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“死磕数据”,他们是千万商家的“幕后参谋”

2023年11月28日

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这是一个“无数据,不生意”的时代。

仅以一家普通消费品企业为例,其数据量约为两千万亿个字节,也就是200万个GB。相当于全美学术图书馆的藏书总量或是800个人类的记忆总和。

想象一下在淘宝天猫上,数以千万计的商家在这个平台上,他们所产生的数据量是如此庞大,增速如此之快。

这些数据产品都由一帮默默无闻的电商数据人打造,他们在电商数据领域投入将近二十年。

淘系生意参谋上线一周年团队合影

雏形初现

2005年,学计算机专业的毛波只是北京15万大学毕业生中的一员。毛波看到了雅虎以10亿美金收购阿里巴巴40%股份的新闻。和当时的雅虎比起来,那时的阿里巴巴只是平平无奇的公司。包括毛波在内,许多人甚至没有听说过阿里巴巴。

“这家公司名字这么奇怪,但还能和雅虎搭上线,一定有点东西。”毛波回忆道。当时,大部分同学都选择去三大服务商工作,或者是在华为、中兴等通讯行业的公司就业,毛波转身选择了“名字怪怪”的阿里巴巴,加入了DT团队。他也有了花名“逸客”。

阿里DT团队,也就是Data Technology Department,为阿里及其整个生态提供数据服务与支撑。逸客所参与的“电商数据服务”,是DT工作中针对商家数据服务板块。对淘宝上的众多商家来说,数据意味着生意、库存、订单。

2016年双11 DT团队Kick-Off活动

淘宝直通车有众多功能模块,其中访问最高的就是数据模块功能。淘宝商家们几乎每天都要打开数据模块,查看经营情况。这让逸客意识到通过接入多个业务场景,数据可以为商家做更多,包括生意参谋、达摩盘等数据产品的雏形,在这个时期开始显现。

2008年开始,电商行业与阿里巴巴一同驶上了飞车道。大批土生土长于淘宝的品牌迎来疯狂扩张,七格格、三只松鼠、韩都衣舍等“淘品牌”闯入大众视线。伴随着数据行业飞速发展的,是平台上的数据激增。

为了处理激增数据,平台上线了一众数据产品,从不同的业务角度解决商家的需求,平台数据产品一度多达38个。也即是说,商家一天最多需要登录38个后台。光不停切换、登录这件事情,就可以花掉小半天的时间。由于不同的数据产品有不同的口径,加大了统计的难度,费时费力。

有没有一个“38合1”的数据产品?将“More Data”变成“One Data”?为了解决阿里内部的数据难题,当时DT团队负责人小芃提出了“One Data”方法论,这已成为了阿里数据中台的方法论基础。基于“One Data”, 电商数据板块也开始了调整。大家开始整合江湖策、量子恒道、数据魔方等产品,整合为一款出口统一的数据产品——生意参谋。

DT团队加快了数据产品开发的进度。生意参谋之后,又推出了提升商家营销效果的产品达摩盘。逸客清楚地记得,2013年达摩盘的面世,是如何惊艳四座的。圈人、画像、触达……这些当下耳熟能详的“黑话”,都源自于这款人群瞄准镜般的产品。逸客等人通过达摩盘,让品牌营销能够真切地看到效果。就连当时宝洁、欧莱雅这些一直对电商保持谨慎的外资巨头,也产生了兴趣。

推出新产品,旧产品、功能也会同步下架。这个产品交接的过程,并非一蹴而就。一方面是因为,商家已经习惯了过去的产品,需要时间学习和接受新产品。另一方面,下架产品需要一系列技术准备,贸然一刀切下架,会引发风险。

莱叡到阿里DT的第一个任务就是下架江湖策,支持生意参谋新功能上线。此时,江湖策已是一款百万日活的成熟产品,而23岁的莱叡,才刚从大学毕业,成为数据产品经理不到2周。

新人加入

2015年左右,是阿里DT不停招兵买马之际,电商数据服务板块也在不在壮大。从美国大学毕业回国后,莱叡的师姐推荐他到阿里做数据。“你技术能力很一般,但看着挺爱说话,要不就去做数据产品经理吧,”师姐对莱叡说。

当时,产品经理还是个新兴而热门的职业。莱叡读过那本《人人都是产品经理》,他对“连个门把手都要研究半天的产品经理”,感到很好奇。但“数据产品经理”是个啥?他打开百度、搜索知乎,一无所获。直到后来,莱叡的同事刘洋开了个知乎专栏叫《数据产品经理生存指南》,这个岗位才第一次得到专业科普。互联网上有关“数据研发”的第一个介绍,同样出自DT时代的数据人。

只是,莱叡怎么也没有料到,自己数据产品经理生涯的第一个任务就是要下架日活百万的产品。当时的莱叡,心态有点崩。

另一次,心态差点崩掉,是在一次产品评会上。数据团队上线产品,有严格的评选标准。当时数据产品需求大,研发团队资源有限,尽管已经在加紧扩招,但是需求和资源仍然不匹配。和其他数据产品经理一样,莱叡只有通过评审会,才能有机会抢到研发资源。

没想到的是,一次产品评选会中,莱叡汇报时才讲到第三页就遭到全场的“挑战”。

“那次评选会,是大家发言最积极的一次。全场十几个研发,每个人都出来挑战我”。主管害怕他受不了,忙打圆场说“大家要多给新同学一些机会”。

后来的后来,逸客给莱叡写过一张小卡片,上面有个关键词叫“皮实”。“我没想到过自己会得到这个评价”,莱叡说。

“你觉得数据对你来说,意味着什么?”

“吃饭的本事,”莱叡说。此时的莱叡,已经不再是2015年刚入行的毕业生。数据产品经理这个工作,他不知不觉干了八年。

如果说莱瑞加入阿里DT的时候,是一张白纸。马奈来到DT参与电商数据服务的时候,已经有10年研发经验,他就像是一本操作指南。然而他发现,他过往的经验在这里总是“失灵”,他所有的想法、经验,要么已经被同事验证成功,要么就已经被证明失败。

他指不了南,也找不到北,只有一种使不上劲儿的感觉。阿里DT之所以能让同行望其项背,正是因为其面对的问题难度和数量,同行业难以比肩。那时候,马奈的烟瘾变大了,他只能靠抽烟缓解压力。

2018年,生意参谋商家数据学院

在这种重压之下,马奈记不清楚自己是如何适应的。可能就是靠着一根根烟,或者一串串代码,慢慢适应了DT的节奏,也习惯了自己的经验“失灵”,他转而选择让自己“归零”,在DT重新出发。马奈也从慢慢变多的工单中,感受到了商家对数据越发的忠实。

作为一名研发人员,马奈平时喜欢画国画。选“马奈”这个花名,是因为唯独这个印象派画家的名字,听着还挺像中国人。

“你觉得数据对你来说,意味着什么?”

“艺术吧。”马奈说。

一个为237万商家省钱的决定

和人们对程序员的刻板印象不同,这帮数据人并非每天都埋头在电脑前,他们大多有个习惯,去商家现场。逸客到现在,都保持着每年去100个左右的客户现场的习惯。现场,有数据看不到的真实情况。

2021年,逸客和团队来到了金华义乌产业带。产业带上有一个村子,整个村子做的都是服装尾单生意。令逸客瞠目结舌的是,村长采购的货源,不是按件卖,也不是按斤称,而是按照一整个集装箱的价钱来收,再通过电商卖出去。

村子里有不少夫妻店,保留着传统的家庭作坊模式,但日销可以做到2万元。拍照、发货、客服......小老板们事事亲力亲为,忙碌得就像快速切换流程的机器人。

逸客发现,这些小商家都在使用生意参谋,但仅限于免费基础功能。虽然一些高级功能每年也就花费几千块,但对他们仍是一笔不舍得支出的成本。走访一圈回来,逸客和团队做出了一个不那么“理智”的决定:普惠生意参谋的高级收费功能。

为此,阿里巴巴共计为237万商家,减免了生意参谋功能收费。

不同于社会扶持政策的大水漫灌,生意参谋的普惠政策,更像是一种精准滴灌。

清华大学经管学院陈煜波教授,做过一个专项课题,研究发现,一部分商家在免费使用生意参谋的增值数据分析功能后,平均每个月的销售额提高了9300元,每个月多挣了2000元。

让数据更普惠,让商业更智能——再后来,小芃和逸客等人,把这个使命带到了新的团队——瓴羊。

“我们这群人”

2021年12月,瓴羊成立了。除了逸客、莱叡等这样的“电商数据人”,瓴羊集合了各路数据人马,从数据开发到数据治理,从数据中台到业务中台到服务中台,阿里所有在做数据的人都汇集在此,由数据中台的创办者、阿里巴巴数据委员会委员长朋新宇(花名小芃)领衔,瓴羊就像是一个“数据人梦之队”。

2023年5月,刚刚搬进高桥云港的瓴羊团队

这个梦之队的使命,就是要把阿里巴巴的最佳实践,带给千行百业,帮助企业更好地发挥数据的价值,带来高质量的增长。而其中,阿里巴巴服务多年的零售行业,毫无疑问成为瓴羊的重点行业之一。

初啼的瓴羊,把家安在了距离阿里西溪本部5公里之外的高桥云港园区。

2023年5月 瓴羊搬入了高桥云港

办公地是一栋老旧厂房改造的两层小楼,去年冬天管理层来看场地的时候,这里还是一片荒芜,而后每个月都在发生变化。

小芃觉得,这个地方聚气,有点像1999年阿里巴巴成立的时候的样子,地方不算大,条件没有太好,但精气神很高昂。原本分散在阿里巴巴西溪园区各栋楼里的团队,分散在工位的数据人,现在聚成了瓴羊的一家人,“吼一嗓子就能拉个会”。

2023年7月,瓴羊团队推出了新产品瓴羊One。这个产品,不仅沉淀了生意参谋数十年来服务零售客户过程中对生意的深入理解,更重要的是,它把服务的能力从天猫淘宝延伸到更多的地方。

从单一平台到多渠道多平台,日益成为零售客户的生意突围之法,但在今天,“多”,已经成了一个让许多企业头痛的大问题。多意味着分散,太多的企服产品、数据系统与服务商,在企业内部形成了数据孤岛。从供应链到客服的链路上,业务流又是断裂的,决策难以快速推进。如何让商家们从“流程”中解放出来?瓴羊One想做的事,就是化繁为简,帮助企业将割裂的生意运营融通为一体。

2023年7月瓴羊发布会 小芃发布瓴羊ONE

在这一次,不仅是要让天猫、淘宝上的商家方便使用数据,瓴羊要让任何平台上的企业都能更方便用数。

一个客户曾对小芃说,“数据问题,如果你的团队解决不了,(我们)得回去看一下是不是题出错了。”小芃还记得2004年他加入阿里巴巴时,第一个承担的大型项目数据量仅有500GB。而现在,企业需要处理的数据量达到了2PB,是那时的4000倍。

如何让数据发挥更大的价值?瓴羊One接入了AI能力,帮商家解决查数找数、商品优化等问题,还能捏出数字模特、虚拟场景,在拍摄上帮商家降本增效。

2023年7月瓴羊发布会 逸客介绍瓴羊ONE

12月1日,是瓴羊成立的日子。作为一家成立两年的年轻公司,瓴羊时常会被问到,瓴羊的核心竞争力是什么。

“是我们这群人,”逸客说。“瓴羊有我们这群摸爬滚打了十多年的专业数据人。”


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