1.2 数字经济对管理模式的影响

在数字经济环境下，人们很多的经济社会活动与行为轨迹都以数字化的形式记录下来，形成了各式各样的数据资源，而这些数据中包含了众多管理决策时所依赖的信息。数字经济的四个主要部分为：数字产业化、产业数字化、数字化治理和数据价值化。数字化治理和数据价值化直接体现了数字经济对管理模式的改变。

新的数字化技术应用产生了大量的数据资源，给企业带来了机遇和挑战。例如，3D打印技术，提升了企业的产品设计能力，缩短了原型设计到投产的时间，同时也降低了企业满足消费者个性化需求的成本，使得企业不断优化运营流程，提高生产效率。尤其是新冠肺炎疫情爆发后，传统医疗设备、防护用品的制造商满负荷生产，仍远远无法满足当时的紧急需求，而且交通运输受阻等问题使得关键医疗物资极其缺乏。而3D打印设计人员上传设计数字文档后，多地区可立即生产打印，在关键时期制造出检测设备、防护面罩、呼吸机分流管、隔离方舱等关键设备，3D打印技术体现了前所未有的价值，如图1-2所示。由此发现，企业从存储实物产品到存储产品电子文档，所提供的服务发生了根本改变。这种变化为商业创新创造了无尽可能，从根本上改变了传统的商业逻辑和管理思想，对现有的商业模式提出了新的挑战。

相关链接1-1 企业的数字化转型

波士顿咨询的“数字化战略路线图”的内容为：以数字化驱动的业务战略为指引，制定与业务战略对应的数字化战略，从优先级关键举措入手，并以组织变革、数字资产、生态体系和业务管控为支撑。“数字化业务战略”和“业务化数字战略”的终极目标是迎接或创造对行业的数字化影响：产品、运营和业务模式。

企业的数字化转型可定义为：企业在产品、运营或业务模式上，以数字化为特征，发生实质性的形态变化。“转型”即必须发生形态的变化，就像化蛹为蝶一样，不只将数字化作为技术手段，不只将过去的业务变得电子化、自动化，“数字化转型”不等于“数字化”或者“自动化”。另外，数字化转型特指由数字化本身推动的转型，而非一般意义的企业转型。

企业从非数字化状态变成数字化状态的数字化转型有三种形式。

● 产品和服务的数字化转型：以数字化的方式交付产品和服务，或者产品和服务本身数字化或包含数字化特性，其对应的就是数字产品和数字服务。例如，唱片公司，早期以售卖胶片和CD为重要的销售手段，而现在提供数字格式下载服务，线下商店变为线上网站。

● 运营的数字化转型：企业的整体业务过程从物理现实转换到数字空间，实现实时线上化、数据智能化，这类转型意味着需要大规模重构企业运营的核心信息系统的架构。例如，制造企业的商务智能系统，将以前的多个系统（如供应链系统、ERP系统、生产管理系统等）融合，通过大数据和数据挖掘技术，不断优化生产制造流程和细节，提高生产效率。

● 商业模式的数字化转型：数字化重构行业价值链和价值网络，改变原有的收入和利润模式。例如，IT服务行业全面云转型，重构行业传统的硬件、软件、服务的价值链，厂商从一次性收入模式变为年金收费模式。

数字经济对于管理模式的改变可以从以下几个维度来看。

（1）实体环境转向实虚结合。

传统的企业商务活动和管理活动均在实体环境中进行，其受到时间、空间、连接要素的影响，企业在特定的时间内，为特定范围内的某些消费者提供服务，由此产生的运营管理问题包括设备选址问题、布局分配问题、排班调度问题、生产计划问题。随着数字经济时代的到来，商业活动环境产生了巨大的变化，数据要素特性开始凸显，而且其重要程度日益增加。实体与虚拟环境需要不断融合，通过虚拟环境的数据和知识进行反馈，最后应用于实体生产和重要活动，产生价值。

从空间上看，数字技术的发展将实体店面拓展到了虚拟的网络空间，使用者不再受到地域空间限制，通过移动互联网技术，使用者可以在虚拟空间进行各种商业活动。从连接要素看，企业之间、产品之间、消费者之间，产品与消费者和企业之间的连接要素越来越丰富。更多的智能互联产品在连接上远远超出了现实存在，极大地改变了连接所带来的成本差异，虚拟空间的连接关系推动了以生态圈为代表的创新商业模式的涌现。

（2）主体行为发生变化。

作为商业主体的企业和政府等，面对数字经济时代下的环境变化，在运营过程中其行为也发生了变化。数字时代，不仅以用户和消费者的价值为重要目标，还考虑企业社会性等诸多因素，也就是目标的多元化，创造消费者和用户的多种价值，构造全方位的生态体系。竞争关系也不再是同行业的单个企业或组织间的竞争，而是沿着各个销售渠道拓展到整个供应链与供应链之间的竞争。组织之间通过网络连接，可以实现各组织间的协同生产和基于供应链的协同制造。

另外，用户和消费者向着移动化、社会化和个性化发展。据中国互联网络信息中心（CNNIC）的报告，截至2021年12月，我国网民规模达10.32亿，使用手机上网比例为99.7%，人均每周上网时长为28.5个小时。在线社交网络已经成为人们在互联网中互动、沟通的重要平台。用户很容易受到社交媒体和社会网络的影响，企业通过分析社会效应，发现商业机会，创造了新的商业模式。另外，消费者个性化需求越来越明显，在数字技术下，企业能够在较低成本下发现消费者的个性化需求，同时能够应用新的数字化生产技术，提供个性化的产品。

（3）由单一模式向复杂系统管理转变。

传统的管理研究，多对某个部门、渠道、过程或者单个产品等单一模式进行分析。例如，企业运营管理可以分为生产运作管理、物流与供应链管理、人力资源管理、财务管理、客户服务保障等多个方面，同时各个方面又有主要针对的部门。基于各部门和各类事物有多种相关系统，如供应链管理（SCM）系统、客户关系管理（CRM）系统、ERP系统等，帮助完成相应的业务。随着数字化转型程度越来越高，整个组织内部运营数据均可以为企业获得，并从中挖掘重要信息进行应用。这样从整个组织考虑的智能化系统使得组织管理从单一的模式向着整体化复杂系统管理发展。跨部门、跨领域、跨供应链的数据把组织决策连接在一起，存放到统一的数据仓库，同时考虑多个主体间的相互作用，形成考虑管理活动中的各个部分、管理系统，以及管理对象之间的解释复杂系统的综合决策体系。

（4）决策由线性流程向非线性流程转变。

传统管理决策通常遵循线性的过程展开，按照目标制定、信息获取、提出方案、选择方案、评估方案等环节生成解决特定问题的决策结果。在决策理论发展历程中，对决策过程的划分不断细化。尽管在各个决策阶段的划分和名称上有所不同，但各理论都认为决策是线性、分阶段的过程，整体任务的完成情况可由各个阶段的完成状况线性组合而成。

在大数据环境下，线性流程的适用性和有效性显著降低。首先，大数据及其融合分析方法使全局刻画成为可能，现实情境常具有多维交互、全要素参与的特征，并且涉及的问题往往复杂多样，使实现多维整合并能针对不同决策环境进行情境映现和评估的非线性流程更为适用，如通过融合患者各方面健康信息，为其在疾病前、中、后期制定不同的健康管理方案。其次，大数据“流”的特性支持对现实场景中各要素间动态交互的刻画，有助于企业发现非线性、非单向的状态变化并对管理决策进行相应的动态调整。

相关链接1-2 数字化环境下企业运营管理的效率提升

企业运营管理决策的核心目标在于为消费者提供更有竞争力的产品。为实现这个目标，企业必须深刻理解消费者的需求，基于消费者需求进行有针对性的产品设计，继而对产品合理定价并制定与之适应的库存管理决策等一系列管理运营决策。本部分将从需求预测、产品设计、定价和库存管理、供应链管理等运营管理中的关键环节，来分析和探讨数字化环境下企业运营管理效率的提升。各关键环节的具体关系如图1-3所示。

1.需求预测

需求预测是企业运营管理的基础。进入数字化时代，消费者需求具有快速多变、个性化等特征。通过数字化技术发展，企业可以获取的数据类型和数据量都远比过去丰富。以亚马逊公司为例，除交易数据以外，还可以将用户浏览、购买、使用、评价等数据都记录下来，包括搜索的关键词、页面的停留时间等。这些行为特征能够直接反映用户偏好及其个性化需求，通过数据挖掘和机器学习等技术，可以精准描绘出用户画像，并预测其需求，实行精准化营销措施，有效提高运营管理效率。在将基于数据的预测结果应用于促销、订货等运营管理决策时，还需注意决策变量对结果变量的影响，需要了解决策变量和结果变量之间的因果关系，才能有效地制定干预性的决策。

2.产品设计

应用数字化技术，能够更细致地了解用户需求，同时获得反馈数据，帮助设计者模拟和计算出最佳的设计方式，最终实现更加贴合用户需求、性能更佳、效率更高的产品设计。首先，企业通过分析大量的用户使用数据和社交媒体数据，能够紧抓市场潮流设计产品。例如，通过手机应用程序，体育用品公司能更好地了解用户的运动习惯，包括用户的运动频率、时间及位置信息等运动数据，设计师和产品经理从而可以设计出更加贴合用户需求的产品。其次，数字仿真、VR和AR等技术的发展，推动数字技术作为设计工具精确地模拟和仿真产品的各种物理参数，并通过可视化的模式加以展示，尤其是可以在不同参数、不同环境下模拟不同产品设计的性能差异，从而形成性能最佳的产品设计。最后，为了更好地满足数字化时代用户需求日益个性化的趋势，最大限度地实现个性化的设计，许多企业开始利用云计算技术，将越来越多的功能转移到云服务器，增强了与用户的互动，通过软件实现客户端产品的定制。

3.定价和库存管理

借助数字化技术，企业可以做出更优的定价和库存决策。首先，在定价决策方面，企业可以从数据中学习，优化定价策略，更好地实现收益管理。当历史数据或者需求分布信息有限时，企业可以通过数据采样进行动态定价。如今，消费者评论数据成为企业定价的重要信息，企业可以从消费者评论数据中了解关于其产品质量的信息。例如，销售更新较快、竞争激烈的智能手机等产品的企业可采用预售模式，这样可以了解市场信息，发现价格需求函数，从而更好地制定价格，增加利润。其次，企业可以进行不同销售渠道或不同细分市场上的差异化定价。例如，京东经常为某些商品设定Plus用户专享的价格。更多时候，为避免价格歧视，企业可以利用数字技术向不同细分市场推送不同优惠券来实现差异化定价。现金返还机制也是经常采用的方式，具有品牌劣势的企业倾向于使用该机制吸引价格敏感用户。最后，在某些服务行业，结合用户的行为数据，甚至可以做到“一人一价”。例如，过去车辆的保险价格是基于地区、车辆类型、用户类型等因素制定的；现在借助车辆上传感器传回的数据，保险公司可以实时收集用户的驾驶行为数据，从而深入地了解用户的驾驶习惯，更合理地制定“一人一价”的保险价格。

若涉及实物产品的需求，企业的库存管理决策与定价决策密切相关。一方面，动态的价格决策需要考虑剩余的库存数量，另一方面，库存补货决策受到消费者需求的影响，企业需要同时对两者进行优化。基于数字化技术，企业既可以了解实时的库存数据，又可以了解供应商的生产数据，这样可以在需求产生之前就做出相应的库存补货计划。例如，基于消费者的搜索数据，以及在商品页面的停留数据，通过深度学习算法，亚马逊公司能够在消费者的真实订单到达之前，就将货物准备好并运往相应的配送中心，降低了运输成本和库存成本。

4.供应链管理

智慧化的供应链管理成为新的趋势，这既体现在流程日趋智能化上，又体现在供应链上下游之间的决策更多依赖于数据分析。制造业生产企业越来越多地使用传感器和无线技术来捕获生产环节中的各种数据，再传递给智能设备以指导生产，工厂由集中控制转变为采用分散式自适应的智能网络。例如，一台机器检测出流水线上可能存在的故障时，可以直接关闭其他可能受损的设备，并引导维修人员解决问题。数字化及相关技术彻底地改变了制造环节设备维护的模式，在降低成本的同时有效提高了设备的可靠性。类似地，数字化技术还可以用于监控和分析整个生产流程，及时发现能耗异常，从而在生产过程中实现实时优化。

供应链管理中的零售环节开始采用全渠道零售模式，即零售商通过线上及线下等多种渠道进行销售。线上的销售数据还可以帮助零售商解决线下零售中遇到的问题，如选品问题、货架库存问题及选址问题等，特别是通过全渠道收集的数据多于传统数据，指导操作更具参考性。在多渠道运营的企业不可避免地会遇到渠道与产品属性的匹配问题等。在互联网上售卖图书的亚马逊公司，也开始在线下开设实体书店，其重要作用就是收集线下书店中顾客的购买、阅读等行为信息，不断更新亚马逊推荐书单，同时增加线上和线下全渠道的销售业绩。