六和勤强CIO洪飞：数据部门如何实现自身价值｜爱分析活动

 

 

以下文章来源于爱分析ifenxi ，作者专业研究的

 

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从组织的角度，企业数据价值释放必须要由专门的数据团队来支撑。数据团队建立后，也需要回答的问题是：如何在企业数字化战略落地中更好地证明自身价值？

”

8月16日下午，爱分析举办的第五届数据智能论坛现场，六和勤强CIO洪飞以《企业的数字化战略布局与数据团队的价值呈现》为题，就数据团队如何更好地与企业数字化战略和业务结合、实现自身价值进行了分享。

 

 

 

现将现场实录整理如下，文末可领取嘉宾PPT并免费观看完整版直播回放。

洪飞：非常荣幸有机会做这个分享，今天分享的主题是“企业的数字化战略布局与数据团队的价值呈现”。如果想要知道数据团队在企业里面要实现什么价值，首先要理解清楚企业所在的行业、公司的能力、个人的资源，其次在此基础之上构建数字化的战略，从每个层面去落地，并在每个业务环节中把数字化的价值呈现出来。具体有两种方式：第一是能够直接降低成本，能看到节省下的钱是多少；第二是在收入层面能够创收，带来新增的收入是多少。

 

 

 

 

 

 

01

数字化战略源于对企业价值的正确理解

 

首先是所处行业背景，我们公司处于食材供应链行业，跟所有人的日常生活息息相关，属于民生行业。2020年整个市场规模超过3万亿，其中长三角地区是6000亿。

企业能力背景方面，以华东地区为例，一方面我们共建有30个中心仓，拥有自有的、可控的冷链配送资源，以及社会化的配送资源。另一方面公司业务多元化，包括大型商超的KA业务、社会餐饮业务、团餐业务。比如大润发卖场的肉类制品销量中，其中70%的肉类制品由六和勤强提供。

但由于供应链的利润比较薄，如果要产生足够的利润额，就要有足够的规模。如果一年增长一两个亿，那永远形不成足够大的规模。从这个角度出发，企业规模的扩大就需要找到可复制的、标准化的模式，实现快速的规模化，所以说供应链是通过规模化来产生价值的。

 

 

通过不断的归纳、沉淀和总结，企业要做规模化，需要实现所有体系的标准化，然后利用标准化体系实现快速的复制，这就是我在定位公司数字化战略的出发点。

02

数字化战略三次升级的路径与价值

什么是供应链的数字化？以前的理解是把交易的环节搬到线上，但慢慢推进的过程中发现每个行业的差异都非常大，其他行业的经验很难带到沿用到食品行业，意味着核心差异依然是在供应链上，并不是在交易的环节，虽然交易很相似，但是整个供应链的结构不一样。

所以在2021-2022年我们对自己的定位进行了调整，从纯交易的角度转变为智慧供应链，从工厂到干线物流、仓储、配送、交易的每一个环节都要实现最高效的价值变现。从2023年开始，整个智慧供应链体系已经打造的比较成熟，为了让成熟的智慧供应链体系能够产生价值变现，能够更好链接上下游的资源，让它能够实现价值的快速裂变，从今年开始定位又作了一些调整，把它称为产业路由器。

那如何把过去24年沉淀的经验转变成系统化的东西？首先将公司所有能力做了分解，包含产品能力、采购能力、库存管理能力、派车配送能力、销售能力、财务风控能力、金融产品和数据分析能力这些部分。

其次，通过五年的时间来构建规划企业数字化体系，形成两步走的策略。前三年将公司能力做标准化的沉淀，后两年注重能力输出，对上游工厂的产能做智慧化，对下游伙伴通过产品、系统做横向整合并购，这既是一个系统，也是公司对行业的认知。

举个例子，如果从系统角度理解，可能有一个产品库，别人可以从这里选购产品，公司也可以基于产品库去做一些产品的研发，而产品库里面必定是沉淀了对整个行业的认知，才有产品能力去做市场渗透。

所以需要把行业认知变成工具，沉淀到产品体系里面，同时做到简单化、轻量化，才能赋能上下游的合作伙伴。

 

 

对产业路由器价值变现的理解，更多的是通过聚焦的方式，在供应链上产品力是最优先、最核心的能力，然后是仓储和配送资源，因为这部分是固定的成本支出，永远是节省不掉的。最后在这个基础之上可以做资源整合，去做快速的模式复制。

比如说可以把供应链部分拿出来，去做快速的招商加盟，类似社区店的千城万店加盟，只要你有好产品，马上就可以去变现。最底层的逻辑便是产品在市场的认可度以及是否更贴近消费的场景，因为越贴近消费者，产品的利润越高。

 

03

以数据中台建设支撑智慧食材供应链

 

数据中台是勤强数字化能力的底层基础。数据中台一定是先有应用层，再反过头来做整个数字化的中台这么一个建设，让整个管理层能够直观感受到数字化带来的价值体现。有了数据中台之后，再更进一步的建立整个智慧食材供应链。

基于我的理解，信息化底层是ERP，数字化底层就是数据中台，有了这两个非常稳健的底层的支持，在上游就可以做很多智能化的应用，去给各项业务去做降本增效，去带来收入。比如财务数字化、采购智能化、城配智能化、销售智能化和经营智能化，归根结底是要支撑上游业务的采购、仓储、销售和配送。所有的建设都是跟上游应用是密不可分的关系。

场景一：财务数字化的应用

 

传统企业财务方面有着诸多问题，比如记账方式传统、手工账多、分部多、各分部财务独立等，为了解决这些问题并实现应收风险管控、杜绝灰色地带、增人效锁编制的目标，财务的数字化就变得非常重要。

 

 

从数据价值的层面来讲，财务数字化建设对于公司财务风险的把控提供了非常大的帮助，这也是我们在企业数字化中最早启动的板块。

推动企业数字化，需要跟自己的业务部门有非常深度的结合。业务部门里面配合度最高的就是财务部门，因为财务部门天生是数字导向的部门，也是一个非常严谨的部门，它比业务部门更喜欢用数字来管理业务。

所以这是我的一个切入点，先跟财务把底层和钱有关的东西做好，再通过财务的角度来驱动各个业务门做改变，所有的IT、数字化的东西都是通过财务部门向外去推出。

当公司层面想要推动变革，而且有财务部门去辅助这个事，那就会变得很容易。当然各个业务团队往往一开始会抗拒，但只要尝到甜头了，都会愿意配合，这是需要一步一步去引导的。

 

场景二：采购智能化的应用

采购环节是业务运转非常重要的核心环节之一，采购控制得不好，对后续库存周转的影响非常大。所以我们对自己过往20多年采购数据做了一个分析，发现滞销是所有产品库存里面最要命的一个事情，而滞销的产生更多的是因为出现在采购环节。从数据分析结果来倒推，决定了我们要从采购角度去做整体的体制优化。

 

1.滞销品数据全面挖掘，直击问题核心

 

第一，从采购计划环节对所有滞销数据做分析，发现所有的滞销里面有6%已滞销的产品，依然发生了采购的行为，这是完全可以去避免掉的。

第二，在所有的采购里面又有12%是采购价高于正常市场价，可能是行情没有把握好等各种各样的原因，但是总归是有12% 的占比，那它也是很好识别的，因为你的价格已经偏离了正常的体系了。

第三，就是对未来的销量预测，因为采购一定是看产品的销售情况，或者基于历史销售多少来推测未来应该采购多少。比如一个产品的销售趋势呈有明显下沉趋势的，可能是由于季节性的原因，也可能是有一些网红性的产品，这样的产品库还在大量入产的话，就会产生严重的滞销。

 

 

 

 

 

 

 

 

最后一个也是带来严重滞销的是大客户，不少企业会重点维护大客户，因为大客户增长可以带来稳定收入和稳定的利润，但大客户控制不好，销售数不够稳定，那么所有帮他备的货都会成为一个非常大的一个风险。

当对所有部分拆解后，对采购体系重新改造成智能化采购系统，从采购计划，到采购入库，到付款审核，到供应商分级，从源头入手去阻止滞销的产生。

而面对不可避免的原因所产生的滞销，就要及时去发现什么环节有滞销，主动推动滞销的产品。第一步是采调协同，针对不应该采的产品通过分仓调拨过来。第二步就是主动动销，当客户群足够大已经无法准确的捕捉到每个客户的销售趋势是不是有变化，利用系统的智能化，主动找到客户去动销滞销的产品，两个手段就可以在事后及时化解出现滞销的产品。

 

2.采购时间的预测把控，缩短信息差

 

采购环节除了要控制好采购的品类，还要控制好采购的时间。很多行业涉及原料类的都会有行情的波动，涉及到行情波动就要对行情走势进行预测。

 

比如说禽肉产品会基于毛鸡毛鸭的出栏量、基于工厂的库存量、基于下游的规模，然后去做未来30天的行情预测，再通过专家团队做人工的预测，以系统加人工相结合的方式，往往能够实现比大部分的竞争对手踩到更好的行情节点。

 

场景三：销售智能化的应用

销售是最终能够带来利润的环节，怎么在销售环节把数字化的能力跟企业的业务相结合，是一个非常重要的事情。

 

我们有一个流失客户预警的工具，这个工具带来了很大的价值。整个模型是RFM的模型，R是最近一次的下单时间，F是下单频次，M是销售金额，基于这三个信息，就可以相对准确地把客户归类。

所有销售人员都有手机端的经营管理工具，他们会直观的看到每天有多少潜在流失，需要根据趋势提醒及时的介入挽回客户。在潜在流失客户里面，所有的业务人员需要知道哪些客户相对更重要的、主要在买什么产品、哪些产品最终出现销售额的下滑，分析原因并及时地去回访，维护好客情，那业务就能会实现比较稳定的销售。

 

另外一个销售场景，在快消品行业很典型的地推场景，引入到供应链领域时，像快消品一样，会涉及大量的渠道、大量的门店，一定要管好地推业务员：每天到底跑了多少个地方、到底这个地方有没有产生动销行为、有没有把样品铺进去。所以我们会通过四个标准化，把我们所有分部的业务人员，以及我们地推人员的工作全部都固化下来。

这样做的好处是可以清楚地知道，所有销售的工作分布，在做拓新市场的时候，供应链需要仓库布局和物流线路规划，怎么来做这两个事情？你就要有一个比较清晰的客户分布，可以通过系统中的每日打卡拍照工具，进行数据沉淀，很快就可以把一个新市场的客户地图整理出来。

场景四：调度智能化的应用

有了客户地图之后，就非常有利于我们的仓储配送部门去选址，和做整个路线的规划，然后做完路线规划就会涉及到路线规划是不是最优的选择，也就是调度的智能化。

以往这个环节会涉及大量的人员，不可避免会有一些内部人员的问题出现，现在通过系统的方式，我们会能够实现效率的极大化，能够实现成本的降低，进而打破很多的利益链条。

 

场景五：经营智能化的应用

我们还对公司所有的业务做了全套的梳理，最终形成了数据决策平台，从整个市场端一直到仓储到销售到这个物流端，基本上能够覆盖掉所有的业务相关环节。

但是我们还没有能够实现取数的便捷化，依然是通过传统的报表方式去做呈现的，这也是在慢慢的改造中。在实际的工作中，业务部门需要数据支持，我会把相应的数据人员配到这个团队里面去，未来我们的数据需求也会越来越多，一定会向着这种专业的取数工具、专业的BI工具这个方向去做演进。

 

­­­­­­­­­对于企业的数据团队和IT团队来讲，一定要从经验驱动转变为数据驱动，用C端产品的思维做企业的数字化，任何事情都要能够看到用户的行为数据。这个是我们内部手机端的决策工具，会持续去跟踪页面的UV和PV，持续关注每个环节的重度使用情况，当我们持续去跟踪之后，就会发现内部员工、内部领导真实关注点在哪、到底是哪个环节。我们也会通过这样一个工具和数据去证明整个数据团队在企业内部产生的价值。

最后做下总结：企业做数字化和智能化所带来的降本增效，目的一定不是为了取代人工，而是让低阶的人做高阶的事，让每个有能力的人可以发挥出更大的、超乎自身能力的能量，那么他的价值会变得更大。从疲惫于应对工作，到能够主动去思考和成长，最后再来反哺系统，实现整个系统、整个数据和业务的双向循环，才能帮助整个产业链去发挥更大的价值。

以上是我今天的分享，谢谢大家。

注：点击左下角“阅读原文”，可下载爱分析数据智能高峰论坛分享完整PPT。