詳解數(shù)字化轉(zhuǎn)型的4個(gè)層級

商業(yè)智能研究
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人們很容易認(rèn)識到數(shù)字技術(shù)在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)中正在發(fā)揮的改變游戲規(guī)則的作用。但大多數(shù)公司尚未認(rèn)識到:如何充分獲取這些技術(shù)所提供的不同價(jià)值。

作者:Matt Dallisson

編譯:Grace

人們很容易認(rèn)識到數(shù)字技術(shù)在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)中正在發(fā)揮的改變游戲規(guī)則的作用。但大多數(shù)公司尚未認(rèn)識到:如何充分獲取這些技術(shù)所提供的不同價(jià)值。

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但制定充分利用這一價(jià)值的數(shù)字轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略也并非易事。如果不全面評估數(shù)字技術(shù)能提供的內(nèi)容,公司往往認(rèn)為現(xiàn)代數(shù)字技術(shù)的任何應(yīng)用都將導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此,他們中的許多人就數(shù)字技術(shù)的使用做出臨時(shí)業(yè)務(wù)決策,盡管進(jìn)行了大量投資,但最終還是難以真正實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

為了獲得數(shù)字技術(shù)所能提供的全部價(jià)值,請考慮以下四個(gè)示例,每個(gè)示例都突出了不同數(shù)字轉(zhuǎn)型層的戰(zhàn)略優(yōu)勢。

第一層:運(yùn)營效率。福特通過增強(qiáng)和虛擬現(xiàn)實(shí)、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和AI對工廠的油漆作業(yè)采用新的基于視覺的自動(dòng)化檢測。利用這些技術(shù),該公司改進(jìn)了瑕疵檢測,減少了汽車缺陷。在這種情況下,數(shù)據(jù)由工廠資產(chǎn)中的新技術(shù)生成,AI使用此數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)檢測和防止制造缺陷。

第二層:先進(jìn)的運(yùn)營效率。Caterpillar在其建筑設(shè)備產(chǎn)品上安裝傳感器,以跟蹤每個(gè)傳感器在建筑工地的使用方式。例如,它發(fā)現(xiàn),客戶更多的使用電機(jī)平地機(jī)來平放較輕的礫石,而不是放較重的污垢。利用這一見解,該公司推出了一種經(jīng)濟(jì)高效的電機(jī)平地機(jī),主要設(shè)計(jì)用于平礫石而不是污垢。

與之前的福特一樣,卡特彼勒通過提高產(chǎn)品開發(fā)效率,從運(yùn)營效率提升中獲益。然而,不同的是,公司的傳感器數(shù)據(jù)來自使用其產(chǎn)品的客戶,而不是來自制造工廠的資產(chǎn)。當(dāng)然,客戶維度帶來了額外的挑戰(zhàn)。這一層的效率收益也超出了資產(chǎn)利用范圍。

第三層:來自價(jià)值鏈的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)服務(wù)。GE跟蹤來自噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)的產(chǎn)品傳感器數(shù)據(jù),使用AI進(jìn)行分析,并為飛行員提供實(shí)時(shí)指導(dǎo),使其以優(yōu)化燃油效率的方式飛行。然后,通用電氣通過從"基于結(jié)果"的收入中獲得新的年金來節(jié)省部分客戶成本。換句話說,他們的客戶除了為產(chǎn)品支付部分費(fèi)用外,還向通用電氣支付了他們從燃油效率中節(jié)省的部分費(fèi)用。

在這里,該舉措需要將當(dāng)前以生產(chǎn)和銷售產(chǎn)品為核心的商業(yè)模式更改為向數(shù)字客戶提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)服務(wù)的業(yè)務(wù)模式。通用電氣的研發(fā)、產(chǎn)品開發(fā)、銷售和售后服務(wù)部門都以數(shù)字方式連接起來,實(shí)時(shí)接收、分析、生成、共享和響應(yīng)來自數(shù)千種離散產(chǎn)品的傳感器和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。由于這會(huì)推動(dòng)新的收入來源,因此它不僅能提高運(yùn)營效率。

第四層:來自數(shù)字平臺的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)服務(wù)。Peloton使用其鍛煉設(shè)備中的產(chǎn)品傳感器數(shù)據(jù)來創(chuàng)建用戶社區(qū),并將個(gè)人用戶與合適的培訓(xùn)師進(jìn)行匹配。Peloton的產(chǎn)品生成用戶交互數(shù)據(jù),然后公司將其用于促進(jìn)其數(shù)字客戶與其價(jià)值鏈領(lǐng)域以外的各種第三方實(shí)體之間的交流。AI算法將特定用戶與分析產(chǎn)品-用戶交互數(shù)據(jù)的合適培訓(xùn)師匹配。

與上一個(gè)例子中通用電氣一樣,Peloton也從其數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的服務(wù)中創(chuàng)造了新的收入,但將其產(chǎn)品擴(kuò)展到了數(shù)字平臺。對于工業(yè)時(shí)代的傳統(tǒng)公司,對于以價(jià)值鏈驅(qū)動(dòng)的商業(yè)模式運(yùn)營、在數(shù)字平臺方面經(jīng)驗(yàn)不足的公司來說,這一層數(shù)字轉(zhuǎn)型是最具挑戰(zhàn)性的。

數(shù)字價(jià)值驅(qū)動(dòng)因素

要正確思考這四個(gè)層次的轉(zhuǎn)型,第一步是認(rèn)識到現(xiàn)代數(shù)字技術(shù)具有兩個(gè)顯著的價(jià)值驅(qū)動(dòng)因素:數(shù)據(jù)在其新的擴(kuò)展角色中,以及新興的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)。下面我們依次簡單探討它們。

數(shù)據(jù)過去是偶發(fā)性的(由離散事件(如從供應(yīng)商中裝運(yùn)組件)生成),但日益成為交互式(傳感器和物聯(lián)網(wǎng)不斷生成以跟蹤信息)。這種對資產(chǎn)及其運(yùn)營參數(shù)的持續(xù)跟蹤可以提高生產(chǎn)率。

舉個(gè)例子,如果使用傳感器跟蹤和保持溫度水平,可以提高您的質(zhì)量和產(chǎn)量。如果您將傳感器嵌入某些產(chǎn)品中,則可以徹底改變用戶體驗(yàn)。想想智能床墊如何跟蹤用戶的心率、呼吸模式和身體運(yùn)動(dòng),然后實(shí)時(shí)調(diào)整其形狀以改善用戶的睡眠?;蛘咔度朐谄囍械膫鞲衅魅绾翁峁┓答仯瑤椭藗兏屑?xì)地駕駛。

更根本的是,這種交互性會(huì)逆轉(zhuǎn)產(chǎn)品和數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)傳統(tǒng)上支持產(chǎn)品,但是,越來越多的產(chǎn)品現(xiàn)在支持?jǐn)?shù)據(jù)。產(chǎn)品不再只是提供功能、幫助建立品牌或創(chuàng)造收入:它們現(xiàn)在也充當(dāng)交互式數(shù)據(jù)的渠道,以及新客戶體驗(yàn)的泉泉。

為了利用交互式數(shù)據(jù)的新擴(kuò)展角色,公司還需要數(shù)據(jù)生成器和接收者網(wǎng)絡(luò)。此類網(wǎng)絡(luò)可以來自傳感器和支持物聯(lián)網(wǎng)的連接,相當(dāng)于數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)。

此時(shí)出現(xiàn)了兩種主要的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng),在數(shù)據(jù)和數(shù)字連接的現(xiàn)代進(jìn)步之前,這兩種生態(tài)系統(tǒng)都不存在。一種是生產(chǎn)生態(tài)系統(tǒng),它包括價(jià)值鏈中的數(shù)字聯(lián)系。例如,通過將汽車的傳感器和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與備件供應(yīng)商、倉庫和服務(wù)經(jīng)銷商聯(lián)系起來,汽車公司可以提供預(yù)測性維護(hù)服務(wù)。另一種是消費(fèi)生態(tài)系統(tǒng),它涉及公司價(jià)值鏈之外的網(wǎng)絡(luò)??紤]路燈上的智能燈泡,這些燈泡旨在感知槍聲:它們的消費(fèi)生態(tài)系統(tǒng)包括攝像頭饋送網(wǎng)絡(luò)、911操作員和救護(hù)車,所有這些都有助于改善街道安全。

生產(chǎn)和消費(fèi)生態(tài)系統(tǒng)都利用交互式數(shù)據(jù),推動(dòng)著新的價(jià)值。

評估你的公司合適級別是什么?

要確定最佳的數(shù)字轉(zhuǎn)換策略,請?jiān)u估您需要參與上述數(shù)字中四個(gè)層次中的每一個(gè)層次,然后專注于有助于利用交互式數(shù)據(jù)和數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)優(yōu)勢的投資。

第一層是必須的,因?yàn)榇蠖鄶?shù)公司可以從運(yùn)營效率中獲益。絕大多數(shù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃都發(fā)生在這一層,如果運(yùn)營效率是公司戰(zhàn)略重點(diǎn)的重要組成部分,這一點(diǎn)尤為重要。例如,石油和天然氣企業(yè)經(jīng)營著需要數(shù)十億美元投資的油井、管道和煉油廠。如果這些公司決定使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和人工智能來尋找儲(chǔ)備,并維護(hù)管道和煉油廠資產(chǎn),他們可以節(jié)省高達(dá)60%的運(yùn)營成本。此層的主要挑戰(zhàn)包括在資產(chǎn)利用中安裝廣泛的交互式數(shù)據(jù)生成,以及圍繞數(shù)據(jù)共享打破孤島。

對于銷售具有從用戶訪問交互式數(shù)據(jù)潛力的產(chǎn)品的公司來說,第二層勢在必行,這些互動(dòng)數(shù)據(jù)可以利用這一優(yōu)勢,超越第一層的可用優(yōu)勢。如果可用的產(chǎn)品-用戶交互式數(shù)據(jù)不適合創(chuàng)收服務(wù),則第二層將成為最后一站。許多消費(fèi)者包裝的商品屬于這一類。在此類業(yè)務(wù)中,互動(dòng)數(shù)據(jù)的主要用途是提高廣告或產(chǎn)品開發(fā)效率。

第三層是針對那些認(rèn)識到自己可以從產(chǎn)品和價(jià)值鏈中生成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)服務(wù)的公司。這些公司必須豐富其生產(chǎn)生態(tài)系統(tǒng),以擴(kuò)大其戰(zhàn)略優(yōu)勢,從運(yùn)營效率到新的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)服務(wù)。

在這個(gè)層次上,公司跨越了一個(gè)重要的障礙:他們不僅將數(shù)據(jù)用于提高運(yùn)營效率,而且將其用于創(chuàng)收。如果你的公司無法建立消費(fèi)生態(tài)系統(tǒng),則第三層是最后一站。例如,傳感器和配備AI的洗碗機(jī)可以預(yù)測組件故障以提供預(yù)測服務(wù),但它們很難以數(shù)字方式連接到互補(bǔ)對象并擴(kuò)展到數(shù)字平臺。這就是說,許多公司錯(cuò)失了這一層的機(jī)會(huì)。他們忽視了產(chǎn)品的消費(fèi)生態(tài)系統(tǒng),或者認(rèn)為將產(chǎn)品擴(kuò)展到數(shù)字平臺的風(fēng)險(xiǎn)太大。佩洛頓和北歐賽道的許多對手都落入了這個(gè)陷阱。

最后,對于任何產(chǎn)品具有新興消費(fèi)生態(tài)系統(tǒng)的公司來說,第四層具有重要的戰(zhàn)略意義。在這種情況下,留在生產(chǎn)生態(tài)系統(tǒng)中的公司有被商品化的風(fēng)險(xiǎn)。將產(chǎn)品擴(kuò)展到數(shù)字平臺是他們面臨的主要挑戰(zhàn)。

當(dāng)然,并不是每家公司都希望或能夠?qū)Ρ疚闹杏懻摰乃兴膫€(gè)層次進(jìn)行轉(zhuǎn)換。有些人可能選擇只關(guān)注一個(gè)或幾個(gè),但每家公司都必須保持對新可能性的擴(kuò)展的意識。機(jī)會(huì)比比皆是,基于此處所提供的框架的深思熟慮的數(shù)字轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略將幫助公司保持在現(xiàn)代世界中的相關(guān)性。

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