如今，数字化转型成为很多企业的前进方向。那么数字化转型究竟是什么？传统企业要如何开展数字化转型？本文从数据产品经理的角度分析了企业数字化转型的必要性，剖析了数字化转型的主要策略和思路，希望对你有所帮助。
后疫情时代，数字化转型成了每个企业的必答题，大家都知道要进行数字化转型，但是很多传统的企业不知道如何开始，或者一些先驱者已经开始了转型，但是80%的数字化转型都以失败告终。
数字化转型对于企业来说，是方向正确的事情，但具体怎么做，如何做需要对数字化转型的本质有个清楚的认知后，谋定才可以后动。
关于数字化转型的文章铺天盖地，比如数字化转型就是企业价值体系的重构和商业模式的变革，再比如，数字化转型是一把手工程需要CEO亲自操刀制定战略，CDO执行等等，这些读起来都过于抽象和晦涩。所以，想站在数据产品经理的视角，更加通俗和直观地解释下数字化转型的本质。
一、为什么要进行数字化转型？
内外部环境变迁让当下企业赚钱越来越难，多种因素驱动企业进行经营方式转型。
当我们要分析一个行业或者新的事物时，最常用的就是PSET模型，当下时代，人口红利消失殆尽，一方面是移动互联网和智能终端的渗透率趋于饱和，另一方面是人口老龄化严重，每年的新生人口数自1987年后持续走低，第七次人口普查数据，现在每年只有1000多万的增量。加之新冠疫情和国际形势的影响，整个经济环境虽说不上萧条，但的确是一个寒冷的冬天。
在政策方面，十四五规划把数据中心作为新基建，数据成为重要的生产要素，疫情之后，国家层面也出台多项政策，引导企业进行数字化转型，国有企业充当数字化转型排头兵，数字城市、数字政府，一网通办各自项目如雨后春笋般出现。
另外，全球变暖虽然多年就提出来的课题，但近几年逐渐严峻，碳排放管理、碳中和成为企业社会责任的重要体现。
此外，相信很多四川、重庆的小伙伴对今年夏天的拉闸限电的经历仍然记忆犹新，对于企业来说，如何才能用更更少的资源来满足产能的需求呢？
二、数字化转型的本质是什么
数字化转型的本质是 通过数字化的方式提升运营效率从而降低经营成本，同时需要获取更多的收入增量，最终赚取更多的钱。
有的人说转型主要是转的从产品为中心到以客户为中心，我觉得这个是比较隐晦的说法，以客户为中心，本质还是因为客户更挑剔了，选择更多了，没那么好忽悠了，要想新的办法让更多的客户买单而已。
简而言之，过去可能只开源忽略节流，寒冬之下，需要依赖数字化的手段来既开源又节流。具体的做法就是，把现在的业务流程重新梳理一遍，分析哪些环节是可以节省人力成本或者其他可变成本地，比如零售行业，过去对库存管理比较原始和简陋，导致库存积压，产生仓储成本，就希望通过数字化的库存管理手段，精准预测库存，从而节省库存成本。同样，在物流、产品研发等，需要逐一梳理。
举个栗子，有一个机械制造厂，主要是用车床机器生产一些汽车所需要的零部件，但是机器嘛，运行了几年总会出现各自各样的故障。
一般来说，出了故障，会导致次品率提升，但如果设备可以正常运转，就需要到质检环节才能发现，此时打电话给机器厂家售后，厂家安排维修工单，最好的情况是师傅到了之后，当天可以修好，但从故障到恢复至少需要2天，比较糟糕的情况是师傅到了现场一通监测，发现零部件坏了，还需要再调货，一周过去了。对于制造业，机器停产一方面会带来机器闲置的成本，如果影响交付周期可能会导致订单积压和违约风险。
数字化转型可以做什么呢，首先，通过传感器采集机器运行的各种参数，然后，对机器运转的健康度进行监控，一旦参数异常即触发预警，可以第一时间发现问题，停止生产，避免原材料浪费，而且，运行的参数也可以传递给厂家售后，厂家远程即可指导修复或者找到解决方案，这样就大大缩短了机器闲置的窗口期。
在增收层面呢，主要是利用数据化地手段，来实现更加精细化智能化地运营，同时，利用大数据和AI技术，提供业务创新地新思路。
三、数字化转型的主要阶段
数字化转型的范畴可以分为三个阶段：
首先就是数字化或者说叫做信息化，主要是把一些线下的低效的业务过程，通过数字化的手段实现，比如前面的例子当中，将设备运行的参数数据进行采集，而不是依赖于人工现场勘察诊断。再比如，过去一些商品补货需要手动记录清单，数字化之后可以在系统内完成，减少人为错误和信息传递失真问题。 第二个阶段是数据化，也就是对数字化阶段收集到的数据进行挖掘和应用，用数据驱动决策。业务经营过程指标化、可视化管理，可以对用户进行更加细致的分层，从而提高差异化的服务或者触达手段。对于互联网企业数据化有天然的优势，因为他们的业务多数就是线上进行的。 第三个阶段是智能化的阶段，如果数据化和智能化的主要区别在于，一个是依赖于人去用数据，后者是依赖AI的能力去自主学习减少人的参与。 举个栗子，数据化运营阶段，运营人员要对流失用户召回，需要基于经验判断，对于OTA业务，如果用户180天都没下单了，我就认为他是流失或者沉默用户，给发个短信推个红包吧。
而智能化阶段的做法则是，会针对流失用户的行为特征，比如末次下单时间、访问行为、个人画像等多个角度，进行用户或者商品的复杂协同过滤算法进行预测，从而实现更加精准的召回转化，推送更少的用户，实现更多的召回。此外，AI还有更多的软硬件的应用场景。
四、数字化转型成功的关键要素
根据一些知名的战略咨询公司的调研结论，80%的企业数字化转型是失败的。那么想要在数字化转型过程中获得预期的目标，需要具备哪些条件呢？
1. 数字化转型的战略 战略对于数字化转型的成功，就像公司的使命、愿景一样，如果公司没有制定明确转型战略，以及清晰的目标蓝图，要么大家都只是嘴上喊着数字化转型，但却迟迟没有行动，亦或者，像玻璃瓶中的苍蝇，没有方向，浅尝辄止。
所以，对于公司CEO，要清楚地了解数字化转型对于自身企业的重要意义，同时，可以和不同部门或者外部专家一起，梳理当下业务流程，构建数字化转型的战略蓝图，并从一些见效快、好落地的场景切入，让组织感受到数字化的甜头，逐步形成数据驱动的文化。毕竟转型意味着变革，不是每个人都愿意拥抱变化，转型可能会涉及很多既得利益的纷争。
2. 组织和人才 组织建设杨三角理论中，把企业的成功总结为战略X组织能力，同样，数字化转型想要获得成功，就需要具备对应的组织结构以及人才储备。一方面是，需要针对转型成了专门的组织架构或者虚拟小组，此外需要培养或者招聘对应的数字化人才。
3. 文化可以影响数字化转型的执行深度 如果只有数字化转型战略和人才的支撑，但是在公司层面没有形成数字化、数据化的文化，那么转型大概率会失败。比如，如果每次的管理工作汇报，都需要基于数据分析，那么自然会驱动自上而下的数据获取、分析，否则，数据没有用武之地，也就很难长久的深度发挥价值。
4. 技术和产品影响数字化转型的效率 数字化转型第一步是数字化，信息化的工作完成后，数据的采集、存储、挖掘、应用才能真正实现数据化、智能化。这就要求有对应的技术能力，比如数据开发能力、算法&AI技术。此外，工欲善其事必先利其器，完备的数据产品则可以提升数据开发到应用输出的效率。个人的观点是数字化转型所需的数据产品未必都要从0-1自主研发，有时候外采一个BI或者CDP可能效率更高。
五、总结 数字化转型是必修课，其本质是利用数字化的手段找到可以帮助企业降本、增收的方法。在这个过程中，不能单一依赖技术或者业务。而是需要同时具备业务的深入洞察能力以及数据驱动的思维方式，这两者结合的复合型人才，才是数字化转型过程中的香饽饽。所以，数字化转型成功的关键是，要能够找到数据可以发挥其价值的业务过程。
专栏作家
数据干饭人，微信号公众号：数据干饭人，人人都是产品经理专栏作家。专注数据中台产品领域，覆盖开发套件，数据资产与数据治理，BI与数据可视化，精准营销平台等数据产品。擅长大数据解决方案规划与产品方案设计。
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