電商黑馬林氏木業的「數據經」

借力雲計算「讀懂」線上消費者，做到線下門店高效選址，林氏木業致力於打通銷售、製造與物流等多個環節，構建起數據流動的閉環。

長沙迎來了林氏木業在當地開設的第3家店，而林氏木業在全國也開設了20多家門店，這些門店的選址全都離不開雲計算的支撐。「未來3年林氏木業線下門店要達到1000家，高速的開店計劃下，我們必然會更加倚重雲計算。」林氏木業副總經理馬燦興說。

利用雲計算做到高效選址，這只是林氏木業打造工業互聯網的縮影。作為一家憑「雙11」一戰成名的電商「黑馬」，林氏木業在早年做到上「雲」後，積極打造自身的數據王國，把大數據應用到銷售、倉儲物流等多個場景中。

而為了打通整個工業互聯網的「任督二脈」，這家幾乎沒有生產製造的電商企業，正籌謀打通生產環節。「我們正計劃通過輸出生產標準體系的方式，讓銷售、生產、物流的整個工業互聯網閉環做到真正的打通。」馬燦興說。

線上 以大數據描繪「消費者畫像」

作為電商企業，無時無刻不面對大量的數據。比如說消費者在購買傢俱時，到底哪些成品傢俱在線上更吃香？又或者哪個地區的消費者更喜愛網購？這些不同的消費特點都能通過數據反映出來。

早年林氏木業還沒開設O2O線下門店時，這些數據在林氏木業描繪「消費者畫像」時，就發揮了重要的作用。

「通過對數據的分析，讓我們了解到消費者是誰，並以此決定產品的研發方向。」馬燦興說。

以衣櫃為例子。成品傢俱涵蓋床、沙發、衣櫃等眾多品類，林氏木業通過對近年數據的分析發現，相比過去，以衣櫃為代表的成品傢俱在網上的銷量明顯下滑。結合這些數據，林氏木業分析出這是由於當前定制傢俱中，大多數人首選的就是定制衣櫃，因此直接影響了成品衣櫃的網上銷量。

數據不僅僅只是描繪了一個新的趨勢，也給林氏木業指出了解決方案。馬燦興表示，結合定制衣櫃與網上走俏的成品衣櫃的特點，企業發現由於大多數的定制衣櫃都是多門，所以相比之下單門或者雙門的成品衣櫃會更受網購人群的喜愛。

類似這樣的應用，還能讓林氏木業做到對消費者需求的快速反應。在網購時，消費者往往會產生大量的評價信息，通過對評價信息的分析，林氏木業可以對不同的功能進行加減法，以便產品做到快速改進。

為了做到更好地存儲與分析數據，2012年，林氏木業通過加入淘寶聚石塔的方式，做到了「上雲」。

線下 用數據模型進行門店選址

當林氏木業走到線下時，雲計算對企業在門店選址上也提供了數據支撐。

2014年，淘品牌出身的林氏木業在佛山開設首家O2O體驗店。次年，林氏木業把第二家體驗店選在了長沙的背後，正是以雲計算的支撐，利用數據模型進行選址。

從消費總量來看，彼時林氏木業在長沙的業務總量遠遠不如上海、廣州等地，但從增長的速度來看，長沙在當時呈現出每年100%的增長勢頭。

與此同時，在對長沙的實地調研中，林氏木業發現長沙當地並沒有傢俱的集散區。而且由於毗鄰廣東，大量長沙人選擇開車或是搭乘高鐵的方式專門來到佛山購買傢俱。

結合數據分析與調研情況，林氏木業斷定長沙是一個價值窪地。而市場的反應也印證了預判的準確。截至目前，林氏木業在長沙已開設了3家體驗店，帶動企業在當地的業務做到翻倍增長。

不僅僅是劃定大的城市目標，在城市內具體的門店選址上，大數據同樣對林氏木業發揮了重要的作用。

在對上海門店進行選擇時，林氏木業發現，來自於浦東地區僅20平方公里的區域內，創造了當地超過20%的業務量。結合數據分析，林氏木業發現，這是基於浦東作為上海的新開發區域，擁有大量的新樓盤，而選擇在當地開店，能夠做到選址的最優。

數據顯示，截至目前，林氏木業已開設了130多家線下的O2O體驗店。按照計劃，到了今年的「雙11」，林氏木業的門店將增至150家，且未來三年的目標是做到1000家。「如此快速的開店計劃，有了雲計算的支撐，能夠有效地提高開店的效率與選址的質量。」馬燦興說。

閉環 以標準化打通產業全鏈條

事實上，對林氏木業來說，打造工業互聯網並不僅僅是讓大數據在固定的場景中發揮作用。未來，林氏木業希望打通銷售、製造與物流等多個環節，構建起數據流動的閉環。

但打通生產製造環節，對於林氏木業來說並非易事。作為一家電商企業，目前林氏木業超過九成的產品都採用外包生產，僅有小比例是基於研發需求選擇自產。

而成品傢俱作為非標產品，光是一個產品可能就會由上百個零部件構成。過去企業的做法是把成品傢俱按照不同的量分發給不同的工廠生產，每家工廠都會存在不同的生產模式。

「為了打通生產，我們需要制定自己的標準。」馬燦興表示，為了解決這個問題，林氏木業需要對不同的廠商輸出相同的生產方案。也就是企業需要對不同的產品進行標準化，再把相同的零部件分發給不同的企業生產。

在這種生產模式下，整個供應鏈的最後一環就成為了簡單的組裝。這對於企業銷售規模劇增時，做到生產規劃和需求的明晰化意義顯著。

以一家年銷售額1億元的企業為例，該企業平均每月需要派發近1000萬元的貨物，平攤到每天，如果按照人均客單價5000元計算，那麼對於1位倉儲人員來說，每個小時只需要處理8個訂單量。當企業處於這樣的規模時，在許多問題上，光憑經驗似乎還可以解決。然而當企業年銷售額規模達到了50億元，那麼就意味著1位倉儲人員平均1小時要處理400個訂單，也就是1分鐘要處理接近7個訂單。

這時候信息化就顯得非常重要。特別是當生產與倉儲物流等環節都打通時，企業可以按照一定的計算邏輯，去做到工廠生產、物流派送的最優化。

「我們正從配件的通用性和產品的標準化入手。」馬燦興表示，目前在推進整個工業大數據閉環的流通上，一切才剛剛開始。

■觀察眼

數據是「語言」更是「黃金」

企業要打造工業互聯網，數據是一個必備的要素。而林氏木業的發展路徑，正是牢牢抓住了這一點。

作為一家電商企業，林氏木業一直致力於所有業務的數據化。在銷售端，該企業在積累大量消費者數據的基礎上，勾勒出消費者的數據「臉譜」。在不直接與消費者面對面的情況下，能利用大數據讀懂消費者的需求，甚至是潛在需求。

在物流倉儲方面，以「雙11」為例，對林氏木業來說，往往面對的是單天數億元乃至更多的銷售業績。面對一天內暴增的訂單，在物流倉儲的派送上，通過自建物流管道與第三方合作的林氏木業充分發揮了數據的力量，通過大數據來規劃最佳的派送路線，讓整個物流派送做到效率的最優化。

在這個業務數據化的過程中，實際上數據就成了林氏木業不同業務板塊之間的溝通「語言」。

光有數據的沉淀，做到數據的可視化還不夠，要讓這些數據從「語言」到產生價值，關鍵還要引入算法，通過雲計算搭建數據模型，在算法的支撐下提供最優的參數，以便讓企業進行決策參考。

而這個從積累數據，到讓數據產生價值的過程，實際上正是讓數據從「語言」到「黃金」的轉換過程。

（文章來源於網路）