数字化转型挂帅复产复工,线上线下全融合重建商业逻辑

简介: 数字化转型挂帅复产复工,线上线下全融合重建商业逻辑

根据国家统计局数据,2022年1—5月份,社会消费品零售总额171689亿元,同比下降1.5%,其中在4月本土疫情多发频发、波及全国多数省份的情况下,4月社会消费品零售总额同比下降11.1%、商品零售下降9.7%,5月社会消费品零售总额同比下降6.7%、商品零售下降5.0%。与此同时,1—5月份,全国网上零售额同比增长2.9%,其中实物商品网上零售额增长5.6%,占社会消费品零售总额的比重为24.9%。从数据来看,线下商业受疫情多地多发频发的影响较大,而线上商业则保持稳定且小幅增长,成为社会经济的一大亮点。复产复工,数字化转型挂帅已经成为了所有企业的必选。不过,以1-5月全国网上零售额同比仅增长2.9%来看,线上商业也遇到了增长瓶颈。在消费互联网时期,直接接触消费者和客户的商业前端已经加速向线上迁移,而商业后端运营向线上迁移在疫情期间才刚刚开始,这也成为了线上商业的增长瓶颈。在复产复工阶段,企业数字化转型必须采取全新思维:线上将不是独立的业务单元,而是线上业务、线下业务的全面融合,只有线上线下全融合才能打破实体经济与虚拟经济的界线,突破增长瓶颈。


数字化挂帅:线上线下一盘棋

今天以电商等为代表的线上商业正在进入全新的阶段。此前,阿里、唯品会、京东等纯电商平台是第一代线上商业,这些企业自诞生之初就以纯电商业务作为企业的主营业务。此后,很多传统公司跟进,纷纷成立独立的电商部门或线上业务部分,单独成立一个团队负责运营电商或线上业务,例如国美电器旗下就有国美在线专门负责集团的电商业务,也有苏宁电器成立独立的电商公司苏宁易购。

而疫情的反复发作打乱了企业的商业运营模式,当企业突然发现所有的门店停摆、所有的线下业务员工无法到岗、所有的线下商业运营无法正常开展时,线上渠道成为了企业的“救命稻草”。当然,也不是所有的线下门店都停摆,而是受多地疫情频发影响的停摆门店“此起彼伏”,企业必须要适应“这边下雨那边晴”的多变情况,随时关停或开启不同地点的门店——而线上业务则成为了唯一可持续运营的商业模式。

复产复工阶段,线上模式开始成为企业主要的经营模式——企业要适应与疫情长期共存的新常态,就必须把线上模式扩展到整个企业层面,成为企业的统一经营模式。这也就意味着线上线下两个团队的局面将彻底打破,线上线下一盘业务、线上线下一个团队、线上线下一体化运营,这就是数字化挂帅复产复工的最根本的逻辑。换言之,复产复工必须要将数字化系统作为线上运营和线下运营的统一系统,以此统一运营企业的所有业务。


攻坚:后台系统线上线下融合

数字化转型是复产复工的主旋律,企业不仅要继续拓展前端销售与营销的线上渠道,还要加速推进企业后台系统的一致化与协同化,同时开始建设一体化的后台运营系统,将线上业务与线下业务统一成一盘棋。而线上线下融合后台系统,就成为数字化转型的攻坚战。首先是客户的一体化运营。企业内部往往运用了多套业务系统,比如负责消费者关系管理的CRM,进行各渠道数据、业务数据的深度分析和洞察的CDP,实施自动化营销的MA,这些系统往往又分为线上业务与线下业务两套系统,不同系统之间存在着对接不够完善、契合度不高、甚至相当割裂的问题。而企业又希望精细化运营客群,了解客户在线上和线下的购买行为,以及在线上和线下实施统一的促销等,这就需要企业打通各种后台客户系统。

image.png

其次是供应链的一体化运营。过去,零售商的供应链管理往往是被动式、响应式与支持型,不仅线下渠道组织十分复杂,对消费者的需求毫无感知,而是完全以企业和产品为中心的刚性模式。而随着“以客户为中心”的线上渠道的发展以及线上线下渠道的一体化、全国一盘货等,零售商的供应链也需要升级为赋能型组织,各级渠道商从执行角度转换为赋能角色,随时支持零售终端展开社区团购、一店一差异化运营等。

第三是员工的一体化运营。疫情频发要求员工能够随时随地办公,以及无缝切换线上和线下办公,同时还需要企业能够统一管理员工的权限,无论是线上业务系统还是线下业务系统或是统一系统,都需要企业能够随时切换员工的身份与权限。当然,无论是混合办公,还是切换各种系统权限,都需要在确保信息和数据安全的同时还要简化管理流程,为跨地区运营带来高效协同、稳定安全的远程协作体验。

当然,后台系统的线上线下全面融合与统一建设管理,并不仅限于上述三方面,而是涉及到更广泛的系统融合、数据融合、业务融合等。企业越早重视后台系统的线上线下一体化,越能在复产复工后获得升级的竞争力。


破局:用好数字人,创建统一界面

在复产复工的数字化转型中,数字人是一支“奇兵”,数字人也可以成为企业的对外统一界面。当前,数字人技术处于爆发阶段,市面上有各种各样的数字人,有泛娱乐型数字人和企业服务数字人,也有图文、声音、文字、多模态交互数字人,还有真人替代、陪伴型虚拟人,以及真人驱动或计算驱动的数字人。

在这些数字人技术方案中,既有AI技术驱动的数字人,也有非AI技术驱动的数字人。长期来看,就像智能汽车将发展到无人驾驶一样,全面由AI驱动的数字人将成为企业的自动代理和对外界面,成为企业“活的门面”。市场调查机构IDC认为,今天的AI数字人在一些领域已经发挥出明显的商业价值,未来在生活与工作中,必将有大规模的数字人队伍与人类共存,行业用户可以从相对成熟的应用场景开始引入AI数字人。

在B2B营销领域,营销代表拜访是一个成熟的应用场景。特别是在医药营销领域,线下医药营销代表还将长期存在。近年来受相关医药政策的影响,药企无法进行常见的广告推广,主要依赖于线下拜访目标医生,而疫情期间线下拜访也受到了阻碍,很多药企开始寻求线上的数字化方式。数字人营销就能很好地解决营销代表拜访这一刚需,数字人可以帮助营销代表高效完成大规模的线上拜访,还能自动帮助营销代表对接各类资源,实现企业的统一界面。


总结而言:疫情后如何更好地复产复工成为所有企业负责人要思考的头等大事,而数字化转型则是复产复工的主线。对于复产复工阶段的数字化转型,企业负责人需要考虑线上线下一体化运营,这包括业务一体化、运营一体化、系统一体化等。线上线下全速融合正在重建商业逻辑——数字化转型速度越快,就越能在复产复工中抢占先机,越能“快鱼吃慢鱼”。

 2022年,微软中国推出了为合作伙伴全新打造的品牌系列活动“微软中国榜选伙伴”,本文提到的场景和解决方案在6月开始的第一季活动中都有所体现。从实际出发解决痛点、实现业务再增长,与微软一起用“数字化转型绿码加持,赋能企业复工畅行”。【了解更多详情请点击https://partner.surepo.com/docblist.aspx

相关文章
|
存储 Kubernetes 负载均衡
Kubeadm 初始化高可用 kubernetes v1.17.2集群 | 学习笔记
快速学习 Kubeadm 初始化高可用 kubernetes v1.17.2集群
Kubeadm 初始化高可用 kubernetes v1.17.2集群 | 学习笔记
|
JSON NoSQL Java
springboot整合redis超级详解
springboot整合redis超级详解
343 0
|
监控 TensorFlow 算法框架/工具
阿里云超算:高性能容器方案实战之Singularity
除了自动化整合IaaS层硬件资源为用户提供云上HPC集群外,E-HPC还致力于巩固云上HPC服务的高可用性,先后推出了“集谛多维性能监控”、“低成本断点续算”等新特性,帮助用户更好、更省地使用云上HPC服务。本文主要介绍阿里云超算推出的弹性高性能容器方案以及在分子动力学领域和AI领域的实战案例。
9515 0
|
11月前
|
人工智能 移动开发 自然语言处理
什么是MaaS
MaaS(模型即服务)是一种以AI模型为核心的服务模式,提供从预训练、调优到部署的全生命周期支持。用户能低成本访问和集成先进AI模型,提升业务智能化。其核心特点包括模型为中心、灵活部署、成本优化及开放生态。应用场景涵盖智能客服、交通管理和移动应用开发等,助力企业快速实现智能化转型。
6031 1
|
7月前
|
存储 分布式计算 算法
Java 大视界 -- Java 大数据在智能教育在线考试监考与作弊检测中的技术创新(193)
本文探讨了Java大数据技术在智能教育在线考试监考与作弊检测中的创新应用。随着在线考试的普及,作弊问题日益突出,传统监考方式难以应对。通过Java大数据技术,可实现考生行为分析、图像识别等多维度监控,提升作弊检测的准确性与效率。结合Hadoop与Spark等技术,系统能实时处理海量数据,构建智能监考体系,保障考试公平性,推动教育评价体系的数字化转型。
|
前端开发
如何处理 Promise.allSettled() 返回的结果数组?
处理 `Promise.allSettled()` 返回的结果数组需要根据具体的应用场景和需求来灵活选择合适的方法,以充分利用这些详细的结果信息,实现更精确和有效的控制。
554 155
|
10月前
|
数据采集 移动开发 算法
【硬件测试】基于FPGA的QPSK调制+软解调系统开发与硬件片内测试,包含信道模块,误码统计模块,可设置SNR
本文基于FPGA实现QPSK调制与软解调系统,包含Testbench、高斯信道、误码率统计模块,并支持不同SNR设置。硬件版本新增ILA在线数据采集和VIO在线SNR设置功能,提供无水印完整代码及测试结果。通过VIO分别设置SNR为6dB和12dB,验证系统性能。配套操作视频便于用户快速上手。 理论部分详细解析QPSK调制原理及其软解调实现过程,涵盖信号采样、相位估计、判决与解调等关键步骤。软解调通过概率估计(如最大似然法)提高抗噪能力,核心公式为*d = d_hat / P(d_hat|r[n])*,需考虑噪声对信号点分布的影响。 附Verilog核心程序代码及注释,助力理解与开发。
320 5
|
监控 关系型数据库 Go
《打造高可用PostgreSQL:策略与工具》
《打造高可用PostgreSQL:策略与工具》
518 0
|
设计模式 Java Spring
这个无敌设计,可以解析并运算任意数学表达式
下面用解释器模式来实现一个数学表达式计算器,包含加、减、乘、除运算。 首先定义抽象表达式角色IArithmeticInterpreter接口。
432 0
|
存储 弹性计算 固态存储
阿里云服务器CPU内存配置怎么选?ECS实例规格有啥区别?
阿里云服务器配置选择需考虑ECS实例规格、CPU内存、公网带宽与系统盘。个人开发者或中小企业推荐轻量应用服务器或ECS经济型e实例(2核2G3M带宽,99元/年),适合搭建低流量网站。企业用户应选择企业级独享型如通用算力型u1、计算型c7或通用型g7实例,至少2核4G内存起,推荐5M公网带宽以平衡成本与性能。系统盘推荐ESSD云盘以获得更好的性能。更多详情及链接参见原文。
665 3