數字化轉型不是一場單純的技術追逐戰，而是要利用技術手段重構業務，提升顧客體驗。消費者越來越注重產品和服務的即時可得性，誰能夠低成本、快速地提供超預期的產品和購買體驗，誰就能贏得顧客。
當今絕大多數消費者都是數字消費者。即使是在實體店購物，消費者也會在購物前在線研究產品，通過移動設備在店內比較商品，購物後在線分享體驗，並獲得在線客戶支持。
隨著商品價格、商品供應、貨運、原料等信息越來越透明，消費者的忠誠度越來越低。此外，消費者越來越注重產品和服務的即時可得性，要求供應商即時交付優質的體驗和高價值的成果。
在消費者期望不斷提高的情況下，誰能夠低成本、快速地提供超預期的產品和購買體驗，誰就能贏得顧客。憑直覺做決策的時代已經一去不復返。
當今時代，如果脫離數據，我們就不可能制定出好的決策。隨著技術發展越來越成熟（比如物聯網的崛起），數據量呈指數級增長，
企業必須充分利用數據分析師和數據科學家的專業技能，優化核心運營，重構業務，創造真正的業務價值。數字化轉型勢在必行。1
數字化工具
當今領先企業在數字化轉型過程中採用的工具涵蓋各種技術，如果能將這些技術整合，整個企業將獲得巨大的價值。這些工具包括：
1. 商務分析應用
幫助處理海量數據，提供有關過去和現在的洞察，並預測未來，方便用戶及時採取應對措施。
2. 大數據工具
支持企業收集和存儲海量數據，這些數據來自各種數據源，從硬件到軟件，從供應鏈到消費者，無所不包。
3. 區塊鏈
一種分佈式總賬，能夠確保智能合同、供應鏈管理等各項交易可靠、透明且安全。
4.雲平臺
各種應用和技術通用的基礎性底層平臺，將事物、人員和流程集成到單一的可訪問系統中。
5. 設計思維
一種具有顛覆意義的方法，通過開展大量協作和快速迭代式原型構建/測試，幫助客戶設計技術和流程，而且在設計技術和流程的過程中，始終堅持以客戶為中心。
6. 物聯網
互聯的傳感器網絡，能夠從供應商、客戶等數據源收集有關產品、資產、軟件和服務的數據。
7. 機器學習智能應用
能夠讀懂人類行為，並據此預測和解決業務問題和消費者問題。雖然許多企業已經開始採用雲平臺、大數據和商務分析工具，但對於其他技術，比如機器學習、物聯網和區塊鏈等，卻鮮少使用，即使實施了這些技術，通常也僅限於受控的試點項目，而這些項目很少有機會改變整個企業。
更重要的是，這些技術的真正價值能否實現，並不在於它們本身的實施，而在於企業能否在由設計思維驅動的業務流程中統籌運用它們，因為技術最終是要為業務服務的，而業務又是為客戶服務的。
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數字化轉型的應用實例
下面我們舉三個例子來說明企業如何藉助數字技術，推動業務流程的變革，從而提升顧客的購物體驗，讓我們看看技術、人才和數據的碰撞會產生怎樣的創新火花。
1. 提高店內客戶互動效率
線上零售商可以通過瀏覽網站時留下的cookies、頁面點擊率、鼠標軌跡、項目點擊率、購物車活動等，追蹤顧客的行為。
而線下零售商以前只能依賴店內員工、日常反饋和事後過時的收據數據，來優化客戶體驗，並充分利用展臺和平面佈置圖來移動大部分產品。
在只有實體店的傳統零售環境中，這不是什麼大問題。但是進入競爭激烈的數字經濟時代後，庫存和客戶互動信息都在實時更新，可視性不高會給品牌帶來巨大的經濟損失，導致品牌聲譽受損。如何解決這個問題呢？
零售商可以將傳感器技術直接嵌入到產品標籤中，用於收集產品位置數據，並利用商務分析功能，提供關於庫存和店內產品移動情況的寶貴洞察。
從營銷經理到本地零售店店長，所有人都可以通過直觀的“儀表盤”界面，登錄查看按地理位置劃分的實時銷售分析數據。
這樣零售商就能夠實時掌握消費者在研究什麼產品，瞭解為什麼顧客考慮了某些產品但沒有購買，向員工發送商品擺放位置錯誤的實時通知，通過銷售人員為顧客提供實時的現貨信息。
零售商能夠為每一位消費者建立詳盡的定製信息檔案，這有助於提升營銷信息的精準度和整體客戶體驗。
例如，一家國際鞋履企業部署了創新型 3D 掃描技術，支持店員為每一位消費者定製鞋子。世上沒有兩隻完全相同的腳。
消費者可以在自助服務終端掃描和測量雙腳，然後在定製應用中選擇喜歡的顏色，根據自己的尺寸，設計出專屬於自己的鞋子。而且，消費者可以在一週之內就拿到成品。
零售商還可藉助機器學習和預測分析工具，利用整合的顧客數據，模擬並運行假設場景，促進今後顧客在店內的互動，提高實體店每一寸空間的收益，並基於預測模型，創建更有效的產品分類、展示和促銷活動，繼而提高銷售轉化率。
2. 提高庫存準確率
知道哪些產品和服飾有庫存，對於時裝零售商響應消費者行為至關重要。
目前，由於盤點時的人為失誤、銷售點出現的問題和產品失竊等情況，經營實體店的時裝零售企業的庫存準確率只能達到 75%。
聚焦全渠道的行業面臨一個挑戰：如何掌握各個位置和庫存點不同尺碼、顏色和風格的產品的庫存信息？
零售商需要儘可能提高每件服飾在賣場的實際可獲得性，避免損失銷售額。這意味著，他們需要在售出後，更快地完成補貨。
零售商可以基於物聯網追蹤店內和倉庫內的貨物，並在雲端存儲和分析數據。藉此，他們就可以完善所有門店和倉庫的庫存追蹤和溯源流程。
零售商能夠按需接收有關最低庫存的準確信息，以及實時提醒缺貨的尺寸和顏色。他們可以利用通用的記錄系統，直接將店內數據與供應鏈資源互聯，更高效地控制庫存和發貨。
零售商還能夠利用強大的商務智能工具，根據庫存實時核對購買記錄，執行最精細的分析，從而提高成本效益，並更高效地在恰當的時間和地點提供適當的產品。通過加強管控，零售商能夠利用更先進的審計功能，更快速地解決店內失竊問題。
3. 提高產品的可追溯性和透明度
在所有產品類別中，消費者最關注的莫過於食品。食品安全和行業認證是企業最關鍵的營銷信息。食品供應商需要保護自己的產品和品牌，並打造差異化優勢。
從技術的角度來看，越來越多的農場和種植園想要從各種數據源收集數據，比如基於物聯網技術的無人機、衛星和天氣監測器等。
土壤條件、運輸車輛的溫度等都是非常寶貴的信息。另外，在整個供應鏈中追蹤產品狀態的能力也極為重要。
藉助雲平臺、機器學習、數據分析和區塊鏈等技術，企業可以利用通用的記錄系統，收集、處理、追蹤並分析食品供應鏈內最小粒度級別的數據，提供完整的從農場到貨架的端到端的可視性，產品的透明度和可追溯性顯著提升。
例如，一家大型乳製品公司實施了一項消費品安全戰略，利用供應鏈追蹤功能和數據分析功能，支持所有利益相關方快速識別並追溯每件產品和最終上架產品的來源。通過精準發現並移除有問題的產品，該企業降低了健康風險和公眾責任風險，提升了品牌形象。
從以上例子我們可以看出，對於顧客在購買過程中遇到的諸多問題，比如個性化需求無法得到滿足、想要的商品缺貨、對產品品質的擔憂等，企業都可以藉助先進的技術手段加以解決。
這些案例還有一個共同點：運用技術，更好地收集、解析和利用各個數據孤島中的大量運營數據和消費者數據，建立一個通用的實時信息記錄系統，其目的並不是單純地改善某一領域，而是提供核心業務價值，惠及所有利益相關方。
簡而言之，互聯和可視性能夠惠及所有企業。
當今顧客希望有更多選擇，不只是選擇產品本身，還包括選擇購買和使用產品的方式。
如今不論是在線上還是實體店，很多企業都選擇利用智能機器人和基於通信工具的銷售和互動方法，快速提供富有洞見的援助和最佳渠道（全渠道）支持，從而加強客戶互動。
數字化“智能機器人店員”可以一邊瞭解顧客的偏好、尺寸和品位，根據更準確的顧客信息推薦產品，一邊（通過顧客的移動設備，甚至很有可能匿名）為線上顧客或店內顧客提供洞察。
針對店內顧客，機器學習工具和智能機器人有可能完成一些人們認為後亞馬遜時代不可能實現的創舉：讓顧客迴歸實體店。這不是用技術取代人力，而是幫助銷售人員為店內潛在顧客提供更優質的服務，即利用這些技術，為消費者（我有疑問）和員工（我如何解答消費者的疑問）謀利。
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數字化轉型成功的關鍵
很多企業將採用數字技術視為成功的終點，而非達到最終目的的手段。
它們專注於部署數字技術，當場解決問題，但是並未在企業的各個領域利用技術，提升客戶體驗。因此，這些創新成果不太可能影響企業的核心，也就永遠無法實現創新的真正價值。
為了充分實現價值，企業需要制定簡單實用的戰略，將企業與整個生態系統和整個價值鏈中的供應商、合作伙伴和客戶互聯起來，進而發掘和利用這一舉措的優勢。
這包括構建數字化核心，進而實現客戶與後端部門的互聯，利用雲的強大功能、可訪問性和高性能，以及採用恰當的技術（機器學習、雙模式 IT、區塊鏈等）和設計思維，確保在制定戰略和決策時始終以客戶為中心。
數字化轉型不僅是一場技術追逐戰，它的實現需要技術、人員和海量數據的綜合作用： 企業要能夠選擇、實施和利用協同運行的技術；培養創新文化，包括協調公司和團隊的行為，適應新的日常流程；管理整個企業範圍內共享的大量實時數據，並從中獲取價值。
對於零售企業而言，數字化轉型往往涉及整個供應鏈管理和核心運營流程的重構。很多行業的經驗都表明，僅僅是在現有運營和流程中融入數字技術還遠遠不夠。
只有利用技術革新整個企業，為線上購物和實體店購物的客戶提供無縫、順暢且一致的全新購物體驗，零售商才能真正獲得價值。
在開展變革方面，最明智的做法不是從一開始就尋找適合的解決方案包，而是按照有效的順序採取最經濟高效的改進措施。
企業必須轉換創新思維模式，過去它們總是一代一代地推出大規模的創新成果，現在，它們應該思考如何在數字化市場中維持靈活性和敏捷性，摒棄過於複雜的流程。不要再想一年看一次牙醫了，企業應該每天“刷牙”。
原文
《用數字化轉型解決顧客痛點》刊登在《商業評論》2018年11/12月號
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