2018中国IT领袖峰会 易观马韬论道企业数字化转型

3月24日至25日，主题为“新时代：数字中国与未来世界”的2018中国（深圳）IT领袖峰会在深圳隆重举行。中国IT行业的领军人物齐聚一堂，围绕“人工智能与实体 经济 ”、“量子计算、人工智能与 区块链 ”、“工业 互联网 与中国制造”、“ 科技 金融 与风险防控”、“独角兽与前沿产业”等话题进行高端对话和探讨。

易观总裁助理及资深分析师马韬先生受邀出席，就《传统企业的数字化转型》这一主题，分享了在行业实战中的经典案例和最新成果。

传统企业的数字化转型背景

今天中国传统企业面临的市场环境是复杂而多变的。首先从宏观经济层面来看，有三个点值得注意：第一，目前中国宏观经济进入平稳下滑的通道，原有的高速增长奇迹很难再现；第二，目前的产业结构正在发生质变，服务贡献比重持续增大，目前消费贡献增长比达到了58.8%，接近60%，服务的贡献增长比也增长了将近6个百分点；第三点是人口结构的变化，今天中国人口老龄化正在不断加剧，用工会越来越难，不论在一线城市、还是在二三四线城市，人力成本都在逐步提升。

在行业和企业层面，首先要认识到与我们竞争的不是来自行业内的对手。例如今天的电视台等传统 媒体 ，其实并不是被行业内的竞争对手所干掉的，而是被 社交 媒体、 微信 微博、今日头条，甚至包括滴滴、ofo、摩拜等等所碾压。其次，当今传统企业进行数字化转型的愿望很迫切，伴随更多的是焦虑感。易观之前提出一个概念，认为未来所有的企业都将会是数字化企业，数据将会成为新能源。在这个概念之下，我们会看到很多传统企业在不断朝着互联网进行转型。但在转型的过程中，不只有渠道的互联网化，大数据、云计算、人工智能和区块链等技术不断产生和迭代，也为行业的创新发展提供了更多的可能性。第三，今天 创业 市场上很多人说资本寒冬，但实质是资本市场并非缺钱，而是越来越缺乏好的项目。同时，我们会看到在大众创业的时代，越来越多的创业企业进入到市场当中，留给消费者的选择余地也会更多。另外，企业文化代表着企业的面貌，在年轻一代崛起的背景下，不仅外部用户的心理难以把握，同时内部员工的新生态文化也让传统企业在员工管理上难以把控。

传统企业的数字化转型路径

增收、提效、降本、创新以及避险，这是技术给企业或行业所带来的五个最核心的作用。在企业转型过程中，首先要思考：市场地位是否能够保持、营收是否能够增长、ROI是否能够提高、成本是否能够降低、人员能否提效、沟通能否畅通、企业能否创新？这些全都要立足于科技力量来考虑。

在设计传统企业数字化解决方案的过程中，要注意几个核心点。第一是战略的拆解。很多传统企业由于一些体制原因，在反应机制、组织架构上没有以技术为核心地位，或者技术所扮演的角色并不是那么重要，技术并没有根据长远的战略发展有效地匹配到这个过程当中。

第二，企业的数字化竞争能力主要是从三个点去评估，即收数、看数和用数。目前很多传统企业仍然思考的问题是“我缺不缺乏流量”，或者说“我的用户数据从哪来”，面临着数据来源不明确或来源相对单一的问题，很多数字化企业在这个点上不断挣扎、寻求改变。例如，传统的金融机构现在越来越愿意和互联网企业合作，实际上他们并不缺乏结构性的数据，在 商业 银行中用户的资产信息其实是最全的，但它们并没有那么多用户的行为数据。在这样的情况下，数据的维度没有那么立体，以至于传统企业在数据的有效运用过程遇到问题。数据的清洗和整合，也就是数据的整理过程，在整个大数据运用过程中至少占到全部工作量的70%-80%，运用整理出来的数据结果相对来说工作量是最小的。当下很多传统企业希望自己去构建数据仓库，自己去做数据的整理和清洗，在市场竞争不断发展的情况下这点是有待商榷的。选择自建或第三方要跟自己的业务发展和长远战略进行匹配。数据分析有各种各样的平台和工具，同时也要有先进的人工智能算法、良好的储存性能。数据应用主要领域为用户管理、员工管理、供应商管理以及政府等其他利益相关方等。这是企业在数字化转型方案中需要注重的几个点。

理解以上几个核心点后，可以进一步探讨传统企业在数字化转型中需要调整的地方有哪些。首先是企业最高层管理思维的变化。很多传统企业已经意识到并开始推行数字化转型，但是它们在体制上不如互联网企业那么灵活。如果我们需要去推动这样一个数字化转型战略，应该考量企业整体考核的指标是否与长远的战略相匹配。虽然渠道、数字化、技术化等部门并不直接产生利润，但是这几个方面决定着未来企业业务的增速，应纳入长期战略部署当中。企业高层管理思维对于考核指标的转变、业务部门的支持就起了决定性作用。短期和长期的战略目标要匹配，德勤的调研数据也显示，目前大多数企业的数字化转型过程中都需要有最高决策层或领导层参与到其中。

对数字工具的深刻理解要应用到既有业务当中，主要体现在对第一方/第三方、本地化/云化、线上/线下工具的抉择上。不同的企业在不同发展阶段中的技术应用能力都不太一样，需要思考在什么阶段自建、在什么阶段通过外包解决，因需制宜应用数据是非常有必要的。

数据安全管理要求在搭建数字化框架之前，务必要给出针对数据安全的管理方案，这是一条红线，也是目前所有信息数字化企业都需要清晰认识到的一点。在数据应用之前一定要有数据的安全管理方案。

我们要保持开放的心态，同时也要计算投入产出比，慎重进行跨界合作。每个转型中的企业都可能有自建数据、或者拥有自主数字科技能力的需求，应在跨界合作和业务发展过程中去判断，根据初期、中期以及长远期的阶段性特征去考虑借力或外包，或者是与合作方共担成本的解决方案。

以上是对于企业数字化转型路径的梳理。易观在服务很多传统企业的时候，也会按照这个解决路径对其做一些问卷测试，根据测试结果评估其目前处在转型的哪个阶段，与行业内平均水平的差距在哪里。我们首先会看两个大的层面，第一个层面是组织架构，分为三个水平：目前很多的传统企业实际上是没有独立的数据部门，或者没有按照数据的职能来做相应的划分，这是初级的水平；中级水平指有数据的人才，但他们是散落在独立的业务部门当中的；而在高级水平，会有专门的数据战略部门统一研究和协调任务。虽然在组织架构上，目前一些大型传统企业基本都是处于高级的阶段，但为什么效果不一呢？在很多情况下，很多大型传统企业已经意识到独立数据部门和研究人才团队的重要性，但是基于体制内的问题，业务部门和数据部门的配合、技术团队和数据团队的话语权等矛盾，可能会直接导致业务推进缓慢。

第二个大层面是数据管理，包括这几个点：第一个是数据的收集，涵盖渠道、类别、深度和频次；第二个是数据的清洗和整合；第三个是数据的分析；第四个是数据的应用。一个企业数字化的能力即收数、看数和用数，目前大多数传统企业实际上更多依靠自有的渠道收数。在这种收数的过程中，如果是单纯依靠自有渠道的话，数据的维度相对来说就更为单一。同时渠道也都是通过自有的APP来收集现有的数据。这是转型过程中的初级水平。相应的中高级水平，除了自有渠道之外，一定会有包括来自于 营销 渠道、第三方渠道，包括跨行业渠道等多维度的渠道来做数据的收集。这些多维度数据收集的目的实际上能够让所收集的数据维度更丰富，不只是用户基本属性数据，也包括用户的行为数据和用户资产信息、金融属性数据。另外更高阶的是未来能够收集到用户情绪属性的数据。在这几个多维度属性的数据之下，我们可以更为丰满、更为立体地刻画用户画像，让企业不但知道他干什么，也能知道他想什么，甚至知道他未来会做出怎么样的决策。这个实际上才是在用户数据维度上所达到的理想状态。

另外我们会看初级的统计频次，它的周期相对来说较为缓慢，未来统计的周期应该是T+0或实时的，即数据收集的频次能够实现实时数据的收集。在分析维度上我们会做历史数据的追溯、现有数据的实时分析以及对未来数据的分析预测。这其实就是对技术综合能力的评估，不仅是对企业存储以及整个数据能力、也对数据的维护提出了一定的要求。应用场景是目前很多传统企业所面临的困境，除了关注流量之外，他们也会强调怎么样创造或创新用户与业务相匹配的合适的使用场景。易观认为，未来场景实质是企业对于用户的触点，所以要重视场景应用与数据的结合，即怎么样用收集的数据找到合适的场景来触达到用户，让用户产生更高的忠诚度、产生更深的粘性。这是在数据的应用层面应解决的问题。目前大多数传统企业在数字化转型过程中，除了组织架构之外，都处在中级阶段的过程中。

案例分享：良品铺子和商业银行

接下来分享一个案例，以良品铺子为案例从用户管理、供应链管理和员工管理三个层次进行拆解。在接入层已经有了互联网PC端触达的手段，包括二期线下门店，在三期会部署呼叫中心和POS等其他渠道。像这样的电商品牌也在拓展线下门店，可见在今天传统企业或线上线下的界限已经越来越模糊，这也是未来所有企业需要注意的点。在这个案例当中需要看到，针对不同的零售企业，不同的量级以及线上线下的区分属性，需要去对应地做业务拆解，在此基础上做整个技术架构的匹配。

接下来看一个金融行业的案例，用国内大多数商业银行的案例做代表来讲解一下。我们国家整体的商业银行互联网化或数字化基本上也是遵循“1.0、2.0、3.0、4.0”的阶段，只不过相对电子化的起点来说要晚一些。ATM机很早就有了，但是网络银行、 手机 银行实际上是从2007年到2010年这个阶段才开始快速发展的。在这个阶段，我们相对于国外的速度相对来说偏慢了一点。在2010年之后，整个中国商业银行的移动化快速发展，这实际上也有一部分源于于支付宝、微信支付强烈的倒逼。越来越多的传统商业银行开始做数字化转型，不单纯是产品，还有业务和渠道的数字化，以及整体内部管理的数字化。今天除了以往我们熟悉的产品在移动渠道的互联网化之外，越来越多的定制化数字产品也不断出现在移动渠道。这是目前传统商业银行所做出的一系列改变。另外，越来越多柜面上简单的业务被迁移到了数字化渠道上，在迁移的过程中，商业银行通过这些互联网化的渠道收集了更多的数据，在此基础上诸多定制化金融产品出现在商业银行。

虽然今天在移动支付领域商业银行并没有占据优势，但就目前的阶段来说，商业银行仍握有最多的金融信息资产数据。同时我们需要看到，虽然商业银行今天也在不断拉新，吸引新的移动互联网用户，但即使拥有这么多存量的移动互联网用户，他们的活跃程度相对于支付宝、微信来说却非常低。我们需要考虑的是在数字化竞争的时代怎样合理地应用数据经营好这些存量的用户，用合适的产品、合适的营销手段、合适的场景去促进用户增长，做好精细化的运营，做好存量用户的经营。这是目前商业银行在数字化转型当中需要注意的一些点。