3月24日至25日，主題為“新年代：數字我國與未來國際”的2018我國（深圳）IT首領峰會在深圳隆重舉行。我國IT職業的領軍人物齊聚一堂，環繞“人工智能與實體經濟”、“量子核算、人工智能與區塊鏈”、“工業互聯網與我國制作”、“科技金融與危險防控”、“獨角獸與前沿產業”等論題進行高端對話和討論。

易觀總裁助理及資深剖析師馬韜先生受邀出席，就《傳統企業的數字化轉型》這一主題，共享了在職業實戰中的經典事例和最新效果。

傳統企業的數字化轉型布景

今日我國傳統企業面對的商場環境是雜亂而多變的。首要從宏觀經濟層面來看，有三個點值得留意：榜首，現在我國宏觀經濟進入平穩下滑的通道，原有的高速增加奇跡很難再現；第二，現在的產業結構正在發作突變，效勞奉獻比重繼續增大，現在消費奉獻增加比到達了58.8%，挨近60%，效勞的奉獻增加比也增加了將近6個百分點；第三點是人口結構的改動，今日我國人口老齡化正在不斷加重，用工會越來越難，不管在一線城市、仍是在二三四線城市，人力本錢都在逐漸進步。

在職業和企業層面，首要要認識到與咱們競賽的不是來自職業界的對手。例如今日的電視臺等傳統媒體，其實并不是被職業界的競賽對手所干掉的，而是被交際媒體、微信微博、今日頭條，乃至包含滴滴、ofo、摩拜等等所碾壓。其次，當今傳統企業進行數字化轉型的期望很火急，隨同更多的是焦慮感。易觀之前提出一個概念，以為未來一切的企業都將會是數字化企業，數據將會成為新能源。在這個概念之下，咱們會看到許多傳統企業在不斷朝著互聯網進行轉型。但在轉型的進程中，不只有途徑的互聯網化，大數據、云核算、人工智能和區塊鏈等技能不斷發生和迭代，也為職業的立異開展供給了更多的可能性。第三，今日創業商場上許多人說本錢隆冬，但本質是本錢商場并非缺錢，而是越來越缺少好的項目。一起，咱們會看到在大眾創業的年代，越來越多的創業企業進入到商場傍邊，留給消費者的挑選地步也會更多。別的，企業文明代表著企業的面貌，在年輕一代興起的布景下，不只外部用戶的心思難以掌握，一起內部職工的新生態文明也讓傳統企業在職工辦理上難以把控。

傳統企業的數字化轉型途徑

增收、提效、降本、立異以及避險，這是技能給企業或職業所帶來的五個最中心的效果。在企業轉型進程中，首要要考慮：商場位置是否能夠堅持、營收是否能夠增加、ROI是否能夠進步、本錢是否能夠降低、人員能否提效、交流能否暢通、企業能否立異？這些全都要立足于科技力氣來考慮。

在規劃傳統企業數字化處理計劃的進程中，要留意幾個中心點。榜首是戰略的拆解。許多傳統企業因為一些體系原因，在反應機制、安排架構上沒有以技能為中心位置，或許技能所扮演的角色并不是那么重要，技能并沒有依據久遠的戰略開展有用地匹配到這個進程傍邊。

第二，企業的數字化競賽才能首要是從三個點去評價，即收數、看數和用數。現在許多傳統企業依然考慮的問題是“我缺不缺少流量”，或許說“我的用戶數據從哪來”，面對著數據來歷不明確或來歷相對單一的問題，許多數字化企業在這個點上不斷掙扎、尋求改動。例如，傳統的金融機構現在越來越愿意和互聯網企業協作，實際上他們并不缺少結構性的數據，在商業銀行中用戶的財物信息其實是最全的，但它們并沒有那么多用戶的行為數據。在這樣的情況下，數據的維度沒有那么立體，以至于傳統企業在數據的有用運用進程遇到問題。數據的清洗和整合，也就是數據的收拾進程，在整個大數據運用進程中至少占到悉數工作量的70%-80%，運用收拾出來的數據成果相對來說工作量是最小的。當下許多傳統企業期望自己去構建數據倉庫，自己去做數據的收拾和清洗，在商場競賽不斷開展的情況下這點是有待商討的。挑選自建或第三方要跟自己的事務開展和久遠戰略進行匹配。數據剖析有各式各樣的途徑和東西，一起也要有先進的人工智能算法、杰出的儲存功能。數據運用首要范疇為用戶辦理、職工辦理、供貨商辦理以及政府等其他利益相關方等。這是企業在數字化轉型計劃中需求注重的幾個點。

了解以上幾個中心點后，能夠進一步討論傳統企業在數字化轉型中需求調整的當地有哪些。首要是企業最高層辦理思想的改動。許多傳統企業現已意識到并開端推廣數字化轉型，可是它們在體系上不如互聯網企業那么靈活。假如咱們需求去推動這樣一個數字化轉型戰略，應該考量企業全體查核的目標是否與久遠的戰略相匹配。盡管途徑、數字化、技能化等部分并不直接發生贏利，可是這幾個方面決議著未來企業事務的增速，應歸入長時間戰略布置傍邊。企業高層辦理思想關于查核目標的改動、事務部分的支持就起了決議性效果。短期和長時間的戰略目標要匹配，德勤的調研數據也顯現，現在大多數企業的數字化轉型進程中都需求有最高決議計劃層或領導層參加到其間。

對數字東西的深刻了解要運用到既有事務傍邊，首要表現在對榜首方/第三方、本地化/云化、線上/線下東西的選擇上。不同的企業在不同開展階段中的技能運用才能都不太相同，需求考慮在什么階段自建、在什么階段經過外包處理，因需制宜運用數據對錯常有必要的。

數據安全辦理要求在建立數字化結構之前，務必要給出針對數據安全的辦理計劃，這是一條紅線，也是現在一切信息數字化企業都需求明晰認識到的一點。在數據運用之前必定要有數據的安全辦理計劃。

咱們要堅持敞開的心態，一起也要核算投入產出比，穩重進行跨界協作。每個轉型中的企業都可能有自建數據、或許具有自主數字科技才能的需求，應在跨界協作和事務開展進程中去判別，依據初期、中期以及久遠期的階段性特征去考慮借力或外包，或許是與協作方共擔本錢的處理計劃。

以上是關于企業數字化轉型途徑的整理。易觀在效勞許多傳統企業的時分，也會依照這個處理途徑對其做一些問卷測驗，依據測驗成果評價其現在處在轉型的哪個階段，與職業界平均水平的差距在哪里。咱們首要會看兩個大的層面，榜首個層面是安排架構，分為三個水平：現在許多的傳統企業實際上是沒有獨立的數據部分，或許沒有依照數據的職能來做相應的區別，這是初級的水平；中級水平指有數據的人才，但他們是散落在獨立的事務部分傍邊的；而在高檔水平，會有專門的數據戰略部分統一研討和協調使命。盡管在安排架構上，現在一些大型傳統企業根本都是處于高檔的階段，但為什么效果紛歧呢？在許多情況下，許多大型傳統企業現已意識到獨立數據部分和研討人才團隊的重要性，可是根據體系內的問題，事務部分和數據部分的合作、技能團隊和數據團隊的話語權等對立，可能會直接導致事務推動緩慢。

第二個大層面是數據辦理，包含這幾個點：榜首個是數據的搜集，包含途徑、類別、深度和頻次；第二個是數據的清洗和整合；第三個是數據的剖析；第四個是數據的運用。一個企業數字化的才能即收數、看數和用數，現在大多數傳統企業實際上更多依托自有的途徑收數。在這種收數的進程中，假如是單純依托自有途徑的話，數據的維度相對來說就更為單一。一起途徑也都是經過自有的APP來搜集現有的數據。這是轉型進程中的初級水平。相應的中高檔水平，除了自有途徑之外，必定會有包含來自于營銷途徑、第三方途徑，包含跨職業途徑等多維度的途徑來做數據的搜集。這些多維度數據搜集的意圖實際上能夠讓所搜集的數據維度更豐富，不只是用戶根本特點數據，也包含用戶的行為數據和用戶財物信息、金融特點數據。別的更高階的是未來能夠搜集到用戶心情特點的數據。在這幾個多維度特點的數據之下，咱們能夠更為飽滿、更為立體地描寫用戶畫像，讓企業不光知道他干什么，也能知道他想什么，乃至知道他未來會做出怎么樣的決議計劃。這個實際上才是在用戶數據維度上所到達的抱負狀態。

別的咱們會看初級的計算頻次，它的周期相對來說較為緩慢，未來計算的周期應該是T+0或實時的，即數據搜集的頻次能夠完成實時數據的搜集。在剖析維度上咱們會做歷史數據的追溯、現有數據的實時剖析以及對未來數據的剖析猜測。這其實就是對技能歸納才能的評價，不只是對企業存儲以及整個數據才能、也對數據的維護提出了必定的要求。運用場景是現在許多傳統企業所面對的困境，除了注重流量之外，他們也會著重怎么樣發明或立異用戶與事務相匹配的適宜的運用場景。易觀以為，未來場景本質是企業關于用戶的觸點，所以要注重場景運用與數據的結合，即怎么樣用搜集的數據找到適宜的場景來觸到達用戶，讓用戶發生更高的忠誠度、發生更深的粘性。這是在數據的運用層面應處理的問題。現在大多數傳統企業在數字化轉型進程中，除了安排架構之外，都處在中級階段的進程中。

事例共享：良品鋪子和商業銀行

接下來共享一個事例，以良品鋪子為事例從用戶辦理、供應鏈辦理和職工辦理三個層次進行拆解。在接入層現已有了互聯網PC端觸達的手法，包含二期線下門店，在三期會布置呼叫中心和POS等其他途徑。像這樣的電商品牌也在拓寬線下門店，可見在今日傳統企業或線上線下的邊界現已越來越含糊，這也是未來一切企業需求留意的點。在這個事例傍邊需求看到，針對不同的零售企業，不同的量級以及線上線下的區別特點，需求去對應地做事務拆解，在此基礎上做整個技能架構的匹配。

接下來看一個金融職業的事例，用國內大多數商業銀行的事例做代表來解說一下。咱們國家全體的商業銀行互聯網化或數字化根本上也是遵從“1.0、2.0、3.0、4.0”的階段，只不過相對電子化的起點來說要晚一些。ATM機很早就有了，可是網絡銀行、手機銀行實際上是從2007年到2010年這個階段才開端快速開展的。在這個階段，咱們相關于國外的速度相對來說偏慢了一點。在2010年之后，整個我國商業銀行的移動化快速開展，這實際上也有一部分源于于付出寶、微信付出強烈的倒逼。越來越多的傳統商業銀行開端做數字化轉型，不單純是產品，還有事務和途徑的數字化，以及全體內部辦理的數字化。今日除了以往咱們了解的產品在移動途徑的互聯網化之外，越來越多的定制化數字產品也不斷出現在移動途徑。這是現在傳統商業銀行所做出的一系列改動。別的，越來越多柜面上簡略的事務被搬遷到了數字化途徑上，在搬遷的進程中，商業銀行經過這些互聯網化的途徑搜集了更多的數據，在此基礎上許多定制化金融產品出現在商業銀行。

盡管今日在移動付出范疇商業銀行并沒有占有優勢，但就現在的階段來說，商業銀行仍握有最多的金融信息財物數據。一起咱們需求看到，盡管商業銀行今日也在不斷拉新，招引新的移動互聯網用戶，但即便具有這么多存量的移動互聯網用戶，他們的活躍程度相關于付出寶、微信來說卻非常低。咱們需求考慮的是在數字化競賽的年代怎樣合理地運用數據運營好這些存量的用戶，用適宜的產品、適宜的營銷手法、適宜的場景去促進用戶增加，做好精細化的運營，做好存量用戶的運營。這是現在商業銀行在數字化轉型傍邊需求留意的一些點。