台湾如何重塑乳制品企业在数据中的竞争力？| 亿欧深度

数据中台仍然给乳制品，甚至是高度竞争的消费品，食品和饮料行业一个新的发展方向。

乳制品行业的痛点是什么？

根据中国乳品年鉴数据，2018年乳品市场中国达到3590.41亿元，同比增长-5.3%。总销量3099万吨，同比增长1.0%。这组数据可以清晰地看到中国奶业的现状，规模大，增长停滞，这是市场成熟的标志，也是奶业面临的第一个痛点。

大型成熟市场往往有更多的结构性机会。在超过1000亿中国的乳制品市场中，液态奶占总量的95%以上，其余为奶粉。我们可以进一步细分为常温白奶、常温酸奶、低温酸奶、鲜奶和含奶饮料，细分很多。

这将导致新企业不断进入每个子行业的下游成品奶市场。根据明特尔GNPD公司2018年的数据，从2013年到2018年，从四大类低温酸奶、鲜奶、温牛奶和奶粉中收集的新品牌数量增加了23.86%。激烈的竞争导致乳制品行业整体利润水平下降，行业整体净利润保持在7%以内。

尽管不同子行业的竞争更加激烈，但整体市场仍然相对集中中。2018年伊利、蒙牛、光明和飞鹤四大集团总收入超过1800亿元，占整个乳制品行业的一半。因此，对于一个集团公司来说，如何管理其众多的品牌，并对不同品牌的生产、供应链和营销进行综合管理是其主要问题。对于小公司来说，如何优化企业的运营效率，并从敏捷高效的控制过程中中创造利润是主要困难。

当然，由于电子商务和新零售的普及，乳制品行业的渠道也发生了很大的变化。2005年，杂货店占据了(399000个)乳制品渠道的50%，但现在还不到1/4，而且还在萎缩。这一渠道的主要侵权行为是网上购物和低温便利店。然而，多年来，超市和超市在渠道的另一半一直保持稳定。

零售渠道的演变是一个逐步标准化、集中化中和可控的过程。因此，目前的乳品企业正试图更好地控制销售渠道，更接近消费者。这造成了另一个重要的棘手问题，即如何更好地管理渠道和联系消费者？

一方面，乳品企业对消费者的了解不够，同时，消费者偏好的变化速度也在加快，因此品牌和产品的更新速度必须同时加快。如何掌握这种节奏？如何更准确地理解消费者的需求？

在《2020年中国乳制品行业数据中台研究报告》 中，亿欧中，智库总结了乳制品行业面临的三大痛点:增长、升级和多样化:

增长是指整体销售增长缓慢，以及在股票竞争阶段如何获得新的增长。

升级是指乳制品行业的整体利润相对较低。该行业如何继续寻找新的利润点？

多元化意味着渠道、品牌和产品的多元化加剧了乳制品市场的竞争，以及如何满足快速产品迭代和快速服务响应的需求。

第二，这些痛点是数字化的吗？

要谈论数据中台，首先，应该清楚这些痛点是数字问题？

事实上，数字化并不能完全解决所有问题，但数字化可以为其提供新的解决方案和途径。例如，对于成长问题，精细化操作是一种突破，精细化操作的基础是数字化程度足够高；对于升级问题，全局优化和类别升级都是新的突破。其中全局优化是一个数字问题。解决多元化问题，加强消费端的数字化建设是重要基础。

中国乳制品行业的数字化实际上经历了三个阶段:

第一阶段:2010年前主要部署数字追踪系统；

第二阶段:从2010年到2016年，将主要部署企业资源规划、客户关系管理和供应链系统。

第三阶段:从2017年至今，主要是dep

由于我国对乳制品(尤其是奶粉)实行严格的可追溯管理，乳品企业在建立之初就按照国家规定建立了可追溯体系。基本上在2010年之前，中国乳制品行业的主要数字集合中是在可追溯系统中，而今天它也经历了一维码、二维码、射频识别和其他技术迭代。

此后，由于乳品市场的迅速扩张，大型乳品企业纷纷涌现。基于企业管理的企业资源计划、客户关系管理和供应链管理系统已经逐渐被人们所接受。2017年后，一些企业开始转变生产和制造方式，制造执行系统和数字化工厂开始进入乳制品企业。

根据《2020年中国乳制品行业数据中台研究报告》，中国乳制品的数字化过程已经基本完成了重要环节的信息化(如质量安全、供应链管理)，但各个系统的数字化程度不同，数据资产孤立，与消费者的联系薄弱。与此同时中国，乳制品已进入寻找新的增长，等待升级和适应多样化的新阶段。

然而，在成长、升级和多样化的阵痛面前，基于单点的数字化已经不能满足需求。背后是精细操作、全局优化和快速响应的工业需求。因此，全程快速响应的数字化方案将成为中国乳制品的新方向。

三、数据中台如何帮助企业数字化转型？

根据流行说法，乳品企业过去经历过内部信息化过程，其中数据的存储、管理和使用也随着信息化程度的提高而发展。让我们称这个过程为数字转换的过程。

数字化背后有两个重要组成部分。一个是技术，另一个是方法。技术是指数据库和仓库所依赖的技术方案。方法在于乳品企业如何管理数据，如何提取数据价值，以及如何使数据更好地支持企业发展。这需要企业管理思想、行业知识、组织结构和员工参与等诸多因素的共同影响。

早期企业的数据信息较少，简单的业务支持分析可以通过部署数据库和少量开发人员来满足。然而，随着数据量的增加，多级部门的日常操作和分析是在多种类型和数据库中进行的，使得数据的提取和访问变得复杂，并导致许多问题，如数据分析结果缺乏可靠性、数据处理效率低、数据难以转换成信息等。此外，随着数字化的深入，企业数据量增加，操作和分析对象增加，传统的数据库系统会产生“蜘蛛网”现象，数据仓库和OLAP技术成为主流解决方案。

然而，目前独立、固定和有限的决策支持系统已经不能满足业务快速发展的需要:

首先，几个仓库的传统ETL流程基本上依赖于人力。一旦开发完成，数据承载和存储能力的提高将需要很长的时间和很大的成本。

其次，传统决策支持系统的用户仍然是高级管理人员，没有特定的渠道供企业经营者使用，难以满足未来精确运营的需求。

第三，随着联系和业务灵活性的增加，对数据灵活性的需求增加，数据决策系统需要适应敏捷的业务模式。

同时，传统的支持决策系统是独立的，如基于人工智能的多种支持系统、数据仓库和各种组件。随着业务复杂性的增加，当前的体系结构不能满足更多的跨系统决策需求。

根据智库《2020年中国乳制品行业数据中台研究报告》，亿欧，数据中台是一种新型的数据智能系统，支持高效构建全球数据资产，支持多种业务的敏捷实现，支持企业内部全流程人员的智能服务，能够满足现阶段乳品企业的全球敏捷数字化需求。

阿里巴巴第一次提出中台的概念是在中国。解释数据中台是一个集成了方法、组织和工具的智能大数据系统。在“快速”、“准确”、“完整”、“统一”和“互联”的定义下，还特别提到“数据中台是一个不同于传统数据仓库的智能大数据系统，帮助企业实现良好的数据、业务和组织”。

阿里云数据中台主要分为数据大写和数据值，数据透视表主要实现数据大写；快速受众主要实现消费者操作，快速商务智能主要实现决策智能。所有这些产品和服务都源自阿里巴巴十多年的大数据行业经验。以QuickBI为例。这是一项面向云用户的智能商务智能服务。在全球知名机构高德纳最新的年度ABI幻方图报告中中，它是中国第一个也是唯一一个进入幻方图的商业智能产品。它的主要优势是毋庸置疑的。

通过一系列产品矩阵、叠加阿里云数据中台和基于行业属性的定制业务解决方案，我们将共同推动乳品企业的数字化转型，帮助他们实现更大的商业智能。

上述四小龙之一的飞鹤集团采用了阿里云数据中台。通过调查、访谈和深入访谈，我们了解到飞鹤数据中台分三个阶段进行。目前，一期建设已经完成:一期以消费服务和终端店销售为核心，规划了营销领域、交易领域、公共领域、商品领域、会员领域、渠道领域、金融领域、日志领域和物流领域九个业务场景。

主要目的是有效留住运营客户，深化现有客户的运营，全面启用线下业务，协助采购指导，满足跨业务分流、转型和保留等客户需求。目前飞鹤建立数据中台以获得同源、灵活、预测、后推、双向等数据能力，从而真正实现精细操作和数据反馈服务。

此外，根据文章亿欧《雅士利：以火箭的速度往前跑，数据中台已经触动组织的变革》，参考由雅士利利使用阿里云数据中台提供的品牌全球数据中台的解决方案，共挖掘出五个业务场景:购物指南场景、商店场景、积分场景、营销活动场景和会员场景。2019年，通过数据中台，double 11 雅士利的营销效率比去年同期提高了92%。然而，其品牌——朵拉羔羊，一个新生的山羊奶粉品牌，也实现了从0到1的增长突破。在2019年双11期间，它实现了消费者总数的74倍增长，目标GMV完成率为118%，主要推动项目的销售增长1000%。

当然，与所有信息系统解决方案一样，企业采用的最终效果与企业的认知程度、重要性和员工认可程度密切相关。然而，数据中台仍然给乳制品，甚至是高度竞争的消费品，食品和饮料行业一个新的发展方向。

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