一、邏輯更迭，中國家裝產業(yè)的進階時刻
一直以來，中國家裝產業(yè)屬于剛需、分散發(fā)展的典型行業(yè)。
一方面，行業(yè)規(guī)模在過去獲得了長足的擴張窗口期，億歐智庫測算2020年中國家裝市場規(guī)模達到3.54萬億元。
另一方面，行業(yè)內卻鮮有百億收入規(guī)模的龍頭企業(yè)。
標準化程度、產品體積、落地服務程度和技術壁壘決定了家裝行業(yè)內部的格局，木材、涂料、防水材料等標準化程度較低、體積較小、技術壁壘較高的行業(yè)集中度較高，而家具、櫥柜、家紡等集中度較低。
剛需驅動家裝產業(yè)發(fā)展的背后，是中國過去20年乘風破浪的房地產市場的進擊。
中國家裝行業(yè)的兩大支撐基礎之一是待裝修的商品房數量。作為家裝產業(yè)的重要基數，房地產引領了中國過去20年家裝產業(yè)的原始增長。
2000年至2007年、2009年至2014年以及2016年至2020年，中國商品房銷售面積復合增長率分別為22.9%、4.1%、3.0%，對應家裝行業(yè)的快速爆發(fā)、全面發(fā)展和成熟發(fā)展三大階段。
除了新房市場，億歐智庫測算二手房、租房市場也帶來每年約500萬套的翻新裝修市場。
但在未來，家裝行業(yè)的引擎已經從待裝修房數，轉換到另一個重要參數——家裝消費支出上來。
根據億歐智庫《2021年中國家裝行業(yè)數據中臺研究報告》，從土地供應面積來看，目前中國年購置土地面積自2015年后均保持在2~3億平方米之間，住宅房新開工面積、商品房銷售面積增速都在5%以下，全國范圍內的二手房銷售面積占比也在下降。
“永動機”在減速，傳統(tǒng)家裝行業(yè)的重要支撐已不再。
與此相對的，人均居住支出的占比逐年提升，2020年占可支配收入的24.6%，這使得2017年中國平均家裝支出費用為15萬，在2020年增長至約20萬。
這代表著家裝行業(yè)已經結束了“以房為本”，房增家裝增的野蠻增長時代已經結束，而從消費者層面分析，更好、更快、更適合是確定的增長方向，這些會帶來家裝行業(yè)品類、模式、渠道的重要改變。
二、“以人為本”時代家裝發(fā)展難題
2018年以來，中國家裝總產值、規(guī)模以上家居制造業(yè)收入、主要上市公司收入三大指標復合增長率均跌入10%以內，且平均收入增速遠小于上市公司收入增速，行業(yè)分化加速。
同時2016年以來，主要上市公司的平均凈利率從17.4%下降至2020年的11.5%，2017年開始家具制造業(yè)平均虧損企業(yè)數量的復合增長率達到40%，行業(yè)利潤率拐點已現。
疫情也在加劇這些危機，更強的分化、更低的收入增速和利潤率。
除了模式的改變，如用定制、整裝、前裝、多渠道、多品類來獲得新的增長外，“數字化”開始被廣泛提及。
中國家裝行業(yè)數字化起步于2014年左右，經過了ERP的簡單信息化、 O2O電商化嘗試，在2018年才進入真正“重視”階段。
在龍頭企業(yè)的數字化進程中，2013年至2016年基本屬于信息化、嘗試線上化等階段。
2017年之后開始進入真正的數字化營銷、數字化生產、數字化管理的搭建、使用階段，整個行業(yè)的數字化仍處在早期階段。
一方面，數字化會助力龍頭公司增長，而龍頭公司也會加速數字化進程，如此形成正向循環(huán)，帶來集中度與數字化投入的飛輪效應。
如：紅星美凱龍、顧家、東方雨虹、索菲亞等數字化起步較早的企業(yè)和品牌，已看到數字化帶來的隱形壁壘，在2020年半年報中均重點提及“數字化驅動”的戰(zhàn)略方向。
另一方面，數字化可以有效解決家裝行業(yè)的“天然痛點”——消費者信任缺失與流量困局。
家裝品類眾多、服務商參差不齊、行業(yè)標準缺失一直阻礙行業(yè)進一步發(fā)展;而家裝行業(yè)超低頻消費使得垂直單品類流量引入的流失率較高，依靠客戶轉介和多品類導流能有效提高留資和轉換。
如定制家居的數字化O2O服務需要重構從訂單引流、前端設計、后端拆單、批次排產、生產入庫、送貨安裝和售后的全服務流程，重構引入“標準化”。
而“標準化”進階“數字化”，在全流程數字化后，服務效果和體驗都會大幅提升，有效解決消費者信任問題。
總體來說，目前消費者鏈接、設計研發(fā)、生產制造是優(yōu)先級較高的環(huán)節(jié)，其中消費者連接環(huán)節(jié)的適用率、需求程度均最高，是目前家裝行業(yè)最主要的數字化方向。
三、家裝數字化新引擎—數據中臺
根據《2021年中國家裝行業(yè)數據中臺研究報告》，目前消費者鏈接環(huán)節(jié)是多個家裝產業(yè)主體關注的數字化核心，也將是最先引爆數字化價值的環(huán)節(jié)。
社交渠道、互聯(lián)網家裝平臺、品牌官網、網購平臺等線上引流渠道，以及建材市場、裝飾城門店、家居商場中心等線下多渠道布局，已成為家裝行業(yè)消費者鏈接環(huán)節(jié)標配。
在多觸點、全域運營的環(huán)境下，頭部服務商已搭建了CRM、DMP和CDP等體系，進行全渠道的整合，同時建立線上線下一體化的消費者管理系統(tǒng)，做到系統(tǒng)互通及數據一體化;
大型賣場從數字化1.0逐步向2.0升級，從具備基本數字化基礎設施，到精準推送，提高營銷效率，提高用戶體驗，極大提升觸點轉化效率。
渠道供應鏈環(huán)節(jié)也是家裝數字化的另一重點領域，目前頭部公司正在進行供應鏈數字化改造，主要涉及WMS、SRM、SQM、TMS等，頭部定制公司數字化效果已經逐漸顯現，但龐大的經銷商網絡對數字化的動機較弱，渠道數字化進程較慢。
但是，傳統(tǒng)數字化路徑無法滿足家裝行業(yè)的發(fā)展需求。
為了迎合消費者更好、更快、更適合的市場趨勢，家裝行業(yè)需要實現“全域消費者數字化”、“全流程運營數字化”、“全生命周期產品數字化”，而數據中臺與之有較高的匹配性。
在《高調的質疑與沉默的支持，數據中臺如何成為業(yè)務發(fā)動機?》一文中，億歐梳理了數據中臺的定義、發(fā)展進程以及適配模型。
簡單來說，數據中臺是企業(yè)內支持高效構建全域數據資產、敏捷賦能多類業(yè)務、智能服務全流程人員的新型數據智能系統(tǒng)，核心是“數據”和“中臺”。
拆開來講，“數據”代表數據中臺的技術基礎，其發(fā)展邏輯與“決策支持系統(tǒng)”、“數據分析系統(tǒng)”一脈相承，是Scott Morton和Gorry在20世紀70年代引爆數倉市場以來的最新發(fā)展。
1990s開始，數據倉庫的出現解決了數據分析的單獨負載、同一接口的兩個技術基礎，使得Oracle\IBM等數據庫公司繼續(xù)延續(xù)壟斷優(yōu)勢，成為數據倉庫的領導者，并逐漸形成數倉+OLAP+BI的企業(yè)數據分析體系。
而隨著2000年后互聯(lián)網帶來的大數據浪潮、云計算浪潮，使得傳統(tǒng)數據庫&數倉公司、大數據開源生態(tài)公司、云計算公司構成了現代數據服務市場，行業(yè)進入高度競爭的“百家爭鳴”時代。
大數據體系下的數倉有了更多的延展性，傳統(tǒng)數倉成為離線數倉，而實時數倉大大增加了數據分析的可行性和精準性，原本的單體環(huán)境工具(oracle、informatica等)也都被替換成了大數據體系內(Hadoop、Hive、Sqoop、oozie等)工具。
而云服務體系下的數倉則演變成了云基礎廠商的產品線之一，如AWS的redshift、Google的Big Query、Azure的Synapse;也誕生了華爾街新寵，面向“多云”和“云原生”的Snowflake。
那么“中臺”則是數據中臺更為重要的發(fā)展理念和方法論，為了解決重復建設問題，提升公司的業(yè)務支持敏捷度，傳統(tǒng)的煙囪式的信息架構正在向中臺式架構發(fā)展。
根據A股上市公司公告提及率來看，2019年、2020年是中臺爆發(fā)的兩年，IT行業(yè)之外，制造業(yè)、金融業(yè)提及率最高。
數據中臺通過自動化ETL、自動化BI等過程，在原有基礎上大幅度削減了系統(tǒng)搭建的成本，解決系統(tǒng)重復建設問題;同時可以較好的適應數據量激增、使用者范圍進一步擴大、數據支持的敏捷性和復用性增強的需求。
隨著數據中臺本身技術迭代，其架構逐步成熟，驅動業(yè)務的能力和范圍也在顯著增加，以支持營銷活動為例，數據中臺能力可以完全滿足新時代營銷廣域數據、深度觸達、敏捷營銷的需求。
在家裝行業(yè)集中度提升帶來的數字化投入正向循環(huán)、模式創(chuàng)新帶來數據創(chuàng)新價值、互聯(lián)網帶來優(yōu)質數據資產積累的趨勢中，全域消費者數字化、全流程運營數字化、全生命周期產品數字化需求正是數據中臺的典型優(yōu)勢能力域。
四、數據中臺鼻祖與家裝龍頭的共進
最早提出數據中臺方法論和模式的是阿里巴巴，2018年開始，阿里巴巴將歷經多年實踐的數據中臺通過阿里云對外輸出。
2020年阿里云數據中臺加快解決方案產品化、場景化發(fā)展趨勢，推出了零售、金融、互聯(lián)網和政務等四大行業(yè)數據中臺，形成了“Dataphin數據中臺基礎件+Quick系列應用的核心產品矩陣”。
其中，智能數據構建與管理平臺Dataphin，旨在面向各行各業(yè)數據建設、管理及應用訴求，通過輸出阿里巴巴集團數據中臺長達十年實戰(zhàn)沉淀的數據建設 OneData 體系(OneModel+ OnelD+ OneService)的產品、技術以及方法論，一站式提供集數據引入、規(guī)范定義、數據建模、數據研發(fā)、數據萃取、數據資產管理、數據服務的全鏈路智能數據構建及管理服務，助力政府機構和企業(yè)打造屬于自己的標準統(tǒng)一、融會貫通、資產化、服務化、閉環(huán)自優(yōu)化的智能數據體系以驅動創(chuàng)新。
Quick BI 是專為云上用戶量身打造數據可視化分析平臺，以可視化和智能分析助力企業(yè)構建決策分析體系，加快上云數字化轉型。
該產品已經連續(xù)兩年成為唯一入選Gartner ABI領域魔力象限的國產BI。
全域消費者運營平臺Quick Audience則定位智能用戶增長，實現全方位洞察，多渠道觸達的增長閉環(huán)，實現以人為中心的消費者全生命周期洞察運營。
較之數據中臺賽道上的其他廠商，阿里云數據中臺擁有四個鮮明的特征：成熟完備的方法論體系、完備的產品及場景化矩陣、高效地鏈接豐富商業(yè)生態(tài)的能力以及敏捷靈活的部署方式。
阿里云數據中臺基于阿里巴巴的數據應用經驗及商業(yè)生態(tài)、阿里云原生技術體系，能為家裝行業(yè)的新時代轉型突圍提供堅實的基座。
紅星美凱龍與阿里云數據中臺的合作就是一個典型。
紅星美凱龍是國內經營面積最大、商場數量最多以及地域覆蓋面最廣闊的全國性家居裝飾及家具商場運營商。
紅星美凱龍從2013年開始做信息化和數字化的改造，完成了從ERP、電商、消費者管理體系、大數據中心、DSP、CRM等核心系統(tǒng)的搭建。
針對家裝賣場行業(yè)獲客成本降低、流量困局等核心問題， 2018年紅星美凱龍開始和阿里云對接，引入數據中臺產品體系。
目前紅星美凱龍與阿里云數據中臺已進行兩期項目，實現了從線索管理分發(fā)平臺到現在全域數據中臺的轉變，未來還將持續(xù)推進更多場景數據能力的集成及技術應用的深化。
數據中臺使得紅星美凱龍實現數字用戶運營閉環(huán)：利用紅星本身廠家的營銷數據以及私域流量，針對性地對消費者的需求和內容活動產生交互，進行引流，以券的形式邀請線下到店，做成閉環(huán)。
通過數據中臺體系加持，紅星美凱龍獲客成本連續(xù)24個月環(huán)比下降，整體獲客成本降低92%。
紅星數據資產實現在淘系領域對全域市場洞察和精準觸達，幫助紅星美凱龍30+天貓同城站有效降低獲客成本40%，實現全年線上營收300%的增長。
除此之外，根據《2021年中國家裝行業(yè)數據中臺研究報告》，阿里云數據中臺助力軟體家居龍頭顧家、室內裝飾材料龍頭兔寶寶全域數字化轉型，并取得顯著成效。
在“以人為本”的家裝產業(yè)進階時刻，驅動行業(yè)高效發(fā)展的引擎尤為重要，阿里云數據中臺的“快”、“準”、“全”、“統(tǒng)”、“通”的智能數據體系，將更加契合家裝市場的未來趨勢。
