四個月創造 3.3 億台幣銷售額, Lin Edition Limit 如何用智能商業模式打造最強網紅品牌?

【為什麼我們要挑選這篇文章】伴隨愈來愈多商業流程轉到網路上,以及商業活動愈來愈需要參與者之間的協同,企業可以讓例行決策自動化,以及使用電腦運算力做出轉型。

智能商業模式》的作者曾鳴是阿里巴巴的前總參謀長,首度公開阿里巴巴 20 年的內部運作策略。我們將透過 Lin Edition Limit 與阿里巴巴的案例,了解智能商業模式的精隨。(責任編輯:郭家宏)

將互連的買方、賣方與服務供應商透過由科技生成的即時數據來相互協同,阿里巴巴把這種使用新科技來連結所有參與者及重新設計產業的策略稱為「智能商業模式」(smart business)。

阿里巴巴展現智能商業模式的典範,描繪出生動的新商業世界景象。在這個世界裡,企業使用機器學習這項技術,從網絡的參與者中蒐集數據,然後自動回應顧客的行為與偏好。智能商業模式使用網絡協同及數據智能結合起來的力量,來讓整個價值鏈重新架構,藉此達到規模化及客製化。這雙重的力量產生出智能商業模式。

網絡協同:分解商業活動,透過網路協同完成工作

智能商業模式可以總結成一個簡單的公式:

網絡協同 + 數據智能 = 智能商業模式

從最廣義的角度來說, 網絡協同就是把複雜的商業活動分解,讓一群人或廠商能更有效率的完成工作。 以往被鎖在垂直整合架構或僵化供應鏈裡的作業,現在透過網路連結,更容易地協同。

看看中國年輕創業家張林超的經驗,她是中國網路服飾品牌 Lin Edition Limit 的創辦人(與模特兒)。她以交換學生的身分在英國讀書時開始涉入服飾業,挑選來自中國的非知名品牌衣服在課餘時間銷售。Lin Edition Limit 在 2017 年已經是淘寶上由網紅創造的最強品牌之一。

Lin Edition Limit 2015 年的頭四個月即可創造 8000 萬人民幣(相當於 1100 萬美元, 3.3 億新台幣)的銷售金額,淨利接近 30% 。 Lin Edition Limit 和其他的網紅公司自 2015 年快速演進,在傳統產業經營的讀者可以從它們身上看到營運、行銷、數據導向策略的新方法。

某一天,張林超正準備把一批新的服飾商品放到 Lin Edition Limit 的網路貨架上。下午 3 點整, 15 個新品項將率先開賣。 Lin Edition Limit 預期今天將賣出幾千件衣服,但它的存貨只有 1000 件,而且不是每個商品款式的庫存各有 1000 件存貨,是總共只有 1000 件。

開賣不出一分鐘,15 個新品項銷售一空。接著,Lin Edition Limit 已經準備好,按幾個鍵之後,下一批標示預購的商品便張貼出來,20 分鐘後,這批預購商品也銷售一空。

營運部經理重新配置第三批衣服的連結,他一邊敲打鍵盤,一邊計算將需要多少布料和時間來完成。他考量 10% 至 20% 的退貨率,以及過去兩週顧客在社群媒體上的興趣指標,研判商店可以預備多少存貨。

張林超幾乎已經把她的服飾零售事業變成一種 隨著需求運作的事業 ,但提供的是 產品大量生產時的價位 。在淘寶上的 Lin Edition Limit 商店下單,就開始啟動整個價值鏈。

智能商業模式精隨:商業流程轉到網路,應用數據讓決策自動化

由天貓和淘寶商城支持的光棍節也是網絡協同的一個好例子。淘寶本身並沒有存貨,它是一個上千萬賣家構成的龐大網絡。這些賣家和另外數百萬個事業夥伴協同,把所有事業夥伴結合起來,共同完成網路零售、交易處理與送貨到府的複雜工作。 這種靠人力不可能做到的互動水準是網絡協同的精髓:近乎無限規模和無限數目的夥伴在網路上自動協同。

而商業參與者網絡在網路上協同的同時,商業活動也變得更聰明。 網路上的即時互動與流程會創造持續不斷的數據,形成一個自動產生決策、沒有間斷的回饋循環 ,使得商業活動變得愈來愈有「智慧」。

舉例而言,淘寶為顧客尋找與呈現產品的日常作業,現在大多由機器執行;反觀傳統零售商則是使用數千名採購者、商品陳列設計者、時尚編輯、個人購物者來完成類似的工作。在淘寶,促成這種能力的工具是 機器學習

2017 年光棍節的購物高峰時段,阿里巴巴的資料庫每秒執行 4200 萬筆計算,如此巨量的運算,意味著機器演算法一整天執行數十億次迭代。在你已經購買了一支手機、去峇里島的機票、甚至是你已經看了一個月的彩虹色睡衣之後,決定應該在你的智慧型手機螢幕上再呈現什麼推薦商品。

這種根據消費者的活動與反應,有效迭代產品與服務的商業能力,我稱為數據智能,這種方法迴異於現今多數企業產生產品與服務的方式。

所謂的數據智能,指的是使用機器學習這項技術,快速且自動改進的企業能力。 如果你曾經看到推薦引擎,那就是數據智能,這種最基本形式的數據智能是任何網路公司使用的標準商業實務,但我描述的這項企業能力更為精密。

企業如果把 決策自動化 ,不斷地運算即時數據,例如供應商的出貨時間、製造商的製造完成通知、物流業者的物流追蹤或顧客的喜好等等數據,它們就能發展出更進步的數據智能應用。

能夠做到這種自動化,靠的是機器學習演算法促成價值鏈上每個環節的協同與優化。伴隨愈來愈多商業活動轉往網路上,這些活動的相關決策可以被自動化,而且不斷精進,這就是我所謂的數據智能。

伴隨愈來愈多商業流程轉到網路上,以及商業活動愈來愈需要互連的參與者之間的協同,企業可以讓例行決策自動化,以及使用遠比人類還強大的電腦運算力,做出轉型。這就是智能商業模式的精髓。

(本文書摘內容出自《智能商業模式》,由 天下雜誌 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題。首圖來源:Pexels CC Licensed)

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