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如何判斷企業數字化轉型的成功?

數字化轉型
我們知道很多企業都在嘗試數字化轉型,有轉型成功的也有失敗的。因此企業管理者需要對數字化轉型所帶來的收益和成本有一個較為全面的衡量,由此來管理和控制整個數字化轉型的過程。尤其是考慮到數字化轉型實際上是一個過程,甚至是一個在時間上較長的過程,如何評估數字化轉型的成效,就成為一個具有一定挑戰性的任務。

怎么判斷企業數字化轉型是成功的呢?企業數字化轉型的成功可以從三個層面來進行判斷。

首先也是最為傳統的思考方式,就是把數字化轉型視為一個項目來進行管理和成效衡量。我們知道,對于項目的管理,我們通常會關注項目的進度、質量和成本。換言之,我們會在數字化轉型這個項目實施之前,預先規劃項目的實施過程,形成對項目的進度和預算的規劃,并且針對數字化技術系統的技術指標設定目標。

在數字化轉型項目實施之后,我們會以此為基準,評估數字化轉型項目是否達到了預先設定的技術要求,是否在項目進度上符合預先設定的要求,是否在成本支出上符合項目的預算要求。

需要指出的是,數字化轉型項目是否在預設的期限和預算內完成,并不是數字化轉型本身的目的,甚至也不是衡量數字化轉型是否成功的關鍵依據。以華為公司為例,1998年在 IBM 公司的幫助下開始了基于集成產品開發的組織變革,最初的計劃是在 9 個月內完成,不過最終花費了 4 年半才完成。盡管如此,這次的變革對于華為此后的發展而言具有非常重要的影響。

那如何更為合理而全面地衡量企業數字化轉型的成效呢?這就需要我們建立以終為始的思考方式,也就是從企業數字化轉型的最終目標和價值來思考。

如何對數字化轉型成效進行衡量

考慮到企業數字化轉型通常有兩個重要的終極目標,尋求戰略性增長和提升運營效率。因此衡量數字化轉型最直接的判斷標準是數字化轉型所帶來的績效結果。

在增長成效方面,數字化轉型是否為企業帶來了新的業務增長機會,包括實現一些在原有模式下無法滿足的市場需求或者無法捕捉的業務增長機會。而這最終會反映在用戶數量、銷售收入尤其是新業務銷售收入的快速增長上。

而在效率提升方面,通常這種績效結果包含了企業生產率的提升,例如人均銷售額、產品品質指標的提升和客戶服務成本的削減等可量化的效率性指標。績效結果也可以是體現在企業靈活性和對市場的想響應能力提升上。例如以時間衡量的效率指標,即對客戶需求的響應速度。

當然數字化的績效結果也可以是提升了企業滿足客戶需求的定制能力。隨著時代的發展和人們個性化意識的覺醒,以及對生活品質的更高追求,定制化需求的滿足能力成為企業在數字化轉型的必修課。因為隨著個性化需求時代的到來,客戶需求的多樣性在不斷上升,而通常需求多樣性的上升會帶來更高的成本。如何在運營成本不變的情況下,提升企業滿足多樣化、快速變化的市場需求就成為一項重要的挑戰。也正是因為這個原因,在由麥肯錫和世界經濟論壇共同發布的研究報告當中,把定制化需求的響應效率列為數字化工廠要解決的關鍵性任務之一。

當然,數字化轉型的成效并不總是完全用那些量化數據,尤其是那些量化的財務指標或運營指標來衡量的,一些無法直接量化的數字化成效同樣有著重要的意義。譬如數字化系統與企業業務的有效融合,因為數字化系統最終是為了支撐企業業務的高效率運轉而發展的。這往往意味著數字化技術相關部門與企業的業務部門之間要形成相互支持、相互協同的良性互動關系。

與此同時,數字化轉型對于管理效率的提升也是一個重要的方面。尤其是許多管理效率的提升,并不像銷售收入增長或者是財務成本降低那樣,直觀的體現往往表現得較為隱性。數字化轉型的深入推進將意味著企業的業務和管理形態會出現一些傳統時代所不具備的特征,這就要求企業管理的思維方式需要發生相應的變化。典型的傳統意義上,企業管理方式更接近于推動模式,也就是整個價值的創升和提供過程是由公司內部的業務活動來發起和推動的。

而在數字化時代,我們不再是由企業自己在猜測用戶需求的基礎上來開發產品,來為已經生產的產品來尋找銷售的機會。大量的企業都轉向了拉動模式,也就是由市場、顧客來驅動公司整個業務鏈條的運轉。甚至在一些情況下,數字化轉型可以幫助企業重新構建他們的商業模式,從而讓整個企業從市場定位、業務性質上發生脫胎換骨的改變。

例如一些外貿工廠原本企業業務主要是承接外貿訂單,他們往往是較為被動地接受采購商的需求輸入。這樣的話,產品從生產出來到銷售給消費者,再到外貿工廠,獲得采購商的反饋可能需要六到九個月的時間。由于他們所處的行業產品趨勢變化非常迅速,因此原有模式下,他們由于缺乏對市場需求的直接感知,使得他們在對客戶需求的理解深度和對市場變化的響應速度上都存在不小的問題。

在數字化轉型之后,這些工廠可以建立工廠店的模式,從工廠店平臺上實時獲得產品銷售數據,從而建立越來越精準的用戶畫像,在更短的周期內調整自己的生產計劃,這既可以大大降低產品運營的財務風險,也可以更為快捷地響應市場需求趨勢的實時變化。

責任編輯:華軒 來源: 馬曉東國云數據CEO
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