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一杯奶茶的数字化之路

数字化转型的本质是:在「数据+算法」定义的世界中,以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性,优化资源配置效率,构建企业新型竞争优势。

最近这段时间,我越来越多地看到数字化转型这个词。

自从十九大报告首次出现了数字经济这一概念以后,网上出现了很多讲产业互联网,讲供给侧改革,讲数字化转型的文章。

而这些文章表达的核心观点基本上都是,我们生活在一个数据驱动发展的时代,不能顺应时代发展进步的企业就会落后和淘汰。因为当前中国国内的数字经济总量非常高,对GDP的发展非常重要,所以数字化是大势所趋,所以企业必须进行数字化转型。

——看到这里我是万脸懵逼的。

数字化的概念虽然使用的越来越多,但是到目前为止,并没有一个非常好的界定,也很少有人讲清楚数字化与信息化有什么不同。笔者最近翻阅了很多书籍与资料,尝试用一杯奶茶和大家聊聊我所理解的数字化以及企业为什么要数字化转型。

一、企业竞争的本质是什么

聊企业的数字化转型之前,按照国际惯例还是得先搞清楚企业竞争的本质是什么,企业之间为啥会存在竞争,以及企业竞争为什么会变成数字化的竞争。

企业之间的竞争是效率配置之争,企业生存的竞争是与「不确定性」的抗争。

1. 资源配置效率之争

著名的诺贝尔经济学家罗纳德科斯曾在他的代表作「企业的本质」一文中说过:企业的本质是资源配置的一种机制。

企业竞争的本质就是在不确定市场环境下,企业资源配置效率的竞争。谁能够用更少的资源,更高的生产效率做出更好的产品,谁就能够获得成功。

怎么理解这段话呢?

为了简化认知,举一个不太贴切的例子。

深圳某地新建了一条步行街,最初只有喜茶进驻,消费者只能点他们家的奶茶,每天的奶茶都是供不应求。那么喜茶利用自己的优势把茶叶、牛奶、糖、珍珠椰果等原料调配好制作成奶茶,然后送到消费者手中,可以理解为就是一个资源配置的过程。

过了一段时间,当一点点、奈雪的茶等多家茶饮企业都进驻步行街时,这几家企业之间就形成了竞争关系。如果想要盈利,那么这家奶茶企业在新品研发、原料采购与分配、制作奶茶以及服务的每个环节,都面临着如何优化资源配置效率的问题。

奶茶店每天思考的问题是:

  • 如何缩短一款新奶茶的研发周期,适应大众的口味需求?
  • 如何提高做一杯奶茶的效率?
  • 如何提高仓储周转次数?如何减少库存?

这些问题,都是资源配置效率优化的具体表现。因此我们说,企业之间的竞争,实际上是资源配置效率的竞争。

2. 竞争的不确定性

在经济学中,不确定性是指对于未来的收益和损失等经济状况的分布范围和状态不能确知,这种不确定性给企业带来的影响有大有小。

小的方面来说,可能只是影响节假日一次营销活动的成败;大的方面来看,可能会让企业作出错误的决策判断,导致破产倒闭。

由于不确定性,企业很难去做长远的规划和投入。对于一家茶饮企业来说,原料的库存量、原料进价的成本、每天的收入以及营销预算等等都是变量,它们与将来实际发生的情况,可能有相当大的出入,这种不确定因素也称为经营上的不确定性。

除了经营上的不确定性以外,还有结构上的不确定性。

格局大一点的企业,除了关注自身的经营情况以外,还会关注这条步行街的变化。

例如步行街周边新建了什么地铁以及商圈、步行街正在做什么方向的消费升级、步行街明年的招商计划是怎么样的、新增的奶茶店甚至是餐饮店的趋势……这些都是源于外部环境的根本性变革。

这种不确定性颠覆原有的市场环境及行业格局,使原有的市场空间和行业规模急剧缩小。如果没有及早觉察、提前布局,等到变化真的发生时,原有业务很难有新的出路。

因此,对于企业生存来说,最大的挑战是如何在不确定性的环境中进行决策。实际上这也是为什么数字化转型以「数据驱动」为核心的逻辑,通过数据、算法的预测,帮助我们将不确定转变为更多的确定。

二、为什么需要转型

早些年间,市场上只有3家奶茶店的时候,企业要赚钱是不需要那么麻烦的。

在中国有一个独特的现象叫做「人口红利」,尽管奶茶店之间形成了竞争,但是步行街的人流很大,每天的奶茶还是供不应求,各家的服务和口味也不会差到哪里去。所以,大家都赚得很开心。而当这条步行街出现了10家奶茶店的时候,企业要赚钱开始变难了。

《富足》这本书讲到,当人类社会的生产资料从供不应求进入供过于求后,很多商业模式和商业逻辑都会发生巨大的变化。奶茶店变多了以后,于是各家开始想方设法打价格战,推出新品吸引客户,各种营销手段玩得淋漓尽致。尽管奶茶店相比以往利润已经缩水了很多,日子过得紧巴,但咬咬牙还是能活下去。

竞争了一段时间以后,突然某一天奶茶店都发现,喝奶茶的人变少了。喝了几年时间,顾客好像厌倦了一杯简单的奶茶。慢慢地奶茶店变得越来越萧条,直至倒闭。

归根结底,主要有两方面的原因:

1. 消费者的需求发生改变

消费群体的特点发生转变,对于中国的传统制造企业是一件很可怕的事情。

在过去,大家喝奶茶只是因为逛街渴了,想喝点东西。选择哪家奶茶店的逻辑也很简单,价格合适,口味也比较喜欢就选这家了。

选择多了以后,消费者很容易出现差异性需求。特别是年轻的顾客群体,有些人喜欢喝奶盖茶,有些人喜欢喝水果茶,单一的奶茶已经不能满足顾客的口味。

更大的转变在于,年轻的消费者不仅仅关注奶茶好不好喝,更在乎这杯奶茶能不能晒出来,能不能表达我的品位。奶茶,似乎变成了一种年轻人之间的社交货币。

喜茶定位「灵感之茶」,聚焦于茶,强调原创与灵感。在2018年,喜茶做了十几场跨界营销,每一次推出的新产品都让消费者觉得很有趣、很好玩。

  • 买到一杯阿华田波波冰,忍不住发条朋友圈,推荐给朋友一定要尝尝这个新口味;
  • 看到喜茶与百雀羚推出的喜雀礼盒,忍不住微博关注转发,期望自己能够抽到这款礼盒;
  • 逛街看到喜茶的各种快闪店,忍不住分享给好友,让大家都要来这拍拍照;

只有这个产品让消费者找到认同感和归属感,为消费者提供社交的谈资,才能够让消费者对品牌用户与忠诚,成为品牌文化的传播者。

关于消费群体的转变,美团王兴在一次广为流传的内部分享中也聊到过这个话题。

他讲的是服装企业的故事:

在过去,这些服装品牌过得非常滋润,只需要在央视打广告,然后往二三四线城市扩张开店就能赚钱。他们赚钱的逻辑就是把品牌打响,让大家知道我是大品牌,然后店铺扩张,让你在家门口都能买到我的衣服。

但是到了2012年,我国的服装行业出现了大量的库存积压。

主要原因就是消费群体发生了变化,当新一代的90后成为消费主体的时候,他们的个人追求和上一代人完全不一样。上一代人穿衣服要和别人穿得一样,随大流才显得自己很合群,但是这一代新的消费群体,他们追求的是个性化,是能够表达自己性格的衣服;上一代人买衣服讲究质量好耐穿,但是这一代人只关心我的衣服是不是能够表现出我的个性,表达我与众不同的态度。

不单单是服装企业,所有的中国传统行业几乎都遇到了这个问题。

同样的道理,在过去,消费者买东西追求的更多是性价比、产品功能、耐用性等功能诉求;而今天,年轻的消费者不仅仅关注功能性诉求,而且关注内容、服务、参与度、社交体验、分享与交流等体验诉求。

消费者的需求已变化,我们的供给能否跟上消费者需求的变化?

2. 制造环节跟不上市场的不确定性

过去的奶茶店一年四季都在卖珍珠奶茶,几个口味定下来以后,流程不复杂。

奶茶的原料一成不变,对原料的管理、生产工艺管理与人员的培训都比较简单。

现在的顾客不一样,春天想喝桃花奶茶,夏天想喝冰沙奶茶,秋天想喝桂圆红枣奶茶,冬天想喝热巧克力奶茶。今年的奶盖茶还是大热门,明年突然就变成波波冰了。当顾客的需求产生了多样性的变化,奶茶企业要想跟上消费者变化,就必须提升茶饮产品的研发效率。

这对很多企业来说都是不小的挑战。

就拿水果茶来说,一方面的压力是新式茶饮制作工艺很复杂,行业机械化程度低。如果奶茶的品种开得太多,对流程的把控难度非常高。茶饮不像咖啡,有咖啡机器和萃取设备就够了。另一方面的压力是库存管理难度上升,水果茶原料品质的不稳定性非常高;当原料增多时,不同产地的草莓品质也不同,品控没有做好消费者一喝就知道。

由此可以看出来,对流程的把控与原料库存的管理成为了企业的掣肘。

美国的标准与技术研究院对制造业的智能程度有一个理解是:如何实现差异性更大的定制化服务、更小的生产批量、不可预知的供应链的变更。

把这三个标准归纳成一句话就是,制造企业如何面对不确定性,在外界环境发生变化时,如何能够快速地、实时地、精准地做出反应。

这背后体现的是企业的综合能力。

今天,整个消费业态、生意的逻辑,越来越趋近于产品的绝对价值。经过用户体验产品质量,消费者已经不再过度依赖过往经验,这是消费环境的一个大变化。

因此,面对客户需求的变化以及个性化,企业如何适应和跟上这一快速的变化,如何更好地满足客户需求,这是企业关心的核心问题,怎么解决这个问题呢?

对于整个社会环境来说,这剂药方叫做供给侧改革,对于企业来说就是数字化转型。

三、怎么理解数字化转型

从产业价值链来看,能够决定产品异质化程度最高的环节往往是获利最丰厚的环节,这些环节往往在价值链的两端:一端是价值链的上游环节,如研发设计;另一端是价值链的下游环节,如销售体验与售后服务。

因为顾客的消费习惯转变,导致企业从上游的研发设计,到下游的服务体验都产生了根本性的变化。因此企业的转型实际上代表了消费者的转型,消费主体从70后80后,过渡到充满个性化的90后。

在这个新的消费背景下,数字化成为了企业的核心生产力。通过计算与分析,商家可以对个性化、场景化的消费需求进行及时、高效、低成本地捕捉、匹配和满足。也就是说,数字化转型的核心目的在于帮助企业更好地满足顾客快速、个性化的需求。

怎么满足顾客快速、个性化的需求呢?

对于制造业来说,主要是通过「提升工具效率」以及「智能化的商业决策建议」两条路。

对于零售服务业来说,主要是通过「智能化的商业决策建议」以及「构建商业闭环」的方式。

奶茶店可以简单看作是制造业与服务业的结合。

1. 提高工具效率

我们先从制造业说起,从工具的角度看,自动化的工具提升了奶茶店的效率。

以往点奶茶需要顾客到了奶茶店才能下单,点单的、等餐的以及用餐的顾客全都挤在一个小小的门店里,体验非常差。

现在有了线上平台以后,顾客无需到店直接可以下单,也可以在线查看排队的状态,如果不想上门拿,还可以直接点外卖。这种线上线下的打通,带来的是坪效与体验的双提升:奶茶店每天的订单量上升了,顾客也不用都挤在门店里,消费体验变得更好。

18年初,喜茶为了解决排队问题,上线「喜茶Go」小程序。公开数据显示,目前喜茶Go月复购率超36%。小程序订单占比超过35%,基于小程序买茶的习惯正在逐步形成。

2. 智能化的商业决策建议

从决策的角度看,奶茶店通过大数据分析实现精细化运营。

在门店选址方面,茶饮企业可以根据步行街的顾客群体特征,街上其他茶饮店的位置,步行街的品牌定位等维度的数据决定门店的选址,降低开店成本,提升运营效率。

在库存管理方面,以往原料的分配,都是根据每款产品每个月的营业额以及店铺运营的经验去做调整。现在有了数据分析以后,原材料的调配不再是拍脑门的决定。

每家门店周边顾客群体喜欢的奶茶口味可能不尽相同,每家店的分配可以根据门店的运营数据动态调整;另外在一天的时间段里,中午下午剩余原料比较多的茶饮,在晚上也可以采用捆绑销售或打折降价的方式减少库存压力。

在产品研发方面,茶饮企业通过大量的用户数据、社交平台的数据以及市场原材料的价格波动数据等等,研究年轻群体的消费喜好与心理诉求,研发更多年轻人喜欢的新茶饮口味。

通过数据发现,在过去的十个月内,有六成的消费者在购买茶饮时,选择少糖或者不加糖。由此可推断「健康」是消费者关注的方向,接下来一段时间可以降低某些茶饮的含糖量、调整配料,同时也可以针对这类消费者尝试研发更健康、养生的茶饮。

以上三种决策是以数据自动流动,从而实现资源优化配置,这种决策更加高效、成本更低、更精准、更科学。

3. 构建商业闭环

在过去,对于零售服务业来说,传统的商业逻辑就是流量思维,有流量的地方就有生意。

奶茶店的店面要开在人流密集的地方,每一个客户都只是所谓的「流量」。无论是什么样的顾客,在商业棋盘上就是一个数字,而不是一个活生生的人。交易结束以后,客户关系就结束了,或者说客户关系压根就没有发生过。

对于现在的企业来说,流量红利期都已经成为了历史。商业逻辑从粗放对待流量的理念、经营流量的模式、对待流量的方法专项精细化的运营流量上来。

实现精细化运营需要了解客户,了解客户的前提是建立与客户之间的连接,通过这个链接构建商业闭环。正是如此,喜茶Go从排队场景出发,慢慢延伸成为喜茶连接客户的抓手。

并非说有一个线上的交易平台就能够连接客户,原因在于很多平台将用户引流到线下以后,就失去了对流程的掌控,交易结束以后,同样客户关系还是结束了。就好比接力赛跑里把接力棒交给线下商家,之后就事不关己了。

但喜茶不一样。

一方面,喜茶通过营销渠道、社交平台触达用户时,形成网状的病毒式传播,给了消费者复购的场景。

另一方面,喜茶通过「星球会员」和「积分商城」建立线上会员体系,使用低门槛的会员机制促使消费者转化为长期星球用户。打造优惠券、会员权益等方式,增强用户粘性并提高复购率。真正做到了每一次交易结束,是下一次交易的开始。

用户行为流转的最后一环必须回到平台上,就好比线下商家跑了一段以后还是要把接力棒交回给平台,由平台来跑最后一程。

有了闭环,每一单交易的最终结果就会流转回平台,为平台所掌控与使用,这是平台挖掘客户价值的基础。

凭借一个小程序的力量,喜茶在十个月的时间内累积了1300万用户。基于这些用户的各类消费数据,喜茶构建精细化的用户画像,分析不同客户群体的喜好。同时,全链条数据打通后,各区域门店及各店和各品类的经营数据透明公开化,为喜茶节省了大量成本。

四、数字化带来的改变

1. 中台架构支撑产业链生态

自从2015年开始,各大互联网公司纷纷启动中台战略,既打造具备创新性与灵活性的「大中台、小前台」的业务机制。前台作为一线业务,更便捷快速地适应市场,中台封装整个组织的产品研发能力和技术能力,对各业务前台提供强有力的支持。

这个来自欧美游戏公司的潮流,不但席卷了国内的互联网公司,也少不了传统行业的大企业。

实际上,绝大多数传统行业的大企业基本上都已经完成基础IT架构的建设。但企业内部系统集中于企业经营的流程执行与数据记录,只解决了企业管理的效率问题。这些日积月累沉淀的数据矿山静静地躺在企业IT系统中,没能发挥出半毛钱的价值。

数据没有办法反哺企业本身,没有办法为企业的洞察与决策提供指导、发挥价值,成为了企业在数字化过程中最大的痛点。在企业对数据驱动力日益迫切的需求下,数字中台是数字化转型过程自然的演进结果。

在数据层面,中台首先解决的是企业内系统间数据孤岛的问题,将不同系统中的数据进行全面汇集和管理,通过数据提炼分析、集中化管理,形成企业数据资产和洞察,服务于业务,解决了数据「汇管用」的问题。

在业务层面,通过对各业务线的模块去重和沉淀,共享通用模块,让前台业务更加敏捷地面对市场,实现企业新业务的快速上线与迭代试错,服务更多场景,提升业务应用能力。中台的最终价值是在充分市场竞争下,保持并提升企业的运营效率与创新能力。

2. 从竞争逻辑到共生逻辑

在传统工业时代,行业和资源的边界相对清晰,企业在一个泾渭分明的空间寻求立足点,企业的竞争对手都在同一个战场上。

顾客就像是河流中的小鱼,企业就像在河流两侧的渔夫。渔夫各自采用不同的方式捕鱼,产品和服务都是各自吸引小鱼的工具或饲料。在这个过程中,谁更受小鱼的喜爱,谁就能在这场竞争中获得更多的优势。

因此,一直以来都有「商场如战场」的说法,鱼总共就这么多,你抓得多了别人家抓到的鱼就少了,这用来形容传统工业的竞争态势可谓恰当至极。

随着互联网打破了「人、货、场」的关系,资源和产业的边界约束条件发生了变化。

一夜之间大家发现,河流交错在一起,多了很多鱼,也多了很多渔夫。但是这些鱼都不太爱吃以前的饲料,鱼变得难抓了。

经过一段时间的摸索,渔夫发现光靠自己很难抓鱼,得通过其他力量才能抓到鱼,才能活得更好,这些力量就是企业的供应商、客户、其他产业的合作伙伴等等。

以前是竞争中生存,现在是在共生中成长,以前的生存法则是「我的货只要比别家好就行」,现在的生存法则是「以客户需求为核心」。不仅仅是满足已有的需求,更是充分调动技术和应用的组合不断唤醒和创造需求。

在传统的战略体系中,我们在战略选择上需要回答三个问题:想做什么,能做什么,可做什么。

在工业时代:

  • 想做什么是你的初心和梦想;
  • 能做什么看你有什么资源和能力;
  • 可做什么就是你的产业条件,在什么产业中选什么位置。

可是到了数字化时代会发现:

  • 想做什么关键是你能不能带来用户价值;
  • 能做什么不是你拥有什么资源,而是你跟谁连接,连接产生可能性;
  • 可做什么也不受产业条件的限制,不再停留在一个行业中。只要你离客户足够近,建立了与用户之间的连接,产生价值,那么你就能够寻求更多的跨界合作,更好地满足用户。

数字化时代中很重要的是创造顾客价值,这是两个最根本的区别。

当你创造顾客价值的时候,那你就不是跟谁竞争了,应该是跟谁合作去获取更大的生长空间。所以,在战略上,我们有一个很大的变化就是你要重新定义你的生长空间。

3. 高效率的个性化

年轻的消费群体带来了多样化的需求。

简单的一件衣服,有些人可能喜欢红的,有些人可能喜欢黑的;有些人喜欢多一个口袋,有些人喜欢领子变高一些;多样化的需求催生了更多的个性化定制产品。

而个性化定制能力,则是从传统工业过渡到智能制造阶段的重要标志。

过去很长一段时间里,定制这个词只和高档、奢侈品这些词挂钩。

定制意味着高昂的人力成本以及时间成本,现如今,红领服饰打破了这种刻板印象。大洋彼岸的旧金山,美国客户汤姆打开手机,只需要输入身体19个部位里的22个数据,等待一周后就能拿到一套量身定做的西服。

红领服饰是一个与数字工业化紧密相连的企业,它创造了全球唯一的全信息化服装个性化定制平台。

在这个平台上,只需要用户输入身体部位的数据,自动生成一个适合这个人体型的一个版型,自动生成一个数控机床的加工指令,自动生成200个工序的加工工艺,一套定制西服从接单到出货只需要七个工作日。这种定制化生产跟规模化生产相比,其复杂度、面临的不确定性远远地超出几个量级。

当面对一个定制化生产的时候,系统变得极其地复杂,需要非常多的决策,每时每刻、每个人所面对的加工对象、工艺、方法都会发生变化。

定制化生产的核心在于,如何能够把数据在正确的时间以正确的方式传递给正确的人,以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性。

对这样的数字化企业⽽言,真正的⽣产资源以及⽣产资料已经不仅仅是物料了,生产的所有核⼼都是围绕企业所获得的历史数据。

根据经验及实践所建立的模型、以及从客户侧获得的各种各样的个性化指标,这一套完整的数据链条驱动了商业模式的变化。使企业得以更加灵动适应消费者的弹性需求,也更好地应对市场变化。

数据就是企业最核心的最有价值的资产,而数字化就是企业经营生产的驱动力。

以上可以看出来,从基于经验的决策变为基于「数据+算法」的决策,是企业数字化转型的基本模式。

数字化转型的本质是:在「数据+算法」定义的世界中,以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性,优化资源配置效率,构建企业新型竞争优势。

#专栏作家#

阿翘,微信公众号:阿翘AKIU。平安科技资深产品经理,《产品经理进阶:100个案例搞懂人工智能》作者;擅长人工智能技术在金融领域的商业化应用,实践经验丰富,对产品设计方法论有深入洞察。

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题图来自 Pixabay,基于 CC0 协议


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