企业数字化转型的突破口在哪里？

从业TOB行业9年，根据我这些年的观察，我认为企业要想在数字化转型这件事上取得成绩，那么需要企业先从领导层培养数字化意识，然后从战略规划、文化转变、数据驱动、技术设施、人才培养等方面都做出全面的改变。只有在这些方面都取得突破性进展，企业才能真正实现数字化转型并在竞争激烈的市场中保持竞争优势。

讲到数字化时代，不得不提一嘴“数字化时代的分岔口”。

至于什么是分岔口？仔细往下看，你就明白了。

一、数字化时代的“分岔口”，指的是什么？

谈到数字化转型，就不得不先提到“数字原生”企业。什么是数字原生企业？

我们先来看个案例：

公司要开发一款饮料新品，如何判断该产品是否符合消费者的喜好呢？

A公司的做法是：把新品铺货到KA渠道，通过销售统计报送产品的动销情况，或委托市场监测和数据分析公司，通过市场调研的方式获取新品的销售数据和消费者反馈。

B公司的做法是：先把产品投入到线上渠道，进行新品评测活动，根据销售数据和用户反馈意见2-3天内重新调整一次口味进行迭代。线上达到一定数据指标后，铺到线下渠道，该公司在线下放置了一款智能冰柜，通过识别消费者从冰柜中拿取，还是拿出来以后又放回这些动作，来判断这个产品是否离开了冰柜，进而推断出它的销量和消费者的消费行为。

同样是进行新品测试， A公司是很多企业的常规经验做法，B公司则全程在基于数据进行分析判断。与A公司相比，B公司对市场的测试数据更精准、速度更快捷、信息更丰富、样本量更大，决策更迅速。B公司从成立伊始，就采用这种大数据的方式来做饮料，短短6年间，在饮料这个竞争激烈的传统行业，以极快的速度做到销售额近100亿。B公司这种从新产品的研发之初就依赖大数据的企业，就是数字原生企业。

数字原生企业（Cloud-Native Digital Enterprise）是指业务流程、交易和交互很大程度上由数字技术支持的组织，即企业在内、外部运营中均依赖数字技术获取竞争优势。根据企业数字化基础和归属行业特征，可将数字原生企业分为三类，即互联网企业、传统行业新企业以及传统行业企业的创新部门。

因为数字原生企业的出现，传统企业来到了数字化转型的分岔口。

数字经济时代，打败我们的不是数字化，而是有数字化加持的竞争对手。与传统企业相比，数字原生企业具有“数字基因”，在信息的获取和响应速度上具有天生的竞争优势。新时代有新时代的套路与打法，数字化“转型”就是让传统企业转为与原生企业具有同等数字能力的企业，通过数字化转型让数字技术为我所用。

二、再来讲一讲：数字化转型的突破口

既然数字化转型是必走之路，可面对巨大的数字化浪潮，难免会生出几分无力感，这是一个长期的过程，投入大，不可能全面铺开，从哪儿着手呢？

我们继续看个案例：

C公司是一家啤酒公司，生产线一小时出酒9万罐， 30箱酒只用不到半分钟，随着客户需求愈发个性化、小批量和多样化，柔性生产模式逐渐成为制造业发展主流趋势，公司通过数字化智能化工厂改造，可以做到15箱起订，在不增加成本的情况下大幅提升了客户体验。啤酒行业的竞争优势从规模化供给能力向个性化供给能力转变。

D公司做精酿啤酒，借助工业互联网也实现了小批量柔性生产，可以一箱起订，与C公司一样都具备了小批量交付的能力。C公司在柔性生产的竞争优势不再突出。

C公司又开展了“一物一码”数字化营销赋能，每瓶酒都有一个二维码，在数字化管理下精准掌控终端的状态，掌握了每一瓶酒是通过哪一家门店销售，消费者每天买了多少瓶，哪个店卖得多、卖什么产品、什么时候卖、在区域的排名情况等实时数据。有了产品流向流量的数据，该企业精准洞察用户需求，从“大水漫灌”到“精准滴灌”实现精准营销，提升了线下门店的转化率、客单价和复购率，降低了营销费用，获得了新的竞争优势。

由此可以看出，数字化转型的本质不是IT能力的提升，而是由战略驱动的，内部业务需求驱动的能力提升。数字化转型如何开展，需要放到竞争的环境当中来看，核心在于是否有利于提升公司的核心竞争力。企业需要审视自身，聚焦于公司亟需改善的应用场景，思考通过引入数字技术，能否重构公司在客户关系、研发、供应等多方面的能力。比如：

• 如何缩短新产品的研发周期？
• 如何提高营销费用的精准度？
• 如何降低存销比？
• 如何在降低单位物流费用的同时提高配送效率？

企业的本质是获得合理利润，一是降本增效提质，二是在新客户、新业务、产业生态方面获得市场增长，三是绿色化，这其实就是高质量发展的内核，通过柔性的生产，精准的营销，快速的响应、高效的运营，减少市场波动对公司带来的影响，数字化所带来的创新恰好能够在这四个方面发挥有效的作用。

三、最后顺便提一下：数字化转型的持续进化论

数字化是一个持续进化的过程。要达到数字化转型的目的，企业如何对数据使用变得至为关键，丰富挖掘更多的使用场景。在传统经营模式中，企业经营通常需要由具有丰富经验或者专业技能的人员进行思考和决策，在数字化作业模式下，则可以基于数据，通过数据感知与反馈、智能分析、准确预测、模拟仿真、事后回溯、迭代调优等多种方式辅助进行决策，提高决策的质量和效率。

1、数据感知与反馈

感知和采集数据是数字化的起点，没有数据，数字化将无从谈起。比如大熊星座公司为了解决焊接行业资深焊工人才断代、作业环境恶劣的情况，将资深焊工的工艺数据化和模型化，把焊接参数建模，在焊接过程中通过传感器采集数据，生成最优焊接工艺方案，由焊接机器人去执行。

2、智能分析

智能分析是数字化最基础的应用，通过数据分析，把业务活动中需考虑的相关因素和约束条件建立分析规则，然后交由IT系统来执行。最简单的一个应用场景是，企业每月开经营分析会时，基于从IT系统中导出的数据分析结果进行讨论。

3、准确预测

通过数字化，企业可以利用历史数据和实时数据进行深入分析和预测，准确预测市场需求、销售趋势和风险事件的发生概率，从而优化决策、提高效率和降低风险。比如青岛啤酒通过智能制造转型升级，在2021年就已经能够精确分析未来40天后某个市场某个产品的需求量，从而调配全国60多个工厂的150条生产线以及近400万个销售终端，实现按照用户需求快速优化生产和精准营销。

4、模拟仿真

指依据设计目标，通过建立数字孪生模型，模拟各种决策因子组合下的业务结果，给出推荐方案。比如联想的智能工厂通过建立数字孪生模型，模拟电路板的焊接、组装和测试等工艺过程，减少了制造缺陷和产品故障，降低了生产成本，效率提高15%，质量提升10%。

5、事后回溯

指利用数字化技术和数据分析，对过去的事件、活动或过程进行深入的分析和评估，发现问题和机会，优化决策和流程，并提高效率、降低风险、提升竞争力。比如青啤酒每一瓶酒上面都有一个二维码，从原材料的采购到整个流程的发酵，以及整个罐装，以及从运输到消费者手中，都可以通过这个二维码来进行一个全流程的追溯，提高渠道管理、营销管理等。

6、迭代调优

通过不断对模型和算法进行迭代，结合实时数据进行优化，发现并解决问题，并不断改进产品、服务或业务的效能和质量。通过数字化迭代调优，企业能够更好地适应市场变化、满足用户需求，并持续改进和创新。比如电商公司，通过收集和分析大量的用户数据，建立数字孪生模型，对用户行为、购物习惯和推荐算法等进行实时迭代调优，帮助公司提供个性化的商品推荐、精确的广告投放和高效的供应链管理，提高了用户满意度和平台的营收效益。

数字化技术是工具，不一定能够帮助公司实现跨越性增长，关键取决于企业如何使用。数字化转型需要遵循“整体规划，小步快跑，不断迭代”的原则，首先要进行整体规划，从战略层面分析考虑数字化究竟能为公司带来哪方面的业务价值和竞争力，然后从最需要改善的点进行突破。

元气森林的CIO说，公司每上一个数字化工具，背后都有两点思考：一是我们的收益是不是有变化，二是效率是不是有提升，效率不能只是蜻蜓点水式的提升，一定得是足够大的变化，比如把跨部门数据打通以后，就会减少业务流程的节点，明显减少工作流程。

结语：

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