在2020年的财报中，安踏集团董事会主席兼CEO丁世忠提道，“数字化转型将是未来竞争的分水岭”。安踏的DTC变革更是常常为人称道。

近日，在《哈佛商业评论》中文版携手天猫共同举办的数字化主题研讨会现场，《哈佛商业评论》及旗下HBRC新增长学院与安踏集团数据副总裁贺康城展开对话，共同探讨企业数据思维背后的思路与经验，以及对于未来的思考。

《哈佛商业评论》中文版

新媒体中心总经理

新增长学院创始人

麻震敏

安踏集团

数据副总裁

贺康城

HBRC新增长学院：安踏集团在今年上半年取得了让人瞩目的增长，您认为，这种增长背后的核心驱动力是什么？未来还有哪些增长重点？

贺康城：安踏现在成长为全球市值前三大的体育用品集团，关键在于董事长丁总很早提出的战略：单聚焦、多品牌、全渠道，而且战略的内涵上不断深化和进化，安踏集团拥有安踏、斐乐(FILA)、迪桑特(Descente)、可隆(Kolon Sport)等多个品牌，覆盖专业运动，运动时尚，滑雪、潜水、户外等专项运动品类的运动品牌矩阵。这里面好几个品牌都是在安踏集团接手以后，连续同比增速接近100%。

根据7月8日发布的上半年业绩预告，安踏集团在2021年上半年取得了不错的增长，安踏品牌的零售金额增长35~40%，斐乐品牌增长50~55%，还有其他品牌增长90~95%，这个增长速度是行业领先的。这种增长速度和我们的战略转型是分不开的。2020年以来，安踏在年报中也提出来一直在做DTC的战略转型，也就是直接连接消费者。未来的目标是在各个经营层面上以数据驱动价值链和经营决策。

安踏集团的目标是未来5年以内，安踏线上业务占比达到40%，DTC业务占到70%以上，这在这个世界主要的鞋服品牌集团里面，都应该是非常领先的指标。

HBRC新增长学院：安踏集团为何看重DTC模式？为了实现向DTC模式的转型，展开了哪些行动？

贺康城：疫情后，我们能看到的一个明显趋势是消费者跟企业之间的物理距离拉大了，但是互动的距离更近了，现在企业做DTC最大的意义在于人群数据在线上和线下的有效打通。安踏集团的多个品牌的会员业务增长非常快，这也是转型的一个初衷。

为了实现DTC安踏做了几件大的事情：

一是对终端线下经销商的收购；

二是推进数字化IT基础设施的建设，在业务各个运营层面，我们也开展商品智能化运营，和数字化的会员管理项目；

三是在集团层面建设大数据的团队，这些在2020年报里面都有更详细的描述。

我们认为，在DTC的模式下，谁拥有比较强的数字技术、谁拥有更强的数据洞察和分析能力，谁就拥有更大的竞争优势。

HBRC新增长学院：那么安踏如何提升数据能力？数据部门如何通过数据洞察影响业务决策？

贺康城：数据洞察可以帮助企业思考和做出消费者决策、品类竞争决策、以及战略决策。首先我觉得不论哪个企业里的大数据团队不应该是一个孤立的团队，我觉得比较好的情况是通过公司数字化系统的建设，提升各经营层面的数字化能力和数据决策能力。对于更复杂的战略问题，集团数据部门也会建一个比较复杂的模型去专门回答。

数据可以帮助我们思考一些重要的战略决策。2020年疫情后在相当一些行业里面，国际品牌通过降价降维打击国产品牌，很多内外部声音希望品牌走下沉路线，调研下沉市场。我们将安踏的线上线下各种购物数据、搜索数据、会员信息，以及各城市终端门店销售额做了综合比对。发现安踏品牌在高线城市的关注度和实际搜索以及需求很大。安踏儿童的消费群在一二三线城市占比更超过了60%。事实上，后面安踏不但稳固原有市场，而且在高线城市在过去一年，在获得代言人和商品匹配下就获得了远超市场平均水平的高增速，实现了很大的突破。线下安踏也会持续加强一至三线城市布局，未来流水占比超过50%；购物中心店数翻倍。

另外，我们基于深入了解Z世代的商品偏好，可能直接帮助我们在联名商品上面和商品主题上面做出决策，我们在2021年的FILA和Pepe Shimada等联名就是一个非常成功的例子，可以打造精准到达消费者的深度深，售罄率高的超级爆款。

再比如说，我们过去一段时间发现一个新的爆发式品类机会，可能同时不止一个品牌总裁问我他/她的品牌我是不是有机会。这时候我们可能会建立相当复杂的模型预估他可能适合哪些品牌，我们在这个过程里面甚至会量化评估不同的对手渗透竞争新机会的可能性，由于我们是多品牌，因此竞争对手构成的挑战对于每个品牌又有所不同，对我们来说这样的数据研究即使比较复杂，也有多品牌的集团规模效应。

HBRC新增长学院：您认为当下企业界的数字化转型，数据分析与应用存在哪些常见的共性误区吗？

贺康城：现在很多企业往往沉淀了很多数据，但事实上数据工具本身并不能带来企业的数字化智慧，某种意义上讲多数有规模的企业现在也不缺海量数据。但很多时候，企业是简单的占有数据，并不带来统计以外的意义。以精细化的企业内部管理做支撑，企业真正实现把人员、设备、场景等不断联结在一起，为更加高效地开展各项业务活动提供强有力的支撑。

一个很重要的思路是整合。整合不只是把数据堆在一张表上，或者堆在一个数据库里，而是能够形成看一件事情的多个综合的视角。比如分析一件事情，大数据体系的意义在于多来源的数据综合在一起，可以让我们获得非常多校验结论的机会。

所以本质上讲，数据分析人员对业务的理解能力就变得很重要，当你对于人货场的认知足够深入，才能用好数据。作为企业的数据智囊，首先需要很强的业务视角和对业务价值的追求。

先进的工具对企业来说等同于实际价值。只是建设各种云本身并不带来数据水平的提升。Digital hub 本身不等于就自动获得答案。

另外一个常见的误区是误解线上和线下的联系和分别。有的人认为线上数据只能用在线上电商，这是对数据价值的低维度认知。纯线上和线下的消费者都是减少的，消费者都已经线上化，数据化，现在大部分的消费者是同时在线上跟线下。线上的研究常常和线下的洞察拥有惊人的连续性。

最后，我觉得连接(access)比拥有(ownership)重要。我们不要把饼摊的特别大，不要堆砌数据和数字化工具，很多时候企业容易去考虑，不是要占有一大堆数据，拥有一大堆账号，这不应该是数字化的终极目标，最关键还是看你有没有办法把数据分析和实际的业务场景以及消费者场景连接起来。

在企业内部管理和上面也是如此。IT团队数字化工具的基础设施支持下，BI可以赋能给许多业务团队。优秀企业的财务团队对于线下数据常常也有比较好的基础设施，数据协同可以避免重新在企业里面发明轮子，实现线上线下数据实现融合更有意义。安踏集团的大数据团队在和平台进行超级旗舰的工作，也是探索打通第一、二、三方的数据协同价值，这样可以事半功倍。

HBRC新增长学院：您可否总结一下未来企业的数据组织的定位于发展方向？

贺康城：站在未来看现在，我觉得数据组织的发展可以考虑几个核心基点：

连接与整合：实现不同来源包括线上电商和线下零售的数据，包括消费者数据和商品数据视角的整合。

算力与算法：海量数据只是起点，智能化算法和算力的步数也非常重要。行动决策上简单的洞察，可能来自一个简单的经验，也可能来自一个复杂的智能化模型构建。算法和模型的学习要在实践中不断迭代。我们有些模型的运算需要相当的时间和算力回合。

洞察与行动：数据赋能决策，用数据去驱动联名和代言，去实现目标消费者精准选择，实现决策到行动的快速迭代和闭环。

创造和想象：互联网和数据时代，也是创造力和想象力的时代。好的数据组织应该要善于不断学习，一直创新，才能做到永不止步。

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