從一瓶可樂在超市上架,到一輛汽車下線送達4S店,每個環(huán)節(jié)都會產(chǎn)生數(shù)據(jù),并反哺到最上游的生產(chǎn)環(huán)節(jié)。過去十年,數(shù)智化深入中國企業(yè)的組織層面,成為企業(yè)準確決策的助力。
這并不簡單:要建立數(shù)據(jù)標準、分辨數(shù)據(jù)價值、處理數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)決策……而數(shù)據(jù)流、商業(yè)流、工作流留存的海量數(shù)據(jù),系統(tǒng)之間林立的數(shù)據(jù)孤島,更會變成棘手難題,刺痛著每一個想要推進數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級的企業(yè)。
幾十年間迅速發(fā)展的中國企業(yè),集合了各個階段的經(jīng)營狀況,擁有大量數(shù)據(jù)應用場景。“在全世界范圍內(nèi),中國的數(shù)據(jù)行業(yè)和數(shù)智化走在非常前列,是沒有答案可以抄的。”阿里巴巴集團副總裁、瓴羊CEO朋新宇曾表示。
不過在行業(yè)領先的數(shù)智化實踐中,總有“高分答案”可以參考。因行業(yè)而異,它們又呈現(xiàn)出了不同的特點。一財商學院聯(lián)合瓴羊發(fā)布的《102個增長實例——數(shù)智化增長領頭羊》切入四大行業(yè)——零售行業(yè)、酒水飲料、金融行業(yè)、通用行業(yè),詳細介紹了16個典型企業(yè)的數(shù)智化實踐,以及其中的巨大挑戰(zhàn)、應用場景和數(shù)智化解決方案。
一、零售走向全域,數(shù)據(jù)成為關鍵要素
在零售企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型過程中,面臨五個關鍵問題:
搭建數(shù)智基礎設施:內(nèi)部數(shù)據(jù)系統(tǒng),全流程數(shù)字化;
洞察消費者需求:全渠道消費者一把抓并實現(xiàn)分層運營管理;
線上線下全域協(xié)同銷售布局:從線下到全域協(xié)同作戰(zhàn);
精準營銷:預測營銷環(huán)節(jié),有的放矢地投放與數(shù)據(jù)回收;
生產(chǎn)端及時響應需求:讓消費者反饋作用于產(chǎn)品生產(chǎn)。
在零售行業(yè)場景,數(shù)據(jù)要素在其中起到前所未有的關鍵串聯(lián)作用。
以知名服裝企業(yè)雅戈爾集團為例,其經(jīng)歷了數(shù)據(jù)治理的重要階段,將冗余數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為業(yè)務價值。1979年成立以來,在多品牌多渠道布局的戰(zhàn)略下,系統(tǒng)內(nèi)部催生了巨量的數(shù)據(jù),累計超過3億行數(shù)據(jù)表,還有十多個獨立的數(shù)據(jù)孤島,調(diào)用數(shù)據(jù)需多套用戶名和密碼,數(shù)據(jù)使用效率非常低。
雅戈爾在數(shù)據(jù)建設、數(shù)據(jù)治理層面采取三個關鍵動作,讓數(shù)據(jù)又重新“活”了起來:
啟動數(shù)據(jù)中臺,切入核心業(yè)務場景,建設統(tǒng)一數(shù)據(jù)指標;數(shù)據(jù)治理統(tǒng)一標準、劃分邊界;數(shù)據(jù)應用在門店場景,輔助管理層決策、減輕店長行政工作。
具體拆解下,雅戈爾整合了共 16 個系統(tǒng),900 多個報表和 400 多組指標。不僅內(nèi)部統(tǒng)一標準,也明確了業(yè)務邊界。數(shù)據(jù)看板呈現(xiàn)的全景數(shù)據(jù)視角減輕了門店店長60%-70% 的日常行政工作,數(shù)據(jù)中臺提供實時數(shù)據(jù)支持,輔助店長日常工作。
二、酒水飲料行業(yè),用數(shù)智化提升線下經(jīng)營效率
于酒水飲料行業(yè)而言,線下渠道是銷售的重中之重,但存在著諸多難題,主要為三類:
1. 經(jīng)銷商成百上千,如何高效評估優(yōu)質(zhì)經(jīng)銷商以及分層管理,對優(yōu)質(zhì)經(jīng)銷商重點投入資源?
2. 全國終端門店數(shù)百萬,如何做實力評估,保證資源投入到高潛門店?不同城市如何精準拓店?
3.品牌如何穿透終端門店運營消費者,拉升門店動銷率?
因此,酒水飲料企業(yè)要做徹底的數(shù)智化轉(zhuǎn)型,重點要啃下經(jīng)銷商這塊“硬骨頭”。
作為中國規(guī)模最大、產(chǎn)品品類最全的乳制品企業(yè),伊利有著超長的供應鏈,500萬個銷售網(wǎng)點,13億消費者。因此,伊利搭建“大營銷”和“大供應鏈”體系,目標將豐富產(chǎn)品精準匹配消費者,加快履約速度,縮短供應鏈的周轉(zhuǎn)周期。
在供應鏈側(cè),完整拉通七大場景數(shù)據(jù),實現(xiàn)全局可視化智能履約,通過數(shù)據(jù)分析提供分鐘級最優(yōu)決策,保持供應鏈高效運轉(zhuǎn);在營銷側(cè),靈活配置人群標簽,精準圈選目標消費人群,強勢驅(qū)動業(yè)務增長。
中國酒企“300億俱樂部”成員之一的洋河股份則通過經(jīng)銷商識別、分層運營管理超8000家經(jīng)銷商和超五十萬個終端門店。
對此,洋河股份先定位目標,再找出解決方案:設置三類管理目標優(yōu)化經(jīng)銷商的結(jié)構分布,識別優(yōu)質(zhì)經(jīng)銷商,提升潛力經(jīng)銷商的能力;建設經(jīng)銷商五力評估模型,洞察目標達成、庫存周轉(zhuǎn)率、網(wǎng)點覆蓋、費效比、利潤貢獻占比、市場秩序等關鍵指標。
通過內(nèi)部組織數(shù)智化+外部經(jīng)營數(shù)智化,洋河股份實現(xiàn)了一塊屏管理8000+經(jīng)銷商,可查看總部管理、各層級營銷看板、運營指揮調(diào)度。
拆解酒水飲料企業(yè)數(shù)智化動作,可以形成一套方法論:一是建立經(jīng)銷商評估體系;二是做深做全終端,提升ROI;三是精細化運營,提升門店動銷。
在這個過程中,數(shù)智化賦能業(yè)務提效、管理提效,并將成果量化為數(shù)字,為傳統(tǒng)的酒水飲料行業(yè)打樣。
三、金融行業(yè)嚴格管數(shù)據(jù),簡單看數(shù)據(jù)
對行業(yè)敏感度較高的金融行業(yè)而言,數(shù)智化存在三個關鍵難題:
數(shù)據(jù)標準化:金融企業(yè)必須建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理框架和標準,確保數(shù)據(jù)的一致性、準確性和可靠性;
數(shù)據(jù)資產(chǎn)化:金融企業(yè)將數(shù)據(jù)視為核心資產(chǎn),通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)化策略,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可量化、可管理和可利用的資源,充分利用數(shù)據(jù)提供服務;
數(shù)據(jù)普適化:用數(shù)據(jù)、看數(shù)據(jù)的門檻,由一線員工決定,數(shù)據(jù)工具必須好用、易用,才能提升員工效率。
因此,金融行業(yè)的核心訴求指向了嚴格管數(shù)據(jù)、簡單看數(shù)據(jù)。
成立于1988年的臺州銀行深耕小微金融,90年代起就用當時領先的風控技術為小微企業(yè)提供便捷的貸款服務。為了解決各部門數(shù)據(jù)不互通的問題,臺州銀行從兩個場景入手:統(tǒng)一數(shù)據(jù)中臺連接三大體系,落地數(shù)據(jù)管理標準;數(shù)據(jù)看板普適化。
前者打通了行方用戶體系,連接各個產(chǎn)品、OA 系統(tǒng)接口,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)治理體系落標以及全流程數(shù)據(jù)管理貫標;
后者統(tǒng)一了數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)目標,搭建可視化駕駛艙。臺州銀行業(yè)務人員、中層管理者、行長不同的數(shù)據(jù)權限,讓不同需求的人員都可以通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)看板取數(shù)、用數(shù),形成可信的業(yè)務報表,提高了工作自主性和業(yè)務響應速度,幫助臺州銀行數(shù)據(jù)人才成長。
金融行業(yè)數(shù)智化的三個關鍵點可以總結(jié)為:打通數(shù)據(jù)標準,統(tǒng)一數(shù)據(jù)“度量衡”;將數(shù)據(jù)沉淀為數(shù)據(jù)資產(chǎn),并且可以靈活取用;實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化,讓數(shù)據(jù)更可用。
四、通用行業(yè),用互通、準確的數(shù)據(jù)提升效率
除了以上特點鮮明的行業(yè),大部分企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的過程中,都存在著幾個共性:
一是數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。各行業(yè)企業(yè)都在積極利用數(shù)據(jù)分析來指導戰(zhàn)略規(guī)劃和日常運營,通過實時監(jiān)控關鍵業(yè)務指標,實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。企業(yè)通過構建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)指標體系和分析模型,快速識別問題并作出預警,從而優(yōu)化業(yè)務流程和提升服務質(zhì)量。
二是系統(tǒng)互通與技術集成。企業(yè)致力于打破信息孤島,并且通過系統(tǒng)互通和集成,實現(xiàn)數(shù)據(jù)和資源的共享,提高內(nèi)部管理效率。通過與現(xiàn)有業(yè)務系統(tǒng)的無縫集成,如釘釘、CRM 等,企業(yè)能夠提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)看板、業(yè)務報表,咨詢?nèi)肟诤椭悄芸头?簡化員工和客戶的服務體驗。
比如外企德科,作為中外合資人力資源服務企業(yè),全國服務人數(shù)超200萬,員工每日需要處理龐雜的數(shù)據(jù),還要跟蹤現(xiàn)金流等核心指標。
數(shù)智化較早的外企德科,日常工作要使用多個不互通的國外BI系統(tǒng),復雜的系統(tǒng)邏輯拖慢了業(yè)務的工作效率。
外企德科重新進行數(shù)據(jù)建設后,使用一個開放集成的Quick BI工具融入其他BI系統(tǒng),將數(shù)據(jù)簡化為7張報表,呈現(xiàn)在1張數(shù)據(jù)看板上,同時還針對現(xiàn)金流核心指標搭建了經(jīng)營管理駕駛艙與預警系統(tǒng),實時對異常數(shù)據(jù)做出預警,大大降低了業(yè)務人員的工作難度,提升了效率。
五、構建數(shù)智化未來
整體而言,企業(yè)數(shù)智化趨勢呈現(xiàn)了兩個特點:
一是高效、及時。復雜量大的行業(yè)數(shù)據(jù),往往需要投入大量人力和時間進行處理。打通各個業(yè)務系統(tǒng),集合為一個數(shù)據(jù)口徑,并實時反哺業(yè)務,支持業(yè)務人員查看數(shù)據(jù)、產(chǎn)出報表、接收預警,根據(jù)指標做出高效決策。
二是精確、精準。在企業(yè)缺失的數(shù)據(jù)維度和信息上,企業(yè)需要補全和校準。從數(shù)據(jù)洞察到用戶旅程管理,賦能企業(yè)觸達精準人群,完成服務。
麥肯錫發(fā)布的《2024年科技趨勢展望》中,將“構建數(shù)字化未來”作為五個大方向之一。勢如破竹的AI技術加速了企業(yè)全方面的數(shù)據(jù)應用,也引發(fā)了企業(yè)的危機感。數(shù)智化驅(qū)動下,把控數(shù)據(jù)安全,建立數(shù)據(jù)標準,規(guī)范數(shù)據(jù)管理至關重要。
“今天,做生意已經(jīng)不可能僅依靠經(jīng)驗主義。依靠數(shù)據(jù)理解和預測市場、判斷經(jīng)營結(jié)果、做出科學決策,成為企業(yè)經(jīng)營的必備能力。”一財商學院院長黃磊表示。
本文涵蓋的所有企業(yè)案例,均在案例冊中有更詳盡的呈現(xiàn)。
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