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无限极杨俊:如何挖掘数字化的四大关键能力?
来源:CIO发展中心  作者: 佚名 2024-05-31 15:06:45
无限极是李锦记旗下的一家公司,产品包括健康食品、美妆和家居用品。李锦记是一家百年的民族企业,它有两个使命,一是发扬中华优秀饮食文化,二是弘扬中华优秀养生文化。无限极具有独特的企业文化,主要体现在三个方面:“思利及人、“永远创业”、“自动波领导模式”。

无限极是李锦记旗下的一家公司,产品包括健康食品、美妆和家居用品。李锦记是一家百年的民族企业,它有两个使命,一是发扬中华优秀饮食文化,二是弘扬中华优秀养生文化。无限极具有独特的企业文化,主要体现在三个方面:“思利及人、“永远创业”、“自动波领导模式”。除此以外,无限极还有独特的“三调养 四合理”的健康养生理念。无限极的销售模式是直销,直销与分销作为两种不同的渠道,其实殊途同归,都是要以用户为中心,提供好的产品和服务。

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数字化规划上,信息化、数字化、智能化是数字化升级常见的三个阶段,但我认为它们并没有严格的标准也没有必要严格区分。阶段的划分意义在于提醒我们有整体观,比如我们是否打好了数字化的基础,也就是说是否完成了关键行为的线上化,是否能够及时准确地采集数据。信息化通常是描述性分析的阶段,数字化是通过场景将信息化的单点连成线,通过各领域的数字化将线连成面。

数字化阶段,我们常提醒自己要从360度的数据视角看问题,比如一个消费者、一个经销商、一家门店等;同时要以闭环场景的角度来分析问题,数字化通常是诊断性分析的阶段,而在智能化阶段强调的是AI和算法,属于预测性和处方性分析阶段。

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关于数字化的价值,我认为可以分为两大类,一类是数字化优化,是在基本不改变做事方法的情况下,通过工具实现降本增效。另一类是数字化转型,体现在三个层面:商业模式的创新、业务模式的创新、生态协作的创新。

举例来说,过去直销是通过线下的方式进行销售,现在可以通过社交电商来做,突破了时空的限制,就是一种商业模式的创新。业务模式创新强调的是换一种方式做原来的事,比如我们的经销商会在店内做一些线下活动,过去是在线下做,现在我们通过线上线下融合的方式。会前发线上邀请函、会中在线下扫码互动、会后收集数据形成洞察给到活动举办人,同时鼓励大家把将各自的活动分享上传到平台。过去门店各自为战,现在可以互相借鉴成为体系,这就是业务模式的创新。生态协作的创新例子比如在供应链侧,我们在MRO采购平台实现上下游信息协同,通过竞价实现降本增效。\

我对实现数字化升级的关键能力做了个总结,主要有四个方面:组织力、工具力、数据力、运营力。​

组织力讲的是数字化团队怎样提升业务力,做到真正懂业务,另外就是提升整个组织的数字化能力。

工具力是IT部门的“老本行“:打造各种工具和系统,可分为内部和外部工具,内部工具是企业内员工使用的,相对来说对于工具力的要求较低;外部工具用户是给C端或者渠道小b端,对工具力的要求更高,因为不能强迫用户用。

数据力强调将数据变为洞察,形成服务,价值变现。

运营力强调通过持续的运营和业务的变革,实现长效效益。

特别说一句,没有业务变革的数字化项目就是“耍流氓”。

接下来我将详细解读以上提到的四项关键能力。

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01

组织力

过去我们的IT部门基本是“接单”的,给我需求我来做,IT部门背的是技术指标,保证系统没有bug,性能过关、准时上线就可以了。后来IT部门从后台走向中台,增加了比如产品经理、BP等角色,开始更深入了解业务,除了背技术指标还有产品指标。近两年,我们的IT部门开始走向前台,数字化中心成为大业务部门的一部分,开始参与和负责一些强数据驱动的业务运营,开始背业务指标。我认为这种演化是积极的,数字化必须要融入到公司的业务里。

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在企业内部,我们有很多不错的实践可供讨论和分享,为此打造了多个虚拟组织,包括有产品管理、项目管理、服务管理、数据治理、架构安全委员会等,比如产品管理委员会的产品经理会分享总结如何提升用户体验,比如架构及安全委员会会对所有新技术方案进行安全评估。通过这些虚拟组织,能够沉淀企业最佳实践,提升组织的整体能力。我们也打造了多个数字化能力共享中心COE,让数字化实现“普惠”,比如RPA应用、全员BI、内容中台、CEM应用、用户旅程应用、行为数据分析等。这样让能力分层,简单的任务由业务团队独立完成,这样IT部门可以释放一些工作量,聚焦做一些比较复杂的任务。以全员BI为例,IT负责把数据中台和BI平台搭好,业务部门在宽表上做一些自助报告和分析。我们还会举办全员BI大赛,请业务用户来讲解如何用好BI,提升了公司整体的BI能力。

02

数据力

过去IT的数据部门常常被认为是成本中心,只是建个中台,建个数仓,搞几个报表,但其工作和价值远不止如此,为了让信息和认知同频,我们将数据服务总结为8种类型,来向业务层宣导,让大家知道数据服务可不是一个报告那么简单。

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第一类服务是取数订阅,我们会做一些专题的数据推送。第二类服务是数据产品,我们做了一站式数据应用门户、对高频使用场景开发了小程序、还有chatBI、PushBI等,chatBI可以做到聊天式秒级回应,比如业务同事在跑市场的时候只需说出门店的名字,就能获得相关的360数据洞察,做到心里有数。而PushBI则会主动推送一些业务预警和流程机会点,防止用户错过一些重要的信息。第三类服务是分析报告,比如类似双十一的某个专项分析报告。第四类服务是数据标签,包括人货场的各种标签的全生命周期管理,包括事实标签、逻辑标签和预测标签。第五类服务是各类固定数据报表、看板和大屏。第六类服务是数据供应,包括接口方式或者微服务API的方式。第七类服务是自助数据服务,第八类服务就是数据资产共享。通过以上服务的宣导和应用,能够让业务人员明白数据的价值,这也是数据力的体现。

03

工具力

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工具力也就是各种系统的搭建,这需要与公司的整体策略和业务策略匹配。以渠道数字化为例,直销是B-b-c的模式,大B是品牌方,小b是直销员或门店,c是顾客。在数字化时代,经营模式没有变化,但b到c的触达发生了很大变化。以前基本是线下的方式,而且都是私域的流量,现在变成了的线上线下相结合,私域公域相结合,在这个过程中,工具赋能非常重要,我们制定了工具力四大策略:场景化赋能、系统化赋能、全域赋能、内容赋能。

场景化赋能就是将用户旅程和场景落地。系统化赋能就是通过任务体系形成系统化运作。全域赋能就是线上线下结合,公域私域结合。内容赋能我们将按照PGC-UGC-PUGC-AIGC的演化路径来建设。这样直销员一天的各个环节都有工具赋能,不一定都用,但工具箱在那里,用户自己选择合适的。总结来看,数字化工具要好用、易用、效用,这就是工具力。

04

运营力

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这里的运营力是指对数字化能力的长期运营,比如线上商城只是一个平台,是工具力,但商城的GMV是需要运营实现,是运营力。我们常常告诉业务要做到数据驱动运营,那数字化部门要先成为典范。所以这里分享一下我们的研发如何通过“多快好省勤赞”等维度,用数据驱动研发运营。首先每个开发人员的工作我们都有记录,实现了信息化,不仅有代码记录,还有预算-项目-任务-计划和实际工时等拆解,以及该员工开发的代码质量记录(比如产生了多少bug,有多少返工的工时等)。通过这些数据,我们可以对每个人的工作质与量打分,通过看板进行运营回顾,提升研发效能。

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今天不是专题讲AI,很浅地分享几个点。首先我认为要做好AI,先打好基础,一是数据的积累,二是AI人才的培养,提前做好团队的布局。然后要找对场景,没有场景,AI就像拿着锤子找钉子,英雄无用武之地。

在场景上鼓励多领域的尝试,但要聚焦核心业务场景,AI不是看起来很”花哨”,而是能够涨业绩。我个人认为大模型本身并不是企业构建AI能力的区别点,因为一般企业都只是调用国内外大厂的模型和服务,从百模大战到大浪淘沙,剩下的几家(或十几家)能力不会相差太大,而在同样的模型下,数据的质量更高、场景的选择更精准、工程化的速度更快,那么AI的效果就会更好。

所以我们计划建设“模型独立”的AI PaaS,通过AI Agent引擎来调用不同的模型,既有传统的机器学习或者垂类的小模型,也有大模型。另外对基于企业知识库的企业大脑和智能助手、AIGC、客服等领域也是我看好的AI应用领域。

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综上所述,我认为做数字化一定要以用户为中心,不管用户是内部员工,还是外部顾客,还是渠道小b,不要背朝大海,要洞察用户的真实需求。要先做好信息化再做好做数字化和智能化。数字化一定要与业务深度结合,成为公司的关键策略和核心竞争力之一。最后希望每位CIO都能助力企业实现从数字化优化向数字化转型的跨越,从IT、DT到AT的跃迁。

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编辑:刘婧
关键词: 数字化  BI  数据供应  AI  无限极  杨俊 
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