4.1 数智化解决企业难题

今天企业发展遇到的种种问题，表面纷繁复杂，实际上都可以归结为数智化程度跟不上企业管理需要的问题。我们举一些常见的问题，来看看这些困扰我们的问题是如何通过数智化迎刃而解的。

（1）库存积压。对零售企业尤其是鞋服行业来说，库存管理一直是一个难题，也是品牌成败的关键。库存问题的本质是计划和销售的失调，通过数智化可以实现商品销售预测，动态智能调整库存。有了数据预估能力就能以销定产、以销备仓、小批量快返，让库存管理具备弹性，从根源上解决计划不准造成的库存积压的难题。

（2）新品成功率低。传统的产品开发依赖开发人员的经验和对市场情报的解读能力，新品开发周期长、成本高，但是新品成功率却很低。往往一个“爆品”支撑一个品牌多年，最后企业也随着单品的消亡而消亡。数智化后，新品开发方向依托大数据行业预测，开发过程用数字虚拟测试产品要素，新品上线后全程进行数据指标监控，快速迭代更新，让新品成功率大幅提升。

（3）渠道冲突频发。窜货问题、假货问题、渠道冲突等问题是零售业的顽疾。数智化技术对商品标记唯一识别码，能对商品全程溯源，RFID（Radio Frequency Identification，射频识别）可实时追踪商品位置，分析物流路径，进而对渠道进行管控。

（4）广告效果评估难。品牌的营销推广需要投入大量的广告，不但成本高，而且效果不可测。如今新媒体林立，主播、达人、自媒体……信息流投放依赖数据进行投前、投中和投后的评估、管理。数智化能为企业节省大量的营销试错成本。

（5）计划制定没依据。企业制定年度销售目标，普遍依据去年业绩、行业增速等几个粗糙数据维度，这样的计划缺乏系统性、准确性。要把计划拆解为营销计划、产品计划、渠道计划等实施方案的时候就会遇到阻力，缺乏数据支撑。数智化后根据消费者资产增量预估销售增量，根据营销、生产、渠道等数据通过算法来分解目标，形成可以精准实施的运营计划。

（6）利润控制难。企业的成本有常量也有变量，销售端营销成本、定价、优惠力度等直接会影响利润，商品供应端原料成本的变动、生产淡旺季的价格浮动等因素也会影响利润。前端和后端的信息往往不同步，销售端并不了解商品的成本已经发生了变化，而按照原成本进行营销投入，这种情况频频发生。数智化后，企业可打通部门间的数据壁垒，通过商品中心实时了解成本数据，制定营销方案时可做智能亏损预警。从而进一步帮助企业控制成本，确保利润。

（7）生产间歇不稳定。自有工厂和刚性供应链上的生产，忙的时候特别忙，闲的时候特别闲。数智化后横向协同多个工厂，纵向协同供应链上下游，即使头部主播要求短期交付的大量订单也能稳定地交付。

（8）新渠道拓展难。由于投入产出不成正比，企业多数会放弃开拓小微渠道、下沉渠道、海外渠道等，现在可以借助S2B2C平台，一键铺货到这些新兴渠道，并用数智化的手段管理这些渠道。

（9）绩效考核不合理。作为员工最关心的问题，绩效考核往往只能考核到结果数据：销售结果、利润结果、增长幅度等。但是成绩的归因行为却很难被发现和激励。通过过度营销带来的销售虚涨，通过侵占同事工作成果达到自己的考核目标的情况屡见不鲜。业务在线化后，员工的每一个工作行为都被数字化地记录，让考核有迹可循，有据可依。同时通过AI算法，可以对成功样本进行对照研究，找出完成结果的关键共性行为，进而深化激励这些行为，从结果考核到过程考核。

（10）部门间协同差。企业间的“部门墙”林立，部门之间相互推诿，部门间相互不理解，跨部门沟通、协同难。CEO的精力大量消耗在协调部门关系上。通过数智化建立中台系统，把企业通用能力“封装”为一个个业务中心，前台可以随时调用中台的各项能力。原来的“部门墙”被打破，沟通、协同通过在线的工具来完成。比如华北营销中心要做一场营销活动，可以通过中台调用华南营销中心做过的相应活动的各项数据、营销方案、供应商资源等，直接掌握商品配置、筹备流程、实施要点等关键经验。

以上列举了一些企业常见的问题，以及数智化后这些问题是怎样被解决的。这些只是数智化能解决的企业问题的冰山一角。既然数智化有这么多好处，那么实施数智化转型是否有一张完整的蓝图，能够帮助企业规划整个转型的路径呢？