说起企业的数字化转型，我们和国内很多专家、学者、企业家一起探讨过，虽然大家在概念和意义上没有统一共识，但我们依然可以通过很多商业实践案例，总结和发现它们背后的规律。
首先，我们通过一系列案例来看下数字化转型带来的商业上的变化。
1.企业品牌端
案例1：奥利奥
奥利奥几乎可以称得上是国民级饼干品牌。去年，奥利奥推出了一个非常火的新产品，叫做“坚果抱抱”。
产品在同年9月份上市，双十一时一跃进入整个产品类目的Top10，双十一当天一共卖出了55万包。
那么，奥利奥是如何完成新产品研发的呢？
一提到新产品研发，很多人会想：是不是某些人的“灵光一现”呢？其实，在今天的商业世界里，新品研发本质上是一个数据化驱动的过程，它正在朝着数据化驱动的方向演变。
奥利奥在新产品研发过程中，项目数据人员发现了一个很有意思的现象：饼干的核心消费人群同时偏好坚果类产品。
所以，他们提出了一个新的商业构想：有没有可能在坚果和饼干这两个类目之间做一个交叉型产品？
他们带着这个问题对目标消费者进行测试后，发现消费者非常乐意接受这个产品概念。
接下来，他们又完成了健康概念、口味、包装等数据的测试。最后根据所有测试结果，研发出了这款坚果产品。
如今，进行新品研发，不注重数据可能“损失惨重”。
案例2：蒙牛
过去，我们可能会认为，养牛更多是凭工人经验。其实，畜牧养殖业如今也发生了非常多的变化，养牛企业已经可以通过数据化方式监控整个生产过程。
蒙牛饲养了100多万头奶牛，这些奶牛分散在全国800多个蒙牛牧场里。当你走进这些牧场，会发现每头奶牛都身上挂着一个智能脖环。这个东西很像运动手环，它会记录奶牛一天的运动数据、产奶量、反刍次数等。
通过这些数据，可以反馈很多信息。比如，一头奶牛的步数突然减少了，管理人员就会让医生检查一下奶牛的身体状况，以预防疾病；如果一头奶牛的步数突然增加了，很可能是奶牛最近发情了。
他们还会在怀孕奶牛的尾巴上放一个重力感应装置，如果哪天奶牛的尾巴突然向上翘，说明这头奶牛很可能要分娩了。
蒙牛就是通过这些细微的数据监测手段，监控奶牛身体情况的变化，从而科学管理整个生产流程。
案例3：家居行业的柔性供给
现在买家具一定绕不开一个词，而且我相信越来越多的人会逐渐熟悉这个词——“全屋定制”。
大家可以想一想，10年前我们是如何买家具的？我们可能会逛很多商场，看很多品牌。在这个过程中，你可能会非常苦恼，因为不同品牌的家具、款式、风格都不一样。
而且，那个时候很多家具是标类产品（产品规格化，型号明确固定），也就是说，这款家具对于你的房子来说，可能会长了或短了、高了或矮了。
但是消费者并不善于量房子，很难量出精确的尺寸。所以在那个时候，买家具对消费者来说是一个很大的挑战。
接下来，把家具数据实时传送到品牌制造工厂的数据中心，家具车间里的柔性数控机床（具有适应不同品种、不同批量生产的能力）就可以根据这些数据生产出个性化的家具。
数字化为家具行业带来了很大的帮助：企业在满足消费者个性化需求的同时，生产成本也没有升高。
2.私域营销
以上三个案例，更偏重企业端、品牌端，接下来我们讲一下私域营销。
最近，我们在和很多企业交流时，有人开玩笑说：今天的企业不是正在做直播，就是在准备做直播的路上。
现在很多人都在分析直播，比如直播的交互性、IP、社群营销等。但我认为，直播带货的背后是消费者资产数据化给企业带来的巨大价值。
比如，一个企业有几百万、几千万甚至上亿的客户，但企业并没有好方法去客观描绘和触达他们。
我们经常会问：“你的客户在哪里？他们的喜怒哀乐是什么样的？你如何触达他们？你如何和他们进行有效互动？”很多企业根本无法回答。
然而，今天的企业可以借助数据化手段，最大程度上改善与消费者的互动关系。
3.门店
现在，我们走上街头，会发现越来越多的数字化手段在进入服务场景。比如，过去我们去一家餐厅吃饭，会有一个服务员问你想吃什么，然后拿出一个记账单记下你点的菜品。
但现在，完全不需要。只要打开手机扫一下桌上的二维码，就可以完成整个自助点餐动作。吃完饭结账时也可以直接自助支付。
这样一来，消费者的体验越来越好，店家也因此节约了昂贵的人力成本。
但是我想和大家说的是：我们更应该看到的是它背后的数据价值，比如什么样消费者进到了我的门店、在店里消费了哪些菜品、他喜欢什么、他为什么打了好评……这些数据都可以成为我们门店后续运营优化的重要依据。
新冠疫情发生后，不仅是年轻人，我们身边上了年纪的叔叔阿姨，包括我们自己的父母，似乎一夜之间都接受了在手机上买菜。这其实是消费者端的变化。
我更建议大家看看供给端的变化：很多菜市场在以飞快的速度实现数字化，很多摊位也因此实现了百分之几十的业务增长。
前面讲了一系列案例与现象，我认为有一个东西我们不该回避：
到底是什么推动了这些商业变化，构建数字化商业的底层逻辑到底是什么？
1.数字化商业的底层逻辑
我认为有两个东西不可或缺：一个是硬能力建设，一个是软能力建设。
①硬能力建设
谈到数字化，我相信很多人脑子里会涌现一些词汇：系统、平台、工具、应用软件等。过去，数字化是大公司的专利，因为需要很大的投入。
但是今天，随着数据商业基础设施的普及，SaaS（软件即服务）等各种各样数据应用的出现，企业的数字化建设以及数字化能力打造的门槛已经被降到极低了。这是时代给我们带来的数字化商业红利。
②软能力建设
今天，越来越多的企业需要数据方面的人才，如首席数据官、首席增长官，包括BI（笔记君注：BusinessIntelligence，商业智能）分析师、数字化管理师、人工智能训练师等。
可以说，现在企业对于数据人才的需求是井喷式的，而且这些数据人才在企业中发挥的作用将越来越大。
2.C2B：回归商业本质，思考商业价值
笔记君注：C2B，CustomertoBusiness，即消费者到企业。
很多人说，现在在中国的商业场景中，几乎所有的生意都值得重做一遍。
我们重新体会一下这句话，为什么所有的生意都值得重做一遍？背后的原因到底是什么？
我们认为，所有的商业现象一定要回归到商业本质分析。
商业本质其实就8个字：价值创造、价值传递。
如今，越来越多的热点词汇出现在我们的视野中：供应链的C2M（用户直连制造）、数据中台、增长团队、KOC（关键意见消费者）、全渠道、社会化分销……
在这些新商业趋势背后，核心推动力都是数据。数据为商业在价值创造和价值传递上建立了新的增长动力。
过去，我们经常会有意无意地把消费端和供给端分开。比如，我们经常会说，这是消费互联网的范畴，那个是产业互联网的范畴。
但是，随着整个数据通路的铺设，大量消费互联网数据会以很快的速度甚至实时推动整个产业互联网的运营决策优化。
而另一端，整个产业互联网也会以极高的效率响应，甚至提前挖掘消费端的潜在需求，分析消费者的喜好、偏好。
未来，C2B不会再是某个行业的专利。越来越多的行业将以C2B为核心手段去满足消费者需求、创造新的价值。
未来企业最重要的资产可能不再是我们传统意义上的厂房、设备、工具、专利等，而是数据。用数据化方式管理消费者资产将会成为企业未来的核心竞争力。
综上所述，企业的数字化转型本质上是业务数据化与数据业务化双轮驱动的过程。
3.企业数字化转型的5个实践性问题
我们在做商家赋能、生态赋能的过程中，会和不同行业的企业交流。他们会问：“该如何理解企业数字化转型？企业该如何评判自身到底适不适合做数字化转型？数字化转型的效果怎么样？”
面对这些问题，我们通常用5个问题帮助企业自我审视：
第一，企业业务能否用数据的方式刻画和描绘？
这是企业数字化转型的一个非常重要的前提。
第二，能否用可控成本收集数据？
对很多企业来说，这会有一点难度。因为收集有些数据需要花费非常多的人力和物力，甚至需要外部第三方机构的力量才能做到。
第三，是否具备数据分析能力？
现在很多公司都有自己的BI（商业智能）团队，但大部分企业还没有成立BI部门，也还没有找到合适的BI团队的Leader，所以在数据分析方面会存在一些挑战。
第四，数据是否具备对业务行动的影响力？
数据分析报告与业务的行动是否能产生一个良好的化学反应，这其实是一个非常考验公司管理决策模式的问题。
第五，是否基于数据形成公司决策，而不是基于某些管理层的个人经验？
以上就是关于数字化转型的5个基本问题，同时也是我们对于企业数字化转型的5个核心判断。
接下来，我想讲讲数字化赋能的问题。
在数字化赋能过程中，企业家可能会问：在我们业务快速发展的过程中，赋能到底能帮到我们什么？能不能用具象化的方式告诉我赋能的价值是什么？
我们认为，赋能有两层意思。
1.传统意义上的赋能
传统意义上的赋能是通过各个领域的最佳实践，弥合企业能力差距，实现规模化复制。
我们经常会在接待企业时问他们：“今天来访的预期是什么？”
很多企业会说，我想看看这个行业里的最好的实践是什么，这个实践有没有能借鉴的地方，从而弥合我们和它之间的差距。
从这个角度讲，赋能就是寻找各个行业中最好的标杆实践，发现那些成长速度最快的商家实践，然后基于这些实践总结、提炼一些我们认为可复制、可应用的方法。
2.未来意义上的赋能
我有没有可能创造性地发现很多人还没有看到的商业机会？也就是说，到未知领域进行新的探索。
对此，我们总结了2个基本的实现方法：
第一，感性认知。带着商家到不同的行业里去看，通过不同行业的相互碰撞，带给他们一些基于交叉商业机会的跨界考量。
第二，理性认知。基于数据，给大家一些探索新商业机会的参考。
我们会用到一个在商业模式创新中非常基础的工具：奥斯本的检核表法。
很多企业家对这个方法并不陌生，但问题是你能否通过数据，看到那些通过感性的经验看不到的东西。
对很多企业家来说，他们并没有足够的精力监控多个行业。但通过奥斯本的检核表法，可以看到不同行业的数据变化，发现在9个不同的创新方向上出现的新产品……
更重要的是，我们还能根据大量的数据分析发现一些行业中很有意思的新产品，这些新产品不但赢得了好口碑，也在市场上拿到了非常好的业绩。
这些，都是能在赋能过程中基于数据反哺到企业和品牌的。
关于未来意义上的赋能，我想抛出三个问题，供大家一起品味也希望大家能够在探索未知的商业模式时有所借鉴。
①为什么不呢？
过去，我们经常会怀疑某个事情到底靠不靠谱，但是我觉得我们在进行商业模式创新的时候一定要问自己一个问题：如果那些我们认为不靠谱的事情最终都实现了，为什么不尝试一下？
②我们认为的不可能的东西最终实现了，需要具备哪些前提条件？
对此，我们一定要强迫自己思考：如果为了达成这个目的，我们需要具备哪些条件？
③难道这些条件真的不可获取吗？
我相信，一个企业一定会从依赖经验化判断逐步进化到依赖数据，包括数据背后的算法，然后形成企业自己的决策机制，从而变成一个自进化组织。
3.企业数字化转型的基本动作
对于企业数字化转型背景下的赋能，我认为企业家们可以对照4个基本动作：
解构商业模式的核心环节
分解核心环节中的具体业务管理动作
持续调研与数据洞察
让赋能与业务之间产生紧密结合
我一直相信，整个商业世界的发展逻辑一定是生长逻辑。作为一个商业赋能领域十几年的老兵，我非常相信一句话：赋能创造商业价值。
我们一直对未来的商业世界充满各种各样的想象和憧憬，也在用非常科学的、严谨的态度，一步一步脚踏实地地接近我们的梦想。
最后，送给大家一句德鲁克曾经说过的话，预测未来最好的方式是创造未来。