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企业如何借助互联网新技术，加快基于大数据驱动的智能制造升级，向智能化生产、网络化协同、服务化转型？通过对欧美市场和企业的分析研究，德勤战略与运营咨询总监宋旭军在会上从“数字化驱动全渠道融合”、“大数据商业分析”及“新技术和未来商业模式”等三个方面阐述了数字新技术给企业运营带来的新变化。
数字化驱动全渠道融合
随着互联网的飞速发展，个人消费电子产品和互联科技正在被加速普及。宋旭军举例说：“2000年初时，iPhone的年销售量约为一百万台，2007年，只用了75天就达到了百万台的销售量，到2015年，iWatch只用了15天就突破了这个数字。”究其原因，主要是在于相关电子产品的价格快速下降，便携移动性及可用性不断增强，以及各种产品间的互联功能越来越强大。
在技术的推动下，消费者的消费模式也越来越数字化。根据德勤的统计分析，在购买过程中，消费者对产品的分析研究，包括建立购买标准、产品的比价、执行具体的购买行为，以及使用之后在社交媒体和朋友分享使用心得、建立产品忠诚度等各方面的数字化程度已经变得越来越高。
因此，在消费者和技术的共同驱动下，零售业出现了四大数字化转型趋势。首先，是移动。宋旭军说：“移动电子商务更是已经成为电子商务的主流。刚刚过去的‘双十一’，天猫912亿的销售额中，70%来自移动端，占比大且发展迅猛。所以，对于零售商、制造商而言，相关的移动电商、移动支付，以及为了配合移动支付提供的安全交易环境，就变得越来越重要。其次，是快捷。对于90、00后的新兴消费者来说，已经不愿意再等几年才能更新换代，大家都希望能尽快推出新产品，这就需要制造商能更快地推出产品。第三，是体验。消费者希望按照他们希望的时间、地点、渠道去购买物品，并且得到一视同仁的认真接待。第四，是创新。不管是产品的创新、服务的创新，还是渠道、营销交付模式等的创新，都在快速地发展变化中。根据安装在美国主流商场的六万个跟踪设备的数据显示，过去几年中，实体渠道的消费者人数正以平均每年20%的速度飞速下降，与此同时，更多的制造商把产品直接放在网上销售。
这些趋势所带来的变化，从消费者的角度看，现在购买产品的渠道比以前更加多，不光有传统的百货商店、购物中心、大型超市，也有新兴的各类电子商务的平台、社交媒体平台；从企业的角度看，国内外的企业逐渐都实现了多渠道的方案，但是大部分企业各渠道间互相隔离，传统渠道、电商渠道都有独立的运营系统、管理团队等，内部严重缺乏整合。“这样就带来了多方面的问题。如旧有的零售商多渠道构架不允许建立一个多渠道的客户体验，同时这种架构和组织也限制了提高消费者满意度的可能性，并降低了整体运营效率。”宋旭军说道。
所以，企业需要建立全渠道架构，在管理体系和IT基础架构间进行无缝实时的对接，提供统一的运营方案。从近几年欧美领先企业数字化运用趋势来看，可以归纳为三种类型的全渠道部署：一是正在加快部署新的客户接触点。在步行可及区域内布局移动商店或接触点。二是部署新的转化策略。开发智能冰箱、智能购物车等物联网设备，创新3D打印、可穿戴设备等数字化功能等。三是部署新的送货方式。靠近上下班路线的“免下车取货点”、按需的同日送达服务、P2P物流等。宋旭辉预计，今后便捷送货将会成为电子商务非常主流的方式。
大数据商业分析
除了通过数字化驱动全渠道融合以外，欧美领先企业开始大规模采用数据分析法来提升业绩并优化决策。据德勤统计，这些企业在日常运营和决策过程中对数据分析法的运用是运营欠佳企业的近三倍。宋旭军解释说：“传统的企业，一般只在财务领域采用数据分析，但在领先企业中，已经在战略运营、市场营销、产品营销、顾客服务等多种应用中进行大量的数据分析，以提升管理和服务。这些应用数据较丰富的企业，他们的业绩相应比数据分析少的企业高得多。”
在宋旭军看来，数据分析法不是一个新概念，而是将数据管理、量化方法及可视化技术三项技术经过发展从而实现更深入见解的方法。“数据以往最传统、最基础的应用，是强调总结以及问题的描述和诊断。比如，每个季度出一次财务报告，每个月出一份经营分析报告，包括异常和报警也随经营分析至少一个月才整理一次，强调‘事后总结’，具有很大的延时性。未来，将趋向更前瞻、具有预测性的发展规律数据分析。届时，我们可以基于消费者的大数据对库存、配送网络的算法、订单、布局，竞争等各方面进行仿真预测，从而对销售数据达到准确把握。”
此外，宋旭军还分享了四点数据分析法相关的经验，以供国内企业借鉴。
第一，数据即王道。宋旭军说：“大家都在谈大数据，那么，什么样的数据是大数据呢？我认为，企业平时应该注重积累数据，不管是经营，还是跟客户交流所产生的数据，都需要进行主动的多渠道积累。”
第二，尽早使用可视化技术。尤其是在与企业管理层、业务领导做沟通时，如果有可视化的手段，可以在问题解决过程中尽早快速地对假设进行检测。
第三，在“跑”之前先学会“爬”和“走”。在采取更高级的预测性解决方案前，提高描述性分析能力可以产生巨大的价值。
第四，人员配备是关键。安排合适的人才进行持续性分析是维持成功的必要条件。
新技术和未来商业模式
宋旭军坦言，新技术正在对商业模式产生革命性影响，拥抱最新的创新成果将是企业保持自身竞争优势的关键。
根据德勤2015年最新产业调研显示，目前，欧美企业中的新技术正加速普及。宋旭军说：“库存及网络优化、感应器及自动识别、云计算及储存、机器人及自动化等技术已逐渐成熟，已有35%至45%的企业进行应用；很多制造业企业对预测分析、可穿戴及移动技术的应用已快速增长；此外，3D打印、无人驾驶汽车及无人机等新兴技术也开始被应用。”
由此可见，智能数据是所有新技术的支柱，为商业模式巨变打下了基础。对于智能技术中尤为重要的物联网，在宋旭军看来，它可以通过分析广泛相关的数据来推动有意义的行为创造价值。他说：“客户可以把相关的决策信息交给服务提供商进行研究，服务提供商安排自己的员工或提示客户做出相应的反映。这样的商业场景有很多，可以是仓库的自动补货功能，也可能是一个医生针对一个病人的长期健康管理和健康监控的过程。所以，物联网可以颠覆很多环节，对产品研发、生产、供应链、人力管理、资源管理等环节已经产生了效益。”
随后，宋旭军又分析了可穿戴设备的应用场景。可穿戴设备结合数据和远程资源，使提供优质远程服务成为可能。这种技术已在欧美公共事业、发电公司、重型机械设备生产商有许多应用。
物联网、可穿戴设备等新技术的应用，对企业供应链的转型提供可能性，同时也使企业面临巨大的挑战。宋旭军分析，目前企业共同面临的供应链问题，首先是供应链的全球化，由于一些区域贸易协定不断变化调整，给跨国企业的全球资源部署带来了巨大的挑战。第二是长期经济的不确定性，对生产经营和利润压力越来越大。第三是政治、市场等大量不确定因素给企业带来的风险。这些因素导致企业供应链的可视性越来越低，监管难度、成本压力也越来越大。
因此，宋旭军判断：在未来，企业的商业模式和供应链环节，会出现两方面趋势。
一方面，是新的商业模型会增加供应链的复杂性，并要求供应链管理企业开发出崭新的供应链，为新产品和新客户群体提供更稳定、更不间断地服务。另一方面，会产生新的交付模式，崭新的分销渠道将会改变产品和服务的交付方法，促使供应链管理机构必须装备新技能以管理非传统的产品和供应商生态系统。
最后，宋旭军总结说：国内企业引进这些创新技术还需要很大的投入，对大部分企业来说，往往很难及时地对新技术进行投资，这也是目前面临的最大的阻碍。不过，新一轮的信息化浪潮中，观望也是一种很大的风险。
数字化驱动全渠道融合
随着互联网的飞速发展，个人消费电子产品和互联科技正在被加速普及。宋旭军举例说：“2000年初时，iPhone的年销售量约为一百万台，2007年，只用了75天就达到了百万台的销售量，到2015年，iWatch只用了15天就突破了这个数字。”究其原因，主要是在于相关电子产品的价格快速下降，便携移动性及可用性不断增强，以及各种产品间的互联功能越来越强大。
在技术的推动下，消费者的消费模式也越来越数字化。根据德勤的统计分析，在购买过程中，消费者对产品的分析研究，包括建立购买标准、产品的比价、执行具体的购买行为，以及使用之后在社交媒体和朋友分享使用心得、建立产品忠诚度等各方面的数字化程度已经变得越来越高。
因此，在消费者和技术的共同驱动下，零售业出现了四大数字化转型趋势。首先，是移动。宋旭军说：“移动电子商务更是已经成为电子商务的主流。刚刚过去的‘双十一’，天猫912亿的销售额中，70%来自移动端，占比大且发展迅猛。所以，对于零售商、制造商而言，相关的移动电商、移动支付，以及为了配合移动支付提供的安全交易环境，就变得越来越重要。其次，是快捷。对于90、00后的新兴消费者来说，已经不愿意再等几年才能更新换代，大家都希望能尽快推出新产品，这就需要制造商能更快地推出产品。第三，是体验。消费者希望按照他们希望的时间、地点、渠道去购买物品，并且得到一视同仁的认真接待。第四，是创新。不管是产品的创新、服务的创新，还是渠道、营销交付模式等的创新，都在快速地发展变化中。根据安装在美国主流商场的六万个跟踪设备的数据显示，过去几年中，实体渠道的消费者人数正以平均每年20%的速度飞速下降，与此同时，更多的制造商把产品直接放在网上销售。
这些趋势所带来的变化，从消费者的角度看，现在购买产品的渠道比以前更加多，不光有传统的百货商店、购物中心、大型超市，也有新兴的各类电子商务的平台、社交媒体平台；从企业的角度看，国内外的企业逐渐都实现了多渠道的方案，但是大部分企业各渠道间互相隔离，传统渠道、电商渠道都有独立的运营系统、管理团队等，内部严重缺乏整合。“这样就带来了多方面的问题。如旧有的零售商多渠道构架不允许建立一个多渠道的客户体验，同时这种架构和组织也限制了提高消费者满意度的可能性，并降低了整体运营效率。”宋旭军说道。
所以，企业需要建立全渠道架构，在管理体系和IT基础架构间进行无缝实时的对接，提供统一的运营方案。从近几年欧美领先企业数字化运用趋势来看，可以归纳为三种类型的全渠道部署：一是正在加快部署新的客户接触点。在步行可及区域内布局移动商店或接触点。二是部署新的转化策略。开发智能冰箱、智能购物车等物联网设备，创新3D打印、可穿戴设备等数字化功能等。三是部署新的送货方式。靠近上下班路线的“免下车取货点”、按需的同日送达服务、P2P物流等。宋旭辉预计，今后便捷送货将会成为电子商务非常主流的方式。
大数据商业分析
除了通过数字化驱动全渠道融合以外，欧美领先企业开始大规模采用数据分析法来提升业绩并优化决策。据德勤统计，这些企业在日常运营和决策过程中对数据分析法的运用是运营欠佳企业的近三倍。宋旭军解释说：“传统的企业，一般只在财务领域采用数据分析，但在领先企业中，已经在战略运营、市场营销、产品营销、顾客服务等多种应用中进行大量的数据分析，以提升管理和服务。这些应用数据较丰富的企业，他们的业绩相应比数据分析少的企业高得多。”
在宋旭军看来，数据分析法不是一个新概念，而是将数据管理、量化方法及可视化技术三项技术经过发展从而实现更深入见解的方法。“数据以往最传统、最基础的应用，是强调总结以及问题的描述和诊断。比如，每个季度出一次财务报告，每个月出一份经营分析报告，包括异常和报警也随经营分析至少一个月才整理一次，强调‘事后总结’，具有很大的延时性。未来，将趋向更前瞻、具有预测性的发展规律数据分析。届时，我们可以基于消费者的大数据对库存、配送网络的算法、订单、布局，竞争等各方面进行仿真预测，从而对销售数据达到准确把握。”
此外，宋旭军还分享了四点数据分析法相关的经验，以供国内企业借鉴。
第一，数据即王道。宋旭军说：“大家都在谈大数据，那么，什么样的数据是大数据呢？我认为，企业平时应该注重积累数据，不管是经营，还是跟客户交流所产生的数据，都需要进行主动的多渠道积累。”
第二，尽早使用可视化技术。尤其是在与企业管理层、业务领导做沟通时，如果有可视化的手段，可以在问题解决过程中尽早快速地对假设进行检测。
第三，在“跑”之前先学会“爬”和“走”。在采取更高级的预测性解决方案前，提高描述性分析能力可以产生巨大的价值。
第四，人员配备是关键。安排合适的人才进行持续性分析是维持成功的必要条件。
新技术和未来商业模式
宋旭军坦言，新技术正在对商业模式产生革命性影响，拥抱最新的创新成果将是企业保持自身竞争优势的关键。
根据德勤2015年最新产业调研显示，目前，欧美企业中的新技术正加速普及。宋旭军说：“库存及网络优化、感应器及自动识别、云计算及储存、机器人及自动化等技术已逐渐成熟，已有35%至45%的企业进行应用；很多制造业企业对预测分析、可穿戴及移动技术的应用已快速增长；此外，3D打印、无人驾驶汽车及无人机等新兴技术也开始被应用。”
由此可见，智能数据是所有新技术的支柱，为商业模式巨变打下了基础。对于智能技术中尤为重要的物联网，在宋旭军看来，它可以通过分析广泛相关的数据来推动有意义的行为创造价值。他说：“客户可以把相关的决策信息交给服务提供商进行研究，服务提供商安排自己的员工或提示客户做出相应的反映。这样的商业场景有很多，可以是仓库的自动补货功能，也可能是一个医生针对一个病人的长期健康管理和健康监控的过程。所以，物联网可以颠覆很多环节，对产品研发、生产、供应链、人力管理、资源管理等环节已经产生了效益。”
随后，宋旭军又分析了可穿戴设备的应用场景。可穿戴设备结合数据和远程资源，使提供优质远程服务成为可能。这种技术已在欧美公共事业、发电公司、重型机械设备生产商有许多应用。
物联网、可穿戴设备等新技术的应用，对企业供应链的转型提供可能性，同时也使企业面临巨大的挑战。宋旭军分析，目前企业共同面临的供应链问题，首先是供应链的全球化，由于一些区域贸易协定不断变化调整，给跨国企业的全球资源部署带来了巨大的挑战。第二是长期经济的不确定性，对生产经营和利润压力越来越大。第三是政治、市场等大量不确定因素给企业带来的风险。这些因素导致企业供应链的可视性越来越低，监管难度、成本压力也越来越大。
因此，宋旭军判断：在未来，企业的商业模式和供应链环节，会出现两方面趋势。
一方面，是新的商业模型会增加供应链的复杂性，并要求供应链管理企业开发出崭新的供应链，为新产品和新客户群体提供更稳定、更不间断地服务。另一方面，会产生新的交付模式，崭新的分销渠道将会改变产品和服务的交付方法，促使供应链管理机构必须装备新技能以管理非传统的产品和供应商生态系统。
最后，宋旭军总结说：国内企业引进这些创新技术还需要很大的投入，对大部分企业来说，往往很难及时地对新技术进行投资，这也是目前面临的最大的阻碍。不过，新一轮的信息化浪潮中，观望也是一种很大的风险。