时间:2024-04-24
赵前
对一个营收10亿元量级的企业来说,数字化的开发成本是3年2 000万元。同时需要企业经营逻辑升级,组织升级,对企业造成全面影响,做不好就是一场耗时费力的折腾。
2018年以来,数字经济和企业数字化浪潮汹涌而来,数据中台、业务中台、数据湖和数据平台等概念接踵而至,很多企业家在还没有真正理解什么是数字化的时候,就已经登上了前途未卜的数字化方舟。
企业家需要从常识逻辑、终局思维和生命周期来思考“为什么要数字化”和“什么时候数字化”的命题。
企业越大,层级越多,理解力偏差和记忆力极限,让企业家离真相越远,决策越低效。
我们以企业制定打折决策为例,案例是某浙江女鞋企业品牌DD,全国连锁9 000家,经营模式为托管直营,一年差不多卖出1亿双鞋子,客单价在100元左右。
女鞋是快时尚行业,换得快、款式多、花样杂。女鞋品牌DD走高周转模式,一双鞋4个月必须卖完,卖完换新款,基本上不会为老款补货。那么对这家企业来说,什么时候打折和打几折是核心决策要素,决策层需要根据每一个门店所属商圈的消费流变化来制定打折策略。
这需要店长长年卖货的经验嗅觉,但是随着企业店越开越多,有经验的店长培养速度往往会跟不上,但是为了抢占重要的学校商圈,开店又不能停。追求规模和追求效率,很多情况下是矛盾共生的。
通过人产生的核心判断的价值,总有跟不上企业发展的时候。
怎么办?有人说,找出优秀的店长,立标杆,把优秀店长的经验总结提炼出来,通过建立企业大学E-learning系统把好的经验传递出去。但实际的情况是有悟性的人其实自身就能摸索出套路,找到决策方法,而缺少智慧的人依然很难快速培训出来。店长的进化仍然赶不上企业发展的速度。
DD女鞋项目上,我们找到DD女鞋9 000家门店中的标杆店长,把他们的经验系统拆解,同时把过去3年企业积累在ERP、CRM和WMS中的数据抽取出来,通过经验拆解+3年数据,做了一套智能打折的算法。
刚开始算法在部分区域试点,经过3个月调整期,算法越来越聪明。后来,我们把这套智能打折的算法推广到9 000家门店,辅助店长做打折决策。
这套为DD女鞋定制的智能打折算法让1双鞋平均多挣1元,1年下来,多出 1亿元的利润。
另一个例子是某家连锁服装企业KY,主打三四线年轻人市场,直营门店2 000家,每年导购员的工资开支共6亿元。对门店来说,到底什么时候上多少导购员,这是一直困扰公司的难题。如果一家企业的销售现场,导购员总比顾客还多,这样是不可能挣钱的。
人力成本的控制是大规模连锁企业的痛点,同样的道理,我们通过为企业搭建数据中台,把不同系统供应商的五花八门的软件数据抽取出来。另外,我们购买了地图供应商提供的商圈数据,爬取了每家门店所处区域的天气数据,为企业定制了一套智能排班算法,为每一家门店不同时段的导购员需求量做了精准预测。
这套方法的逻辑是:基于地理位置和商圈大数据的客流预测+员工画像分析,导出智能排班算法,通过员工画像和智能排班算法的持续运行,对员工绩效管理体系做出优化,对员工的工资进行优化计算。
在門店仍然保持业务平稳增长的基础上,这套算法为企业省下了每年5 000万元的人力成本,这还是算法运行1年的数据,未来还有较大的提升空间。
海底捞创始人张勇认为,公平公正是企业这种组织的第一要务。如何公平公正?企业家不是千里眼顺风耳,通过数字化构建员工画像是关键。
对KY来说,通过投入数百万元花费,几个月就带来了每年5 000万元的额外利润。智能排班算法仅仅是企业数字化运营的第一步,也是相对容易的一步,但好的起步就是成功的一半。“数字化战略”加持下的KY,正在从二三十亿元向百亿级独角兽企业迈出坚实的一步。
回眸中国互联网江湖,有一群人的能量很大,那就是阿里的“店小二”。圈内曾有传闻,中国供应商们去杭州“觐见”店小二,不提个百万元现金都不好意思约下午茶,为什么店小二这么吃香?在阿里早期线上流量红利的阶段,电脑界面是有限的,手机界面就更小,能不能放到有利的位置,决定了企业品牌多大的曝光量,而流量是直接可以换钱的。
但是现在不一样了,阿里最核心的人工智能算法是一个推荐引擎,线上业务天然就有消费者的数据和消费轨迹。阿里大平台上每个商品都有数百个标签,随着我们持续在阿里生态消费,这些标签被反向打在我们身上,我们每一个人都被阿里打了无数的标签,通过聚类分析,我们的喜好可以分几十种。阿里比我们更了解自己,行为很多时候可以反应潜意识层面的东西,可能我们习惯了自己欺骗自己,但是骗不了阿里的推荐引擎。
到2018年,阿里生态数万亿元的交易额,有70%交易的达成是通过推荐引擎算法的千人千面完成的,而这个过程人类已经无法插上手,算法还在自我迭代。
而我们每个人都是按照自己的一套心智模型来解析世界,心智模型即你自己特定的一套根深蒂固的假设、归纳、信念与价值观,它们令你得以理解自己所感受到的世界,并在其中如鱼得水。不同的心智模型会形成不同的解读、感受、看法与行动。这也是前文提到,为什么越大的企业,信息传递越容易失真的根本原因。
这是人类的弱点,从事规律性操作,机器比人靠谱,智能打折的算法比店长的经验靠谱,尽管最初的算法来自于店长的经验。机器强在记忆力和从复杂数据中寻找规律,而人类强在直觉判断和发散型思维。
回到企业的场景,过去的组织是人与人的结合,机器是人四肢的延展;而未来的组织是人与人、人与机器的融合,机器可以成为人的第二大脑,人又是机器之心。
对所有人来说,都要思考一个命题,我的工作会不会被机器替代。在不远的将来,司机、会计、厨师、电子厂工人甚至只会搜数据、写报告的咨询师,都有可能被机器替代。在一家超市,企业在用智能补货算法,而原本判断每天补货量的品类经理是需要长期经验积累的岗位。在复杂的超市零售系统里面,每天补货的精准程度直接决定了供应链流通和交付效率,在1%的利润差就是企业核心竞争力的超市业态,这得有多重要。
每日优鲜的徐正是一个IT出来做农业供应链和零售的年轻企业家,以他的逻辑,超过100万次的决策问题必须交给算法。每日优鲜3 000个前置仓,每个前置仓500个SKU,每个前置仓所服务的群体都不一样,每天仓内有多少品类?每个SKU备多少货?算法需要完成的工作量是:3 000X500=150万次决策/天。
每日优鲜和其他前置仓企业最大的区别就在算法上,叮咚买菜还在烧资本的钱扩规模的时候,每日优鲜通过长期积累不断成长的仓货匹配算法。已经可以实现单仓盈利,这才是每日优鲜最大的护城河。算法的进化是需要时间和数据喂养的,一步慢,步步慢。
企业是企业家带着一群人做一件有意义的事情,如何让人的价值和算法的价值在企业经营中协同共生,让人去做人类擅长的事情,比如感知消费者内心需求,并与消费者建立情感链接,让机器去做机器应该做的事情,特别是大数量级和复杂背景下的重复性决策。
不光是未来,当下执牛耳的互联网企业大都构建了人机协同的生态。阿里巴巴,一个人文情怀浓厚,激发人底层动力的组织体系,一系列扎根全球消费场景的算法引擎;谷歌,一群具备想象力的快乐的员工,具备自我迭代能力的搜索引擎;达里欧的桥水基金,一套具备宗教性质的企业原则,这是一个从组织管理到投资决策,都极度依赖机器算法的标杆企业。
对每一个企业家来说,企业就是他的修道场,打怪升级,营业额从十亿元到百亿元,再从百亿元到百年企业,虽然终有倒下那一天,但过程和体验对所有亲历者来说都是一笔财富。生命终有竟时,而人生就是马拉松长跑,在到达终点之前,如何分配体力,如何把握节奏是关键。
立志成为“中国德鲁克”的丛龙峰师兄总结了一套企业生命周期理论,在此借用一下。我把生命周期里企业从IT到DT的工作重点也分为5个阶段,数字化不是一蹴而就的事情,跟着企业生长发育的节奏走,持续成长,不疾不徐。
1. 企业家首先是业务能手,不管白猫黑猫,抓住趋势,乘势而起就是好猫。
风云际会,时代机遇是造就伟大企业的温床,一代历史机遇就有一代伟大企业。优秀的企业家总是嗅觉灵敏的,抓住机遇,先把时代给的蓝海红利吃干榨净,在这个阶段,跑马圈地,攻占山头最重要。
对处于蓝海红利期的企业来说,勿做他想,奉行拿来主义,简单好用实惠的第三方软件对企业就刚好,除了互联网企业天生的数字基因,这个阶段的传统企业不太需要在数字化上下重注。
2. 蓝海变红海,赛道拥挤,企业需要练好内功,纵横捭阖,打响品牌。
做品牌看似是对外树立差异性,关键还是内功,成功品牌的背后是差异化和标准化,面对红海的竞争,企业需要找到差异点和核心壁垒,高筑墙,广积粮。以传统零售和餐饮企业为例,打磨体验和产品模型,构建差异化供应链是第2个阶段的核心。
这个阶段的企业,用好市场上的成熟IT供应商的软件组合,就能应付企业的流程优化等命题。
3. 升级企业家认知边界,找到自己的終局愿景,打造人机协同的企业内核。
第3个阶段是重要转折期,大部分企业走不到这个阶段就阵亡或者不温不火了,从规模上讲,差不多是10亿元的坎。这个时候,企业规模变大,人数激增,业务线条增加,管理的复杂程度指数级增加,回到前文对每日优鲜的分析,当决策频率到了一定数量级后,算法效率就会超越人的经验效率。
数字化不是一个部门的事情,这个阶段的数字化工作上升为一把手工程,在对未来企业的终局思考中,数字化系统是企业的两条腿之一,达到10亿元量级是一个企业考虑数字化升级的门槛,不到这个规模,数字化很难成为企业的核心竞争力,也不是战略命题。
这个阶段传统企业需要在专业第三方的帮助下,搭建自己的数据中台。因为到了这个阶段,企业上的各种系统已经到两位数,我们需要让烟囱式的软件系统协同起来,打破数据孤岛效应,让大数据真正为企业提高效率、降本增效。
4. 独行快,众行远,企业家心力总有穷尽时,创业团队需要有组织高手角色。
到这个阶段的企业,突破了10亿元量级,靠个人领导往往力有不及,企业家需要修炼领导力,并且搭建核心团队,引入组织高手的角色,有的企业家本身就是,有的需要引入外部专业机构辅导+内部CHO角色升级。
企业在这个阶段,数字化工作真正进入持续发挥效用的时候,员工做人擅长之事,机器算法成为企业日常经营决策的重要参与者,而不仅仅是参谋角色,企业需要达到人机协同的状态,数据不仅仅能通过算法提高效率,还能通过大数据产生新的业务场景,达到“一切业务数据化”和“一切数据业务化”的状态。
5. 文化滋润心田,企业家精神的终极版是心灵捕手,人才汹涌,事业奔腾。
此时的企业往往建立了生态系统,战略、业务和人才3大版图逐渐丰满,规模上大多超过100亿元,企业文化是企业家文化的外溢作用,不是说前面几个阶段不需要企业文化,而是到了这个阶段,企业家需要重点关注企业文化的持续作用,组织最终成为社会的企业。
这个阶段,数字化已经成为企业的核心壁垒之一,对数字化领域的持续投入进入平稳期。比如对零售企业来说,这一块的投入要稳定占到公司年营收的3%,人工智能持续升级。人机协同的大框架更加稳固。
美国遏制华为的事件揪住了大众的心,当一个企业代表中国要去打破世界科技霸权,经历这样的磨难,还能挺直脊梁往前冲时,这就是领导力和企业文化的巅峰状态。
感性的热血背后,我们再怎么看重5G带来的万物互联时代都不为过,数字虚拟世界真的会成为一个新世界 ,一个人类现实世界的映射。一个地球的平行界面,一面是情感丰富的人类族群,一面是绝对理性的人工智能,两个世界的桥梁就是算法和数据。
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