可口可乐的数据新挑战

Sam+Ransbotham

为直观把握大量复杂数据，世界最大的饮料商可口可乐开启了极富远见的新项目，试图将数据分析能力打造为新的竞争力

在可口可乐，挑选与整合有用的数据可不是一件轻松的活儿。可口可乐的生产与配送系统遍及全球，成百上千的装瓶机每天不停运转，用浓缩汁制造出可口的饮料，产品不仅有著名的可乐，还有其他各式软饮。这些装瓶机将数据传输到可口可乐公司，公司再将数据流汇总到统一的标准化系统内，并据此分析判断全球生产与销售状况，做出未来的计划安排。

这是一项多么浩大、冗杂而耗时的工作？只需要展示几个简单的数据便一目了然：作为世界最大的饮料商，可口可乐公司旗下拥有超过500个品牌和3500种产品，除了旗舰产品可口可乐外，公司还拥有美汁源、芬达、七喜和达萨尼（Dasani water）等多个品牌；2013年净运营收入469亿美元，净利润86亿美元；与大约250家装瓶商合作，装瓶厂总数达900家；包括合作厂商在内总计雇佣了70万名员工。

可口可乐公司企业架构主管马修·查科（Mathew Chacko）表示，公司正计划从一般的数据分析向基于大数据技术的预测分析模型升级，并尝试应用可视化来传递复杂的数据信息。

传统的数据分析

数据分析工作在可口可乐已经开展了很长时间。其中极其重要的一个组成部分就是产量、销量的分析与预测，涵盖了全公司以及特许经营的装瓶商网络。

一直以来，可口可乐业绩辉煌的饮料部门都采取着特许经营模式，总公司（可口可乐公司）制作浓缩汁，出售给装瓶商，再经由其完成装瓶生产，提供给“销售终端”，最终贩卖到消费者手中。这些装瓶商大多并不隶属于可口可乐，只有其中的很少一部分可口可乐公司会持少数股或者成为控股股东。而“销售终端”多为实体企业，如沃尔玛、英国乐购、麦当劳等。

冗长的销售渠道千回百转，装瓶商又并非控股企业，将作为产品源头与品牌拥有者的可口可乐公司排挤在大量一手数据与最终消费者的“千里”之外。公司不得不通过数据报告与分析来掌握情况。

此外，衡量营销绩效及其成本支出也离不开数据分析。品牌营销是可口可乐与最终消费者“面对面”互动的最重要方式。可口可乐经常以奥运会、世界杯的赞助商身份，通过传统媒体、电视广播、广告牌等传播渠道出现在最终消费者面前。在此过程中，市场营销部门希望能够通过数据反馈来回答“如何有效使用营销经费？”、“怎么预测营销活动能否取得期望的效果？”等问题。

前瞻预测现魅力

最近三年里萌发了很多新技术，各大公司不仅能够更好地开展回溯分析，前瞻分析也渐渐变得容易。过去，可口可乐也与其他公司一样，习惯于报告已经发生的情况，讨论如何看待既成事实的销售额、生产量，而今通过装瓶商回馈的数据，可口可乐得以分析各条线产品在全球的表现。譬如，可以使用历史数据导入模式，始终保持对未来13个月的产销情况的把控。

在供应链方面，数据预测的强大力量也广受赞誉。以橙汁为例，可口可乐同时出品了美汁源（Minute Maid）和Simply Orange两种品牌的橙汁，两种橙汁都全年生产。而消费者的口味偏好在整个年度里也很少会变化。

但是，一年里，橙汁的原材料——橙子往往来自不同地点，导致口味、成本等各方面的差别。譬如，产自瓦伦西亚、佛罗里达、西班牙和巴西的橙子甜味存在不同，会影响成品饮料的味道。此外，气候、水果产量、装箱、运送等环节出现的变化都会给整个公司的供应链带来突发问题。为此，可口可乐采用了一套内部应用程序，把所有变量囊括进来，以最优化供应链，确保能够在控制成本的基础上，向消费者们提供品质、口味等始终如一的果汁产品。

事实上，可口可乐使用了现在所有可得的技术来处理公司面临的各种个性化问题，更重要的是，公司也在不断评估和开发新的可靠技术。

与技术渐进磨合

在采用基于变量的优化算法之前，可口可乐的预测工作一般由“人”完成，怎样让员工们接受新的技术与方法呢？

可口可乐的关键词是渐进磨合。公司让员工根据自己的步调，一步一步扎实推进数据化、模型化、技术化的分析范式，譬如用可视化将数据转化为图表或图形，以替代报表。员工会从这种改变中体会到便利，毕竟他们面对的信息量与日俱增，谁都希望早上一到办公室就看到一份完整的报告，阅读后可以马上开展工作，而非每天考虑怎么处理数据。

可视化能让公司更了解最终的消费者，让各部门能够更有效率——快速抓住机会，及时应对挑战。只要能让业务运转更加顺畅且对新技术的使用处于一个合理的边界内，先进技术的推广并不困难。转变人们的思维——从习惯于回顾过往变为关注未来，也许更是一项挑战。

当然，采用新技术预测未来也会有局限性，技术、数据质量和分析人员的素质都会影响前瞻分析的准确性。公司必须首先获取足够的技术实力，在此基础上培养员工的技能，并确保库里的数据更具关联度。

建设高共享平台

可口可乐并非自上而下、等级结构森严的组织，更不会要求员工一定听从上级命令。公司鼓励创新，也不存在层层审批，整个组织十分灵敏。不过这样做并非全无后患，重复与资源浪费时有发生。因此，可口可乐计划建设一个共享度更高的（数据）平台，目前借助新兴的技术，项目正在审慎地循序展开。

目前，在人才方面，可口可乐已经拥有了一支富有洞察力的专业数据分析队伍，也有外部资源支援各项分析工作。同时，为了进一步把数据科学培育成一项重要竞争力，可口可乐计划积极培养数据分析工程师。“我们需要对数据挖掘感兴趣、有洞见，能够在纷繁复杂的数据世界里直取目标的人才。”查科表示，可口可乐广泛与研究机构、大学合作，与他们共同在最前沿领域开展研究，给予学生们实习机会，并吸纳精英学生成为公司的新鲜血液。

不久的将来，可口可乐将全面应用商务智能，打通设计最佳的数据搜集法、创建模型、可视化处理再到市场分析的全流程。不过，这将是一场持久战。

装瓶商数据难题

可口可乐在全球有250家装瓶商。为了掌握全球业务情况，可口可乐一直从他们手中搜集数据，不仅包括全球销售点数据、扫码数据，还有事件数据、社交媒体数据等。

这些数据有些可以标准化，也有相当部分必须灵活处理。以装瓶商为例，他们各有自己的系统设置，提交到可口可乐的数据格式可谓五花八门。可口可乐不得不设计出一套灵便的数据导入模式，制定数据转化的标准分类，以便抓取所需数据，制成统一形式。当然，可口可乐还会将数据分析及其结果反馈给装瓶商，用他们能看得懂的方式。这是可口可乐服务消费者与装瓶商的一项重要内容。

如今，可口可乐希望能将250家装瓶商的日常数据汇合到一个数字系统里，实现信息与知识共享，并最终更好地理解与服务消费者、更紧密地贴合市场、让人们满意——这其实是可口可乐公司与装瓶商们共同的愿景。虽然这一发展方向困难重重，但没能阻碍可口可乐的热情与决心，公司正试图向大数据与交叉测量分析领域进军。

查科表示，可口可乐一直坚信不仅要妥善处理当前的挑战，也要为未来可能出现的需求做足准备。2017年是可口可乐从战略高度加强宣传的年度，数据库及其分析技术必须在此之前尽可能完善。

来源：MIT