最近听的比较多的就是数字化转型，下面也来谈谈我对传统企业数字化转型战略和思路的一些思考。
VUCA的概念最早是美军在20世纪90年代，后来被经常引用于商业领域。VUCA是指组织将处于"不稳定"(Volatile)、"不确定"(Uncertain)、"复杂"(Complex)、和"模糊"(Ambiguous)状态之中，比较吻合当前混乱和快速变化的商业环境。
易变性（Volatility）：新技术不断涌现，环境和趋势快速变化。
不确定性（Uncertainty）：未来难以预测，不知道明天会发生什么，市场和需求难以预测，企业已经很难制定中长期战略。技术的迭代更新以及相对的不成熟带来技术不确定性，导致商业模式和产业结构的快速变化。复杂性（Complexity）：受各种力量、各种因素、各种事情所困扰，例如突发的新冠疫情给用户的消费心理、消费习惯及社会意识形态带来很大影响，很多企业因此而调整了战略。再比如美国对中国实体企业的技术和舆论封锁，给相关企业、生态也带来了较大的冲击。模糊性（Ambiguity）：对现实的模糊，各种条件和因果关系混杂。
在“烟草行业经济贡献占比逐渐下降，社会舆论关注日益扩大，主业发展空间日趋收窄，客户依存度不断下降”的背景下，商业企业要加快从专卖专营的批发企业向平台数据型企业转型。在国家烟草总局号召和省局统一规划下，拟构建“以渠道网络为依托，以互联网+非烟业务为新纽带”的20支烟草全零售现代网络。关键工作有搭建非烟商品采供平台、消费者运营平台，创造成长性的供应链和物流平台，塑造二十支品牌和便利连锁店形象，营造高覆盖率的终端网络。 案例二：地产行业数字化转型案例
国内最大的房企旗下社区生活服务品牌，主打特色生鲜食品、日用品和增值服务，以“为社会提供丰富、安全、好吃、实惠的食品”为企业使命，致力于农产品供应链的优化。主营高品质肉菜蛋奶果的有特色的社区生活超市，致力优选全球好物，自有品牌生鲜、食品、日用百货，国内名牌产品及进口商品。通过构建全渠道零售数字化运营平台，打造可视化、智能化、可溯源的供应链和物流体系，融合线上线下各种零售资源和场景，为消费者提供放心、便捷、舒适的社区消费体验。 案例三：燃气行业数字化转型案例
中国最大的跨区域能源供应服务企业之一的燃气公司，为全国几千万户家庭和几十万个工商业企业和公共服务用户提供综合能源服务。拟借助其庞大的燃气销售网络，发力增值业务，除燃气销售之外，拓展如厨房用品，炊具炉具等低频商品销售，在疫情期间，公司开始了高频商品如米面粮油，食品等，期望依托新零售业务，加快产业数字化转型和升级的步伐。类似案例有不少，以上案例都有一些关键共性，可以理解为是产业数字化的内在驱动力和主要目标。 1、生态战略
由于不断涌现的新技术与新商业模式颠覆了原有的企业竞争格局，依赖各自的产品和服务且在既定产业边界内展开竞争的场景越来越少，更多的是需要不同资源能力的企业之间形成合作，基于一个生态系统共同进行价值创造，重塑生态价值链。对于企业决策者来说，需要从企业战略思维上升到生态模式思维的高度，通过对利益相关者进行“共享”、“共赢”和“赋能”，提高生态系统整体竞争力。 2、数据为尊
以上案例都有一个明显的共同点就是在自己传统的产业内，拥有很好的品牌和庞大的用户群体，也就具有庞大的用户数据或用户数据基础。产业互联网从消费互联网借鉴的一个重要方面，就是用户体验思维、用户运营模式、数据价值意识以及如何利用数据进行价值变现经验。例如中国烟民数量有3.5亿，地产企业有庞大的业主和潜在客户信息，燃气行业有至少几千万的家庭用户数据。在产业链中拥有庞大用户数据的龙头企业或骨干企业，在数字化转型中将会占据先天优势，如何发挥现有数据资产的价值，是他们当前数字化转型的最大驱动力。 3、价值驱动
企业越来越重视数据的作用和价值，也都在思考如何利用自身的数据优势来重塑商业模式，在数据价值驱动背景下，纷纷开始围绕数据进行产业转型和数字化升级。企业的战略不再局限于企业内部，而是上升到了生态共赢，产业的价值链将会从原有的上下游端到端的串行关系，会衍变成网状协作关系。企业的价值将不再是衡量企业总体能力和价值，而是企业各自的核心能力。生态模式无论从价值创造、价值衡量和价值分配都跟以前有很大的不同。生态模式的价值创造逻辑在于，借助5G、物联网、大数据、人工智能、云计算、移动互联等技术，重塑商业模式、优化产业链各环节相关利益方的关系，取长补短协同发展，推动生态整体发展。4、商业重构
数字化转型通常一定会伴随对企业以及产业链的商业模式重构，相比企业现有的业务模式，可能是全新的商业模式。比如以前只注重上下游协同，现在需要深耕消费者运营，这就需要考虑对人、货、场的重构，不仅要借助消费互联网企业的经验和思维，更需要打造数字化供应链、数字化物流和线上线下商铺经营和管理体系，这对传统企业来说具有极大的挑战。
因此，传统企业的数字化转型是一个由内而外的、全方位的、循序渐进的过程，在完成企业内部数字化后，将企业自身的业务能力模块化和服务化，对企业外部提供服务并在新的产业价值链获取相应的收益。对于产业龙头企业，可以利用自身优势主导并发展成为产业生态的赋能平台。
三、从用户端看消费者运营市场新特性
从消费互联网流量为王到产业互联网的数据为尊，不能再只考虑以人为单位的消费环节，以智能设备、智能终端为载体的场景和应用将会越来越普遍，线上经济将会开始虚实结合。 万物互联、万物智能，随着5G、大数据、物联网、云计算、人工智能、智能设备等新技术的应用，将生产、销售、流通和服务等环节会体系化连接。以人为本仍然是产业互联网时代消费者运营的核心，但需要充分结合人、智能设备和智能终端，在关注需求侧消费领域时，更要重视销售后的智能化服务领域。 企业借助物联网、移动互联网等技术，全链路连接员工、用户（人）、商品（货）、全渠道触点（场）、智能设备、供应链，与各方交互并通过各个触点的数字化、移动化、智能化，达成多维度的消费者行为和身体状况感知、 员工和用户互动感知、智能终端状态感知、生态供应链感知，获取全链路连接的数据。物联网与移动互联相融合的移动物联网，将促使创新高度活跃，同时孕育出可穿戴设备、智能硬件、智能家居、车联网、健康养老等规模化的消费类应用。相比消费互联网的交易和流通环节的数据，产业互联网时代的消费者数据更加泛化，除消费数据外，消费者在购买商品后的使用、维系和服务方面的数据，将会使得数据量级会成千上万倍增长。随着公域流量红利消退、营销成本越来越高，企业都在积极建设私域流量，让品牌“直连”消费者，达到降本增效的目的。消费互联网去弱化实体店，产业互联网将会弱化第三方电商平台，消费侧的数据在整个消费者链路中只是大环节中的一个小环节。随着产业升级和工业互联网催生智能制造，社会生产力将极大提高，衣食住行所需的基本生活物质的会越来越丰富。未来一些日常用品的销售模式将可能像新冠疫情期间，以标准套餐组合的形式供消费者按需选择和购买，甚至于商品本身免费，售后环节收取增值服务费的消费模式会成为常态。 品牌方跟消费者的关系会从“交易导向”转变为“关系导向”，DTC模式（Direct ToConsumer）将会是主流。在DTC模式下，品牌方、物流企业和消费者是三个关键环节，整个产业生态的供应链和价值链得到重构。品牌方或厂家的产品绕过“中间电商”直接触达消费者，消费者的需求也可以直接反馈品牌方的大数据体系，实现在产品和内容上的共创。尤其是伴随随着智能设备、智能产品的逐步普及，品牌方或厂家可以通过物联网技术，可直接采集消费者大量的健康数据、行为轨迹、日常互动和健康数据，可以横向打通其他行业和领域实现数据价值变现，如医疗、健康、疫情防控、金融、保险、文化旅游等。
数字化时代的VUCA特性鲜明，商业环境变得与过去不同，市场节奏变得更快，信息流转更加透明，行业边界和竞争壁垒的逐步减弱或消失。企业在面对不断的跨界者、变化的市场需求和快速的科技迭代，如何适应和进行数字化转型，是众多企业不能回避的课题。 传统企业数字化转型大致分为六个阶段：业务数据化、数据资产化、资产价值化、价值服务化、服务生态化。
这六阶段并非瀑布式依次递进，各个阶段间也不一定有清晰的跃迁标志，这些阶段很可能会同时存在 ，只不过在某一特定时期某个阶段会占主导，因为数据资产是持续累积、完善和优化的过程。例如某些集团性企业可能某些业态数字化进程已经很深入，而有些业态还没有开始或才起步；有些企业只是在相关业态开始了数字化升级，但集团层面还没开始或刚起步，或者集团层面已经开始，相关业态还没有跟上；同时企业跟生态的合作在之前也一直存在，只是合作的模式和深度各有不同。
为方便理解，可以设想这样的场景：企业内部单一业态有自己的数字化平台在运营，业态的平台会跟集团的数字化平台对接，集团的数字化平台跟产业生态的大平台对接，产业生态大平台又会跟其他产业平台对接。这些平台都各自按自身的商业模式和支撑体系运转，同时又依序跟相关平台对接和协同。这就像天体运行，卫星自转同时绕行星公转，行星自转同时绕恒星公转，恒星自转同时又绕星系公转。
在信息化时代，也逐步搭建了业务经营需要的不同的业务系统，IT系统围绕业务服务，在服务的过程中沉淀了众多数据，再在数据的基础上做一些分析，如ERP、CRM 、供应链、线上商城、线下POS 、主数据等系统。但由于部门缺乏协同、平台缺乏开放、口径缺乏统一等原因，这些数据像烟囱式的数据孤岛，没有横向互相打通和整合，难以形成完整的客户画像。 随着移动互联和消费互联网的兴起，客户消费习惯的越来越个性化，触点渠道的逐渐多样化，客户经常跨多个渠道与企业进行交互，单点业务系统和单一数据来源并不能适应业务和环境的变化，不管客户通过什么样的触点和企业进行互动，都需要给这些客户提供一致的体验。 同一个人在不同的渠道，不同的线上、线下触点，一致的客户体验最基本的诉求，需要能够识别出是同一个人，进而能整合这个客户在所有触点的行为及交易数据，形成一致的客户画像，在任何触点上看到的信息是完全一致的，即需要对客户数据进行汇聚并打通，即"数据资产化"。 基于移动互联、物联网、云计算、大数据技术，通过数字化手段采集消费者信息（粉丝、潜客、新客、老客、忠诚客等），给客户打上各种标签，如人口属性标签、行为属性标签、交易属性标签、偏好属性标签、消费趋势标签，建立数据资产目录，形成群体画像（如高购买力、中购买力、低购买力）。孤岛式分散以及没有清洗和整合的数据没有太多价值，只有具备完整性、唯一性、一致性、准确性、合法性、及时性的数据才是数据资产，才能真正创造业务价值。 数据资产化需要把分散在企业内部和外部、线上和线下的各个平台中碎片化的数据聚集起来，互相打通和增强，推动企业变得更加智能，企业都在尝试利用各种技术来处理超大数据量级、不同类型、不同格式的海量数据，以积累和提升企业数据资产的价值。 数据必须结合业务场景、人工智能和数据运营，才能真正呈现价值，改变过去系统辅助决策的方式，逐步以数据决策作为核心驱动力，通过数据复用、安全共享来达到沉淀经验、提效减负、业务赋能和创新的目的。在建立和完善数据资产化的基础上，对消费者做精细化运营，通过数据驱动场景应用，场景应用带来价值。 数据的积累和人工智能（AI）的发展，互相促进，相辅相成。企业通过智能化的手段进行预测、预警、推荐，实现千人千面、千店千面运营、更精准更高效的触达和营销，如最优人群推荐、最优SKU推荐、关联商品购买预测，并最终实现业务增长的目标。当业务场景中的数据积累到一定程度，会推动人工智能的应用，让决策变得更加智能。同时，智能化的场景也会制造更多更优化、更智能的数据，这些数据反过来又驱动智能变得更加 "聪明"。甚至于，借助海量数据和智能决策，可以提炼出最佳企业模型和产业链模型，通过这些模型来反哺和优化企业组织、业务模式和产业链条。 企业需要梳理内部和外部的服务能力，将业务能力标准化，封装成服务，通过平台化思维来规划和搭建可复用的价值服务平台，打通企业内部前后台、对接外部生态平台。基于业务场景快速编排、实现业务创新和快速响应业务需求，达成产业转型升级、异业合作和跨界竞争的目的。 数字化时代需要以数据驱动为出发点，把数据资产作为企业的战略资产来经营，让数据资产增值和变成业务价值。
价值输出平台也是最近几年比较火热的中台，如业务中台、数据中台、技术中台、组织中台等。企业通过中台赋能，互相调用、互相赋能，调用别人的长板来弥补自身的短板的同时，也要开放自身的长板供别人调用，并依据新的价值链条获取相应的价值回报。未来企业要转型升级就要开放，与产业形成链接，需要有共生、共存、共建、共赢的思维，纵向服务企业内部前端和后端，横向服务各业务单元和整个产业链的上下游。 对于产业中的龙头企业或拥有核心数据的企业，除了对企业内部各业态进行服务和赋能外，还可以将服务体系延伸到产业生态，将内部平台延伸为c2S2b2c （或c2B2b2c），S是指供应平台，小 b 借助供应平台 S 的赋能对 c 进行服务。小 b 的优势在于 与c 的关系（如社群关系、情感维系），可以与用户频繁和深度互动，但劣势也很明显，如缺体系化的供应链，没有品牌和营销手段，无法科学地对商品结构和库存进行分析和优化。 S 是一个用数字化手段重构了的赋能平台，能大幅提升供应端的效率，帮助小 b 更好地对客户提供服务。通过S平台，S 和 b可以用低成本来达成用户的实时互动，规模化的能力满足了 c 端差异化的需求。S的赋能主要有资源集中采购（更优惠的价格、更多可供选择的品牌和品类、...），平台一致品质保证和溯源机制，统一的物流及售后服务体系，同时S平台还有供供应链金融赋能，为小b解决短期资金周转问题。当然，在整个服务链条和环节中，S能参与小b服务c的过程并能给与实时反馈，并各维度采集c的数据，通过数据智能提供更好的服务。
生态系统内的用户数、小b及利益相关方数量，以及相互间的交易紧密度能够反映生态系统的潜在价值，当然，生态系统价值同时也取决于 S 对小 b 的赋能和小 b 对 c 的服务深度。
数字化核心要点就是产业链上下游企业借助同一个数字化平台、企业赋能各自的核心能力和资源，来实现高效的分工和更合理的价值分配，改变过去“麻雀虽小、五脏俱全”的企业组织形式，把企业的边界和组织扩展到产业链层面，同时也规避了企业各自的短板。
企业边界模糊、产业边界模糊，将会直接导致垂直分工则更加明显，由于产业间横向整合使得横向链条变宽，产业内链条网状化使得产业内纵向链条平缩。这些都将会加剧产业间重新融合，并进化和演变成新的产业生态或产业联盟，甚至有可能，未来的产业形态，可能跟我们当前的产业形态完全不同。
在企业做数字化转型升级过程中，可能不会一帆风顺，甚至会面临不少困难和挑战。如5G 商用可能不及预期，用户数据安全、用户隐私保护，相关数据安全的法律法规也逐步在拟定和出台。对传统企业来说，产业数字化转型尚处在探索和初步实践阶段，大多时候无法找到可借鉴的对标案例，因为转型往往是涉及产业整合和跨界合作，本身无先例可借鉴。总体来说，虽然面临一些困难，但数字经济发展势不可挡，企业的数字化转型也是势在必行。