捕捉瞬时市场

即时提供所有产品和服务的时代仍未到来，不过，新数字化企业的运营方式已经与以往完全不同了。仍在进行数字化转型的企业着眼于打造特定优势，例如创新服务、更高效率或者更个性化。新数字化企业寻求的则更多，它们着眼于改变市场的運作方式，从而在竞争中脱颖而出，从一个市场到多个定制市场，实时满足需求。

极速柔性生产

企业、员工、消费者和行业之间的联系越发紧密，数字化已经不足以让一家企业脱颖而出。不过，数字化能够助力企业充分利用下一个重大机遇：把握“短暂时机”。

案例1：饮料品牌Paper Boat将超个性化作为实现市场增长的关键因素。Paper Boat主要生产含乳饮料。与其他致力于提高饮料浓稠度的饮料厂商不同的是，Paper Boat会根据售卖地区的差异推出不同的口味。Paper Boat将咖喱叶、青椒或生姜等地方风味融入饮料中，以更好地满足当地人的口味，甚至还选用当地芒果品种，以迎合各地消费者的喜好。对Paper Boat而言，没有什么机遇是“太小”或“太短暂”的。该企业甚至推出了限量款季节性饮料，以庆祝当地的节假日，以Panakam为例，这款饮料每年只售卖三天。

技术是Paper Boat执行这些精细化战略的坚实后盾。该企业在WhatsApp上开展消费者调查，以获取各地消费者的反馈，收集相应数据，并利用专属分析平台不断生成新洞察。Paper Boat的工厂中配备了物联网（IoT）传感器，能够灵活进行各项操作：通过电脑改进配方最多只需两到三分钟，甚至考虑到天气和气压等外部变量，以确保成品饮料的味道完全符合预期。

Paper Boat作为一个出色的例证，生动展示了领军企业如何精准把握个性化市场的“短暂时机”。科技进步使得人们的生活变得越来越个性化，一个充满了众多“现实”和“时机”的多元世界由此诞生。企业必须彻底颠覆组织架构，才能及时把握这些机遇，这就意味着把每一“时机”视为单独的市场——瞬时市场。

企业可以利用数字手段直接与消费者接触，分析功能也日益强大，因此，企业对当前和潜在市场的了解程度之深可谓前所未有。凭借着复杂的后台技术，企业可以迅速调整业务方向，提供市场所需服务的速度也越来越快。如果企业能够有机整合这些功能，就有机会针对瞬时市场提供新产品或服务。这不仅意味着满足特定消费者的需求，更意味着满足该消费者在某一特定时间的需求。

掌控瞬时市场既是一门艺术，也是一门科学。提供针对每一刻的产品和服务不仅不切实际，而且毫无必要;掌控市场的艺术性在于选择消费者满意的恰当时机，科学性则在于打造一家能够根据具体情景为消费者提供个性化产品和服务的企业。未来，生产商和消费者两方面的“瞬时需求”都需要得到满足。

案例2：在生产商瞬时需求方面，以通用汽车（General Motors）为例，该企业在一家制造工厂安装了3D打印机，装配线上的工人在需要时可现场打印出故障工具的替代品。这大大降低了更换工具的成本。毕竟，一款常用工具价值3000美元，3D打印则仅需3美元，而且生产线无需停工。

案例3：在消费者瞬时需求方面，以Zume Pizza为例，该企业通过一款应用程序，将定制订单直接发送到披萨流水线上，由机器人制作，以及时满足消费者需求。机器人可以擀面饼、加酱料、将面饼放入烤箱，平均出餐速度比竞争对手快20分钟。

这些进军瞬时市场的企业顺应了高度数字化世界的自然趋势。当企业和消费者之间的在线交互频率越来越高时，按需服务和定制化产品的成本和难度会变得越来越低。

由于消费者享受到的产品和服务越发便利、即时、高度相关，人们期望每家企业都能提供如此优质的服务。自2015年以来，“当日送达”的搜索量增长了120%，人们对个性化体验的期待值也水涨船高，71%的消费者对于非个性化购物体验表示失望。B2B领域的期待值也大幅上涨，Salesforce最近的一项研究证实，绝大部分商业合作伙伴表示，了解其需求及其使用产品和服务的方式是成功合作的关键所在。

一旦错失良机，就无法进行补救。76%的客户认为，一旦不满意，他们可以轻松转移业务。不过，机遇总是青睐时刻准备就绪的企业。

如果企业能够制定各种技术战略以满足客户日益上涨的期待值（甚至超常发挥），必将远远领先于竞争对手，为新数字化未来做好准备。许多企业已经斥巨资开发所需的各项工具：AI能够预测趋势和偏好;数字孪生和敏捷制造则能够提供精确的背景，培养迅速设计原型、开展实验和交付的能力。

预测关键机遇

企业只有意识到机遇的存在，才能提供针对特定时机的产品。这意味着企业必须赶在竞争对手之前识别消费者需求，甚至在消费者自己尚未意识到时锁定消费者需求。不少企业已开始进行大规模需求规划和预测。不过，在瞬时市场时代，预测模型不仅可用于预测长期规划或主要趋势，还将用于预测关键机遇。

在短期内，改进现有的预测技术仍然能够助力企业发展。为了预测“短暂时机”，企业必须大幅提高预测精确度，而第一步就是充分利用AI技术。这无需收集更多数据，因为企业已经掌握了供应链、消费者情绪、库存、运输时间甚至天气信息。那么，存在什么挑战呢？挑战在于，任何团队都无法单独处理这些海量信息。

案例4：德国制药企业默克集团（Merck KGaA）在整个供应链的工厂机器和仓库中部署了传感器，实时了解每个库存单位（SKU）的操作运行情况。cxxix基于传感器数据以及ERP软件中的其他数据，该企业利用机器学习技术打造了全新需求模型，其性能在80%的情况下优于之前的模型。

基于AI的预测技术不仅能够用于预测未来需求，提高预测精确度还能助力企业充分利用当下的“时机”。

案例5：电信设备供应商英飞朗（Infinera）过去需要36个小时才能提供准确的报价和库存情况。客户可能会在这段时间内找到价格更低廉的供应商，失去兴趣，或者干脆抛弃英飞朗。如今，英飞朗利用AI平台整合库存、调度和定价数据，能够实时反馈订单的库存供应状况。销售团队也可以即时报价，提供更精准的配送时间，从而提高客户转化率和满意度。

如果能够利用精确的需求预测来把握恰当的时机，公司就可以优化现有的业务和产品模型。目光再放远一些，企业还需要预测大趋势，看看企业未來需要如何发展。

实时参与竞争

要想做到这一点，企业必须准确交付消费者所需的产品和服务，并针对该“时机”的具体情况进行更为详细的个性化设置。领军企业已经不满足于进行基本的个性化设置，而着手根据消费者的即时需求量身定制产品和服务。

以零售业为例，消费者希望实体店的购物情况能够体现在自己的“数字身份”中。

案例6：沃尔玛的仓储式商店Sam’s Club于两年前推出了“Scan & Go”（即扫即付）应用程序，购物者可选择在将商品放入购物车时扫描商品并通过手机付款，不用再去柜台结账，避免排队。现在，Sam’s Club对这款应用程序进行了调整，利用机器学习技术分析消费者之前的购买数据，推出智能购物清单，从而为消费者提供交互式购物体验。未来，沃尔玛准备利用beacon技术优化个性化体验，为消费者设计最佳的店内购物路线。

人们对个性化的期待值正越来越高，每天都有新的“短暂时机”出现，企业必须极致敏捷，才能把握众多时机。要想实现这一点，首先必须采取敏捷制造方法。

案例7：博世力士乐（Bosch Rexroth）在100多家工厂推广了敏捷制造。单臂机器人作为该公司的自动生产助手，可以完成装配和焊接等复杂的任务。这些机器人也可重新配置，灵活性极强。当位于洪堡的工厂的产品需求发生变动时，博世力士乐仅需一个周末就完成了现有生产线的调整。同时，博世力士乐正致力于提升人类员工的灵活性和适应性。

博世力士乐致力于实现持续转型，上述措施均是转型初期推出的。该企业试图利用一系列其他技术（包括传感器、物联网网关和数据平台）实现其“未来工厂”愿景，确保整条装配线支持以产品为核心的设计、定制以及动态可伸缩的产品运行，以响应实时变化的客户需求。敏捷制造能够助力企业及时交付高度个性化的产品和服务，避免错失良机。

利用“数字孪生”获得的洞察是推动企业转型、掌控瞬时市场的基石。数字孪生是设备、机器以及现实世界中存在（或可能存在）的其他各种物品的数字模型，以实时传感器数据以及服务计划、运行时间和天气数据等背景信息为基础。“数字孪生”使得企业可以保留产品和操作等的精确数字模型，监控、分析并模拟计划或潜在行动。

数字孪生在制造业中的价值显而易见。不过，它也可以提升其他行业中企业的灵活性和适应性，成为探索瞬时市场的关键所在。

案例8：鹿特丹港（Port of Rotterdam）是欧洲最大的航运目的地之一，目前正在创建整个港口的综合数字孪生模型。由此，港口运营商能够随时随地了解每艘船和每个集装箱的实时位置。通过与合作伙伴分享这些信息，航运经营者每次停靠可节省大约8万美元。从长远来看，鹿特丹港可能是首批提供完全自助式船舶服务的港口之一，预计到2025年实现这一目标。

案例9：在医疗保健领域，德国海德堡大学附属医院（Heidelberg University Hospital）与西门子开展合作，利用数字孪生改进患者护理流程。例如，某位心脏病专家使用患者心脏的数字模型来测试起搏器电极固定在不同位置的效果。而这只是医疗保健领域“即时”个性化的开端，专家们希望利用相关技术创建每位患者的完整“活体”模型。这些数字孪生模型可帮助医务人员评估不同治疗方法对每位患者的潜在效果。

随着企业不断扩大数字孪生模型在整个价值链中的应用范围，企业把握各类瞬时机遇的能力也越来越强。利用数字孪生模型生成的洞察也将提升企业预测瞬时机遇的能力，从而打造完整的瞬时市场开拓流程。

（摘编自《21世纪商业评论》）