浅析数字化模式下企业的精准管理

李文婷

[摘 要]数字化的浪潮迭起为企业的变革创新、共赢增值提供了新机遇，精准管理是数字化模式下企业转型的重要研究议题。基于此，本文对企业数字化精准管理的发展背景进行层次剖析，并在此基础上，就市场定位与目标客户选择、产品设计与业务优化、定价与库存管理、产品绩效评价4个关键环节探讨企业以数字化精准管理降本增效的具体路径与实现方法，同时结合具体案例探索理论与实践的有效融合。

[关键词]数字化;精准管理;企业数字化转型;企业管理

0     引 言

以云计算、大数据、人工智能为代表的数字技术正在全球掀起数字经济的浪潮。据中国信通院统计数据表明，中国数字经济增长值规模从2014年的16.16万亿元增加至2019年的35.8万亿元，占GDP比重的36.2%，复合增速高达17.27%。我国数字经济发展优势明显，数字经济正被视为供给侧结构性改革进程中引领新常态、壮大新经济、打造新动能、塑造新格局的重要“引擎”[1]。2020年8月21日，2020（首届）中国数字经济与社会发展论坛在北京成功召开，体现了学术界乃至社会各界对数字经济发展的广泛聚焦与关注。

企业的数字化转型是目前热议的学术热点之一，主要研究成果可以归纳为以下4个方面：一是基于转型的结果视角，探究数字技术的应用对企业业绩提升的影响[2];二是基于转型的过程视角，分析企业在不同管理领域需要的关键资源技术、具体的转型路径[3];三是基于技术的创新与应用视角，从组织结构、业务体系和商业模式3个方面论述从工业化体系到数字化体系是根本性变革[4];四是基于行业或产业应用视角，开展企业数字化转型的行业调查、产业政策及管理策略研究，提供企业数字化转型的实践案例和数据[5]。上述4个研究方向无疑对企业数字化转型具有创新性的学术影响，然而对比发现，对于企业数字化转型实践案例、数字技术在具体业务环节应用仍缺乏具有通用意义的整合研究。

本文首先阐述在时代大势环境、企业发展需求与技术布局支撑3个因素的综合影响下，企业进行数字化转型的发展背景，并在此基础上探讨市场定位、产品设计、业务流程优化、定价与库存管理、产品绩效评价等环节中数字技术的具体应用方式，以精准管理为企业降本增效，结合具体案例探索理论与实践的有效融合。此外，本文提出企业信息传递模式正處于从传统型向数字型转变的重要时期，为数字化模式下企业精准管理的未来发展与学术研究提供更多参考。

1     企业数字化精准管理的发展背景

2020年4月10日，《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中提出，数据已经与资本、劳动力、技术、土地并驾齐驱，正式成为第五大生产要素，对农业、工业、交通、教育、城市管理等领域均有顶层改革的指导作用。因此，在数字技术的助力下，能够充分释放行业新场景、新领域、新业态的动能。企业的数字化精准管理，是各行各业在数字化风口与时代浪潮下的积极变革，也是数字化时代的正确选择。数字化的发展与普及增强了企业对经营管理各环节的洞察力与管控力，对于落后企业或传统优势企业而言，如果不能采用先进的技术及先进的管理方式，本企业的市场竞争力就会下降，长此以往，会被行业淘汰，急需将数字技术与企业现实情况进行配比融合，对企业内部进行组织调整和管理升级，实现企业的数字化转型升级[6]。因此，企业进行数字化的精准管理，是企业主体获得可持续发展的客观需要。

数字技术的大范围布局与宽领域应用是企业实现精准管理的前提和基础，企业的精准管理隶属于企业数字活动的概念范畴。其中，数字技术的布局体现在研发、建设、维护3个方面。国家发改委、中央网信办印发《关于推进“上云用数赋智”行动，培育新经济发展实施方案》，以国家战略层面提出战略部署，明确指出要加快数字化转型共性技术、关键技术研发应用，国家的资金补助、政策普惠与人才引进都会向重要科研院所倾向，务必打赢数字技术的攻坚克难战。数据资源池、数据基站的建设是开展一切数字活动的重要桥梁，而大数据的安全与维护可由物理性维护和价值性维护两个层面理解。物理性维护指利用人工物理手段来为机器散热降温，同时需要人工监管，防止黑客入侵。价值性维护指要求数据控制者或所有者正视数据的用途，保护海量数据中涉及的个人隐私，严防泄露涉及国家信息安全的机密数据，更多地通过教育对当事者或工作人员进行道德要求与约束。

2     数字化助力企业精准管理的具体环节应用

2.1   市场定位与目标客户选择

数字技术的普及有助于企业做出前瞻性的产品市场定位，发现潜在客户。一方面，数据的公开共享有利于企业获知行业变化的最新动态、预测未来发展趋势，及时发现市场需求与客户分布;另一方面，行业内企业数据的互联互通大幅提高了企业获取、利用情报的效率，实时准确地监控、追踪竞争对手的动态，是企业获得情报的利器。综合以上两方面看，“大数据”的应用布局能够帮助企业及时挖掘潜在客户，推出弥补市场空白的新产品，为新产品做出独特的“市场定位”。

“大数据”的前沿部署已初见成效，近年来，“数据圈论坛”“数据星河”“国云数据市场”“国家数据”等大数据信息共享平台如雨后春笋般出现。众多新兴企业积极运用大数据进行市场需求分析与客户挖掘，试图率先抢占市场空白，其中，美国的Nest Lab企业就是成功典例。家用恒温器市场历来稳步发展，竞争企业数量少且稳定性高。一家名为Nest的美国企业基于行业大数据分析发现，家用恒温器市场的产品过于同质化，功能单一，仅能对单一环境数据进行监控。因此，Nest推出一款“学习型”家用恒温器，提出“依靠用户习惯自行学习、调整温度”的独特市场定位，从而吸引了一大批具有好奇心的年轻客户。通过以数据为本的创新产品，Nest成功唤醒了家用恒温器市场。

2.2   产品设计与业务优化

数字技术能够实现更贴合用户需求、更优性能、更个性化的产品设计，并改善优化已有业务。设计前期，以大数据为支撑的海量消费者画像能够帮助企业准确设计贴合用户需求、符合市场潮流的产品。设计中期，数字仿真、虚拟现实和增强现实等技术不断发展，而数字技术作为设计工具，能够精确模拟和仿真产品的各种物理参数，并通过可视化的模式加以展示，尤其是可以在不同参数、不同环境下模拟不同产品设计的性能差异，从而形成最佳性能的产品设计。设计完成后，在虚拟技术等可视化技术的支持下，可以让消费者更直观地感受产品并做出反馈，增强与用户的交互设计，为修改与完善产品提供了更精准的方向。

除了应用于新产品的设计，数字技术还体现在企业已有业务的优化效益。通过收集大数据信息，企业可以及时掌握业务的客户流失率，并针对其消费行为分析客户流失原因，在此基础上优化业务内容、提高服务水平。同时，企业还可以利用海量数据建模，预测客户流失的时间边界或消费边界，建立客户流失预警系统，实时追踪、精准监控处于流失边界的客户，主动优化此类客户提供的个性化客户挽留服务与业务内容，尽可能降低现有业务的客户流失率。以电信运营商为例，电信主动收集客户的服务合约时限、额外通话时长、额外流量、套餐改变行为、关联购买、月套餐金额等数据，通过分析现有客户的流失原因，建立客户流失模型，最终由Log Rank检验和Cox回归结果发现，未改变过套餐的客户面临的流失风险是改变过套餐客户的1.628倍，超套餐客户比未超套餐的客户具有更高的生存率，因此，电信运营商应积极通过引导客户套餐升舱等服务优化现有业务，降低客户流失率。

2.3   定价与库存管理

管理者在产品定价过程中，往往需要考虑商品成本、竞品价格、商品利润、顾客对产品的敏感度等综合因素。首先，利用大数据技术，企业可以搜集消费者的收入与支出水平、地区人口密集度、人均消费水平、客户消费习惯等信息指标，建立产品的市场供需函数模型，预测产品最优价格点。其次，由于各地区影响价格因素的权重不同，企业还可以借助云计算实现不同细分市场、不同销售渠道产品的差异化定价。如“吉之岛”根据门店附近消费者平均购物水平采取差异化超市产品定价;京东经常为某些商品设定Plus用户的专享价格;相关企业为了避免价格歧视，可以利用数字技术向不同细分市場推送不同优惠券实现差异化定价。现金返还机制是企业经常采用的方式，具有品牌劣势的商家倾向于使用该机制吸引价格敏感用户。研究表明，虽然现金返还机制对用户具有低价的吸引力，但实际支付的价格可能比没有返还现金的固定价格还要高。最后，当企业进入新市场推出新产品时，还可以利用大数据准确了解同行业竞争者的产品价格与销售情况，以确定本产品是采用撇脂、渗透或者组合定价策略。

产品定价决策一方面与市场供求息息相关，另一方面也需要考虑产品的剩余库存数量。而我国大多数制造企业都存在产品积压、高库存的通病，没有构建信息化的库存管理系统，没有形成稳定的供应链。目前，国内外将数字技术应用于库存管理的成功企业当属美的集团与亚马逊。美的集团通过将自身企业的企业资源计划（Enterprise Resource Planning，ERP）系统与供应商库存管理（Vendor Managed Inventory，VMI）系统相对接，供应商可以及时通过系统交换平台获知订单材料种类、采购数量、材料规格及交货时间，同时借助系统互联，将仓库由原来的100多个锐减至8个，且在8个小时可以运到的地方全靠物流配送实现，减少了材料的出入库工作，使美的集团流通环节的成本降低了20%左右，大大降低了存货周转天数，实现了“零库存”管理。美的集团根据订单量调整库存，以优化管理，而亚马逊则采用预测订单量法优化库存管理。Ulanoff教授介绍了亚马逊的一项专利技术，基于消费者的搜索痕迹以及用户在商品页面的停留时间，亚马逊通过深度学习算法，能够在消费者的真实订单到达之前，就将货物准备好并运往相应的配送中心，这种方法主要通过研究潜在购买者在商品展示网站的点击数据与线下的实际购买数据之间的关系，通过数字技术优化企业库存管理策略，降低缺货成本和库存持有成本。

2.4   产品绩效评价

数字技术的部署应用有利于从企业、消费者两个角度对产品进行绩效评价。大数据支持企业对产品盈利能力、市场占有率、市场增长率的数据搜集工作，以从消费者角度提高产品购买率与服务满意度。同时，区块链技术凭借“去中心化”“不可篡改”的特性，大大降低了数据造假的概率。

3     企业数字化精准管理的具体案例——以美的集团为例

作为我国家电行业的领军者，美的集团始终在探索数字化转型道路。从传统MES升级到“人机新世代”，从“美的制造”转变为“美的智造”，转型升级为美的带来了“量增利涨”的良好局面。接下来，本文将从3个方面剖析美的集团的数字化道路。

3.1   市场定位与产品设计的“数据化”

“美的开普勒大数据产品体系”为市场定位与产品设计提供了前瞻性数据支撑。“美的开普勒”是美的流程IT中心基于开源技术框架自主研发的大数据产品体系，该体系包括水晶球、观星台、地动仪、服务号、螺旋仪等在内的系列产品。其中，观星台能够实时采集淘宝、天猫、京东、国美、苏宁等各大电商平台的数据，通过网络爬虫与数据可视化掌握家电行业的市场全局与变化动态，基于市场空白与消费者需求设计新产品，进行更有力的市场博弈;地动仪则为美的集团提供海量的用户画像，该平台能够自动采集电商平台的产品销量、用户评价数据，并对各大社交网络服务网站的用户言论进行大数据分析。除了信息的洞察，美的还基于数字仿真、VR、AR等技术开设了线下体验店，“慧生活”线下体验店推动了智慧家居的普及，基于物联网、大数据、移动互联网等数字技术，美的集团M-Smart智慧家居设想逐渐“落地”，产品与用户的双向连接更加紧密。

3.2   生产、物流、仓储供应链的“高效化”与“透明化”

美的集团通过工业机器人与制造执行系统（Manufacturing Execution System，MES）的结合，实现了人员、物品、场所的全流程數字化，通过引入“T+3”产销模式，实现了生产端供应链的高效化与透明化。首先，美的在总部、事业部、基地工厂3个层面建成了一体化的企业级自主MES系统，全面覆盖集团的32家国内工厂与1 000多条产品线。其次，美的“T+3”产销模式打通了“用户订单接收、原料备货、工厂生产、发货销售”4个周期（T）并依次递进，通过优化制造流程、升级制造设备和工艺、产供销联动逐步压缩供货时间，将每个周期压缩至3天甚至更短时间。最后，“T+3”模式由客户订单驱动，使生产供应链上的所有环节适应消费者的需求，这有利于精简产品型号、拓宽销售渠道，加快库存周转并提高物流仓储效率、缩短交货周期，最终实现“按需生产”，提升企业的市场竞争力。

3.3   产品绩效评价的“细致化”

美的观星台、美云智数MeiCloud等通过采集、存储、分析在销产品的销售数据评估产品或业务的价值，从而进行客观细致的绩效评价。一方面，观星台、美云智数通过分析在销产品的市场占有率、市场增长率与盈利能力对产品进行波士顿矩阵分类;另一方面，基于产品的内部质检通过率、返修率、投诉率等完善产品细节。同时，地动仪平台通过自动采集电商平台的产品销量、用户评价数据以及对各大社交网络服务网站的用户言论，从消费者角度评估产品，并通过顾客对产品的使用体验、服务感受与售后满意度相应优化产品。

4     数字化精准管理过程中企业信息传递模式的变革转型

在传统的企业信息传递模式（图1）中，信息传递往往遵从金字塔组织架构，从上到下即分别为企业的战略层、战术层和业务层。在传统传递模式下，信息传递路径分别为：上报、下传、横向传递。上报与下传往往依据上中下的组织结构纵向传递，跨级信息传递很难实现;横向传递往往只发生在业务执行的基层。同时，信息传递的工具十分有限，往往依赖口头传达、E-mail、传真、扫描仪、QQ等。传统的企业信息传递模式往往传递效率较低、难以适应日益快速的社会运作节奏;上层与基层跨级信息传达的不便易造成信息不对称。

数字技术的开发与应用是推动企业信息传递模式转型的一大“耦合剂”，其中，图2是企业信息传递数字化模式。大数据提供了海量数据的存储空间，云计算的开发有利于海量数据的精确计算，区块链的有效部署能够保障上传数据的真实性与可靠性。在综合各项数字技术的基础上，企业逐渐搭建起更安全、更高效、更便捷的云平台，实现了数据的公开共享，也方便了跨级别的信息传递。传统的横向、纵向信息传递模式逐渐向扁平化信息传递模式过渡，战术层的信息下报功能逐渐削弱，与业务层进一步融合，且战术层的自主性与学习能力逐渐增强，更实现了跨部门的信息传输。基于云平台的企业信息传递有利于企业内部多端数据同步更新，各部门的信息共享与公开透明更便于跨部门的信息查询，内部业务审批流程也因此更加高效合规。

5     结 语

数字化浪潮迭起，大数据、云计算、物联网、数字仿真等技术为企业提供了一个数据互通、业务互联的新平台，更为多方的共赢增值提供了新机遇。数字化时代的到来需要企业变革创新，而非因循守旧。在数字化模式下，企业能否对内强己、赋能员工、对外共赢，是转型成功与否的关键。本文以企业创造与推出新产品的业务全流程为研究目标，从前期的市场定位与概念设计，到中期的定价与库存管控，最后落脚在产品推出后期的绩效评价，全方位探讨数字技术在企业具体管理环节的现实应用意义，并结合具体案例探索理论与实践的有效结合。通过研究发现，企业信息传递模式正处于从传统型向数字型转变的关键时期，加强相应题材的研究显得尤为重要。科技革命往往是时代更迭的标志，未来已变，唯变不变，期待我国继续进行数字化战略布局。在该过程中，企业要勇于抓住数字化变革新机，在未来竞争中占领科技高地。

主要参考文献

[1]侯仕军.数字化企业的大数据运营解析[C]//第十四届（2019）中国管理学年会论文集，2019.

[2]何帆，刘红霞.数字经济视角下实体企业数字化变革的业绩提升效应评估[J].改革，2019（4）：137-148.

[3]肖静华，谢康，吴瑶，等.从面向合作伙伴到面向消费者的供应链转型：电商企业供应链双案例研究[J].管理世界，2015（4）：137-154，188.

[4]Westerman G，Bonnet D，Mcafee A .Leading Digital：Turning Technology into Business Transformation[M].Cambridge，MA：Harvard Business Review Press，2014：78.

[5]肖静华.企业跨体系数字化转型与管理适应性变革[J].改革，2020（4）：37-49.

[6]罗以洪.大数据人工智能区块链等ICT促进数字经济高质量发展机理探析[J].贵州社会科学，2019（12）：122-132.

[7]陈剑，黄朔，刘运辉.从赋能到使能：数字化环境下的企业运营管理[J].管理世界，2020（2）：117-128.

[8]张珠香，骆念蓓.基于生存分析模型的电信客户流失研究[J].福州大学学报：哲学社会科学版，2018（1）：50-56.

[9]Ho Y C C，Ho Y J I，Tan Y.Online Cash-Back Shopping：Implications for Consumers and e-Businesses[J].Social Science Electronic Publishing，2017（2）：250-264.

[10]章霞青.大数据背景下制造业企业零库存管理研究[J].太原城市职业技术学院学报，2020（3）：21-23.

[11]And T H，Mieghem J A V.Clickstream Data and Inventory Management：Model and Empirical Analysis[J].Production and Operations Management，2014（3）：333-347.

[12]梁超，祝运海.美的智造：传统制造业的数字化转型[J].清华管理评论，2019（9）：106-113.

[13]肖俊宜，叶龙，杨绪红.数字化管理下的企业信息传递模型与组织结构[J].科技与管理，2004（5）：111-113.