谈谈企业数字化转型
- 企业数字化转型为什么失败？
- 企业数字化转型中阻力是什么？
- 数字化转型过程中的风险在哪里？
为什么要数字化转型？
传统企业面临的问题是，几乎没有新的增量市场，无数企业在存量市场厮杀，分蛋糕，钱是一分一分赚。这就考验企业的精细化管理能力，而传统管理方式已经遇到管理天花板，必须借助“互联网 ”赋能，才能突破天花板。
事实上很多企业主已经意识到这个问题，也下决心转战数字化。但结果常常是以失败告终，这是为什么呢？
人才招聘的问题
很多传统企业中是没有企业转型所需的人才的，这时只能对外招聘，能招聘到合适的人才吗？这就看运气了。企业能招聘到什么样的人才，取决于面试官的格局和认知上线。招聘中存在的一个问题就是，一流人才去招聘，只能招聘到二流人才。二流人才去招聘，只能招聘到三流人才。以此类推…… 所以用人单位面试官的认知、格局、眼界、能力，决定了所能招聘到人才上线。
中式管理的问题
西方管理学起源比较早，二战后管理学已经非常完善，现代管理学的思想已经诞生，各大学纷纷开设管理学课程，西方企业是在现代管理学指导下经过的。而我们中国企业经历了激荡三十年，老一代企业家是没有学过西方管理学的，他们采用的是我们千年传统的仁治。结果是，西方企业是一个模子，中国企业各不相同，就如同西餐跟中餐一样。
中国企业随着管理层层的变动，组织架构，业务流程，岗位职责，权限等等都会随之变化。无法标准化的中国企业，就无法做出一套标准的通用软件系统，这样一来就必须深度定制开发，而定制开发的费用又是极高的。
产品选型的问题
产品选型的过程中，管理层的评估过于乐观。很多负责选型评估的管理层是深耕于传统行业的，首次看到数字化产品，是新奇的，激动的，并且对软件产品的期望过高的。就如同相亲过程，一见钟情，看到对方都是优点。常常有企业花重金购买了一个淘汰过时根本无法使用的产品。
选择产品的人和使用产品的人，产品选型是企业高管负责，但他们并不深度使用该产品（管理层主要使用该产品的审批功能）。当产品实施后，产品并没有给一线员工带来便利，而是增加了工作量，给工作带来不便，于是开始抗拒使用，慢慢转回原有线下流程，放弃系统，最终数字化转型失败。
管理层考虑的是数字化产品能给公司带来什么价值，员工考虑的是如何尽快完成工作，下班回家。举一个例子，美国越南战争中军方选择为士兵配备最先进的单兵武器 M16，但是在实际作战中却暴露了M16的多项缺点，综合来说不如AK47。这就是典型的选择产品的人和使用产品的人的矛盾问题，管理层与基层一线关注点不同，管理层认为可行，一线实践后认为不好用。
产品选型这个工作应该交给产品经理完成，同时对产品经理也是有要求的，不同的产品经理关注点不同，看到的角度不同。产品经理分为：战略型产品经理、业务型产品经理和功能型产品经理。相互配合，才能完成这项艰巨的选型任务
资金持续投入的问题
互联网企业资本加持，需要投入立即创造价值，烧钱是基本操作，资本会逼你有计划的把钱花出去。
传统企业的钱是土里刨食赚来的，花钱心疼，当持续投入，看不到回报，就会犹豫，减少投入，止损。
管理层对数字化转型的认识
数字化转型，并不是上个OA系统，实施ERP，开通京东，天猫店铺，搞抖音直播。
最终把能上的软件全都上了，能开通的平台都开通了，接下来就会发现各种软件和平台之间存在信息孤岛，数据无法互联互通，无法整体协调。
数字化转型是一种思维，公司自上而下需要进行改革，并不是将线下流程照搬到线上，线下的工作模式通过软件界面技术搬到线上后，根本无法工作。同时现有的线下流程与线上流程还会出现冲突，与平台流程冲突。
原有的流程要改变，新流程设计需要符合软件思维和互联网思维。企业数字化转型的本质是整合资源，连接市场，创新产品和服务，建立数字生态系统。
最后谈谈产品和技术的问题
技术团队的格局
在众多的失败案例中，发现很多企业把数字化转型看到过于简单，认为招聘一个能带团队的技术经理，再招聘几个工程师，就能完成企业的数字化转型。
这样的团队和技术负责人不具备高视点，宽视野，深洞察的能力，只能被动接受来自其他部门的需求或将当前的线下流程照搬到线上。
系统集成是个笑话
基于数据同步的技术，最终无一例外失败。在数字化转型过程中，企业采购了多套系统，服务商告诉企业，通过数据同步能把打通各种平台，几套产品/平台，定位不同，设计思路不同，使用技术不同，解决方案不同，妄图集成，将产品打通，但最终无一例外都会失败。
同步系统容易出现各种不可控因素，数据同步存在延迟，总之用户体验极差。技术能实现（选择产品的人）不等于用户体验好（使用产品的人）。
加法思维
追求完美，把流程设计的如此复杂，并且存在很多逻辑条件。例如：工作流，A审批之后 B 审批，如果B通过审批流向 C，如果 B 拒绝审批流向 D。在设计工作流时，应该尽量不出现逻辑判断，遵循从一端进入，从一端或多端流出，避免逻辑判断和循环。
用80%时间，开发了使用率不到20%的功能。
产品经理对需求来者不拒，多功能一个月用一次，甚至一年才会用一次，完全没有必要做成动态功能，对于使用频率不高的功能让技术人员手工处理就能满足工作需要。如果把这些不必要的功能都做成动态功能，会产生很多工作量，还会影响UI页面载入速度。
竞品思维
我们在做产品的过程中常常会陷入竞品思维，竞品思维让我们只关注竞争对手而忽略了用户。
竞争对手有的功能我们也要有，不断参考竞品，完善自己的产品，最终自己的产品与竞品的产品趋同，却忘记了自己需要什么。
这是很多外聘产品经理常常犯的错误，产品经理要将注意力从竞品转移到用户身上。
未来的产品设计，一切皆推送
最近接触了几个传统企业转型的项目，几个项目大同小异，我选择其中一个为例子。
这是一个建筑装潢的项目，他们做了一个采购平台，打算将采购从线下搬到线上，这样做的目的主要是，一来规范公司的采购流程，加快项目进度，减少采购过程中出现的腐败，二来是计划打造一个采购平台，让材料供应商入主平台，从入住或交易中抽成，寻找盈利模式。
我认为这样的设计初衷就是错误的。首先这种模式是上一个互联网时代的产物，即“平台 收费”的模式。其次切入点也是错误的，平台是个材料供应商交易市场。这个平台的运营模式是，第一步公司的邀请材料供应商入住平台，并收取一定费用，第二步公司的项目采购员去平台上线上采购。
你认为这个模式能成功吗？
这种将线下操作模式直接搬到线上的方法，算不上“企业数字化转型”，这个平台只是帮助采购员做了信息收集的工作。材料供应商在平台上的报价不是最低价格，通常是市场价，最终采购员仍然要一家一家谈核实价格。每种材料有多重规格，上传数据对于供应商来说工作量也不小。我们再看这个平台，它更像是企业 ERP 系统，给 ERP 系统开了一个对外入口，允许供应商上传他们的产品。
互联网正在发生的变化
让我们认真回顾一下最近十年互联网商业环境发生了巨大的变化，我们经历了产品为王的时代，这个时代我们常常把教育用户，培养用户使用习惯挂在最边上。如今是我们做用户画像，分析用户群体，揣测用户兴趣爱好……
你还在使用搜索引擎吗？你最近一次使用搜索引擎是什么时候？我几乎不用搜索引擎了，APP/小程序的时代搜索引擎被弱化，从百度市值也能看出搜索引擎的时代过去了。
最近几年的你会发现互联网产品具备几个新特征：
- 系统比你还懂得你，知道你喜欢什么
- 不再需要你去主动获得信息，而是被动等待信息推送给你
- 电脑端过渡到移动端
首先是你使用搜索引擎的次数越来越少，你不不再去平台花很长时间去找商品，做比较，而是从系统推送的信息中二次过滤。
然后是家里的电脑开机次数越来越少，对于很多家庭电脑不再是必需品，人们对移动设备的依赖程度越来越高，移动设备能随时随地拿出来使用，使用时间越来越长，产生的流量是电脑的几十倍，甚至很多人不止一台移动设备。
最后是使用习惯也在从“键盘 鼠标”向“触屏”方向过渡，由于移动设备没有键盘和鼠标，发展出一套特有的操作模式，使APP更便捷，更易于学习。电脑时代我们需要经过专业培训才能熟练操作软件，而APP时代是零学习成本。
来自用户的变化：
- 用户没有耐心看完一屏以上的文字，一分钟以上的短视频，超过30秒音频。
- 用户不再发表评论表达观点
- 用户等待你喂给他信息
- 用户忠诚度下降，随时不再关注你
- 获得点赞都很困难
- 你的产品必须足够吸引用户，持续不断的喂给用户信息，还要保持信息的质量，稍有下降用户就会流失，移动互联网时代键盘侠都在消亡，用户不再发表看法，坚持自己的立场，他会佛系地划过屏幕。
所以我们设计产品应该遵循以上几个原则，一是通过学习用户行为，可以知道用户对哪些内容感兴趣。二尽量做到让用户被动获得信息，即喂给用户信息。三是操作尽量简洁，动动手指即可完成交易。能用一只收，一个手指，绝不用两只手完成。
我们应该怎么做这个平台？
采购平台变成投标平台
我换个角度，将这个平台从采购变成招标平台如何？
我们将招标信息发布到平台上，附上采购清单（内涵材料，规格，标准，数量）。材料供应商根据采购单投标，未开标前材料供应商之间的价格保密，这样采销供应商才会出底线价。开标后，公示采购价格，其他供应商看到价格后，会在下次投标中给出更合理的价格。
撮合模式
撮合引擎将自动匹配采购单和材料供应商，将有可能产生交易的采购和供应商筛选出来，做好匹配，运营人员可以实时掌握匹配情况。
推荐系统也会通过消息推送，将匹配的数据推送给项目方和材料供应商。
项目方登录系统后，可以看到撮合引擎已经匹配好材料供应商。
材料供应商登录后，可以看到可能产生交易的项目采购单。
这样免去了他们相互寻找对方，撮合系统已经帮他们做了牵线搭桥。
机器学习
对于项目方，通过历史交易，以及采购人员的操作行为分析，可以得出，他经常采购的产品，经常打交道的供应商。
对于材料供应商，通过历史交易，以及投标好物，也能得出他们对那些项目更感兴趣。
这些数据都可以用于撮合引擎，做精准的推荐。
一切皆推送
这是一个消息推送的时代，没有人再去主动获得信息，你必须将准备好的信息喂给用户。
