【CEO訪談】從愿景到領導力：7thonline第七在線的崛起之路
在零售 SaaS 領域，首席執行官兼創始人 Max Ma 為我們展現了一段非凡的歷程。他從零售軟件工程師華麗轉身，成功領導 7thonline 成為行業翹楚。1999 年，他創立 7thonline，懷揣著利用先進分析和數據驅動方案改善零售庫存管理與需求規劃的宏大愿景。如今，公司已服務于 PVH、Patagonia、Canada Goose 等眾多知名時尚、鞋類和配飾品牌，以多渠道解決方案大幅提升庫存生產力與盈利能力。
馬云深入探討了 7thonline 平臺背后的技術創新，涵蓋機器學習和人工智能。這些前沿技術憑借提供精準細致的需求洞察，有力地協助零售商制定出更為明智的庫存決策。他著重指出，7thonline 對服裝和鞋類行業的專業專注，是其獲取競爭優勢的關鍵所在，能夠有效應對季節性需求預測、供應鏈中斷以及消費者行為轉變等諸多棘手挑戰。
展望未來，馬云著重強調了數據分析、自動化和人工智能在鑄就零售業未來格局中的關鍵重要性，并向有抱負的企業家們提出誠摯建議，要有滿溢的熱情以及長遠的目光。憑借以往成功的創新履歷，7thonline 必將持續發展，已然做好充分準備引領零售業邁向技術轉型的新階段。
Q1:請告訴我們更多關于您自己的信息。
A：我是 Max Ma， 7thonline的創始人兼首席執行官，7thonline 是一個零售技術平臺，為零售企業提供先進的需求規劃和庫存管理解決方案。我于 1999 年創立了 7thonline，旨在幫助簡化零售和批發規劃，提高效率。25 多年來，我們一直為零售企業提供無與倫比的需求可視性、高級分析和可操作的見解。作為一名數據科學家和經驗豐富的零售技術行業高管，我熱衷于將尖端技術與成熟的商業實踐相結合。
在創辦 7thonline 之前，我曾擔任 Pantone 電子色彩系統的首席開發人員。此外，我還是雅禮協會董事會成員和財務主管。我擁有理工大學電氣工程碩士學位，還曾擔任該校供應鏈和商品技術中心的董事會成員。我的經驗也延伸到媒體領域，曾在 HBO 工作過。
Q2：多年來，7thonline 在零售 SaaS 領域取得了顯著成就。您能帶我們回顧一下公司成立之初的歷程嗎？是什么促使您創立了 7thonline？這家公司是如何發展到今天這個樣子的？
A：當我開始在一家 CAD 軟件公司擔任軟件工程師時，我很快意識到這個行業需要更有效的方法來提高庫存生產率。在 7thonline 成立初期，我們推出了批發采購和規劃工具，并與 Liz Claiborne、Jones Apparel Group 和 Kellwood 等主要批發商合作。隨著時間的推移，我們改進了解決方案，專注于跨渠道庫存規劃和執行，使批發商和零售商都能根據消費者需求調整供應，最終提高利潤率。
如今，7thonline 致力于通過提供可提高盈利能力的技術解決方案來幫助仍然嚴重依賴人工流程的零售業。我們相信，這最終將改善生活質量，因為可以更有效地利用時間、獲得更好的結果和提高成本效率。我們不斷問自己：我們走在正確的道路上嗎？我們是否以最佳方式實現這一目標？我們對支持行業的熱情推動著我們前進。盡管我們仍處于這段旅程的開始階段，但對未來和未來的可能性感到非常興奮。
Q3:您的平臺因其數據驅動的方法而受到稱贊。您能解釋一下 7thonline 平臺背后的核心技術以及它如何幫助零售商做出更明智、更快速的庫存決策嗎？
A：7thonline 專門為 PVH、Patagonia、Michael Kors、Tommy John、Birkenstock、Alexander Wang 和 Canada Goose 等領先的服裝、鞋類和配飾品牌提供多渠道需求規劃。
我們通過提供專門針對時尚和鞋類行業的數據驅動平臺脫穎而出，支持零售和批發模式。我們正在徹底改變商品規劃和分配方式，以提高盈利能力，使行業中的規劃人員和分配人員能夠獲得深入的需求洞察，并利用強大的優化工具實現關鍵的利潤突破并最大限度地提高庫存生產率。
我們與眾不同之處在于，我們能夠提供精細的消費者需求洞察 — 甚至精確到特定商店特定一周的 SKU。這種詳細程度使零售商能夠根據實時本地需求做出更明智、更快速的庫存決策。
我們的平臺提供幾個關鍵模塊：
集成 OTB 的商品規劃：靈活的規劃級別，可從多個角度分析業務。
季前分類計劃和訂單輸入：通過按門和按周對集群進行逆向工程，直至樣式/顏色級別，最大限度地發揮銷售潛力。
通過內置分析和 BI 輕松進行報告：提供可操作見解的綜合報告工具。
生產需求計劃：通過準確的需求預測簡化生產流程。
分配和補貨：確保產品到達最具銷售潛力的商店和在線渠道。
工廠到 DC 補貨和訂單聚合：優化從工廠到配送中心的供應鏈效率。
我們的模塊化集成解決方案可幫助零售商提高速度、準確性和盈利能力，同時提高客戶滿意度和運營效率。
Q4：近年來，零售 SaaS 解決方案市場發展迅速。您認為 7thonline 在該領域與其他競爭對手相比有何優勢？您如何保持競爭優勢？
A：7thonline 的與眾不同之處在于，我們能夠提供一個整體平臺來管理商店、電子商務和批發分銷的總體需求。雖然許多公司提供的解決方案可以解決我們部分業務的問題，但沒有一家公司能像我們這樣全面地整合這些要素，尤其是包含批發部分。我們的平臺專門針對服裝、鞋類和配飾 (AFA) 市場量身定制，這對技術解決方案來說極具挑戰性。通過專注于這一領域，我們磨練了專業知識，開發了滿足該領域零售商獨特需求的解決方案，通過專業化和深厚的行業知識保持了競爭優勢。
Q5:您的團隊如何將戰略目標和目的轉化為可衡量和報告的可行舉措？
A：我們的解決方案使客戶能夠采取更積極主動的方法，有效地制定他們的銷售策略并提高財務績效。通過將戰略目標與可操作和可衡量的計劃相結合，我們幫助客戶將高層目標轉化為切實的成果。這種方法帶來了關鍵的好處，例如降低降價幅度、提高全價銷售率、減少銷售損失、提高庫存周轉率和最大限度地減少管理任務。通過這種以結果為導向的模式，客戶可以跟蹤進度并不斷優化他們的銷售策略以獲得最大的影響。
Q6:您為時尚、體育和其他零售行業的各類客戶提供服務。這些行業通常面臨哪些類型的挑戰？7thonline 如何定制解決方案以滿足他們的獨特需求？
A：關于零售業面臨的挑戰，有很多報道。最近，貝恩公司發布了《2024 年消費品報告》。報告強調，該行業正面臨增長放緩和來自全球市場和消費者期望變化的挑戰。為了保持競爭力，企業被鼓勵調整其增長戰略，重點關注可持續創新、數字化轉型和運營敏捷性。企業必須適應供應鏈中斷和不斷變化的消費者行為，在著眼于長期目標的同時，做好抓住新機遇的準備。
我們了解零售業主要關注短生命周期和季節性產品。由于歷史數據有限且消費者需求不斷變化，因此需求預測極其困難。7thonline 利用各種數據源（如 POS 數據、裝運數據、物流和倉庫數據以及營銷數據）來分析來自每個分銷渠道的需求信號。
Q7:在過去十年中，7thonline 取得了令人矚目的增長。您能否分享一些關鍵的成功案例，以突出貴公司的創新、解決問題的能力和客戶影響力？
A：我們的客戶親身體驗了我們的解決方案給他們帶來的益處。一家大型企業集團告訴我們，通過使用我們的客戶規劃系統，他們能夠提前一周下達生產訂單。這使得供應商為客戶提供的每件服裝成本降低了 1 美元。這是一個巨大的數字，在零售業中確實非常出色。
我們的客戶看到的另一個例子是能夠跨大洲了解不同國家和地區的本地需求，這樣總部就可以始終掌握整個公司的需求信號。我們正在消除孤島，幫助公司利用數據為其業務帶來有意義的改變。
Q8:您如何看待數據分析在零售業中的作用的發展，7thonline 采取了哪些措施來保持在這個快速變化的行業中的技術創新領先地位？
A：在 7thonline，我們利用機器學習和高級算法保持零售數據分析領域的領先地位。數據分析一直是我們業務的核心，為客戶提供強大的洞察力。然而，隨著消費者購物習慣的快速變化，傳統的統計方法已不再足夠。這就是為什么我們采用人工智能和機器學習來增強我們的能力。
例如，我們開發了一款快時尚需求預測應用程序，利用人工智能以最少的數據預測當季消費者的偏好。這使我們的客戶能夠快速響應不斷變化的消費者需求，并在充滿活力的市場中保持領先地位。
Q9:零售商正在應對消費者行為和供應鏈中斷的重大變化。7thonline 推出了哪些策略或功能來幫助您的客戶應對這些新現實？
A：十多年前，7thonline 與一家擁有 8,000 家門店的大型零售商合作，實施了需求驅動的分配和補貨解決方案。該系統允許零售商通過索引每個門店位置的每種產品，根據當地消費者的需求調整產品組合，從而做出數據驅動的分配決策。通過密切關注每個門店獨特的消費者行為，零售商確保在合適的地方提供合適的產品，從而減少缺貨并最大限度地提高銷售額。
我們繼續沿用這種方法，幫助客戶在將庫存投入所有渠道和商店之前測試消費者的偏好。例如，通過對每種產品進行索引，零售商可以準確評估銷售傾向并確定最佳分配和補貨水平。這種量身定制、以數據為中心的策略可確保零售商有效響應特定的消費者需求，而不是采用一刀切的方法。
Q10:作為一家在 SaaS 零售解決方案領域領先多年的公司，您如何平衡創新與穩定，確保您的平臺對大型客戶來說既先進又可靠？
A：在 7thonline，我們通過與領先客戶密切合作，在創新與穩定之間取得平衡。這確保我們開發的功能不僅是尖端的，而且是實用的，符合行業的實際需求。
我們的重點不僅僅是實施最新技術。我們還致力于提供有意義的解決方案，以提高盈利能力并改善那些利潤微薄、管理大量商品的人的生活質量。在當今的數據驅動型經濟中，技術是突破通常 5-10% 利潤障礙的關鍵。通過縮短周轉時間、最大限度地減少人為錯誤并增強整體業務運營，我們幫助客戶實現重大突破。
我們利用最新技術改善內部和外部協作的一個例子是幫助客戶做出更好的供應鏈決策。通過促進實時銷售和運營規劃 (S&OP)，我們促進了銷售規劃和供應鏈規劃團隊之間的更好協作，打破了孤島并促進了整個組織更有效的協作。
Q11:展望未來，您預計哪些趨勢或發展將塑造零售 SaaS 格局的未來，7thonline 如何準備引領這一變革？
A：Excel 已成為零售商的主要痛點，它會產生數據孤島并延遲實時決策。隨著利潤率的下降，對 Excel 的依賴已經達到了不再可擴展的程度。這就是 7thonline 介入的地方，它提供端到端解決方案，可實現流程自動化并提供更好的結果。我們的目標是通過使一切自動化來消除對人工干預的需求。
我們通常被稱為“零售行業的科學家”，我們通過與領先客戶的合作不斷增強我們的人工智能和機器學習能力。對我們來說，人工智能和機器學習不僅僅是營銷熱詞——它們是幫助零售商根據當前趨勢和客戶偏好分配庫存來提高利潤的重要工具。
人工智能正在重塑買家的角色，使他們能夠領先于潮流，并推出符合客戶需求的產品組合，尤其是季節性產品。根據《福布斯》發表的一項研究，買家購買的服裝產品中有 60% 是無利可圖的，而只有 40% 是盈利的。這是因為許多決策都是在季前做出的，遠在客戶與產品互動之前。人工智能使零售商能夠在銷售季節開始時衡量消費者行為，并根據實時數據做出更明智的二次產品組合分配。
在服裝和零售領域，人工智能具有關鍵優勢，可以提前預測消費趨勢、減少對季前庫存押注的依賴以及管理供應鏈的限制。使用人工智能的零售商可以享受更高的利潤，這反過來又使他們能夠進一步投資技術并在競爭日益激烈的環境中保持領先地位。
Q12:最后，根據您在 7thonline 的經歷，您會給那些想要在技術和 SaaS 行業建立成功企業的有抱負的企業家什么建議？
A：你必須對自己所做的事情充滿熱情，并且“堅持到底”而不是“為了賺錢而努力”。25 年來，我仍然充滿熱情和興奮，繼續與我們的老客戶合作，并在時尚、鞋類和配飾行業獲得新的合作伙伴。我覺得最好的還在后頭，我希望那些希望建立成功企業的企業家也能找到同樣的興奮，并覺得他們所做的事情最終會幫助人們過上更好的生活。
