灯塔|数字工厂如何解锁数据潜能?美云智数深度解析“数字运营”

来源:今报在线 2023-09-26 14:40:13
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数据要素科技: 创新质生产力

数据是企业业务决策流程的中心,是构建数字化转型的基石,然而随着工业制造业企业数字化转型步伐的提速,海量数据处理面临前所未有的挑战。当前不少企业经营痛点存在共性:部分数据缺失、经营数据滞后、数据价值深潜、数据消费体验差、数据变现乏力……全面激活海量数据,充分挖掘其丰富的应用场景并释放蕴藏在数据中的价值,是当前企业高质量运营发展的核心。

在美云智数数字运营总经理魏晓刚看来,未来智慧工业将持续和大模型深度融合,不断深化知识沉淀、智能预测、智能应用,企业将进一步深挖数据价值并转换为资产和经营结果,数字化运营是企业数字化转型、可持续高质量发展的新质生产力,企业必须要构建的核心竞争力。

2023工博会·美云智数灯塔|数字工厂解决方案发布现场

数字运营是将运营的各环节通过数字化深度再造,连接用户并产生价值。不同行业数字运营的内容也不一样,但实现路径和基础是一样的,数字化运营推动“三个一致”:跨事业部的管理一致、战略规划到落地执行的管理一致、从过程到结果的管理一致。

从企业高层及管理层角度,基于数据中台的企业经营数据分析,所有管理者使用同一个数据中心,可以通过大屏关注整个公司经营数据信息,各部门实现业务数据化、管理数据化。

从业务骨干端来看,客服服务部通过互联网数据分析、互联网大数据融合企业内外部数据,以产品为链条,关注外部产品的表现及用户评价,监管内部“产品研发、产品升级、线下营销”等数据分析,线上+线下拉通分析,使数据发挥更大的价值:外部抓取京东、淘宝的销售表现、竞争对手差异比较、用户点评等数据进行分析,内部围绕消费者评价进行产品研发,内外相交强化闭环、危机管理。

用户营销运营端针对用户群体,通过安装、售后、电商等渠道与用户信息进行整合,运用这些数据可以做品牌营销活动,针对一定的地区、一定的群体做精准营销。产品设计端则通过智能产品实现大数据设备连接,洞察用户使用行为,主动预知产品故障,为提升用户服务水平,改善产品质量。

尽管数据辅助决策,能够帮助决策者“去经验化”,但各业务系统(MES、ERP、APS、CRM、Lims等数据散落在各系统,且质量不一致,如何拉通、如何集成发挥最大价值,成为企业数字化必迈的坎儿。

就“灯塔|数字工厂”端到端价值链的创新意义而言,依靠单体工厂的创新来打造“数智化全价值链”的难度很大,需要整合链上企业的海量数据,使其形成系统化数字资产。通俗来说,就是数字化系统能不能让工厂的客户、供应商,达到与公司内部不同车间和部门之间的协同程度,一切业务往来的数据都能及时地共享,实现产业链高效、安全的运作,这才是真正意义上的端到端解决方案。

数字运营:回归到经营本质

魏晓刚表示,随着各企业数字化的不断推动,往往会经历数据的标准化、业务流程化(人治->流程治理)、流程数字化(业务关键节点数字化沉淀)、数据可视化(减少人为干涉、数据驱动决策)的阶段。

数字运营核心价值是让数据发挥最大的价值回归到经营本质。美云智数数据运营解决方案好比“一味良药”,能缓解或者消除数据之痛,打造大数据运营平台,围绕数据分析、数据决策、数据驱动三个维度,实现大数据移动化、数据化、智能化“三统一”。

企业经营指标的图谱以及实施,是企业达成“数据驱动决策”的关键步骤,但指标的制订、选定并不是一成不变的,而是根据行业、企业、不同的发展阶段各有侧重,指标背后暗藏业务流程、业务逻辑的量化,从指标窥探出问题的根源,是数据驱动决策的本质。美云智数数字运营从“体系化”着手,将众多数据进行治理并实现标准化,形成数据资产(指标库),根据企业的情况加上参考行业成熟的指标逻辑,形成综合标准加以应用,并在这一过程中不断实现闭环和纠偏。

数据经过模型化、知识化之后反哺业务流程,促动业务的智能化,比如供应链业务系统上线后,不但可以实现业务流程的线上操作以及人效的提升,还能在数据不断积累后建立供应风险模型,大数据自动实现风险识别、预警等,同样通过不断的建模、模型修正可以实现市场订单预测的准确性越来越高,营销选店选址的精准化投放等,让业务变的智能简单。

标杆应用:与实践智慧同行

数字运营将散落在各个业务领域、各个业务系统的数据统一进行汇集、整理、归档、并通过诸如指标模型、算法模型等加工、解析后,赋能管理决策或促动业务变革的过程,属于企业数字化推动的高阶阶段也是必然阶段。

以美的集团为例,数字化1.0阶段业务数据仅做简单的BI呈现,供应链、销售、库存等数据准确性有待提高。而在数字化2.0阶段,强调数据业务化,大数据平台已完成了多阶段的建设,数据驱动赋能业务,聚焦数字企划、导购服务、智能客服等,实现精准营销。产业数据分业务角色发挥价值,贯穿“研产销供服”,由点及面,通过构建“360 数据产品矩阵”,解决核心业务场景数据驱动的问题,并通过业权一体实现业务权限一体化。

如消费者在电商平台不仅有持续的评价、在各垂直平台吐槽和发表观点,同时在客服400电话、公众号评论等也不乏诸多发声,图片、音频、文字各种述求杂糅其中,企业需要借助结构化存贮、转化分析和指标化呈现的系统,分析异常后快速形成任务工单,在企业内部快速整改闭环,提升不良舆论应对效率和质量。

基于内部应用所提交的“数字运营答卷”外,美的经验还通过美云智数跨行业、跨领域、跨区域深化应用。

以某汽车为例,2017年携手美云智数构建DDM(数据驱动管理)大数据平台,实现数据体系化、透明化展示,核心业务信息化全覆盖,通过数据指导业务,基于数据全面洞察用户心声,高效获取全场景数据,反哺产品研发,推出一系列非常具有竞争力的产品,2022年全年销量超过230万辆,引领五年新高。

尝到数字运营甜头之后,2022年持续在客户域数字化建立“客户之声VOC”,整合企业内外部全渠道用户声音,覆盖完整、可信、可用的所有声音数据链,通过自动化收集、分析客户反馈数据,将数据转化成有效的见解,洞见客户对品牌、产品、服务在各环节的动态感知和情感,进而指引业务行动,为消费者提供最佳服务体验。客户之声VOC将车企投诉率从7.5%降至6.4%,实现了研发调研成本减少50%,每年客户服务费用下降超过1000万。

 

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