一、数字生态体系建设规划
体系完整:构建管理变革、解决方案、数据保障和技术支撑的完整体系。 理念领先:贯彻以数字为战略决策依据的理念。 贯彻战略:以战略贯通为主线方向,助力全链贯通、市场导向、资源串联和质量安全。 方案先进:平台化打造智能、互联、瞬时的核心能力。 以点带面:选取数字化成熟度高的业务单元,单点突破,形成模范,带动整体落地。
现状调研与战略解读:分析当前数字化现状和集团战略目标。
规划总体路线图:明确实现战略目标所需的关键业务能力、平台核心应用能力、关键数据能力提升要求和技术支撑要求。
实施路线:规划平台体系的建设路线,包括平台、网络、集团战略、业务、应用、技术、数据等要素。
重点关注方向:产业链垂直整合、水平网络拓展、数字化智能化决策。
关键挑战:加强专业人才梯队建设、大幅提高执行效率。
对未来的期望:全链数据实时整合、统一数据逻辑标准、人财物串联、引入先进模式和技术。
以数字化驱动为核心,构建监控中心、决策中心和指挥中心,实现客户导向、横向协同和人财物险的上下贯通。
通过数字化平台,实现财务管理、人事管理、采购管理、质量管理、风险管理和办公协同等职能的深度融合。
建设全国后援集中平台,实现作业全集中和客服全集中,并逐步实现交叉销售和对外能力输出。运用领先技术建设后援共享集中作业,助力业务协同,降本增效。
建设财务平台、风控平台、OA平台等,实现财税集中、费控集中、资金集中、智能招聘、贴心员服、全面绩效、印章集中管理、数字风控管理、统一合同管理、统一办公门户、移动智能办公、自动审批流程等管理功能。
借助数字化工具,针对共性职能实现跨业务的集中管理能力,通过流程标准化、数字化,使得管理更加精简、规范、高效。
建设经营分析平台,实现全域数据覆盖,全面用户支持,并具备全面展示、聚焦重点、场景聚焦、信息联动、决策高效、应用灵活等特点。
构建高起点、高标准的数字化平台,为全业务、全用户提供深度、敏捷、智能的决策服务,赋能业务发展。
建立集团统一标签制度、标准、组织、流程和系统,分类分步实现所有专业公司的标签数据集中,并实现集团数据全面集中入湖,赋能管理和业务运营。
基于统一数据平台,逐步实现数据的标准化、标签化、集中化,确保数据的统一、可用和智能,形成数据资产。
二、建设数字化核心方案
核心方案采用“三中心”作为载体,发挥“智慧眼、智能芯、高效率”三大功能的重要作用。
利用“3个中心,7个步骤”的生产流程,实现从“数据到信息,再到决策和行动”的整个过程的智能化和线上化。
构建一个“一门进入、一屏可视”的智能监控中心。
通过四项关键的智能决策能力和两大智能模型的支持,建立一个智能化的决策中心。
构建一个集“取、议、落、追”为一体的循环协作中心,实现从战略到目标、执行再到绩效的完整闭环管理。
构建一个集“取、议、落、追”为一体的循环协作中心,实现从战略到目标、执行再到绩效的完整闭环管理。
三、提升数字化管理与协同能力
自上而下建立客户协同机制,助力子公司业务的交叉渗透,逐步实现“数据通”“渠道通”“营销通” “服务通”的“四通"
数据通:通过数据式引导实现全面洞察客户,实现客户信息整合和标签化。数据通的具体实现方式,包括客群、流量、经营、关注、财务状况、库存信息、订单信息、绩效信息、基本信息等标签,以及 Shop Like You、Next Best Actions、MOT 等数据引导方式。
渠道通:围绕客户,通过O2O+T实现全渠道贯通,提升客户活跃度和忠诚度。渠道通的具体实现方式,包括线上O、线下O和远程T的协同运作,以及客户统一视图、洞察分析、客户价值预判、主动推送、高频互联、商机跟进、人机联动、商机中断、精准出击、远程专家支持、主动拓展、销售和推广支持、门店体验优化等环节。
营销通:实现客户-产品-触点-活动的智能匹配,提升客户转换、交叉销售。营销通的具体实现方式,包括 KYP(了解产品)和 KYC(了解客户)的标签,以及基于统一的客户平台,智能大数据洞察客户偏好,精准定位多终端触点,实现客户转化和交叉销售。
服务通:智能化决策经营,更好的帮扶客户,提升客户满意度,带动客户共同成长。服务通的具体实现方式,包括数据化引导、Next Best Action(下一步最佳行动)、客户关键时刻(MOT - Moment of Truth)等,以及基于数据分析的客户服务方案设计,提升客户满意度和忠诚度。
以客户为中心的“四通”,实现全触点连接客户,全方位服务客户,全生命周期运营客户。实现全触点连接客户、全方位服务客户和全生命周期运营客户,提升客户满意度和忠诚度。
围绕客户需求,打造最佳客户体验,包括消费者向导、智能顾问、个性化数字营销模式、餐厅数字化大屏、扫完即走、视听跟踪、社交媒体指令中心、全球智能揭示板、数码销售、灵活弹性定价等。
通过产品全过程数字化质量管理,实现质量管理正向全透明、逆向可追溯。包括正向全透明和逆向可追溯,以及信息采集自动化、质量标准电子化、监控预警智能化等。
建设数字化质量管理平台,实现质量信息采集、质量标准和监控预警的全过程数字化、自动化。包括信息采集自动化、质量标准电子化、监控预警智能化,以及高层质量管理者、产品质量负责人和质量环节负责人等角色。
在数字化质量管理平台中开展关键质量指标的设置和监控,包括生产过程数据采集、系统化、质量指标核查和质量红绿灯预警等环节。
依托系统、智能化设备和网络链接,实现质量数据实时、自动采集。
提升质量信息展示分析能力,及时发现质量风险,快速改进质量问题。包括全景质量数据查看、问题趋势监控分析、系统性风险预防策略制定、生产过程质量指标实时监控和质量问题快速跟进处理等。
质量管理的数字化水平应得到全面提升,将质量风险控制在萌生期。包括质量标准、信息采集和监控管理的数字化水平提升,以及质量风险的早期控制和预防。
以“印章+合同”为抓手,强化风险管控中轴,包括集中授权、统一标准和流程、数字化运营、全流程追踪和智能分析等。
数据贯通,打通主流交易-合同-用印-履约-投产的主流管控链条,包括交易数据接入、文本标准、程序控制、智能防伪、隔离、标准和履约追踪等环节。
建立云商平台,赋能内部业务单元和大中小老板自主经营。
构建数字化共享运营平台,智能化手段降本增效,包括集中化、移动化和智能化,以及财务、生产经营、采购、客户服务等应用场景。
四、提升数据集中管理和应用能力
体系方案是系统性工程,平台、数据、应用、团队任何环节的短板都会导致结果失败。
建设统一数据平台,技术保障应用,实现全域数据采集,消除信息壁垒,数据回归业务。包括统一数据存储、统一数据处理、数据审批、数据合并、数据传送等。
建立全面的标签体系,包括基础标签、统计标签和评价标签,实现智能分析、智能预测、智能推送等。
标签体系采用“自下而上”与“自上而下”的方法,精炼和提炼实体信息。
数据保障体系建设应该与应用建设相结合,快速见效。数据保障体系的建设框架,包括数据安全、数据质量、数据标准等方面。
建设统一数据标准,保证数据可用。
数据标准的建设方法,包括基于场景和流程梳理,参考企业级通用数据模型,提炼业务实体和数据实体,建立统一数据视图等。
数据质量监控闭环,包括校验规则、问题分析、落实责任和治理整改等环节,保障数据质量持续提升。
根据用户的权限职责,制定严格的数据权限机制,包括数据访问分级、授权规则示例、数据安全管理方法论等,保证数据安全与合规。
构建运营团队,括战略团队、商业智能团队和数据科学家团队等,持续确保体系稳定运转,持续提升,发挥业务价值。
数字化转型是一场持续的旅程,需要企业有清晰的目标、坚定的决心和不断的创新。本文介绍了集团数字化建设的总体规划蓝图,旨在通过数字化转型提升企业运营效率和决策能力,支撑战略目标落地,帮助集团公司系统地实现从传统运营到数字化管理的转变。
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