把握“短暂时机”

所有企业都逐步意识到数字化转型的重要性，企业必须着眼于下一个能使其脱颖而出的领域：瞬时市场。从内部角度来看，这意味着打造真正的敏捷型组织，培养识别机遇和准确交付客户所需的能力。

事实上，即时提供所有产品和服务的时代仍未到来，新数字化企业的运营方式已经与以往完全不同了。例如创新服务、更高效率或者更个性化。新数字化企业寻求的更多，他们着眼于改变市场的运作方式，从而在竞争中脱颖而出。

企业、员工、消费者和行业之间的联系越发紧密，数字化已经不足以让一家企业脱颖而出。不过，数字化能够助力企业充分利用下一个重大机遇：把握“短暂时机”。

极速柔性生产

案例1：饮料品牌PaperBoat将超个性化作为实现市场增长的关键因素。 PaperBoat主要生产含乳饮料。与其他致力于提高饮料浓稠度的饮料厂商不同的是，PaperBoat会根据售卖地区的差异推出不同的口味。PaperBoat将咖喱叶、青椒或生姜等地方风味融入饮料中，以更好地满足当地人的口味，甚至还选用当地芒果品种，以迎合各地消费者的喜好。对PaperBoat而言，没有什么机遇是“太小”或“太短暂”的。该企业甚至推出了限量款季节性饮料，以庆祝当地的节假日，以Panakam为例，这款饮料每年只售卖三天。

技术是PaperBoat执行这些精细化战略的坚实后盾。该企业在WhatsAp上开展消费者调查，以获取各地消费者的反馈，收集相应数据，并利用专属分析平台不断生成新洞察。PaperBoat的工厂中配备了物联网（IoT）传感器，能够灵活进行各项操作：通过电脑改进配方最多只需两到三分钟，甚至考虑到天气和气压等外部变量，以确保成品饮料的味道完全符合预期。

PaperBoat作为一个出色的例证，生动展示了领军企业如何精准把握个性化市场的“短暂时机”。科技进步使得人们的生活变得越来越个性化，一个充满了众多“现实”和“时机”的多元世界由此诞生。企业必须彻底颠覆组织架构，才能及时把握这些机遇，这就意味着把每一“时机”视为单独的市场——瞬时市场。

企业可以利用数字手段直接与消费者接触，分析功能也日益强大，因此，企业对当前和潜在市场的了解程度之深可谓前所未有。凭借着复杂的后台技术，企业可以迅速调整业务方向，提供市场所需服务的速度也越来越快。如果企业能够有机整合这些功能，就有机会针对瞬时市场提供新产品或服务。这不仅意味着满足特定消费者的需求，更意味着满足该消费者在某一特定时间的需求。

掌控瞬时市场既是一门艺术，也是一门科学。提供针对每一刻的产品和服务不仅不切实际，而且毫无必要；掌控市场的艺术性在于选择消费者满意的恰当时机，科学性则在于打造一家能够根据具体情景为消费者提供个性化产品和服务的企业。未来，生产商和消费者两方面的“瞬时需求”都需要得到满足。

案例2：在生产商瞬时需求方面，以通用汽车（General Motors）为例，该企业在一家制造工厂安装了3D打印机，装配线上的工人在需要时可现场打印出故障工具的替代品。这大大降低了更换工具的成本。毕竟，一款常用工具价值3000美元，3D打印则仅需3美元，而且生产线无需停工。

案例3：在消费者瞬时需求方面，以Zume Pizza为例，该企业通过一款应用程序，将定制订单直接发送到披萨流水线上，由机器人制作，以及时满足消费者需求。机器人可以擀面饼、加酱料、将面饼放入烤箱，平均出餐速度比竞争对手快20分钟。

这些进军瞬时市场的企业顺应了高度数字化世界的自然趋势。当企业和消费者之间的在线交互频率越来越高时，按需服务和定制化产品的成本和难度会变得越来越低。

由于消费者享受到的产品和服务越发便利、即时、高度相关，人们期望每家企业都能提供如此优质的服务。自2015年以來，“当日送达”的搜索量增长了120%，人们对个性化体验的期待值也水涨船高，71%的消费者对于非个性化购物体验表示失望。B2B领域的期待值也大幅上涨，Sales force最近的一项研究证实，绝大部分商业合作伙伴表示，了解其需求及其使用产品和服务的方式是成功合作的关键所在。

一旦错失良机，就无法进行补救。76%的客户认为，一旦不满意，他们可以轻松转移业务。不过，机遇总是青睐时刻准备就绪的企业。

如果企业能够制定各种技术战略以满足客户日益上涨的期待值（甚至超常发挥），必将远远领先于竞争对手，为新数字化未来做好准备。许多企业已经斥巨资开发所需的各项工具：AI能够预测趋势和偏好；数字孪生和敏捷制造则能够提供精确的背景，培养迅速设计原型、开展实验和交付的能力。

预测关键机遇

企业只有意识到机遇的存在，才能提供针对特定时机的产品。这意味着企业必须赶在竞争对手之前识别消费者需求，甚至在消费者自己尚未意识到时锁定消费者需求。不少企业已开始进行大规模需求规划和预测。不过，在瞬时市场时代，预测模型不仅可用于预测长期规划或主要趋势，还将用于预测关键机遇。

在短期内，改进现有的预测技术仍然能够助力企业发展。为了预测“短暂时机”，企业必须大幅提高预测精确度，而第一步就是充分利用AI技术。这无需收集更多数据，因为企业已经掌握了供应链、消费者情绪、库存、运输时间甚至天气信息。那么，存在什么挑战呢？挑战在于，任何团队都无法单独处理这些海量信息。

案例4：德国制药企业默克集团（Merck KGaA）在整个供应链的工厂机器和仓库中部署了传感器，实时了解每个库存单位（SKU）的操作运行情况。cxxix基于传感器数据以及ERP软件中的其他数据，该企业利用机器学习技术打造了全新需求模型，其性能在80%的情况下优于之前的模型。

基于AI的预测技术不仅能够用于预测未来需求，提高预测精确度还能助力企业充分利用当下的“时机”。

案例5：电信设备供应商英飞朗（Infinera）过去需要36个小时才能提供准确的报价和库存情况。客户可能会在这段时间内找到价格更低廉的供应商，失去兴趣，或者干脆抛弃英飞朗。如今，英飞朗利用AI平台整合库存、调度和定价数据，能够实时反馈订单的库存供应状况。销售团队也可以即时报价，提供更精准的配送时间，从而提高客户转化率和满意度。

如果能够利用精确的需求预测来把握恰当的时机，公司就可以优化现有的业务和产品模型。目光再放远一些，企业还需要预测大趋势，看看企业未来需要如何发展。

实时参与竞争

要想做到这一点，企业必须准确交付消费者所需的产品和服务，并针对该“时机”的具体情况进行更为详细的个性化设置。领军企业已经不满足于进行基本的个性化设置，而着手根据消费者的即时需求量身定制产品和服务。

以零售业为例，消费者希望实体店的购物情况能体现在自己的“数字身份”中。

案例6：沃尔玛的仓储式商店Sams Club于两年前推出了“Scan&Go”（即扫即付）应用程序，购物者可选择在将商品放入购物车时扫描商品并通过手机付款，不用再去柜台结账，避免排队。现在，Sams Club对这款应用程序进行了调整，利用机器学习技术分析消费者之前的购买数据，推出智能购物清单，从而为消费者提供交互式购物体验。未来，沃尔玛准备利用beacon技术优化个性化体验，为消费者设计最佳的店内购物路线。

人们对个性化的期待值正越来越高，每天都有新的“短暂时机”出现，企业必须极致敏捷，才能把握众多时机。要想实现这一点，首先必须采取敏捷制造方法。

案例7：博世力士乐（B o s c h Rexroth）在100多家工厂推广了敏捷制造。单臂机器人作为该公司的自动生产助手，可以完成装配和焊接等复杂的任务。这些机器人也可重新配置，灵活性极强。当位于洪堡的工厂的产品需求发生变动时，博世力士乐仅需一个周末就完成了现有生产线的调整。同时，博世力士乐正致力于提升人类员工的灵活性和适应性。

博世力士乐致力于实现持续转型，上述措施均是转型初期推出的。该企业试图利用一系列其他技术（包括传感器、物联网网关和数据平台）实现其“未来工厂”愿景，确保整条装配线支持以产品为核心的设计、定制以及动态可伸缩的产品运行，以响应实时变化的客户需求。敏捷制造能够助力企业及时交付高度个性化的产品和服务，避免错失良机。

利用“数字孪生”获得的洞察是推动企业转型、掌控瞬时市场的基石。数字孪生是设备、机器以及现实世界中存在（或可能存在）的其他各种物品的数字模型，以实时传感器数据以及服务计划、运行时间和天气数据等背景信息为基础。“数字孪生”使得企业可以保留产品和操作等的精确数字模型，监控、分析并模拟计划或潜在行动。

数字孪生在制造业中的价值显而易见。不过，它也可以提升其他行业中企业的灵活性和适应性，成为探索瞬时市场的关键所在。

案例8：鹿特丹港（Portof Rotterdam）是欧洲最大的航运目的地之一，目前正在创建整个港口的综合数字孪生模型。由此，港口运营商能够随时随地了解每艘船和每个集装箱的实时位置。通过与合作伙伴分享这些信息，航运经营者每次停靠可节省大约8万美元。从长远来看，鹿特丹港可能是首批提供完全自助式船舶服务的港口之一，预计到2025年实现这一目标。

案例9：在医疗保健领域，德国海德堡大学附属医院（Heidelberg University Hospital）与西门子开展合作，利用数字孪生改进患者护理流程。例如，某位心脏病专家使用患者心脏的数字模型来测试起搏器电极固定在不同位置的效果。而这只是医疗保健领域“即时”个性化的开端，专家们希望利用相关技术创建每位患者的完整“活体”模型。这些数字孪生模型可帮助医务人员评估不同治疗方法对每位患者的潜在效果。

随着企业不断扩大数字孪生模型在整个价值链中的应用范围，企业把握各类瞬时机遇的能力也越来越强。利用数字孪生模型生成的洞察也将提升企业预测瞬时机遇的能力，从而打造完整的瞬时市场开拓流程。

五大新兴技术趋势至关重要

持续变革，破除定式，挑战常规……如此种种，已成为商业领域乃至整个社会的新常态。这些要素不断集聚放大和加速发酵，在技术力量的驱动之下，时代更迭，进入新的现实。企业要想对市场做出敏捷的反应就必须掌握最前沿的技术。

目前，在新的趋势下，数字化技术不断发展，下一轮技术浪潮汹涌来袭，新时代翩然而至，企业必须应新而变。看当下的世界，已然万物数字化。企业构建了数字业务模式和流程优势，实现了跨越式发展。数字化影响无处不在，购物、工作、学习、沟通、支付、交通、决策等各个领域。当下的企业现在又处于转折的关键节点，数字化已然是企业开展业务的基本条件。随着科技进步和人类需求的日益旺盛，全球竞争态势愈演愈烈，手握数字化“入场券”的企业，如何确保自己拥有新的竞争优势，从而成功在下一轮颠覆中突围？

在这样的新数字化时代，如果企业能够践行企业社会责任，提升消费者信任值，企业将面临着前所未有的海量机遇，实现更多价值。当企业云计算和人工智能应用逐渐成熟，加上分布式账本、扩展现实和量子计算等技术的发展，他们将重塑商业疆界，以及企业与个人（客户、员工和生态系统合作伙伴）的关系。这是未来增长的关键所在。数字化成为企业构建业务体系的基本条件，同时也成为企业在新一轮竞争中突围的破局点。《埃森哲技术展望2019》从企业云计算、人工智能、分布式账本、扩展现实以及量子计算等技术角度切入，在企业的角度分析如何重塑商业架构，制胜未来。

埃森哲技术展望报告中重点介绍了未来三到五年内重塑业务形态的五大新兴趋势。从消费者和企业两个维度来看，消费者对产品预期逐步提高，企业面临的内外部竞争加剧。在企业端，需求的提高倒逼企业必须探索全新的发展方式，才能在竞争中胜出。

1.DARQ——拆解新一代技术。

总体来看，这几项技术都具备帮助企业实现差异化产品和服务的能力。人工智能在優化流程和决策方面意义重大；扩展现实核心能实现沉浸式体验，升级消费者的体验感；分布式账本摆脱第三方的信用背书，提升扩张速度；量子计算提供强大的计算资源。

新一代技术D A R Q是建立在之前SMAC技术运营基础之上。SMAC技术助力企业深度了解用户需求，从而开展差异化竞争。其广泛应用打造了数字化运营的基础，实时数据链接便于数据的存储和分析，并且具备了初步的数据变现能力。

新一代技术DARQ是企业数字化的进阶版本，进一步提升用户和企业个性化、智能化的体验，扩大差异化的优势。该技术赋予了企业运营透明和可信度，人际互动界面更加友好以及具备强大的计算资源。如此实现的差异化优势，使得企业在商业模式和运营效率上收获更多增长空间。

2.洞悉消费者——发掘独特商机。

在中国中小微企业的信用评估是一个巨大的痛点，对于消费者而言亦是如此。基于此，部分企业通过信用评估开辟了一个全新的市场。芝麻信用通过与金融、旅游、电信、租车、租房等机构合作，并为个人用户提供相应服务。另一家企业Capital Float通过对信贷申请人的技术应用洞察进行信贷评估。如今数字技术已经深深融入人们的日常生活，人们使用的数字技术已经成为消费者的“技术身份”。洞悉消费者的技术身份就等于掌握了消费者的需求源点。

利用技術打造个人专属市场。企业要了解用户的技术偏好，并通过产品和服务输出满足消费者的需求。例如沃尔玛重新设计网站技术后台，以区分消费者购买的自用商品和用于赠送的礼品，以期提供更有针对性的推荐。阿里巴巴研发“Fashion AI”在实体店中采用机器学习技术为消费者试试提供穿搭建议和提示，并根据消费者此前挑选的义务为其推荐不同的搭配风格。

3.超级员工——革新工作方式，激发创造力。

搭建数字化员工团队是企业数字化转型的重要环节。

技术帮助员工加强了技能和经验，并且赋予了员工更多新能力，创造了新岗位。例如京东开设无人机培训课程，培养能够利用无人机送货的员工，这一岗位在之前是不存在的。在新数字时代，每个公司都投资数字化转型，聚焦员工团队将决定转型的成败。打造数字化的员工团队是企业能否制胜的新数字化时代的核心所在。

要求企业优化员工团队架构。企业所需要的技术能力也在不断变化，因此员工的职业发展也应该是灵活多变且快速匹配的，但大多数企业仍然采用数字化转型前的人才战略，这导致企业难以通过传统的方式找到拥有特定技能的员工。现有的招聘流程不仅缓慢而且可能找不到合适的员工。另一方面，企业一直试图从内部聘用和提拔人才，以充分利用员工的经验并节约外部招聘所耗费的时间成本。

4 .构筑安全生态——建立安全屏障。

构筑安全生态是一个复杂而科学的过程，梳理后归纳为几个关键步骤：

首先要重新定义生态内外的风险，其次是下放职责实现全方位安全，最后共同打造生态级别安全。

5.极速响应——专属消费者的柔性生产。

从两个维度来看待响应速度，其一是需求预测和规划的阶段，另外一个是满足需求的匹配阶段。

从当今市场来看，不少企业已经开始大规模需求规划和预测。改进现有的预测技术能够助力企业发展，但企业通常受限于数据量而难以提升预测准确性，最终失去市场机遇。

为了预测瞬时机遇，企业必须大幅提高预测准确度，而第一步就是充分利用AI技术，无需收集更多的数据，而依赖企业已经掌握的供应链、消费者、库存、运输时间甚至天气信息。另外，企业必须准确交付消费者所需的产品和服务，并能够提供个性化方式表达。

本文节选自埃森哲咨询公司《埃森哲技术展望2019》报告，略有编辑和删减。