編輯 | 李薇

圖片來源|中企圖庫

12月9日,當當網董事長兼CEO、木蘭匯常務理事俞渝出現在由《中國企業家》雜志社主辦的2019(第十八屆)中國企業領袖年會現場,并發表了主題演講。

演講中,俞渝提到2019年很多企業都遭遇了困難,“所以,我在當當網喊了一個口號:我們可以用長周期的思考,去采取逆向的行動。”她總結,當當在2019年是用數據和智能驅動發展的一年。

作為一家PC電商時代的老兵,當當網已經走過了20年。俞渝坦言,電商的競爭從來都很激烈,當當不是天生的強隊。但不能忽視的是,這家歷經風雨的企業內部其實正在發生的深刻變革。

2019年8月起,俞渝在當當網內部正式發布了“場景化變革,深度對接用戶”的戰略布局,并重新調整了組織架構,將此前的出版物事業部改組為三個場景化小組:成長焦慮小組、生活方式小組、大學場景小組。

俞渝提醒所有的當當人,必須全力聚焦三件事情:觸達顧客、告知顧客、服務顧客,更精準地將目標聚焦在消費者需求上。

在演講中,俞渝強調當下的當當崇尚“統計為先、數據導向、場景開花、碎片連接”。當當會從各種更精準、碎片化的場景中研究顧客的表現,從而找到更有效的觸達方法。

當當的技術能力也在不斷加強。通過AI與深度學習等技術,當當能夠從多場景中優化模型和選取規則,研究客戶的潛在意圖,幫助顧客在海量信息中,找到自己更感興趣的圖書。

另外,當當針對中臺、后臺、生產環節的研發也在逐年增加,從而能夠更快捷地為更多普通顧客提供最優的陳列和促銷手段,幫助他們享受到更多的優惠。

在智能生產方面,當當一直著力于重構自主研發的WMS倉儲管理和TMS發送管理的系統,不斷優化物流中心的存儲、揀貨、作業效率,同時降低工作人員的體能消耗。

在這些持續的優化與改善中,當當的銷售業績逐年增加,庫存增長則持續低于銷售增長,效率得以持續提升。

“我們大家都會重新出發。”俞渝感慨,“我覺得,商業是長跑,周期會重復。在這個前行的道路上,當當會一如既往,統計為先,數據導向,場景開花,碎片連接。”

演講結束后,俞渝向記者透露,作為一位資深滑雪愛好者的她,會先去瑞士日內瓦附近的太陽門雪場過春節。“那里有12個雪場,犬牙交錯地排列著,少女峰、勃朗峰盡收眼底,伴著河流山谷,特別漂亮。去年我到過那里,特別喜歡,今年還會再去。”俞渝笑著描繪。

按照俞渝的規劃,結束瑞士的滑雪行程后,她將會從日內瓦換乘四趟航班來到北極圈附近,先抵達挪威的羅弗敦群島,然后轉往特羅姆瑟追逐極光。

“那里每天的日照時間只有3個小時,想想很有意思,我要從阿爾卑斯的陽光雪山上,一下沖到一個被黑暗包圍的地方。”俞渝充滿憧憬地形容。

輪播圖-閉幕主旨演講-決勝2020-俞渝

以下是俞渝在由《中國企業家》雜志主辦的2019(第十八屆)中國企業領袖年會上的演講,有刪節:

2019年,我們看到很多企業都遭遇了困難。

記得2019年初,我在上海飛往北京的航班上。過去,這個航班經常滿員,那天我看到座位空了很多。我又查了自己熟悉的酒店和航班價格,從中我發現經濟確實在面臨壓力。

所以,我在當當網喊了一個口號:我們可以用長周期的思考,去采取逆向的行動。因此,當當在2019年是用數據和智能驅動發展的一年。

當當網長期積累了顧客的購買行為、閱讀行為,因此天然就是一個大數據公司。擴大對數據的追求,也是當當未來可持續發展的保障。

11月9日,當當度過了自己20歲的生日。20年前,當當是PC電商時代的老兵,20年后,當當要做到“統計為先、數據導向、場景開花、碎片連接”。

在經濟面臨下行壓力時,當當更心疼顧客的錢包。盡管圖書本來就很便宜,一個麥當勞巨無霸套餐就夠買兩本書了,但當當網依然要用技術手段幫助顧客找到更優的性價比。

比如余華的《活著》和太宰治的《人間失格》,這些經典的好書在當當網促銷時只賣10元錢包郵;7冊一套的《小熊和最好的爸爸》,當當網12年不給顧客漲價,顧客花兩塊五就能買到這樣的正版好書。

2019年,當當網做到了銷售、銷量、利潤的三增長。我覺得今天的顧客場景跟一兩年前相比,非常碎片化。今日頭條的用戶行為各異;微博的讀者則是求真相、看文字、等更新;抖音的用戶圖熱鬧,猜測下一片瓜在哪里,什么時候到來。

當當就在鉆研這些場景下的用戶表現:這個人焦慮嗎?他是職場升遷受到了困擾嗎?這個人好像在閑逛,也許對別人在讀什么更有興趣?;趯@些場景行為的統計分析,當當也在研發相應的技術產品。

在搜索、AI應用上,當當的系統加大了深度學習的模型和覆蓋范圍,針對閱讀場景多的特點,從多個方面優化模型。比如正負樣本的選取規則、無效數據的計算、相關性反饋的結構設計、低轉化詞和高跳出詞等價的變化,這些都會提高搜索的精準度,提高用戶體驗,幫用戶更快速地篩選出一本書。

基于算法學習的搜索和推薦,當當能夠系統性地學習顧客的行為和他的潛在意圖,為顧客展示相關、不相關、強相關、弱相關的多種陳列和可能,幫顧客在海量信息和商品中簡化選擇的過程。我們的工程師從數據、顧客心理、其他行業經驗中,揣摩哪種布局對顧客更友好、更簡潔。

另外,當當在中臺、后臺、生產各個環節中的研發逐年增加。例如,電商促銷時,我們發現某個時段中,顧客購買的平均單價高于中位值。通過機器學習,我們就要立刻為這個群體提供更好的陳列和促銷手段。

因為在平均值高于中位值的情況下,平均值高的一定是書店、天貓和淘寶的賣家,他們更會在當當占便宜,而當當要用技術手段把更多優惠讓給普通的顧客。

在智能生產方面,當當一直在重構自主研發的WMS倉儲管理和TMS發送管理的系統。過去幾年里,當當在物流中心增加了倉庫存儲地圖和工人路徑規劃的應用。通過技術系統開發隨機存儲的模型,計算倉儲剩余量,智能地推薦存儲位置,提高物流車間的存儲密度。

比如當當物流中心接收一個商品時,系統會立刻調用它的歷史數據,結合當下流量,預測未來的可能性,智能地給出這個商品放在倉庫的什么地方最合適。

同時,當當加快了數據交換的實時性,讓訂單的作業指令傳遞和執行得更迅速。揀貨過程中,系統能夠智能地更新路線,減少員工的人為判斷。因此,當當每產生100塊錢的銷售額,跟幾年前相比,用了更少的生產面積和員工作業時間,員工的操作更方便,體能消耗也下降了。

這些年,當當銷售業績增加的同時,庫存增長持續低于銷售增長,效率也在持續提升。

在視覺設計方面,為了讓顧客更方便,使用更舒適,我們的技術團隊引入了“膚質設計”(ComplexionReduction)的做法。得以在平凡中追求個性,用簡約自然的風格展示舒適優雅的書香感覺。

隨著大家使用場景的不斷變化,當當在小程序和快應用上的發力表現也非常突出。當當的小程序名列年度最佳,性能指標排名非??壳?。

現在,用戶可以在APP、小程序、快應用上使用當當。針對微信生態圈裂變的特點,當當陸續推出了相應的產品:抽獎、打卡、成語、問答等等,因此當當小程序的分享率基本是行業水平的兩倍。

當當小程序現在承載的任務是去觸達當當APP此前沒有覆蓋的新用戶。

過去一年中,當當在快應用上的進步非常明顯。我們的華為快應用、小米應用、vivo應用,得過許多大獎。得獎不重要,重要的是當當在根據不同手機廠商的特點進行不同的產品設計。

比如,當當在華為的應用強調的是場景的智能對接;小米應用是豐富應用市場;vivo的重點是推廣商品卡片,讓UI和操作體驗更完美,光在一個vivo上,我們不到一年時間里快速迭代了八個版本?;谶@些用戶行為,當當跟手機廠商一同去探索閱讀服務場景下的新項目,以及碎片化閱讀的可能性。

所以在當當,顧客可以買書、服裝、百貨,但“書香濃郁”一直是我們在各種技術應用中去重點發力的方向。

今天的主題是“決勝2020年”,我們大家都會重新出發。我覺得,商業是長跑,周期會重復。在這個前行的道路上,當當會一如既往,統計為先,數據導向,場景開花,碎片鏈接。

電商的競爭從來都很激烈,我們當當不是天生的強隊。但這20年里,我們還會繼續用自己的力量,打造一個文化和科技結合的豪門。

。END 。

制作:武昭含   審校:陳睿雅

 

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