数字化转型促进企业创造价值探析

陈佩蓓

摘要：企业迎接未来发展的关键战略之一，不仅要开拓新的业务格局，还要彻底颠覆传统的商业模式。数字化转型并非技术的更新换代，而是一场深刻的变革和组织架构的重塑，其影响深远且全面。本文旨在探讨数字化转型如何成为企业价值创造的引擎，推动企业在激烈的市场竞争中保持优势和创新能力。数字化转型不仅关乎业务流程的优化和效率的提升，更关注数据的驱动力、决策的智能化，以及企业文化的数字化融合。在数字化时代下，企业不仅需要不断变革，更需要引领变革，以确保其在未来市场中的有利地位。

关键词：企业；数字化；转型；价值

DOI：10.12433/zgkjtz.20240941

一、数字化转型的发展背景

随着信息技术的快速发展，全球范围内的企业都面临着数字化转型的压力与发展机遇。数字化转型核心在于将传统企业的业务、管理流程和企业文化重新构思，并整合先进的数字技术，以适应快速变化的市场环境，这一趋势已然成为企业发展的必然选择。数字化不仅改变了企业的运营方式，还深刻影响了企业与客户、合作伙伴和整个市场的互动方式。在数字化转型的浪潮中，企业不再只是单纯地依靠传统的商业模式和管理经验，而是以数字为核心，将数据作为企业重要的资产。这种转型不仅关乎技术的更新，更关乎企业文化的重新定义和组织架构的灵活调整。数字化转型的成功既需要企业在技术层面的创新，也需要全员的积极参与和企业文化的变革。

二、数字化转型促进企业价值创造的有效策略

企业数字化转型的关键策略之一是构建全面的数字化软件服务能力，包括在产品管理、工程设计、销售、渠道与联盟、定价与包装、订单与订购、CPQ执行、许可与授权、服务运营、发票与付款、收入管理、客户支持和专业服务等方面建立全新的数字化基础。在实现这一目标的过程中，不同类型的组织结构显得至关重要，要明确在哪方面调整以及如何执行优先级功能，调整组织结构以执行数字化能力，同时强化首席数字官的角色，推动各部门相互沟通，确保数字化转型的全面推进，这样的战略布局和组织调整可以使企业更好地适应数字化时代的发展需求，从而提高工作效率和管理水平。

（一）创新业务模式

创新业务模型，首先关注客户需求，通过深入了解客户行为和偏好，提供个性化的产品和服务。数字化技术，如大数据分析和人工智能技术，能够为企业提供更深层次的客户洞察，有助于企业更准确地把握市场趋势，为客户创造有价值的体验服务。许多成功的创新业务模型都依赖于构建数字化平台和生态系统，通过建设开放的平台，企业与合作伙伴、开发者和客户共同创造价值。

数字化平台不仅可以促进业务创新，还可以提高运营的灵活性，使企业能够更快速地适应市场变化。创新业务模型依赖于数据作为决策的基础，通过收集、分析和应用大数据，企业能够更好地了解市场需求，调整产品和服务，优化运营效率，实现更智能、精准的决策。企业引入人工智能和自动化技术，使业务流程更加高效、灵活和可靠。从生产到供应链管理，再到客户服务，数字化转型为企业提供了优化运营的机会，大大降低成本，提高了生产效率。创新业务模型需要整合新兴技术，如物联网、区块链等，以拓展业务边界，这些技术的应用有助于企业打破传统的行业壁垒，开拓新的市场空间。

为了实现数字化转型，企业需要建立全新的数字和新型工业基础设施，这不仅仅是一项技术变革，更是从传感器、存储、计算、云服务等基础设施到机器学习、高级分析的全物联结构的构建，这一基础设施的全面应用贯穿整个产业链中，为企业创造新的发展机遇，并对传统产业进行颠覆性改革。企业由防守型运营策略转向进攻型运营策略，关注提高生产效率并推出新产品。从客户角度出发，企业着眼于打造更好体验的应用程序，提供卓越服务和互动体验。

（二）工作效率和流程优化

数字化转型通过引入自动化技术，将繁琐的、重复性的任务从人工操作中解放出来。例如，生产线上的自动化生产设备、自动化的客户服务系统等都可以提高工作效率，减少错误率，并使员工更专注于高价值的任务。

工作效率优化需要建立在准确的信息基础上，通过实时数据分析，企业迅速获取关键指标和业务洞察，助力管理层作出实时决策，使企业能够更灵活地调整战略、优化运营，更好地适应市场的变化。

企业引入智能协作平台和工具，促进团队成员之间的协同工作，包括在线协作工具、项目管理软件和团队沟通平台，消除“信息孤岛”，提高沟通效率，确保团队成员共享实时信息。数字化转型不仅是现有业务流程的数字化，更是对业务流程的重新设计，通过重新评估和简化流程，减少不必要的环节，打破管理瓶颈，实现更高效的运作。数字化转型使得移动办公和远程工作成为可能，这不仅提高了员工的灵活性和工作满意度，还减少了地理位置对业务流程的限制，使得工作更顺畅、高效的开展。效率和流程优化需要成为企业文化的一部分。建立持续改进的企业文化，意味着员工参与到不断优化流程的过程中，通过反馈和学习不断转变工作方式，以适应变化的市场和客户需求。

以创新为导向，从优化效率和流程的角度出发，首先采用工程化方法，利用微服务、PaaS、开发运营、第三方创新等技术手段构建基础平台，通过持续集成、持续交付、配对编程等方法，为具体流程不断提供服务和良好的实践。在运营操作方面，企业设立运营中心、业务中心、开发中心、制造中心来具体执行组织决策。在财务层面，企业依托数字化平台，提供对消耗/成本的更加精确和及时的反馈，引入新的订购模式，并与个性化定制化完全同步的物料清单、生产工单等管理维度。这一综合策略旨在支撑全新的数字化商业模式，实现降低风险、最大限度降低成本、提高产品质量、加快产品上市时间的目标，通过在各个层面的创新和整合，企业迈向更高效、灵活和竞争力强大的数字化时代。

（三）合作伙伴生态系统

着眼于变革企业生态系统，从传统的渠道模式迈向基于供应链数字化平台的共同创新与开放的创新模式，这一转变旨在实现从合作伙伴平等地位的传统模式到基于贡献的合作伙伴层次架构的演变。在这一变革中，改变传统的供应商请求被动响应机制，转向由平台支撑的主动确定未来共同发展的模式，通过全新的合作框架，企业能够更好地适应快速变化的市场环境，实现更高效、灵活和可持续的创新。

（四）客户的体验感增强

数字化转型为企业提供更全面、精确的客户数据，使企业深入了解每位客户的需求和喜好，通过分析这些数据，企业提供个性化的服务和推荐，增强客户对品牌的认同感。数字化转型拓展了客户与企业互动的渠道，包括社交媒体、移动应用、在线商城等，通过在多个渠道上提供一致的体验，客户可以更自由地选择与企业互动的方式，提高了客户的便捷感和满意度。企业引入人工智能技术的智能客服系统实现24/7全天候服务，提供实时、个性化的解决方案，这不仅提高了问题解决效率，还提升了客户对企业的信任感。

利用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，企业可以提供更沉浸式、互动性的体验。例如，虚拟试衣间、AR导航等应用能够为客户创造更具趣味性和个性化的购物和体验过程。数字化转型使得客户反馈的数据更加丰富和及时。通过分析数据，企业快速调整产品、服务和营销策略，以满足客户的期望，不断改善客户体验服务。系统提供自助服务和数字化交互工具，使客户能够更便捷地获取信息、解决问题，提高服务的即时性，提高客户的满意度。数字化转型使企业能够更敏捷地响应客户需求，通过实时监测市场变化和客户反馈，企业及时调整战略，推出更具吸引力的产品和服务，增强客户体验的竞争力。

（五）数据收集和分析

大数据是数字化转型中的重要支撑，通过收集大规模、多样化的数据，企业可以深度挖掘并获取对业务有价值的信息。大数据技术能够处理结构化和非结构化数据，为企业提供更全面的业务洞察力。通过各种传感器、在线交互和移动应用，企业可以获得实时的业务数据，更快速地反映市场变化、客户需求和内部运营情况。企业通过分析客户数据，深入了解客户的行为、偏好和需求，包括购买历史、在线行为、社交媒体活动等，通过对数据的挖掘，制定个性化服务，提供定制化产品，增强客户满意度。数字化转型要求企业打破内部“信息孤岛”，实现跨部门数据的整合，这意味着销售、市场、生产、客户服务等各个部门的数据需要被整合，形成全局视野，使企业能够更全面、系统地了解业务运作。

利用先进的算法和模型，企业可以进行预测性分析，预测未来的市场趋势、客户行为和业务绩效，提前制定策略，更灵活地应对不确定性因素。随着数据的总量增加，数据隐私和安全成为关注的焦点。企业要建立健全的数据隐私政策，保障客户信息的安全，并合规地进行数据收集和处理，以维护客户信任。数据收集和分析是一个持续学习的过程，通过不断监测和分析数据，企业了解业务的变化，及时调整战略，实现持续的优化和创新。

（六）预测性分析和机器学习在决策中的应用

预测性分析通过分析历史数据和当前现状，利用统计模型和算法进行预测，帮助企业提前洞察市场变化、客户需求以及行业趋势，这使得企业能够更好地制定战略计划，迅速调整业务方向，适应市场的变化。利用机器学习算法，企业更精准地预测客户的行为和偏好，通过分析客户历史数据，包括购买记录、网站浏览行为等，机器学习模型提供个性化的产品推荐和定制化的服务，提高客户黏性。预测性分析和机器学习在供应链和生产计划中的应用，有助于企业更好地管理库存、优化生产调度，并提前识别潜在的问题，通过预测需求和供应链风险，降低库存成本、提高交付效率。

在金融和电子商务领域，机器学习被广泛应用于欺诈检测，通过分析交易模式、用户行为和其他关键指标，机器学习模型能够实时监测并识别潜在的欺诈活动，保护金融机构和客户的利益。机器学习有助于优化企业决策，特别是在复杂的决策环境中，通过考虑多个变量和因素，机器学习模型能够为决策者提供数据支持，辅助其作出更明智、基于数据的决策。机器学习模型具有持续学习的能力，根据新的数据不断更新和优化系统模型，模型能够适应变化的环境，保持高准确性，提高决策的稳定性和效果。基于机器学习的预测性分析不仅仅提供决策支持，还可以推动决策的自动化。在某些情况下，机器学习模型可以直接参与决策过程，提高决策的效率。

（七）实时反馈和调整

企业通过各种传感器、监控系统和在线平台实时监控业务运营数据，包括销售数据、生产进度、客户反馈等多方面的信息。实时数据监控为企业提供全面、即时的业务洞察，使其能够敏锐地感知市场的变化，通过数字化渠道，企业能够迅速获取客户的反馈和意见。社交媒体、在线调查、客户服务平台等成为企业了解客户需求和满意度的重要途径。实时的客户反馈，使企业能够快速调整产品、服务和营销策略，更好地满足客户期望。实时反馈使企业能够更迅速地作出决策并执行。传统的决策流程需要花费较长的时间来收集和分析数据，而数字化转型使企业大大缩短收集数据的时间，及时制定措施应对市场机会或挑战，提高决策的灵活性，通过实时监控和反馈，企业可以识别业务流程中的瓶颈和低效环节。基于实时数据，企业可以快速优化管理流程，提高生产效率，降低成本，更好地适应市场竞争。

企业数字化转型，能够实时分析市场趋势，通过大数据分析和机器学习，企业在市场变化前快速识别趋势，及时调整战略，保持竞争力。实时反馈，加强企业与供应链合作伙伴之间的协同，通过共享实时数据，企业更好地协调供应链中的各个环节，减少库存压力，提高产品交付的及时性。实时反馈促使企业保持持续创新的动力。快速了解市场和客户的需求，企业及时推出创新产品和服务，保持市场敏感性，从而赢得客户的青睐。数字化转型使企业能够更快速地应对风险，通过实时监控和数据分析，企业迅速识别潜在的风险，并采取应对措施，尽可能减少经济损失。

三、结论

综上所述，数字化转型受多个方面影响，其中市场竞争是主因。为保持核心竞争力，企业通过数字化转型，提升资产利用率、降低运营成本、优化工人生产率，并实现工业数据标准化，旨在全面提高生产效率、降低成本，使企业更好地适应市场环境变化。数字化转型还涉及新产品与服务创新，如产品即服务、按使用付费、基于软件的服务及数据货币化，既满足消费者需求，也拓展收入渠道。在商业模式方面，数字化转型提倡成果付费、创新连接生态系统及平台推动市场。

此外，自主的数字化转型可监测实时需求，实现端到端自动化、资源优化，构建更灵活高效的运营体系。这些因素共同推动数字化转型，成为企业在竞争中获得优势的关键。同时，客户期望、科技进步也驱动企业数字化转型。但在转型过程中，企业面临数据隐私、文化阻力、技术投资不确定性等挑战。深入研究转型各方面因素、理解其对企业的影响和价值创造机制，是当今面临的紧迫任务。管理者认知这些挑战与机遇，更好规划执行数字化转型战略，以实现持续创新与价值创造。

参考文献：

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