阿里的“双十一”战略,为何能成功?

长江商学院
2019-11-08 10:45 浏览量: 3826

EMBA中国网讯】

编者按

2017年“双十一”当天,阿里巴巴共处理了15亿笔交易,总销售额达1682亿元,这差不多是中国整个零售业(包括汽车和房地产等高价商品在内的线下销售)2016年平均日销售额的两倍。

当天有167个品牌实现了超过1亿元的销售额。消费者在天猫网站上购买一切商品,甚至还有消费者在网上购买了售价250万美元的阿斯顿·马丁限量版快艇。

阿里巴巴如何完成这笔庞大的交易?其成功的背后究竟有哪些无可复制的商业秘诀,和超凡的战略部署?本文将由前阿里巴巴集团总参谋长、原长江商学院战略学教授曾鸣,带你走进阿里的商业帝国。

阿里巴巴绝不是中国版亚马逊

今天,阿里巴巴的市值与亚马逊和脸书(Facebook)不相上下。阿里巴巴的销售额超越沃尔玛并扩展到世界主要地区。

公司创始人马云从一个中国普通男青年和两次高考失利的人,一跃成为全世界家喻户晓的商界领袖。

作为阿里巴巴的高级管理人员,我遇到过很多将阿里巴巴视为全球最大的零售商或中国版亚马逊的人。这种印象极其错误,完全无视阿里巴巴突破性的商业模式,也忽略了阿里巴巴在世界经济形势变化中的标杆意义。

与亚马逊不同,阿里巴巴并非传统意义上的零售商。阿里巴巴既没有自己的独立采购或库存,物流服务也是由第三方服务提供商执行。

阿里巴巴是将所有的在线零售和服务综合在一起,通过庞大的数据驱动将卖家、营销人员、服务提供商、物流公司和制造商关联在一起的平台。

换言之,阿里巴巴是亚马逊、eBay(易贝)、贝宝(PayPal)、谷歌、联邦快递、所有批发商,以及部分制造业和部分金融功能整合在一起的平台。但阿里巴巴本身并不实现这些功能。

阿里巴巴利用技术来组织和协调数千万家中国企业的作业,由此打造一个全新的互联网商业生态系统(主要是在线运营),并实现比传统商业更快速、更智能、更高效的服务。

阿里巴巴的使命是应用机器学习(计算机科学的一个分支,通常被理解为人工智能领域的一个子集)、移动互联网和云计算等尖端技术来彻底革新商业运行方式。

而中国为此模式的发展提供了肥沃的土壤。因为中国的传统商业基础设施很薄弱,通过利用互联网新技术,阿里巴巴将中国欠发达的零售业(无论是实体还是在线零售方面,都落后于西方国家)带向了21世纪的商业前沿。

阿里巴巴的合作伙伴蚂蚁金服和菜鸟网络也在支付和物流领域做着同样的事情。

在中国,互联网和数据技术几乎在重构所有的行业,无论是传统行业还是新兴行业。在美国,当采用新技术解决新问题时,就会产生互联网服务巨头。

在我看来,在中国则是用新技术去解决老问题时,便会产生巨大的市场空间,例如在零售、金融和物流领域。

到目前为止,美国新技术对传统行业的渗透程度不如中国,因为美国传统行业本身的效率还不错,但变革即将来临。

这就是中国“面向未来”的商业模式可以为西方国家提供借鉴的原因,从中可以总结出如何利用新技术在传统产业中竞争并创造出新价值。

中国指向未来

中国对商业未来的看法可以给西方商界领袖提供全新视角。

一个不求甚解的观察者对中国的印象可能还停留在20年前,“世界工厂”或山寨产品横行的“落后市场 ”。

但现在,这种印象是一个危险的错误,尤其是在互联网行业。中国企业正在创造世界级的产品和消费者体验,其他行业也在迅速模仿学习,各行业都在利用互联网技术实现商业模式创新。

事实上,中国已经是全球“无现金”社会的领先者,所有支付几乎都可以通过手机完成。只要有移动互联网,消费者就可以通过手机获得银行和支付服务,尤其是在ATM(自助柜员机)分布不多、银行网点稀少和信用卡普及率不高的地方。

在美国,传统的银行和支付行业正面临被苹果、谷歌、亚马逊、贝宝以及其他高科技公司颠覆。然而,美国人仍然习惯携带装满了各种信用卡、现金和支票的钱包,然后还要带上手机。

我有一半时间生活在美国,但当我身处美国时,常常会觉得美国的这些金融服务真是落伍。

这种“无现金”现象在中国出现的时间要早于美国,原因正如经济学家约瑟夫·熊彼特所解释的,创新大多发生在传统势力空虚的地方。

中国的许多行业缺乏强大的传统设施或主导企业,这就为商业实验和建设提供了开阔地带。升级换代没有传统的掣肘,也没有高昂的转换成本,这种自由正是熊彼特所说的“创造性破坏”的重要组成部分。

在美国,人们很容易获得和享受先进技术,消费者市场成熟,行业结构稳定。在这种情况下,人们很难看到即将到来的变革。

当然,美国的各行业也在感受互联网的颠覆,每个行业都有自己的变革特点和主导企业,如今美国越来越多的人和企业开始拥抱变化,变革似乎在不断加速。

但在中国,企业家已经在采用新的战略重塑传统产业,并通过全新的大规模协作创造全新的产品和服务。

中国不是追赶者,中国的创新与西方国家平行,甚至会在某些领域“跨越”西方国家。

中国企业家的成功经历不仅表明如何用新的商业战略变革传统行业,更为重要的是,中国的做法加速了西方公司的转型,并迫使它们拥抱智能商业。

脚踩两界

自加入阿里巴巴以来,我与数百名企业家和全球各地的领导者进行了交流,他们都想了解如何应对新的商业现实。对此我正好有自己的见解。

在阿里巴巴,我很快发现它的成功秘诀无法用我在商学院学到的商业战略理论来解释,全世界的商学院都找不到这样的内容。

作为马云的战略顾问,我针对阿里巴巴史无前例的商业模式开发了新的概念框架和实践方法。

除了制定这些战略并评估其有效性之外,我要与阿里巴巴平台上的许多伙伴保持紧密合作。我的日常工作就是在高层战略理论与执行细节之间不断修路架桥。

我的另一个优势在于,我是横跨太平洋两岸的研究人员和从业者。我出生在中国,但在美国接受教育,并在全球各地的商学院教过书。

除了目前在阿里巴巴的工作,在过去的几年,我都是一半时间在中国,一半时间在美国西海岸,由此可以紧盯中美两国最新的创新做法。

当中国企业采用最新技术来解决新出现的业务问题时,中国的商业战略就开始显现出价值。因此,中国继续“跨越”了美国做的很多事情。

我希望能够对外传播中国的做法和经验,而这些做法和经验对西方也大有裨益。

网红的崛起

2015年4月20日,当时年仅25岁的张林超开始创业,并创立了在线服装品牌LIN EDITION LIMIT(以下简称LIN)。

张林超在英国当交换生时开始接触服装,她利用假期采购中国的杂牌服装转售。渐渐地,她意识到阿里巴巴的电子商务平台“淘宝”能将她的业余爱好转变为真正的创业。

截至2017年,LIN成为淘宝上著名的网红创立服装品牌之一,这是中国社交媒体上最具影响力的群体。

在美国,社交媒体上的网红会发布图片,然后获得大品牌的赞助或播发小型广告视频业务。但在中国,全新的在线商业环境意味着像张林超这样的创业者能创立自己的品牌、销售自己的商品,并开拓盈利颇丰的业务。现在淘宝上的网红店有成千上万家。

2015年的某个春日,张林超准备发布一批LIN新款服装。下午3点,15款新装在LIN的店面亮相。但当时已经有成千上万的粉丝等候在屏幕前了,他们已经看过微博上发布的款式并知道自己要买什么。

LIN预计当天会销售几千件商品,但它只有1000件库存。注意,不是每款有1000件库存,而是总计只有1000件库存。任何常规的线下商店都会惊讶于LIN的低库存。

下午2点58分,运营经理罗凯命令所有员工打开电脑扬声器。2分钟后,实时通信的提醒声立刻组成了一曲交响乐。6万用户正在访问网店。1分钟内,15款新装的存货全部销售一空,LIN已有准备:只需点击几下,新货又开始上线并标注为“预售”;20分钟后,预售批次也被抢空,运营经理重新配置了第三批服装的链接。

当他打字时,他也在同步计算需要多少面料和多长的加工时间。他会充分考虑10%~20%的退货率,同时根据过去两周潜在客户所表现出的兴趣来确定到底需要多少预先存货。

张林超几乎把在线服装零售业务变成了按需生产业务,却又能做到批量生产的价格。只有当LIN网店确认订单之后,整条价值链才会转动起来。买家也知道在网上订购的服装还需要7~9天的加工和运输。当天LIN的合作工厂已经开始生产第一批下单的商品。

下午3点17分,张林超在她的微博账号上发了一条消息:“你们太给力了。”在短短几分钟内,这条消息就有了超过500条评论,大部分都是抱怨没有买到自己心仪的款式。

截至当天3点45分,销量已超过前几周的销量,但依然有1100名客户在线上等待上新。工厂将加班加点生产来应对客户的订单。

当天结束时,LIN创下了销售新纪录:每个款式的销量都突破了1万件,每位顾客平均消费1000元。

张林超本人就是LIN的模特、设计师、营销者和经营者。像她这样的网红都是通过微博吸引客户,后端运行的公司规模往往不大,通常不超过一两百人,却能支持十来个像LIN这样的品牌。

他们只在网上销售,几乎没有库存,也没有工厂,然而他们的业务却做得风生水起。在2015年的前4个月,LIN的销售额达到了8000万元,纯利润率保持在近30%。

LIN和其他网红店也在2015年之后迅速崛起,为传统行业提供了全新的运营、营销和数据驱动战略。

一种新的经营范式

“双十一”和张林超的故事是正在席卷中国的全新商业模式中的典型案例,在这种新的模式冲击下,效率不高或不懂变通的企业很快就会被取代。

这两个案例在两个截然不同的尺度上展示了买家、卖家和服务提供商如何通过技术介导的实时数据实现紧密协作。

阿里巴巴等企业的成功就是将所有这些商业实体都联系组织起来,通过机器学习技术,实现规模效益和管理复杂的市场变化。

我将这种采用新技术来组织相关实体和重新设计行业的战略称为“智能商业”。

阿里巴巴这样的智能商业,利用技术来组织协调几乎无限量的经营实体,要实现这样大规模和复杂的整合,公司必须将许多决策和行动自动化。

要做到这一点,机器学习必不可少,即计算机通过算法从客户和伙伴的实时数据中“学习”并做出决策。

编辑:采正东

(本文转载自长江商学院 ,如有侵权请电话联系13810995524)

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