一些传统的企业，该如何实现数字化的转型？

数字化转型，是建立在数字化转换、数字化升级基础上，进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层次转型，简单来说，是用数字来驱动整个世界的变革。企业数字化转型的本质是通过数字技术在竞争中获取优势。 企业做到一定程度，多多少少都会遇到一个瓶颈期，尤其是在现在这个信息爆炸、市场风向瞬息万变的时代，一不小心就会陷入迷茫：接下来我该怎么做？似乎老办法行不通了？别人都在做什么？如何降本增效？要如何拓客？如何用现有的资源让企业更上一层楼？营销活动要怎么才能获取更多的人脉和商机？有新的营销模式吗？ 如今，数据成了新的能源，不是企业没有数据，而是很多企业不知道怎么采集数据，治理数据，或者更深入地说，从数据中发现问题和机会。数字化转型是一个发现问题、量化问题、解决问题的过程，总结一下，有四场必打的战役：品牌营销、产品创新、渠道经营和用户运营。 品牌营销： 品牌是一套对公司产品和服务所引发的预期和联想，它不仅代表了一个公司的产品，也是代表了一个公司的形象和特质。就像提到“足力健”就会想到老人鞋、价格亲民、穿着舒适；提到“旺旺”就会想到过年大礼包、走亲戚这样，成功的品牌营销，是即使客户没有购买过这个品牌的商品，也会在脑海中形成一个联想。 虽然品牌是一种主观感受，但依然有量化它的手段。 （数据来源：数说雷达） 以兰蔻来举例，在数说雷达系统中查询兰蔻的口碑，会得到一个词云： 可以看出，关注兰蔻品牌的人群大多都是回购，并且认可兰蔻产品的功效的，这也符合兰蔻作为国际大牌的实力。 再看看兰蔻在京东和天猫两个站点的声量，可以看出兰蔻运营的主要阵地在天猫，京东次之，但也有不错的声量成绩。 除了词云图，还有哪些可以量化口碑呢？数说雷达也总结了兰蔻在全网的客户情感数据，如下： 可以看出兰蔻的情感趋势、情感分布都是偏正向的。事实上，当我们提起兰蔻，也大多有“粉水”、“保湿”、“国际大牌”这样的联想。 数字化转型对品牌的量化就体现在此，把抽象的东西具象化、数据化，再从量化到的数据里找出品牌可以提升之处。 产品创新： 产品的优劣是用户体验中核心的部分，产品好不好客户说了算，因此产品调研十分有必要。但传统的传单、问卷调研很难快速、准确、全面地反映真实情况，从而给产品创新带来困难。 在创新战场上，企业需把细分市场的竞争情况、多维度的产品口碑和质量投诉信息通过数字化手段管理起来，充实企业的创新知识库。 渠道经营： 量化不仅是对于企业，更是对于市场。 线下渠道经营和线上同样重要，大部分人群的消费习惯还是在线下，要在疫情肆虐的当下降本增效，还是要利用关键三核心“人、货、场”武装自己，为企业提升竞争力。 而渠道经营用AI算法就可以事半功倍，比如门店选址，总有一家生意更好的店铺，在另一条街。这时候你就需要从客流画像、居民区分布、与CBD的距离等多个维度来分析筛选出一个最优选址，AI算法就是最好的选择。图例为数说睿见全国城市指标排名，在指标的参考下选择最符合企业需求的选址，可以少走很多弯路。 图片来源：数说睿见全国城市选址指标 用户运营： 前述几场大战可以帮助企业培养和筛选出意向客户，用户运营则帮助在私域池中促成交易。很多大牌美妆都在做的社群经营就是私域，先用活动或者首次销售把用户引流到社群中，做好品牌的宣传、下期活动的营销，这种“耳濡目染”自然会让用户对品牌的印象加深，再用打折促销的方式促成二次购买，逐渐汇聚成一批忠实的品牌社群客户。 遵循用户拉新——激活——留存——转化——传播——到店的路径，企业仍然需要数据采集工具提供多点打通、融合、管理功能。节省人力，把人力和数据用在刀刃上，这也是数字化转型的意义。 其实不论是什么转型，归根结底都是为了企业更好的发展。数字化转型的开始或许很难，但从长远的眼光看，这一步值得迈出。

数字化战略规划 企业在进行数字化转型时，要把战略规划放在转型路径上的首要位置。企业高层管理人员应该明白，数字化转型是一种对企业业务、技术和管理等各方面进行重塑的系统级工程，需要借助数字化技术和业务信息系统、商业智能BI等进行改造升级，没有战略规划来严格实施，是完不成转型任务的。 数据可视化-派可数据商业智能BI 此外，企业领导人还要为数字化转型组建一支能够全权负责数字化转型战略规划的团队，这个团队应该有足够权限、有数字化技术人员、商业智能BI数据分析人员和数字化转型专家。通过这个团队，企业可以建立自上而下推进数字化转型的脚步，将数据加入KPI考核指标，建立奖惩制度。 数字化业务发展 企业需要进行信息化建设，把各部门业务整合到业务信息系统，借助线上统一集成的大平台，将线下的业务流程进行规范化、流程化、标准化。用户、业务和管理人员只需在远程就可以完成业务的办理、提交、审核、批准等操作，简化了操作流程，并通过系统将业务产生的数据沉淀到数据库，为数字化转型打好了数据基础。 数字化转型-派可数据商业智能BI 完成信息化基础建设后，企业可以部署商业智能BI，将各部门数据库中的数据以ETL和数据模型进行处理，统一储存到数据仓库，由分析人员以图形化手段，将数据进行数据分析，制作数据可视化报表，追踪业务执行效果，进行复盘预测，为管理人员提供信息支撑，辅助进行决策。 数字化研发生产 企业利用商业智能BI数据分析，可以通过用户画像和市场数据确认用户和市场对企业提出的产品需求。以用户为中心，从产品规划开始，每一步都借助商业智能BI数据分析，及时进行功能和模块的调研，充分保证产品在市场上的竞争力，在量产后得到用户的喜爱。 用户需求-派可数据商业智能BI 同时，数字化研发生产也代表着自动化的应用，企业通过业务信息系统、商业智能BI以及其他信息化、数字化技术，将研发生产的数据接口、机械臂端口进行自动化处理，不仅提高了准确性，还减少了人力的浪费，让研发生产工厂能够运行更长时间，保质保量完成任务。 数字化经营管理 在传统企业经营管理模式中，企业员工被划分了严格的级别层次，员工管理、晋升等更多是依靠管理人员对于员工的认识，很容易出现拉帮结派的现象，导致管理出现问题，人才被迫流失。通过商业智能BI，企业高层管理人员建立不同业务指标，设立完善的考核任务，在数据可视化报表上，实时查看员工的业绩数据，业务指标完成情况，成长潜力分析等，更好的进行人员管理。 数据可视化-派可数据商业智能BI 此外，通过商业智能BI等数字化应用，企业高层管理人员可以在企业内外部建立不同的数字化大平台。对内，可以整合业务信息系统，建设自有APP或将经营管理内容集成到其他平台，以数据为基底，在大平台后台进行统一管理，提高效率，增加准确性；对外，企业通过商业智能BI可以建立产业链数字化平台，通过数据可视化展现生产、供应、原料、零配件、物流等相关数据，将产业链中不同企业“连线成网”，统一进行管理。 派可数据 商业智能BI可视化分析平台