近日顺丰与菜鸟公司各持一词，指责对方染指非自有公司数据，作为吃瓜群众亦不想去分辨谁对谁错，但事情到现在在“有关部门”强大的政治攻势面前达到“共识”。
这场因“数据”而决裂的大战虽然被扼杀在萌芽里，但能看到在物流行业的数据成了香勃勃，宁愿用动辙上十亿的市值跌幅来为此买单，而在定制家居行业大家有重视数据了吗？可能很多品牌还是在漠视吧。
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客户线
围绕加盟商/经销商及市场而展开的数据类型。
泛投资者数据
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常见场景于展会、业务员在市场上的陌生拜访所产生的数据，常常包括姓名、电话、正在从事的项目等信息，该类数据价值在于潜在客户，或有一定意向了解自己品牌的客户群，但意愿不够强烈。
现状：不论是展会还是业务员陌拜等方式所采集回来的信息仅停留在业务员处，或犄角旮旯，随着业务人员或展会相关工作人员的变动而造成数据遗失。
意向加盟商数据
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有目标品牌，通过网络、电话等方式向品牌商提交了相应信息，包括的面可能会更广一些，除了常见的姓名、电话等信息数据外，还会有投资意向金额，开店规划等非常丰富的部份，属于比较具有价值的数据资料。
现状：不善统计或不进行统计执行，特别是电话过来的意向加盟商数据往往会因为种种原因而并未被记录在案，仅能通过感觉来评定该年意向加盟商数据量大小，有心记录的呢也会受人员变动而产生巨大影响，再有就是接电话方的设置亦会让这类数据浪费。
加盟商数据
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已经合作了的加盟商资料，这块包括的面极广，除开基础信息之外，经营情况，当地市场情况，组织架构情况等，可以当作是一个比较全面的加盟商资料库。有看过手机行业的相关报道，我们能发现在手机行业的加盟商数据库之完整，甚至终端店面店面的生日等信息数据都可能在品牌厂商有记录在案。
现状：加盟商数据主要是在合同层面，大部分仅对经销商的基础信息、运营回款情况进行了统计，并未有当地市场分析等数据，试想一下厂商在不知道经销商当地市场情况的话，又如何能指导经销商做好终端？此外，在某些定制品牌也有发生过大量的经销商数据被业务人员带走的情况，除开职业操守外，也是厂家对于数据安全不够重视的体现。
终端运营数据
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这是个综合的数据集合，包括的内容太多了，大致可以理解为终端从蓄客到意向再到成交、安装、售后等，以及服务链条上的各个节点，这些数据可能是监控终端运营最佳的入口，也是提升终端营利能力的核心数据。
现状：目前仅有极少品牌会关注到这些数据上去，除开这些极少的品牌外，大多数都是突击式的在注意这些数据的变化，比如活动周期。
市场数据
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或亦可以理解为卖场数据，相对于纯粹依靠互联网而发展成长的电商企业来讲，定制行业对于市场分析这块其实做得还远远不够，比方说卖场研究，到底红星、居然、月星…等卖场为什么要在这里设点，目标受众是否真的如他们规划那样？他们搞的这“两天来了”、“北京国际家居展”背后是出于什么原因？仅仅是拉动营利业绩吗？
现状：相当多的厂商都有点盲目的要求下游经销商多开店、开大店，虽然讲完全不顾经销商生死有点过，但却没有向经销商阐明为什么要开这个店，亦或只是政治任务必须开？所有市场数据不应该由卖场方来提供，更应该由品牌厂商进行研究而定。
厂商交互数据
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这其实可以理解为经销商数据集的一种，包括资金流数据、产品流数据、服务流数据，厂家与经销商之间交互的并不只是钱和产品，还会有培训、广告投放、活动支持，每一个方面其实都是经销商能否做好当地市场的潜在原因。
现状：未知有哪个品牌在做这方面单独的系统进行管控，其实可以理解为一个风控系统，能通过交互数据反应出经销商状态，不用再去预估什么自己的经销商的状态，或者用二八原则来自我安慰。
客户线的数据不重视的结果是让一些职业操守不太好的人钻了空子，挟客户而制厂家，再有就是被盗卖到一些平台上进行个人牟利，要知道不论是展会上获取的客户数据亦或者是陌生拜访得来的数据，又或者是互联网上来的数据，电话来的数据….这些可都是厂商品牌主们花钱、花精力而赢取的，这样的虚拟资产流失确实让人心疼。
“你不对你老婆好，就不怪隔壁老王对她好。”可以用来形容厂家与经销商之间的关系，“只招不管”、“突击式管理”等方式对于经销商极大的伤害，在炮火连天的商场竞争中，厂家可以丢棉被让经销商下火线，但很多经销商投资一个店真的不容易，希望厂家多爱惜他们，至少在数据方面应该引起重视，这是经销商“健康”指数。
.2.
用户线
围绕消费者及消费需求而延展开来的数据类型。
用户基础数据
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往小一点来讲用户姓名、电话、地址、楼盘等基础数据，再有就是选择的产品数据，用户来源数据等。这些基础数据可能就是这次顺丰与菜鸟之站的导火索（背后可能存在的阿里云、腾讯云一说暂且撇开不论。）
现状：这是定制行业很多企业都不重视的主要数据，X姐、X总、X先生为名，XX专卖店为地址的订单信息在定制行业并不鲜见，一些上亿或近亿规模的厂商都还会有类似的情况，只知道产品卖到了哪个店，而不知道具体是卖到哪位用户手上。
产品数据
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这里的产品数据主要是消费需求数据，可以通过订单来反馈的，也可以是通过市场销售情况等来反馈的，用数据形式来判定产品的畅销程度这是最基本的需求，而产品系列、产品颜色、产品尺寸….等数据的采集却是对研发风向进行评估的极大参考作用，也是洞察消费需求的原始参考。
现状：部份厂商可能会有，但仅来源于生产数据，只能得出“展厅有上样的产品就好卖。”的结论，这样的方式属于是坐商时代的痹症，真正的产品数据应该是大数据分析而得出来的，比方说“个人榨汁机”、“55度杯”、“体脂秤”…等一大波产品就是通过重视产品数据而研发出来的“新品”。
用户交互数据
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从量尺、讨论设计方案、送货、安装…一系列的服务其实可以用数据形式来反映，量尺率、方案沟通平均时间、送货时间、安装时间…等太多琐碎数据汇集到一起就是非常具有研究性的数据集。
现状：可能有部份品牌会关注到量尺率这个数据，其它数据估计很难去理解。有一个案例可以证明这个数据的重要性，京东，在天猫、亚马逊等一大波巨头都活得很好的情况下，京东以重资产形式来做自建物流，大大提升了送货效率，得以在红海中杀出重围。同理，定制行业想做好用户服务，这些诸多项数据就不得不关注。
售后数据
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其实也是用户数据的一种，但指向更明确，可以包括售后类型、售后成本、责任方判定等多项数据构成，这个数据的价值控制良品率、减轻售后成本、改善生产环节等。
现状：已知少部份品牌有注意这方面数据，但仍以“定制行业哪有不出错。”在安慰自己和安慰用户，事实上所有的售后都是可以压制到极小质的，关键是要关注这些数据。
在用户层面的数据可延展的方向实在太多了，每一项都可以细分到很具体的角度来写。定制厂商们需要认知到每年上万个订单或数万个订单其实是品牌非常宝贵的财富，这笔财富不仅仅来源于你卖了多少货品给他，更在于你掌握了做到更大规模的底层基因。
希望那些仍以X女士、X先生为用户名的厂商能早点醒悟过来，不然迟早会被一场看不见硝烟的战争给洗牌掉。
.3.
品牌数据
品牌厂商经营中的各种数据类型节选。
广告转化数据
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投了广告而产生了多少价值？这是最难评估的数据类型，但却也是可以进行评估的。我们有尝试通过一些方法评估到厂商到底投放这个媒体后产生了多大价值，产生了多少转化。但由于规模偏小，这些方法能检索出来的数据价值可能被低估了。
现状：老板或职业经理人只管投，不会管到底这个媒体该不该投，这个阶段该不该投？投了后产生的价值就只是你看到的那样的吗？在这里需要特别说明一个品牌，业内某上市品牌高管在某场和曾说过，他们合作电商除了想卖东西外，其实还有一个层面是想通过O2O业务的开展可以监控到广告转化。
供应链数据
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当下的供应链数据并不只是供应商他能给你提供什么样的产品、服务而简单概括之，供应商拥有的圈子、品牌影响力、研发能力….太多可以促使这样的数据模型的建立，苹果公司选择富士康以及海外大牌他们对其代工工厂的选择其实就是对供应链数据应用的最佳案例，当应用好供应链数据可以让厂商事半功倍。
现状：大部份品牌有ERP等系统在进行协助，但其实还有极大的升级空间对供应链数据的管理。
品牌运营中需要的数据还有太多，从人事的数据库，到厂房里的各项管理..在此并不能一一讲解，但林林总总的数据应用其目的都是让决策层拥有数据参考，并不是拍脑袋进行决策，让决策者更加精准的对未来进行预判，而不是靠决策者的天赋。
目前我已知在构建比较强大且逐渐成熟的数据决策系统的品牌代表有维尚、索菲亚、玛格等数家，他们分别在不同方向有各自的建树，维尚系在终端经销商以及用户端的数据处理能力可能是最好的，索菲亚和玛格则偏向于工厂端的数据化处理能力，但索菲亚近年来搭上O2O的线，与天猫家装大量互动中对于大数据或数据化方面或有极大突破，只是暂不为人道也。
总体来看定制行业的数据化程度非常低，大家仅在工业4.0这样的热门词前驻足，鲜有对大数据感兴趣的，或者是说都还停留在解决生产问题，并未到经营层面上进行考虑。