如何解决消费品中的数字化和分析的扩展麻烦
发布时间：2021-06-09 20:59:07 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：许多消费品公司已参与数字化和分析领域的角逐，但能够扩大影响力的却寥寥无几。下面来看看领导者们的正确做法。 如果你随便问一名消费品主管，问他(或她)的公司是否已在数字化和分析方面进行了投资，你几乎一定会得到肯定的回答。但是，如果你问这些投资是否
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许多消费品公司已参与数字化和分析领域的角逐，但能够扩大影响力的却寥寥无几。下面来看看领导者们的正确做法。
如果你随便问一名消费品主管，问他(或她)的公司是否已在数字化和分析方面进行了投资，你几乎一定会得到肯定的回答。但是，如果你问这些投资是否取得了预期的成果，回答则多半是否定的。我们的研究表明，投资数字化和分析的消费品公司中只有40%的公司获得了高于资本成本的回报。其余的公司则受困于“试点炼狱(pilot purgatory)”，虽然小有所成但却没有对整个企业产生影响。
潜在价值并非微不足道：我们的分析表明，公司扩大数字化和分析计划的能力与其盈利状况相关。在本文中，我们描述了公司在扩大数字化和分析规模的过程中会遇到的一些最常见的陷阱。我们还将研究持续获得成功的新兴方法。
衡量数字化和分析的成熟度及其价值
就数字化成熟度而言，消费品行业还有待提升。在最新的麦肯锡数商(McKinsey Digital Quotient)调查中分析的11个行业中，消费品排倒数第三。该行业在分析成熟度的比较中表现优异，排名第五。这不足为奇，因为大多数消费品公司都将重点放在既定的分析领域(例如定价)上，而这些领域无需太多直接的消费者数据。与消费者有更直接联系的行业(例如零售业)则更加注重数字化功能，从而实现全渠道的消费体验。
在消费品行业中，数字化和分析成熟度最高的公司正在创造巨大的价值。在2010年至2018年间，数字化和分析业方面表现成熟的公司(位居前五分之一)的股东总回报(TSR)的复合年增长率(CAGR)为19.2%，比排名倒数五分之一的公司的2007年的12.3%复合年增长率高约60%。
尽管该分析无法证明这种因果关系，但这种关联性却十分令人信服。鉴于行业要应对发展方面的难题，因此行动呼吁(call to action)十分清楚明了：要么充分利用数字化和分析的力量，要么就落伍。
最常见的失败模式
凭借与全球消费品企业合作的经验，我们发现了四种最常见的失败模式——这就是导致一些组织无法通过数字化和分析大量获取价值的一些错误：
•没有将数字化和分析程序与企业策略关联起来。落伍者往往将数字化和分析工作视为次要项目，而不是在整个企业推动工作重点的因素。毫不奇怪，这些工作很难获得成功所需的各种关注和资源。
•过早进行大笔投资。有些渴望拥有最新技术的公司在没有彻底了解企业的真正需求以及产生重大影响的源头就抢先对数字化和分析进行投资。这种失败模式通常以两种形式出现：公司要么追求成本高昂且包罗万象的“数据湖”，要么不仔细考虑数据湖将要实现的功能，要么投资新技术栈以简化或协调核心平台(例如企业资源计划系统)，最后却发现仅仅在两年以后，当今一流的技术栈就会过时。
•坚持找到“完美”的员工。落伍者要花半年时间来找两三名数据科学家，或者一直等到他们认为已经找到了“完美”的人才来领导团队。找最优秀的数据科学家，数据工程师，设计师和其他熟练的技术人员来担当关键职务并没有错，但是有多种方法可以在建设技术团队的同时加快进度，例如为了获得新的能力而培训内部人才，将职责分散化或建立合作伙伴关系。
•对变革管理的投资不足。高管们常常表示自己希望在变革管理上的投入与在技术上的投入一样多，甚至更多。如果没有高级业务负责人在变革方面做出榜样，也没有制定全面的计划来鼓励一线员工采用，那么新技术就不会产生任何粘性。根据经验，数字化和分析领域的领导者必须按以下方式分配精力和投资：25%用于数据，25%用于技术，50%用于变革管理。
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