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北大教授 || 魏炜:数字化时代如何用商业模式构建企业竞争优势

 源源不断 2022-01-03

12月19日,上海管理科学论坛2021如期举行。

这场盛宴几经波折终于顺利举行,从2019年开创的第一届“面向未来的管理”、2020年的“技术驱动的管理”到2021年的“数字经济·商业模式·管理创新”,上海管理科学论坛致力于成为推动中国管理理论发展,管理理论与实践紧密结合的交流平台。践行终身学习理念,为企业全球化持续发展赋能,打造具有全球化影响力的学产研生态圈。

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本次论坛聚焦数字时代背景下的变革、协同、共生、创新等深度议题,以“数字经济·商业模式·管理创新”为主题,邀请了知名商学院、中外名企嘉宾、管理学教授、专家、研究人员,以及一流企业家、行业精英共聚一堂,从专家观点、学界视角以及企业界推进的实际案例等不同角度出发,共同探讨了全球新格局下的管理变革与趋势。

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论坛由中欧国际工商学院院长汪泓致开幕辞,并由原上海交通大学安泰经济与管理学院院长王方华主持。

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魏炜 北京大学汇丰商学院教授
以下内容根据魏炜教授在“上海管理科学论坛2021”关于《数字化时代如何用商业模式构建企业竞争优势》的分享整理,文章仅代表作者本人观点。

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过去五六年,和各行各业不同规模的企业都有过交流,我注意到一个很有意思的现象,五六年前跟大企业交流,他们都在强调怎么样做互联网+、做数字化转型,跟创业公司谈的时候他们都谈商业模式创新。最近两年有些变化,尤其是数字化转型成功的大企业开始关注商业模式创新,而创业公司又开始谈论数字孪生最近这两年,大公司非常注重商业模式创新。

为什么会有这样的现象?在2017年,“独角兽”概念在中国变成热门概念,在这个独角兽前35位的榜单中,我们可以看到拼多多、字节跳动、便利蜂、Shenin、元气森林这些公司。这些公司2017年的时候才刚刚成立,规模非常小或者还看不到,但现在都达到了百亿美金甚至千亿美金的市值。

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这张榜单的右上角讲的是当今世界500强企业平均进入到独角兽阶段的时间,即从创业公司到市值过10亿美金的时间,它们的平均时间长达20年,但Google只用了八年,Snapchat只用了两三年。美国公司HopeIn,仅用一年时间就到了20亿美金,而且是盈利的、市值很高的公司。

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这种现象在各行各业频频出现,数量非常多,看起来没有止尽,大家自然要琢磨是什么原因导致这些公司成长的速度非常快。常见的说法有两种:

 一种,碰到了新市场。
● 第二种,采用了新技术。

这张图右下角的公司还有很多没有列出来,有新市场新技术的,更多的还是老市场老技术的企业。所以大家更愿意把这些公司成长快的原因归纳为商业模式不一样,如果可以把商业模式类比成“物种”,就是一种新物种出现了

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这是去年我做的对企业数字化理解的图,右边这个图比较简单地讲清楚了数字化和2000年的信息化到底有什么区别。

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右边的是哲学家说的世界有三个,一个是物理世界每个人都存在的世界;第二个是精神世界每个人脑子里的世界,做梦的世界;第三个是符号世界,是人类创造出来的,用来描述物理世界、精神世界,以及他们之内之间这些实体的关系、属性、行为的世界事件叫符号世界,比方说文字、语言等等。不管是哪个世界,都是由数据、信息、知识构造而成的。


数据:描述世界的实体、属性、关系、行为的数字。

信息:有价值的数据。

知识:人归纳出来的规律。


所谓数字化,就是通过数字科技,比如说物联网、5G、区块链,把现实三个世界数据信息和知识映射到虚拟世界,如果映射到虚拟世界里的实体属性关系行为和现实世界是同时同步的话,就创造了一个虚拟的数字孪生体世界。

右边讲的是企业世界,你可以把企业世界看成由一系列业务活动、管理活动和基于业务活动与管理活动的决策活动构成的。业务活动就是做研发、设计、生产、销售、品牌、采购直接增值的活动;管理活动驾驭业务活动,比如说研发设计定目标,做计划,组织领导激励协调控制的活动叫管理活动。管理活动是由数据、信息、知识构造而成,把管理活动中的信息数字化了,而这一波企业数字化讲的是把业务活动数据信息和知识数字化,不但信息数字化,首先要把管理活动数据数字化,基于此之上在做决策的时候可以通过计算机智能决策。

有些程序化的决策,计算机可以代替人来做,有些非程序化的决策计算机也能代替人来做,但是有一些比较复杂的非程序化决策不能代替人,只能辅助人来做决策,这些都叫决策的智能化。

讲企业数字化的时候,大家千万记得首先从企业业务活动开始做数字化基于这个再做管理数字化、管理信息化,这时候会发现管理模式会发生很大的变化。

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2007年就有一个定义——“利益相关者的交易结构”。有六要素的商业模式模型,从六个不同的维度描述交易结构,战略、营销、组织、人力资源、供应链、财务理论中都已经讲得很清楚了,我们主要讲的是交易结构。商业模式有一个定义很流行,讲的是企业创造获取价值的逻辑,这个说法本身没问题,但这个说法把战略的作用、管理的作用给抹杀掉了。不管是商业模式还是战略管理,对于企业的价值创造和获取的逻辑都是有作用的,不过他们担当的决策不同。

总的来说,商业模式是效率重塑的角色,在价值创造中定义成效率重塑,提高公司整体价值。战略和管理也在价值创造过程中起很重要的作用。

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数字化时代如何用商业模式构建企业竞争优势?

我大概梳理了一下这几年研究的案例。从商业模式视角提升企业竞争优势分成六方面:

● 第一方面,通过构建新的商业模式,让企业能获取总体价值空间更大
● 第二方面,通过独特的商业模式,让产品成本、服务成本非常低
● 第三方面,构建独特的商业模式,让竞争壁垒非常高
● 第四方面,通过构建商业模式让企业效率超出行业内所有优秀对手
● 第五方面,好的商业模式可以不断用便宜的商业模式创造出来的优势资源能力,再用下一个商业模式变现。这是高超的价值捕手,是让企业获得商业模式竞争优势的另一个渠道;
● 第六方面,液态金属,将来的企业都会和《终结者》里追施瓦辛格的T1000材料物种一样,随时可软可硬,随时变成想变成的样子。将来企业的交易结构、商业模式、物种也会像那样变化。

最大的价值空间:

Salesforce、便利蜂、Shopify

1.Salesforce

通过模式创新设计创造更大的价值空间。

Salesforce是这两年讲得比较多的美国公司模式,1999年成立,当时作为在线的CRM软件,大家都在做CS端、客户端企业端部署的时候,Salesforce坚信将来所有软件都会在云端,所以从Oracle创新搞了Salesforce,一开始是很简单的在线客户关系管理的软件。

采取的盈利模式是订阅的模式,客户主要是小型企业和中小型企业因为小型企业、中小型企业可以接受标准化产品,也可以付一定的费用,但是大型企业都希望定制。大型企业也有一点,是大公司的分公司,订阅定价的做法不一样,有打包年费的,也有每年、每月价格不一样的方式。

有了基础之后模式做了第一步演化,这是一个非常美国公司模式演进的逻辑,即都是围绕着不同顾客的同样需求来构建一个商业模式去满足它。

第二步建生态,把APP开发者引入到平台上来,搞了APP市场,APP市场模式最早是Salesforce在企业市场上创造的,而不是苹果创造的。

为了做到这一点,Salesforce又做了PaaS平台,把SaaS中共享的部分,比如说数据管理在PaaS平台上提供给大家,SaaS公共调用,同时还做了开发工具,开发工具帮助APP开发者,基于开发工具开发出SaaS应用,提供给他开发出来的中小企业客户。同时还把竞争对手引入到平台上,其他CRM的SaaS供应商也可以通过这个平台向开发的客户提供服务。因为这个平台成本更低、体验更好、效率更高。

2010年之后,Salesforce公司客户关系管理所有的功能模块都非常齐全了,过程中不断把不同类型的客户引入到平台上来。

比方说有了很多SaaS应用之后开始给大型企业提供定制化开发服务,定制化开发服务并不是由它来提供,而是通过系统集成商,像埃森哲这种大的系统集成商,基于平台上的SaaS和PaaS基础给大型企业开发定制化应用。

项目本身的费用由系统集成商收,一旦项目开始运行之后,毕竟企业还是会调用平台上的各种SaaS应用,这时候收的费用再跟系统集成商分一部分,通过这种方式把生态建立起来了。

另外一方面跟更多规模比较大的增值软件服务提供商提供平台合作,也可以基于平台开发出很多大中小型企业需要的应用。不断通过并购把同行有特点的CRM供应商并购到平台上。比方说营销云,花了100多亿美金并购。这样做之后会发现在CRM领域它就是全世界的No.1,这时候他的竞争对手亚马逊、Google给企业提供软件应用服务,愿意把Salesforce嵌入到他们的解决方案中,作为软件解决方案提供商的供应商,给别的企业提供其他软件服务。

整个过程把CRM所有客户,给客户提供服务的所有相关企业、竞争对手都变成了合作伙伴。通过这种模式的构建把市场空间做得非常大,仅做CRM一个软件就做到2000多亿美金的市值。

这是Salesforce的做法,通过一个模式在市场上创造更大的价值空间。

2.便利蜂

便利蜂是做便利店的企业,创始人是去哪儿的总裁庄辰超。全世界合计的小型便利店大概有500多万家,能形成连锁的也就10来万家,所在的市场规模非常大,高达14万亿。像阿里平台上的GMV一年就7万亿。14万亿市场里却没有大公司,其中7-11做的最好,在全球开店也才7万家,在中国也只有2000多家店。很大的市场,公司做不大,缺少能做大的商业模式。

便利蜂2016年底成立,2017年在北京开出第一家店,到2020年5月份的时候便利蜂宣布自己在北京的500家店实现了整体盈利。而7-11在北京用了14年只开出了200多家店。但年底便利蜂预计在北京的店就有1000家,在全国有4000家店,想在明年后年开到1万家,四五年后开到10万家店铺。

为什么便利店在全世界,尤其在中国开不了那么多呢?因为一开多就亏损,有两个原因:

第一是每个便利店在中国城市里标准不规范,房间不规范重新设计装修这笔固定费用很高导致店很难赚钱。

第二是便利店本身营收规模很低普通的便利店收入3000-5000元/天,请不起优秀的员工。一个便利店的店长一天要做将近1000个决策,比如说明天某个产品要进多少?待会儿下雨了,某些产品是不是要降价?这些决策做不好就会变成存货,变成成本。像7-11培养一个优秀成熟的店长平均要两年时间,培养的成本很高。 

便利蜂让所有决策都通过计算机人工智能来做,店长店员全部是执行者比如说每15分钟机器会下达生产计划的指令,人去执行就好。根据顾客的特点以及要下雨的场景,显示屏上的价格会低一些,是实时定价的。每天在周围的电商平台、社交平台上搜什么东西是好卖的,不断地洞察客户需求,把所有环境都通过物联网技术、人工智能技术数字化。

便利店很重要的收入来源是热餐,热餐从研发—生产—运输—制作—处理的所有过程都是数字化的,传统便利店是没有研发活动的,但是它通过物联网技术来测产品的酸甜度,再把它跟市面上热销的产品做大数据分析,最后推出爆款。所有的业务活动、管理活动都数字化了。

店长的培训只需要四个月,最新的数据减少到两个月。听机器话的优秀店长可以管理多店,一个店长最多管100多家店,收入很高。还请了很多创业公司优秀的CTO数字科技大咖,每天和计算机博弈,让它们能够超过优秀的人。

至今为止,在很多方面都已经超过了优秀的行业内公司,比如说在员工培训方面完胜7-11,在热餐生产排班、动态定价、员工排班、任务管理方面能力超过了7-11。有一些是跟7-11打平手,比如说陈列;有一些方面有差距,比如说选址。

通过这种新的管理模式,企业的管理成本大幅度下降比如之前为了让店员能够热情待客,花了很多金钱和时间去培训和监管;而现在机器会提醒告知你是否做到位,从管理的效率方面会发现确实让管理的成本、服务的质量得到更好的保证。

虽然现在还没成功,但是相信人工智能之后的发展,在各个环节的能力上,经过足够维度的数据训练后,机器的能力会超过人,那时候店铺扩张会更容易,而且这套系统还可以提供给很多第三方,这套模式又可以重构了。

便利蜂就是通过商业模式创新,创造更大的价值空间的典范

最低的成本:Shein

Shein在跨境电商平台上卖中国品牌服装不是通过亚马逊,而是通过自己的独立站向全世界卖品牌服装。很多顾客都是欧美、中东比较有钱的社会顾客,但产品卖价非常低,平均在8-25美金一件。

为什么能以这么低的成本把产品卖出去呢?去年销售额700亿人民币,今年应该过1000多亿,一级市场估值已经到了600多亿美金,还有说法是已经过千亿美金了。是在2016年才转到这个模式的,虽然成立的时间是2008年。

看一下这个模式的特点上游是无数的小工厂,中国的服装工厂,现在讲工业互联网都讲C2M柔性供应链,通过数字化、智能化技术实现柔性供应链。靠数字化技术,通过数字化技术把所有工厂都连接在一起不管是织布的还是制成衣的,全都通过数字化系统连接到一起。工厂工人的打卡上班、工作过程中的管理、领工资都是在它的数字化系统里。数字化系统把所有利益相关方连接在一起,而且利益相关方也是用的数字化系统。

Zara最小单数是3000件,而Shein只需要100件,因为一般的固定成本在3000块钱人民币左右,一单单数如果少的话,供应厂会亏损。但Shein能降到100块钱,通过数字化技术把固定成本降的很低,但是供应商依然不赚钱。怎么办?是敢补贴。

很重要的原因是通过这种做法,Zara同样下3000单,只能测试6款;而Shein3000单可以试30款,100件一款,30款到互联网上去测,看看哪一个能成为爆款,过人工智能技术爆款率,基本上推出50%的产品每天推出几千件不同款式的产品,50%都是爆款。滞销率只有10%,服装行业最大的成本就是库存成本,但是Shein把这两方面都做到了极致,因此卖价那么低是有很大原因的。

上游消费者把在中国市场上的玩法玩得特别好,但中国市场很多是找大V、网红带货,而他们更多是找一些KOC,只要你愿意拍个产品照片视频晒到网上,都可以免费给你新款,当然快递费要自己掏,可能快递费的利润可以涵盖新款产品的成本。

每天在网上把各种各样竞品的花色用计算机扒下来,自动分解成一个个元素,再按照人工智能对现在流行色流行款的理解组合成产品。所以对设计师学历要求比较低,因为计算机都给你整好了,你只要做基本的判断,整个成本都会非常低。

这是Shein很有意思的实时零售模式,有没有中国的商业模式能够引领世界?我相信已经有了,而且西方主流世界对这一点还是比较认可的。2018年《纽约时报》发表过一篇文章,讲现在硅谷该山寨中国了,不是山寨中国企业的技术,而是山寨中国企业的商业模式,那时候已经有主流媒体说出了这种观点,中国企业的商业模式是值得学习的

以前跨国公司都是把产业链放到成本低的地方,所以美国才有现在的状况。以后是不是还是这样呢?以前跨国公司的做法还会有,但是另外有两种形式可能会成为更普遍的做法。

其中一种就是像Shein一样,通过数字化技术把成本越来越高地区的产业链,通过数字化技术来降低各方面的成本,通过跨境电商平台输出到全世界现在有很多公司都在学Shein的模式。

还有一种是2018年在尚品宅配调研时发现的尚品宅配是做板式家居定制的,在东南亚也有子公司、合资公司,当地投资人负责投资建厂、负责招人、负责运营,尚品宅配的数字化做得非常好,业务环节、管理环节、活动环节都数字化了,他们把这套数字化系统植入到合资公司中,帮助合资公司在全球采购原料,提供给合资厂,根据收入来分成。

我相信将来这种模式也会有,中国企业把自己发达的数字化系统输出到全世界,全世界的其它生产要素、企业经营投入由他们来负责,那个成本更低。

最高的壁垒:苹果

怎么样通过商业模式的创新来树立更高的壁垒?大家都说苹果很有竞争力,产品、科技都酷炫,卖价也很高。我们观察更重要的原因是苹果的模式,不是Apple store模式,是和利益相关方交易结构的设计做得非常独到。

比如说苹果的上游是富士康这类整机代工厂,整机厂的前面有一级供应商,一级前面有二级,二级前面有三级、四级,每一级供应商都是由苹果指定的,要符合标准的才能买。

苹果的供应链技术工艺能力无比强,每一级供应商产品的研发苹果是出钱的,一般来说是三分之一,研发一个新的零部件可能要出三分之一,供应商出三分之一,上游再出三分之一。

要对供应商进行管理,供应商里的采购人员都是有团队管理的,两个团队同时管一个零部件供应商,供应商里的关键设备都是由它在全世界买断放在工厂中。看着供应商赚钱少,但因为很多投入都是苹果做的,所以实际上供应商毛利润都是非常高的在这种模式下,苹果供应商的净利润率可以达到15%甚至25%。而跟华为合作的只能达到7%-8%左右,跟小米合作的只能达到3%-4%。这种情况下,最好的供应链到底跟谁服务就可想而知了。

最高的效率:元气森林

传统饮料企业一年才能研发出一款新产品,元气森林三个月就可以研发出一款新产品

2017年元气森林成立,每年推出一个爆款,现在存储的爆款还有95个没有推出来,研发能力严重过剩,就是靠数字化技术,把互联网上常规的研发技术A/B test,在线上线下全部使用,把研发效率提到极高,研发成本降到极低,整个环节都是数字化因此引起了行业老大们的恐惧,可口可乐、百事可乐断了元气森林的代工,农夫山泉在元气森林的终端上肉搏。原因是元气森林是非常强大的新物种,去年营业额25亿,今年80多亿,明年的目标是150亿,如果明年元气森林不被巨头按死的话,它会是下一个颠覆巨头的模式。

高超的价值捕手:亚马逊

亚马逊大家比较熟我就不多讲,大家看亚马逊的时候可以看亚马逊的价值捕捉,不断通过上一个模式积累起来的优势资源能力,再用下一个商业模式变现从这个角度看会非常有意思。

液态金属:字节跳动

字节跳动也是非常优秀的中国公司,商业模式非常独特,一开始的时候主要就是人工智能的推荐引擎凡是跟推荐引擎资源能力相匹配的业务都能打遍全球;凡是不匹配的,不管管理多好,最后都打不赢别人,原因是它内部有横向的智能推荐平台,基于横向的平台坐落了很多专业化不相关的业务,不断通过专业化不相关业务的资源能力积累到中台上,让中台永远超越同行,不断产生新的横向平台比如说广告巨量引擎、飞书,都是在横向平台和纵向专业化模式下衍生出来的新横向平台和纵向专业化的业务。

最后讲一个观点,以前中国的企业都在左下角,通过持续性的模式创新和技术创新挣辛苦钱,现在领先企业已经跑到了左上角,下一步要想致胜全球的话,中国各行各业领先企业必须在颠覆性技术创新和颠覆性模式创新上下功夫只有在那种情况下才有机会引领全世界。

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以上,为魏炜教授关于《数字时代如何用商业模式构建企业竞争优势》的演讲。
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时代瞬息万变,中国文化跨越千年渗透每一位华人的内心,也慢慢传播至世界各地;交流不再局限于一方土地,靠着科技、通讯与万千人交流;世界动荡,疫情突发,促使我们更加快速、深刻的认识到数字化的好坏。

企业在这个时间节点,应该如何发展?如何应对变局下的挑战?如何选择?都是值得深思的;充分理解数字化,明确数字化是什么以及不是什么,明确数字化转型成功的标准是什么,对于一个技术领导者来说是非常重要。

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上海管理科学学会携UCMT协教育集团将于2022年3月共同举办关于“数字经济·商业模式·管理创新”为主题的上海管理科学论坛2021分论坛活动。届时分论坛将邀请数十家高校进行演讲,各校将围绕着“数字经济·商业模式·管理创新”展开精彩绝伦的创作,打造数字经济时代下共同发展的引擎,于论坛中浇筑交流合作的基座,为企业发展的道路提供源源不断的思路。


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