王玉荣
在美国有一家世界级咨询服务机构—埃森哲(Accenture)。埃森哲每年的收入是310亿美元,市值是600亿美元。AMT的业务范围和它完全一样,是中国的埃森哲。我们相信能打造一家中国人创办的世界级咨询服务机构。
AMT是国内最大的管理咨询和信息化咨询公司。2015年,AMT正式挂牌新三板之后的收入3.8亿元;2016年,AMT进入新三板创新层。安信证券、新业证券、方正证券、华京证券、九州证券等证券公司纷纷预测,2016年,AMT的收入将超过5亿元,2018年收入将超过10亿元。
垂直的力量非常强大
在大数据方面,我们相信各个行业,包括钢铁行业、生鲜行业、服装行业的从业者,其天然拥有数据。他们一开始听到“+互联网”很懵懂,被打得措手不及,但他们会尽快地建立起产业的数据闭环。
垂直的力量非常强大。垂直的产业一旦连接互联网,产业中的大数据资产可能比起一般的数据资产更有质量。
2002年,万科做数据标准化。那么,地产行业的数据如何标准化?2006年,泸州老窖想知道白酒行业的价格。那么,如何基于数据预测白酒行业的价格?2012年,上海烟草想利用大数据对新品进行研发和改进,对竞品进行预测和洞察。2015年,河南冷链平台型企业高度关注整个冷链产业的数据。在这些公司挖掘数据价值时,背后共同的咨询服务机构是AMT咨询。
垂直产业要对数据进行辨识,如上海水产协会一天卖1亿元的海鲜。有哪些数据是没有价值的?这些数据被谁应用呢?数据和商业之间有巨大的鸿沟,那么,数据跟商业之间是什么关系?
大企业的“双创”大有可为
大众创业、万众创新,不单是小微企业的事,也是大企业的事。大企业搞“双创”集聚的能量,迸发的智慧比小企业更快、更强、更大。
大企业作为连接小微创业者的平台,释放能力非常大。用平台联系小微从业者一起创业,不是让大企业打死小微企业,而是连接小微企业,让他们活得更好。
有两家传统企业很好地完成了转型:一家是海尔。海尔从2012年开展会员数据库的建设,目前已拥有上亿的会员数据库,开创了基于会员洞察的家电企业创新模式“C2B模式”。
另一家是河南一家企业。成功转型为拥抱互联网的冷链垂直平台。这家企业最初是一家生猪屠宰加工传统企业,后来将运猪肉和冷链部门单独拆出来,成立河南鲜易供应链股份有限公司。后来发现为什么只做冷链的供应?我看到整个产业的数据和生意,到底谁需要冷链运输,据此可以把供需垂直的平台建立起来。去年的1~9月份,这个垂直平台的交易额为40亿元。
鲜易的“互联网+应用”是“四众”平台模式转型典范(众创、众包、众筹、众扶),是连接很多行业小微创业者的平台。
管理+IT咨询:兑现数据价值
这两家背后有共同的咨询公司—AMT咨询。垂直的力量非常强大。我著有《流程管理》。IT跑在财务流程上会产生大量的垃圾数据,因此,我们在服务交易市场时,首先要梳理出正确的业务流程,才有正确的数据逻辑,再进行数据驱动的流程优化,用IT技术挖掘出有价值的数据。
AMT是擅长“管理+IT咨询”的咨询机构,也是目前唯一的一家致力于大数据规划和应用的管理信息化咨询服务机构。AMT不像传统的管理咨询公司,也不是纯IT技术公司。AMT在生意、业务模式、组织流程绩效、IT规划、IT建设过程中,和广大的IT合作伙伴一起实现生意的落地。
AMT是行业中的骨干企业,这个行业当中还有成千上万的咨询公司,年收入不到500万元,他们和资本市场没有什么关系,他们可能也从事质量很不稳定的咨询和服务。2015年,AMT连接行业中的136家中小咨询公司,运用AMT的质量控制对他们进行控制,到2017年我们要连接800家咨询团队加入AMT平台。
AMT作为平台跟他连接时,会采用云的工具。那么,怎样在云端审批合同?我们怎样在云端收集客户对咨询顾问的评价?怎么产生咨询顾问的积累?AMT利用云端的运营、口碑评价,实现“知识工作者的指数级协同”,为客户提供全面适合的“云产品+整合”的云服务。
在平台上产生的数据不断地积聚,这些数据垂直而精准,并且具有商业闭环。产业用他具有的闭环和大数据拥抱。考虑到成本和风险,产业在技术方面需要我们IT人员提供很多数据采集和安全方面的帮助。
当不同产业的公司分别拥有数据时,可以交换数据,兑现数据价值。海尔和联合利华就在开展这方面的工作,称之为“异业营销”。海尔的异业营销分为三个阶段:
第一个阶段是联合促销。例如,海尔卖海尔冰箱时,调用联合利华的消费者数据库,开展买一赠二的促销,即买一台冰箱送两袋洗衣粉。
第二个阶段是联合权益。消费者买冰箱的次数有限,但海尔可以每天通过一个小游戏,让消费者的积分动一动。海尔的会员积分和联合利华的会员积分还可权益互通、积分互认。可以进行联合创新,如联合推出一款更好的洗衣机。
产业拥有数据,会触发数据交换,也需要各种各样专业的大数据从业者来帮助他们。我们作为一家站在客户身后,和广大IT合作伙伴一起为客户服务的现代咨询公司,希望与大家一起挖掘大数据生态的价值。(根据演讲内容整理,未经本人审核)