商業(yè)生態(tài)全鏈路數(shù)智化轉(zhuǎn)型的價(jià)值重構(gòu)

季凌昊

（北京工商大學(xué)商學(xué)院 北京 100048）

阿里巴巴集團(tuán)副總裁肖利華認(rèn)為，數(shù)據(jù)即業(yè)務(wù)，業(yè)務(wù)即數(shù)據(jù)，真正做到這一點(diǎn)才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。無數(shù)據(jù)不智能，無智能不商業(yè)，數(shù)據(jù)化、在線化是第一步，智能化才是未來趨勢(shì)。數(shù)字化消費(fèi)者資產(chǎn)成為衡量企業(yè)能否邁向未來成功的重要要素。在線化、數(shù)字化只是第一步，智慧化才能帶來化學(xué)反應(yīng)。從全鏈路視角看，供給端數(shù)智化的轉(zhuǎn)型將迎來爆發(fā)。本文關(guān)注商業(yè)生態(tài)全鏈路的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，解析轉(zhuǎn)型中的價(jià)值重構(gòu)內(nèi)容，并予以案例進(jìn)行說明和佐證。

商業(yè)生態(tài)全鏈路數(shù)智化價(jià)值重構(gòu)的要素

（一）價(jià)值重構(gòu)的內(nèi)涵要素

我國商業(yè)正在由“消費(fèi)紅利”經(jīng)濟(jì)向“數(shù)智創(chuàng)新”經(jīng)濟(jì)進(jìn)化，發(fā)展思路從單節(jié)點(diǎn)成本和效率提升進(jìn)化為商業(yè)全生態(tài)重塑增長方式，數(shù)智技術(shù)觸發(fā)了商業(yè)生態(tài)的全鏈路數(shù)智化轉(zhuǎn)型。從供需兩端來看，數(shù)智化技術(shù)同時(shí)作用于消費(fèi)和供給兩端，隨著技術(shù)的持續(xù)演化，重點(diǎn)作用對(duì)象持續(xù)發(fā)生動(dòng)態(tài)交替變化。技術(shù)賦能消費(fèi)者，使消費(fèi)者需求更具體驗(yàn)化、個(gè)性化和多樣化，呈現(xiàn)新需求；技能賦能供給者，使其更具柔性化、智能化和生態(tài)化，以滿足持續(xù)動(dòng)態(tài)變化的消費(fèi)新需求，形成新供給。數(shù)智化技術(shù)驅(qū)動(dòng)著新需求和新供給之間達(dá)到動(dòng)態(tài)平衡和有機(jī)鏈接，從而催生新消費(fèi)。

從發(fā)展路徑來看，在新技術(shù)的推動(dòng)下，商業(yè)生態(tài)正向全鏈路數(shù)智化方向轉(zhuǎn)型，在這個(gè)過程中至少三種價(jià)值被重新定義：首先，鏈接價(jià)值被重構(gòu)，從單向商流效率提速進(jìn)化為全鏈路要素價(jià)值共振，實(shí)現(xiàn)增量式創(chuàng)新。我國商業(yè)從以產(chǎn)品為中心的傳統(tǒng)單向鏈?zhǔn)絻r(jià)值鏈重構(gòu)為以消費(fèi)者為中心的環(huán)式價(jià)值網(wǎng)（見圖1），由消費(fèi)者定義業(yè)務(wù)能力和數(shù)字技術(shù)，各產(chǎn)業(yè)要素均可透過數(shù)據(jù)智能提升能力。全產(chǎn)業(yè)各個(gè)要素均透過大數(shù)據(jù)參與構(gòu)建與消費(fèi)者的鏈接，發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)及能力所長，共同通過場景、互動(dòng)、鏈接、體驗(yàn)、定制來洞察消費(fèi)者需求，最優(yōu)化產(chǎn)業(yè)資源配置，基于敏捷感知和生態(tài)服務(wù)滿足和創(chuàng)造新需求。其次，人貨場價(jià)值被重構(gòu)，消費(fèi)互聯(lián)進(jìn)化為生態(tài)互聯(lián)，實(shí)現(xiàn)全生態(tài)效率提升。在原有傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的人貨場定義（外部消費(fèi)者視角）基礎(chǔ)上，跨越到生態(tài)互聯(lián)網(wǎng)視角，賦能內(nèi)部組織、外部協(xié)同合作關(guān)系，擴(kuò)大和衍生內(nèi)涵，深度運(yùn)營消費(fèi)者、員工和產(chǎn)業(yè)合作伙伴的高體驗(yàn)和能力提升需求，重新定義“貨”和“場”，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)全鏈路數(shù)智化進(jìn)程。最后，技術(shù)價(jià)值被重構(gòu)，從支撐企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)化為賦能產(chǎn)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)全生態(tài)可持續(xù)發(fā)展。在AI、云計(jì)算等技術(shù)驅(qū)動(dòng)下，傳統(tǒng)實(shí)體行業(yè)從信息化與數(shù)字化轉(zhuǎn)型逐漸向數(shù)據(jù)智能創(chuàng)新過渡，總體呈現(xiàn)正向相關(guān)。預(yù)計(jì)未來3～5年，隨著實(shí)時(shí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)、邊緣AI等新技術(shù)的進(jìn)一步成熟，數(shù)據(jù)智能應(yīng)用將在各行業(yè)得到進(jìn)一步提升，產(chǎn)品與服務(wù)、客戶與體驗(yàn)、業(yè)務(wù)模式與工作流程、內(nèi)部IT創(chuàng)新等在短期內(nèi)仍是企業(yè)數(shù)智創(chuàng)新的主要方向。

（二）價(jià)值重構(gòu)的驅(qū)動(dòng)要素

驅(qū)動(dòng)商業(yè)生態(tài)全鏈路數(shù)智化轉(zhuǎn)型的核心能力有：基礎(chǔ)設(shè)施云化、觸點(diǎn)數(shù)字化、業(yè)務(wù)在線化、運(yùn)營數(shù)據(jù)化和決策智能化，它們是全鏈路數(shù)智化的“加速器”，是價(jià)值重構(gòu)的驅(qū)動(dòng)要素。具體而言：

其一，基礎(chǔ)設(shè)施云化程度反映了企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的基本技術(shù)能力。云計(jì)算除了為企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供了算力基礎(chǔ)外，還涵蓋到支撐企業(yè)智能運(yùn)算的算法模型能力、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力、數(shù)據(jù)之間傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)連通能力、敏感數(shù)據(jù)的安全能力以及對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)和離線處理能力等。此外，企業(yè)同樣需要一個(gè)敏捷的、連續(xù)穩(wěn)定的、成本優(yōu)化的、安全和風(fēng)險(xiǎn)可控的智能運(yùn)算環(huán)境。

其二，觸點(diǎn)數(shù)字化反映了企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型過程中，企業(yè)與各方交互觸點(diǎn)數(shù)智化水平的成熟度。企業(yè)借助AIOT、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，保持與消費(fèi)者、員工、商品、合作伙伴等全鏈路的連接。數(shù)智化的觸點(diǎn)主要通過各個(gè)觸點(diǎn)的數(shù)字化、移動(dòng)化、智能化達(dá)到多維度的消費(fèi)者行為感知、員工和組織感知、商品狀態(tài)感知、合作伙伴和生態(tài)感知，使得企業(yè)在全鏈路保持連接和數(shù)據(jù)獲取能力。

其三，企業(yè)通過業(yè)務(wù)能力服務(wù)化的方式幫助企業(yè)完成業(yè)務(wù)流程的數(shù)字化和業(yè)務(wù)價(jià)值的提升。一方面，企業(yè)需要快速響應(yīng)來自各觸點(diǎn)的變化，對(duì)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行重塑與優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)組織溝通與協(xié)同的效率提升；另一方面，為了應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景與需求，企業(yè)需要對(duì)全鏈路數(shù)字化業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行升級(jí)，通過不斷的業(yè)務(wù)服務(wù)重構(gòu)來實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)共享和創(chuàng)新，促進(jìn)商業(yè)生態(tài)之間的開放與協(xié)同。

其四，企業(yè)在數(shù)智化時(shí)代需要啟動(dòng)和激活數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值，充分挖掘自身高價(jià)值的“小數(shù)據(jù)”并充分結(jié)合生態(tài)的“大數(shù)據(jù)”，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，進(jìn)而形成分析和洞察驅(qū)動(dòng)型的企業(yè)文化。通過完善的數(shù)據(jù)體系，數(shù)智化企業(yè)可以利用數(shù)據(jù)洞察賦能企業(yè)的全價(jià)值鏈，為企業(yè)的員工和合作伙伴提供運(yùn)營指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)降本增效，同時(shí)提高合作伙伴之間協(xié)同效率，改善消費(fèi)者體驗(yàn)。

其五，構(gòu)建企業(yè)的“數(shù)智大腦”是企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的重要方向?；趶?fù)雜智能算法的推薦、預(yù)測(cè)、決策等結(jié)果，企業(yè)在系統(tǒng)層級(jí)直接采取相應(yīng)行動(dòng)并根據(jù)數(shù)據(jù)不斷的完善和補(bǔ)充。企業(yè)的智能化場景會(huì)日益豐富，智能化決策通過對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行不斷的訓(xùn)練與學(xué)習(xí)，從而做出更加智能的決策，形成良性的學(xué)習(xí)反饋閉環(huán)，最終幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)全鏈路的高效決策。

（三）價(jià)值重構(gòu)的流通要素

借鑒2019年阿里云研究中心的觀點(diǎn)，本文將價(jià)值重構(gòu)的流通要素劃分為11個(gè)，分別是品牌、商品、制造、渠道、營銷、零售、服務(wù)、物流、金融、組織和技術(shù)（見圖2）。在數(shù)智化過程中，將從產(chǎn)業(yè)全鏈路端到端視角進(jìn)行各個(gè)環(huán)節(jié)的價(jià)值重構(gòu)，將物流、資金流、信息流以及組織協(xié)同進(jìn)行有機(jī)融合。

圖1 全鏈路環(huán)式價(jià)值網(wǎng)

商業(yè)生態(tài)全鏈路數(shù)智化價(jià)值重構(gòu)的內(nèi)容

依托基礎(chǔ)設(shè)施云化、觸點(diǎn)數(shù)字化、業(yè)務(wù)在線化、運(yùn)營數(shù)據(jù)化和決策智能化的核心驅(qū)動(dòng)能力，商業(yè)生態(tài)全鏈路的各個(gè)環(huán)節(jié)將進(jìn)行數(shù)智化改造，克服各環(huán)節(jié)的內(nèi)在弊端和發(fā)展瓶頸，重構(gòu)價(jià)值體系。介于篇幅，本文將主要介紹品牌數(shù)智化、商品數(shù)智化、制造數(shù)智化、營銷數(shù)智化、物流數(shù)智化中的價(jià)值重構(gòu)內(nèi)容。

（一）品牌數(shù)智化

發(fā)展和升級(jí)品牌數(shù)字化觸點(diǎn)，建立消費(fèi)者與品牌的連接，實(shí)現(xiàn)品牌設(shè)計(jì)、推廣、巡檢等核心業(yè)務(wù)的在線化升級(jí)。通過沉淀品牌營銷、輿情、行為偏好等多方數(shù)據(jù)幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的品牌運(yùn)營，通過構(gòu)建智能化算法賦能品牌運(yùn)營和決策場景，實(shí)現(xiàn)品牌策略和調(diào)性與目標(biāo)人群的精準(zhǔn)匹配，實(shí)時(shí)掌握品牌輿情動(dòng)向，促進(jìn)品牌忠誠群體的轉(zhuǎn)化和持續(xù)運(yùn)營。

具體而言，在品牌運(yùn)營方面，目前存在三大發(fā)展瓶頸：其一，消費(fèi)者感知弱。品牌推廣策略依靠經(jīng)驗(yàn)，互動(dòng)體驗(yàn)缺少數(shù)據(jù)反饋，使得品牌對(duì)消費(fèi)者的感知不強(qiáng)，企業(yè)無法深刻洞察消費(fèi)者，難以占領(lǐng)消費(fèi)者心智。其二，品牌難管控。品牌推廣、巡檢、輿情等核心業(yè)務(wù)依賴線下流程，過程缺少管控，品牌風(fēng)險(xiǎn)控制能力弱。其三，人群難匹配。目標(biāo)人群的構(gòu)建缺少數(shù)據(jù)指導(dǎo)，品牌策略和調(diào)性缺少數(shù)據(jù)洞察支撐，存在品牌和目標(biāo)人群匹配難的問題。

為了解決這些問題，可通過品牌數(shù)智化進(jìn)行品牌資產(chǎn)化經(jīng)營，主要包括兩個(gè)層面：其一，智能化品牌全體驗(yàn)。關(guān)注客戶全觸點(diǎn)、全鏈路的品牌體驗(yàn)，在品牌管理上進(jìn)行更廣域的市場傳播，提高美譽(yù)度和知名度；在消費(fèi)者和市場洞察上把握消費(fèi)者的需求變化，洞悉市場的演進(jìn)趨勢(shì)；在策略設(shè)計(jì)上，設(shè)計(jì)品牌體驗(yàn)觸點(diǎn)和商業(yè)策略；在溝通互動(dòng)上，創(chuàng)造品牌社群，加強(qiáng)互動(dòng)討論，傾聽客戶之聲。其二，消費(fèi)者資產(chǎn)運(yùn)營。將消費(fèi)者資產(chǎn)運(yùn)營作為品牌運(yùn)營的首要關(guān)鍵任務(wù)，品牌營銷上升為品牌管理，監(jiān)測(cè)品牌聲浪，基于大數(shù)據(jù)分析和消費(fèi)者運(yùn)營數(shù)據(jù)判斷傳播效果，決策傳播策略，洞察消費(fèi)趨勢(shì)以及體驗(yàn)需求；設(shè)計(jì)商業(yè)策略，梳理客戶全體驗(yàn)之旅，設(shè)計(jì)每個(gè)體驗(yàn)觸點(diǎn)的交互方式，在每個(gè)觸點(diǎn)上形成體驗(yàn)閉環(huán)，并實(shí)時(shí)捕捉數(shù)據(jù)作為策略優(yōu)化迭代的基礎(chǔ)。

（二）商品數(shù)智化

借助虛擬技術(shù)、智慧體驗(yàn)店等數(shù)字化觸點(diǎn)來強(qiáng)化消費(fèi)者對(duì)商品的感知力度。品類、商品、競品和消費(fèi)者需求等數(shù)據(jù)的深度挖掘驅(qū)動(dòng)研發(fā)、定價(jià)、投放等在線業(yè)務(wù)的敏捷迭代。通過數(shù)據(jù)整合創(chuàng)建單一可信賴的信息源，及時(shí)獲得準(zhǔn)確、詳盡和一致的產(chǎn)品信息，為商品創(chuàng)建立體全方位的數(shù)字化標(biāo)簽，支撐產(chǎn)品全生命周期的管控與決策，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的智能優(yōu)化體系。具體而言，在商品運(yùn)營方面，目前存在三大發(fā)展瓶頸：其一，爆款難打造。傳統(tǒng)企業(yè)在打造爆款時(shí)，在了解用戶痛點(diǎn)、分析市場的風(fēng)口、打造自帶口碑的產(chǎn)品等方面，企業(yè)缺乏數(shù)據(jù)上的支撐和測(cè)試上的投入。其二，需求響應(yīng)弱。商品數(shù)據(jù)分散，結(jié)構(gòu)不標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致商品維護(hù)和檢索困難，對(duì)產(chǎn)品生命周期也缺乏有效管控，其中對(duì)DIY的需求缺少支持。其三，產(chǎn)品難優(yōu)化。產(chǎn)品的市場反饋鏈路長，缺乏立體的認(rèn)知，研發(fā)成功率有待提升，問題管理、產(chǎn)品優(yōu)化、下輪研發(fā)迭代無法形成閉環(huán)。

為了解決這些問題，商品運(yùn)營從競爭驅(qū)動(dòng)向用戶需求驅(qū)動(dòng)演變，其數(shù)智化價(jià)值重構(gòu)主要表現(xiàn)在三個(gè)方面：其一，挖掘新需求。以大數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)，以全渠道消費(fèi)者數(shù)據(jù)和小樣本調(diào)研測(cè)試為切入點(diǎn)，精準(zhǔn)挖掘新產(chǎn)品、新升級(jí)、新包裝和新市場機(jī)會(huì)，看重增量市場和較高溢價(jià)。其二，平行研發(fā)。充分調(diào)動(dòng)生態(tài)資源快推新品，在挖掘需求階段，將需求直傳給工廠，推進(jìn)柔性生產(chǎn)；在生產(chǎn)階段，實(shí)現(xiàn)多組織協(xié)同、創(chuàng)新互動(dòng)、高頻率、高效率且個(gè)性化；在售后階段，分析用戶反饋的數(shù)據(jù)，以反哺品牌制造商進(jìn)行后續(xù)新品的開發(fā)。其三，智能迭代營運(yùn)。實(shí)時(shí)反饋消費(fèi)洞察，捕捉消費(fèi)者之聲，實(shí)時(shí)洞察品類動(dòng)銷，進(jìn)行改進(jìn)測(cè)試，拉動(dòng)長尾客戶價(jià)值，進(jìn)行商品間關(guān)聯(lián)性挖掘，建立價(jià)值鏈接，形成商品組合價(jià)值。

（三）制造數(shù)智化

通過將傳感器、智能機(jī)器、工業(yè)機(jī)器人、智能車間與員工等數(shù)字化觸點(diǎn)有機(jī)整合，確保觸點(diǎn)采集的設(shè)備、生產(chǎn)、交互行為等數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性；通過將采購、排產(chǎn)、生產(chǎn)調(diào)度等核心業(yè)務(wù)“在線”化，開放并實(shí)現(xiàn)生態(tài)協(xié)同，實(shí)現(xiàn)從需求到生產(chǎn)的高效集成；通過數(shù)據(jù)挖掘，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的需求預(yù)測(cè)、更高效的制造建模與仿真，實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)、高效、低耗、清潔、敏捷的生產(chǎn)。

具體而言，在生產(chǎn)制造方面，目前存在三大發(fā)展瓶頸：其一，產(chǎn)銷難協(xié)同。由于缺少對(duì)市場洞察，預(yù)測(cè)顆粒度不夠、準(zhǔn)確度不高，導(dǎo)致企業(yè)的采購、排產(chǎn)、調(diào)度等環(huán)節(jié)無法與銷售資源形成有效的協(xié)同。其二，個(gè)性化難滿足。隨著商品的豐富和多樣性，年輕消費(fèi)者對(duì)商品的個(gè)性化需求成為購買的關(guān)鍵，無法隨時(shí)響應(yīng)客戶個(gè)性化需求的供應(yīng)鏈越來越難適應(yīng)市場的主要升級(jí)趨勢(shì)。其三，過程透明度低。大部分工作離不開人員的干預(yù)，生產(chǎn)過程缺少對(duì)數(shù)字化、自動(dòng)化、智能化的工具和方法的應(yīng)用，而且生產(chǎn)過程缺少對(duì)溯源信息的置入，質(zhì)量追溯困難。

圖2 11點(diǎn)流通要素

為了解決這些問題，需要推動(dòng)制造數(shù)智化，重塑價(jià)值鏈。制造數(shù)智化至少表現(xiàn)在以下五個(gè)方面：其一，采購數(shù)字化。借助AI分析，更準(zhǔn)確、高效地尋找到匹配度更高的供應(yīng)商，更精確地預(yù)測(cè)和把握某個(gè)時(shí)間、空間上的需求，即時(shí)安排采購。其二，車間智能化。芯片、傳感器、網(wǎng)絡(luò)等硬件以及數(shù)據(jù)庫管理軟件將成為核心設(shè)備，數(shù)據(jù)和算法將使生產(chǎn)效率持續(xù)優(yōu)化，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算跨地區(qū)的協(xié)同將更加高效。其三，工業(yè)大腦重構(gòu)人機(jī)邊界。智能化、數(shù)字化與自動(dòng)化三位一體打造未來工廠，通過“數(shù)據(jù)+算法”實(shí)現(xiàn)高成品優(yōu)良率、低能耗、設(shè)備故障預(yù)警等服務(wù)水平的躍升。其四，規(guī)模化供給解決定制需求。通過互聯(lián)網(wǎng)將更廣泛群體、地域的小批量、碎片化需求進(jìn)行整合，進(jìn)行精準(zhǔn)撮合或自生產(chǎn)；基于開放共享的數(shù)據(jù)，可進(jìn)行銷量、需求的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和產(chǎn)能排班。其五，智能協(xié)同。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)制造資源泛在連接、彈性供給和高效配置，企業(yè)內(nèi)外部將實(shí)現(xiàn)協(xié)同。這些協(xié)同包括企業(yè)內(nèi)部制造協(xié)同、企業(yè)間產(chǎn)能協(xié)同、不同種類產(chǎn)業(yè)間的產(chǎn)業(yè)協(xié)同以及企業(yè)與金融行業(yè)的產(chǎn)融協(xié)同等。

（四）營銷數(shù)智化

擁抱直播、網(wǎng)紅、短視頻和社交媒體等新興數(shù)字觸點(diǎn)，全方位埋點(diǎn)采集全鏈路數(shù)據(jù)，形成精準(zhǔn)顧客群體和會(huì)員畫像。依靠技術(shù)和數(shù)據(jù)來配置營銷資源，實(shí)現(xiàn)營銷活動(dòng)計(jì)劃、執(zhí)行、優(yōu)化的全鏈路在線與自動(dòng)化，沉淀客戶、活動(dòng)、消費(fèi)者和三方數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)洞察，優(yōu)化營銷的投入產(chǎn)出，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的消費(fèi)者觸達(dá)和全營銷生命周期的消費(fèi)者資產(chǎn)運(yùn)營。

具體而言，在市場營銷方面，目前存在三大發(fā)展瓶頸：其一，畫像模糊。消費(fèi)者全旅程的行為數(shù)據(jù)收集存在斷層，消費(fèi)者畫像不夠立體，目標(biāo)人群選取困難。其二，營銷轉(zhuǎn)化率低。對(duì)目標(biāo)觸達(dá)人群的圈選缺少數(shù)據(jù)和標(biāo)簽的支撐，觸達(dá)消費(fèi)者的途徑較少，內(nèi)容傳播的穿透力弱，而且對(duì)觸達(dá)反饋缺少獲取、洞察、分析的機(jī)制。其三，持續(xù)運(yùn)營難。缺少對(duì)消費(fèi)者持續(xù)運(yùn)營的手段，對(duì)不同鏈路階段的消費(fèi)者采用同樣的營銷手段，缺少消費(fèi)者轉(zhuǎn)化和復(fù)購的有效、精準(zhǔn)的刺激手段。為了解決這些問題，需要推動(dòng)營銷數(shù)智化，由傳統(tǒng)營銷、數(shù)字化營銷向智能化營銷進(jìn)化，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化營銷和營銷自動(dòng)化。

（五）物流數(shù)智化

物流數(shù)智化要求加大自動(dòng)分揀、無人叉車、無人駕駛、無人機(jī)、智能貨柜等數(shù)字化觸點(diǎn)在物流倉、干線、最后一公里及末端的應(yīng)用，使數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)在線能力被應(yīng)用在路由優(yōu)化、安全運(yùn)輸、產(chǎn)品溯源、冷鏈控制等應(yīng)用場景。通過對(duì)配倉儲(chǔ)、路線、庫存和人機(jī)交互等核心數(shù)據(jù)的提煉與建模，分析并優(yōu)化倉儲(chǔ)布局、庫存預(yù)測(cè)、物流線路、協(xié)同發(fā)貨等，實(shí)現(xiàn)高效能生態(tài)平臺(tái)型智慧物流。

具體而言，在物流方面，目前存在三大發(fā)展瓶頸：其一，缺少彈性業(yè)務(wù)支持。物流能力對(duì)高流量難以滿足，對(duì)不穩(wěn)定需求缺少合理的資源調(diào)度。其二，庫存無法統(tǒng)一管理。無法對(duì)全局庫存進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，無法實(shí)現(xiàn)實(shí)體和電商渠道、總倉、分倉庫存透明化、自動(dòng)分配并實(shí)時(shí)進(jìn)行訂單分揀，以減少缺貨、提高庫存周轉(zhuǎn)率。其三，供需難調(diào)配?！案?、支、末”物流服務(wù)體系仍不完善，很多薄弱環(huán)節(jié)導(dǎo)致效率低下、運(yùn)營成本偏高；同時(shí)缺乏體系化管理，物流標(biāo)準(zhǔn)化低，信息碎片化、孤島化導(dǎo)致供需失衡。

為了解決這些問題，需要推動(dòng)物流數(shù)智化，搭建業(yè)務(wù)資源協(xié)同的生態(tài)物流服務(wù)平臺(tái)。該平臺(tái)具有三個(gè)創(chuàng)新功能：其一，物流介入業(yè)務(wù)過程，基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行需求預(yù)測(cè)，可實(shí)現(xiàn)智能選品、備貨、分倉；其二，從需求端拉動(dòng)生態(tài)供應(yīng)鏈資源，提高服務(wù)精準(zhǔn)性和水平，降低高空載率；其三，數(shù)據(jù)積累形成選品備貨分倉、路徑優(yōu)化、訂單路由規(guī)則的不斷迭代優(yōu)化。物流數(shù)智化能力的提升方向主要在于動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度、智能倉儲(chǔ)管理、自動(dòng)分揀、全局庫存可視化等。

案例分析

國內(nèi)一些大型企業(yè)在數(shù)智化升級(jí)方面積極探索實(shí)踐，推動(dòng)全鏈路數(shù)智化的落地，取得了良好的應(yīng)用效果。本文將選用兩個(gè)案例，以五大核心驅(qū)動(dòng)要素賦能，以品牌、商品、制造、營銷、物流五個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)智化為核心，進(jìn)一步對(duì)商業(yè)生態(tài)全鏈路數(shù)智化的價(jià)值重構(gòu)進(jìn)行解析。

（一）案例一：國內(nèi)某大型乳業(yè)集團(tuán)的價(jià)值重構(gòu)

在品牌數(shù)智化方面，該集團(tuán)打造“數(shù)字化的牧場”，幫助供給側(cè)徹底升級(jí)改造。在需求側(cè)，消費(fèi)者可以通過溯源技術(shù)，清晰地獲取到手中這杯鮮奶的原產(chǎn)地信息、產(chǎn)品生產(chǎn)管理流程，真正體會(huì)到技術(shù)保證下的食品安全。在商品數(shù)智化方面，先進(jìn)的IOT技術(shù)和全域數(shù)據(jù)分析，可以精準(zhǔn)追溯每一頭牛的健康狀態(tài)、產(chǎn)量貢獻(xiàn)，從而實(shí)現(xiàn)個(gè)體的全生命周期管理，視覺識(shí)別技術(shù)幫助牛群的健康管理，幫助工作人員實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化操作，在牛群的微?；芾砩弦矔?huì)發(fā)揮極大的價(jià)值；在制造數(shù)智化方面，通過精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，上下游企業(yè)可以根據(jù)產(chǎn)奶量和市場供需關(guān)系，盡可能地對(duì)產(chǎn)奶節(jié)奏進(jìn)行控制調(diào)整，從而實(shí)現(xiàn)整體產(chǎn)業(yè)的資本節(jié)約，也有助于企業(yè)收益的平穩(wěn)增長。在營銷數(shù)智化方面，銷售人員單純根據(jù)訂單歷史和經(jīng)驗(yàn)，對(duì)下個(gè)月的銷售額做出人為判斷，會(huì)出現(xiàn)預(yù)測(cè)顆粒度不夠、準(zhǔn)確度不高的問題。集成品牌實(shí)際銷售數(shù)據(jù)，進(jìn)行銷量建模，將“基于訂單歷史的人工預(yù)測(cè)”改變?yōu)椤盎趯?shí)際銷量的智能預(yù)測(cè)”，提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度.在物流數(shù)智化方面，基于大數(shù)據(jù)建模計(jì)算，可以根據(jù)市場需求的變化，實(shí)現(xiàn)包括產(chǎn)線布局、倉儲(chǔ)布局、奶源供應(yīng)商管理等在內(nèi)的物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，快速響應(yīng)渠道需求。同時(shí)，從全鏈路角度，以數(shù)字化的方式為企業(yè)1～5年資源規(guī)劃提供建議。

（二）案例二：國內(nèi)某大型煙草企業(yè)的價(jià)值重構(gòu)

在品牌數(shù)智化方面，通過零售終端數(shù)采系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)模型和算法，實(shí)時(shí)掌握全省卷煙品牌零售庫存總量、金額、零售銷量等關(guān)鍵指標(biāo)的市場狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)市場狀態(tài)全透視及市場運(yùn)行調(diào)控，建立卷煙市場松緊平衡指標(biāo)體系和判別方法，做到對(duì)品牌培育和發(fā)展的精準(zhǔn)指導(dǎo)；在商品數(shù)智化方面，借助大數(shù)據(jù)刻畫消費(fèi)者、品牌、終端三個(gè)畫像，實(shí)現(xiàn)對(duì)消費(fèi)者和卷煙的關(guān)聯(lián)動(dòng)態(tài)分析，發(fā)現(xiàn)市場需求未滿足點(diǎn)，聯(lián)合工業(yè)企業(yè)定制開發(fā)卷煙新品，并在引入和投放環(huán)節(jié)通過品牌畫像、消費(fèi)者畫像精準(zhǔn)鎖定會(huì)員，開展測(cè)試評(píng)價(jià)和選點(diǎn)擴(kuò)面，提升研發(fā)和投放成功率；在制造數(shù)智化方面，基于實(shí)時(shí)在線的市場消費(fèi)、庫存和訂單情況，借助大數(shù)據(jù)建模計(jì)算，實(shí)現(xiàn)銷量的實(shí)時(shí)在線與智能預(yù)測(cè)，以靈活、高頻的方式向上游卷煙制造企業(yè)傳導(dǎo)市場需求，優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃與組織，敏捷與精準(zhǔn)響應(yīng)市場需求；在營銷數(shù)智化方面，基于專有云和業(yè)務(wù)中臺(tái)，融合線上線下搭建面向“農(nóng)，工、商、零、消”的扁平化商業(yè)運(yùn)營生態(tài)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)卷煙供應(yīng)鏈多樣化供給，滿足多元化需求，推進(jìn)煙草商業(yè)營銷模式的轉(zhuǎn)型升級(jí)；在物流數(shù)智化方面，采集專賣管理數(shù)據(jù)，通過對(duì)接公安、郵政、運(yùn)管等部門單位的數(shù)據(jù)，構(gòu)建涉煙情報(bào)數(shù)據(jù)倉，對(duì)物流各環(huán)節(jié)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。通過各種算法對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行云計(jì)算分析，實(shí)現(xiàn)內(nèi)部監(jiān)管、市場監(jiān)管、打假破網(wǎng)等智能化全域監(jiān)管格局。