“大家好，我是李启方！本篇内容我们邀请了《数据化管理》作者 黄成明，分享一些消费行业的最新洞察，以下是作者原文。
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在消费品与零售行业，随着电子商务的崛起、市场竞争的加剧和消费者需求的多样化，企业正面临着前所未有的挑战。为了应对这些挑战，许多企业开始探索从数字化向数智化转型，希望通过数智化让企业业务能跟上时代的发展，甚至能成为行业的领军企业。据我观察，有部分成功的企业，但大部分企业还处在懵懵懂懂的探索之中。
我认为企业从数字化到智能化需要经过 6 个阶段，数字化搞基建、数据化融入业务、标签化实现分类、指标化帮助业务管理、指数化帮助经营监控、智能化释放数字最大潜能。
作为一位数据化管理的咨询顾问，消费与零售行业变革的观察者，我将详细阐述这一转型过程中的四个关键阶段：信息数字化、数据标签化、指标指数化、应用智能化。用数据去支持组织的变革、绩效的提升、市场的领先是数字化向数智化发展的主要目的，这个过程不是简单地堆砌硬件、叠加软件这么容易，而是将业务模式根植于企业数字化系统中的一个过程。
信息数字化是数智化转型的基础，它指的是将企业的各类信息，如销售数据、库存信息、客户信息等，从传统的纸质或电子文档形式转化为数字格式。这样做的好处是便于数据的存储、检索和分析。我重点说说其中的问题：虽然现在大部分企业都在数字化，但数字化的广度与深度都不够。
对于一个企业来说，所有可以被记录下来的信息都可以数字化，广义的数字化是将企业人、货、场有关的结构化、半结构化、 非结构的信息都数字化并分类存储下来。但数字化的深度还不够，很多信息都是缺失的。比如公司员工上一个服务的公司名称、行业就没有被记录下来，顾客购买特定属性的商品没有被系统打标签，客服与消费者沟通过程没有将文字或语音结构化处理……
企业数字化过程交给信息部领头是行不通的，这不是简单的数字化过程，而是将业务模式融入数字化的过程，需要企业管理层高度重视，需要各部门提前规划好未来 3-5 年的数字化计划，然后才是信息部门去想办法落地。
信息数字化之后，我们需要对这些原生数据进行加工处理，也就是将数据标签化，数据标签化既是数据基建的范畴，也是数据应用的范畴，更是数据智能化的起点。这是一个万物皆可标签化的时代，数据标签化后可以更方便地对人货场进行管理， 也会让数据分析的维度变多，也更容易实现自动配货、精准推荐等营运活动，更大的好处是更容易于AI对接。
企业一定要从战略层面重视标签化：养标签也是企业养数据非常重要的部分，没有数据的企业没有未来，同样没有将数据标签化的企业也会没有未来。建议企业可以先成立一个以数据人员为首的小项目团队推动标签化，然后基于企业 3-5 年的发展规模来丰富标签库，最后将标签落地。
标签分为静态标签、动态标签与预测标签。用商品来举例，静态标签是商品与生俱来且终身不变的属性，出厂时就锁定不变了，它和商品属性本身强相关，与销售状态弱相关。例如某个 sku 对应的材质、工艺、产地、颜色、规格、风格、种类等，如一款衣服生产出来后它的这些属性也就确定了，对应的标签也就锁死了。
动态标签，顾名思义是可以变动的，不同的销售时期、不同的销售场景中都可能发生变化，它与商品属性本身弱相关，与销售状态强相关。商品的动态标签更多是为营销部门服务的，目的就是能完美地契合当前业务状态。所以好的动态标签可以帮助我们更好地看清楚业务现状，然后梳理逻辑、制定对应策略。某款商品现在是爆款，它自然会获得最大化的营销资源， 但3个月后数据减少，成为了畅销款，营销资源也会发生变化。
有了标签化后就可以自动触发这些营销逻辑，而不需要人为干预。
预测标签是基于历史数据、未来的时间属性、营销安排根据逻辑生成的标签。比如会员数据分析中，可以利用会员（人） 消费的历史消费数据，预测他下一次消费时间或者流失时间，然后再标签化。这种预测标签是非常有价值的，它相当于给数据一个结论，而不是数据的简单描述。当某款产品同时出现“预增”和“预缺”时，商品部门就可以自动触发采购 或生产计划了；当出现“预减”和“预爆”时，情况就比较危险了，需要紧急启动库存消减计划。
针对商品来说，静态标签是商品固有属性的标签化（基于事实），动态标签是对商品当下业务状态的标签化（基于规则）， 而预测标签顾名思义就是对商品未来发展预测的标签化（基于预测），它们三个针对商品各个状态，各司其职，各显神通。
从数据化到指标化再到指数化，光有数据是没有产出的，必须通过指标体系才能转化为数据价值，但企业指标是一个庞大的体系，很多指标群其实是可以指数化的。
当企业指数体系已经非常完备，并且企业规模达到一定程度时，将各种指标指数化就成为必然，企业领导层需要从宏观角度去监控企业的发展。例如当企业管理层需要了解企业经营状况是否健康时，目前只能分别看销售增长、利润增长、 存货周转、现金流、生产效率等十几个指标，其实这些指标完全可以聚合成一个经营前瞻指数或者叫经营健康指数，管理者看一个指数即可。
再比如管理层想了解员工的稳定性，目前只能看各种离职率的分析，离职率有局限性看不到全貌，并且它是对离职人员的分析，并不能预测未来员工的稳定性。企业人力资源完全可以根据员工自我管理（比如上下班是否准时）、员工绩效、 员工离职率、行业景气等数据聚合成一个员工离职前瞻指数。
企业很多东西可以指数化，比如经营前瞻指数、经营现状指数、公共关系指数、企业发展指数、企业资产指数等。管理层甚至可以给每个部门设定一个指数，比如营销部指数、市场部指数、商品部指数等，每个指数可以根据该部门员工稳定性、绩效等聚合而成。每个指数由多个指标或指数组成，他们共同组成了企业宏观管理的指数群。可以说企业目前通过指标管理企业，未来一定会升级为通过指数来管理组织，这些指数可以从宏观角度去反应企业的经营状况、健康状况、市场状况等，这是一种趋势更是一种必然，特别是对消费品、零售业这种资源、渠道、人力密集型的行业。
一款好的数据产品必须要具有自我诊断功能，它可以从不同维度、不同场景主动预警，提醒管理者经营中的各种异常状况， 一句话就是要足够智能。当数据自己会说话时，这不但可以提高管理效率，还可以使管理更立体，相当于管理者多了一双眼睛。
部分消费品、零售业已经开始在局部实现智能化的探索了，比如零售公司的自动订货系统、服装公司的自动配货系统、 消费品行业的库存预警预测系统等。将经营逻辑植入管理软件中，最大化地减少人为干预，实现智能化是消费品、零售业下一步的方向。这个过程光靠信息部是搞不成的，需要业务部门深度参与，业务流程、预警标准，指标定义等都需要业务部门来制定，所以要想数据智能化，需要公司各部门通力合作。
建议消费品、零售企业可以先从局部入手开始探索，比如库存预警、销售预警等，从点到面。只有让数据自己会说话， 才能促进企业数据化管理水平的提升，业务部门一般平时都比较忙，没有时间做分析，现在分析这个动作交给系统来完成， 业务部门只需要定期查看数据异常，预警信息就可以有效管理门店、客户和商品了，所以应用智能化值得企业大力投入。
上面从四个方面谈了消费品、零售业数字化的趋势，数字化只是手段，业务化是途径，最终应用才是目的。数据化时代只是累计数据量是没有前途的，使用数据服务于业务才最有价值，让数据自己会说话就是企业数字化的目标。
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