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当我们谈论数字化转型时,我们在谈论什么
来源: 微信公众号   作者:吴立能  日期:2015-3-27  类别:创业  主题:商业模式  编辑:筱雨
结合数字技术的应用,企业如何通过新颖的方式交付更好的体验,实现更高的绩效呢?通过传统产业与互联网的结合,数字业务转型的进程必将大幅提速。

在中国,2015年是“十二五”规划收官之年,也是“十三五”规划纲要编制之年,这一全面深化改革最为关键的一年受到中央政府的极高关注。我们看到,国务院总理李克强在2015年工作部署中强调了16项重大改革,其中就包括了与产业升级密切相关的热词:“数字化”、“互联网+”。通过传统产业与互联网的结合,数字业务转型的进程必将大幅提速。


那么问题来了,结合数字技术的应用,企业如何通过新颖的方式交付更好的体验,实现更高的绩效呢?要回答这个问题,我们需要厘清数字化转型过程的5个关键点:


1. 移动至上


移动技术是所有数字化转型的起点,企业应当制定移动至上的战略,甚至将移动端作为唯一的战略规划,原因显而易见:中国目前的移动互联网用户已达8.75亿人。工信部专家余晓晖透露,2014年中国移动互联网用户数量较前一年增加了7000万,手机网民占网民总数超80%,手机和移动设备成为互联网第一入口。未来两三年,所有这些数据还将呈现爆炸式增长,我们认为明年将世界将新增90亿联网设备。因此,移动技术是人们改变工作方式的主要因素之一,我们预计,在未来一年到一年半的时间里,我们将见证移动技术给我们带来的巨大转变。


2. 拓展疆域


数字技术的最早应用领域是营销,帮助我们更好地与客户互动。但如今,数字技术在公司管理和运营执行层面同样蕴藏巨大机遇。当着眼于产品功能和新服务时,我们看到数字化因素正在从根本上推动下一代商业模式的建立。


以某著名零售商为例,在城市的哪个地点选址最有利,该公司选用了数据采集工具,深入了解几个候选地址周围的社区情况、居民收入水平、性别比例等,最后选定居民最集中、购买力最强的地段。整个决策过程以数据为依据,提高了管理效率。在零售渠道管理方面,市区100多家分店已经不再依靠电话核实补货情况,店主在手机界面就能一目了然预计本周出售多少会员商品,加上保守估算平均营业情况,就能在统一平台上填写补货需求。库存团队能根据实时补货数据从距离最近的库房配货。针对公司高管的需求,运营相关的关键绩效指标实时发布在简报平台上,从实际情况出发调整业务战略就更加有的放矢。

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零售商不仅通过电子邮件为用户介绍最新到货,还将在线销售平台与实体店铺整合,客户可以自由选择在线支付、手机支付、货到付款、实体店取货等便利服务。


企业能否贯穿市场营销、产品售前、售后服务等众多渠道,在线上、线下多个维度确保服务人员安全共享用户数据,从客户的角度挖掘需求,以客户为中心,以他们愿意接受的方式推荐产品和服务是提升品牌忠诚度和客户关系管理领域的关键环节。企业快速实现多渠道数字业务转型,运用新技术优势就能增强客户黏性,进而创造新的价值源泉。


3. 谁来主导


随着数字业务转型提上高管议程,究竟谁将领导这场数字化的转型革命,是首席信息官(CIO)、首席运营官(COO)还是首席营销官(CMO)?埃森哲认为,最终这是企业高管议程的一部分,他们需要通力合作来完成相关工作,因为从企业的角度看,数字化不只是技术问题,而是为实现全业务运营的使能因素,需要组织内部各个层级的配合。当然,CIO仍在主导数字化转型项目,在复杂的挑战和竞争面前,既懂技术又通晓商业的CIO将为转型做出卓越贡献。同时我们也看到了解如何与客户互动的首席营销官的重要性在不断上升,一些公司甚至新近任命了首席数字官(CDO)这一职位来统领高管团队实现业务部门的目标。


4. 衡量标准


随着数字化深入组织内部的方方面面,如何衡量其表现是一项艰巨任务。为了避免盲目投入数字化转型而缺乏明确目标,埃森哲建议,企业应从价值路线图着手,确定对企业至关重要的因素和实现目标的推动力,并着重评估这些关键因素。请注意,不要衡量活动本身,而要看产出的结果。重要的是将你能够做的和你应该做的区分开。其实做出数字化转型的决定并不难,因为数字化听起来很有趣,看上去很有面子,但如何让数字化转型带来真正的成果则需要更多努力和思索。我们不应该为了创新而创新,而是要从具体问题出发,思考如何解决这些问题。


5. 核心能力


数据分析是数字化业务转型的核心能力。实时完成数据分析能加快执行速度,提升服务质量。数字化转型项目中都将包括搭建移动技术和不同程度的数据分析能力。利用先进的数据分析技术,例如机器学习和认知引擎,我们可以将非常复杂的问题以简单和直观的方式被人理解。企业应当寻求如何进一步实现数据分析的可用性,为各层级人员或机器提供做出决定的依据。另外,在大数据分析领域,我们还必须将人的因素纳入到流程之中,数据分析的目的就是提供更多洞察,帮助人们能更好地从事他们已经熟悉的工作,如果企业试图用数据分析取代人的因素,那么数据分析很可能会出错。

拿商用无人机来说,在野外作业,检查石油管道时,监测到的数据因天气、人为因素会有所变化,如果机械地规定一个限值,认为只要超出上限就意味着危险,会出现多次误判,而在这些环节加入人工分析,就能更准确地判断什么情况可能是天气引起的,不需要检修,哪些数据偏高是不正常的,需要立即派出检修团队。数字技术与员工经验相结合,能够大幅提高生产率。


在用户体验为王的数据技术时代,消费者不会耐心等待企业追赶上技术的脚步再来购买各自需要的产品和服务,这就要求整个生态系统合作创新,实现互利共赢的共同目标。面对数字化转型,你做好准备了吗?


(作者系,埃森哲数字技术服务大中华区董事总经理)


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