数据时代(DT)来临,信息技术革命从消费互联网向产业互联网愈演愈烈,数智化成为创投最大的时代红利之一。

阿里云作为中国企业数智化的基础设施服务商,有着春江水暖鸭先知的先天优势。《数智驱动新增长》一书就是介绍阿里云如何帮助企业数智化升级,研究框架清晰、干货满满的”硬广“。
本书作者之一的洪东盈Toni老师,是副驾创投路上的良师益友,长期担任大型传统企业数智化转型教练,理论功底和实战经验俱佳。这样几位作者智慧的结晶能够帮助读者迅速理解企业数智化的全貌。

一、ABOS=一云+多端+五中台+N应用=企业数智化转型升级体系
ABOS(Alibaba Business Operating System)阿里巴巴商业操作系统,赋能企业数智化转型升级:
- 一云:阿里云,数据上云打破数据孤岛
- 多端:各个应用端口
- 五中台:数据中台、业务中台、AIoT中台、财务中台和组织中台
- N应用:阿里巴巴及生态伙伴开发的针对各个行业的数智化产品
二、数智化重构11大商业要素
数智化的具体路径是重构11大商业要素,即:品牌、商品、制造、渠道、营销、零售、服务、物流、金融、组织、技术
1、品牌
传统品牌发展 |
数智化品牌发展 |
品牌战略定位靠经验、凭直觉 |
品牌依据数据找到市场定位和切口 |
品牌和消费者隔断 |
品牌与消费者连接 |
对品牌资产测不准、难沉淀 |
对品牌资产实时可查,可触达消费者 |
品牌增长路径依赖于渠道扩张 |
品牌增长路径依赖于消费者数字运营 |
地毯式的品牌传播 |
手术刀式的品牌传播 |
消费者全周期数字管理的AIPL模型
- Awareness 认知 覆盖率 竞得率
- Interest 兴趣 进店率 点击率
- Purchase 购买 成交率 转化率
- Loyalty 忠诚 入会率 复购率
数字化品牌资产评估的FAST模型
- Fertility 品牌认知度 AIPL总量
- Advancing 运营效率 AIPL转化
- Supeiriority 品牌忠诚度 超级用户数量
- Thriving 消费者质量 活跃超级用户数量

数字化品牌增长路径的GROW模型

2、商品
传统商品开发 |
数智化商品开发 |
商品开发情报主导设计,成功率低 |
通过数据找到新品开发机会 |
新品研发过程孤立、封闭 |
消费者参与新品开发,众包 |
新品开发周期为18-20个月 |
新品开发周期压缩为6-8个月甚至更短 |
从新品到“爆品”的选品赌眼光、看运气 |
对新品上新全程用数据监控、用数据选品 |
TMIC新品创造体系

上新周期图
T:Targeting Segmentation人群研究
消费者对商品的需求不是孤立的,而是存在内在的关系序列,即:
- 需求时间序列:同一消费者在不同时间段出现的需求,如不同功能的护肤品在不同季节的需求量变化
- 需求场景共时:同一人生阶段中多个品类商品满足同一场景需求,如汽车用品和母婴用品的强关联
- 场景时间序列:消费的递进周期,如买建材的人三个月后会关注家电
- 生活方式共享:同意人群有着相同的生活方式,如Z世代喜欢国潮、二次元等
M:Market Foresight 市场洞察
- 潜力指数:根据近期销售情况和短期预测销售情况综合得出的预估销售额增长指数
- 规模指数:细分市场当月成交额的指数
- 增长指数:预测下个月成交环比增长率的指数
- 趋势指数:购买用户与趋势人群的重合度指数。趋势人群指习惯在“爆品”新品期达成购买的用户
I:Innovation Guidance爆品创造
新品合伙人:通过数据筛选出来的真实消费者,协助完善商品体验,补充定性分析部分
仿真实验室:用数字孪生技术,虚拟真实购物场景,仿真宝贝页测试数据,通过消费者行为判断决策因子和流失因素,给出商品迭代方向。人群真实、测试环境真实、消费者行为真实
动销诊断台:通过点击率、加购率、成交率拟合“爆款”曲线,分析整个店铺新品成长的分布,测试潜力。
- 触达力:本品在消费者触达量方面的得分
- 销售力:本品在货品销售方面的得分
- 美誉度:本品在消费者的评分、分享等方面的得分
- 品牌贡献度:本品对店铺品牌提升方面的得分
- 营销力:本品在营销活动方面的得分
C:Collaborative Tactics协同策略升级
3、制造
旧制造(传统制造) |
新制造 |
商品开发周期长 |
商品开发周期短、高效、可实时调整、面向客户 |
没有对历史数据进行有效分析 |
基于数据进行定性+定量的销售预测 |
首次预测误差大、提前期长、大批量 |
精准预测、提前期短、首次下单批量小 |
一次性配送、后期货品调配成本高、不能及时补/调/退 |
多次高频配送、及时补/调/退 |
不能及时反馈信息 |
可及时反馈信息 |
在后台不能进行分析决策 |
在后台可以进行科学的分析决策 |
数智化“新制造”:C2M
三大特点:数字化、网络化、智能化
C2M:新兴的工业互联网电子商务的商业模式,主要逻辑是大数据引导下的反向定制。
三大优势:
- 无中间流通或加价环节
- 商品个性化,消费者需求驱动生产制造
- 零库存,通过电子商务平台反向订购
4、渠道
传统渠道管理 |
数智化渠道管理 |
凭经验、靠人脉选择渠道 |
数字化人群匹配,布局渠道 |
渠道并行,线上和线下矛盾重重 |
从单一渠道到全渠道融合,以消费者为核心,不分线上和线下 |
渠道管理靠巡店、手工报表 |
渠道管理移动化、实时化 |
渠道深耕靠人力扫街,效率低 |
零售通在线完成渠道深耕 |
靠经验选址,门店存活率低 |
靠大数据选址,门店存活率高 |
千店一面,标准化,人货匹配率低 |
千店千面,精准组货 |

商业零售渠道全景图
新品牌进入市场最佳的渠道策略是:
- 先做线上渠道再做线下渠道
- 先做精分渠道沉淀核心客户,在做大贸渠道铺大众市场
- 先做数字化触点的渠道,在有了数据沉淀后再做数字化程度低的渠道
解决线上渠道和i线下渠道的矛盾:
1、商品和价格的治理上,建立全渠道款商品:线上和线下同款同价,线下吊牌价和天猫一口价一致;活动价格根据级别设置,如A类活动(如“双11”、年货节等),线上和线下同步,B类活动(即渠道自主活动,天猫新风尚)设定不低于A类活动价格110%的促销折扣力度。
2、线上和线下互相引流,行业不同侧重点不同:单价高、决策周期长、需要现场体验的,对于引流环节,用线上引流成本低、容易触达消费者,对于转化环节,用线下体验店、上门服务等来完成,转化率高,服务体验好;单价低、决策快、复购率高的,选择双向引流、共享资源,物流环节可以用前置仓、就近门店发货模式。(零食物流费4.5元/单,冷链物流费20元/单)
3、建立统一的会员中心,识别线上和线下会员的唯一ID,实现会员归属唯一。
5、营销
传统营销 |
数智化营销 |
广告投入大,效果不可测 |
精准触达目标人群,优化迭代 |
客户分析样本小,颗粒度粗 |
全面洞察消费者的属性行为 |
品牌传播、销售推广行为独立 |
全链路数据打通,品效合一 |
营销效果无法精确评估 |
营销全要素可被数字化评估 |
数智化营销关键四步
- 识别Identification:消费者洞察
- 分析Analysis:对消费者属性、行为进行分析和分类,人群标签圈选
- 扩容Expansion:利用大数据匹配更多特征标签消费者
- 触达Reach:精准触达目标消费者
营销预算KPI

- 费率比:保守指标
- ROI:电商常用
- ARPU:游戏和化妆品等高毛利、高复购类目常用,激进、高风险
6、零售
传统零售 |
新零售 |
业务员守株待兔、被动等待、上班时间禁用手机 |
业务员线上线下主动全域获客,老客户强运营;没有客户时鼓励用手机联系,并设置全域销售+全域客服+网红直播+全员品牌大使 |
业务员“靠天”吃饭,天气太热、太冷、下雨、下雪等都会影响业绩 |
业务员可以实现每天24小时场内外销售,较少受天气影响,可主动营销(店内销售+店外销售) |
“人、货、场”使离线的孤岛,相对割裂,受时空限制 |
在线化和高效精准连接,可识别、可触达、可洞察、可服务 |
渠道为王,商品为王 |
渠道为王+商品为王+用户为王 |
千人一面,千篇一律,千店一面 |
智能提醒,有温度的服务 |
口头上客户第一,而实际上不重视客户的反馈 |
重视聆听客户,倒逼优化内部流程和质量 |
员工与零售商是纯粹的雇佣关系,员工是打工心态,离职率、流动率极高,没有较好的职业生涯规划 |
员工是店老板,事业合伙人;员工与零售商是利益共同体,命运共同体 |
- 数智化“人的”重构:对消费者可识别、可触达、可洞察、可服务,为品牌和门店带来更好的消费体验。组织在线、沟通在线、协同在线、业务在线、生态在线。
- 数智化“货”的重构:数据驱动产品研发,供应链库存在线、智能预测、智能补货、就近发货,生产制造柔性化、个性化、定制化,全流程透明化。
- 智能化“场”的重构:全网、全渠道、全场景、全触点。
- 零售终端体验升级:互动体验、支付体验、服务体验、导购体验数智化升级。
7、服务
服务是唯一与其他所有要素都能产生叠加效应的要素。
传统服务 |
数智化新服务 |
线上线下割裂,无法闭环评价 |
线上线下贯通,形成反馈闭环 |
客服响应不及时,客户体验差 |
智能客服、店小蜜、云小蜜等及时响应,提升用户体验 |
与客户的连接,销售即完成 |
保持与用户的强连接; 销售只是过程; 重视用户的终身价值; 重视用户分享与利益共享 |
渠道为王,商品为王 |
渠道为王+商品为王+用户为王 |
8、金融
传统金融场景 |
数智化新金融场景 |
企业收付款仅通过现金或银行渠道,消费者无法即时使用第三方的资金 |
收付款网络化、形式与渠道多样化,逐渐转变为无现金的形式,且更安全、更便利 |
融资难、融资贵、融资慢,并且需要资产抵押 |
借助供应链金融服务融资,有先款后货、现货质押、订单融资、预付采购、应收账款融资等多种形式可供选择,大数据风控,融资全程在线操作,即时简便,可随借随还。另有新型自保理业务融资渠道 |
理财商品选项少、门槛高,需要现场办理 |
有余额宝、定期理财、存金宝、基金、自保理业务等多种理财投资形式,手机即可操作 |
企业金融科技能力单薄 |
BASIC(区块链、人工智能、安全、物联网、云计算)等技术的整体输出 |
9、物流
传统物流 |
数智化新物流 |
物流被动执行 |
供应链全局优化、研产销协同,滚动销售预测 |
单仓发全国 |
全国多点多仓布局,整体优化 |
一次性发往全国各门店,货品周转效率低 |
多级缓冲,多次快速补货,高周转率 |
线上线下货品和仓库分离 |
线上线下一体多级正向逆向混合,店仓一体,就近取货、发货,货通天下 |
自有仓,为高峰准备最高配置,日常资源浪费 |
自有仓+社会仓,按需错峰配送,整体资源利用率高 |
靠人工,差错率高 |
使用智能机器人、自动传送带、IoT等,减少人工依赖和差错 |
10、组织

传统组织 |
新组织 |
多层级、垂直、割裂、“烟囱” |
扁平、网络协同、信任、简单、透明 |
强管控、低效、利己 |
组织赋能、高效、自我驱动、上下内外生态平衡 |
离线孤岛、沟通效率低 |
组织在线、沟通在线、协同在线、业务在线、生态在线,实现数据化运营,激发组织中每一个人的创造创新力 |
不重视店长、导购和客服 |
以消费者为中心,充分发挥店长、导购和客服等一线人员的主观能动性 |
个人经验差别大、不稳定 |
隐性知识显性化,显性知识标准化,标准知识系统化,个人知识组织化 |
不重视学习、知识储备少 |
注重实践、实用、实效培训和学习,打造全员学习型组织 |
教会徒弟饿死师傅 |
钉钉+大数据+云课堂,全员大比武,比学赶超,鼓励分享,教学相长,学教互促,良性循环 |
雇佣关系、源动力不足 |
公司平台化:品牌背书+工具赋能+方法赋能+资金赋能+数据赋能,解放生产关系,释放生产力 |
新名词:网络液态组织——在网络时代演化出的一种全新的分工、协同模式,一种能够自我组织、自我适应的组织形态。意味着企业从管理走向治理:管理以流程为核心,追求有序和高效,而治理以人为本,关注成长的动力和可持续性。
三大变化:
- 组织者的变化:成员变为驱动者,从简单被动参与到主动积极驱动的转变;管理者变为领导者。
- 组织机制的变化:从强烈依赖于自上而下的流程设计,转变为自我迭代和优化的流程设计;组织里的每个人从被流程驱动,转变为拥有数据驱动、算力驱动、算法驱动的独立动力,自行驱动前进;每个人从相对固定的角色分工,转变为一专多能,参与和承担各种可能的角色。
- 组织形态的变化:内部结构是动态变化的,只有瞬间平衡;结构之间的边界模糊,易于重构;成员间的协同关系类似球状多向网络,连通路径较短;组织不再单中心驱动,而是多中心或轮流驱动。
四个显著的特点:
- 几乎没有边界,所有成员平等,全员共享
- 全面数据化,全员共治
- 成员自驱动,共同梳理的良性机制
- 使命感凝聚

网络液态组织新的考核机制
11、技术
传统的信息化技术 |
数智化新技术 |
技术是CTO/CIO的事 |
CEO一把手工程 |
业务数字化 |
数据业务化 |
本地服务器 |
全面上云 |
系统独立,缺少连接 |
平台构架,彼此连通 |
数据割裂 |
数据统一 |
定制式、封闭式,从头开发 |
开放式,直接应用 |
以业务需求为主导 |
以客户需求为主导 |
局部、单一工具支付 |
全局、系统性赋能,支持企业运营、决策 |
基于硬件和软件的交付 |
数据+算法赋能 |
管理思维 |
用户思维 |
局部数字化 |
全链路数智化 |
三、企业全链路数智化转型五部曲
1、企业全面上云四阶段:基础设施云化、大数据上云、中台上云、云上智能
2、触点数字化:消费者触点、交易触点、物流触点、生产触点等的移动化和智能化
3、业务在线化:

4、运营数据化:需要”双中台“支撑,即业务中台和数据中台
5、决策智能化:
Step1 核心业务的在线化
Step2 业务环节的自动化和运营数据化

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