技术进步消除了空间和企业的障碍，使得数据可以在全社会更大的范围分工处理，专业化分工的比较优势有机会得到充分发挥于是零售业的信息智能及高水平处理专业化分工必然会出现。分工与合作，零售生态新的信息维度必然出现。未来零售运营的算法模型会由专业化的公司作为制造的服务产品提供出来，供零售企业使用。 数据+智能驱动将放大企业战术层面的智慧，促进企业数字化转型。新生态的服务能提升数据处理专业水平和降低使用者的成本。了解这一趋势，会帮助零售企业在数字化转型中明确方向，少走弯路。 01 为什么要转型？ 连锁零售企业数字化转型，或者是连锁的行业都需要重做的理念，已成为一种大趋势。本文不追求全面解说，只说一些比较特殊的理由。 人类的科学技术革命经历了三次浪潮。 第一次浪潮是农业革命。以农业和畜牧业为标识，驯化植物和动物。本质上是对自然力的放大。 第二次浪潮是工业革命。以蒸汽机为标识，用各种机器工具生产和改造世界。本质上是对人的体力的放大。 我们现阶段处于第三次浪潮。三次浪潮以计算机为标识，用电脑来处理信息。本质是对人的脑力的放大。 在第三次浪潮的第一个阶段，电脑放大了人脑的收集、小规模存储、统计能力。甚至通过设计形成各种呈现的报表，提供决策辅助分析。ERP、POS、报表工具和现在所谓的BI产品，都是这一类工具，属于脑力辅助放大工具。 以AlphaGo为代表的智能技术则是第三次浪潮的第二个阶段。在这个阶段，以互联网，大数据平台和新的数据处理能力（例如机器学习）为标识，数据的传输力、计算力、存储力、算法能力都出现了跨越式提升。全社会不同地方的人都可以方便地参与数据处理，数据智能开发的专业化分工环境已经形成。电脑开始获得超越人脑的战术层面的决策能力。 战术层面的决策，在零售行业运营中，比比皆是。例如，门店的补货，DC的补货，商品淘汰，商品引进，促销品的组织，商品结构优化，毛利控制等等。人的智慧不借助于工具是有天花板的，存储、计算、效率、可靠性都有着明显的缺陷。虽然引进了品类管理等先进的管理技术，虽然经过口授和培训，但是操作起来还是不尽人意。 术业有专攻，与前两次浪潮一样，专业化分工必然带来智慧产品和服务的技术水平的大大提高和使用成本的大大降低。高水平意味着新的产品和服务不仅仅是辅助决策，还会直接替代人的很大一部分决策能力。这意味着支撑企业的运行的知识和智慧的加工会由社会生态中的其它环节完成，企业内的日常战术层决策判断很大一部分会交给电脑去做。电脑给我们的，不仅仅是BI报表，还会直接是操作指令，或者直接就驱动操作了。 机器智慧超越一般人类成为必然， AlphaGo比人类围棋下得好，未来企业经营也会这样，更多的电脑智慧服务会被引入，渗透到各个经营环节。这样会创造出比仅仅依赖人脑决策更为优秀的企业。 零售企业处于这样一个环境之中，需求在变，技术手段在变，不转型就会落后。这就像在第二次浪潮中，别人用机器挖掘，你不可能坚持用肩挑手拿。新的企业必须是生长出强大大脑的新物种。企业数字化转型则成为必然。 这里的讨论仅限于战术层面，战略层面的电脑智慧，要等待三次浪潮的下一个阶段。不过，战术层面智能的突破，就够所有连锁行业喝一壶的了。 02 转成什么样子？ 既然必须转，那么下一个问题就是转型的目标和方向。连锁零售企业转型要转成什么样子？转型后企业未来会出现什么变化？ 我们理解，转型的主要方向有三个： 1、转向有更多的市场触达方式，拓展市场 利用互联网、移动设备和新的生态平台(*团等等)，拓展市场空间，有更多的方式触达消费者。 2、转向开放模式，从零售新生态中获得资源 商业生态的信息维度正在形成。智慧产品的专业化程度越来越高。外部资源越来越多。除了提到的基础设施：数据的传输力、计算力、存储力、算法能力外，行业的知识、商品、供应、价格等信息都会向生态内集中。企业必须以开放的态度融入新生态，才能低成本地获得这些资源。封闭自己，企图用自己的力量从数据中挖掘资源是很难行得通的。 有个区域连锁零售的老板，创业有成，信心满满。跟我聊到自动补货时，向我要自动补货的公式，也很开放地给我分享他们团队总结的自动补货公式，希望我能提意见。自动补货我做了十多年，产品更新了几代。我知道远不是一个公式就能解决的问题。但是我也知道无法说服他。ERP的算力无法提供结果的测算，他无法知道公式的无力。我们用算法做了一次诊断，缺货近10%，令人吃惊。如果外接服务，1%的成本就能解决这一拖了多年且还要拖下去的问题。 3、转向新型人机关系，让数据智慧放大人脑的能力，驱动企业日常运行 在战术层面要调整人机关系。电脑要从辅助决策的位置进入决策位置。人要从大量的决策节点退出，转为监测和评价角色。 过去的决策是由电脑把数据呈现在人面前，由人来决策。我们做过测试，面临对同一版数据，不同的人会得到不同的理解，做出不同的决策。有些在复盘时觉得千奇百怪。水平、责任心、心情，诸多因素都在干扰决策。而且，数据往往等待人来把关决策，节奏很慢，工作还特辛苦。 转型后战术层面的决策可以直接由电脑做出。节奏加快，同一性好，质量持续提高。人则在决策节点退出，转为监测和评价的角色。人只要告诉电脑哪里做的不好，驱动改进数据驱动的运行体系，让数据智慧去持续进化，越做越好。 4、转向管理流程重组，适应新的数据驱动运行模式 在战术决策点引进数据驱动后，人从决策节点退出，体系不需要再等待人慢吞吞的决策，人转换成监控评价角色，这些都需要建立新的流程来管理。因此要清理企业管理流程，重组新的流程。 事实上，监控的大部分繁琐的工作也可以交给电脑和服务商来做，管理者更重要的是做评判的角色，告诉电脑，你是否Did a good job。 上述简单几条虽然不能涵盖数字化转型的全部，但这些足够重要，至少需要理解和有思想准备。 03 怎样转型？ 转型智慧企业方向只是一个愿景，如何转型也可以引出许多话题。连锁零售企业转型甚至比一个零售新物种更难。企业文化、管理惯性、竞争的压力、资金实力都会是难题。 根据多年的经验，企业的数字化转型应该注意如下一些方面： 1、战略和战术要分清 企业经营成功与否，由战略和战术两个方面决定。在新的经济环境下企业家首先要有新的思维。不过要清楚，数字化驱动业务，在目前的技术水平下，还只能解决战术层面的问题。战略层面的问题，还只能用辅助决策，提供信息的方式解决。 具体在企业原有的基础之上做转型改造。动作大多数在战术层面。在战术层面改造企业，使得企业脑力能力获得质的提高。这种提高的表现一定是在战术层面的事要做的比人工好很多。要好在效率和速度上，要好在成本上，要好在盈利上，要好在人性化上。 但转型后只是战术层面被优化，这些不能取代企业家战略上的思考。这就好比：可以通过教练在战术上优化提升运动队伍，至于达到国家级还是世界级的强队目标，还得企业自己来思考战略问题。 2、引进为主而不要开发为主 智能化系统的产品和服务，是更高技术的产物。由于信息生态出现超强存储力、超强传输力、超强算力和超强分析能力，适应于大范围跨距离参与，专业人士进入更方便，因此技术含量会更高。未来生态中一定会出现小而精战胜大而全的结果。因此不要企图自己引进一个团队来做开发，以一般企业的能力，是不能与社会专业水平来相比的。 我们常见到一个企业，为了实现数字化，投入大量人力物力来做开发。或者通过投标引入一个大公司来做全面开发。这种方式我们至今鲜有看到成功的案例。企业决策者往往会面临一个几百万、几千万的项目书摆在面前，难以决策。 我们推荐引进服务的方式来实现数字化转型。 引进数智能化产品的服务有点像第二次浪潮中体力放大的主要产品——电能。电能是体力放大的核心资源。企业需要用电，但不需要自己去挖煤，不需要自己去发电。社会生态中有挖煤的，有发电的，有做传输的，有开发用电器的，企业不需要建设，只要接入电网，按需用电就可以了。不要把企业变成煤矿、发电厂。只需要对现有系统做数据驱动的改造。 在零售的信息维生态中，与电力相当的生产（算法），存储，算力，传输能力，社会上都具备了。社会分工会越来越细，越来越专。零售企业要操的心不是要研发，而是要选择。融入这个生态，就可以找到很多可用的资源，选性价比高的就可以了。买好用的电器，交电费就可以了。 3、改造融合而不要推翻原有基础系统 引进数字化驱动能力并不需要企业把原来的信息系统推倒了重来。不能推翻原有ERP系统，换成带智能的ERP系统。每一个IT产品都有自己的职责和定位，不可能一家的产品覆盖全部业务。什么功能都包含的产品一定做不精。 应该规划数据资源的架构，利用大数据平台和接口打通信息孤岛，通过融于新的数据生态来获得数据智慧的加持。最大限度地保护以前的投资，最小成本的获得外部智慧产品的服务。 例如自动补货，基本功能还是可以在ERP上实现，只是通过接口接出数据，通过算法计算，获得补货关键数据，再通过接口返回给ERP，就可以实现智能化驱动。事情可以做得这么简单。  4、问题导向和价值路线 数字化转型需要大量的资金，同样也需要信心。项目实施过程如果不能够获得显著的回报，一是说明项目选择有问题，同时由于不能形成良性循环，会造成资金困难和投入信心动摇，犹豫不前，以致影响进度。因此，要预先建立问题诊断和价值评价体系。项目进展，要沿着解决问题和获得价值的路线前进。每一步都有明确的价值目的，每一个项目都追求解决问题，让企业再转型的过程中获得回报。把握住这样的方向，把数字化的投入过程，变成价值的开发过程，快速形成良性循环，这样才可能建立起信心，持续进化。 零售业生态的信息维度基本资源已经具备，生态结构正在形成。这一生态聚集了行业重要的资源。薄弱的环节算法正在快速突破。新的环境将加快连锁零售企业的转型趋势。认识到这样的大趋势，明确企业会转向何方，抓住转型的要点，才能顺利地实现连锁零售企业的数字化转型。  

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