一、企業數字化背景

2020年疫情的沖擊，讓更多的企業意識到了數字化轉型的重要性，無論是傳統的大中型企業，還是小微企業、初創企業，都在通過數字化轉型探索企業未來發展的新道路，重構企業自身的業務場景和商業模式，以期降本增效、增強抗風險能力。

此外，近幾年，國家政策在不斷地推進企業的數字化轉型。2021年政府工作報告明確提出，要加快數字化發展，打造數字經濟新優勢，協同推進數字產業化和產業數字化轉型。今年2月，國務院國資委還印發了《關于加快推進國有企業數字化轉型工作的通知》，通知指出，要加強對標，著力夯實數字化轉型基礎；運用5G、云計算、區塊鏈、人工智能、數字孿生、北斗通信等新一代信息技術，建設敏捷高效可復用的新一代數字技術基礎設施，為業務數字化創新提供高效數據及一體化服務支撐。在市場環境和國家政策的雙重推動下，企業數字化轉型迎來新的發展機遇。

二、數字化如何為企業“賦能”

數字化，并非簡單的信息化。過去傳統的信息化主要是依靠POS系統、ERP系統等，來收集結果數據，以服裝業為例，哪些產品總共銷售了多少件？單價多少？剩余多少庫存？分析這些結果數據，更多的是反映歷史情況，方便企業后續管理。而數字化最有價值的地方是賦能，除了結果數據，它更是通過各種智能IOT，也就是物聯網設備，如智能攝像頭、貨架熱點監測系統，獲取過程數據，像消費者的到店記錄、在哪些商品前有駐足停留、觀察觸摸，以及消費者的試穿記錄、風格偏好等，從而對消費者進行用戶畫像分析，清楚掌握市場需求的動態變化。再通過大數據、云計算等，建立數據倉，進行智能分析，形成智能決策賦能各個業務端。

比如在服裝產品層面，通過熱點監測分析，哪些產品更受關注？就應該多備貨。哪些產品飽受冷落？那么，就應該減少生產。如果僅靠銷售數據也就是結果數據去分析，則有極大的滯后性，最少要收集一個月的數據，統計分析才能得出結果。但通過熱點監測分析，能實時記錄當天，有多少人試穿過、駐足停留過，就可分析該商品的熱度。此外，結果數據分析不到的是，也許某個商品被很多人試穿過，但最終買的人很少。過程數據就能捕捉到這一現象，就可以判斷該商品是否存在哪些瑕疵，提醒設計師進行高效的改造。

一個典型的案例是百麗鞋業。在2000年之后以線下渠道為王的時代，百麗就是鞋王，旗下擁有眾多品牌，形成壟斷性優勢。2013年其市值一度超過1500億港元。但后來隨著電商的崛起，百麗開始逐漸衰落，平均一天關兩家門店，市值也是大幅下跌，17年私有化退市了。但百麗進行數字化轉型后，再一次崛起了。那么百麗是如何做的呢？例如，它在鞋內安裝智能芯片進行監測分析，百麗發現他們的一款新品鞋子，試穿率排名第一，但轉化率只有3%。試穿率第一，證明這款鞋子的樣式應該是極受歡迎的，但購買的人很少，則極有可能是舒適度的問題。經過百麗對這款鞋的研究，確實發現出它的鞋帶過長導致穿起來不舒適，經過回廠改造后，這款鞋的轉化率增長到20%，銷售額飆升到千萬級，最終成為了天貓雙11的銷冠。

除了產品層面，還有門店管理層面。一般服裝企業都有上千個SKU，但門店一般只能放的下幾百個，不可能所有品牌品類都放的下。傳統模式都是靠人為經驗進行配貨、補貨，時效性、靈活性、精確性都不高，經常會出現某些產品因缺貨而喪失銷售機會。但依靠數字化的智能分析，能很好的決策門店該放哪些品類，甚至什么時間段該放哪些商品。還有不同地區的消費者的審美風格也會有差別，哪些區域的門店該放哪些產品，都可以通過數字化形成決策，這些決策都是有數據依據的，而不是靠人為拍腦袋決定的。商品定價也是一樣，什么時間段該進行打折促銷，打折力度是多少最合適，不同地區門店的打折策略也需要區別對待。

以及人員管理層面，數字化也可實現智能人效管理。線下門店的員工成本是服裝企業的重要成本之一。因為每個門店的地理位置不同，客流也會有所差異，所需人手不盡相同。依靠人為的統一管理，并不是最優選擇。數字化可根據每個店面的客流情況，結合每個人的績效，測算出每個門店的最優人力匹配。甚至根據高低峰客流時間段，實現智能排班。

三、轉型成功與否的關鍵是“數據中臺”

大部分企業不具備數字化的基因與能力的，因此靠自建是不行的，需要與專業的數字化解決方案提供商合作，幫助自己實現數字化轉型。當然企業也需要培養自己內部的相關技術人才，一方面企業內部人士更懂企業自身的運營邏輯，這樣能更好與數字化服務商搭配，更全面的將企業的各個環節進行數字化升級。另一方面是，數字化體系搭建好后，也需要企業的技術人才持續跟蹤維護。

市場上面向消費零售行業的數字化服務商也有很多，有互聯網巨頭孵化出的數字化服務平臺，如阿里云，也有很多頭部的創業公司。最終選擇哪個服務商，這些服務商搭建的數字化體系是否能有效，要看他們能否搭建有效的數據中臺。很多企業，在以往的信息化或者數字化的過程中，主要是根據各個環節的需要分別建立一套系統，比如訂單管理需要一套系統，就建立一個OMS；倉庫管理需要一套系統，就建立一個WMS等等。系統跟系統之間并沒有打通，形成一個個數據孤島，無法統籌各部門、各層級的數據，進行智能分析和決策。所以，以往很多企業在做完信息化、數字化后，雖然感覺到方便各業務端的管理了，但是沒有感覺到產生質的飛躍。

數據中臺，不是一套軟件系統，不像ERP等業務系統，只針對某部分環節收集數據、獨立存儲、計算分析，而是將企業的設計、生產、倉儲、供應鏈、線上商城、會員體系、線下渠道銷售等等，所有環節全部打通，將全部環節產生的數據匯總到一起，形成標準數據，建立中央數據倉，然后根據各個環節的業務需要，支持各業務端形成智能分析、智能決策，最終賦能各業務端。

以李寧為例，從2000年到2010年是李寧輝煌的十年。但2010年后，隨著電商崛起、以及李寧被貼上傳統品牌的標簽等原因，公司開始進入衰退期，直到近幾年，李寧搖身一變成為國潮擔當，再一次崛起。李寧的產品得到新一代年輕消費者的喜歡，是因為它的設計與研發迎合了Z世代這一消費群體。而要保證設計研發的方向是正確的，就需要精準把握Z世代的喜好、消費行為特征，這就要依靠數字化從終端銷售環節全面分析消費者的喜好，再打通到設計生產環節，實現C2M、柔性化設計生產服裝。

李寧并不是近幾年才轉型面向新一代消費者的，早在2010年后，它就開始提出品牌要轉型面向90后，但顯然當時的轉型并不成功，2012年到2014，公司3年連續虧損近30億。2015年后，李寧開始真正數字化轉型，也是在這個時間節點公司開始扭虧為盈，股價從3.5元左右，漲至如今的45元左右，股價翻了11倍多。

李寧與阿里云合作搭建的數據中臺，將企業的設計生產、倉儲供應、線上線下銷售渠道、會員體系等等所有環節的數據全部打通。在終端銷售環節，收集了線上線下渠道的數據后，可進行需求分析、需求預測、賣點分析、競品分析等等。形成的智能決策可以賦能給各個業務端。

例如，線上商城以及會員系統方面，可根據用戶畫像實現智能推薦、精準營銷。線下門店方面，根據熱點監測數據、顧客試穿記錄等，針對不同類型、不同地區的門店，形成不同季度的商品陳列優化方案、促銷方案、備貨組合方案等等；根據客流監測，形成智能人效管理等等。生產供應方面，可根據終端銷售的需求分析、需求預測，智能分析出李寧每季度上市的新品該生產多少，甚至形成更柔性更靈活的分批生產方案，第一批該生產多少保證一兩個月的銷量，再根據新品上市后，終端銷售的各類型數據，分析新品是否需要改進、以及下一批需要生產多少。

李寧的數字化與數字中臺，對其全鏈條的業務環節進行賦能升級，最終才使得李寧轉型成功，再一次崛起。表面上看李寧的成功是搭上了國潮的風口，但數字化才是它崛起的本源因素。

每個行業都有自己的特色，其數字化轉型思路也不同，但本質都是要搭建有效的數據中臺，賦能各業務端。未來是數字化的時代，企業的數字化轉型勢在必行，率先找到適合自身的數字化轉型之路，將會為企業贏得更大的增量機遇。

（作者：新浪財經意見領袖專欄作家 張奧平）