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CHAPTER 1
第1章
企业经营的改变

互联网技术正在改变这个我们曾经熟悉的世界。不论是信息获取,还是产品或服务的消费,我们都可以在手机上完成。纸币、电视,乃至纸质媒体这些十年前在生活中必不可少的事物,都在离我们越来越远。

企业的本质是通过提供产品或服务获取利润,赢得市场竞争。而想要赢得市场和用户的认同,在当前这个时代,越来越需要通过互联网技术完成时空折叠、赋权合能相关的价值创造,进一步实现内部经营的降本增效,渠道与新业务开源增收的取舍乃至赋能,并能够通过业务可视化监管、行为智能化决策完成。

随着5G的普及应用,6G相关产品和服务也悄然出现在这个世界,给企业带来了全新的交互终端与商家价值创造的场景,这意味着我们正逐渐习惯的一切事物,将迎来又一轮颠覆性变化,一个崭新的时代正悄然降临。

本章通过描述企业应用互联网技术优化工作场景相关的价值创造,以及已经出现的革命性终端和交互场景相关商业机会、商业模式的拆解与分析,帮助读者找到当前互联网新技术创新或革命的新商机。

1.1 技术革命推动商业创新

我们很幸运,出生在新技术层出不穷且被快速应用的时代。20世纪60年代,已是知名公司的IBM其IBM 4300系列产品价格高昂,不仅体积庞大,功能也很基础,主要用于大量文件的“在线”处理。

在微软、英特尔的携手推进下,个人电脑被越来越多的小微企业乃至家庭所使用,基于电脑终端的软件和服务器系统被商业使用,并为互联网技术的普及打下了良好的基础。

全球化带动了电子商务产业的异军突起,生产制造商品的工厂、持有品牌的运营方、提供渠道服务的代理方,都通过互联网提升了效能,进而带动了企业经营管理软件服务的兴起。

时至今日,用户对于信息传递、服务获取的需求日益提高,企业办公从大型机到个人电脑,服务工具从电脑软件到手机应用,全新的数字产业及延展的智能化服务实现了爆发,数字化技术发展带来的新价值如图1-1所示。

新技术的出现,是科学家为了解决某些具体场景下的具体问题,是企业为了弯道超车或持续提升竞争力进行的商业创新。我们不得不承认,新技术在商业场景的创新应用,让整个商业环境乃至整个社会经济发生了天翻地覆的变化。

技术并不是万灵药,它永远不能从根本上解决社会中存在的弊端和不公。技术创新只会带来更多的可能性和机遇。让用户享受更方便、更便宜且更有品质的服务;让企业找到赢在未来的契机,在防止自身被颠覆的同时,提高自身的市场竞争力。想要实现这些,企业的响应意愿和执行效率至关重要。毕竟能像腾讯那样推动微信替代QQ的企业太少了,大部分企业都像柯达,虽然发明了数码相机,但是被胶片的利益捆住手脚,坐等被时代淘汰。

图1-1 数字化技术发展带来的新价值

1.1.1 时空折叠

时空折叠是指借助新技术构建全新的应用场景和商业模式,让人与人、人与物、物与物之间空间和时间的连接效率提升,带来全新的价值体验。

收音机、电视、电脑、手机,这些时空折叠的技术应用,让原本被时间和空间分割的信息、商品和人的价值被充分地释放出来,提升了整个社会环境,是技术的创新与应用推动了进化。

通过时空折叠创造价值、获取收益的企业层出不穷。曾多年位居《财富》杂志世界500强第一的沃尔玛,就是借助高速公路的兴起,通过出售“更便宜”的商品让消费者通过自驾的方式前来采购,构建了庞大的商业帝国。

图1-2主要描述的是企业通过电脑终端、物联网终端和手机终端等新技术的应用与普及,完成时空折叠同时延展出的商业价值。

图1-2 技术发展带来的时空折叠

时空折叠让消费者购买商品或服务的数据越来越透明,也让企业能够更有效地获取用户、企业之间的数据。当前很多领先企业的成果案例也证明了谁能够像沃尔玛一样,把握住这个时代时空折叠的机会,并让消费者认同其价值,就拿到了新时代的入场券。

1.信息更“快”链接

在互联网出现之前,人类接收信息的渠道是什么呢?报纸、广播、电视等。假如你是报社的社长,你要怎样把报纸做好,并且让报纸的发行量最大化呢?

答案是内容要有稀缺性,并且报道的速度要足够快。上一秒发生的事情,下一秒本报的读者就得到信息了。所以各大报社都致力于让自己的内容够新。比如,过去有报纸叫“快报”“早报”。

现在的我们很难想象,如果不能通过手机随时随地看新闻、开展社交活动、点外卖,无所事事的时候不能刷微博、短视频,会有多难熬。

20世纪90年代的互联网用户,他们迫切想要在电脑端通过拨号上网的方式获取自己感兴趣的信息。同时,他们也总会面临这样一个问题:互联网上那些有趣的信息到底在哪里呢?由杨致远和同伴于1994年创立的分类索引网站雅虎,第一次解决了用户信息更“快”链接的问题。

雅虎不仅成功地将“有价值信息”的网站域名进行有效的汇总、分类,提高了用户找寻信息的效率,更是开创了和当时IT行业卖软件、卖使用许可证完全不同的盈利模式:内容免费,广告收费。这个商业模式为之后整个互联网行业定下了基调。谁能够通过优质内容或服务获得用户的信赖,让他们使用你的网站获取信息,那么你的网站就掌握了流量,就有了清晰的商业化路径。

杨致远的成功,带动了一批国内的模仿者。张朝阳率先推出中文互联网的第一个分类索引网站搜狐,丁磊创建了网易,王志东通过收购当时北美最大的中文网站华渊资讯建立新浪,形成了中文互联网创业的第一股浪潮。而马化腾建立“人与人”连接的腾讯、马云建立“商品与人”连接的阿里巴巴、李彦宏建立“信息与人”连接的百度,影响整个互联网行业的BAT在这股浪潮中建立。

互联网诞生至今,虽然创业致富的故事层出不穷,但是其商业价值本质就是信息更快链接下的用户体验。谁能够满足用户对于热点信息,乃至独家信息更高效地传递的需求,谁就掌握了用户流量这个商业财富密码。互联网的出现,让传统的传媒行业遭受了巨大的打击,因为不论是纸媒还是电视,其信息的分发、沉淀效率都无法和互联网相比。

互联网技术延展出来的第一股创新创业浪潮,是用户在电脑端实现信息更快链接的需求带来的。这时候不论是撮合“人与信息”之间的效率(门户网站)、“人与人”之间的效率(社交工具)、“人与商品”之间的效率(电商平台),还是“信息本身的搜索”(搜索引擎)、“虚拟商品服务”(游戏和直播),都在这股浪潮中,取得了最大的收益。

个人电脑及互联网的出现,让信息(尤其是商品信息)从更“快”进化到了“随时”,进而颠覆了工业化时代的价值链,虽然没有去掉“中间商”,但是信息更透明,原来的企业价值链变成了一个价值生态网络,企业、消费者可以在这个网络中寻找更低价格且更高品质的商品。

人与信息、人与人的信息交互都属于服务层面,人与信息方面,从早期的门户网站、论坛、搜索引擎这种集中性、展示化的信息展示,发展为现在各种“种草”软件、短视频平台这种随机、个性化推送的信息服务;人与人方面,从早期邮件、QQ、微信等大众都可以使用的社交软件,发展为现在各种聚焦具体社交话题、社交场景的信息服务工具。

1994~2019年,我国生产制造企业通过互联网得到迅猛发展。其核心是利用互联网传递快、覆盖广、成本低等特性,让自身的产品被用户看到,进而让他们选择付费购买。这也造就了我国很多的生产制造企业可以用更低成本、更高效率的方式向全世界供货,在获得巨大收益的同时,成就了闻名世界的“中国制造”,很多草莽企业、腰部企业完成了原始积累。

2.信息“随时”链接

和电脑端相比,手机端必然是连接线上和线下更好的工具。当用户链接互联网的习惯从电脑端转向手机端的时候,被消灭的不是互联网企业某个产品的形态,而是基于电脑端和网页浏览的整个体系。

用户通过手机这块更小的屏幕获取信息时,不再需要大量而全面的信息,而是简单而垂直的内容。那个在技术创新应用时代之下替代纸媒的门户网站,在移动互联网的新时代一败涂地。

以信息“随时”链接为核心,围绕产品与服务更新速度更快、服务品质更高的新一轮用户争夺战就此开展,手机的实时在线与移动定位属性决定了O2O类企业的爆发式增长。

2010年可谓中国技术创新与互联网价值应用的变局之年,这一年不论是国外资本,还是国内地租经济(矿产、房地产)收益过剩的“热钱”,都开始通过风险投资进入互联网市场。线下实体经济与线上虚拟经济相结合的O2O服务获得了资本的认可与青睐。

作为这种服务模式的引爆点,团购模式相关的创业企业涌现,2011年8月时一度增长至5000多家,并最终演变成我国互联网历史上有名的商业领域“百‘团’大战”。在此期间,美团和字节跳动围绕着商品与人提供本地生活服务(外卖、团购、周边娱乐消费),携程、飞猪提供出行服务(火车、飞机、景区订票和酒店预订),它们都越来越倾向于提供全面、优质优价的产品与服务。

随着网络环境的不断升级,用户开始由电脑端转向手机端。2013年12月,中国移动互联网进入4G服务时代,手机上网的用户能够更快地获取信息。不论是美团需要的手机定位和实时支付,还是字节跳动旗下的今日头条的内容推荐引擎,相关高品质服务都对网络的流畅程度有极高的要求。可以说,4G网络基础设施的建设和快速普及,为它们快速发展业务提供了条件。

当然,这些企业真正的成功原因,是让信息围绕商家、服务提供者和用户体验构建了连接关系,其中背后的算法和利益分配体系起到了至关重要的作用。今日头条通过比其他内容软件更精准的推荐机制,最大限度地为用户提供了他们最感兴趣的内容;美团围绕地理位置进行的算法,可以更好地为用户服务。

如果说BAT的发展与崛起归因于电脑端接入互联网的时代机遇,把握住了用户更快获得信息的需求进而成功,那么基于信息链接的概念之上,围绕着手机端实时接收信息的以美团和字节跳动为代表的企业,则是把握住了信息“随时”链接下用户追求更快、更高品质服务这一需求而发展起来的。

这些成功的企业,无疑是把握住了新技术初期应用的红利,利用新的红利周期的价值创造机遇,成就了当前的地位。就像沃尔玛在工业化时代把握住高速公路这一创新红利,沉淀足够的资源和能力,成就了现在的地位一样。

工业经济时代的制造业、零售业企业,是以贴牌代理、全渠道营销的思维推动线上线下的业务数字化的,仍然是卖货的逻辑,核心考虑的是经营产品,通过全触点、全场景、全流程、全服务周期,乃至全产业链进行高效协作提升企业的业务能力。

随着手机端的普及和网络用户增加,数字经济时代,企业终于能够直接接触终端消费者,可以更加便捷、准确地了解消费者的需求,利用数字化技术的成熟和实用化特点,打通企业的信息流和商品流,实现全渠道、全场景、全链路数据整合。企业能够以较低的成本快速满足客户的个性化需求,并有效改善用户体验。

无论在什么时代,只要公司能够让用户获得过去十倍的价值体验,不论是信息获取、社交,还是周边生活服务,都会赢得用户的青睐与认同,让他们愿意支持这样的企业。

3.数据“洞察”服务

随着智能手机的普及,用户能够更简单地使用互联网,享受互联网公司提供的相关服务。同时用户对于获得的服务品质也越来越重视,因为他们决定不使用哪个互联网公司的产品时几乎没有任何成本。

对于以往关注用户增长、“无所不用其极”地获取流量的企业来说,通过各种方式获取流量快速“变现”的商业模式,无法满足用户逐渐升级的需求,反而给互联网经济带来了“劣币驱逐良币”等诸多问题。因此,在用户对于服务品质越来越高的需求的倒逼之下,互联网公司,乃至传统公司都在构建全面的业务协作产业链条。谁在这里为自己的供应商、渠道商、内部团队或者消费者提供更低成本、更高效率的服务,谁就能在这个阶段收益更多。

数字经济新时代推动着企业进一步通过数字技术的应用乃至创新,改造自身业务所涉及的产业各要素、各环节,以实现数字化转型,完成企业经营模式和商业价值的完全升级,进而形成新的产业协作、资源配置和价值创造体系,通过高效的生态协作、高品质的服务交付获得用户和资本的青睐。

为了让读者更好地理解,这里我们简单描述一下数字化技术出现至今,基于数据业务的最核心的价值:通过高效的推荐或明确的行动建议,减少用户思考的时间成本。

互联网诞生的核心价值是将现实世界中人的思想、行为等信息上传到虚拟世界中,并进行快速地记录、传输、计算和整理。PC时代,互联网企业为用户提供的核心价值立足于更“快”的信息链接。这时产生和传递的所有信息都是围绕人的意志进行决策的。张三写了一封邮件发给李四,邮件系统只是信息传递的工具,而不会基于信息给李四提供任何建议。

哪怕接入互联网的入口从电脑端转向手机端,软件工具从邮件发展为微信这类内容实时交互产品或短视频这类多媒体工具,实现了信息的“随时”链接,但围绕人的意志进行决策这一处理特点从未发生根本改变。

在信息经济时代,所有基于互联网服务于企业或者个人的软件工具,都仅仅是传递信息的工具,真正做决策的是人。而随着互联网中的独角兽企业对数据进行分析,带来了高效的信息传递与服务,进而导致用户对于服务品质的要求越来越高。

数字化将我们带入高频竞争时代。今天,技术在应用场景下的创新频率、迭代速度越来越快,产品研发、品牌打造、销售网络构建等业务的周期大幅压缩,企业竞争的焦点在于提升各个环节的决策和执行效率,以应对需求变化的不确定性。

过去,企业决策由企业家和经理人进行。人为的决策是常规的、有规律可循的,可以总结出一套规则流程,让团队按照标准化流程工作。这样的操作一定程度上增加了企业的经营成本,因为监督流程需要增加管理人员,增加企业内部的沟通成本,更有可能造成一线员工的抵触情绪。

现在的企业经营正在转型为由数据和算法进行决策,这引出了企业经营发展过程中,基于降本增效需求的一个数据资产重要课题:尝试用“数据+算法”的方式,替代企业研发、设计、生产、运营、管理过程中的决策行为。

这里我们要强调,不是所有决策都可以用“数据+算法”的方式替代,比如企业家决策。企业家决策是基于未来洞察的决策,无法用“数据+算法”的方式来描述,没有标准答案。虽然数字化改变了人类认识和改造世界的方式,但是不能忽略企业经营者,即企业家本人在价值创造过程中发挥的关键作用。

总而言之,所有的用户在意的都不是企业能否提供“最优”的产品或服务,而是消费过程中是否满意。也就是说,用户只会在意自己付费收到的产品或服务是否让自己满意。因此企业核心关注的应该是“足够好”,而非“完美”。

在工业经济时代,消费者一般通过实体店铺购买商品,因此推动了技术创新,产生了高速公路、铁路、集装箱和飞机,让商品能够更快地传递,把原产地、生产商、批发商、零售商等产业链各环节“物理”连接起来。

在信息经济时代,绝大部分企业已经基于互联网完成了自身的信息化改造升级。互联网可以跨越空间和时间,完成高效的时空折叠,提升企业的经营效能乃至业绩。说起真正体现出时空折叠价值的技术,必须提到我们反复提及的数字化和互联网技术。从电脑到物联网设备再到手机,技术创新使信息获取与传递的终端越来越精细化,越来越便于用户使用,越来越便于信息的获取与上传。设备的技术更新让数据在更多物理世界的场景中被横向链接到数字化世界,推动了数字化技术进一步的纵向发展突破,推动了时空折叠背景下决策效率和服务品质的进一步提升。

我们生活的这个世界,永远存在通过新技术让时空进一步折叠的可能。

1.1.2 赋权合能

美国作家海伦·凯勒说:“只身一人,我们能做的少而又少;并肩协作,我们能做的很多很多。”

具有执掌通用21年的成功经验的杰克·韦尔奇在其撰写的《赢》一书中对于企业经营的本质解读得特别透彻:首先要规避“想赢怕输”的心理,其次要明确人是决定企业成本决定性因素。

作为企业经营者,我们一定要明确使用怎样的人、达到怎样的成果。企业经营者价值最大的体现,就是在已经拥有良好机制设计的前提下(关于企业如何设计机制的问题,我们将在6.2节中进行诠释),通过新技术将“人”学习业务、执行任务、服务客户、创造价值的成本达到最低。企业中的“人”赢,“企业”才会赢。

我们看到很多企业通过互联网技术的应用创新,构建了“赋权合利、合能赋新”的模式,为企业创造价值与构建新的核心竞争力添砖加瓦,如图1-3所示。

图1-3 技术革新带来赋权合能

赋权合利、合能赋新的本质,就是利用互联网新技术,将原有企业经营、管理的机制进行更充分地连接,赋予新权力、合创新动能,进而通过工作模式与习惯的改变,提高公司的经营效能并降低公司的运营成本。

1.赋予新权利

美国社会学家埃里克·克里纳伯格在《热浪:芝加哥灾难的社会剖析》中提出了一个问题:注重规章、惯于处理确定性事件的传统组织,能否有效地应对一次突发事件?很多时候,企业按照原有的工作方式、思维方式操作,可能没什么错,但是面对一个不断变化的市场难免会有失误,基于确定性的组织行为惯性,是造成突发事件应对失误的元凶。

互联网崛起的时代,那些已经位于头部的互联网公司依然保持着创业者心态,通过数字化工具协同自身赋权合能机制的设计,不断优化自身企业的效能和规模化应用的能力。

美团是赋予员工及服务者新权利的典型企业。这里我们基于头豹研究院发布的《2021年美团企业研究报告》中的相关数据和网络资料针对美团赋予新权利的思路进行阐述。

美团是国内领先的本地服务电商平台,美团拥有美团外卖、大众点评等子品类,服务范围涉及餐饮、外卖、酒店、旅游、电影、共享单车等,业务已覆盖我国绝大部分市、县。截至2021年底,美团拥有年均4.8亿名交易用户、630万名活跃商家,以及3300亿元的餐饮外卖交易额和590亿元的营收。

美团的成功,不仅在于其拥有的630万名活跃商家给用户提供了更多产品选择、满足了用户日益增长的多元消费需求,进而持续留存和激活用户,还在于其旗下400万名美团骑手在数字化赋予的“新权利”之下实现了更良性的发展。

受新冠疫情影响,外卖平台用户年龄拓宽,商家也更倾向于线上渠道的投入,美团借此机会,推动新技术的持续进步(如云计算、大数据)、外卖用餐标准的提升,让用户在享受到更快、更好服务的同时,骑手也有了更多的收益机会。

美团通过基础地理信息(建筑位置信息、道路信息、交通情况信息),基于用户的地址和订单信息给骑手分配任务,涉及地址、路径和时间的规划。外卖配送场景复杂且多变,骑手在每一个环节都可能面临突发状况,如果仅依靠最原始的信息分析预估到达时间和选择路径,会引发很多潜在问题。

这就需要通过数字化的手段让推荐更合理、更完善。首先,海量骑手对配送全流程的多个环节进行反馈,其次,企业邀请大量外部专家、高校学者一起讨论算法的调整方向和细节。

通过骑手、外部专家、高校学者的合力,美团的算法策略一直在不断优化。通过实践积累的海量优质数据,不仅为骑手提供了更好的优化推荐,提升了消费者的服务体验,更为下一步无人货运的智能化技术应用积累了宝贵的数据资产,如图1-4所示。

图1-4 美团通过技术赋予骑手新权利

现在,类似美团骑手这样的赋权模式越来越多,这意味着数字化技术正在令社会化分工越来越明确,也在向企业的经营者们表达一个明确的方向:网络化协同将创造出更低成本、更高效率的商业流程,为用户提供更好的产品、服务和体验。

美团在商家管理、订单管理、骑手赋能及数字化算法与数据资产沉淀,其骑手支持系统架构图如图1-5所示。

美团针对外卖企业的支持系统,涉及履约系统、运营系统和数据资产管理系统三大板块。履约系统负责解耦用户、商家和骑手完成整个服务的筹备与调度设计,并通过数据算法和软件工程的方式不断优化;运营系统负责科学设定目标,使其与能力相匹配,提升各衔接点行动保证结果,进而达到物质激励的效果;数据资产管理系统是O2O类系统架构设计中最关键的板块,也逐渐成为更多企业的核心竞争力。

美团骑手支持系统涉及算法优化与管理,从整个美团业务发展的情况来看,在很多场景下智能化算法还处于探索、优化阶段。以外卖配送场景为例,为了精准、快速地将骑手与用户发出的订单即时匹配,需要算法处理区域规划、区域调动及平台劳动者的实时调动与监督逻辑,通过算法的局部分析和全局优化,给骑手提出最优决策建议,从而提升匹配效率及用户体验。

图1-5 美团骑手支持系统架构图

当然,任何的技术在应用初期都存在很多问题,针对美团外卖的算法机制总是存在不同的声音,而从社会与技术发展的角度,企业只能一步一个脚印地对数据资产进行优化以逐步完善。

平台的算法激励,即动态定价逻辑十分重要。算法通过动态的价格操控,在符合市场需求下和服务产能协调,尤其是在服务高峰时段,劳动力服务供不应求的情况下,算法作为供需平衡的调节器,会在标准费率上基于市场实时信息进行费用调控,优化订单服务效率,在供需匹配中尽可能实现经济效率和有效服务。

数据资产管理是一种新的学术理论,将数据科学、社会科学、管理科学融为一体,涉及个人生活改善、企业经营优化、社会治理高效等重要场景,关于决策的科学性涉及如下问题:

· 如何设置决策标准、制定指标?

· 你选择的指标是否与激励相容?

· 应该以怎样的质量作为标准,指导决策?应该为完美信息付出什么代价?

· 在群体环境下做决策时,如何优化结果?

· 设计决策环境时,如何在海量限制和多级目标之间保持平衡?

· 不同的群体会获得怎样不同的体验?

当前,越来越多的企业都在采用类似美团的数据资产管理手段,通过物联网、机器学习、算法优化等技术手段,突破人在决策经验和主观判断上的思维壁垒,通过数字化技术提高分配任务的效能,支持员工更好地为用户服务。

这里要强调的是,企业通过数据建模、数据加工、数据洞察,提升业务和管理的效能,并支持更多的员工规模化地为企业创造出更多的价值,但最终的目标并不是让机器完全替代人,而是让机器成为人更好的帮手,通过“人机协同”的方式,赋予更多人获得更高收益以及更自由、更美好生活的机会。

2.合创新动能

互联网技术正在从规模经济到范围经济延伸自己的价值影响力,越来越多的企业尝试利用数据资产的优势,将原来的就业模式从八小时工作制到自由连接体,将组织形态从公司制到数字经济体,推动人们实现跨时空的精准高效协作的合创新动能设计。

美团正在通过其技术工具,成为餐饮行业的“产业中台”,为餐饮企业提供流量支持、配送服务和数据反馈的同时,还让每个餐饮企业都保持独立品牌并独立发展。在这种合创新动能体制之下,美团成为这些餐饮企业数字化部分的共享服务平台。

阿里巴巴前副总裁曾鸣在《智能商业》一书中提出了S2b2C模式:S就是一个能提供系统的平台,它赋能很多的b,就是小型企业,一起服务于最终用户。他认为这是未来几年最重要的商业模式,而事实也正是如此。

曾鸣还提到:赋能这个词还是有点自负,可以换个说法叫“合能”,因为系统与小型企业是合作关系,双方的能力合在一起为最终用户服务。

合创新动能领域有一个标杆案例,就是南极电商。南极电商(前身是成立于1998年的“南极人”)算是最早入场的保暖内衣生产企业之一。面对繁荣的市场大环境,南极电商依靠营销抢占市场,先后签约多位明星,斥重金在央视播出15秒广告。品牌影响力直接提升了产品的销量,南极电商因此开始扩大产能,实现销售额提升的同时,在全国也建立了2万余家销售终端。

2002年左右,保暖内衣品牌的企业经营者们看到了机遇,为了获得效益,开始了在全国媒介投放广告的竞争,总额高达3.92亿元。最终,市场供需失衡。保暖内衣企业大量库存积压,再加上同质化竞争严重,包括南极电商在内的企业都出现了销量滑坡。

南极电商创始人张玉祥在苦思转型方向之际,受到了行业元老恒源祥的启发。彼时,恒源祥通过特许经营,在上游发展加盟工厂,在下游拓展经销网点,并有效地组合、调动和优化上下游资源。向上游加盟工厂和下游经销网点同时收取商标使用费。变现品牌资产是恒源祥的主要盈利模式。

张玉祥表示:我们将在南极人品牌下面冠以新的素材和附缀,作为品牌的延伸。基本参照恒源祥模式,形成联盟结合,在生产、销售、品牌多端共同合作,做服装一条龙企业。

2008年是一个极其重要的转折点。南极电商开始大幅转型。张玉祥砍掉了所有生产端和销售端的自营环节,南极电商转型为“品牌授权”的商业模式。南极电商基于核心品牌价值搭建供应商与经销商之间的桥梁,签约并授权供应商合作工厂生产“南极人”品牌的产品,同时签约合作经销商,授权其销售“南极人”品牌产品。自此南极电商完全轻资产化,在品牌授权的同时提供品牌综合服务并收取服务费,实现了盈利模式的转变(见图1-6)。

图1-6 南极电商的合创新动能商业模式

从2012年开始,南极电商成为“NGTT南极共同体”,开始提供以柔性供应链园区为核心的综合电商生态服务,商业模式由“卖商品”转变为“卖品牌+卖服务”,帮助广大供应商、经销商整合供应链痛点。

2017年10月,南极电商收购时间互联,助力南极电商在原有供应链的基础上拓展业务服务,补齐了南极电商互联网渠道营销的缺口,同时构建了公司在移动互联网时代的流量壁垒,实现了互联网思维下的轻资产运营模式。

时间互联是一家移动互联网营销服务商,不仅是在各类平台推广南极电商品牌矩阵中各子类品牌的推手,还是帮助南极电商整合流量、提升转换率的加速器,更是部分流量媒体投放平台的主要代理商,为客户提供定制的个性化互联网营销服务。

这一收购行为发挥了良好的协同效应,一方面,时间互联为南极电商的品牌建设与推广提供了较好的流量渠道,做精准大数据营销,补齐了南极生态链的营销环;另一方面,南极电商为时间互联提供上市公司的资源,使其在移动互联网营销领域做大做强,并适时拓展新业务,孵化公司短期营收的新增长点(见图1-7)。

图1-7 收购时间互联带来合创价值点

对于需求端而言,时间互联通过流量管理、数据分析等持续优化投放效果,提升产品的网络营销力度,进而有利于供应链降低库存、提高流量转化率、提升盈利能力。需求端经销商盈利能力的提升,将带动需求、拉动供给,从而增加供给端供应商的产量,同时进一步激活供应链上子业务的运营。

南极电商把各产业环节分工给了不同角色,打通上下游,利用自身优势帮助供应商打造爆款,提升产品质量,减少坏账,极大调动优质供应链的产能和积极性。

对于店铺来讲,获取优质的流量资源、强化运营、提升店铺评分都可以通过销售南极人品牌产品来实现,最终做到经销商无库存、供应商无坏账,实现双赢战略(见图1-8)。

图1-8 南极电商产业链合创新动能的产业生态

本质上来讲,南极电商卖的不是品牌,而是服务。如今南极电商的核心就在产业链服务上,它帮助工厂找到下游的经销商,并且通过电商平台算法精准预测销量,帮助工厂维持低库存,形成稳定的产能。此外,它利用大数据分析发现爆款产品,从而推荐给商家进行规模化生产,第一时间抢占市场。

在产品研发方面,南极电商与洛可可设计公司实现战略合作,签约高级设计师帮助厂商进行产品设计,随后在厂商之间内部共享设计方案。

传统生产服装的工厂,换季前三个月就要开始为下个季度做准备。这个时候,流行什么款式,生产什么产品,生产多少产品是商家面临的一系列难题,更像是一场豪赌,而南极电商可以根据以往销售情况、活动节奏、天气等方面确定产品类型,与设计师合作打造新款式,避免生产同质化的产品。

供应方面,南极电商采取每天给厂商下单,每天调整生产计划,厂商每天送货的方式。对于厂商来讲,此举解决了绝大多数的难题,厂商只需要安心生产。此外,单一厂商在原材料采购过程中,由于没有议价权,极易受到价格波动的影响,进而导致供货价格不稳定。南极电商集合1000多家厂商采取买断或者集中采购的方式,尽最大可能保持价格的稳定(见图1-9)。

图1-9 南极电商的赋权合能

南极电商选择放弃了自己所有的生产厂商,用之前积累起来的客户认可度和流量,通过品牌授权的方式经营,2019年实现可统计GMV 305.59亿元,其中南极人品牌GMV为271.38亿元。南极电商公司年收入39.08亿元,净利润12.06亿元。

南极电商在转型过程中打破了传统的产销模式,独创产业链服务商的模式,并在深度理解电商运营规则的基础上塑造壁垒。

通过南极电商的案例我们可以明确,科技创新应用不仅仅存在于互联网企业,每个寻求更好发展的企业家都必须考虑,只不过很多企业的经营者因为囿于过去成功经验的惯性思维,造成企业无法进一步发展,被时代所抛弃。

1.2 稳健经营与业绩提升

现金流是企业得以持续发展的源泉。在这个内外部竞争激烈、不确定性事件频发的时代,每个企业都面临着巨大的压力,以前的那种经营模式难以持续,更需要企业在稳健经营(降本增效)的基础上做到业绩提升(开源增收)。这取决于企业的运营效率、产品品质和管理“内功”修炼。

我们应该先进行关键数据获取,也就是对企业生产运营各个重要节点的负责人以量化指标的形式梳理各业务场景,获取如产品生产加工、供应链、销售渠道、人力资源、财务、科技创新成果等相关信息,并通过技术研发,实现指标数据的自动采集、汇总、加工和展示。

企业的经营者最关心的是进行业务数字化的投入能给企业带来怎样的经济效益。从经济价值的角度来说,业务数字化能够让企业在经营的过程中,优化原有的供应链选择和生产效率,降低企业采购和产品加工的成本,并通过合理销售渠道和市场营销的精准投放,做到以更低成本获得更高收益。

1.2.1 降本增效

在经济发展放缓的今天,全球都在进行降本增效,我们有必要重新审视降本增效的“本”到底是什么。当然,我们知道增效必然降本,但降本不一定增效。企业实施降本增效措施的目的是提升经营业绩,实现企业高质量发展,其本质包括:

· 单位产品成本降低,促进业务提质。

· 可持续的效益提升,利于长期发展。

· 企业核心能力增强,放大竞争优势。

· 企业总体全局最优,实现收益增加。

一句话总结降本增效:企业通过新方法、新科技等措施提升技术和管理能力,实现企业总体收益增加和单位产品成本降低的业务结果。

彼得·德鲁克曾说:“比效率更重要的是效能,企业真正不可缺少的是效能,而非效率。”可见所谓“增效”有两层内涵:一是增加“效率”,二是增加“效能”。效率是“以正确的方式做事”,效能则是“做正确的事”。

效能追求时间的节省和路径的优化,企业经营者要明确,首先应该思考如何聚焦在增加效能、优化时间成本、降低试错成本等关键“效能因素”上。腰部以下的企业,围绕效率优先开展运营工作是企业经营者必然的选择。将精力和资源投入到生产和市场活动中,一方面调动资源争取更高的企业收益,并且降低试错成本、时间成本和资金成本;另一方面只做必要性建设,避免重资产投入、冗余团队建设等资金和精力的消耗。

1.企业资源计划

信息化应用于企业不是一蹴而就的,而是逐步演进的,都是从最复杂、算力需求最大的集成点开始的,企业资源计划的时代升级如图1-10所示。

在20世纪60年代,发达国家的工业化生产已经初具规模,随着多车间的生产线实现“串行”和规模化生产,与物料相关的管理和控制越发复杂和烦琐起来。所有必需的组件、可用的库存和订单的交货时间,需要进行大量的手动计算。在这种背景下,企业开始应用信息化软件来管理物料库存,范围包括管理库存需求、设置目标、提供补货技术和选项、监视物料使用情况、核对库存余额以及报告库存状态。

图1-10 企业资源计划的时代升级

20世纪70年代,企业与客户间的联系越来越紧密,简单的信息化系统无法满足市场端销售及生产端控制的需求,这时候“物料需求计划”应运而生,它根据企业生产商品的要求,基于库存水平和生产供需明确要准备的物料、什么时候采购物料、如何购买物料以及如何管理和使用物料。物料需求计划的应用大幅提升了当时企业的生产效率,大幅降低了时间成本和沉没成本。

20世纪80年代,市场对于商品的需求越发庞大,企业在原来的“物料需求计划”相关软件系统中,增加了车间管理功能,并扩展了分销管理功能,支持企业生产负责人通过系统完成从产品设计到物料筹备、库存管理、销售成本和分销管理的高效洞察及管控。随着企业工厂需求的增加,相关设备硬件和服务软件的功能越发完善,进而推动了相关数据库技术的迅猛发展,用来存储、分析、输出日益庞大的相关业务数据的中央关系型数据库也是这时出现在人们的视野之中。

到了20世纪90年代,企业需要更好、更全面地构建面向客户的服务,原来仅涉及制造端的软件系统已经无法满足企业服务客户的需求,企业需要将整个业务链相关应用软件都集中起来,也因此造就了现在仍然良好服务企业的企业资源计划(ERP)系统。

ERP系统是第一个企业级价值链的业务应用,它改进了企业内部整体绩效,融合了主要的业务产品计划、采购、物流控制、分销、履行和销售等活动,还集成了运营相关的市场营销、财务会计和人力资源等功能。这时的ERP系统主要在大型机上运行,也有服务商尝试通过小型机上的客户端-服务端(C/S)架构运营数据量不大的软件系统,这大大提升了企业分布式管理的效率。

我国在2000年左右开始推广使用ERP系统,电子商务平台的崛起让企业看到了更快连接、服务客户的可能性。ERP系统开始涉及供应链关系系统、客户关系管理系统及数据仓库系统,进入后企业资源计划时代,围绕生产制造将周边业务和外部流程集成到ERP系统之中。在2010年左右国内大型企业都基本上完成了基于ERP的信息化改造。

随着企业信息化改造的持续深入,企业的业务越来越多地被互联网技术所覆盖,这个时候企业开始从原来的客户端-服务端架构向浏览器-服务端(B/S)架构转换,也开始使用分布式数据库,在效率提升的同时保证数据的安全性、稳定性。

ERP系统原本是针对企业商品的生产、制造构建的软件系统,随着企业外部的环境越来越复杂、领域越来越融合,该系统正在从原来的流程驱动向数据驱动转化。

更重要的是,随着企业线上办公的普及,企业对于数据存储、数据分类及数据分析、智能分析的需求越来越大,企业业务从原来的流程驱动走向了数据驱动,而企业数字化转型,正是在这个阶段业务与互联网技术融合过程中,对于企业整体经营方式、经营理念提出的新挑战。

2.生产制造管理(MES)系统

MES系统是一套面向制造车间执行层的生产信息化管理系统。制造执行系统协会(Manufacturing Execution System Association, MESA)对MES下了定义:“MES能通过信息传递对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理。”

MESA强调了以下三点:

MES是对整个车间制造过程的优化,而不是单一地解决某个生产瓶颈。

MES必须具备实时收集生产过程中数据的功能,并做出相应的分析和处理。

MES需要与计划层和控制层进行信息交互,通过企业的连续信息流来实现企业信息全集成。

国际标准化组织(Instrument Society of America, ISA)定义了企业级业务系统与工厂车间级控制系统集成时所使用的术语和模型,用于描述和标准化这类软件系统,并记录在ANSI/ISA-95国际标准中。此标准对企业层次的划分、制造运营管理过程的一般活动、MES功能模型等都进行了详细说明。

MES系统相比ERP系统的功能更趋向平面信息化,更偏向相关设备,于ERP系统的信息化来讲更多的是补充。在没有实施MES系统之前,企业ERP系统不能直接管理生产现场,使生产现场如同黑箱作业,无法掌握实时正确信息。而MES系统除了让现场信息流自动化之外,它还扮演着承上启下的角色。

这里我们举一家在美国上市的光电元器件制造商,在我国生产过程中MES系统给企业带来价值的案例。这家企业在我国若干城市设有生产基地,因早期产品生产机械化程度不高,生产水平依托于员工的专业技能,进而导致其成品率不足50%。

这家企业在1995年时采购ERP系统,利用其功能模块化、逻辑关系明确等特点,解决了当时企业效率低下的问题。随着市场需求变化的日益高频,企业发现这套系统无法很好地解决计划与生产不平衡的矛盾,造成大量的物料限制与库存积压。

2001年该企业引入MES系统,意识到原来ERP系统并不能解决企业在生产过程中的所有问题,即使强大的ERP系统,从计划到生产执行控制方面的能力仍是非常有限的。

最终企业应用MES系统配合ERP系统,解决了长期困扰该企业各部门间的问题。

· 物流管理与采购部:之前只了解原材料相关供应端采购的环节,无法了解生产线上物料的使用情况,通过引入MES系统解决了商品生产制造过程中供应端的商品品质以及实际消耗的信息同步问题。

· 产品生产部门:之前只能人工了解生产线员工的效率和工作质量。采用MES系统之后可以看到每一个工作订单的执行状态,并有效分析员工在关键工艺上的操作,从而降低了返修率。

· 技术研发部门:通过MES系统协助处理各种格式的电子工程文件,如图纸的存储、管理和控制,方便员工在车间内查阅作业指导文件,进而优化工艺路线。

· 质量管理部门:从原来“发现问题—解决问题”的逻辑,演化为针对来料检查、制造过程、成品质量评估等方案完成闭环管理,让员工能够实时跟踪,及时找到不符合规范活动的问题点,修改并有效防止同类问题的再次发生。

· 企业的管理层:获取ERP系统无法收集的生产制造端实时数据,进而为科学决策提供依据。

最终企业基于MES系统和ERP系统更好地联动,让企业的成品率提高20%,存货周期率提高20%,闲置物料减少40%,进一步做到了降本增效。

同时,笔者要强调,因为MES系统直接面向生产过程,而每个行业的生产和流通流程不同,企业自身特定的生产规范与流程也不一样,造成哪怕是在同一个行业,不同企业对MES系统的要求和着重点也有不同。因此,目前没有一个能够适用于所有行业的通用MES产品。

从企业经营的投资回报上看,MES系统虽然有效地补充了ERP系统的真空地带,但是短期效果依旧不明显,需要通过长期运行分析,不断改善相关生产机制才能看到其核心价值。

1.2.2 开源增收

企业能够持续生存下去,最基础的就是具备不断开源增收的能力。企业营收增长是一个永恒的话题,无论是企业运营、产品研发还是市场营销,增长都是企业经营者关注的核心。

企业开源增收是一个跨学科、跨岗位的工作,涉及企业的方方面面,想要明确目标、协同工作,非“一把手”亲自落实不可。营收增长对于企业来讲是一个长期且持续的过程,企业经营者要持续地通过产品开发、用户需求与管理、用户黏性建立等引导营收增长,这需要建立起一套完善的增长体系。

数字经济时代,互联网技术不断迭代,生发出新渠道、新流量,带来更多开源增收的可能性,推动着企业不断调整自己的营销策略。

1.用户增长与数字营销

随着物联网、移动互联网及人工智能等技术的发展与应用,人与人、人与产品、人与信息能够实现随时随地的连接与交互,企业可以追踪供应端、生产端,乃至用户需求端的数据信息。

互联网企业在电商、团购、O2O、移动直播、短视频、知识付费等几大行业快速崛起,互联网用户的增长已经跟不上企业自身用户增长的要求,因此企业对于利用数据带来用户增长的需求越来越明显。

用户增长是近几年互联网行业兴起的名词,但这个企业板块在非互联网的企业中早已存在,过去企业更喜欢称为业绩增长,虽然负责的团队不叫用户增长团队,或者相关业务被拆分由几个团队负责。

在家用电脑终端时期,企业最核心的流量入口是搜索引擎,通过搜索引擎优化(SEO)和搜索引擎营销(SEM)等方式,企业可以实现自身的业绩增长或者用户增长。手机终端成为用户连接互联网的主要手段后,流量越发出现“离散化”的势态。从App应用市场到手机预装,在移动互联网发展的早期,拉新最快的方式就是在各种渠道饱和投放。然而随着获取流量的成本逐年递增,仅靠渠道投放这一招已经很难低成本地获客。所以,用户增长更多地被提上台面。

从渠道转向用户增长,原来首席市场官或首席营销官(CMO)的职能正在快速转向首席增长官(CGO),“增长黑客”这一名称越来越多地出现在企业相关负责人的口中。

增长黑客这一概念起源于硅谷,脸书等知名互联网公司非常崇尚增长黑客文化,即通过数据分析取代依据个人经验的决策,进而实现用户增长。2012年发表的 Growth Hacker is the new VP Marketing 这篇文章,提到了增长黑客通常采用A/B测试、搜索引擎优化、电子邮件召回和病毒营销等手段实现用户增长,因而它们日常关注的是页面加载速度、注册转化率、电子邮件到达率和病毒因子等指标。

在一段时间内,增长黑客被互联网上很多媒体传得上天入地、无所不能,而实际上,这一行为本质都是在做用户增长和业绩增长,它通过市场需求和数据洞察用户,将数据分析做得很好,让企业通过数据分析更好地降低获客成本,帮企业省钱的同时,尝试找到更高效的赚钱方法。

一句话总结:增长黑客的用户增长核心在于用户数据分析需求带动增长,即通过各种形式的活动内容,发挥直接满足用户需求、好友之间满足需求、传播有益性信息等多个层面的传播特征,驱动用户传播。

宾夕法尼亚大学沃顿商学院市场营销学教授乔纳·伯杰所著的《疯传:让你的产品、思想、行为像病毒一样入侵》解密了沃顿疯传商学院的市场营销流行的秘密。书中用STEPPS模型对于用户增长进行了解读。

· 社交货币(Social Currency):我们要共享那些能让我们显得更优秀、更有人格魅力的事情。

· 诱因(Triggers):通过某个因素触发你的联想记忆。

· 情绪(Emotion):当我们关心并产生各种情绪时,会自发地分享。

· 公共性(Public):构建可视的、正面的事物,例如苹果标识,让大家不断在各种公开场合看到,影响大家的潜意识,从而诱发传播。

· 实用价值(Practical Value):信息如果有用,人们会情不自禁地分享,例如老人会乐此不疲地转发保健类文章。

· 故事(Stories):以闲聊为幌子的信息传播,符合人们的记忆习惯。

为什么有的产品顾客会排队购买,有的产品却无人问津?为什么有的快餐加盟店门庭若市,有的餐馆却冷冷清清?为什么有的视频点赞量几万,有的视频浏览量却只有几百?为什么有的企业销售业绩连年上升,有的企业却只能早早关停止损?

很多人都觉得,产品的流行程度,主要受产品功能、价格或者广告影响,因此不少商家致力于开发新功能,或者跟同行打价格战,再不然就砸钱投广告,希望产品大卖。但《疯传》中明确地提到,铸造产品流行带来用户增长靠的是社会影响力。书中提到使产品、思想和行为流行起来的“社会影响”,是通过口头传播进而达到一传十、十传百的效果。爱分享是人的天性。向身边的人分享美好的事物或新颖的观点,可以满足我们表达的欲望和被关注的需求。分享可以拉近人与人的距离,我们乐于分享,如果分享的内容被认可,也会从中得到满足感。

《疯传》强调,企业构建一个有感染力的产品、思想或行为,再迎合大众的情绪进行设计,就会让企业或者塑造的相关品牌或IP像病毒一样“传播”,进而带来用户增长。

不论是“增长黑客”还是《疯传》中的理念,其本质都是在企业获得相关数据越来越方便的情况下,根据用户数据绘制用户画像与设计触达方式,通过越来越多向性的数字营销将企业IP、产品或服务的价值高效传播给用户,进而带来企业的用户增长。

2.用户画像与关系管理

随着互联网技术在企业的深度应用,企业保存了大量用户相关原始数据,这些数据大多数处于闲置状态,尚未有效地被用于相关用户分析和评估,这是当前很多企业持有数据之下,思考精细化运营和精细化营销时会关注的问题。

用户画像,即用户信息标签化,通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据,对用户或者产品特征属性进行刻画,并对这些特征进行分析、统计,挖掘潜在价值信息,从而抽象计算出用户的信息全貌。

当前,很多企业已经在数据分析上投入了很多成本,也做了不少报表,却没有为用户增长和业绩提升带来多少价值。洞见其本质,所有的报表数据都是“死”的,而用户画像则可以助力业务团队针对用户进行个性化服务,精准推荐,将数据“激活”。

用户画像在电子商务平台的实践场景最多。企业通过直面消费终端,能够更加便捷、准确地洞察用户的潜在需求,通过平台和自身数字化技术应用创新,打通企业的信息流和商品流,实现全渠道、全场景、全链路数据整合,让企业能够以较低的成本快速满足用户的个性化需求,并有效改善用户体验。在用户通过平台找到最适合自己的商品或服务的同时,电商平台也实时获取到了相关商品交易行为的竞争信息,以此获得区域用户采购习惯、商品在某区域的竞争力,乃至个人消费倾向的大数据。

关于用户画像与关系服务最典型的例子,就是阿里巴巴。其在2010年以后,从一家传统的电商公司逐渐转变成了一个以数据为中心的服务集团。它依靠庞大的电商平台、金融服务以及物流服务产生的巨量交易数据,向云计算、大文娱及产业互联网平台转型。这也意味着阿里巴巴的经营核心从“经营货”的数据,逐渐变成“经营人”的数据。

阿里巴巴处理用户画像和关系管理的大数据平台名为飞天AI平台。这个平台与飞天大数据平台、达摩院构建起数据、算法、计算的AI生态闭环,更好地为开发者服务,为用户创造价值。

2010年前后,每个用户看到的淘宝网站页面都是一样的。2013~2015年,淘宝开始尝试“千人千面”,让每个用户的推荐购买页面呈现出个性化。2019年,淘宝不仅做到了“千人千面”,同一件商品还会有上千种不同的视频封面。个性化消费必将成为所有零售(包括电商)企业的新战场。淘宝无疑走在了时代的前列,如果我们经常使用手机淘宝,就会发现个性化的页面越来越多,商品的广告投放越来越精准,搜索栏里预设了搜索关键词,推荐页面有针对性,还有“猜你喜欢”板块等。淘宝开始“经营用户”,并正在悄然地改变零售行业对于人、货、场这三大要素的服务思路。

“人”:从众人到单客,经营服务好每个用户。

“货”:从爆款的网红产品,到长尾的日常产品,通过有效的用户分析、用户画像进行产品的生产或选择。

“场”:从低频交易的卖场到日常生活全场景,从传统的货物展示与销售到用户生活服务。

人工智能赋予了阿里巴巴新零售行业的“智能大脑”,让用户拥有个人专属的淘宝商品推荐,真正做到了“千人千面”。阿里巴巴的“电商大脑”为所有用户提供全面个性化的体验,其最大的特点是“在线+实时”。“双十一”活动期间,阿里巴巴的飞天AI可以通过机器学习自动生成近千亿次个性化展示,智能决策引擎分秒不停地自我迭代,每次点击背后都是海量的计算和万亿级智能匹配,这大大提高了用户的体验和消费的效率,也给服务的商家带来了更多业绩增长的机会。

无数的案例已经证明,企业需要通过数字化的形式收集用户产生的各种行为数据构建用户画像,进而将用户分类,找到用户进一步的需求和潜在价值,并利用用户关系管理提供更为精细化的服务,这样才能持续保持企业竞争力与业绩增长。

3.用户全生命周期服务

用户生命周期(User Life Time)有两个定义,一个是指用户从第一次使用产品到最后一次使用的时间周期,另一个是指从用户首次接触产品,在一定时间内通过使用产品获得价值到最终用户流失的过程。

越来越多的企业开始意识到,分析用户的生命周期价值,以及用户所处的状态,进行精细化运营会在商业上获得巨大的价值。如果我们把用户增长看作一个系统的话,这个系统的目的就是不断地提升用户规模和用户价值。用户生命周期管理可以看作这个系统的反馈方式,让企业负责开源增收的负责人,能够从全局视角看企业自身的产品价值。

在实际操作中,我们发现用户生命周期管理模型可以理解为用户两种状态的交叉分类,即用户的价值状态为新用户、成长用户、成熟用户;用户的活跃状态为活跃、流失,用户生命周期状态如图1-11所示。

图1-11 用户生命周期状态

这里活跃新用户是指刚了解产品,还没有体验到产品的核心价值,还没有养成产品使用习惯的用户;活跃成长用户是指已经体验到产品的核心价值,并同产品发生了关键行为,养成了使用产品的习惯,对产品持续贡献价值的用户;活跃成熟用户是已经对产品及背后的品牌和企业产生深度认同和黏性绑定的用户。用户流失则是最开始的产品价值介绍不符合用户预期,及用户产品整个使用过程中的感受不佳或产品没有提供更多价值造成的结果。

在这个已经来临的数字经济时代,能够进一步优化企业经营效能,进而完成规模化扩展,获取用户信赖及达到企业核心竞争力最佳的解决方案,就是用好数据,构建好自身的数据资产。具体内容我们会在第5章中进行详细的阐述。

1.2.3 数据处理与可视化监管

随着企业信息化改造进程的推进,大数据、云计算、人工智能技术得以迅猛发展,企业通过应用互联网技术进行相关的数字分析,通过有效数据处理与可视化监管提升供给端的生产效率和产品品质。

阿里巴巴集团副总裁、阿里研究院院长高红冰表示:“智能制造的意义,就在于如何以数据的自动流动化解不确定性,让正确的数据,在正确的时间,以正确的方式,自动传递给正确的人和机器,以实现资源配置效率的优化。”

在这个企业从信息化向数字化转型的新时代,一部分领先企业已经构建了基于数据处理技术,实现了企业经营的场景在广度和深度上的数据“一穿到底”“实时可查”,构建了可视化监管及智能决策的能力,这使得企业领导层及相关的业务负责人不再像过往那样凭经验行动。

数字化转型最大的挑战,就是企业需要重新定义自身的决策过程和方式,不再简单地将互联网技术应用到工作场景中,而是从业务流程、组织架构的层面进行再造。

阿里研究院在2019年发布的《从互联网+到智能+——智能技术群落的聚变与赋能》指出,新一代信息技术在不断的融合、叠加、迭代中,为智能经济提供了高经济性、高可用性、高可靠性的智能技术底座,推动人类社会进入一个全面感知、可靠传输、智能处理、精准决策的万物智能时代。智能技术群的融合与叠加类似核聚变,是技术创新、商业模式创新、投资的沃土。智能技术将全面更新现有技术基础设施,重新定义商业模式,重塑未来的经济图景。

1.数据、算法与算力

当前,不论是互联网企业还是所谓的传统企业,都在想方设法让用户在自己的应用程序上花更多的时间。因为分析这些用户的在线行为,让企业可以更好地了解相关用户浏览的喜好、位置轨迹及实际消费行为。很多企业已经深刻认识到这些行为所产生的数据都可以被挖掘、整合,孕育出下一个改变用户的生活体验应用程序。这意味着,数据已经开始成为一种新的生产要素。

数据成为生产要素,不光影响技术进步、经济发展和社会演进,很可能会决定未来世界将由什么样的人主导。随着数据应用越来越广泛而深入,社会的每一个角色、每一个组织都被卷入其中。因为这些角色所有的网页浏览数据、在线社交数据、在线交易数据,以及物联网传感器数据,都在无时无刻被算法、算力进行着分析。这意味着与数据、算法、算力相关的数字产业已经正式登上了历史舞台,无时无刻不在影响着每一个人和组织。例如,阿里巴巴、腾讯、字节跳动等知名互联网巨头企业通过数据的充分挖掘和分析,掌握用户潜藏的需求、欲望、情感,进而引导消费趋势和用户意愿,深刻改变了用户的行为逻辑,定义了新的消费市场。

企业要做到这一切,需要构建自身经营场景下数据相关的算法分析及算力支持的能力,这大致需要经历描述、诊断、预测、决策四个阶段,进而达到人与企业经营流程系统在执行上的资源最优,如图1-12所示。

图1-12 企业数据处理流程

资料来源:阿里研究院.从互联网+到智能+——智能技术群落的聚变与赋能[EB/OL]. (2019-05-06)[2023-02-01].https://m.elecfans.com/article/929252.html.

任何组织对于数据的第一层解读是描述,即获取企业经营中具体发生了什么。在信息化改造阶段,所谓描述场景中获得的数据通常是孤立的,因为最开始数据定义不同,造成了不同场景下的数据很难整合。不过对于任何软件系统而言,描述数据、展示数据并不是很难。到了数据整合阶段,如何深度分析描述数据,实现“窥一斑而见全豹”,是重要的话题。

到了诊断阶段,企业的核心工作是建立数据之间的联系,理解数据之间的因果关系,最终为特定的业务或者事件找到驱动因素或者诱因,进而评估出数据为什么会发生。当然,在诊断维度中识别到的因果关系通常非常局限,难以做到适应全局,这样的数据成果仅能帮助企业经营者或者业务负责人梳理经验,还需要管理者进行再加工才能进行更精准地评估和决策。

随着描述和诊断阶段的完善,企业逐步达到预测阶段,进而能够通过数据、算法、算力推测出尚未发生却极可能发生的事件。如前面提到的飞天AI平台,就是在条件允许的情况下,以完善的企业服务拓展用户价值。所有的工作此时都还停留在智能辅助阶段,最终的决策依然需要人为的判断。

当前,美团骑手平台初步进入了决策阶段,可以高效地告知业务人员具体应该怎样处理,无须借助人为的判断和决策,用智能化的方式优化订单从接收到分发乃至交付的整个流程。

描述、诊断、预测、决策阶段,体现了企业在应用数据、算法、算力不同情况下执行人与智能算法的协同状态。市场进一步竞争的加剧,必然推动企业降低人工判断在决策中的比重,让系统通过智能化、自动化的方式提高企业的服务效能。

2.企业智能化应用

企业智能化应用是一个非常复杂且庞大的知识体系,需要将数据科学、社会科学、管理科学融为一体,涉及员工效能、企业经营优化、社会治理高效等重要场景,关于决策的科学性涉及如下问题:

· 企业经营决策团队是否比竞争对手更懂用户?

· 企业提供的产品或服务能否即时满足用户的需求,提供高效的解决方案?

· 企业能否用比竞争对手更低的价格、更高的品质为用户提供相关服务?

企业实现智能化的相关应用,核心是能否基于互联网技术的具体应用,完成以下三大方向的转型升级:

· 在线应用完成信息化沉淀:即主要的业务和管理活动完成在线化,将企业各方面的信息进行系统管理,当前多数头部企业皆具备了这一能力。

· 数据融合和组织变革配合:确定数据责任部门,沉淀能力和资源,构建以数据为核心的内部运营模式,甚至将数字化部门看作核心管理职能部门之一。

· 智能化组织、决策与激励:利用新技术构建算法模型,内部完成数据驱动决策、自动化处理常规性管理事务,外部构建生态联合体,整体上形成数字化协同、智能化决策、战略化激励发展的形态。

企业通过投入实现数据获取、算法分析、机器学习等,用智能化应用代替人决策,这降低了业务负责人员决策的工作难度,并为企业带来了四大价值提升:

· 更敏捷的运营:通过感知、认知等技术提高多数常规流程的效率,降低成本,同时改善用户体验。

· 更充分的定制化:助力企业提供真正的一对一互动,以充分满足客户独立的需求,提供更优质的服务。

· 更智能的决策:使用先进的数据科学来提升企业的经营表现,利用大数据挖掘实现更有价值的商业洞察。

· 全新的价值主张:新的运营模式和工作方式使产品、服务脱颖而出,构建以智能化技术为核心的全新产品、服务和商业模式。

毕马威亚太区及中国主席陶匡淳表示:在新的时代坐标下,企业的生产力及其生产关系也发生了较大的改变与进步,向市场提供产品与服务的能力获得了极大提升和释放,与此相对应的企业内部资源协调决策机制与管理模式也正经历着很大的变革。在智能时代下,如何构建有效的组织模式与运行机制一直是企业管理领域重点关注的对象与研究课题。在企业组织转型之路上,相信将会有越来越多的中国企业,无论是传统工业企业,还是互联网基因下的创新公司,去尝试、探索、迎接组织的蜕变与进化,为企业在智能时代全球化竞争下赢得先机。

如果说“数据+算法+算力”可以辅助企业做价值链分析,那么企业的智能化应用可以支持企业在采购、研发、生产、销售、物流、服务等场景下完成相关的效能提升与规模化服务优化。随着智能化决策在应用中的实践,企业面向社会的服务价值将会进一步被释放,为整个社会迎来新的变化。数据、算法与算力,也将在智能应用下将传统单一的按需生产或者按计划生产,转换为全社会要素统筹生产及分配,有效降低全社会能源及资源浪费,提高生产力的同时提高生产效率,为个人、企业乃至社会带来更大的经济效益。

企业的智能化应用不仅仅是一种互联网技术工具的创新,更是推进企业在管理思维上构建一种更理性、更科学的经营方式。让企业经营者和实际业务的负责人,更多地基于事实的数据进行决策判断,而不是以感性的经验作为决策依据,从而降低企业经营过程中的试错成本和时间成本,提高决策的正确性。

根据国际数据公司(IDC)发布的《IDC FutureScape:2021年全球数字化转型预测》,到2025年,在全球动荡的环境推动下,75%的企业领导者将利用数字平台和生态系统能力来调整他们的价值链,以适应新的市场、行业和生态系统。

3.企业可视化监管

数字经济时代的企业战略决策具有高频率、多中心和即时响应的三大特点,需要企业能够构建出一套业务场景,满足成果可视化、业务分析实时化、决策建议动态化三大要求。企业可视化监管,要求企业在数据、算法、算力和智能化应用的有效整合下,让企业经营者及业务负责人能够实时查看相关业务信息,通过数据的动态表达与趋势预判,进行全局监管、整体评估,进而快速找到企业经营过程中面临的具体问题的实际根源,并及时采取有效措施。

企业的可视化监管与信息图及统计图密切相关,企业决策者可以借助图像化的方式,清晰、有效地分析企业经营过程中原本复杂的数据,在一个容易理解的范畴内对问题进行评估。

在企业信息化改造阶段,企业通过使用传统的统计性图表(饼状图、柱状图、线状图)来展示数据,其特点是表达的内容都是已经发生的。当然,因为这样的“数据可视化”工具已经相当成熟与完善,对于图形技术和数据技术的要求不高,因此相关的应用成本低,甚至很多企业还在使用Excel作为数据可视化的工具。然而其图表展现形式与数据单一、配置复杂且拓展性差,展示企业经营相关的数据维度和数据量时,明晰度和实时性都受到极大的限制。同时,大而全的数据展示,让业务负责人有了洞见全局的错觉,类似于盲人摸象,且历史数据未必能够代表未来,无法保证业务负责人可以做出正确的决策。

因此,越来越多的企业开始通过数据分析可视化的赋能,将多场景下获取的“描述”数据,通过进一步“诊断”“预测”的方式,在产品研发场景、供应链选择场景、生产加工场景、用户消费场景、用户服务场景实时分析每个业务环节的数据,让人与机器之间进行充分交互,通过数据分析的可视化,让业务负责人和实时数据进行高效协作,进而为正确地决策打好基础。

可以说,数据可视分析是帮助人与机器进行交流,利用实时的数据与分析逻辑更好地进行人机互动,让业务负责人参与到数据的“认知”过程中,进而让数据分析的成果更加直观。

美国麻省理工媒体实验室的弗莱博士在《可视化数据》中把数据可视划分为:获取、分析、过滤、挖掘、表示、修饰、交互七个步骤,中国传媒大学南广学院专职教授何光威在《大数据可视化》中,为了便于理解相关流程,将这七个步骤归纳为三大部分,即原始数据的转换、数据的视觉转换与界面交互,如图1-13所示。

图1-13 数据可视化监管流程

资料来源:何光威.大数据可视化[M].北京:电子工业出版社,2018.

何光威教授将弗莱博士的获取、分析、过滤和挖掘归纳为原始数据的转换,即通过互联网技术,将人工收集、软件抓取和硬件获取的数据先进行必要的分析和过滤,删除冗余数据,确保数据的质量。

数据的视觉转换涉及表示和修饰两个步骤,即将获取的数据通过视图的方式展示出来,这本质上是一个草图,也可以理解为数据可视化监管效果的雏形图,通过人工确认的方式,采取最适合的方式进行展示。修饰可使展示出来的数据更加清晰、易于识别,突出重点并实现部分辅助信息的表达,最终的数据展示既简单清晰,又美观实用。

界面交互给使用者提供了对于展示数据和关键属性进行差异化调整的可能性,让使用者可以通过人机交互的方式,对自身看到的数据进行更全面地了解及评估。数据可视分析模型如图1-14所示。

企业通过互联网技术将数据转化成可交互的图形界面,其本质是处理企业日益庞大的数据量与日新月异的数据源,通过相关专业领域的技术挖掘和分析之后,确保在企业经营的效能最大化的过程中,进一步延展出新的商业价值。

数据作为企业新的生产力,其核心商业价值在企业的经营中越发清晰地体现出来。

图1-14 数据可视分析模型

资料来源:何光威.大数据可视化[M].北京:电子工业出版社,2018.

工业经济时代,企业获取的数据大多数仅是自身的产品数据和员工的行为数据,随着数字经济的到来,企业掌握了获取上下游供应链、渠道乃至最终消费者的行为数据的便利通道,这为企业的数据处理和可视化监管带来了一个全新的课题。

企业正在通过高效的数据获取手段,构建自身多元的算法、强大的算力,进一步实现降本增效、开源增收,通过良好的数据处理与可视化监管的能力,构建自身的数据资产价值。 aBJ7Jj74ScU1YpWc4Wc5P/ElLbe/aHqQlw2DBupTyZBz22O6UPGf0xWA0NQuHeR4

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