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來源/哈佛商業(yè)評(píng)論

撰文/陳戰(zhàn)

多年來，高管們一直被告知，高級(jí)分析方法（advanced analytics）可以為幾乎所有業(yè)務(wù)問題提供更好的答案。然而令人驚訝的是，至少在零售業(yè)，很少有公司充分利用了這一機(jī)會(huì)。

(資料圖)

盡管沃爾瑪、亞馬遜和其他幾家最主要的零售商在分析方法領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，根據(jù)不斷增長(zhǎng)的實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)做出了許多重要決策，但是他們的大多數(shù)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手仍在使用非?；镜墓ぞ摺Ｅc未來如何發(fā)展相比，這些工具更善于追蹤他們走過的路。

這已經(jīng)對(duì)這一行業(yè)產(chǎn)生了實(shí)質(zhì)影響。據(jù)麥肯錫估計(jì)，疫情期間，25家業(yè)績(jī)最佳的零售商，其中大多數(shù)是數(shù)字化領(lǐng)先者，他們的利潤(rùn)比遲滯者高了83%，并且獲得了行業(yè)九成以上的市值收益。盡管無法證明數(shù)字化遲滯會(huì)產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)，但遲滯者似乎確實(shí)“把錢留在了桌上”。例如據(jù)麥肯錫估計(jì)，在食品雜貨零售業(yè)，運(yùn)用高級(jí)分析方法將為雜貨商增加2%的收益。對(duì)于一個(gè)處境艱難、利潤(rùn)較低的企業(yè)來說，這無異于一筆潛在的意外收獲。

這對(duì)大多數(shù)人來說都不是什么新聞。即使發(fā)展最慢的公司的高管，也一定會(huì)在某種程度上意識(shí)到自己正在錯(cuò)失良機(jī)。然而，盡管了解分析方法已經(jīng)給他們的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手帶來了諸多優(yōu)勢(shì)，也知道學(xué)者和顧問在不斷開發(fā)出越來越先進(jìn)的分析法解決方案，大多數(shù)遲滯者仍然難以在短期內(nèi)趕上領(lǐng)先者。

為什么這么多企業(yè)在實(shí)現(xiàn)這一飛躍時(shí)，遇到如此大的困難？是什么阻礙了他們？

六個(gè)癥結(jié)

為了找到答案，我們采訪了一組不同的全球零售業(yè)高管，他們活躍于美洲、歐洲和亞洲的零售商、分銷商、咨詢公司和分析方法供應(yīng)商中。我們采訪了分析方法成熟度各不相同的24家公司的領(lǐng)導(dǎo)者，他們列舉了以下六個(gè)主要因素：

文化。大多數(shù)公司都存在風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避問題，并且沒有為分析方法項(xiàng)目設(shè)定明確目標(biāo)?！皵?shù)據(jù)重要嗎？”一位受訪者告訴我們，“每個(gè)人都說重要?？扇绻銌栐颍芏嗳擞植恢?。”其他人則輕視了分析方法，認(rèn)為這更像是藝術(shù)而不是科學(xué)。一家百貨公司的高管回憶起一位買家的問題：“算法會(huì)告訴我買什么衣服嗎？我知道自己要買什么衣服?！?/p>

組織。許多人表示，他們的公司在努力在集權(quán)與分權(quán)間保持平衡。這兩者都至關(guān)重要：集權(quán)是為了實(shí)現(xiàn)效率、規(guī)模經(jīng)濟(jì)和一致性，而分權(quán)是為了靈活性、更強(qiáng)的本地化能力，以及對(duì)更廣泛想法的接受能力。

人員。然而受訪者給出建議，更大的問題可能是：運(yùn)行分析方法功能的人通常并不真正了解業(yè)務(wù)。正如一位高管所寫：“在與面臨問題的人互動(dòng)時(shí)，一些分析人員會(huì)給人留下一種不良印象：他根本不了解業(yè)務(wù)，我稱之為‘機(jī)構(gòu)退出’（organ withdrawal）。所以他們完全不會(huì)再和這個(gè)分析員嚴(yán)肅對(duì)話?！?/p>

同時(shí)，大多數(shù)高管，特別是中型企業(yè)或者新興經(jīng)濟(jì)體的高管告訴我們，他們面臨著一個(gè)嚴(yán)重的問題：?jiǎn)T工缺乏設(shè)計(jì)和使用分析工具的合適技能。他們最需要的是能夠彌合功能差距的員工，即實(shí)現(xiàn)分析方法與業(yè)務(wù)相互轉(zhuǎn)換的人員。僅荷蘭一個(gè)國(guó)家就需要數(shù)千名計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家和數(shù)據(jù)科學(xué)家，但每年只有幾百名相關(guān)人才進(jìn)入市場(chǎng)。目前，在領(lǐng)英列出的商業(yè)分析職位中，荷蘭有4000多個(gè)，歐洲近50000個(gè)，美國(guó)100000多個(gè)。

過程。企業(yè)用來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的資源是有限的。一些受訪者指出，分析方法項(xiàng)目往往耗時(shí)太長(zhǎng)，而且缺乏明確優(yōu)先級(jí)。有明確整體目標(biāo)責(zé)任線的過程，會(huì)有益于分析法方案的實(shí)行。

系統(tǒng)。許多公司目前必須設(shè)法應(yīng)對(duì)雜亂的遺留系統(tǒng)。一些公司抱怨他們沒有能力跟上可用數(shù)據(jù)的指數(shù)式增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)復(fù)雜性和工具復(fù)雜性間，也經(jīng)常出現(xiàn)不匹配的情況。

數(shù)據(jù)。受訪者告訴我們，他們最大的問題在于數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理：數(shù)據(jù)通常分散在公司的不同地方，并且沒有系統(tǒng)性的管理。一些公司甚至沒有收集他們需要的數(shù)據(jù)?！拔覀兩踔翛]有生成大量數(shù)據(jù)，”一位高管表示，“我們的運(yùn)輸單元中沒有傳感器，沒有做到GPS全覆蓋，庫(kù)存里也沒有射頻識(shí)別技術(shù)（RFID），因此無法了解商品的位置?！?/p>

當(dāng)然，許多落后公司的高管也不滿于現(xiàn)狀，并希望做出改變。他們希望投資于基于云的存儲(chǔ)和計(jì)算、更好的資產(chǎn)跟蹤及更多技術(shù)，以提升客戶體驗(yàn)，并跟蹤消費(fèi)者行為。視頻技術(shù)在許多愿望清單上也排名靠前，其次是移動(dòng)應(yīng)用。其他高管正在尋找可挖掘的產(chǎn)品屬性數(shù)據(jù)，以便找到更多答案，比如為什么某些產(chǎn)品會(huì)被退回，或者客戶現(xiàn)在最喜歡或最不喜歡的是什么。

大多數(shù)高管還告訴我們，他們期待著有一天能擁有更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，和更加智能的機(jī)器學(xué)習(xí)工具。他們需要更為精細(xì)的決策支持，例如以每個(gè)店鋪為單位。許多人告訴我們，他們希望在需求規(guī)劃、建模和解決方案策略等方面獲得更多幫助。他們還希望在整合其他非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)上獲得幫助，例如人口普查、人口數(shù)據(jù)，以及天氣、店內(nèi)客戶活動(dòng)、社交媒體活動(dòng)、點(diǎn)擊流和在線搜索趨勢(shì)等方面的數(shù)據(jù)。但是僅獲取數(shù)據(jù)還不夠，還需要可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可操作知識(shí)的工具。

入門指南

這里我們推薦兩種方式：

首先，評(píng)估一下自身立場(chǎng)。你最常做的重要決策是什么？用于做出這些決策的分析方法先進(jìn)程度如何？企業(yè)文化是否為循證決策做好了準(zhǔn)備？你是否組織好各個(gè)部門在使用分析方法時(shí)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和創(chuàng)新，同時(shí)從這些經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，以將成功的洞察力從局部應(yīng)用，擴(kuò)展到整個(gè)公司？你是否有具備轉(zhuǎn)換技能的人才，例如可以從業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)換到分析方法，再將分析結(jié)果轉(zhuǎn)換為業(yè)務(wù)建議？我們是否具有系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施，來收集、存儲(chǔ)、組織、獲取和處理分析方法方案所需的所有信息？

其次，問問對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行更好分析后，可以改進(jìn)哪些流程。如何改進(jìn)用于分析數(shù)據(jù)的分析方法？如何使分析員采用的方法更具前瞻性，更為先進(jìn)？

一旦完成初步評(píng)估，艱難的工作就開始了。前進(jìn)之路需要組織重新設(shè)計(jì)和策略性投資。下面，我們會(huì)分別進(jìn)行討論。

組織重新設(shè)計(jì)。我們研究過的分析領(lǐng)先者，展示出了一種崇尚實(shí)驗(yàn)的組織文化?！按筇幹?，小處著手，快速擴(kuò)張”的口號(hào)隨處可見。對(duì)于這些公司來說，數(shù)據(jù)和分析工具似乎是其DNA的一部分。重塑組織文化不是一項(xiàng)小任務(wù)，但是我們建議首先重申與分析方法相關(guān)的組織價(jià)值觀。

具體來說，領(lǐng)導(dǎo)者可以帶領(lǐng)開展一場(chǎng)內(nèi)部運(yùn)動(dòng)，強(qiáng)調(diào)分析方法旨在增強(qiáng)決策者的能力，而不是取代他們。培養(yǎng)一種文化，讓員工因理解分析工具做出的預(yù)測(cè)和解決方案而獲得獎(jiǎng)勵(lì)，而不僅是執(zhí)行建議和獎(jiǎng)勵(lì)服從?？偟膩碚f，打開算法的黑匣子，認(rèn)識(shí)到當(dāng)管理者具備基本方法的一手知識(shí)時(shí)，更有可能用到分析方法解決方案，這樣就可以消除廣泛采用分析方法的內(nèi)部阻力。目標(biāo)就是讓循證決策成為公司文化最重要的基石之一。

從結(jié)構(gòu)上看，我們觀察了處于利用分析工具前沿的公司，它們用成功的組織設(shè)計(jì)補(bǔ)充了這種實(shí)驗(yàn)文化。許多公司采用軸輻式結(jié)構(gòu)（hub-and-spoke structure），將一些專業(yè)知識(shí)嵌入特定的業(yè)務(wù)職能中，另一些則位于致力于分析方法的卓越中心。這種組織設(shè)計(jì)有許多好處。卓越中心可以為從事分析工作的人員提供一個(gè)社區(qū)，既方便監(jiān)督，促進(jìn)知識(shí)共享，還能匯集資源。通過將團(tuán)隊(duì)的一些成員安排在業(yè)務(wù)部門，公司避免了卓越中心獨(dú)立工作的風(fēng)險(xiǎn)——特別是團(tuán)隊(duì)處理在技術(shù)上有吸引力，而非與實(shí)際相關(guān)的問題的風(fēng)險(xiǎn)。

策略性投資。我們很清楚，我們觀察到的處于分析方法領(lǐng)先地位的公司，對(duì)其系統(tǒng)進(jìn)行了大量投資。大多數(shù)公司都做出了戰(zhàn)略選擇，使用基于云的系統(tǒng)取代了傳統(tǒng)系統(tǒng)。為什么這很重要？這樣避免了更新遺留系統(tǒng)時(shí)的一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)，即新舊系統(tǒng)的整合。對(duì)新模塊與現(xiàn)有系統(tǒng)交互能力的投訴比比皆是。新的基于云的系統(tǒng)避免了這些挑戰(zhàn)，經(jīng)過設(shè)計(jì)之后，可以用于擴(kuò)展并利用大數(shù)據(jù)逐步提升的有效性。

與此相關(guān)，數(shù)據(jù)治理是領(lǐng)先企業(yè)的關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)。與集中存儲(chǔ)一樣，數(shù)據(jù)質(zhì)量也是一個(gè)優(yōu)先事項(xiàng)。我們發(fā)現(xiàn)，阻礙分析技術(shù)進(jìn)步的障礙之一，是現(xiàn)有數(shù)據(jù)的孤立性，這就導(dǎo)致難以將企業(yè)范圍的數(shù)據(jù)納入決策之中。未來的決定會(huì)涉及跨越組織邊界，例如跨越營(yíng)銷和運(yùn)營(yíng)。打破數(shù)據(jù)孤島后，定價(jià)團(tuán)隊(duì)就可以整合各種運(yùn)營(yíng)因素，例如交付能力或交付周期，從而提高組織績(jī)效。

最后，在我們看來，最重要的是，公司要投資關(guān)鍵人才，并且開發(fā)獲得這類人才的途徑。有很多方法。一種可行方法，是與可以提供數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)位或類似項(xiàng)目的大學(xué)開展合作，這些項(xiàng)目通常會(huì)設(shè)法為學(xué)生提供可操作的真實(shí)課題。這樣做有兩方面的好處。學(xué)生可以獲得相關(guān)商業(yè)問題的實(shí)用知識(shí)，練習(xí)向企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者提出分析解決方案，同時(shí)，公司可以了解最新工具，并為未來的招聘機(jī)會(huì)提前預(yù)覽一部分人才。另一種可能是為現(xiàn)有員工制定培訓(xùn)項(xiàng)目。量身定制的內(nèi)部項(xiàng)目可以向老板傳遞分析工具的一些基本知識(shí)，也可以向全職從事分析的人傳授業(yè)務(wù)知識(shí)。

技術(shù)革命往往分為兩個(gè)有重疊的階段：引入一套新工具，然后獲得操作這些工具所需的專門知識(shí)。第二個(gè)階段，即開發(fā)運(yùn)用新工具的技能，往往會(huì)減緩采用速度。在職業(yè)初期，托馬斯·愛迪生（Thomas Edison）身邊沒有多少電工，而萊特兄弟（the Wright Brothers）則是自行車技工。在這方面，數(shù)據(jù)分析革命并沒有什么不同，不同的是這些新工具的設(shè)計(jì)速度。在有海量數(shù)據(jù)的時(shí)代，先學(xué)會(huì)從深刻見解中獲益的人，無疑會(huì)比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手獲得更強(qiáng)大的運(yùn)營(yíng)優(yōu)勢(shì)。

尼科爾·德霍雷修斯（Nicole DeHoratius）安德烈·穆薩萊姆（Andrés Musalem）羅伯特·魯?shù)驴瓶耍≧obert Rooderkerk）| 文

尼科爾·德霍雷修斯是芝加哥大學(xué)布斯商學(xué)院（Booth School of Business）的運(yùn)營(yíng)管理兼職教授。安德烈·穆薩萊姆是智利大學(xué)的工業(yè)工程副教授，也是復(fù)雜工程系統(tǒng)研究所（the Complex Engineering Systems Institute）的研究員。羅伯特·魯?shù)驴瓶耸且晾鼓匪箶?shù)據(jù)分析中心（the Erasmus Centre for Data Analytics）零售分析專家實(shí)踐的學(xué)術(shù)主任，也是伊拉斯姆斯大學(xué)鹿特丹管理學(xué)院（the Rotterdam School of Management）的運(yùn)營(yíng)管理副教授。

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