信息孤岛、数据烟囱、软件臃肿，这些问题我们all-in-one全解决！

2023-07-26 14:42:42

导读

"会员复购率提升35%，全渠道库存同步速度小于3分钟"......

这是印度尼西亚生活方式零售商Mitra Adiperkasa，以下简称MAP，在打通了300+线上线下店，盘活了460万会员资产之后，收获的数字化转型成果。

除了拥有一体化的库存、会员、营销管理还有数据分析汇总能力之外，面向消费者端：MAP对旗下的B2C品牌商城也进行了整体升级，不但打通了东南亚的各个电商平台，还拥有多语言切换、多币种结算等业务出海能力，以及全渠道、本土化的O2O履约服务体系。

随着全球数字渠道不断普及，加之“新零售”趋势的不断演进，企业的应用与系统升级逐渐成为未来的必然趋势。

为了打造可持续、全球化的品牌增长蓝图，越来越多的企业开始重视跨行业、跨渠道的数字化整合能力和消费者需求，以满足产业融合和多元化扩张的新需求。

区别于其他企服公司，我们的几朵云着重于打造解决方案能力：如品牌全球化私域电商管理、OMS全渠道订单履约、PIM一体化商品管理、移动化零售POS、消费者洞察与营销、供应链可视化BI等。

系统高度灵活可扩展，除了覆盖零售线上线下业务全链路，还可以耦合B2B多级分销渠道，对接跨国业/财/税等系统，能够破解企业系统林立、数据烟囱等长久弊病。

同时，将进一步接入AI大模型能力，加入更多的创新应用场景，以更加标准化、智能化、模块化的方式为企业经营提效。

机遇与挑战并存，当业务渠道变得多元化，当人们开始重视服务与个性化，对于企业来说，全链路的业务与用户运营能力变得越来越重要。

为此，很多企业不得不持续采用新的技术与产品，去适应业务的复杂化。

佳应服务的一家体育装备外资品牌进入中国已经十多年了，入乡随俗，先后打通了淘宝、天猫、京东、唯品会、拼多多、抖音电商等平台店铺，近几年随着DTC概念的兴起，也接入了小程序在内的微信私域生态、社交媒体等平台。

据悉，该公司原本也拥有较为完善的系统，但最大的痛点是：原服务商不能及时提供电商大促售后服务，系统没有自主知识产权，不支持预售，且缺乏自动化售后等功能，渠道备战容易失败，造成超卖、缺货的情况。

该公司遭遇的境况，正是当下需求端走向多元化、个性化之后，供应端遇到问题的典型案例。

近几年，很多企业在数字化转型的过程中都遇到了原有系统无法承载新业务部署、系统之间无法互联互通、无法统一管控的情况。

由于历史原因和技术选型的不同，信息孤岛、数据烟囱、业务流割裂，协同困难以及无法持续迭代升级等问题与挑战频发。

面临这些问题，有公司采用外部的数据产品，或是通过跨平台爬取数据去做数据的整合和治理。

但由于很多数据产品只专注于某个单一业务环节，在数据的连通上也只是简单的“大杂烩”，无法驱动业务运转进入良性循环，发挥真正的数据价值。

比如：营销部门拉了多少流量？是否匹配目标客户？供应链部门能否及时响应，进一步调整库存分配？运营部门在通过引导后，转化了多少有效用户？以上等等问题都是由于存在着业务上的壁垒，部门与部门之间不互通的情况造成的。

当下，大部分企业数字化转型方向总结下来主要分为，To C（Consumer）、To B(Business)、To P(Partner)，我们的数字化转型的整体框架可充分支撑企业长远期的发展规划。

数字化转型框架示意图

从长期来看，大部分企业数字化转型，大体要经过以下几个阶段：

然而，各行各业之间也存在着其特定的数据需求，很多通用型的数据并不能凸显出对企业的独特价值，因此没法智能化。

因此，如何让收据收集变得更专业、更能照顾用户的情绪，又能在数据清洗之后为企业带来直接的价值提升呢？AI大模型的出现恰如其分。

AI大模型刚好可以通过收集企业的大量应用、场景化数据，进一步优化产品，让其具备“行业智能化”的属性。在熟悉企业本身情况和外界走向之后，可以给到专业的发展分析参考，省去繁琐的基础重复性工作。

例如，在针对零售电商业务的管理中，接入AI大模型之后：

“场景优先，数据为王”。聚焦于应用层，佳应科技SpeedShop-3.0系列产品全新升级在即，将揉合更多生成式AI能力，提升企业级业务运营流程的智能化水平。

从营销内容创作、商品详情描述、商品图处理、订单路由与物流优化、购物推荐和客服机器人，到通过自然语言处理获取数据与业务洞察。

距离GPT3.5这一通用型大模型发布，大半年的时间已经过去了，“百模大战”、“群模乱舞”还在继续。

作为一家企服科技公司，我们将专注于我们的想象空间，看到未来， "We know we want to do"。