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文章討論了在人工智能技術(shù)迅速發(fā)展的背景下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性。作者指出，盡管AI技術(shù)帶來了許多新的機遇，但企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中應(yīng)專注于其核心業(yè)務(wù)，即為客戶創(chuàng)造價值。文章通過新零售行業(yè)的例子，強調(diào)了商品數(shù)字化管理的重要性，并提出了實現(xiàn)數(shù)字化管理的九大模塊。作者認為，企業(yè)應(yīng)該利用新技術(shù)來增強核心業(yè)務(wù)能力，而不是單純追逐技術(shù)潮流。

在這個人工智能大潮席卷全球的時代，我們每天都被ChatGPT、DALL-E等大模型技術(shù)的新聞轟炸。      

但是三爺我作為一個專注于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的產(chǎn)品人，我最近開始在思考：在這場AI技術(shù)狂歡中，我們是否忽視了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)？

一、AI時代的技術(shù)狂飆：大模型與新技術(shù)的狂歡

最近，我受邀參加了兩場峰會（上海&北京），發(fā)現(xiàn)AI技術(shù)真如雨后春筍般迅速發(fā)展。從自然語言處理到圖像生成，從語音識別到自動駕駛，AI似乎無所不能。我看到許多企業(yè)都在熱火朝天地討論如何應(yīng)用這些新技術(shù)，希望借此實現(xiàn)彎道超車。

老實說，前段時間我也曾被這股熱潮沖昏了頭腦。我開始自我懷疑，難道我們以往追求的流程線上化、財務(wù)電子化，甚至業(yè)財一體化已經(jīng)顯得過于笨拙了嗎？企業(yè)是不是應(yīng)該放棄這些”老套”的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方式，全身心投入AI的懷抱？

但是，當我冷靜下來思考時，我意識到這種想法恰恰忽視了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的根本目的。

用一句話來概括就是：在AI的喧囂中，不要忘記企業(yè)的根本：為客戶創(chuàng)造價值。

二、回歸本源：企業(yè)核心業(yè)務(wù)才是立身之本

讓我們想想看，對于企業(yè)來說，什么才是真正的立身之本？

沒錯，就是其核心業(yè)務(wù)。

以我熟悉的零售行業(yè)為例，企業(yè)的核心就是賣貨。而如何幫助企業(yè)更好地賣貨，才是我們這些產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該思考的根本問題。

想象一下如果一家零售企業(yè)，他們不專注于提升賣貨效率，反而將大量資源投入到研究所謂的AI數(shù)字人，結(jié)果可想而知，不僅沒有提升業(yè)績，反而浪費了大量資源。

這不禁讓我想起管理學(xué)大師彼得·德魯克的名言：”企業(yè)的宗旨有且只有一個適當?shù)亩x，那就是創(chuàng)造顧客（There is only one validdefinition of business purpose: to create a customer.）。滿足顧客的需要，就是每個企業(yè)的宗旨和使命（Tosatisfy the customer is the mission and purpose of every business.）。”

所以，真正的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，是用技術(shù)為核心業(yè)務(wù)賦能，而非盲目追逐技術(shù)潮流。在AI時代，我們更應(yīng)該冷靜思考：如何利用新技術(shù)為核心業(yè)務(wù)賦能，而不是盲目追逐技術(shù)潮流。

三、以新零售為例：商品數(shù)字化管理的重要性

我們還是以新零售為例，對于企業(yè)來說本質(zhì)就是追求一個賣貨效率的提升。

而如果說的再準確些就是：如何讓企業(yè)內(nèi)部各個部門運營效率高些，讓用戶更快的看到新品，更快的掏錢，交貨給客戶（此處劃重點必考）。

而要實現(xiàn)這些包括但不限于要做下面的活：

• 商品信息的標準化和數(shù)字化
• 庫存管理的實時化
• 銷售數(shù)據(jù)的智能分析
• 供應(yīng)鏈的數(shù)字化協(xié)同

而這里重中之重就是商品的數(shù)字化管理。就像我曾參與過盒馬的一個項目。就是通過全面的商品數(shù)字化管理，通過商貨品分離實現(xiàn)了線上線下一體化運營，大大提升了運營效率和客戶體驗。

而在一家新零售企業(yè)中，如果要實現(xiàn)商品的數(shù)字化管理至少要構(gòu)建下面的9大模塊：

• 商品數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計：設(shè)計合理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲商品信息，包括商品基本信息（如名稱、描述、價格、庫存等）、商品分類、品牌、屬性、規(guī)格等。
• 商品分類管理：設(shè)計商品分類體系，包括多級分類，并給每個分類設(shè)置相應(yīng)的屬性、規(guī)格模板。分類數(shù)據(jù)需要支持動態(tài)添加、修改、刪除。
• 商品屬性與規(guī)格管理：設(shè)計商品屬性和規(guī)格的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，支持不同商品有不同的屬性和規(guī)格。需要支持屬性值的價格聯(lián)動、庫存聯(lián)動等功能。
• 商品信息維護：提供商品信息的錄入、編輯、查看等功能。同時要支持批量操作、數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出、圖片上傳等功能，提高操作效率。
• 商品庫存管理：設(shè)計合理的庫存結(jié)構(gòu)，包括總庫存、可用庫存、鎖定庫存等。需要實現(xiàn)庫存預(yù)警功能，對庫存變動進行實時監(jiān)控。
• 商品上下架管理：設(shè)計商品上架、下架、審核等功能。根據(jù)業(yè)務(wù)需求，設(shè)計不同的上架策略，如定時上架、滿足一定條件自動上架等。
• 商品價格管理：設(shè)計商品的價格策略，包括一口價、促銷價、會員價等。需要支持價格調(diào)整、優(yōu)惠券、滿減等功能。  
• 商品搜索與推薦：設(shè)計高效的商品搜索引擎，支持關(guān)鍵字搜索、過濾、排序等功能。同時根據(jù)用戶行為、購買習慣等數(shù)據(jù)，為用戶推薦相關(guān)商品。
• 數(shù)據(jù)報表：為運營部門提供商品相關(guān)的數(shù)據(jù)分析報表，如銷售排行、庫存分析、動銷率等。

而這些都將是未來AI學(xué)習企業(yè)內(nèi)部知識的來源，所以我想說AI時代更需要務(wù)實的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

后面我將專門以商品管理為路線為大家介紹新零售企業(yè)的數(shù)字化鏈路，大家可以繼續(xù)圍觀。

四、最后我想說

在這個AI技術(shù)日新月異的時代，我認為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅有必要，而且比以往任何時候都更加重要。但請記住，成功的數(shù)字化轉(zhuǎn)型不在于盲目追逐最新技術(shù)，而在于如何將技術(shù)與企業(yè)核心業(yè)務(wù)深度融合，實現(xiàn)1+1>2的效果。

我特別喜歡亞馬遜創(chuàng)始人杰夫·貝索斯的一句話：”在商業(yè)世界中，每一天都是Day 1。”這句話一直激勵著我。在這個瞬息萬變的時代，我們需要保持Day 1的心態(tài)，既要對新技術(shù)保持開放和好奇，又要始終聚焦于為客戶創(chuàng)造價值的核心使命。

大家要記住：在數(shù)字化的海洋中，找準自己的’航向’比追逐每一朵浪花更重要。只有將數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重心放在提升核心業(yè)務(wù)能力上，企業(yè)才能在AI浪潮中站穩(wěn)腳跟，實現(xiàn)長遠發(fā)展。