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与创始人交个朋友
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目标不清晰、效益难显现、资金投入大是绝大多数数字化领头人心中的痛,而这些痛也导致对于数字化转型的信心不足。
但早在2010年,宝洁第12任CEO麦睿博就曾提出,要让宝洁“成为世界上拥有最强技术支持的公司,成为首家实现全面数字化的公司”。
作为要服务好全球50亿消费者的超级巨头,宝洁旗下拥有织物护理、家居护理、婴儿护理、女性护理、家庭护理、洗护发、护肤、个人护理、口腔护理、个人健康护理和男士理容10大品类,众多品牌更是全面覆盖了高中低端市场。这样的一艘巨舰,不仅敢于定下“首家全面数字化”的目标,更是并凭借其前瞻性的战略布局和持续的创新能力,使其成功实现了从传统制造到数字化创新的华丽转身。
为了将人力、技术和财务资源集中在最大的增长机会上,宝洁除了打造一个自主、灵活且负责任的组织,还聚焦在四个领域开展工作,以改善公司的综合战略执行力。其一就是数字敏锐度,旨在满足消费者和客户偏好,降本增效,并实现在整个价值链上快速高效地制定决策,包括如何与消费者建立联系、如何实现创新、如何进入市场、如何开展业务运营等。
四大重点领域
那么,一家全球净销售额820亿美金的日用消费品公司,是如何建立数字敏锐度、不断提升运营效率的?为此,虎嗅智库与宝洁中国的CIO沈锋先生进行了一场深度对话,沈锋先生带我们重新审视了一遍企业和数字化的关系之外,还与我们聊了聊在营销、数据以及最后一公里方面的独到心得。
以下为虎嗅智库与沈锋先生对话的精华内容:
自90年代开始,数字化紧随业务,捕捉增长点
首先我们希望通过数字化能够去帮助服务好我们的消费者,最终实现生意增长的目标。
这就包括更好地了解消费者,去服务好消费者,及研发我们的产品,其次把我们的产品理念与品牌告诉到我们的消费者,然后通过销售的各个渠道平台,将产品送到我们的消费者手中。
另外我们通过数字化来更好地去提高我们公司内部的运作效率,这里也包括上下游合作的供应链。
但在实际的执行过程,我们会强调需要业务来牵头,然后大家一起去看为了更好地实现数字化,我们到底除了技术之外,还有什么东西需要去调整,比如涉及最多的流程组织能力。
在这之后我们进入了一个追求共享和标准化的阶段,来提升整体效率。
但到了2015年左右,我们发现了一些问题。就是随着中国电商的蓬勃发展,全球化及规模化虽然能带来效率的显著提升,但另一方面不能很快速、灵活地支持业务需求。
为此,我们以中国为主,建设了很多数字化能力。主要集中在数字媒体、供应链以及数据智能。包括数字创新中心也是在这个时期成立的(注:2017年,宝洁公司投资一亿美元,设立大中华区数字创新中心),来支撑我们在产品研发、品牌建设及市场执行方面的创新,并通过消费者喜欢的平台和方式与他们进行沟通。其中最典型的例子就是我们不仅发展了自己的数据科学团队以及算法团队,并和各大电商平台共创,去找生意运营的机会。
所以我们开始思考如何用数字化的方式和算法去做媒体的投放计划,其中包括通过数据找到更合适的媒体,去投放相应的内容,甚至建立自动化的投放机制。
在内容创作领域,过去需要经历繁琐的审批流程,若缺乏数字化平台,对于在中国拥有9个品类和庞大内容量的我们来说,效率将大打折扣。现在借助数字化技术,我们能够通过API自动调整内容尺寸并自动分发,这极大地提升了工作效率。此外,内容反馈的数据经由AI算法分析后,也有助于我们做出更明智的再生产和日常决策,进而优化整个内容生产的价值链。
为了让内容产生的过程更高效,我们也在探索如何用AIGC的能力去帮助我们高效生成。
我们采用数字化手段,实施DSTC模式简化履约流程。现在,消费者在电商平台下单后,订单信息直接流向我们的分销中心,省去了经销商环节。分销中心收到订单即打包快递给消费者,将原本六七个节点缩减至几乎只有快递员一环。此举不仅显著提升效率,还优化了消费者的购物体验。
通过实施DSTC模式,我们取得了许多显著的优势。对消费者而言,他们现在可以更快地收到心仪的产品,由于中间环节的减少,产品的包装也更为完整和精美。此外,消费者收到的产品往往更新鲜,因为订单信息直达我们的分销中心,我们能够迅速将最近生产的产品送达消费者手中,甚至可能是上一周或前两天生产的。这种提升不仅提高了消费者满意度,也增强了我们的品牌影响力。
当然,除了为消费者带来了极大便利,让他们能更快收到完整且新鲜的产品,同时也为经销商客户减轻了库存压力。
将数据能力尽可能赋能给所有要做决策的员工
目前我们的数字化处于“最后一公里”的阶段,核心是如何赋能好一线员工。尤其是随着生成式AI的发展,人和AI协同的场景将会被大量挖掘出来,这也促使我们不断思考数据技术、流程优化上的机会。
以前数据更多还是给到中高层做业务决策,通过生意的报表和仪表盘,帮助他们去了解生意的状况跟做决策。
后来我们就发现有很大的机会,怎么样能够让我们的运营执行团队在每天做运营的时候,能够更好地用起来这个数据,看到业务的进展。
所以我们把数据产品的关注点,从中高层慢慢地往执行层去走,赋能我们整个业务运作。
究其原因是因为到现在这个阶段,大多数显性的业务问题已经被数字化赋能了。那么进一步挖掘出更大的价值,关键在于数据,就是让数据整合、流动起来和更易用,也更容易被大家用起来,来解决他们日常的业务问题。
在推动数字化赋能的过程中,我们发现一线团队尤其是年轻员工展现出了强大的数字化能力。这让我们意识到,与其为他们提供固定的报表,不如提供数据集或“数据积木”,让他们根据自身需求自主搭建所需的报表。这种方式不仅极大地解放了生产力,还使得一线团队能够更加自主、自助地获取所需的数据支持。
通过实施“LEGO项目”,我们将数据转化为可灵活组合的积木,使得一线员工能够轻松搭建个性化的报表。这不仅提高了工作效率,还激发了团队的创新精神和自主性。也不会受限于IT的团队的人员或规模,而形成瓶颈了。
从团队架构和管理模式出发,再精进数字化能力
对于如何选择合适的供应商,宝洁的经验就是自身先建立了一个专业的技术架构团队。因为架构会决定了这个系统是一个临时搭起来用来挡风遮雨的“棚”,还是能够经历更长时间、具有延展性的“楼”。技术架构团队的核心功能是了解企业业务现存的问题,从而去分析设计架构,基于此再与采购团队去评估判断相应的技术供应商。
项目管理涉及识别业务机会,确立项目目标,分析原流程与期望流程,设定业务指标与价值提升目标,规划数字化建设投入,制定时间计划等。这种项目管理模式被广泛应用,其优点在于集中资源推动特定事项。然而,也存在一些挑战和机会,例如在项目执行中逐步深化对某些领域的理解,这些都需要在过程中不断调整和完善。
这种模式对于确定性较高的项目或明确的需求提升是适用的,因为它设定了清晰的起点、节点和截止点。然而,在摸索或不断变化的环境中,这种模式可能不再适用。
项目管理模式往往关注功能和完成度,而较少关注用户需求,这可能导致数字化建设的价值未能充分发挥。产品型模式则更平稳,持续投入的同时可以不断迭代更新。
真正的数字化价值应基于深度的用户洞察,确保功能不仅实现,而且符合用户的使用习惯和喜好。
因此,我们在实践中根据项目特性灵活调整管理模式,确定性高的项目采用项目型模式,而需要持续迭代和关注用户的则采用产品型模式,以最大化数字化建设的价值。
53AI,企业落地应用大模型首选服务商
产品:大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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