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| 本文作者： 郭倩茹 | 2020-07-15 15:07 |
根據《中國數字經濟發展白皮書（2020年）》統計，2019年，中國數字經濟增加值規模達到35.8萬億元，占GDP比重達到36.2%，預計到2030年，數字經濟將超過整個國家GDP總額總值的一半。
可以說，數字經濟正成為中國乃至全球經濟發展最重要的商業與產業基礎設施，成為驅動全球經濟持續高速發展的關鍵引擎與驅動力。它關乎著每一個人、每一家企業甚至整個社會，更與直接參與經濟活動的所有CIO息息相關。
站在企業數字化轉型的角度，企業管理者、CIO們未來該如何用數字化去創造屬于自己的時代呢？作為一家與時代共奮進的記錄者，鯨犀特別推出《對話CIO》欄目，與各行各業CIO共同聚焦數字經濟時代潮流，探討企業的數字化轉型之路。
一直以來，家居行業似乎離互聯網行業很遙遠。
今年上半年的一場疫情，可謂勝過十年教育，讓家居行業的整體轉型也似乎提前了十年。
其實，家居企業從2018年就開始嘗試轉型。
2018年，居然之家升級改造完成了居然之家體驗Mall；同年9月，曲美與京東聯手打造了曲美京東之家；歐派家居則在今年的直播大潮中，3小時收割超30000份訂單……
但數字化轉型不僅僅是轉移線上，它背后暴露的是企業經營血管里線上線下協同、遠程服務、供應鏈整合等系統數字化能力。
對于擁有4萬億元市場規模的家居行業而言，涵蓋范圍廣泛，其用戶體驗貫穿全程，只有在不同環節，與各個觸點形成接觸與互動，將散落在不同環節的斷層、數據、終端都連接起來，才能真正實現數字化轉型。
與此同時，借助數字化力量，一些新型家居品牌迅速崛起，NOME（諾米家居）就是其中之一。
為此，鯨犀專訪了NOME諾米家居CIO劉湛。作為一名既有互聯網基因又非常懂家居零售的專家，他有著自己獨特的見解。
NOME（諾米家居）CIO 劉湛
劉湛認為，家居行業存在著整體分散，集中度低的特點。因此，在轉型數字化時，要采用的是“以終為始”的反向思維方式，用前端銷售引領后端。
對于傳統企業如何轉型數字化，他覺得須經歷一體化、精細化、自動化和智能化四個階段，整體上智能化的前提是先要一體化。但是，對于不同的企業則可以采取單點突破的方式，并進行一定的自主研發數字化系統。
面對轉型中的挑戰，他覺得，無論是從決策者還是團隊，一定要改變傳統思想，這也是他轉型傳統家居零售行業面臨的最大挑戰。
以下是鯨犀與劉湛的深度對話，有所刪減。
談家居零售品牌
【整體分散，集中度低】
鯨犀：你是什么時候加入NOME的？ 能否簡單介紹一下您加入NOME之前的經歷？
劉湛：我是兩年前加入NOME的。在這之前，我在唯品會工作了5年，主要負責商城核心的電商產品技術。在更早之前，我主要是在電信、金融、保險等行業。
鯨犀：唯品會是一家電商公司，NOME是一家家居品牌公司，兩家公司有什么不一樣嗎？
劉湛：兩者有相同的地方，也有不一樣的地方。本質上二者都屬于零售行業，一個是線上零售，一個是線下零售，一個是平臺型零售，一個是品牌渠道型零售。
在數據的采集和使用方面線上具備天然優勢，而線下的數據采集成本高，場景碎片化，需要聚焦最優價值的部分來設計。
線上和線下在人貨場方面也存在較大差異，線下門店就是天然的流量入口，做流量運營是錦上添花的事情，但核心競爭力在于供應鏈的能力，另外線下是有物理空間這個概念的，庫存的持有成本與配補調成本，門店的陳列空間都是線上不曾面臨的問題。
鯨犀：互聯網公司與品牌公司的工作內容有什么相同與不同呢？
劉湛：其實工作內容有很多相似之處，都會做電商相關的系統和設計。在NOME是做小程序、小程序商城、還有會員體系、數據分析等。
不一樣的是，在NOME需要深入到門店，學習門店相關的系統知識和數據分析，并深入到供應鏈。線上平臺的供應鏈是比較淺層次的，只是簡單的對接供應商的供貨而已，而線下的商品鏈條貫穿了商品生命周期的全過程，鏈路長很多也復雜很多。
鯨犀：家居品牌和別的新零售細分領域會有一些不同。對于家居品牌來說，它的新零售有哪些特點？
劉湛：家居的定義非常寬泛，泛家居包括裝修、硬裝軟裝、建材、家具、生活小用品等。也就是說，它的跨度非常大。我們目前做的是家居生活用品為主，其實泛家居還包括大件家具和家裝，建材等，整體來看有以下這些行業特點：
第一，整個行業非常分散化，集中度非常低。前10名的家居品牌總占比都不是很高；
第二，品類特性決定了購買頻次不高，復購率低；
第三，依賴整體體驗感，決策成本高，用戶因為未知因素太多而缺乏信任感。
根據這么多年的零售經驗來看，零售呈現出板塊的輪動性。隔幾年就有一個板塊會起來，先滿足吃喝的需求和衣服的需求，再是化妝品，然后就是家居生活，馬斯洛需求金字塔就是這么一層一層疊加上去的。相對于國外來說，在中國目前整個家居板塊的占比非常低，集中度非常低，標準化也有所欠缺，未來有非常大的提升空間。
鯨犀：互聯網從業人員作為CIO，在家居零售品牌工作中會與團隊有哪些觀念上的不同？
劉湛：這需要CIO有敏銳的業務視角和快速的學習能力，首先要快速通過各種不同的途徑掌握和了解一個行業，能看到這個行業改造的機會點在哪里，在業務和技術之間搭起一座橋梁，填平兩者之間的鴻溝，在做全盤布局的同時也要抓住一些快速產生價值的關鍵點重點突破，建立信任感。
談如何去打造數字化路徑
【以終為始，從前端倒推向后端】
鯨犀：你在面對企業數字化進程中，是如何去分析它的優劣勢，如何去打造數字化路徑？
劉湛：我采用的是“以終為始”的反向思維方式，用前端銷售引領后端供給。
前端就是門店的運營，可以分析一下它的ROI（投資回報率）。
先看門店的成本，主要有三個方面組成：
第一，人力成本，也就是店員。當店員效率得到提升以后，就可以節約人力成本。
第二，門店的租金成本。要想節約成本，主要在于能不能把租售比給降低。因此，可以做智能選址，可以更精準地區預測門店未來的銷售，控制租售比。
同時，門店的租金購買的是兩個東西：首先是地段的流量，也就是客流量；其次是門店里的陳列展示列空間。通過分析貨架與品類的關聯，橫向與縱向的對比不同品類的銷售占比/空間占比/庫存占比，就有機會優化貨架的陳列提升門店坪效，從而帶動周期性的配補調的聯動。
第三，就是庫存需要的成本。這包含購貨的成本，數量、品類等等，這個品類之間的比例也是可以通過數字化分析進行決策優化的。
當前端的這三個成本得到優化以后，就可以通過前端的銷售業績去引領后端的供給，也就是用前端的需求倒推供應鏈的優化迭代。
從門店往前倒推的話，首先是商品的流通環節。主要是指商品的配發補貨和調撥，如何去給門店合理分配資源。在這方面，我們做了配補調的自動化，具有自我優化和自我迭代的功能。
當配補環節解決后，就是商品的生產和回貨管理。比如，如何與工廠協同，多長時間能夠回貨，分多少批次按什么節奏回貨等。
繼續往前推就是采買計劃和商品企劃環節。比如，在年初的時候就可以設定相應的銷售目標、財務目標、庫存目標以及每個月的滾動目標等，從而確定采買的金額、品類之間的分配、品類價格帶，再細拆到中小類產品的寬度和深度，最后形成的是一個整體的品類組合采買計劃，這是企劃的整個過程。
鯨犀：如上所述，這是一個很長的商品流程管理，中間挑戰最大的是什么？
劉湛：挑戰最大的就是經營策略與方向的不確定性，商品企劃等邏輯的反復變化，導致無法固化需求，輸出穩定的數字化系統。
在面臨這些問題的時候，我們一般會選擇先做確定性比較高的，相對來說耦合度比較低的系統，對那些變數比較高的需求和邏輯，就會先用數據分析的一些工具去數據決策層面支撐，不會急于做系統實施。同時也應該積極主動與業務協同，幫助他們梳理業務邏輯，盡早將需求固化下來。
談數字化零售的四個路徑
【智能化的前提，先要一體化】
鯨犀：你曾經把零售數字化的路徑分成四個階段，怎么理解一體化、精細化、自動化和智能化這四個階段？
劉湛：這是我之前在唯品會提出的，放到今天來看，依然是一個很好的實施路徑。無論是線上公司還是線下公司，做數據運營都必須經歷這四個階段。
一體化的含義就是要消除掉信息孤島，打通數據之間孤立的壁壘，實現權限一體化，數據一體化，流程一體化。那么，是什么原因導致數據不完整呢？
首先，可能是本身沒有采集到。比如，在POS 機中，根本就沒有記錄會員信息，又怎么可能去做訂單和會員的關聯呢？所以，必須要先知道所要采集的關鍵數據，在采集之后，還得去考慮如何相互關聯起來，是否可以作為整體來高效運作的生態。
其次，就是有些系統可能不是連通的，更甚有些根本沒有系統，而是在Excel里面。在這種情形下，一旦Exce被人改掉，數據就會不一致。當上下游沒有人知道的時候，肯定會出亂子。而且，溝通也是全靠人工溝通，是非常混亂的而又效率低下的。
可以說，只要有Excel的出現，就是一個信息孤島。
所以，第一步目標就是要消除Excel，不再純粹依靠Excel去做溝通和信息的同步，而是必須通過系統來傳輸數據，連接各個環節。
在這其中，有兩種可能性：
第一，就是把數據的讀取系統化，直接做一個系統，將信息直接錄入，其他人在這個系統內就可以獲取。當有些來不及做或者連接東西多的時候，可以采取過渡的方法，不做錄入功能。可以做了一個Excel的上傳導入和導出的功能。這時候，依然可以用人工使用Excel，但是不再用微信傳輸給其他人，而是把他傳輸到一個所有人都可以讀取的位置，這樣就能保證數據的一致性。
第二，就是將數據全部線上化。數據沉淀到各個環節，再把很多運營系統放到同一個平臺下，相互之間就可以協同了。
同時，做一體化也有一些簡單的過渡方法，除了Excel的導入和導出，首先要保證入口的統一，權限的統一，然后才是數據的統一。
也就是先做一個簡單的事情，無論什么人，只要將后臺的運營工具記住一個就好，用一個地址進去，就可以獲得所有系統的鏈接，這樣就不會很亂。這需要再入口做一個統一的權限的管控，規定每個人可以訪問的模塊。
當把這方面搭建起來后，整體的框架自然就會出來了。之后，就可以對接邏輯，不再是簡單在一個頁面可以看到所有入口，而是在A系統處理完以后直接跳到B系統，再連接到C系統。
鯨犀：一體化在互聯網科技公司很常見，對于傳統公司如何去把控？
劉湛：傳統公司沒有統一的頂層設計，所以就會出現系統割裂、數據割裂、權限割裂。而一體化就是要實現權限打通、數據打通、流程打通。
目前來看，國內大多數傳統企業還是處在一個很基礎的階段，只有先打通一體化，才會有后面的精細化、自動化和智能化。我覺得，這是傳統企業轉型的一個通用的未來發展路徑。
鯨犀：在精細化、自動化和智能化上，有沒有例子可以闡述一下這三個詞的含義？
劉湛：
1. 精細化
精細化主要是要找到運營中發現的一些差異化。只要有差異化的存在，就有提升空間。
何為差異化呢？比如，用戶男女比例為3：7，女性喜歡買化妝品，不同年齡的女性的偏好也不一樣。這些是在一體化的前提下，在運營的過程中，通過數據分析發現的一些特征。
在此基礎上，就可以去做一些差異化的個性化的運營。只要在我的線上平臺上，我知道用戶的性別以及年齡，就可以做一些個性化的推薦，這就是精細化的一個例子。
除了線上平臺，在線下也有例子。當要促銷打折的時候，傳統公司會根據經驗拍腦袋決定，在全國一刀切打幾折，卻沒有考慮收益最大化的問題。但其實，是可以逐步細化到最小的力度上去。不同的品類，剛性與非剛性需求的量價彈性曲線是不一樣的，那就應該設置不一樣的折扣; 不同的人對價格的敏感度也是不一樣的, 不同區域的人對商品的偏好度是不一樣的， 這些就是精細化的體現。
所謂精細化，就是通過一體化的數據，能夠在用戶行為或者是商品的特征上，發現存在差異化的地方，再通過通差異化去做相應的個性化的定制和優化，從而提升整體的經營效率。
2. 自動化
為什么要到自動化呢？
這是因為精細化是做一層比較簡單，但是做兩層做三層之后，就非常復雜了。比如，線上的用戶分群，如果做兩個人群到四個人群，就需要四個運營小組，但到了100個，就沒有辦法了。對應的線下也會出現同類問題，一兩個大品類可以人工做精細化運營，但是如果之后再繼續細分的話，工作量和復雜度都呈幾何級數遞增，也是沒有辦法繼續通過人工的方式實現精細化運營的。
因此，必須通過自動化來實現，更精細化的流程控制。
3. 智能化
智能化就是指自動化的業務規則。
上邊的自動化只是把人工規則變成自動處理的流程，人工不再干預，但這個規則不一定是最優解。因此，必須通過機器學習和算法，讓機器來找出最優解。
比如，在之前，人類和AlphaGo下棋被其擊敗了。這是因為AlphaGo吸取了人類所有優秀棋手的經驗，學會了人類的很多定式，這個叫自動化。但之后升級的Alphazero，用了幾個小時，就打敗了AlphaGo。它是在自己跟自己PK，不需要知道為其輸贏的規則，但是它自己可以找出一個最優解，打破了人們對以往圍棋的固有認知，這就是智能化。
談傳統企業轉型數字化
【一定的自研能力，單點突破的方式】
鯨犀：傳統企業如果想從一體化到智能化，負擔會很重，需要非常多IT人才，你怎么看？
劉湛：我覺得不是。因為任何企業都可以在不同的階段有有自己的實施路徑，或者說是優先順序，不應非要按照零售數字化的四個路徑去走。作為企業，可以先挑一些重點環節去單點突破，先做智能化。比如，在智能選址上，就是智能化的，但在其他環節可能還停留在精細化甚至是一體化的階段，這是可以同步進行的。
鯨犀：在企業進行數字化轉型的時候，很多企業會存在困惑，是應該自建IT團隊，還是交給合作伙伴，應該如何去指導他們呢？
劉湛：在我來到傳統零售之后，發現很多公司的IT團隊，都是非常傳統的。很多人其實屬于具備IT背景的資產采購部，并沒有研發能力。當業務部門有需求的時候，IT部門就直接去找供應商。
為什么會出現這樣情況呢？得從兩個角度去分析。
從零售品牌商角度出發，一年的銷售額可能只有10億，不可能在IT方面投入長期成本，但是做數字化不投入一定成本又不行，因此，當外部的產品能夠幫助企業達到60%的數字化，性價比也比較合適，企業肯定會優先選擇供應商了。等企業做到50億或者100億的體量時，再選擇自主研發是系統。
從供應商角度去看，供應商希望能夠通過通用的功能，以比較低的成本切入更多企業，因此不可能將產品做得過于精深，或者是高度定制化。況且它的目標就是幫助零售品牌解決60%的問題。
這樣來看，其實二者是很矛盾的。因為企業所需要的系統，有能通用的不需要自研的，如倉庫系統、OA系統、財務系統、HR系統，甚至是ERP系統、OMS系統，這些是可以去直接購買的。但是，越跟運營相關緊密度越高的系統，就很難找到理想的方案跟系統。
同時，每家公司的邏輯又千差萬別，想要找到一家公司或者幾家公司采購買數字化產品，就能夠解決業務痛點，是比較困難的。
鯨犀：那對于CEO來說，最好的解決方案是什么？
劉湛：最好的解決方案是，零售品牌商還是要保留一定的自研能力。
基于此，團隊應該從兩方面著手：
第一，要有一個整體框架設計，不能將所有IT系統都交由外面公司實施。從不同公司買來的產品，會出現不能協同的麻煩。這時需要企業能夠設計整體頂層框架，確定好未來發展方向后，再去想過渡的方案，而后決定如何購買外部產品，對整個系統框架有一個正確評估。
第二，要去做單點突破。當發現某個環節提升空間比較大的時候，就可以優先去研發系統。這一系統相對比較獨立，也能快速見效。
鯨犀：那你在做CIO的時候，是否會選擇與外面的供應商合作？
劉湛：我們的核心系統全部是自研的，在兼顧安全性、穩定性、性價比的前提下，會將應用層的一些IT設施會選擇性地交給供應商。我們也不排除核心系統采買外部產品的情況，前提是有一個遠景的藍圖規劃，體系中的模塊可以在過渡期后跟新迭代甚至替換，所以選型就變得很重要了，對外部產品的開放性，可延展性，兼容性有比較高的要求。
就這一點講到CIO的職責，我認為，一個CIO既要具備專業知識，又具備行業知識。他得會從業務角度去思考整體規劃，指定實施路徑，能夠主動發掘機會點。
所以，我覺得CIO不能被動跟在業務后面跑，要能夠超前的做一些規劃，能預見到企業未來3至5年后，需要的知識與機會點。
鯨犀：你之前說過很贊同觀遠數據AI+BI 理念，這一理念有什么特別之處嗎？
劉湛：傳統企業數字化規劃就是做報表，通過報表獲取數據，再將對應的數據指標，每周每月按照固定形式匯報給老板、各個部門負責人就結束了。但是，我們應該關注的點在于：看數據的目的是什么？應該是從數據中去發現問題和機會，從而去改善經營決策。
觀遠數據理念跟我的想法是一樣的，都是“以終為始”去搭建企業的數據指標體系。
我在看數據之前要認真考慮，為什么要看某項數據？通過這個結果可以做什么？最后還要考慮如何將數據呈現給對應的人。這就是一個反推的過程。當然，這個過程不僅僅是數據的呈現，更需要與業務相結合去輔助決策。
而觀遠比較大的特點是，他們不是一個單純的BI工具，有非常成熟的零售數據專家，可以從業務角度幫助企業做診斷，再從行業痛點出發為企業提供針對性的行業解決方案。而在產品上，觀遠提出從BI到AI的數字規劃路徑，不論企業處于什么階段，都可以找到合適的切入口去開展自己的數字化建設。這也是我之前提到的，觀遠作為一個第三方平臺，可以幫助企業去規劃未來3至5年的數字化藍圖。
談數字化轉型的挑戰
【想要轉型，必須先改變思想意識】
鯨犀：在采訪的時候發現數字化升級的邏輯并不復雜，但很多企業仍然很難去想到這些，這是為什么？
劉湛：因為傳統企業的人跟互聯網人背景不太一樣，他們比較難跳出自己的框架。尤其是一些延續了十幾年的思維或工作方式，已經很難改變。但是，互聯網人來看行業就會有不一樣的視角。
鯨犀：在做數字化升級的時候，特別是對于傳統企業來說，必然會改變原來的工作流程和結構，那CIO會不會遇到阻力呢？
劉湛：這個肯定是有的。比如，就這次疫情來了之后，我想做的是全渠道營銷，就會涉及到利益分配的事情。
因為是全渠道銷售，線上線下一定會有協同，會相互導流。這就造成一單生意交易完成的背后，線上線下都出力，最后算誰的分成，就會扯不清。
在流量端，線上線下兩個部門是割裂開的，線下可能會給線上的流量，線上也可能會給線下帶來流量，雙方之間就會心理不平衡，當然這都是組織架構方面的影響。
鯨犀：對于想數字化轉型的傳統企業，有沒有什么經驗和教訓可以說一下？
劉湛：我覺得還是要做更多思考。
首先，企業要想清楚，做數字化轉型不是招幾個人牽頭，也不能把CIO和團隊當作運維和支撐的角度去搭建組織架構。
其次，需要去了解行業通過數據轉型的底層邏輯，尤其是不要輕易被人忽悠，聽說數字化的概念就頭腦發熱隨意投入大筆資金。
比如，有很多在做智慧門店的企業，那企業決策者就要考慮它的方案的成熟性，適不適合自己所處的零售業態。智慧門店顯然更適合單價比較高，客流量較少、面積比較小、SKU比較少的導購型門店。因為客單價足夠高，對每一個進來的客流的動線進行全程監控，記錄用戶的喜好等，從而分析用戶畫像，ROI是比較劃算的。因為門店面積較小，SKU較少，數據采集的準確度和復雜度是可控的 。
但是，如果是一個大商場的話，有成百上千上萬的SKU，可能每單的客單價只有幾塊錢，那做智慧門店的成本就會比較高，而且沒有很高的收益，這是不劃算的。
最后，IT的投入是有必要性的。它某些環節里面一定能產生不錯的收益，但是一定要避免踩坑，企業決策者得明白基本的邏輯和框架，清楚它所能產生的價值。因此，從價值出發的話，我會建議應該重點先從供應鏈去投資改造，這塊的提升空間比較大，ROI 比較高。
寫在最后
數字化轉型到底是什么？對于邁向數字化轉型的企業而言，一千個企業可能有一千種不同方式。在CIO 眼中，數字化轉型到底意味著什么呢？
如果您是企業的CIO，或者您對某個行業的數字化轉型有自己的見解，或者可以提供相關信息，我們都誠摯歡迎。
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