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数据中台“助燃”万亿家装产业

时间：2021-03-30 21:00:06 类型：浏览量：5363

逻辑更迭，中国家装产业的进阶时刻

一直以来，中国家装产业属于刚需、分散发展的典型行业。

一方面，行业规模在过去获得了长足的扩张窗口期，亿欧智库测算2020年中国家装市场规模达到3.54万亿元。

另一方面，行业内却鲜有百亿收入规模的龙头企业。

标准化程度、产品体积、落地服务程度和技术壁垒决定了家装行业内部的格局，木材、涂料、防水材料等标准化程度较低、体积较小、技术壁垒较高的行业集中度较高，而家具、橱柜、家纺等集中度较低。

刚需驱动家装产业发展的背后，是中国过去20年乘风破浪的房地产市场的进击。

中国家装行业的两大支撑基础之一是待装修的商品房数量。作为家装产业的重要基数，房地产引领了中国过去20年家装产业的原始增长。

2000年至2007年、2009年至2014年以及2016年至2020年，中国商品房销售面积复合增长率分别为22.9%、4.1%、3.0%，对应家装行业的快速爆发、全面发展和成熟发展三大阶段。

除了新房市场，亿欧智库测算二手房、租房市场也带来每年约500万套的翻新装修市场。

但在未来，家装行业的引擎已经从待装修房数，转换到另一个重要参数——家装消费支出上来。

根据亿欧智库《2021年中国家装行业数据中台研究报告》，从土地供应面积来看，目前中国年购置土地面积自2015年后均保持在2~3亿平方米之间，住宅房新开工面积、商品房销售面积增速都在5%以下，全国范围内的二手房销售面积占比也在下降。

“永动机”在减速，传统家装行业的重要支撑已不再。

与此相对的，人均居住支出的占比逐年提升，2020年占可支配收入的24.6%，这使得2017年中国平均家装支出费用为15万，在2020年增长至约20万。

这代表着家装行业已经结束了“以房为本”，房增家装增的野蛮增长时代已经结束，而从消费者层面分析，更好、更快、更适合是确定的增长方向，这些会带来家装行业品类、模式、渠道的重要改变。

“以人为本”时代家装发展难题

2018年以来，中国家装总产值、规模以上家居制造业收入、主要上市公司收入三大指标复合增长率均跌入10%以内，且平均收入增速远小于上市公司收入增速，行业分化加速。

同时2016年以来，主要上市公司的平均净利率从17.4%下降至2020年的11.5%，2017年开始家具制造业平均亏损企业数量的复合增长率达到40%，行业利润率拐点已现。

疫情也在加剧这些危机，更强的分化、更低的收入增速和利润率。

除了模式的改变，如用定制、整装、前装、多渠道、多品类来获得新的增长外，“数字化”开始被广泛提及。

中国家装行业数字化起步于2014年左右，经过了ERP的简单信息化、 O2O电商化尝试，在2018年才进入真正“重视”阶段。

在龙头企业的数字化进程中，2013年至2016年基本属于信息化、尝试线上化等阶段。

2017年之后开始进入真正的数字化营销、数字化生产、数字化管理的搭建、使用阶段，整个行业的数字化仍处在早期阶段。

一方面，数字化会助力龙头公司增长，而龙头公司也会加速数字化进程，如此形成正向循环，带来集中度与数字化投入的飞轮效应。

如：红星美凯龙、顾家、东方雨虹、索菲亚等数字化起步较早的企业和品牌，已看到数字化带来的隐形壁垒，在2020年半年报中均重点提及“数字化驱动”的战略方向。

另一方面，数字化可以有效解决家装行业的“天然痛点”——消费者信任缺失与流量困局。

家装品类众多、服务商参差不齐、行业标准缺失一直阻碍行业进一步发展；而家装行业超低频消费使得垂直单品类流量引入的流失率较高，依靠客户转介和多品类导流能有效提高留资和转换。

如定制家居的数字化O2O服务需要重构从订单引流、前端设计、后端拆单、批次排产、生产入库、送货安装和售后的全服务流程，重构引入“标准化”。

而“标准化”进阶“数字化”，在全流程数字化后，服务效果和体验都会大幅提升，有效解决消费者信任问题。

总体来说，目前消费者链接、设计研发、生产制造是优先级较高的环节，其中消费者连接环节的适用率、需求程度均高，是目前家装行业主要的数字化方向。

家装数字化新引擎—数据中台

根据《2021年中国家装行业数据中台研究报告》，目前消费者链接环节是多个家装产业主体关注的数字化核心，也将是先引爆数字化价值的环节。

社交渠道、互联网家装平台、品牌官网、网购平台等线上引流渠道，以及建材市场、装饰城门店、家居商场中心等线下多渠道布局，已成为家装行业消费者链接环节标配。

在多触点、全域运营的环境下，头部服务商已搭建了CRM、DMP和CDP等体系，进行全渠道的整合，同时建立线上线下一体化的消费者管理系统，做到系统互通及数据一体化；

大型卖场从数字化1.0逐步向2.0升级，从具备基本数字化基础设施，到精准推送，提高营销效率，提高用户体验，极大提升触点转化效率。

渠道供应链环节也是家装数字化的另一重点领域，目前头部公司正在进行供应链数字化改造，主要涉及WMS、SRM、SQM、TMS等，头部定制公司数字化效果已经逐渐显现，但庞大的经销商网络对数字化的动机较弱，渠道数字化进程较慢。

但是，传统数字化路径无法满足家装行业的发展需求。

为了迎合消费者更好、更快、更适合的市场趋势，家装行业需要实现“全域消费者数字化”、“全流程运营数字化”、“全生命周期产品数字化”，而数据中台与之有较高的匹配性。

在《高调的质疑与沉默的支持，数据中台如何成为业务发动机？》一文中，亿欧梳理了数据中台的定义、发展进程以及适配模型。

简单来说，数据中台是企业内支持高效构建全域数据资产、敏捷赋能多类业务、智能服务全流程人员的新型数据智能系统，核心是“数据”和“中台”。

拆开来讲，“数据”代表数据中台的技术基础，其发展逻辑与“决策支持系统”、“数据分析系统”一脉相承，是Scott Morton和Gorry在20世纪70年代引爆数仓市场以来的新发展。

1990s开始，数据仓库的出现解决了数据分析的单独负载、同一接口的两个技术基础，使得Oracle\IBM等数据库公司继续延续垄断优势，成为数据仓库的领导者，并逐渐形成数仓+OLAP+BI的企业数据分析体系。

而随着2000年后互联网带来的大数据浪潮、云计算浪潮，使得传统数据库&数仓公司、大数据开源生态公司、云计算公司构成了现代数据服务市场，行业进入高度竞争的“百家争鸣”时代。

大数据体系下的数仓有了更多的延展性，传统数仓成为离线数仓，而实时数仓大大增加了数据分析的可行性和精准性，原本的单体环境工具（oracle、informatica等）也都被替换成了大数据体系内（Hadoop、Hive、Sqoop、oozie等）工具。

而云服务体系下的数仓则演变成了云基础厂商的产品线之一，如AWS的redshift、Google的Big Query、Azure的Synapse；也诞生了华尔街新宠，面向“多云”和“云原生”的Snowflake。

那么“中台”则是数据中台更为重要的发展理念和方法论，为了解决重复建设问题，提升公司的业务支持敏捷度，传统的烟囱式的信息架构正在向中台式架构发展。

根据A股上市公司公告提及率来看，2019年、2020年是中台爆发的两年，IT行业之外，制造业、金融业提及率高。

数据中台通过自动化ETL、自动化BI等过程，在原有基础上大幅度削减了系统搭建的成本，解决系统重复建设问题；同时可以较好的适应数据量激增、使用者范围进一步扩大、数据支持的敏捷性和复用性增强的需求。

随着数据中台本身技术迭代，其架构逐步成熟，驱动业务的能力和范围也在显著增加，以支持营销活动为例，数据中台能力可以完全满足新时代营销广域数据、深度触达、敏捷营销的需求。

在家装行业集中度提升带来的数字化投入正向循环、模式创新带来数据创新价值、互联网带来优质数据资产积累的趋势中，全域消费者数字化、全流程运营数字化、全生命周期产品数字化需求正是数据中台的典型优势能力域。

数据中台鼻祖与家装龙头的共进

早提出数据中台方法论和模式的是阿里巴巴，2018年开始，阿里巴巴将历经多年实践的数据中台通过阿里云对外输出。

2020年阿里云数据中台加快解决方案产品化、场景化发展趋势，推出了零售、金融、互联网和政务等四大行业数据中台，形成了“Dataphin数据中台基础件+Quick系列应用的核心产品矩阵”。

其中，智能数据构建与管理平台Dataphin，旨在面向各行各业数据建设、管理及应用诉求，通过输出阿里巴巴集团数据中台长达十年实战沉淀的数据建设 OneData 体系（OneModel＋ OnelD＋ OneService）的产品、技术以及方法论，一站式提供集数据引入、规范定义、数据建模、数据研发、数据萃取、数据资产管理、数据服务的全链路智能数据构建及管理服务，助力政府机构和企业打造属于自己的标准统一、融会贯通、资产化、服务化、闭环自优化的智能数据体系以驱动创新。

Quick BI 是专为云上用户量身打造数据可视化分析平台，以可视化和智能分析助力企业构建决策分析体系，加快上云数字化转型。

该产品已经连续两年成为入选Gartner ABI领域魔力象限的国产BI。

全域消费者运营平台Quick Audience则定位智能用户增长，实现全方位洞察，多渠道触达的增长闭环，实现以人为中心的消费者全生命周期洞察运营。

较之数据中台赛道上的其他厂商，阿里云数据中台拥有四个鲜明的特征：成熟完备的方法论体系、完备的产品及场景化矩阵、高效地链接丰富商业生态的能力以及敏捷灵活的部署方式。