通过轻咨询+产品打造“智慧大脑”，哈步数据帮企业实现精细化运营
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本文是拓扑社对微软加速器·北京第11期入选项目的专题报道。
微软加速器·北京第11期的入选企业的重点是人工智能与产业落地应用结合，以人工智能底层技术平台作为创业方向。这些校友企业都是企业服务类创业公司，覆盖大数据、人工智能、物联网、区块链等技术，并在医疗、政府、零售、建筑等行业中获得标杆客户。这些领域也是拓扑社持续关注的方向。
哈步数据 创始人 孙贤杰
拓扑社（ID：tobshe）5 月 10 日报道
文：窦悦怡
在美国，Dunnhumby是一家有着30多年历史的公司，这家企业公司通过数据化的手段，帮助企业了解顾客需求，以顾客洞察为依据提供商业决策咨询，为顾客营造更为个性化的购物体验，提升顾客满意度，并带动业绩增长。
反观国内，多年前，Dunnhumby已进入中国，提供相关服务，但不能很好理解国内零售业的具体情况，很难将其业务进行落地。而尼尔森提供消费者咨询调查服务，但不专注在零售业。
孙贤杰就是看到这个空白，在2015年成立哈步数据，这是一家大数据企业，通过智能化工具进行数据分析，为零售企业提供大数据产品、数据咨询和数据变现服务。公司于2017年11月宣布完成数千万元Pre-A轮融资，由北京源星图领投，天使轮资方庆芮跟投。
拓扑社（ID：tobshe）了解到，孙贤杰毕业于美国西北大学整合营销传播学硕士，曾在Dunnhumby任职，服务过美国最大的零售超市克罗格、梅西百货以及他们的供应商宝洁、可口可乐、玛氏等。
-聚焦零售本质，数据驱动精细化运营-
孙贤杰介绍道，过去，零售企业采用的是“以商业为中心”的运营模式，这种模式会使企业发展一定阶段出现瓶颈，企业只能通过推出新的品牌，开新店，驱动业绩增长，创造新的盈利点。但我们会发现，很多企业新开一家分店，就会亏损一家。
其次，过去零供协作都是围绕毛利展开的，并没有围绕消费者来决策和协作。销售、采购人员被利润指标束缚，只要利润提上来，就可以达标。企业为满足供应商的需求，提高毛利，无所不用其极，忽视零售本质，最终导致产品卖不出去，销售业绩下滑；另一方面，企业过分关注利润，忽略顾客的真实需求，体验差，最终导致店面顾客越来越少，因此陷入恶性循环。
孙贤杰解释道，零供协作是指零售商和供应商基于对顾客的数据的深度分析，共同进行促销计划，定价策略，精准营销，库存优化等一系列日常的零售运营。
第三，企业要做一个促销活动，要经过咨询-计划-备货-执行-数据报告反馈的闭环流程。如果企业采用传统人工经验，拍脑子进行预测规划，预测会不可靠；如果通过第三方咨询公司来进行调研，环节多，周期长，效率低、滞后性强，没法针对客户需求，即时给出最贴切的反馈和建议。
哈步数据的做法是，聚焦零售本质，即“以人为核心”，打造智慧大脑，采用大数据技术，为企业提供从战略到策略，再到执行的数据商品化的服务，有效地向供应商增加变现数据资产，建⽴零供协作的新模式。同时整合智能化的工具，为企业提供零售大数据解决方案，帮助其实现精细化运营。
“新技术的发展，消费升级促使消费者的需求变得越来越快，消费方式逐渐向高品质、个性化演变，只有制定策略的速度跟得上消费者的需求速度，企业的竞争力才会越强。企业需要调整产品，关注顾客本身，分析顾客的购买习惯，深挖企业的客群喜好，快速做出商业决策，才能驱动业绩增长。”
-轻咨询+产品，及时做出商业决策-
目前，哈步数据采用的是轻咨询+产品的模式。在咨询部分，根据用户的具体需求和痛点，哈步的咨询顾问团队会给其做咨询诊断，再依据诊断结果，推荐给用户产品。据悉，咨询部分包括顾客战略细分、促销诊断等内容。
以顾客战略细分为例，是指基于零售商的业务战略，通过大数据分析高度提炼的人群细分，建立组织内部统一的顾客语言和顾客指标，并指导一切运营策略，这是建立一个“以顾客为中心”的组织的基础条件。顾客战略细分包括顾客忠诚度细分，顾客品质关注度细分，顾客生活方式细分。
在具体产品方面，主要围绕底层数据平台、算法层、智能应用层展开的。在底层架构方面，哈步数据打造一个数据平台Olympus，数据源主要来自企业的内部数据和哈步调取的外部数据。内部数据包含企业的交易数据、会员数据、商品数据、积分数据、供应链库存数据等沉默数据。外部数据包括线上热销商品数据，天气数据等。
企业需要把其沉淀的内部数据，以结构化的形式导入Olympus平台里，同时哈步也会调取外部数据，形成一个企业数据库。哈步再通过技术的手段，把这些数据激活，形成数据资产，这样方便帮助企业挖掘有价值的数据，指导其合理做出商业决策。
“刚开始导入数据会比较复杂，企业需要先花几周的时间把过去两年的沉淀数据，以结构化的形式梳理出来，再导入平台里，等平台把这些数据激活后，平台会自动更新这些维度的数据。”
再上一层是算法层，包含产品中所需要的算法模型，如个性化推荐模型、定价模型、销售预测模型等。最上面是应用层，提供丘比特、雅典娜、维纳斯、阿波罗四款智能应用产品。
丘比特是针对会员营销做个性化营销引擎。丘比特可以对用户进行分组，针对相关消费行为进行划分，针对不同用户特征进行不同的促销方式，达到千人千面。此外，丘比特可以通过微信、APP、微信小程序、短信等渠道，为会员推送不一样的促销信息，甚至在收银时小票上的优惠券都做到个性化推荐。
当会员体系建立完善后，哈步进行会员数据清洗和梳理，哈步会通过阿波罗的顾客细分功能，对产品进行顾客细分，对会员KPI分析，从多个维度帮助企业更好的了解他们的会员顾客，指导企业做出“以消费者为中心”的商业决策。
海报选品往往是市场部和采购部门最头痛的问题之一。 雅典娜基于历史海报促销数据以及对会员顾客的理解，结合商品销售指标和战略顾客的渗透率等指标进行加权计算，从而对每个海报商品进行打分。
例如，华冠通过雅典娜促销选品模块，采购能够效率极高的基于自己的策略目标，秒级获得商品推荐，配以机器学习的算法，不断地优化和调整商品的推荐。
随着新零售的快速发展，解读顾客的购物行为变成零售竞争的关键。这时候企业需要结合本地化商品组合和货架空间陈列计划，帮助零售商生成真正以消费者为中心的商品计划，进一步推动企业的自动化水平、销量以及盈利性成长。
针对这一问题，哈步数据推出了维纳斯品类管理模块。据悉维纳斯通过对消费者行为分析形成商品替代树从而可以看到某个品类中的需求分类层级。其次，再通过不同需求分类及其表现指标，零售商可以发现哪个需求中的商品表现最好、哪个需求的产品线还没有得到充分满足。
这样一来，企业可以自上而下的研究品类决策树可以发现在某个品类中的顾客群体是如何进行购买决策的。从而帮助零售商进行更加基于顾客行为的货架陈列，最终做到提高用户满意度。
据悉，哈步数据的盈利来源主要在咨询费用+产品功能费用，根据用户需求选择这四个功能模块，按订阅模式收年费，客单价几十万到数百万之间不等。
在用户覆盖策略上，哈步采用1+N的策略，1是次头部和腰部的商超，N是指更多专业领域与垂直细分行业，例如制药行业，孙贤杰表示，这些垂直和细分行业，普遍具有高频、刚需、高客单价、SKU品类多、标准化的特征，正符合哈步的定位需求。
目前，哈步数据为永辉超市、迪卡侬、卜蜂莲花、天虹、良品铺子等零售商，提供大数据产品、咨询和变现服务，管理智能商业。
-主编点评-
哈步数据是一个典型的咨询和产品驱动型公司，相比Dunnhumby，其团队在零售业扎根数年，深知中国零售企业用户的痛点，根据用户的需求把其战略理念本土化落地，此外，团队中也有懂得数据分析的人员，通过数据驱动指导企业精细化运营，快速帮助其指定商业决策。
加入微软加速器后，哈步数据的服务器会迁移到微软Azure，会尝试把微软的Power BI、AI等技术引入到产品，使其智能化。例如通过人脸识别与顾客会员管理进行绑定，快速帮助企业识别会员，提供精准营销；或者通过BI，企业可以获取可视化报表，分析顾客画像，及时做出商业决策。
其次，微软针对校友企业的CEO或者CTO提供相应的培训课程，提升他们在管理等方面的能力。此外，微软会把有针对性的优质的客户资源输送给哈步数据外，提供品牌宣传等活动，还会牵线搭桥，与众多校友建立生态联系，互通有无。
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