式與能：數字化轉型升級的戰略五階段

施德俊

地生度，度生量，量生數，數生稱，稱生勝。——《孫子·形篇》

今天，我們需要什么樣的商業創新戰略？

21世紀的第二個十年就快要過完的今天，毋庸置疑，是一個快速變化的數字商業時代。一切信息都在飛快數字化，溝通變得越來越便捷，交易也變得越來越簡單。消費者享受了更多的方便、價值和實惠，但是生活和品質感和幸福感，似乎仍然沒有得到滿足。

經過多年的發展，我們已經成功建立了一個以智能手機為核心，以移動網絡為觸角，以社交媒體為接口的現代數字化生活體系。

但是，消費者和用戶的C端視野范圍之內的市場現象，只不過是數字商業的冰山之一角。掩藏在海平面以下的，更大的冰山主體，其實是B端的企業，是“營銷-管理-運營-生產-研發”等更復雜、更專業的工作。

當然，今天的企業擁有了基于數字網絡的，更多的營銷方法和手段，也獲得了更多可用于運營和創新決策的反饋數據。但是，他們同時也面臨著更復雜、更不確定的市場，以及更激烈的競爭。

身處這樣的市場環境，固守既有商業模式無疑是危險的。創新和轉型升級，是有志于發展壯大的企業的必然性選擇。但是，應該選擇什么樣的戰略框架來推動數字化的轉型升級呢？到底什么樣的商業模式，才是真正具有實戰價值和戰略意義的“數字化”呢？

如何理解數字化轉型升級

數字化和轉型升級兩個概念，在十九大報告中已經有比較明確的指向，比如對“數字中國、智慧社會”的展望。并有“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”，以及“支持傳統產業優化升級”的戰略規劃。

完整而正式的提出“數字化轉型升級”這個說法的，最早應該是騰訊董事局主席馬化騰。在2017年《致合作伙伴公開信》中他這樣寫道：“過去一年，整個經濟社會都邁入了全面數字化的進程。以云、大數據、人工智能等為代表的新型基礎設施，不但開始為各個產業的革新提供源動力，而且逐漸構成新型社會管理的主平臺，并為前沿科技的發展與應用打造強載體。各行各業的商業企業、公共服務部門、教育科研機構、公益機構以及文化創意組織等，都希望搭上數字化轉型升級的快車。”

從這兩個表述來理解，數字化轉型升級似乎是專為“傳統的、非網絡新經濟體”設計的創新發展戰略。但是觀察最近一年多來的市場動向，包括騰訊公司持續下滑的股價，及其十月初推出的機構改革方案，再加上持續火熱的線上線下融合發展的新零售。我們會發現：實際情況并非如此——數字化轉型升級的難題和挑戰，可能是今天所有的企業都要面對的。

讓我們先來觀察和分析以下兩家企業，思考“什么才是我們需要的數字化”。

一家創始于2007年，主營網絡游戲，整個商業模式都建立在網絡環境之中，有海量的行為數據和即時的用戶反饋來做研發、運營和管理參考。于此同時，公司高度重視數據應用，有強大數據分析理論，以及一整套復雜的數據分析基礎架構。已經形成了穩定健全的測試、反饋和響應機制，可以根據成熟的指標體系快速迭代更新產品和服務。成立不到五年時，月活用戶數高達2.35億，日活6500萬。2012年在納斯達克上市，市值一度突破120億美元。

另一家創始于1973年，主營小型便利店。小型便利店又被叫做夫妻店，是一種被無數次顛覆和否定的商業業態，無論價格、貨品種類、貨品品質都不具有競爭力，而且店面分散、規模小、利潤率也不高。更大的挑戰在于，所處的地域和商圈對于便利店有著決定性的影響，可以說每一家店面都面臨不一樣的顧客需求，需要店長做相當程度的個性化門店建設和運營管理。不過，該企業成功的克服了便利店業態的不利因素，建立了有效的管理機制和盈利模式，45年來保持高速增長，全球門店數量已經超過67000家，年營業額超過2000億人民幣。

上述兩家企業，哪一家算得上成功的踐行了商業的數字化呢？

表面上看，第一家企業似乎更具數字化的基因。它是一家標準的新經濟企業，其產品本身就是數字的，是在社交網絡平臺上運營的游戲；用戶行為可以進行快速的量化分析；此外，公司的算法和研發體系已經成功推出了好幾款成功的游戲。

不過，無論從數字化商業還是更一般商業的意義上而言，第二家企業都是更值得欽佩和學習的榜樣。因為，它把古老的零售模式，成功帶到了數字化商業新經濟時代。在持續近半個世紀的發展進程中，不斷地把模糊的消費和交易行為數碼化、數量化和數字化，并且建立了行之有效的分析模型，不斷調整、優化和升級自己的運營模式和管理模式，最終變成了一家高效靈活的平臺企業，構建了以便利店連鎖運營為中心的繁盛的商業生態。

對于面臨數字化挑戰，期待轉型升級的企業來說，第一家企業當然有很多值得學習的地方。但是相對來說，第二家值得學習的地方更多。而事實上，作為中國新經濟明星的阿里、京東都在積極學習這家連鎖便利店的成功經驗。即便是非零售行業的企業，也一樣可以從它的身上學到許多數字化商業運營的經驗和方法。

站在企業的角度來說，數字化轉型升級，并不只是云計算、人工智能、大數據等技術的應用。這只是數字化的“式”而已。數字化轉型升級，更需要實實在在地提升自己的市場競爭力；需要在新的競爭環境中，創造和保有顧客。這才是數字化的“能”！

那么，應該如何來理解和實踐“數字化轉型升級”呢？

要回答這個問題，有必要重新解構和解讀“商業數字化”，以及更本源性的“數字化”，和更具現實意義的“轉型升級”三個概念。

商業數字化，首先是一個商業行為，一個競爭性行動。對于競爭，兵圣孫子曾經有言：“多算勝，少算不勝，而況無算乎”。從這個意義上來理解，商業的數字化，其實就是一個“更好的去算”的商業發展策略。另外，企業的存在是有目的性的，對此，管理大師德魯克的定義是“創造和保有顧客”，這其實正是企業賴以生存和發展的根本所在。因此，站在數字商業時代背景下，商業數字化的定義可以擴展為：如何利用移動網絡、云計算、大數據、人工智能等新興基礎設施，去更好的計算企業競爭策略的優劣，從而作出“可以更好的創造和保有顧客”的戰略選擇和戰略行動。

數字化，簡單來說，就是人與數據對話（People & Data）的方法。按照權威定義，數字化就是將許多復雜多變的信息轉變為可以度量的數字、數據，再以這些數字、數據建立起適當的數字化模型，把它們轉變為一系列二進制代碼，引入計算機內部，進行統一處理。簡單來說，是一個將模糊的現實，抽象轉變為精確可量化的算法的基本過程。

轉型升級，顧名思義，就是企業改變既有形態，采用更好的商業模式來尋求生存和發展。但是，這背后隱藏著兩個重要的前提假設：第一個假設是，企業應該已經落后于市場主流，至少在所處的細分市場和行業當中已經不再具有競爭優勢；第二個假設是，企業現有的商業模式和運營管理模式，已經不再適應未來市場競爭的需要。這兩個假設都沒有區分產業、行業和商業模式。也就是說，任何一家企業，在面對數字新經濟的市場變革時，都需要轉型升級。

數字化轉型升級的操作性定義及5D分析框架

在重新理解了商業數字化、數字化、轉型升級三個概念的基礎上，我們可以為“數字化轉型升級”做一個操作性的定義：

數字化轉型升級，是企業出于保持和提升市場競爭力的目的，在數字和信息技術背景下，尋求創新發展的戰略選擇。包括數碼化、數量化、數字化、數模化、數用化五個方面的主要內容。對應的英文分別是DigitizationDatafication-Digitalization-DigifaxDigiMarketing，因此簡稱5D（見圖1）這是一個流程性的框架，分別指向數字化轉型升級的前、中、后不同階段的工作。

5D模型所參照的是《孫子·形篇》中提出的兵法原則：

“兵法：一曰度，二曰量，三曰數，四曰稱，五曰勝。地生度，度生量，量生數，數生稱，稱生勝。故勝兵若以鎰稱銖，敗兵若以銖稱鎰。稱勝者之戰民也，若決積水于千仞之溪者，形也。”

其中的核心思想，正是前文所述的“更好的去算”——競爭的勝利，無論戰爭還是商業，都需要“更好的去算”。

階段一：數碼化

數碼化（Digitization），就是“度”，是對形態特征各異的人、事、物，以及千變萬化的行為的數字記錄，這個過程伴隨著相當程度的觀測、歸納和抽象。簡單來說，就是把信息轉換成計算機可以記錄、儲存、傳輸的數字格式。但是這些數碼化的信息是分散的、割裂的，是不可相互比較和計算的。按照統計學的概念來講，屬于“非定距變量”或者“無標度變量”（non-scaling）（這是網絡大數據應用最大的挑戰之一）。

舉例來說，一家便利店一個周所銷售的商品，如果只是記錄在本子上，那就是沒有數碼化的。如果僅僅只是錄入了電腦，但不是記錄在數據庫文件里，而是記錄在Word之類的文檔里，那就只是完成了數碼化。這個時候，雖然已經可以方便的存儲和查看經營信息，但是還沒辦法計算和分析這家店鋪的銷售特征，沒法知道什么是暢銷品什么是滯銷品，很難分析得出這家便利店是否盈利以及盈利的原因。

條形碼和掃碼槍的發明，正是零售數碼化升級的重要技術。但是這兩項技術要在實際經營中發揮應有的作用和價值，還得有后續的一系列分析和管理保障。硬性的形式，需要軟性的能力來激活。

數字化轉型升級，是企業出于保持和提升市場競爭力的目的，在數字和信息技術背景下，尋求創新發展的戰略選擇。包括數碼化、數量化、數字化、數模化、數用化五個階段。

在當前的技術和社會背景下，數碼化的實現程度已經非常高了，智能手機、移動網絡和物聯網正在以越來越快的速度在數碼化我們的生活。但是，商業的數字化轉型升級，僅僅只有先進的數碼化設備是不夠的，還得有系統的方法和手段去進一步加工、管理數碼化之后的信息。

階段二：數量化

數量化（Datafication），就是“量”，是對數碼化信息的定距化處理，是為數字信息賦值，進行分類、整理和有標度的測量。通過數量化，數字設備所記錄的信息才可以被進一步的分析和利用。簡單來說就是，原本只是可感的信息，現在可以量化比較了。

我們繼續用便利店的例子來說明。一周的銷售信息分門別類地錄入數據庫之后，通常會以二維表的形式（就是Excel最常見的樣子）保存在電腦里。這時已經可以快速統計各個商品的銷量、銷售額等經營信息了，從而可以為下一周進貨種類的取舍提供決策參考，也可以一定程度上為便利店的盈利或者虧損分析查找原因了。

但是，如果想要通過數字化手段來提升這家便利店的經營績效，回答比如說啤酒和尿布的銷量為什么具有相關性的問題，那么我們還面臨至少三個方面的難題：首先是成本問題，如果所有信息都需要專人來輸入和分類整理，會產生相當的人工成本，而且多半體現為看不見的工作時間、客戶體驗等；其次是效率問題，每次都需要手動運算相關數據的話，耗費人力不說，還得做專門的培訓；第三是數據量的問題，我們需要更多的分類數據來做綜合性的分析，而有的數據和銷售數據是不同維度，或不同測量尺度的，需要想辦法連接和真正“打通”這些數據。

要解決這三個問題，企業得建立一系列的自動化流程，包括設置新的工作內容和工作程序，購買或研發專門的數字設備。條形碼、掃碼槍，以及收銀機等技術的應用，可以大大提升零售工作中數量化效力。但是這些技術的部署應用，得有整體性的設計——有一個系統性的目標體系來設定采集數據的范圍、格式等，否則還是難以進行綜合分析，難以構建更為復雜的數據庫架構。要完成這個任務，我們需要進入數字化轉型升級的下一個核心環節：數字化。

階段三：數字化

數字化（Digitalization），很大程度上相當于孫子所謂的“數”，是對數據的規范化、聯通化、公式化、指標化，甚至達到相當程度的自動化。簡而言之，就是某種程度上實現了“數字化轉型升級”。這相當于完成了對某塊兒業務（甚至整個企業）理性的、結構化的管理運營。在這個階段，企業運營相關的信息，多半已經體現為一系列的綜合性指標，有了相對明確的意義和指向，并且應該可以作為模塊兒來組合應用。阿里巴巴構建的“數據中臺”就是一個高級的數字化體系。

不過，數字化的實現，首先需要對企業的商業模式、工作流程有了相當的了解，基本上達到可以用公式來表述的程度；其次，得有自動化程度很高的數據采集工具體系來支撐；第三，得有高明的數據庫架構，可以快速、準確地分類匯總和查詢調用數據；第四，得定制性地研發指標體系和算法，這需要對多元變量的綜合計算、深入分析和多角度測試。

數字化管理的思想不是數字商業時代的新事物，歷史學家黃仁宇先生40年前在《萬歷十五年》等著作中念茲在茲的“數目字管理”，其實正是數字化的理念。而在商業領域，數字化升級的努力也從未停止過。

比如，早在1983年，沃爾瑪就發射了自己的商用通訊衛星，通過這個網絡，當時的全球4000多家門店，可以在一個小時之內對每種商品全部盤點一遍。實現物流、訂單、銷售、庫存一體化管理。這一意味著，沃爾瑪已經在35年前就已經構建了自動化程度很高的數據采集、數據分析和經營流程。

無獨有偶，上一節介紹的兩家企業中的第二家——7-11，也在1997年建立了“基于衛星通信倒入第五代店鋪綜合信息系統”，從而可以高效地對當時的全球7000多家門店進行一體化管理。

和沃爾瑪不同的是，7-11更加注重搜集顧客細微的消費數據，甚至為此開發了新的收銀機鍵盤，設計了“小男12/小女12、中男13-18/中女13-18……”等按鍵，以便快速搜集、自動化分類顧客的消費信息。從而能夠更快、更個性化的為顧客提供需要的商品。要知道，7-11經營的便利店單店規模小、門店數量多，并且在價格、品類上都處于劣勢，但是更靠近消費者。所以它高度重視門店的個性化能力建設，最大限度地吸引顧客、滿足顧客。除了24小時營業、設計研發了很多爆款單品之外，每一家門店的商品品類和貨架布置都不一樣，而且經常變化。公司創始人鈴木敏文甚至鼓勵門店經理們“朝令夕改”。

對于數字化技術和方法的應用，今天的數字商業獨角獸們更是叫人嘆為觀止。電子商務和網絡游戲公司在營銷活動中，對傳播效果和投資回報率的測算已經達到了非常精細的程度。開發了從廣告曝光到最終消費等多個環節的評估指標，包括CPM（曝光千人成本）、CPC（點擊成本）、CPA（后續點擊成本）、CPL（每登陸成本）、CPS（單位消費成本）等。

值得注意的是，數字化無疑會大大提升企業的運營效率，讓企業可以用更低的成本、更快的速度、更高的品質為顧客提供產品和服務。但這未必能夠創造更多的顧客，甚至未必能夠保留住已有的顧客。

事實上，數字化程度的提升，往往意味著企業成熟度的提升。同時，這也意味著企業很可能已經踩在了“創新者的窘境”的邊緣。根據克里斯坦森（Christensen）教授的顛覆式創新理論，運營優良的企業，通常更擅長延續性創新，很難孕育出突破性創新，從而導致企業在面臨巨大的市場變革時被顛覆式創新的競爭對手打敗。

本文上一節所介紹的兩家企業中的第一家，就是犯了類似的錯誤。這家企業名為Zynga，在中國沒有多大名氣，因為我們很少人用Facebook。但是在其他國家，在游戲行業，它卻是一家鼎鼎大名的企業。不僅僅是因為它很值錢，雖然它曾是“自Google以來最大的IPO”直到今天市值仍高達30億美元；也不僅僅是因為它很傳奇，雖然巔峰時期Facebook游戲前十名中有九款是他們家的；在商界，Zynga最為人稱道的，是它領先的數據運用能力和產品運營能力。

Zynga把游戲產品當做互聯網產品快速經營：快速推出產品，并以更快速度對產品進行維護和更新。盡管大多數公司都知道需要維護更新游戲、修復漏洞、保持用戶新鮮感，但很少有公司像Zynga一樣，每周對游戲進行數次更新。但是，貫徹“數據至上”的企業文化，讓Zynga在戰術和戰略層面都陷入了窘境：一方面，游戲設計師對用戶體驗的追求，完全受制于產品經理對KPI數據的追求；另一方面，由于過渡依賴于數據來驗證游戲設計的對與錯，使得Zynga不敢做任何沒有被數據驗證過的事情，并因此錯過了不少的市場機會。

以Zynga 為代表的數字新經濟企業，其實只是數字化轉型升級的1.0版本，僅僅完成了商業數字化的“式”。要實現真正具有競爭勢能的數字化轉型升級，還需要在“數生稱”，需要對數據進行創造性應用。這個部分的工作，很大程度上已經不再只是數字問題了。

階段四：數模化

數模化（Digifax）借鑒了氣象學的研究術語，對于降水概率的測算，正好類似于孫子所謂的“稱”。而在5D分析框架中，數碼化具體指的是，在度量、計算和深入分析之后，對于“輕重”的衡量，是經過復雜分析之后對事物發展可能性的創造性判斷。具有可視性、復雜性和創造性等特點。

從“數到稱”，從“數字化到數模化”，已經超越了一般意義上的數據分析和應用，需要更多的商業理解和創新智慧來駕馭，需要商業上的創新設計（Innovation Design）。

具體來說，我們需要挑選“好指標”，規避“壞指標”，并且在此基礎上創新應用數據，來開發新的產品、新的價值、新的商業模式，或者至少從中發現潛在的風險。可惜，商業世界中充滿了壞指標。因為資本的逐利本性會讓企業偏離了它“創造和保持顧客”的根本目的。前文介紹的Zynga就是“壞指標驅逐好指標”的典型。而近來市場上對嘀嘀的批評中，也頻繁地提到資本的意志對用戶體驗漠視。

數模化的思想和實踐，同樣不是今天才有的。在前數字商業時代，對沃爾瑪們的海量消費數據分析的技術，被稱為數據挖掘（Data Mining）。其中最具傳奇色彩的案例，是在德國超市發現的“啤酒和尿布消費呈現正相關”的故事。通過后續的調查分析，研究人員進一步發現了背后的兩種消費模式：年輕媽媽去超市買尿布的時候，順便替孩子爸爸買了啤酒；年輕爸爸去超市買尿布的時候，特意同時買了啤酒。到此為止，是“數字化”的工作。但是在此基礎上對貨品上架布局的調整策略，則是“數模化”的工作。

我們需要挑選“好指標”，規避“壞指標”，并且在此基礎上創新應用數據，來開發新的產品、新的價值、新的商業模式，或者至少從中發現潛在的風險。

既然啤酒和尿布的消費正相關，那么，在二者的位置擺放上應該怎么做呢？是放在一起，甚至推出組合套裝，讓它們更多被一起消費？還是應該放得遠一點，以便帶來更多的“非相關即時性消費”？為了做出更有利于經營績效的策略選擇，需要進一步測算啤酒和尿布的相關性的強度。如果是低相關（如，低于0.3，可能是不太關心是否能買到啤酒的媽媽顧客更多），則應該放得近一點，讓它們可以有更大的機會一起被購買；如果是高相關（如，高于0.8，可能是更想要買到啤酒的爸爸型顧客更多），則應該放得遠一點，讓它們帶來更多其他商品的消費。

不過，數模化不只是一個簡單的技術性工作。就像“預測明天是否下雨”需要考慮非常多的因素一樣，經營策略的選擇，也需要考慮很多現有數據之外的因素。比如說競爭問題，如果不遠處有另外一家超市，那么“放遠一點”的策略就有可能會導致客戶流失。另外，到底“放多遠才算遠”？如果顧客花費的搜尋成本超過了容忍的極限，同樣可能會讓超市得不償失。更重要的是，超市是看重短期效益還是長期績效？如果希望完成“創造和保持顧客”的目的，那么，就應該想辦法提升顧客的消費體驗，而非獲得短期內更高的客單價。

商業史上很多經典的創新案例都透著數模化思想的氣息。

1980年代，沃爾瑪成功打敗凱馬特，成為全線連鎖超市的行業第一。沃爾瑪成功的背后有復雜的多個原因的作用。但是對數據的創造性應用，可以說是最直接的原因。因此，可以稱之為“數模化的勝利。其中最具啟發意義的，是“數據互補”的思想。

所謂數據互補，指的是對多項數據指標的綜合分析和應用。前文提到過條形碼和掃碼槍，當時在美國已經在廣泛使用。但是凱馬特僅僅只是把它當作門店前端數據來應用，最多只是提升了收銀效率。沃爾瑪則是把掃碼槍采集回來的消費數據，和物流、貨架、店面選址等數據進行了更深入的交叉和關聯分析。從而在實現了“條形碼、綜合物流、快速及時的配送、低庫存的大型店面互為補充”的一體化戰略模式，有效提升效率，降低運營成本。進而可以把門店開到了傳統上無法盈利的10萬人口以下小鎮，構建了更大規模的競爭體量，一舉打敗了強敵凱馬特。

而貝索斯的亞馬遜之所以能夠成功的推出一個又一個新業務，直到形成強大的“飛輪效應”，對數據的創造性應用也是一個重要的支持因素。比如在2005年推出的AWS業務，是因為有很多第三方賣家希望能夠使用亞馬遜成熟的技術，于是貝索斯以Web服務的形式向企業提供IT基礎設施服務，并逐步發展成了今天大名鼎鼎的“云計算”。而AWS的需求之所以能夠被注意到并最終滿足，是因為亞馬遜有“第三方賣家平臺”（Marketplace），一直在積累服務第三方賣家的經驗和相關數據。

上述案例說明了一個重要的事實：數字化轉型升級，需要在數字化的基礎之上，對數據的創造性應用。不過，想要獲得商業上的成功，不能只是戰略上的應用，還得有戰術性的操作，讓企業的競爭力落地到具體的市場中去。這是“數用化”的工作所在。

階段五：數用化

數用化（DigiMarketing），近似于孫子所謂的“勝”，是數字化轉型升級的實施環節，將企業對市場、顧客，以及商業價值的理解落實到具體的產品、服務和營銷等工作中去，從而在市場中實實在在地贏得顧客和收益。

就像前文在梳理“商業數字化”的含義時強調的，市場競爭的勝利，根本上是“更好的計算”的結果。但是計算的目的，是更有效、更高效的應用企業的相關資源。數用化的價值，正在于此——通過對企業資源和能力的歸類整理、建模分析，以及數字化連通，讓具體的業務創新可以快速、方便的調用已有的資源和能力，在市場前端組合稱為面向特定顧客群的“產品”。這個產品，可以是虛擬的，也可以是現實的；可以是線上的，也可以是線下。

不過，我們今天所說的產品，還負擔著另一個重要的使命：讓企業與顧客建立持久的聯結，并且把顧客變成用戶。這個聯結，不再是前數字時代的松散的買賣關系，而是被數字網絡緊密聯系在一起的服務關系。而在聯結的背后，流動的是數據，更是極具價值的商業創新機會。

需要特別說明的是，雖然對應的英文單詞是“數字營銷”，但是數用化的內容并不局限于營銷，而是包含了所有可能與顧客產生互動、交易的接觸點，也就是說，還包含了營銷之外的產品、服務等。

關于數用化，有一個比“啤酒/尿布”更讓人驚奇的案例。2012年，美國第二大超市塔吉特的一次精準營銷，居然讓一個蒙在鼓里的父親意外發現高中生女兒懷孕了。不過，這個故事最具商業啟發意義的，是塔吉特超市對于“懷孕”這個指標的看重。通過大量的研究分析，塔吉特的數據團隊發現，發生重大的生活改變的時候，正是贏得忠誠顧客的最佳時機，而家里添一個寶寶，是最具商業價值的生活改變。

更重要的是，塔吉特已經在這個重要發現的基礎上，設計和研發了積極的干預機制。通過前期的數據訓練，塔吉特可以根據顧客消費行為的細微改變——比如食品口味變化、衛生用品消費變化——判別她是否懷孕，然后在顧客自己都沒有準備好的時候，給她和她的家人提供相關產品的折扣信息。不過，塔吉特的目的不是比顧客更快，而是要比對手更快——只要顧客確定性地開始在塔吉特消費孕期產品，那就意味著后續所有的嬰孕消費，就全都是塔吉特的了。

此外，塔吉特的這一數據和干預能力，是可以應用到針對其他“重大的生活改變”產品上的，比如上大學、喬遷新居、結婚等等。

順便提一下，阿里的“業務中臺”所奉行的，差不多也是這樣一種產品支持邏輯。

數用化，是數字化轉型升級5D戰略分析框架的最后一環，信息從消費者和消費行為出發，在后臺和中臺轉了一圈，又回到了消費者和具體的消費上。這個邏輯，和傳統商業是基本一致的。不同之處在于：今天，我們有更成熟的技術、設備和方法來“和數據對話”。

從數碼化、數據化、數字化、數模化到數用化，再回到數碼化，繼續下一輪的循環，這個分析框架有一個內在的驅動力量和作用邏輯，那就是“人與數據對話”的邏輯。

數字化轉型升級的核心作用邏輯：5D是P&D驅動的

本文一再引述的孫子的兵法邏輯中，有一個要素沒有被5D框架包含在內，就是“地生度，度生量，量生數，數生稱，稱生勝”最開頭的“地”。原文中，地指的是土地，是產出戰爭能力的資源。而在孫子完整的兵法邏輯中，“勝”的結果其實又回到了“地”——增加或保住了資源。一如前述5D戰略分析框架中，從數用化的終點回到數碼化這個起點的思考邏輯。這同樣合乎經典的商業邏輯：企業通過一系列的努力創造和保有顧客，從而產出更大的市場競爭力。

在數用化和數碼化之間的，是“人和人的對話”。讓這個對話得以實現和發展的，是“人和數據對話”、“數據和數據對話“，以及“數據和人對話”。

這個“人與數據對話”，（People & Data，簡稱P&D）。是感性和理性在這一從具象到抽象，再回到具象的循環中交互作用。形成了如圖2所示的一個分析框架：

在P&D分析框架中，P to P，即人與人的對話，是有消費者/用戶參與的，市場中容易被觀察到的“海面上的冰山”。另外三個部分，P to D ，D to D ，D to P，則是很少被公眾關注和了解的部分。

與5D分析框架合并后，我們就得到了圖3這個更豐富的分析框架：

簡要說明一下：

數碼化，主要是“人和數據對話”做預備的，是一個對現實情況的數字抽象化過程。數量化，則是為“數據與數據對話”做預備的，是對現實情況的進一步抽象，以便做高級的運算和分析。而數據與數據對話的實現，就是數字化在技術上的實現。

但是數字化轉型升級到這里還沒有結束，數據要發揮作用，得做到“數據與人對話”。也就是說，數據分析所獲的判斷，得讓“人”，讓企業和領導層領悟，這就需要數模化的工作。而后，在企業獲得了數據智慧之后，再通過數用化，把創造的價值傳遞給用戶。這就相當于回到了“人與人對話”。

雖然5D是本文重點介紹的戰略分析框架，但是如果沒有P&D的作用邏輯，那么無論在數字化轉型升級的工作上投入多少的努力和資源，都會讓大大降低其效力和價值。

數字化轉型升級的戰略分析框架：實現5D的方法

愛因斯坦曾說：“凡事都應該盡可能簡單，但是不能為了簡單而簡單。”

數字化轉型升級的5D戰略分析框架本身是簡單的，但是實現這個這五個環節及其內在的作用邏輯，則是不簡單的。前文例舉的案例如7-11、塔吉特、亞馬遜等，在成功的商業創新和優秀的數字化管理和背后，是一次次艱難的技術探索和問題解決。

今天，數字化轉型升級是一個還在進行中的商業創新趨勢，包括它的提出者騰訊公司也一樣在努力探索如“產業互聯網”等新業務新產業的可能。所以，很難說數字化轉型升級應該做什么才是正確的。不過，至少可以在5D框架下，梳理在不同環節中可以做的工作。我們總結了以下六個方面的工作：數字接口設計（Interface Design）、數據變量設計（Variable Design）、分析指標設計（Index Design）、商業創新設計（Business Design）、用戶體驗設計（User Experience Design）、營銷溝通設計（Communication Design）。

這六個步驟的工作內容和5D，以及P&D有著一定的對應關系，放到一個框架下，呈現的就是圖4這樣的一個結構：

簡要說明一下：

數字接口設計（Interface Design），是一個數據采集的工作，把現實生活中的相關信息數碼化，變成電子格式的。這個部分的基本原則是準確、及時、自動和低成本。因此最好是構建合適的數字接口，從而高效地搜集用戶行為數據、用戶反饋信息、用戶調查數據，以及物聯網產生的相關數據。亞馬遜AWS業務的第一項工作，就是為第三方賣家開發數字接口（APIs）。這部分工作中最重要的原則，是把消費者當作可以互動的“用戶”來看。

數據變量設計（Variable Design），是一個數據整理的工作，把零散的、不相關的數據分類整理，并且按照一定的規則賦值。這個部分的基本原則是穩定、規范，以及低成本。最重要的工作是數據庫的搭建，包括數據庫的架構、數據存儲的模式等。相關工作得綜合考慮與前期數據搜集方式的適配性，也得為后續的分析需要做好數據準備。

分析指標設計（Index Design），是初級的數據分析工作階段。不過，初級指的是通常不涉及多元統計及復雜的分析方法，從價值來講則未必不高。從一般意義上來講，只要能夠根據實際業務設計出合適且健全的評估指標體系，也就基本完成了數字化管理的工作。這個部分的基本原則是公式化、流程化、穩定性，相關工作主要包括算法設計和模型設計，需要向前做好數據采集和數據準備的工作，向后做好反饋迭代的工作。

商業創新設計（Business Design），是對數據的高級分析及創造性洞察，是從數據中發現機會和風險，并且設計相應的商業策略或產品的工作階段。主要工作包括產品研發、測試，以及迭代更新，也包括更高級的戰略創新研討等。這部分的工作需要豐富的商業智慧來駕馭，需要對相關業務的深入了解和廣闊視野，通常也伴隨著定制性的專門研究和數據分析。這個部分如果做好了，可以為后續的數字化工作指明戰略方向，為商業創新和轉型升級提供更可靠的保障。

用戶體驗設計（User Experience Design），是對數據的策略性應用。在基本指標和創造性分析的基礎上，為后續的市場定位定制可行性方案。主要工作包括，用戶研究、消費/使用場景研究、市場價值評估，以及產品方案研究等。這個階段的工作需要面對具體的、復雜的、多變的現實挑戰，得有足夠的靈活性和相當的的冗余度。以創新聞名的3M和Google，都會在工作上給予員工相當的自由度，可以在一定的工作時間內做自己想做的事。這個部分的工作如果做得好，有可能會反過來影響公司的戰略性的創新設計，比如3M公司的不少熱門產品，如即時貼，都是員工在“業余”時間里研究出來的。

營銷溝通設計（C o m m u n i c a t i o n Design），是數據應用的最終落地。但這并不是數字化對終點，而是有一個新的起點。這個部分的工作，需要對用戶接觸點做綜合的管理，以便可以達到更好的溝通效果。而所謂的用戶接觸點，在數字商業的背景下，并不僅僅是社交網絡等媒體觸點，還包括產品本身，無論虛擬的還是物理的，及其他所有可能產生的信息流、數據流的地方。這是一個更加復雜更加靈活的工作，很難規范化管理，但是至少應該規范化管理數據流。因為這將驅動企業下一輪的創新和發展。

關于數字化轉型升級的具體工作，只有身在其中的人才能真正知道水溫，知道具體應該怎么做。不過，我們至少可以達成一個共識：成功的創新從來是不簡單的。

新經濟英雄們都樂于鼓吹簡單，樂于宣揚“少即是多”的創新理念。但是，在商業意義上，所謂的“簡單”其實更多的是相對于C端的消費者和用戶而言的。身處B端的企業如果想要在運營管理上也奉行“簡單原則”，很可能會陷入“為了簡單而簡單”的窘境。

因為，簡單從來不簡單，C端的簡單，需要B端的足夠復雜、精細和困難的工作流程。否則的話就很難實現用戶層面的簡單。即使很幸運的實現了，市場就會很快被模仿者給吃得干干凈凈。

新經濟的獨角獸們所推崇的 “Dont make me think！”（別讓用戶費腦子），真正的意思其實是：困難的工作，我們替用戶完成。據說馬化騰很喜歡那本同名的UE著作（中文版翻譯作《點石成金》）。這可能一定程度上解釋了，為什么騰訊提供了最“簡單”的產品的同時，還獲得了最穩固的市場。

數字化轉型升級的要點：如何讓數字新經濟落地經典商業舊傳統

“北京應該認真地把這些最基本的東西數數清楚，所以我想，在你基本的數數還沒有數清楚以前，所有講人工智能啊，稍微遠了一點——先把數數要數對了”。阿里云創始人，阿里技術委員會主席王堅在最近一次演講提到，他曾經如此這般給北京交警部門建議。

先把數數對了，實在是許多企業和組織在數字化轉型升級上的難題所在。

世界上沒有點石成金的靈丹妙藥，傳統企業想要跟上時代的大潮不能指望簡單的照搬BAT的經驗。在自己企業的現實問題中，BAT的經驗是靠不住的，因為：第一，它們也一樣身處轉型升級的壓力之中；其次，傳統企業有自己獨特的商業模式，并非新興經濟體可以理解的；第三，隨著市場的成熟，既有的紅利已經快要被吃光了，所有的企業都需要尋找新的增長點和價值洼地。君不見，馬化騰一直在強調要增強to B的能力嗎？

“吉迪恩，你擅長電腦，但是你得讓警察們先做好自己的本職工作。”2017年的美劇《全境通告APB》中，這句不起眼的臺詞一語道破了數字化轉型升級的難題。這是一個有關警隊數字化轉型升級的故事。天才的億萬富翁帶著先進的設備和技術來到芝加哥一個破敗的警局，他滿心以為自己可以很快扭轉乾坤。結果發現，要解決舊的現實問題，不能只是寄希望于新技術新裝備，還得讓技術和裝備在經典的刑偵工作邏輯中發揮作用。否則的話，就只是徒具“式”，沒有“能”。

不過，式，畢竟是重要的，有“式”才有“勢”，才有可能形成“勢能”。這正是孫子所謂“稱勝者之戰民也，若決積水于千仞之溪者，形也。”