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在過去十年間，幾乎每一家成功的企業(yè)都穿越了不確定的迷霧，并由此獲得巨大的紅利。細觀其后，無疑都是數(shù)字化所帶來的基業(yè)長青。為什么要數(shù)字化？數(shù)字化已經(jīng)從一道選擇題，逐漸變成一道必選題——我們該如何通過數(shù)字化贏得競爭？

在中國跨境電商時尚服裝類垂直領(lǐng)域，獨立站賣家與平臺賣家纏斗得“難解難分”，備受關(guān)注的某快時尚公司何時上市也是眾人津津樂道的話題，但當“低調(diào)”的子不語集團（2420.hk）于2022年雙十一在港交所主板上市以后，市場才意識到中國跨境電商又一巨頭的出現(xiàn)。

交出的首份業(yè)績答卷顯示2022年全年實現(xiàn)營收30.7億元，同比增長30.7%，收入再創(chuàng)歷史新高。但子不語的想象空間并未局限在服裝及鞋履產(chǎn)品的跨境銷售上，如何回應(yīng)市場的期許是更大的壓力和挑戰(zhàn)，子不語集團選擇以數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為打開新局面的開始。

構(gòu)建底座，數(shù)字化能力闖入深水區(qū) 
數(shù)字化建設(shè)之初面臨的最大挑戰(zhàn)在于數(shù)據(jù)分散問題，如分散的系統(tǒng)、不同語言的代碼及Excel管理的報表。

過去，一個數(shù)據(jù)報表的需求，往往是因為業(yè)務(wù)想看某個數(shù)據(jù)，經(jīng)歷邏輯拆解、前端頁面開發(fā)、數(shù)據(jù)庫開發(fā)……一個月的時間就此流逝。建設(shè)數(shù)字化能力底盤以及選擇一款適合的BI產(chǎn)品成為了子不語需要立即執(zhí)行的待辦。

在打造數(shù)字化底盤方面，利用云原生的技術(shù)棧，引入大數(shù)據(jù)的能力，打通各個生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，建立系統(tǒng)化的數(shù)倉架構(gòu)，并對業(yè)務(wù)領(lǐng)域進行建模和規(guī)范化，將子不語集團的數(shù)據(jù)處理與分析能力提升到一個新的臺階。

在完成底層的數(shù)據(jù)研發(fā)與數(shù)倉構(gòu)建之后，公司借助Quick BI作為數(shù)據(jù)分析與呈現(xiàn)的最后一環(huán)。升級后的數(shù)字化能力也立刻投入到賦能業(yè)務(wù)的任務(wù)中，“需要快速響應(yīng)一些數(shù)據(jù)匯報需求，我們通常一晚上就能把數(shù)據(jù)分析結(jié)果準備好，第二天便在會場都呈現(xiàn)出來。“原本需要花費兩周的報表視圖開發(fā)任務(wù)縮短至一天就能配置完成。”而幫助財務(wù)部門出示審計報告的服務(wù)也一直延續(xù)至今，原來由財務(wù)聯(lián)系IT研發(fā)從生產(chǎn)庫取數(shù)，再導(dǎo)入Excel送審的工作流程，被Quick BI的電子表格和自動取數(shù)所取代，財務(wù)僅需微調(diào)格式即可送審，大幅提高了工作效率。

分析數(shù)據(jù)，探觸業(yè)務(wù)洞察新深度 
日志數(shù)據(jù)揭示著公司從上而下對數(shù)據(jù)化運營的熱情。但海外市場洞察所能憑借的數(shù)據(jù)比想象中更少。除了子不語集團自有的銷售數(shù)據(jù)，公開的行業(yè)數(shù)據(jù)，亞馬遜平臺上留下的蛛絲馬跡都成為了決定成敗的關(guān)鍵信息。

眾所周知，跨境電商的物流倉儲成本是一道難解的應(yīng)用題。通常跨境賣家需要將貨品通過海運入庫亞馬遜倉儲系統(tǒng)（FBA倉）。如果備貨不足，導(dǎo)致低庫存預(yù)警，亞馬遜平臺將會限制商品流量，前期打榜、廣告投放所積累下的曝光優(yōu)勢將會付諸東流。如若備貨太多，則導(dǎo)致庫存積壓，倉儲費用難以為繼，需要支付高昂的費用。

依托Quick BI企業(yè)級的智能分析預(yù)測與監(jiān)控告警能力，結(jié)合子不語集團進銷存體系的業(yè)務(wù)特點，我們建設(shè)了智能銷售分析、智能庫存管理和自動化預(yù)警體系，在提高銷量的同時全方位保障庫存數(shù)量、庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)保持在安全閾值范圍，控制斷貨和倉儲積壓間的平衡。

憑借多年經(jīng)營積累下的經(jīng)驗，子不語已經(jīng)成為亞馬遜暢銷榜和新品榜上的?？?。通過洞察每件商品在榜單上不同位置的銷量和已售商品的留評數(shù)據(jù)進行歸因分析，將歷史銷量上升與下降的原因精準定位，推動企業(yè)的動態(tài)管理。

當實際庫存量觸及警戒線，會自動向庫存管理員推送數(shù)據(jù)分析報告。如果需要補貨，還能結(jié)合物流、天氣、節(jié)日等因子，提供發(fā)貨時間的建議。在商品進入生命周期末端之時，銷量的下降會導(dǎo)致收入不敵倉儲成本，出現(xiàn)需要棄置商品的征兆，這時系統(tǒng)會及時發(fā)出告警，建議對在庫商品進行降價清倉。

在不斷追求用戶體驗優(yōu)化的道路上，子不語還利用算法能力對客戶留下的評論以及退貨理由進行了語義洞察，從語料中拆分出上千個標簽進行分析，如果發(fā)現(xiàn)同款商品多次出現(xiàn)如"肩膀--勒"、"袖子--短"的描述，前臺業(yè)務(wù)便可反向?qū)Π嫘驮O(shè)計提出優(yōu)化建議。如若出現(xiàn)“起球"、"縮水"、"透明"等關(guān)鍵詞，我們能對供應(yīng)鏈的用料進行管理或調(diào)整。

子不語集團也有著對數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型成功的定義，從IT成本中心走向鞋服產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的未來，用在消費領(lǐng)域沉淀下的數(shù)字化能力，影響更多的同類型行業(yè)和供應(yīng)鏈企業(yè)，為他們帶去被驗證價值的數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)驗。