信息化、数字化、智能化，你家鞋店在哪个阶段?

龙翔

后疫情时代，部分品牌业绩逐渐恢复。虽然没有出现“报复性消费”，但业绩环比继续增长。尤其是一些品牌力和商品力较强的品牌，随着国内疫情的进一步好转，消费者信心会增强，业绩完全恢复也是大概率事件。

这场疫情迫使大多数零售企业高度重视自身的数字化建设。

在非常时期，大部分零售企业都快速构建了小程序微商城能力、直播和投放能力、分发能力、社群运营能力、线上内容输出能力(如短视频、文案等。)，以及基于此的线上线下新零售能力，让以前可能需要半年甚至一年的事情，因为疫情而快速完成。

到目前为止，数字化能力建设已经成为国内零售企业的标配，在企业内部也逐渐深入。

我相信一开始大部分零售企业都在摸索，处于无序粗放的阶段，没有明确的负责人，也没有有效的方法论。经过三个月的建设和积累，情况得到了明显的改善，并逐渐融入到企业的日常运营节奏中，成为一种常态。

从信息化到数字化

数字化的本质是连接外部的能力，比如连接下游消费者和上游供应商，通过数字化把上下游都连接成一个系统。

在这样的系统中，信息透明，速度加快，边界消失，迫使企业在很多方面做出改变。这和我们过去熟悉的信息技术是完全不同的概念。

在信息时代，企业关注内部流程和效率的改进。借助IT系统(通常是ERP系统、OA系统)，将线下业务迁移到线上业务，业务流程在系统中沉淀、标记，转化为数据。通过数据分析，发现业务和管理问题，然后加以解决。

互联网时代，互联网使企业具备了直接连接客户和消费者的能力。在这个时期，数字化的核心价值是连接企业内外，加快企业获取客户信息、产品反馈和营销渠道的能力。

数字化的核心方法是用户之旅，以用户为导向，从以商品为中心转变为以用户为中心，围绕用户来组织产品、设计营销策略和活动，为用户提供一种生活方式、一种生活场景和一种解决方案，而不是一种产品。交易不是终点，而是用户旅程的起点，强调用户留存、用户复购、用户裂变和用户管理。

信息化为企业的生产经营奠定了基础，而数字“连接”这一关键属性，使企业从一个企业到一个平台甚至一个生态，更快地连接更多的客户，触达更多的消费者，连接更多的供应商，从而在更大范围内组织生产。

从数字化到智能化

通过信息化让企业内部数据建立完善，通过数字化让企业与外部数据对接。信息化和数字化都积累了大量的数据。对于企业来说，数据如果没有连接和整合，将是一堆无用的垃圾。尤其是企业有了新零售之后，线上线下的数据需要整合。

数据平台应运而生。它将这些数据串联起来，在此基础上，通过数据算法挖掘出数据中的规律，然后用数据驱动业务，构建了数据和业务的一体化闭环。

现在，数据中心的普及非常重要，因为企业希望获得更智能的洞察，更准确的决策指导，用数据驱动业务。

这个时候，智力就很重要了。智能化的价值取向是让业务系统更加智能化。

比如原来的零售店补货，店长根据自己的经验，辅以数据仓库系统的报表，制定出补货策略，然后给系统下达指令，完成补货。这是一个典型的人驱动的业务场景。

在智能补货过程中，店长完全不参与。系统会根据店铺的历史销量、整体单品销量和市场的宏观情况，考虑产品促销策略，结合财务情况，直接实时自动向后端提出补货需求。这时店长的角色已经被取代，只需要有人根据陈列设计把商品放到相应的货架上。

它是在信息化和数字化的积累下，从量变到质变的过程，是智能商业的基础。

智能的代表是智能匹配和调节。从更大的角度来说，比如红领的工业化定制系统，也是一个智能化的应用。如何智能化，如何让企业实现智能生产，从市场上直接带动RD、设计、生产，都依赖于对数据的分析和利用。现在，这样一个炙手可热的数据中心承载着这样一个愿景。

信息化、数字化和智能化的异同

不同于信息连接的本质，智能系统的核心工作方式是机器学习。

和数字化一样的工作方法是设计流程，调查用户旅程，然后BA(业务分析师)根据这些流程拆解用户故事，最后开发成系统应用。

但是，智能系统的核心工作方式并不是这样。智能系统产生模型，利用机器学习等人工智能技术从数据中获取洞察，进而驱动应用软件执行相应的行为。

我们可以用一个表格来总结信息化、数字化、智能化的区别。

从信息化到数字化，再到智能化，我们发现了一个共同的特征和趋势，那就是“打破边界，全局优化”。

信息化的边界很明显。大的边界是企业的外部和内部，营销和运营管理。比如时尚鞋服行业的ERP系统(企业资源计划管理系统)、分销DRP系统、财务系统、WMS系统(仓库管理系统)、PLM系统(产品生命周期管理)。

希望数字化把企业内外，把企业的业务、管理、技术连接起来，但还是解决不了全局优化的问题。这是因为企业内部仍然存在组织架构的划分，每个业务部门都有自己的定位和不同的绩效指标。

只要业务有不同的指标，就无法实现全局优化。这就是我在业内一直说的“业务流程有屁股”。如何才能打破这个边界，实现全局优化？

“数据没有屁股。”数据的相关性决定了没有整合就没有价值，数据的相关性决定了你不能拆分数据。

智能需要消除的是组织架构和部门围墙，让业务决策从全局优化的角度出发，由数据而不是人来驱动。

如何以智能化推动企业整体优化？

从全局优化、企业管理和业务运营的角度来看，数据智能可以促进企业在很多方面做出全局优化的改变。

从业务运营的角度来看，基于数据的典型全局优化场景有三种。

1.全渠道商品运营

不再区分线上线下商品，而是基于库存共享。哪个渠道卖得好，分配的商品资源就越多；代理和自营之间不再有区别。在智能化的帮助下，总部的统一管控能力会越来越强，最终实现全国一盘货。在智能机器学习强大的纠错能力下，这种操作的效率会不断迭代和提高。

2.全渠道会员运营

企业向会员提供统一的、无差别的服务，会员可以随时随地享受企业提供的服务和产品。在总部的后台，可以看到世界各地的会员数据。

未来，通过连接一些外部企业数据平台，在统一ID的基础上，融入更多外部会员的行为数据，会员的画像会越来越清晰丰富，对会员的洞察也会越来越深入，这将促进企业会员更精准的运营，企业会员的变现能力也会大大提高。

3.全渠道推广/内容运营

企业的所有图片和内容都可以在统一后台一键发布，大大提高了工作效率，加强了内容、渠道、产品的匹配。

从企业管理的角度来看，服务器上的云是对计算存储网络的基础设施进行全局优化的方式。共享服务中心是优化企业整体运营和服务的一种方式。数据中心是对企业数据进行统一规划、整理、处理和利用的全局优化方式。

对于现在和未来的企业来说，要想提高在市场中的竞争力和面对不确定性的快速反应能力，就必须站在企业整体优化的角度，推动基于智能的企业数据深度应用，摆脱过去以人为本的决策方式，打破内部部门围墙和组织架构的束缚，让数据在企业内部流动，推动数据驱动的决策和运营转型，让企业走得更安全、更智慧。