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2019-07-15實現1個億“小目標”,企業可從數字化變革開始
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泳坛夺金中奖明细 www.zvslx.icu 對一個營收10億元量級的企業來說,數字化的開發成本是3年2 000萬元。同時需要企業經營邏輯升級,組織升級,對企業造成全面影響,做不好就是一場耗時費力的折騰。

2018年以來,數字經濟和企業數字化浪潮洶涌而來,數據中臺、業務中臺、數據湖和數據平臺等概念接踵而至,很多企業家在還沒有真正理解什么是數字化的時候,就已經登上了前途未卜的數字化方舟。

企業家需要從常識邏輯、終局思維和生命周期來思考“為什么要數字化”和“什么時候數字化”的命題。


常識邏輯:回到企業經營的現場


企業越大,層級越多,理解力偏差和記憶力極限,讓企業家離真相越遠,決策越低效。

我們以企業制定打折決策為例,案例是某浙江女鞋企業品牌DD,全國連鎖9 000家,經營模式為托管直營,一年差不多賣出1億雙鞋子,客單價在100元左右。

女鞋是快時尚行業,換得快、款式多、花樣雜。女鞋品牌DD走高周轉模式,一雙鞋4個月必須賣完,賣完換新款,基本上不會為老款補貨。那么對這家企業來說,什么時候打折和打幾折是核心決策要素,決策層需要根據每一個門店所屬商圈的消費流變化來制定打折策略。

這需要店長長年賣貨的經驗嗅覺,但是隨著企業店越開越多,有經驗的店長培養速度往往會跟不上,但是為了搶占重要的學校商圈,開店又不能停。追求規模和追求效率,很多情況下是矛盾共生的。

通過人產生的核心判斷的價值,總有跟不上企業發展的時候。

怎么辦?有人說,找出優秀的店長,立標桿,把優秀店長的經驗總結提煉出來,通過建立企業大學E-learning系統把好的經驗傳遞出去。但實際的情況是有悟性的人其實自身就能摸索出套路,找到決策方法,而缺少智慧的人依然很難快速培訓出來。店長的進化仍然趕不上企業發展的速度。

DD女鞋項目上,我們找到DD女鞋9 000家門店中的標桿店長,把他們的經驗系統拆解,同時把過去3年企業積累在ERP、CRM和WMS中的數據抽取出來,通過經驗拆解+3年數據,做了一套智能打折的算法。

剛開始算法在部分區域試點,經過3個月調整期,算法越來越聰明。后來,我們把這套智能打折的算法推廣到9 000家門店,輔助店長做打折決策。

這套為DD女鞋定制的智能打折算法讓1雙鞋平均多掙1元,1年下來,多出 1億元的利潤。

 另一個例子是某家連鎖服裝企業KY,主打三四線年輕人市場,直營門店2 000家,每年導購員的工資開支共6億元。對門店來說,到底什么時候上多少導購員,這是一直困擾公司的難題。如果一家企業的銷售現場,導購員總比顧客還多,這樣是不可能掙錢的。

人力成本的控制是大規模連鎖企業的痛點,同樣的道理,我們通過為企業搭建數據中臺,把不同系統供應商的五花八門的軟件數據抽取出來。另外,我們購買了地圖供應商提供的商圈數據,爬取了每家門店所處區域的天氣數據,為企業定制了一套智能排班算法,為每一家門店不同時段的導購員需求量做了精準預測。


這套方法的邏輯是:基于地理位置和商圈大數據的客流預測+員工畫像分析,導出智能排班算法,通過員工畫像和智能排班算法的持續運行,對員工績效管理體系做出優化,對員工的工資進行優化計算。


在門店仍然保持業務平穩增長的基礎上,這套算法為企業省下了每年5 000萬元的人力成本,這還是算法運行1年的數據,未來還有較大的提升空間。

 海底撈創始人張勇認為,公平公正是企業這種組織的第一要務。如何公平公正?企業家不是千里眼順風耳,通過數字化構建員工畫像是關鍵。

對KY來說,通過投入數百萬元花費,幾個月就帶來了每年5 000萬元的額外利潤。智能排班算法僅僅是企業數字化運營的第一步,也是相對容易的一步,但好的起步就是成功的一半。“數字化戰略”加持下的KY,正在從二三十億元向百億級獨角獸企業邁出堅實的一步。


終局思維:瞭望人機協同的未來


回眸中國互聯網江湖,有一群人的能量很大,那就是阿里的“店小二”。圈內曾有傳聞,中國供應商們去杭州“覲見”店小二,不提個百萬元現金都不好意思約下午茶,為什么店小二這么吃香?在阿里早期線上流量紅利的階段,電腦界面是有限的,手機界面就更小,能不能放到有利的位置,決定了企業品牌多大的曝光量,而流量是直接可以換錢的。

但是現在不一樣了,阿里最核心的人工智能算法是一個推薦引擎,線上業務天然就有消費者的數據和消費軌跡。阿里大平臺上每個商品都有數百個標簽,隨著我們持續在阿里生態消費,這些標簽被反向打在我們身上,我們每一個人都被阿里打了無數的標簽,通過聚類分析,我們的喜好可以分幾十種。阿里比我們更了解自己,行為很多時候可以反應潛意識層面的東西,可能我們習慣了自己欺騙自己,但是騙不了阿里的推薦引擎。

到2018年,阿里生態數萬億元的交易額,有70%交易的達成是通過推薦引擎算法的千人千面完成的,而這個過程人類已經無法插上手,算法還在自我迭代。

而我們每個人都是按照自己的一套心智模型來解析世界,心智模型即你自己特定的一套根深蒂固的假設、歸納、信念與價值觀,它們令你得以理解自己所感受到的世界,并在其中如魚得水。不同的心智模型會形成不同的解讀、感受、看法與行動。這也是前文提到,為什么越大的企業,信息傳遞越容易失真的根本原因。

這是人類的弱點,從事規律性操作,機器比人靠譜,智能打折的算法比店長的經驗靠譜,盡管最初的算法來自于店長的經驗。機器強在記憶力和從復雜數據中尋找規律,而人類強在直覺判斷和發散型思維。

回到企業的場景,過去的組織是人與人的結合,機器是人四肢的延展;而未來的組織是人與人、人與機器的融合,機器可以成為人的第二大腦,人又是機器之心。

對所有人來說,都要思考一個命題,我的工作會不會被機器替代。在不遠的將來,司機、會計、廚師、電子廠工人甚至只會搜數據、寫報告的咨詢師,都有可能被機器替代。在一家超市,企業在用智能補貨算法,而原本判斷每天補貨量的品類經理是需要長期經驗積累的崗位。在復雜的超市零售系統里面,每天補貨的精準程度直接決定了供應鏈流通和交付效率,在1%的利潤差就是企業核心競爭力的超市業態,這得有多重要。

每日優鮮的徐正是一個IT出來做農業供應鏈和零售的年輕企業家,以他的邏輯,超過100萬次的決策問題必須交給算法。每日優鮮3 000個前置倉,每個前置倉500個SKU,每個前置倉所服務的群體都不一樣,每天倉內有多少品類?每個SKU備多少貨?算法需要完成的工作量是:3 000X500=150萬次決策/天。


?每日優鮮CEO徐正認為,超過100萬次的決策問題必須交給算法。

每日優鮮和其他前置倉企業最大的區別就在算法上,叮咚買菜還在燒資本的錢擴規模的時候,每日優鮮通過長期積累不斷成長的倉貨匹配算法。已經可以實現單倉盈利,這才是每日優鮮最大的護城河。算法的進化是需要時間和數據喂養的,一步慢,步步慢。

企業是企業家帶著一群人做一件有意義的事情,如何讓人的價值和算法的價值在企業經營中協同共生,讓人去做人類擅長的事情,比如感知消費者內心需求,并與消費者建立情感鏈接,讓機器去做機器應該做的事情,特別是大數量級和復雜背景下的重復性決策。

不光是未來,當下執牛耳的互聯網企業大都構建了人機協同的生態。阿里巴巴,一個人文情懷濃厚,激發人底層動力的組織體系,一系列扎根全球消費場景的算法引擎;谷歌,一群具備想象力的快樂的員工,具備自我迭代能力的搜索引擎;達里歐的橋水基金,一套具備宗教性質的企業原則,這是一個從組織管理到投資決策,都極度依賴機器算法的標桿企業。


生命周期:找到數字化的節奏感


對每一個企業家來說,企業就是他的修道場,打怪升級,營業額從十億元到百億元,再從百億元到百年企業,雖然終有倒下那一天,但過程和體驗對所有親歷者來說都是一筆財富。生命終有竟時,而人生就是馬拉松長跑,在到達終點之前,如何分配體力,如何把握節奏是關鍵。

立志成為“中國德魯克”的叢龍峰師兄總結了一套企業生命周期理論,在此借用一下。我把生命周期里企業從IT到DT的工作重點也分為5個階段,數字化不是一蹴而就的事情,跟著企業生長發育的節奏走,持續成長,不疾不徐。


1. 企業家首先是業務能手,不管白貓黑貓,抓住趨勢,乘勢而起就是好貓。

風云際會,時代機遇是造就偉大企業的溫床,一代歷史機遇就有一代偉大企業。優秀的企業家總是嗅覺靈敏的,抓住機遇,先把時代給的藍海紅利吃干榨凈,在這個階段,跑馬圈地,攻占山頭最重要。

對處于藍海紅利期的企業來說,勿做他想,奉行拿來主義,簡單好用實惠的第三方軟件對企業就剛好,除了互聯網企業天生的數字基因,這個階段的傳統企業不太需要在數字化上下重注。

2. 藍海變紅海,賽道擁擠,企業需要練好內功,縱橫捭闔,打響品牌。

做品牌看似是對外樹立差異性,關鍵還是內功,成功品牌的背后是差異化和標準化,面對紅海的競爭,企業需要找到差異點和核心壁壘,高筑墻,廣積糧。以傳統零售和餐飲企業為例,打磨體驗和產品模型,構建差異化供應鏈是第2個階段的核心。

這個階段的企業,用好市場上的成熟IT供應商的軟件組合,就能應付企業的流程優化等命題。

3. 升級企業家認知邊界,找到自己的終局愿景,打造人機協同的企業內核。

第3個階段是重要轉折期,大部分企業走不到這個階段就陣亡或者不溫不火了,從規模上講,差不多是10億元的坎。這個時候,企業規模變大,人數激增,業務線條增加,管理的復雜程度指數級增加,回到前文對每日優鮮的分析,當決策頻率到了一定數量級后,算法效率就會超越人的經驗效率。

數字化不是一個部門的事情,這個階段的數字化工作上升為一把手工程,在對未來企業的終局思考中,數字化系統是企業的兩條腿之一,達到10億元量級是一個企業考慮數字化升級的門檻,不到這個規模,數字化很難成為企業的核心競爭力,也不是戰略命題。

這個階段傳統企業需要在專業第三方的幫助下,搭建自己的數據中臺。因為到了這個階段,企業上的各種系統已經到兩位數,我們需要讓煙囪式的軟件系統協同起來,打破數據孤島效應,讓大數據真正為企業提高效率、降本增效。

4. 獨行快,眾行遠,企業家心力總有窮盡時,創業團隊需要有組織高手角色。

到這個階段的企業,突破了10億元量級,靠個人領導往往力有不及,企業家需要修煉領導力,并且搭建核心團隊,引入組織高手的角色,有的企業家本身就是,有的需要引入外部專業機構輔導+內部CHO角色升級。

企業在這個階段,數字化工作真正進入持續發揮效用的時候,員工做人擅長之事,機器算法成為企業日常經營決策的重要參與者,而不僅僅是參謀角色,企業需要達到人機協同的狀態,數據不僅僅能通過算法提高效率,還能通過大數據產生新的業務場景,達到“一切業務數據化”和“一切數據業務化”的狀態。

5. 文化滋潤心田,企業家精神的終極版是心靈捕手,人才洶涌,事業奔騰。

此時的企業往往建立了生態系統,戰略、業務和人才3大版圖逐漸豐滿,規模上大多超過100億元,企業文化是企業家文化的外溢作用,不是說前面幾個階段不需要企業文化,而是到了這個階段,企業家需要重點關注企業文化的持續作用,組織最終成為社會的企業。

這個階段,數字化已經成為企業的核心壁壘之一,對數字化領域的持續投入進入平穩期。比如對零售企業來說,這一塊的投入要穩定占到公司年營收的3%,人工智能持續升級。人機協同的大框架更加穩固。

美國遏制華為的事件揪住了大眾的心,當一個企業代表中國要去打破世界科技霸權,經歷這樣的磨難,還能挺直脊梁往前沖時,這就是領導力和企業文化的巔峰狀態。

感性的熱血背后,我們再怎么看重5G帶來的萬物互聯時代都不為過,數字虛擬世界真的會成為一個新世界,一個人類現實世界的映射。一個地球的平行界面,一面是情感豐富的人類族群,一面是絕對理性的人工智能,兩個世界的橋梁就是算法和數據。


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