聯商網消息：8月2日，觀遠數據2019智能決策峰會在上海舉行，本次峰會由國內零售智能分析領域的領先企業觀遠數據主辦。

峰會上，400+來自連鎖零售、快消品牌、鞋服箱包、購物中心、新經濟消費等國內外知名零售企業高層領導共聚一堂，深入探討零售各細分業態的轉型痛點與創新實踐，共謀零售數據智能的未來發展。

在下午舉行的圓桌會議上，觀遠數據聯合創始人張進、聯合利華 SC GTM Director—China楊繼寶、聯合利華 North Asia Procurement Director Robin、伊麗莎白雅頓信息部總監葛培明、維他奶中國CIO江海嘯五位大咖帶來了一場以“數據賦能快消品業務增長”為主題的精彩對話。

以下是對話環節全文：

張進：本場主題是CPG快消，首先我想請各位老總先做一個自我介紹。

葛培明：我是來自伊麗莎白雅頓公司，我們是化妝品公司，走中高端線路的品牌，我主要負責亞太地區ID部門工作。

Robin：大家好，我叫Robin，來自聯合利華。

江海嘯：各位好，我是江海嘯，現在任職維他奶，負責IT和數字化這一塊，維他奶是飲料行業的公司，在國內產品主要是茶飲料和豆奶。

楊紀寶：我也是來自聯合利華，主要的工作是在中國的供應鏈，負責中國業務集團供應鏈的計劃、物流、客戶服務相關的工作。

張進：我們知道快消品牌在我們日常生活中被大家廣泛使用，像葛培明總這邊雖然我不用、老婆一定會知道聯合利華，60%、70%的概率回家看一看都有可能是聯合利華的產品。維他奶又是最近非常紅的網紅品牌，我也是比較關注新一代年輕人他們熱愛什么，他們在使用什么。所以既然快消品在我們的日常生活中這么重要，我們又在面臨行業化的變革就是數字化，接下來想請各位老總們分享一下如何看待快消品行業變革？以及數字化能給企業帶來什么樣的價值？

楊紀寶：在我的看法里面有兩個方向是現在不得不思考的問題。第一個問題，在快消品行業，尤其是中國的消費者對于品牌的看法已經有很大的轉變，以前很多消費者會很看重品牌是國際品牌還是國內品牌，很多消費者會看重這個品牌有多長時間的歷史，從什么樣專業的背景里面來。這些因素現在還存在，但是凸顯出來新的因素是很多消費者會越來越看重這個品牌跟我的相關性。小到這個品牌在我需要它的時候是不是能夠以最快的速度提供所需要的服務，大到這個品牌背后所體現出來對社會、對傳統的價值的認知跟我是不是一致。

在這點上聯合利華有很多思考，所以我們在公司使命跟品牌使命上做了非常多的投入和調研，非常重視作為快消品公司如何帶給我們消費者更好的生活。從供應鏈的角度上來講，我們不得不思考如何通過供應鏈快速響應體系讓我們服務每年幾十億計消費者在需要聯合利華產品的時候都能夠享受到這樣的服務，這也是我們要使用數字化轉型的工具達成的具體結果，這也是在過去一段時間跟觀遠數據一直在探索努力的方向。

張進：好的，謝謝楊紀寶總。也是非常非常認同楊紀寶總的看法，敏捷、溫度以及對新的價值的宣導，其實在數字化變革過程中是非常重要的。

江海嘯：非常認同這個看法，今天更多談從消費者端考慮問題，這種思路對快消品公司沖擊的確挺大的，我個人的看法可能很多公司在做很多模式上的創新和嘗試，今天做到的遠遠談不到徹底的變革那一步。但是是有一些比較成功的案例和變化，拿消費者的數據來講，比如說像維他奶，我們在做一些新品的研發的時候，我們會把第一方、第二方、第三方數據拿起來，通過分析看應該推什么樣的口味什么樣的包裝，這個東西在今天看來已經是相當有成效的事情了，在過去也是很難做到的，以傳統消費者調查的方式，拿到數據非常有限的情況下是很難做這種東西的。再往后推整個鏈條里面影響還是全方位的，有一些變化沒有那么大，但是都在做嘗試。比如說渠道方面，很多公司今天已經在從傳統的經銷商多層分銷模式做渠道里面的B2B平臺，無論是跟阿里的平臺合作，跟其他平臺合作或者自建B2B平臺，這已經是非常常見的做法了，只不過今天的規模還沒有達到一個量。所以看到變革還不夠大，但方向是很清楚的。

再往后推，包括楊紀寶總提到供應鏈的改革，我自己的看法是說講了理想中的C2M的模式還是挺遠的，現有模式里提高效率的手段是非常多的。以數據為基礎，包括今天上午聽到的案例銷售預測準確率的提高，這個對供應鏈的提高是非常顯而易見的。再往后推產品研發和生產，我之前負責的公司也做過比較成功的案例，比如說用數據建模方式去找產品研發更好的配方和產品工藝的方式，它對整體產品成本的降低非常非常顯著的。你能夠降低百分之零點幾對一個有規模的公司來講每年是幾千萬的節省。所以我個人看來這個路可能還要一段時間，但數據化的價值已經體現到生意鏈條每個方面了。

Robin：講到快消品行業，我們舉一個例子，如果回想一下20年前快消品行業是什么樣的，那時候看的是電視機，看到的是一瓶洗發水，看到一個女明星長著長發，非常的迷人，頭發非常的閃亮，你會去大賣場去買。但今天這樣一個場景還會再發生嗎？會。但是會有很多不同的場景發生，可能在座很多尤其是相對比較年輕的，家里電視從來不打開，也不會看到剛剛營銷的場景。購物發生的場景也不是在大的商超，而是在手機上。對于快消品行業，我們講的20年前可以用這樣幾個詞，大品牌、大渠道、大營銷、大生產，那個時候對于企業或者對于快消行業來講增長壓力并不是特別大，因為市場競爭跟今天相比坦率來講沒有今天這么激烈，我們非常感謝20年前，也是20年前在西湖邊誕生的那家公司，當時杭州大學某一位老師創辦那家公司帶來了今天數字化變革和互聯網化，今天消費品公司我們現在碰到大品牌、大營銷、大生產、大渠道仍然存在，但是現在市場上增長很快的是小品牌，有多元化的營銷和多元化的渠道。

但是從公司業務角度來講，你的成本再跟20年前相比，企業對利潤的要求更高了。我們要以更低的成本去做同樣的事情，可能要做比20年前復雜100倍的事情，怎么樣才能做，誰來賦予我們這樣的能力——數字。所以有一句話叫數字是新的石油，如果我們現在沒有辦法去用數字化的方法，我的觀點是對于快消行業來講，數字化主要帶來了三個核心方面的能力。第一個是管理復雜度，第二個是速度，第三個是創新。

葛培明：說到這個問題，數字化進程牽涉到每個人，當你在刷支付寶的時候，已經為數字化的進程助了一把力。所以生活中，每個人都參與了數字化的變革，現在對于我們企業來說，特別是我們零售快消品企業。對于目前整個變革過程中是第一波受到沖擊的行業，很明顯我們傳統的門店大面積的萎縮會對我們的業務部門已經有直接的感受。所以現在目前公司內部很多同事對數字的渴望更加急迫。我們每個人都在經過數字化進程革命的洗禮，在這個過程中我們對信息化的數字更加急迫要求、更加渴望。我們現在合作獲得了觀遠數字平臺，能夠滿足部分對信息急迫要求的需求。所以我覺得整個數字化進程是對每個人有很大影響的，每個人都是逃不開變革的洪流，這是我對數字化變革自己的觀點。

張進：其實大家在面對快消品牌的時候，大家接受到的是我可以在不同渠道買到這些商品，把商品送到我們的面前，非常重要的一個環節就是供應鏈。任何一家快消品牌背后都是有非常非常復雜的供應鏈的體系。在整個數字化進程過程中，如何去利用數字，或者利用產生非常豐富的一方數據、二方數據、三方數據，怎么能夠賦能供應鏈，怎么能夠更好做品類管理以及供應商的整合？

葛培明：在座的基本上只有我一位是來自技術部門IT部，對于我來說是直接面對所有數字化分析的過程，在傳統行業的時候會去考慮怎么去保持最低庫存。但是經過現在的轉型，公司大部分的銷售是在網店上實現的，經過這種變革的過程，我們對數字的要求度更高，對數字的響應時間要求更高，精確度也越來越高。所以我們花了很大的精力把現在線下的數字變得更加請確的數字流，最后形成我們業務部門所需要的比較直觀的數字化的報表。所以這都是對傳統的影響。

張進：葛培明總剛才提到數據的沉淀，作為觀遠數據，我們在去年也搞過一次伊麗莎白雅頓團購會，很多小伙伴也都一起來參加雅頓產品的購買，當然很多都是通過線上來進行采購的。相信葛培明總可以通過留下這么多的數據在將來希望能夠給我們更好的護膚品。

Robin：我從采購的專業來解讀這個問題，可能在提到杭州大學的那位老師，20年前他創辦這家公司，他實際上B2B的平臺，現在讓它變得很有名和很成功主要是B2C，是天貓和淘寶等等。我們今天講到很多的話題和數字化的話題也是在B2C的場景，剛才安永的專家也提到在人和消費者方面的數字化已經做了非常多了，但是實際在B2B，也就是企業和企業之間，這個數字化以我的觀察還是不太成熟，或者跟B2C相比變革仍然是不夠的。如果看到阿里巴巴自己的成長，20年前創造的平臺ALIBABA.COM，是解決中小企業B2B之間供求關系的平臺，到今天為止沒有像天貓或者淘寶這樣成功，究竟是為什么？數字化的過程從采購的場景，從快消行業的角度來講，我們的業務變得越來越復雜，所以需求變得越來越復雜，變得越來越快速變化的時候，怎么樣更快匹配上游和B端的供應。所以怎么樣快速解決B2B供求關系的匹配，以相對比較優質的成本效率達到甲方和乙方B和B之間的供求關系的匹配以及交易，我從采購這個行業看到的，在B2B方面數字化的趨勢。

其實現在的數字化程度并不是很高也是將來的機會，我們講到很多把B2C從C端的東西還有C2B，再一直往上游打通，我觀察到現在很多阿里、騰訊、京東它們也再想做到B2B和網上打通，這個會是下一步數字化非常大規模的場景應用，我相信會對行業，或者對整個產業鏈帶來效率的提高和價值的提升。

江海嘯：我就順應一下剛才提到杭州馬老師的事，有一部分是關于模式的轉變，舉個例子像維他奶，有一段時間我們也挺吃驚的，我們是做飲料的但是線上銷售挺大的。我們還挺奇怪的，飲料這個東西挺重的，可能跟產品的屬性有一點原因，因為是網紅屬性大家愿意在網上買它。意味著以前的供應鏈體系不行要找新的辦法，我們現在在跟菜鳥合作，包括做倉儲方面前置倉的工作。以前做傳統渠道這些東西不用考慮，今天你就需要做這個模式上的轉變，特別是在做這種模式的時候你發現數據太重要了，這是一方面。

另外一方面，像我剛才講的，我不認為我們今天有天翻地覆的模式變化，我們講C2M的目標還很遙遠，柔性供應鏈的東西。我特別回應一下剛才聽到見福的張總講的我非常喜歡，就是腳踏實地，我們今天模式是什么解決具體的問題。即使是我們今天傳統的供應鏈模式也面臨大量的機會提升效率。剛才也提到從需求端開始，從銷售預測的準確率提高這就是開端，再往上推很多公司都可以做的事情，可能在國內有幾家工廠，通過數據方式分析它建模型，看怎么樣在不同的工廠之間分配產線、產能包括倉儲，這個對于效率的提升做的好是非常大的。

最后一點，我會覺得真正著眼于解決一些具體的實際問題，有一些容易忽視掉，舉個例子對于我們飲料行業特別明顯的一點，我們運輸成本是很高的，很重。但是很多事情你沒有做，你一做的時候發現價值特別大，你只需要用數據做一些分析，你去解決你在裝車時候大小車的分配，盡量讓它做到滿載。你一年能降低1%，對于一個有體量的公司來講，光運輸成本就是幾百上千萬的量。所以無論是從大的模式轉變還是從細節性效率提升來講在供應鏈的范圍大有可為。

楊紀寶：我講一些具體的感受，聯合利華在2017年開始到過去兩三年的時間，一直在整個供應鏈轉型做很多探索。聯合利華是一家以規模作為理念建立供應鏈的一家公司，我們在全球200多個市場運營業務，有三四百個自己的生產制造基地，再加上物流系統，是非常復雜的系統。但是那個時候整個系統的搭建都是以規模取勝的，今天我們不得不面對要解決的問題，已經跳出常規的供應鏈一直在談的所謂的效率優化，怎么樣提升成本，怎么樣讓周轉天數降1天，我們今天談的東西真正來自于極端的市場和消費者完全不一樣的需求，這個需求具體的體現在于信息處理的復雜度跟信息響應的速度已經超過了以前傳統的供應鏈，傳統的設計模式的極限。所以我們現在必須把數字化技術引進到供應鏈里面來，所以我們做了很多具體的探索。

在制造業這一塊，在我們自己的制造業，我們大幅推進整體制造業核心工藝和技術的自動化，因為說實話，在制造業里面數據化很大的前提是要先要做自動化，如果不能實現設備物聯，數字化在制造業其實就是無紙化辦公而已。在非制造的供應鏈環節，我們看兩個核心流程，一個是計劃流程，一個是訂單流程。我們這段時間有接近10個月-12個月時間，一個跟觀遠嘗試合作是計劃流程上如何引進不同的技術實現替代以前過于依賴人工手工處理和人工判斷的院士的基礎設定。在這上面我們拿了很多的突破，現在我們還在非常最后的階段，還無法跟大家做全面分享，但是可以跟大家有一些經驗的交流，比如說剛剛我們在提到銷售預測這一塊，在快消的銷售預測是極端復雜的問題，我也引用我同事的名言銷售是供應鏈的萬惡之本，所有的問題都來自于銷售預測的點。

我們在做的很多探索，如何把銷售預測從以前過多人工的判斷，人工分析因素變成真正基于數字和技術的判斷，所以我們引入觀遠AI+BI整體技術，我們在過去連續監控24周的時間里面，我們已經連續實現了加一周的預測。基于AR技術模型預測出來的結果完勝了以前傳統人工預測的結果，而且預測的精度不是基于全國層面上的，我們的預測精度是基于銷售區域層面上的。這個對于制造業意義更大，全國的供應鏈網絡牽扯到很多物流優化的問題。我們是有極大的信心，如何能夠用基于AR技術顛覆以前基于人工預測傳統的概念。聯合利華已經在8月中旬就會開始正式引進AI技術取代以前我們基于人工整體預測流程。包括后面很多其他計劃流程會陸續引進。

我們是以快消的基因作為核心的基因在去運作生意的業務，但今天談的很多數字化基因是技術的基因。兩方離開各自都很難單獨往前走，我們必須要形成有效的生態系統，必須發揮各自的長項。如何讓觀遠這樣作為技術的公司懂快消的業務，如何讓快消業務的公司慢慢了解技術到底應該怎么被利用，在這中間搭建橋梁實現一定的互助互利，對于整個行業的數字化轉型會有很大的幫助。

張進：非常謝謝楊紀寶總，今天在座的也有楊紀寶總團隊的幾位小伙伴，在過去一年過的過程中磨合了很多，尤其是對于我們團隊里面做算法、做技術的小伙伴，讓他們去學習快消知識，我還請教了聯合利華各位專家們讓他們給我們推薦了一系列的供應鏈教材。雖然我們是一家做技術的公司，但是我們秉承的理念是不要去追求炫酷的技術，一定要追求實用的技術、可落地的技術，能夠真正賦能我們的業務，能夠讓我們的技術發揮出最大的價值，這是我們一直秉承的理念。

剛好楊紀寶總剛才提到了AI技術，大家也知道在最近幾年像AI、區塊鏈、大數據新一代的技術，帶給了我們對未來一些非常大的暢想。有了這樣子技術之后，江海嘯總剛才也提到了，不是一朝一夕一天晚上可以發生非常大的變革。我也是非常想聽各位老總的一些暢想，放眼未來三五年當真正的AI技術、大數據的技術配合著我們的數字化進程在快消行業里面深度落地之后，它可以帶給我們哪一些不一樣的業務的場景或者是帶來新的價值點到底是在哪里？

楊紀寶：因為聯合利華在新技術引進上有很多的嘗試，Robin會做一些介紹，我們整個采購系統有很強大技術的生態圈在為公司搭建。我自己感覺對于新技術的引用上，我們必須要本著腳踏實地的態度去做，無論是區塊鏈還是AI還是大數據，就像十年或者十幾年前談互聯網+的風潮一樣，從技術的熱度上來講，會有很多讓別人一聽起來就很興奮的東西。但是從使用方式來講我們的責任是要確保如何在新興技術熱門的光環之下剝離出來關鍵跟我們自己相關的應用的點是什么，保持一個足夠開放和勇敢的態度做嘗試，這是我們想去推進的理念。

回到具體的應用場景上來講，我們剛剛在談的整個計劃流，訂單現金流包括后端的配送系統跟制造系統，很多相應的基于簡單的人工決策，基于一定的規則，基建搭建起來的決策崗位，都會需要很大的變化。所以我們自己在做的一件事情一方面在引進這么多技術在探討的同時，我們內部花了很多的力氣跟資源在引導我們的員工，包括像我們自己如何去開放學習這些新的技術一些基礎。說實話非常非常艱難，感謝一下張總推薦了很多AI的書給我們，終極算法和AI技術這些東西，看了兩三遍了，可能只有前言那一部分記的比較清楚，后面的部分記得還是比較困難。

這件事情在我們看來是必須要做的，因為將來的崗位對人才的需求的組成會跟現在有很大的不同，我們在轉型過程中對人工有非常強的承諾，希望人工會跟公司的轉型一起往前去走，這是為什么剛剛特別提到花了很多資源，有一位小伙伴在今年年初的時候就被我們送到了觀遠公司。他是我們的管理培訓生，如果按照聯合利華的體系他應該在聯合利華不同的計劃物流采購部門一直走下去，但是我們做了新的嘗試，把他在聯合利華稍微了解完了之后送到了觀遠，讓他去學習真正像技術基因的公司該怎么成長，這也是我們在嘗試做的試點，也希望將來能夠有更大的機會拓展。

江海嘯：我不覺得今天生意模式的變革是真正發生天翻地覆的變化，這是一個過程，籠統地講制造公司跟一些新的生意形態有很大的區別，我們的鏈條非常長。生產出來的產品一直送到消費者的手中鏈條是很長的，將來具體的生意模式會長成什么樣我也不知道，但是我相信方向上一定是整體效率的提升，鏈條會更短，會更貼近消費者。從銷售的環節來講更加透明和可追溯。今天完成信息化已經積累了一些數據，將來在模式變革過程中會更加全面，不光是內部數據，還有外部的數據，更加及時、真實準確的數據。到那個時候AI一定能發揮更大的作用。

Robin：我認為剛才提到的技術，談到未來在企業當中的運用和場景，會有三大趨勢。第一是決策的數字化，我們可不可以做到所有的決策都是基于數據的，第二是剛剛講到有沒有數字生態系統，每一個企業尤其是大型企業有沒有數字化的生態系統。第三個是人，有沒有一個企業的數字化人才，尤其是AI帶來會對很多傳統的行業的崗位會發生再定義。在座很多為人父母，我們考慮將來咱們的孩子長大了以后會從事什么樣的行業，什么的行業是好的，什么樣的崗位是吃香的，真的不知道。但是有一點可以肯定，人機交互，人和AI之間一起工作，這在未來是一定會發生的，怎么樣發生，什么時候發生我們可能不知道，但是有一點一定是人機交互的工作場景在未來這一點是可以確認的。

我可以分別舉一個例子，不知道有多少人關心每天的石油價格波動，石油價格波動受到最大的影響是地緣政治。但是去年圣誕節的時候油價突然有一天的時間跌了6美金，為什么？其實因為圣誕節之前有一些波動，造成AI恐慌性售賣。所以第一個被AI取代的行業是期貨銷售員，很多是AI在做了。石油的期貨很多是算法在做，大宗交易、股票交易很多是機器在做了，因為通過一些算法達到效率。剛才楊紀寶總也分享了銷售的預測，機器在聯合利華應用已經做的比人更好。這個會代表原來的期貨交易員或者計劃員工作不存在了嗎？其實不是的。而是這個工作和組織方式發生了變化，有一些東西是機器永遠取代不了的，是人對于長期戰略性的思考，甚至是一些藝術性的思考。這些東西怎么樣和機器提供的數據分析的效率，甚至是一些智能化的數據分析更好的合作，這是我剛才講的人機交互。

再舉一個關于數據化決策的例子，我記得兩年前問我們團隊當時簽了楊冪，我問為什么簽楊冪。誰能解釋為什么簽楊冪，為什么她值這個價錢，為什么合同這些條款值這些價格，為什么是她？我最后得出一個結論，因為我們的品牌老大喜歡她，沒有別的。今天如果再回到這個問題，我們可能有很多數字化解決方案，第一她有多少粉絲量，在各大平臺。她有多大流量，她有多大的話題爭議性，她有沒有上熱搜，她有沒有一些負面輿情。甚至有一些紅粉和黑粉的動向，這些數字化的工具完全可以引入到企業決策，我今天要簽一個藝人，為什么是她，她為什么值這個價錢，對于我來講有什么樣的風險，這就是剛才講的人機交互和數字化的決策。你不可以完全交給機器，還是需要人做這個決策。但是機器和數據，AI可以負給你在很多傳統生意模式當中做不到的。因為今天我們已經是大數據的時代，這些數據可以賦能給到我們用到每一個商業場景，將來我們可能會看到越來越多，會做的越來越好。

張進：謝謝Robin，剛才提到了一點AI在將來一定不會取代人，但是不會使用AI技術從事自己業務的人一定會被最先淘汰。我們也是秉承AI是一個技術，是一種手段，它可能在某一些場景里，比如說張總提到的量化交易，可以完全替代期貨的操作員。但是在一些重大的決策，在一些戰略方向的考量，它也是需要非常多人的經驗、人的智慧才能夠進行。

葛培明：我是來自于IT部門，我自己一直在想一個問題，什么是真正的AI，AI對我們的影響到底是怎么樣的。可能這些東西有的時候普通人想的把AI想的過分復雜了，一直看電影里面機器人可以變成人的樣子能夠自我思考，其實沒有那么復雜，幾年前根本沒有想到家里面就已經有AI設備了，比方說在家里面的掃地機器人，在幾年前根本不會想象到有這樣的東西出現。你覺得就是在童話書里看到小小的故事。但是AI變化的過程是循序漸進的，對于我目前來看，要實現AI，真正能做的是什么呢？把現在我們可以抓取到的一些信息作為數字化，把它變得更快速、更準確，然后給決策者作為一定的參考，這已經是我們目前能做到的AI。但是在整個過程中，可能每一次對這些數字的優化的方法，一個模式或者算法，慢慢變成真正的機器人的世界。我這個人是比較務實的，所以我目前看下來現在的時代，我們可能從身邊的數字化、信息化的過程開始，才慢慢把世界變成靠近AI的科技，這是為什么我們跟觀遠數據合作，因為觀遠數據給我們這個平臺，能夠幫我們快速清洗獲得的數據，從各個不同的數據源獲得不同的數據然后把它整合。幾年前這個事情對我們IT人士來說是非常痛苦的事情，因為沒有一個標準的東西，我們要自己寫很多代碼，這些都是一行一行代碼拼出來的。對你們來講可能是不可理解的，為什么AI不能做，目前這個時代還沒有完全到電影中看到機器人的時代，所以很多東西還是停留在相對原始的狀態。我們在整理數據的過程中都是手動的，所以我們現在找到了觀遠平臺的工具幫我們做到很多這方面的事情，對我來說就是我的用戶，我們各個業務部門把數據對他們來說變得透明，對他們來說比以前更精確、更快速。所以觀遠平臺是我們選中的合作伙伴幫我們完成復雜的工作。

張進：其實也是呼應到今天整個的主題，我們會看到整個數字化進程過程中非常重要的就是數據，我們首先在第一步一定要非常敏捷、非常快速能夠先把數據沉淀下來，能夠先把數據用起來，這是非常重要的。同時我們也看到對于未來的暢想，對于AI，對于看起來好像是科幻電影的場景到底能不能夠實現，可能在座的幾位老總大家有著相同的心愿，它并不是一夜之間可以完成的，我們還是需要打通從數據到決策整個鏈路去解決我們日常工作中每一個實際的問題。在這個過程中我們有了新的技術方案，我們有了新的架構，我們或許在碰撞過程中，就像楊紀寶總提到的我們要多學一些業務的知識，在碰撞的過程中才更有可能將我們所掌握的技術方案，我們的數據方案能夠更好的賦能給我們的快消品牌，能夠使我們的快消品牌利用觀遠數據整個平臺實現業務增長。

（來源：聯商網 上海報道）