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  数字化时代,企业如何找到核心竞争力?

  在数字化时代,企业需要意识到新时代竞争的核心内容已从产品和企业形象转变为数据,并且新时代对竞争力的要求也相应转变为获取数据、整合数据和应用数据这三种能力。

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  数据运用成为普遍短板

  当企业确立了其在数字化时代的定位后,就需要挖掘自身的核心竞争力,以确保有足够的实力支撑企业定位的实现。

  针对在数字化时代找不到核心竞争力的难题,企业需要意识到新时代竞争的核心内容已从产品和企业形象转变为数据,并且新时代对竞争力的要求也相应转变为获取数据、整合数据和应用数据这三种新能力。

  随着越来越多的企业重视数字化,越来越多的企业也都认识到了数据的重要性,开始有意识地累积数据资源。在大数据时代,无时无刻都有海量的数据产生,过去两年中的数据增长量就已经超过了人类自结绳记事以来的数据总和。然而,只有一小部分企业真正充分利用了所掌握的数据,使其转化为商业价值。

  对比累积的数据量和其带来的价值,企业会发现,当前数据的使用效率远远低于预期。因此,高效利用数据,把数据资源转化成经济利益也是企业数字化的重要目标,更是一大难题。

  想高效利用数据,企业首先要理解自身对数据的需求,有针对性地获取优质数据,并充分挖掘这些数据背后的细节,而不是一味地搜集数据——数据并不是越多越好。

  此外,数据的角色是向导而不是指挥官,利用数据时要结合自己的经验、分析和直觉。更重要的是,在利用数据时要保障信息安全,否则数据可能会反过来损害企业利益。

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  数据资源的价值

  在当前最热门的互联网行业,巨头公司的市值几乎都建立在其掌握的庞大用户数据基础之上。Facebook通过挖掘25亿用户的数据并将其商业化,建立了价值超过6000亿美元的产业。

  仅在2017年,Facebook平均每位用户就为其创造了价值227美元的利益。越来越多的企业家都认可数据的价值,开始有意识地累积数据资源,投资应用大数据。

  尼尔森在2018年公布的报告指出,在中国,有59%的企业已经成立了与数据分析相关的部门,有27%的企业计划成立数据部门;同时,有35%的企业已经应用了大数据,有23%的企业计划在未来一年内应用大数据。

  然而,数据资源的价值还远远未被完全开发。

  以汽车行业的数据利用为例。麦肯锡的一份报告显示,到2030年,基于汽车数据驱动的服务市场将达到7500亿美元的规模。

  这吸引了包括通用、福特和丰田等整车厂商以及如谷歌、阿里和腾讯等互联网运营商积极地开发部署车联网系统,希望通过前装或后装的方式尽可能多地获取行驶数据和交通数据。

  此外,不仅体量较大的公司在布局整个车联网行业,很多体量较小的公司也已经通过运用车数据在传统汽车业务上实现了部分创新。

  例如,Waze公司通过利用用户分享位置,以众包的方式提供地图导航服务,它于2013年被谷歌以12亿美元估值收购,帮助谷歌地图实现了更智能的导航功能。

  Metromile公司通过汽车行驶里程数据为保险的定价提供参考与帮助,也达到了10亿美元的估值。然而,纵观整个汽车市场,目前真正被使用的汽车数据或行驶数据,只占所有被搜集数据量的2.5%,那些真正有价值的、精准的用户数据并没有得到有效利用。

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  获取数据的能力

  数据在数字化时代的地位,就如同石油之于工业时代一样重要。智能设备的普及和互联网技术的发展使得海量数据产生,如何收集数据资源并处理数据,如何将数据转化为利益产出,将成为数字化时代企业的核心要点。

  1、对内:提高企业运作效率

  对企业内部而言,获取的数据更多地用于增加企业效益,如帮助企业减少不必要的开支或提升生产效率等。通过获取大量的数据,并妥善利用这些数据,企业可以提高利润并加快工作效率,从而提升竞争力。

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  比如,通过智能仓库管理系统,企业可以更及时地了解库存状态,了解各类货品的变化情况,以此快速地根据变化及时调整货品的生产计划,从而减小仓库储存的压力并降低开支。

  再比如,人力资源管理系统除了可以加快基础的人事流程的处理速度之外,还可以帮助企业更全面地了解员工的工作绩效,快速、客观地评价各个员工对于企业的价值,并由此调整人力资源,提高整体工作效率。

  2、对外:加强市场感知

  对于企业外部而言,获取数据的目的是帮助企业了解市场和消费者的实时信息,从而让企业找准自身的地位,制定和调整竞争策略。

  企业外部的数据主要有两方面,即市场数据和消费者数据。想获取市场数据,企业一方面可以通过自己产品的销售情况预估一部分市场数据,另一方面可以与专业的第三方合作,委托对方进行市场调研,收集数据并形成报告。

  而消费者数据有着十分丰富的内容,除了包含某一类产品的相关数据外,还包含消费者当前的消费喜好、消费热点、消费结构等能为企业提供价值的重要数据。

  获取外部数据后,进一步挖掘分析数据可以帮助企业及时、准确地了解自身在市场环境中的地位并时刻了解消费者群体的变化。

  例如,天猫通过比较历年“双11”不同年龄段的消费者的占比,发现“90后”的消费者占比逐年增加并已成为时下最大的消费群体。天猫由此调整了营销策略,开始采用更年轻、更新颖的营销方式,如启用更受年轻人欢迎的明星、网红、KOL或通过短视频、直播和Vlog的方式为“双11”活动造势,以提升电商平台的整体竞争力。

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  整合数据的能力

  数字化时代是数据大爆炸的时代,越来越多的企业认识到了数据在数字化时代的重要性,但是一味地收集大量数据并不等同于获取了可用的信息,也不等同于能帮助企业创造利益,过多的数据信息甚至还可能会消耗企业的精力并影响计划的精确性和敏捷性。

  所以,企业除了获取数据外,还需要打通内、外部的“数据湖泊”,整合从各种渠道获取的数据,提炼出有用的信息。在数据和信息的基础上实现资源的整合也是企业在数字化时代的核心竞争力之一。

  1、内部结构优化,减少重复浪费

  面对时刻生成的海量数据信息,企业首先要整合内部信息资源。整合主要包括四步,分别是统一模式、消除异构、应用大数据和安全管理。

  第一步,企业要实现信息资源模式的统一。企业需要以业务为导向,汇总各业务最核心的、最需要共享的数据,并以此设立数据标准,以便日后将所有获取的数据信息按标准统一存储,各业务部门再从该数据库中读取信息。

  第二步,企业要实现结构数据和非结构数据的融合。数据除了有数字形式的结构数据外,还有如视频、音频、邮件、图片等形式的非结构化数据,企业在整合信息资源时要构建合适的数据管理模型。

  第三步,企业应加大对大数据技术的投资力度,综合运用云计算、分布式计算和数据挖掘等技术搭建大数据平台,以帮助企业实现整合后的信息资源高效利用。

  第四步,对于整合后的信息资源,企业要注重数据的安全管理问题,可以通过与上下游企业以及安全管理机构、评测机构等第三方机构开展广泛合作,保障信息资源的安全。

  在实现企业信息资源整合后,企业还可以在此基础上对企业结构进行优化与整合,进一步提升竞争力。

  整合信息资源时,企业往往会发现各业务或部门的工作中存在不少相似的流程环节和数据需求,那么企业便可以整合被多次调用的数据和相似的业务环节,并重新单独建立一个数据库或部门,专门负责提供常用的数据并完成相似的任务,以优化企业组织结构,减少重复建设带来的浪费。

  其实这也就是被广泛应用的“中台”概念,其中的数据库和部门其实就相当于数据中台和业务中台。

  2、外部资源整合,发现共赢机会

  相比以往,数字化时代整合外部资源的范围更加广泛。由于信息量的指数级爆炸式增长与信息的快速传播,事物在互联网中的生命周期被大大缩短,且行业边界日渐模糊甚至被打破,这时企业对外部资源的整合不应局限在行业内的资源汇总与优化,而要结合流行热点,着眼于跨界合作,在更广阔的领域中发现更多机会并创造收益。

  对于外部的资源整合,企业可以把自家产品和时下热点相结合。例如,当美剧《权力的游戏》最终季成为各大互联网社交平台最热的话题时,奥利奥用2750块奥利奥饼干还原了该剧的片头,这也让奥利奥吸引了很多目光。

  企业外部资源整合,还可以是跨行业的资源合作,追求商业模式的创新,敢于打破常规。例如,盒马鲜生就是传统超市、外卖和线上交易平台等多行业资源整合的产物,其既打破了超市行业传统模式,也拓宽了线上外卖的内容。在疫情期间,盒马鲜生更是创新性地和众多实体餐饮企业共享员工资源,从而实现双赢。

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  应用数据的能力

  针对易变性、不确定性、复杂性和模糊性等数字化时代所具有的特征,企业要时刻准备根据正在发生或即将发生的事件调整策略和计划。

  但仅仅做好这些,还不足以应对数字化带来的挑战,除了灵活性,企业还需要具备敏捷性,即适应市场环境的不断变化并对产品或战略快速进行调整的能力,这也是数字化时代企业的一大核心竞争力。

  在企业内部,这一竞争力具体表现为产品或服务根据市场需求变化而快速迭代并交付的能力。如“中台”战略,就可以通过发挥敏捷性和灵活性,大大缩短产品推出和服务交付的时间,从而大幅度提升企业的生产效率。

  还有一个例子,芬兰的Supercell游戏公司就是一家具备敏捷性的企业。整个公司被分成多个5~7人的开发小团队,这些团队在公司强大的技术平台上进行游戏研发。由于有一个统一而完备的技术中台,这些小团队可以专注创新,而且小团队也意味着试错成本相对较低,产品的调整和修改也能快速执行。

  所以,Supercell可以在短时间内开发多款游戏,并把更多的精力集中于测试调整,最后推出了多款风靡全球的游戏产品。

  在企业外部,这一竞争力表现为通过数据资源准确判断当前市场竞争环境的情况,快速响应并做出计划调整的能力。

  美国电子产品零售商百思买(Best Buy)所售卖的产品超过3万种。由于产品种类繁多,成本在一年之中会多次变化,因此售卖价格也随地区和市场环境变动,所以企业很难制定最优调价策略并执行。

  而数字化解决了这一难题。

  定价团队通过收集大量的消费者购买记录建立了不同类型的客户模型,并针对不同客户的接受能力制定价位;通过观察社交媒体等信息交流平台上消费者对公司和各产品的情感态度,及时调整促销计划;通过数字技术获取实时的数据并在全球范围确保决策的下达与执行。

  这一系列操作让百思买可以及时、准确地判断当前的市场形势,大大提高了商品定价的准确度和响应速度。

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