新銳品牌數字化建設怎麼做？先看看BI和生意參謀的區別吧

當新消費品牌從單一線上電商渠道過渡到零售全渠道運營，從流量野蠻生長時代步入到留量精細化運營時代，資料的重要性和統一性變得越發重要，沒有資料支撐的經營管理，就好比蒙著眼睛過河，聽天由命。

在淘品牌早期資料分析中，生意參謀作為電商平臺自帶的功能能滿足一定的資料統計和分析場景需求，而隨著外灘大會一張用程式碼管理客戶喜好和企業運營的圖文介紹，新銳品牌元氣森林簽約觀遠資料，這些企業往往又會陷入新一輪的疑惑：

· 都是資料分析，生意參謀和BI這兩者具體有哪些區別？

· 企業到什麼階段選擇BI會比較好？

· 淘品牌IT基礎差，如何規劃數字化建設

· 缺少專業資料分析師，BI資料分析怎麼玩？

· ……

針對品牌商在數字化選型過程中遇到的此類問題，今天，本文將立足企業當下經營和未來發展的角度，從面向的人群、可解決的問題、可帶來的價值等角度談一談BI和生意參謀的聯絡與區別，以及企業面對這兩款產品要如何選擇？

請先看產品定義

生意參謀是阿里巴巴集團旗下，面向淘系品牌商鋪運營管理的一個數據平臺，主要面向運營者提供資料作戰室、市場行情、裝修分析、來源分析、競爭情報等場景應用。

（生意參謀介面或工作流程圖）

BI（商業智慧）是指用現代資料倉庫技術、線上分析處理技術、資料探勘和資料展現技術進行資料分析以實現商業價值。具體可以表現為：透過打通資料採集-資料接入-資料管理-資料開發-資料分析-資料應用全流程，幫助企業實現全業務鏈條的資料資產沉澱和業務賦能。

（觀遠資料資料平臺分析場景）

從最終應用端的展現形式上來看，很多企業都將這兩類產品歸結資料視覺化平臺。而如果從資料從採集到展示分發的整個流程來看，兩者之間依然存在著本質區別，對應的能產生的價值也會大相徑庭。

資料來源和結果上的本質區別

資料採集/接入方式不同

生意參謀是阿里巴巴旗下的資料平臺，他的資料來源是阿里大盤資料，所以透過生意參謀做資料分析完全不需要“資料採集”這個動作。而這個便利性背後同時也對應了不可逆轉的侷限性，作為阿里大盤資料的唯一出口，生意參謀並不具備資料“進口”的能力，所以只能分析淘系平臺上的資料指標。如果企業同時在京東、小程式、唯品會、官網商城、線下等多渠道運營，就無法透過一個產品實現多渠道的綜合交叉分析。這對於處於上升期或者想嘗試全渠道運營的企業來說就難以接受。

BI本身不自帶資料來源，所以需要將產品對接到企業已有的渠道或資訊系統中，才能完成資料採集工作。而同時BI也具備生意參謀不可比擬的資料相容性，可以透過API或者其他方式，接入企業在在阿里、京東、唯品會、線下資訊系統等全渠道資料來源，形成企業統一資料管理平臺，並對這些資料進行綜合分析，幫助企業實現全域性的資料視角。

資料分析顆粒度不同

同樣是做資料分析，撇開能夠分析的資料來源，從分析的顆粒度來說，兩者之間也存在巨大鴻溝。

生意參謀雖然說有最齊全的淘係數據源，但是介面模組都是固定的，不能定製化，分析顆粒度更加不會精細到SKU、訂單、使用者等指標，只是簡單地展示使用者量、流量、訪問量等資料指標。如果想要獲取更多明細資料進行競品分析、流量分析等工作，則需要單獨購買平臺上已有的一些封裝模板。

而在未來，伴隨著“人貨場”複雜度和多變性的提高，企業需要以更高憑次、更快速度去發現問題，才能抓住比類似品牌更多的增長機會。

相比之下，BI作為脫離淘系、獨立的資料分析產品，可以提供的資料分析顆粒度可以從原來的一批人、一批貨精細到現在的單店、單品、單時、單度、單客、單次，幫助企業有更多的機會去精細化運營和商品上市檢測，從而發現問題，快速迭代。

資料視覺化形式不一樣

在應用端，資料視覺化是生意參謀和BI最終的展現形式。兩者都可以透過不同型別的視覺化圖表向用戶展現有價值的資訊。而不一樣的是，因為生意參謀本身資料分析的顆粒度粗糙，無法和其他平臺數據互動融合，所以不支援下鑽相關動態分析功能。

而BI是面向企業各個鏈條的資料分析平臺，透過聯動、下鑽等功能，管理者可以根據某一異常資料結果進行層層追蹤，最終找到產生異常或增長的因子，從而可以從全域性層面進行調整，而且BI可以打通企業微信和釘釘系統，透過資料訂閱和預警的方式可以把資料及時隨時同步到手機上，掌握資料，才能把控企業經營全域性。

生意參謀和BI該如何選擇

從資料的採集到最後的視覺化以及分發形式來看，生意參謀與BI只會在基於淘係數據的部分分析場景上有所交集，而從企業級數字化落地的整體路徑來看，生意參謀更像是BI在淘系平臺上的一個取數工具，兩者是上下游關係，並不能相互替換。

既然生意參謀可以解決一部分資料分析需求，那很多企業又會疑問，還需不需採購BI？應該在什麼階段採購？BI帶給企業的最終價值是什麼？關於這些問題，企業可以帶著幾個問題去考慮選型需求。

首先，公司現階段或未來是否有全渠道營銷的規劃？

生意參謀只能實現基於淘系大盤的簡單資料分析，而BI可以對接全渠道的資料來源，對商品、渠道、會員、流量、訂單、供應鏈等資料進行融合和交叉分析。可以為企業提供全域性的資料視角，為差異化的渠道運營、商品投放以及營銷策劃提供資料參考。如果企業現在或未來規劃要擺脫完全“淘品牌”的身份，打造自己真正的品牌價值，則應該儘早鋪路，及時佈局BI產品。

其次，企業有沒有全域性的數字化轉型需求？

撇開受限的資料分析能力，生意參謀主要是面向運營端的資料分析工具，平臺只會展示當日流量、使用者、訪問量、購買量等結果資料，而這些資料只是對於運營來說有參考價值。頂層建築並不關心某一項業務的ROI，他們更需要全域性的資料視角，看到企業整體銷售額、銷量、不同渠道、不同品類的表現，並能夠透過這些核心指標層層追蹤背後更細顆粒度的問題或增長原因。而這些能力是生意參謀無法解決，只有BI才可以實現的。

第三，如何看待資料資產在未來的重要性？

從企業未來整體經營發展和戰略規劃上來說，資料資產沉澱是企業前期數字化建設的重中之重。尤其對於未來想嘗試做AI專案的企業來說，至少要求有兩年以上的資料沉澱。而生意參謀只能儲存過去3個月的歷史資料，企業當下無法對商品、流量、促銷活動等有一個跨年對比分析，更不用說資料資產沉澱。

目前很多企業是透過Excel匯出等形式去保管自己的淘寶後臺資料，而這個過程本身就存在著強依賴人力、安全性差、資料結構混亂、資料缺失等問題，如果遇到人員離職變動，更容易出現交接斷層、資料外洩等風險。基於未來的長線發展，即使是剛剛起步的淘系品牌，也應該考慮用BI完成高質量的資料資產沉澱。

第四，是否把資料人才培養放在戰略高地？

很多企業在做數字化轉型過程中都會遇到無法快速落地或不能提高組織生產力等障礙，而這些問題並不總是與技術缺陷有關，常常是因為忽略了企業內部資料人才的培養。生意參謀同樣如此［鄧甜3］ ，它只是針對運營部門的資料工具，不能支援深度分析。而BI面向全組織架構，可以將優秀的業務運營經驗沉澱到資料分析模型中，快速複製給其他管理者，提升全員的資料意識。

生意參謀還是BI？看似是一個消費品牌有關技術產品的選型問題，而背後對於這個問題的思考實則是一個企業對於數字化轉型的全域性規劃。在新消費時代，企業或許可以從運營、會員、供應鏈等多鏈路能力起勢，但想要獲得長足的發展，從增長期進入成熟期，則需要一個更完善的數字化規劃，構建長期的競爭力。

觀遠資料成立於2016年，深耕零售和消費行業，致力於為客戶提供新一代智慧資料分析平臺以及零售消費行業的最佳資料分析實踐。目前已經服務元氣森林、三頓半、小白心裡軟、鍾薛高、奈雪的茶、內外、鍋圈等眾多新銳品牌客戶，透過對新銳品牌全鏈路資料運營體系，賦能企業精細化運營和洞察市場增長先機。