日期:2020/05/07 IAE 報導
企業轉型並非易事。 往往，企業通過一時推行變革成功節省了開支，然而兩年後企業成本又回歸至改進前水平，甚至更高。 這種情況在企業變革管理方面屢見不鮮。 為了幫助管理者應對這些挑戰，BCG總結了一套經實際檢驗的數字化舉措，可以通過降低成本、提高收入和利潤率，快速持久地提升企業價值。
數字化和數據轉型不僅為企業帶來了新的工作方式。 對企業而言，數字化工具並非僅僅強調削減成本，還使領導者可以重新設計流程。 流程實現自動化後，可以在適當的節點捕獲數據，並向管理者傳遞信息與洞察。 因此，數字化舉措可以對組織關係進行重新架構，從而實現業績提升——這並非一次性的臨時變革，而是對工作方式的根本性重塑。 為了讓領導者理解數字化環境，我們確定了經過市場檢驗且廣泛適用於各類組織的方法，最終總結了兩大領域：
01
產品與服務供應與進入市場方式
02
運營
每一領域分別包含五項舉措，共計十大舉措（參閱圖表）。
產品和服務供應進入市場的方式
首先，第一個核心領域是利用數字化工具改善企業發展方式與產品和服務銷售方式——並優化所銷售的產品。 我們的目標是速戰速決，因此多數措施都集中在商業領域，而不對產品和服務進行根本性改變。
01
銷售額增長
根據我們的經驗，利用數字化技術可以大幅提升B2B企業的銷售業績。 組織可以利用數字化技術和數據，以低成本的方式接觸到那些被傳統方式忽視的客戶，從而提高內部銷售團隊的業績。 許多B2B企業由於受到運營的限制——如遺留IT基礎設施僵化、缺乏遠見卓識等，都未能對電子商務有效地加以利用。 而數字化則可以幫助企業克服這些障礙。 根據我們的經驗，對B2B銷售進行數字化轉型的企業可以增加10%至20%的營收，營銷效率可提升15%至30%，數字化投資回報率提升20%至50%，而整個客戶旅程的 轉化率則增加了兩倍。
02
個性化、數字化營銷
傳統市場營銷是不精準的，它難以衡量且浪費資源。 相較之下，數字化營銷則更具針對性、個性化，可以帶給客戶更好的體驗。 通過應用數字化技術，企業可以通過客戶的購物習慣、瀏覽及偏好，社交媒體及其他渠道的信息來獲取客戶反饋，然後運用這些數據定制更為有效的營銷策略。 這不僅可以幫助企業減少開支，甚至還可以擴大客戶的接觸範圍。
03
優化定價
當下，許多商業機構仍在憑藉直覺或去年的報價來定價。 通過應用累進定價，企業可以確保在不同購買情境和渠道下，準確地為每位客戶提供合適的產品，並發掘未來的利潤增長潛力。 績效最優的企業還可以利用人口統計、地理空間和客戶忠誠度數據來模擬實際價格感知，從而優化產品定價和分類。
同樣地，組織（尤其是零售企業）還可運用數據來提高促銷和降價的準確性。 對於一個典型的時尚品牌來說，其季末銷售額可以占到年收入的50%。 企業可使用分析型的預測模型，對產品打出恰當的折扣，並依據客戶個人資料來精准定位促銷目標，以改善促銷效果。 企業還可以從過往經驗中學習，更好地理解特定品類每週的物價彈性變化，並隨之調整預測模型以提高其準確性。
04
改善客服服務
數字化技術正在改變企業與客戶的互動與服務方式。 對於簡單的客戶問題，企業可以設置人工智能、機器學習支持下的數字化自助聊天機器人，讓客戶在無需人工支持的情況下快速解決自己的問題。 而對於更高級的問題，企業可以用數字化技術調節資源配置以優化客戶體驗。 未來，企業還可以利用這些交互數據來改善客戶溝通、產品說明及與客戶的互動。
05
優先、加速產品開發
企業可以從銷售、營銷互動、現場傳感器和其他輸入信息中提取客戶數據，發掘客戶的偏好和痛點，並將這些信息更直接地整合到產品研發過程中，優先開發客戶願意購買的產品。 在企業內部，數字化工具可以在虛擬環境中創造新產品的原型，從而減少對高成本物理原型的需求，並將產品測試時間縮短一半以上。 總體而言，這些舉措可以縮短70%的產品上市時間，並減少20%的產品開發失敗率。
運營
數字化工具應用的第二大核心領域是運營。 類比第一大領域，我們提煉出了五大對當今企業而言最有前景的工具和應用。
01
降低採購支出
一般而言，企業很少具有掌控採購全局的能力。 數據分析等數字化工具可以幫助企業更好地理解採購，定制恰當的改進方式，從而最大限度地影響整個供應商網絡。 例如，許多企業成功匯總所有採購數據，並將供應商歸為三類。
針對最大的20到40家供應商採取綜合性措施，使雙方的合作在降低買方進貨價格的同時，提升供應商利潤。
次級的100到200個供應商。 人工智能係統可以分析買賣雙方的實力對比，並為採購經理提供具體的談判策略建議。
“長尾”供應商——即那些產品與服務供應量最少的企業。 這些供應商的類別和地理市場往往分佈更為分散，但人工智能和高級分析法可以幫助企業整合大量供應商數據，以清晰把握綜合的減價情況。
在採購過程中運用數字化流程和工具可以節省大量開支。 還有一些企業應用人工智能算法指導採購經理，使其在與具體供應商合作時，可以選用最優的談判工具。
02
重新審視供應鏈
應用數字供應鏈工具的企業，可以使整個供應鍊網絡變得更加清晰可見、更可預測，從而幫助運營主管做出更明智的決策。 例如，一些基本流程乃至決策都可以實現自動化，從而優化庫存，提高計劃和預測的準確性。 此外，組織可以用數字化工具和大數據來優化供應網絡，這一舉措雖然更加耗時，但產生的效果卻不容小覷。 利用數字化和大數據技術優化供應鏈的企業，可將其在製造、倉儲和分銷方面的成本降低20%，同時企業可滿足的需求能夠提升6%。 另外，更智能的庫存管理可以節省15%到30%的營運資金。
企業還可用“數字孿生”，即供應鏈的虛擬模型，在對實體資產進行現實改造之前先行測試各種假設改進方案的效果。 例如，一家全球醫療科技公司開發了供應鏈的“數字孿生”。 公司運用數據分析更好地了解現狀和供求變化，重新平衡製造和分銷網絡的庫存，從而使整個供應鏈的庫存減少了20%。
03
數字化製造
BCG的研究還發現，製造領域的數字化運營大有可為。 然而，與供應鏈數字化一樣，這一過程需要資金和時間的投入。 有些組織選擇運用人工智能和其他先進應用程序來重新設計生產設施，而其他組織則採用更具針對性的舉措，以更快釋放價值。 我們的經驗同時表明，組織可以將製造成本最多降低20%，同時將不良率降低90%，營運資本最多降低30%。 與改善供應鏈一樣，企業可以在做出實際改變之前，利用數字孿生技術來衡量潛在製造計劃的影響力。 與改善製造業的傳統方式相比，這種方式的成本要低得多。
04
強化服務運營
對於大多數製造商來說，售後服務蘊含著巨大且不斷增長的商機。 頂級原始設備製造商約三分之一的收入，一半乃至以上的毛利率都來自服務業務，其增長速度比新設備市場的增速更快。 通過使用數字化工具，企業可以提高服務運營業績，並改變與客戶的互動方式。 作為在市場中脫穎而出的一種手段，企業還可以利用數據分析得出的洞察來開發新的服務模型。 而當產品需要維修時，數字化工具也可以確保現場技術人員擁有維修所需的確切信息和正確零件，以幫助其提高表現。
05
改造企業中心和共享服務
在勞動力成本較低的國家，傳統的共享服務僱傭大量員工，他們主要執行手工、重複的流程。 這種做法通常代價高昂、效率低下，而且容易出錯。 為改善這一狀況，企業正在將職能部門進行數字化改造，通過運用諸如機器人過程自動化（RPA）、機器視覺和人工智能等工具來處理許多輔助任務，從而降低成本、提高準確性，使人們得以從事 更有價值的工作。 數字化蘊含著巨大的價值。 應用RPA、人工智能和相關工具可使成本削減高達40%。 不僅如此，數字化還可以大幅提升服務質量——例如，更迅速地處理流程，為員工提供更方便的服務，以及提高準確性等。
當下數字化轉型實踐的五大原則
對於當下的大多數組織而言，無論是全面轉型還是針對性的局部轉型都是一項壓力重重且複雜的工作。 企業除了用數字化技術來提高業績外，還可以用同樣的方式來管理業績，改善項目本身。 數字化可以使領導者更清楚地掌握項目需求、項目優先級，以及企業轉型的開展模式。 以下是轉型過程中運用數字化的五個關鍵性原則：
01
數字化追踪執行情況
數字化技術的應用可以幫助領導者管理大規模轉型，使其更好地掌握項目的整體進展。 一些企業成立數字化影響力中心——作為綜合項目神經中樞的物理載體，並配備多個屏幕，顯示項目進展的實時數據，以及任何可能出現的問題。
02
按優先順序開展數字化項目
企業經常有幾十個，甚至上百個數字化項目在同時進行，這會導致混亂並造成資源浪費。 數字化追踪工具可以幫助企業對投資組合進行細分，將短期投資回報率最高的計劃優先排列。 這種方式可降低成本和操作複雜性，幫助企業在數字化轉型過程中更快地取得進展。
03
運用雲計算
大多數企業無需更新技術基礎或在基礎設施上進行重大投資，就可以開始從數字化中受益。 許多情況下，企業可以通過基於雲的數字化解決方案，將新工具和應用程序覆蓋到現有系統上。 這些工具可以降低企業技術組合的複雜性，並消除其對專業資源的需求。
04
應用敏捷工作法
與傳統的轉型實踐不同，擁有專門的產品負責人和跨職能團隊的敏捷工作法，可以產出更好的結果。 一些組織在短短4—6個月的時間內，就通過數字化改進舉措，將生產率提高了一倍，有助於企業更快地將新產品和服務推向市場、更快地實現收益。
05
發掘合適的人才
企業可以應用數字化技術尋找合適的人才，來填補關鍵的角色和開發關鍵能力。 神經科學的發展以及測試技術的進步，讓組織能夠識別認知和情感特徵，幫助領導者更詳細地了解當前的勞動力情況，以及企業可能需要在哪些方面縮小差距。
大多數領導團隊已經意識到他們需要提高企業的業績，這包括成本、收入增長和利潤率。 但是，沒有多少人知道，憑藉已經在市場上得到驗證的數字化工具和應用程序，企業能夠更迅速地取得持久性成果。 因此，為了製勝未來，企業應開始改變當前的運作方式，構建至關重要的數字化和數據能力。