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        傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需過四關(guān)

        2017-04-22 06:56:54拉姆·查蘭
        環(huán)球時報 2017-04-22
        關(guān)鍵詞:轉(zhuǎn)型客戶數(shù)字化

        全球GDP總量大概為75萬億美元,其中,中國的GDP總量是10萬億-11萬億美元之間,是非常大的體量。未來20年全球經(jīng)濟(jì)的增量會達(dá)40%,這意味著極大的市場潛力。每個企業(yè)都應(yīng)該去想,新的增量是如何被創(chuàng)造出來的,你在這里的份額有多少,以及如何獲得高于別人的份額。在很多新的變革中,有一個非常重要的新動向——數(shù)字化。企業(yè)應(yīng)如何把握數(shù)字化轉(zhuǎn)型的市場機(jī)會呢?

        首先要明確,推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的源動力不是技術(shù),而是消費(fèi)者的需求。智能手機(jī)的普及使每個消費(fèi)者真正成為上帝。他們可以通過智能手機(jī)隨時隨地比價、找到更好的推薦和評價等。消費(fèi)者要的就是四件事:更便宜、更方便、更快捷(我要而且現(xiàn)在就要),獲得更個性化、定制化的服務(wù)。這樣極致的客戶體驗,是傳統(tǒng)企業(yè)很難提供的,也意味著,傳統(tǒng)企業(yè)不進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型就沒有未來。像20年前美國的零售巨頭西爾斯百貨、凱馬特現(xiàn)在都破產(chǎn)了。

        傳統(tǒng)企業(yè)有什么賣什么,對于消費(fèi)者是誰、什么樣貌、怎么使用產(chǎn)品一無所知。要想了解每個消費(fèi)者的個性化需求,靠人工幾乎做不到,而且成本極高,必須靠技術(shù)、靠算法、靠數(shù)字化。講人工智能、算法,貌似很高深,其實基本原理很簡單。比如,一副撲克牌洗亂了,讓你重新排序,首先按花色排,然后按大小排。你先拿起一張牌,然后拿起第二張,第二張是在第一張前面還是后面,你腦子里就有一個算法。你又拿起第三張,這時就有三個可選位置,你也有一個算法。人腦排52張牌沒有太大難度,但要你給1億張牌排序,人工就做不到。對企業(yè)來說,如果你服務(wù)1億或10億用戶,要了解每個用戶的使用習(xí)慣,包括他如何購買、如何收貨、如何使用等,就需要通過數(shù)字化來記錄。一方面對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,更重要的是預(yù)測未來用戶需要什么,應(yīng)提供什么產(chǎn)品和服務(wù),這是數(shù)字化帶來的巨大價值。

        做數(shù)字化轉(zhuǎn)型,很多企業(yè)都知道前端做什么,比如怎么服務(wù)客戶,怎么研發(fā)產(chǎn)品,但往往忽略企業(yè)內(nèi)部也要進(jìn)行數(shù)字化改造。企業(yè)需要一個數(shù)字化團(tuán)隊去思考在新的時代,業(yè)務(wù)模式什么樣。那種基因里就是數(shù)字化的企業(yè),每天都在拓展新的疆土。比如亞馬遜原來只賣書,后來賣百貨,現(xiàn)在做云計算等;阿里巴巴有一個平臺,原來以中國為主,現(xiàn)在拓展到全球,德國的小企業(yè)可以通過這個平臺把東西賣到中國。

        傳統(tǒng)企業(yè)要做數(shù)字化轉(zhuǎn)型,第一,要有人才,核心團(tuán)隊要懂?dāng)?shù)字化技術(shù),也懂業(yè)務(wù),沒有被條條框框限制,有非常強(qiáng)的服務(wù)客戶的理念和導(dǎo)向;第二,一定不能把數(shù)字化的新業(yè)務(wù)和老業(yè)務(wù)混為一談,要將其作為一個單獨(dú)的部門或業(yè)務(wù)來開展;第三,要從頭開始構(gòu)筑新的業(yè)務(wù)模式,比如,IBM原來的業(yè)務(wù)模式是賣主機(jī),現(xiàn)在向服務(wù)轉(zhuǎn)型,客戶用一次他們的服務(wù)付費(fèi)一次。所以,數(shù)字化時代的業(yè)務(wù)模式不是以一次性賣產(chǎn)品為主導(dǎo),而是提供一種持續(xù)性的服務(wù)。最后一點,要有執(zhí)行力。數(shù)字化轉(zhuǎn)型要由企業(yè)一把手推動,需要至少每個星期了解一下進(jìn)展,找到問題,克服一個個障礙,這樣你就能走到最后,笑到最后?!?/p>

        (本文作者為世界著名管理咨詢大師、暢銷書作者,本文根據(jù)拉姆·查蘭在《中國企業(yè)家》雜志社與木蘭匯聯(lián)合主辦的“2017中國商界木蘭年會”上的演講及采訪整理)

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