4.1 數智化解決企業難題

今天企業發展遇到的種種問題，表面紛繁復雜，實際上都可以歸結為數智化程度跟不上企業管理需要的問題。我們舉一些常見的問題，來看看這些困擾我們的問題是如何通過數智化迎刃而解的。

（1）庫存積壓。對零售企業尤其是鞋服行業來說，庫存管理一直是一個難題，也是品牌成敗的關鍵。庫存問題的本質是計劃和銷售的失調，通過數智化可以實現商品銷售預測，動態智能調整庫存。有了數據預估能力就能以銷定產、以銷備倉、小批量快返，讓庫存管理具備彈性，從根源上解決計劃不準造成的庫存積壓的難題。

（2）新品成功率低。傳統的產品開發依賴開發人員的經驗和對市場情報的解讀能力，新品開發周期長、成本高，但是新品成功率卻很低。往往一個“爆品”支撐一個品牌多年，最后企業也隨著單品的消亡而消亡。數智化后，新品開發方向依托大數據行業預測，開發過程用數字虛擬測試產品要素，新品上線后全程進行數據指標監控，快速迭代更新，讓新品成功率大幅提升。

（3）渠道沖突頻發。竄貨問題、假貨問題、渠道沖突等問題是零售業的頑疾。數智化技術對商品標記唯一識別碼，能對商品全程溯源，RFID（Radio Frequency Identification，射頻識別）可實時追蹤商品位置，分析物流路徑，進而對渠道進行管控。

（4）廣告效果評估難。品牌的營銷推廣需要投入大量的廣告，不但成本高，而且效果不可測。如今新媒體林立，主播、達人、自媒體……信息流投放依賴數據進行投前、投中和投后的評估、管理。數智化能為企業節省大量的營銷試錯成本。

（5）計劃制定沒依據。企業制定年度銷售目標，普遍依據去年業績、行業增速等幾個粗糙數據維度，這樣的計劃缺乏系統性、準確性。要把計劃拆解為營銷計劃、產品計劃、渠道計劃等實施方案的時候就會遇到阻力，缺乏數據支撐。數智化后根據消費者資產增量預估銷售增量，根據營銷、生產、渠道等數據通過算法來分解目標，形成可以精準實施的運營計劃。

（6）利潤控制難。企業的成本有常量也有變量，銷售端營銷成本、定價、優惠力度等直接會影響利潤，商品供應端原料成本的變動、生產淡旺季的價格浮動等因素也會影響利潤。前端和后端的信息往往不同步，銷售端并不了解商品的成本已經發生了變化，而按照原成本進行營銷投入，這種情況頻頻發生。數智化后，企業可打通部門間的數據壁壘，通過商品中心實時了解成本數據，制定營銷方案時可做智能虧損預警。從而進一步幫助企業控制成本，確保利潤。

（7）生產間歇不穩定。自有工廠和剛性供應鏈上的生產，忙的時候特別忙，閑的時候特別閑。數智化后橫向協同多個工廠，縱向協同供應鏈上下游，即使頭部主播要求短期交付的大量訂單也能穩定地交付。

（8）新渠道拓展難。由于投入產出不成正比，企業多數會放棄開拓小微渠道、下沉渠道、海外渠道等，現在可以借助S2B2C平臺，一鍵鋪貨到這些新興渠道，并用數智化的手段管理這些渠道。

（9）績效考核不合理。作為員工最關心的問題，績效考核往往只能考核到結果數據：銷售結果、利潤結果、增長幅度等。但是成績的歸因行為卻很難被發現和激勵。通過過度營銷帶來的銷售虛漲，通過侵占同事工作成果達到自己的考核目標的情況屢見不鮮。業務在線化后，員工的每一個工作行為都被數字化地記錄，讓考核有跡可循，有據可依。同時通過AI算法，可以對成功樣本進行對照研究，找出完成結果的關鍵共性行為，進而深化激勵這些行為，從結果考核到過程考核。

（10）部門間協同差。企業間的“部門墻”林立，部門之間相互推諉，部門間相互不理解，跨部門溝通、協同難。CEO的精力大量消耗在協調部門關系上。通過數智化建立中臺系統，把企業通用能力“封裝”為一個個業務中心，前臺可以隨時調用中臺的各項能力。原來的“部門墻”被打破，溝通、協同通過在線的工具來完成。比如華北營銷中心要做一場營銷活動，可以通過中臺調用華南營銷中心做過的相應活動的各項數據、營銷方案、供應商資源等，直接掌握商品配置、籌備流程、實施要點等關鍵經驗。

以上列舉了一些企業常見的問題，以及數智化后這些問題是怎樣被解決的。這些只是數智化能解決的企業問題的冰山一角。既然數智化有這么多好處，那么實施數智化轉型是否有一張完整的藍圖，能夠幫助企業規劃整個轉型的路徑呢？