2020年注定是载入史册的一年。逆境之下，新一代消费心理和营销模式正发生巨变，零售企业的“人货场”格局自此面临重塑，数字化转型再次被推上促增长的拐点。不确定性已经成为常态，精细运营、快速反应，让决策更智能，将成为未来十年的确定性。

10月23日，2020观远数据智能决策峰会暨产品发布会在上海举行，本次峰会由国内零售智能分析领域的领先企业观远数据主办。

此次峰会汇集了500+来自连锁零售、快消品牌、购物中心、新经济消费等各个领域中有代表性的企业高层，释放前沿观点，解读疫后企业数字化转型方法，共同探索通往数据智能的新路径。

会上，观远数据创始人兼CEO苏春园表示观远数据存在的意义和价值是因为客户，并介绍了观远数据与联合利华、蜜雪冰城等品牌的合作，详细阐述了“灰科技”的三个理念：首先，一定是要真正的为用户服务，产生业务价值；其次能落地；最后它是一个不断进化的过程，更多的是技术之上的实践，同时，他强调“一号位”的重要性，最后回顾了观远四年来在数据服务方面的成就和突破。

以下是苏春园演讲摘要：

苏春园：今天代表主办方观远数据的全体同仁再一次欢迎各位的到来!

从全球来说整个创新的步伐加速度、力度是远远领先于全球任何一个角落，以及科技如何赋能销售新经济的行业，在今天，我们在全球没有别的样板可以copy和参照，中国新经济在零售消费土壤做很多的创新，开始反向输出给全球。

更进一步，零售消费最大的范式变化。在过去几年里从流量经济到效率经济，每一个企业怎么样在每天的经营之中感知到经营神经末梢的变化，能够在数据的海洋里面看到不一样的增长机会，这个是我想今天给大家做一个汇报的主题——望见粒子，洞察秋毫。

观远存在的意义和价值是因为客户，比如联合利华和蜜雪冰城等。

第二个例子是最近上热搜的元气森林一杯饮料的故事，元气森林每一位新员工在入职第一天，就会自动开通数据平台分析账号，可以获得所需要的关键信息，看数据做决策，元气森林是一个用代码管理，但是在我看来，更是一个数据驱动企业经营的一家公司。

第三个例子是LILY女装，大在全国有1000家门店左右，观远跟LILY合作2年第三期的合作，每一位的店长到导购，到移动端都会有一个店长管家导购管家，每小时为单位，知道所负责的这个商品这个门店这个区域的表现。一些能用数据、善于用数据的店长在这里捕捉到很多及时干预、调整，去抓住增长的可能。

第四个是沃尔玛，在美国，它的渠道所有的摆设所有的触点没有任何的变化，没有线上各种各样的营销的方式。在中国，它有大量的人可以放大到10倍到100倍，在这里如何及时感知消费者的偏好，及时给出合理预测以及订货建议。

怎么做到可以精准的预测，给出订货建议，算法工程师和沃尔玛的团队发现在中国24节气，会潜在的影响到每个人购物的心理暗示，每个节气背后，从一杯奶茶到节气的变化，我们看到是正在到来或者加速到来的颗粒度革命。

原来说零售消费批货，一群人，今天讲的都是单店、单品、单时、单度、单客、单次，所有的经营环境，不断地被拆细，在过去最大的浪潮是什么，算法和算力，当结合在一起结合数据颗粒度无比细的时候，未来有什么可能，正在发生什么改变，回到我们商业最本质的逻辑是什么，如何在合适的地点以合适的方式给顾客合适的商品服务，基于这些技术叠加在一起，如何给到客户服务，这是智能决策最本质的一个数据。

观远数据是一个科技公司，主要负责落地。作为观远创始人早期的创始团队我们是硬核做黑科技，要把黑科技变成灰科技，数据化太火了，层出不穷，但是我们需要冷静思考。有两类，一类是在机器学习里，需要太多的先决条件，不适合我们一般的企业。第二类有一些技术，观远提出灰科技理念与时间，接下来我们讲一下灰科技的三个理念。

第一点最大的特点，一定是要真正的为用户服务，产生业务价值。这里有一个值得容易落的点，看活跃用户，上线之后一个月三个月六个月到底有多少的用户在活跃使用我们的系统，抓住这点它就是最真实的业务价值的一个基础。有一个叫用户行为分析模块，如果这个用不起来马上我们的团队会介入，有什么样的办法让他产生真正的价值。

第二点能上山下乡能落地的才是灰科技，没有人可以确保企业的数据基础和质量，即使是500强仍然存在库存是负的问题。

一个典型的原因，老业务相对稳定，但是新业务更需要数据分析，包括新的消费品牌，很多上市在线上最新、最敏锐的渠道进行投放，进行促销，数据可能还没来得及汇总到总部，新业务反而更少，这个时候必须等一个很完整的数据的底座，不管是数据中台还是数据仓库都可以做，业务等不了，以这个为例，要真正为业务产生价值一定要能够上山下乡能够落地能够用起来。

第三点从数据分析通往越来越智能决策的方向上，它绝对不是一个解决方案，哪怕AI一定会在未来改变很多的运行规则和商业规律，但是它一定不是一夜之间，它是一个进化的过程。

刚才讲到灰科技，不止是技术，更多的是基于技术之上的最佳实践。

观远差异化与行业里其他的数据，任何企业都不缺数据本身，如何按照敏捷化的，不管是直播还是抖音还是已有的系统，在ERP马上升级的过程中，快速地进行分析，第二天第二周就开始监控，第二点Accurate场景化，如何进行数据可视化，第三点自动化，不是在电脑前等数据，还有就是基于机器学习更加增强化，以及预测诊断，最后一步行动化，真正的在这里面形成新一轮的迭代，这是我们观远在过去两年提到的敏捷化包括到不断递进的合作，有更多的场景会进入新的这个点。

70%到80%的企业，在我们服务近200个里面更多的是在前三个阶段，敏捷化到场景化到自动化，有20%开始进入到第四第五个，智能分析的阶段。但是在未来3年或5年可能会反过来这是必然趋势，而且在这个过程中也感受到客户不断的丰富，包括帮我们提升对这个认知和整个的规划。

第二点，灰科技要落地除了一个横向的，也是纵向的。从纵向来说，观远数据今天正式发布十大细分行业解决方案，在连锁零售的很多细分业态有很成熟的方案，在今年我也实现了一些几个新行业合作的突破。

这是正在发布的最新的解决方案，在每个解决方案的背后是观远的一个理念，技术要为业务服务，我们对业务的理解主要基于服务客户的落地案例，会有更加产品化的方式，更加动态的方式呈现。

第二点从产品技术的角度，首先必须是黑科技，然后必须接地气，然后是一个整体产品的概念。

每个企业里数据分析跟决策其实CEO关注的和一线的是非常不一样的，数据分析师或者资深的研发关注又不一样，所以每个企业只要有5类决策、10类决策它的数据分析也不一样。

最简单的像Excel一样最简单的一个手机，最简单的机器学习在如何帮助到我们的企业做更多的预测。所以怎么从业务土壤里不同的决策场景里，去提炼一系列的领先的技术组合，但是伟大产品必须从业务的土壤里长出来。

这给大家分享一点，这是Gartner在8月份中国的首席分析师做的对中国市场数据分析与决策的需求，与观远这几年的实践不谋而合，包括核心的是在哪里，是融合式的分析，在中国分析趋势上要成为主流。

报表是一个过去式，但是在今天在很多集团性企业里在CFO在董事会的日常需求里，这个需求仍然重要而且要满足。很多的客户进入到第二期第三期，越来越多的业务部门的人希望借助self service analytics去分析，包括到后面在更高的数据科学上，每个分析之后都是在各个群里需要共享，这是一个趋势更加一站式，从最简单的中国的报表，到最更复杂的数据科学。

分析师的水平非常高，从观远的定位来说，从成立第一天就开始AI+BI一站式的分析平台，在观远进入第四年的时候有更完整的产品的能力，从数据的接入到最后数据从浅到深已经形成数据的闭环。

第三，一个组织问题，核心的点就是在于一号位，对企业一号位来说，对数字化建设没有人会说不重要。但是CEO的认知，一号位的认知一定要非常清晰的知道，到底在这个阶段，在这样的技术的条件能帮你解决什么问题，边界在哪里？什么样的节奏？什么样的组织?唯一不能外包不能授权的是在这个问题层面，但是真正在落地执行的时候，其实是可以推动。

通常说，看3年做3个月，结合5A的路径对于企业来说可以看到未来3年到智能决策如何去做规划，以终为始，一步一步的去构建，我们合作的很多的客户，包括像百威、锅圈、全家等等都在一步一步往下3个月6个月稳定在里面进行的迭代，门机协同，有哪些已经成熟的开始用自动化的方式取代一部分的人，人可以做更高级的事情。

第二点对于一个企业的建设这些数字化，可以Buy borrow 可以build我们遇到很多的客户在纠结一点是要自建团队，自建多大的团队哪些决策是必须的，哪些是可以可以形成合作伙伴，在观远100多家客户合作下来，真的是有不同的方式，有完全Buy，有完全build的，有些是内化形成自己的能力。每个企业完全可以根据自己团队所需要。

最后一点从一号位的角度来说，在你的团队里身边有没有一个称手的数据分析师，他可能是找到增长新大陆的侦察兵，可以很好的理解你的意图快速帮你打到不同的部门，前面的动作还有一个过程，那么一个称手的数据分析师，就是一个非常好的点，如果没有观远可以帮你。

最后分享观远最近一段时间2020年的进展。第一，从疫情2月份到4月份，很多客户还需要推动数据化、信息化用在线化，在今天所有的人被迫或者更主动的寻求这样的应用场景，很多的客户在动态的去决定哪些渠道、门店、商品要关店，包括营销活动进行分析做ROI的复盘。

第二，在疫情期间虽然公司不大，但是我们做了超过30场公益的直播，在邀请我们或者主动做行业里的直播，包括在混沌大学去输出，在疫情期间可以从数据的角度做一些对策。

在今年，观远学院已经举办了20期，直接间接服务和培训上万名的数据分析师。第一数据分析研习社，不止是输出或者是探讨数据分析本身，以及尤其是行业里的算法分析师；第二点在6到7月份获得了ECR在全球零售消费领域最顶级的一个协会授予的大奖。

观远成立4年来，80%的同事背景都是算法数据分析，有一帮人在不断相互的挑战，希望在这里面能够输出行业的干货，最前瞻的东西且能落地的东西。

第二点，参考公司95后意见，在刚刚过去的Q3季度我们正式跟B站达成合作，三个月的时间，B站用我们平台的数据分析师使用增长了3倍。

所以从一杯奶茶，到一个节气的变化，从一个新品到每次消费者的互动，从500强从global到global，从中国输出到全球，加速数字化转型为代表，看到背景不一样，行业也有不少的差异，大家的目标，天然一致，希望在智能时代里找到属于我们自己独特的定义。智能时代刚刚开始，未来5年10年有更多无限可能，有更多让我们兴奋的地方，但是同时也是对我们每个人或每个组织的挑战和考虑，对我们的选择还有智慧的考验。

当这个时代到来的时候，锐不可当，万物肆意生长，尘埃与曙光升腾，江河汇聚成川，无名山丘崛起为峰，天地一时，无比开阔，与各位共勉，谢谢大家。