【项目实践】国际物流行业的数字化转型

近期，喜乐君为一家国际物流TOP企业提供了「Tableau分析与数字化应用」的现场培训和辅导 ，期间使用客户的生产数据做了详尽的仪表板改善、客户分析主题方面的介绍。

相比消费金融、新零售、电子商务等典型的数字化企业，国际物流更像是步履蹒跚的传统企业，劳动密集特征明显。不过，在这个传统的行业中，也有少数具有远见的领导正在借助科技、数据等技术重塑业务过程，提高企业的分析效率。在和客户领导层的多次交流、席间沟通过程中，喜乐君也得以更多了解这个行业的快速变化，并思考如何为此类客户赋能，帮助他们从优秀走向卓越。

相比电商企业，传统企业不得不从“业务在线”开始做起，途径报表和敏捷分析，最终通往数据赋能之路，因此更容易中途夭折、前功尽弃。Tableau为他们提供了低成本试错、国际一线经验赋能的绝佳机会，提高了数字化转型的成功率。

一、从业务流程看数字化

从业务流程角度看，国际物流核心业务流程（即为客户交付物流服务）可以分为获得线索和意向客户（售前）、为客户提供货物仓储和配送服务（售中）、客户诉求处理和财务结算（售后）三个主要阶段。传统企业的难点在于售前阶段难以数字化、难以追踪潜在客户行为、无法精准营销提高转化率；正因为此，实现全流程的“业务在线”，就是物流行业的第一个难点。

据客户创始人介绍，他们前后用了十多年时间，才实现了业务的“完全在线”；体现在业务过程中，就是极大地减少免单（就像顺丰一样）、减少不必要的人工信息确认和传递、使用软件工具更快地收集线索并提高转化。

在这个过程中，他们从物流公司孵化了一家“一站式跨境物流智能服务平台”公司，相当于把自身的技术能力独立为业务板块，从而成为一个更大的流量入口。从这个角度看，数字化转型不仅仅是自身的业务升级，还可以重塑商业模式——数据变成了企业商业模式的一部分，此言不虚也。

借助于科技、技术、数据和分析等综合性的新工具、新技术能力，企业弥补了用人力几乎难以改善的售前环节，实现了自动收集线索、自动转化，并与传统业务相连接。

传统企业数字化转型的第一难点就在于“业务能否完全在线”，这里“完全”指全业务流程，不仅仅是看得见的订单操作，更重要的是看不见的线索收集、转化、业务员和客户行为、成本自动核算等场景。业务全部在线，考虑企业领导和每位员工的认知能力，必然伴随着企业员工能力的迭代过程。随着ChatGPT等技术的快速发展，“业务在线”的范围也会逐步扩大，之前依赖人工的HR入职、配送单信息录入等常规工作，“业务在线”还将与“自动化”同步完成。

二、数据如何转化为价值：摒弃形式、聚焦内容

在实现“业务全面在线”之后，企业数字化转型的第二个难点在于，如何把“在线”的结果（即无尽的数据资源）升级为“资产”。

数据本身没有价值，数据只有在加工处理、分析总结之后，通过辅助业务决策才能转化为价值，可见，“数据资产”是基于数据被分析、被利用后获得功效的视角而言的。从数据收集到最终转化为价值，每一步都非常重要；很多业务领导总觉得只有分析最重要，殊不知，没有前面的辛苦准备、万万不会也硕果累累。

“分析辅助决策”只是让领导深感欣慰的最后一个“馒头”。但就像那句俗话所说，不能因为吃到第五个馒头感觉饱了，就觉得前面四个馒头没有意义。

对于传统企业而言，几乎每个人都要经过从“excel范式”到“数据库范式”的转变——很多表哥表姐试图把Excel的“自信”投射到大数据分析之中，最后撞的头破血流；很多传统领导视图把复杂报表的“偏执”投射到大数据业务之中，最后耗费了无数的金钱和人力（某项国产BI加剧了这些形式主义的“伪需求”）。而那些天然活在数据世界的互联网企业，在少壮派企业领导的带领下，可以跳过excel范式以及形式化的复杂报表和可视化大屏，直接从面向业务的简单可视化、中级可视化走向业务探索分析。

目前传统企业中，BI还是被技术统治，所以Business Information被视为分析，数据大屏、复杂报表被视为分析；随着越来越多的企业转向数字化，认识到“形式主义”只有特定场景下才有一丝丝的好处，真正的分析唯有辅助决策、辅助盈利才有价值，那时BI就像更多地露出business Intelligence的真容。

喜乐君服务的这家企业，虽然是传统企业，但幸运的是领导自身数据敏感、摒弃形式主义，并在导入Tableau早期就接受了喜乐君的诸多建议，很好地避免了北方传统企业、央国企极容易陷入的错误路线。我们可以从如下的内容看出：

• 不做自定义背景、不过度修饰边框阴影、不使用复杂模板，前面两年聚焦内容开发
• 数据源/数据服务和仪表板开发两个环节独立，一个人负责持续改善数据质量，另一个人负责仪表板迭代升级
• 关键领导使用Tableau Server直接访问，业务用户访问借助于嵌入平台聚焦展现本身

在这个路线指导下，之前财务领导每月两周的报表开发工作，被自动化的数据整合、仪表板展现所替代，财务领导得以从重复性的数据分析中脱身投入更重要的管理型工作。每个月10号左右才能召开的月度经营会议，也可以在月初及时召开。

而在业务上，之前频繁出现的“业绩调整”（本月月底业绩调整到下个月登记）也被杜绝，部门之间的数据分歧也彻底消灭。

所有这一切，都昭示着劳动效率的提高，企业开始真正把数据作为了生产效率要素。

三、业务分析的两重境界：有时候，“刚刚好”就是最好

分析辅助决策，关键是业务用户参与、分析境界要高。喜乐君服务的该企业目前存在的“问题”，是业务用户并未成为分析的主力，而是依靠IT开发。当然，客户领导都一致认为这并非“问题”，一来如此多的业务用户掌握工具同样需要成本，二来过快的数字化转型会出现不适，优秀人员流失等间接问题。

也正因为此，我深刻体会了客户领导的那句话，“有时候，刚刚好，就是最好的”。综合各种要素，此时就是大智慧。

喜乐君在本次培训过程中，客户董事长非常认真地为大家分享了他在阿里的一段分享，大意如下：

数据有什么用？我们只有认真回答如下三个问题，才能真正的认识到：

• 我想要知道什么数据（分析问题）？
• 我为什么想要这个数据（问题）？
• 这个数据能指导我做出怎样的行动？

作为一家面向国际客户、置身珠三角、深入参与市场竞争的物流企业，客户董事长非常清醒地认识到，形式化的“大屏毫无用处”，单纯做一些交叉报表意义也寥寥。

当然，报表也是一个阶段，它是对数据整理的考验，是深入分析的“前行”。

May 22, 2023 V1
May 23, 2023 V1.2 Revise