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數位轉型1:隨需而至、隨需而製 挺過殘酷,才有機會見到很美好的後天!

時間:2018-04-02 11:05來源:COMPOTECHAsia 作者:任苙萍 點擊:
邁入第六個年頭的《鼎新企業高峰年會》,今年以「C2B 需求重塑新賽局,數位轉型定勝負」為題,探討企業經營與消費者需求改變。鼎新電腦營運長張進聰以《易經》的「變易、簡易、不易」開場,解釋當前企業所面臨的挑戰——人類文明不斷改變生活型態,惟有掌握變革先機、並迅速與時俱進,才能確保企業持續成長;手機產業的迭起,就是最好的縮影。2011 年以前,諾基亞 (Nokia) 還是全球最大的手機製造商,但如今已由蘋果 (Apple) 和三星 (Samsung) 瓜分天下,另一巨擘摩托羅拉 (Motorola) 也在 2014 年把手機部門售予聯想 (Lenovo)。
 

照片人物:鼎新電腦營運長張進聰
 
無前例可循,秉持從零開始的「第一性原理」
張進聰綜觀以上,年輕族群對手機使用習性的改變是主要因素。此外,富士通 (Fujitsu) 與樂金 (LG) 不久前宣佈退守中國大陸市場,也是由於未能及時因應市場變化所致。早期要訂做西裝,是由老師傅從零開始、一手打造;如今流行的是在門市接單、量身,然後由工廠統一生產製作。他表示,消費者意識的抬頭,改變了消費行為,進而改變了供應端生態模式。當量少、未達經濟規模時,造價昂貴是必然;但在今日少量多樣的風潮下,如何因應顧客個性化、彈性化、柔性化與即時化需求,是企業必須深思的。
 
張進聰認為,回歸到企業管理本質來說,就是「隨需而至、隨需而製」——借助工具由繁化簡、藉由數位轉型由簡而易,以掌握消費者變革路徑、跟上世界變化。他並拋出一段頗富哲理的論調:當下的改變,或許會讓原本的可見變得不可見;但資訊的應用,能讓局部可見推測出最大部分的可見。換個角度看,經驗可以是加分項目、卻也可能是減項;因為以往可行、不代表未來可繼續沿用!台科大特聘教授盧希鵬則點出:所謂的「未來」,常在不知不覺中已來臨!過去,是部分看見;未來,是極大可能被看見。
 
在傳統認知中,研究學問的方式通常有「歸納法」和「演繹法」兩種。前者在創新、創業受到挑戰,因為過去是對的,此時此景卻未必;反倒是後者強調從零開始的「第一性原理」(First Principle),可抛開舊有包袱、打破傳統框架,就最新科技切入,有助於思考未來新製造、新流通、新金融的樣貌。特斯拉 (Tesla) 創辦人馬斯克 (Elon Musk),就是「第一性原理」的信徒。他並對阿里巴巴集團創辦人馬雲的名言:「今天很殘酷、明天更殘酷、後天很美好,但大多數的企業會死在明天晚上」,延伸出另一套見解。電商到新零售的演變過程,就是最好的說明。
 

照片人物:台科大特聘教授盧希鵬
 
天道酬勤不再理所當然……「C2B 逆商業時代」來臨!
盧希鵬幽默說道,已在媒體曝光的商業模式,基本上不太能做;知名媒體報導過的營運案例,就千萬不能做。因為所有人都已知曉,包括競爭對手在內。當所有企業眼中看到的明天都是一模一樣的時候,一窩蜂搶進將無利可圖,對市佔率不會有任何幫助。他主張,不應從今天看明天、而要從後天反思明天;問題是:當明天都看不清楚時,何來後天?盧希鵬指點迷津,後天不是靠預測,而是想像、演繹出來的。只要認真觀察,通往後天的「軌跡」其實非常清楚,這就是所謂的「C2B 逆商業時代」。一分耕耘、一分收穫,天道酬勤已成過去式!
 
大家都朗朗上口的事,只會帶來更殘酷的明天;當大家都在鼓吹創新、創業,別忘了,這些多是以失敗收場。盧希鵬也質疑:幾十年前提出的「價值鏈理論」,今天是否仍適用?這個理論將價值活動分為五大部門:設計、製造、行銷、銷售、服務,但現實生活中,最了解顧客的往往是服務部門,卻是位於價值鏈最末端。他認為,借助科技之力,可看到遠景;在銷售的同時,工廠就能經由服務式端點銷售 (POS) 系統了解市況。POS 帶出客製化概念還不夠,Nokia 試圖以「大量客製化」氣吞天下,但這是一個很沉重的名詞。
 
它意味著:採購、製作、倉儲十分複雜。Nokia 在全盛時期每年推出 6,000 種手機以迎合不同客群;然而,蘋果賈伯斯卻篤信第一性原理,第一代 iPhone 只有一種顏色、尺寸,便完勝機海戰術。它並非標準化、大量客製化或分眾化,而是進階至「個人化」——手機外形雖千篇一律,但當中資料內涵大不相同,意即:不特別細分客戶需求,交由個別使用者自行定義。另一方面,比服務部門更了解顧客需求的,可能是顧客本身,卻未被納入傳統價值鏈中。隨著互聯網和物聯網 (IoT) 的發展,顧客的單一行為可清楚被看到,對統計學也造成觀念上的衝擊。
 

圖1:第一代 iPhone 只有單一款式便旗開得勝
資料來源:https://commons.wikimedia.org/wiki/File:IPhone_First_Generation.jpg
 
當標靶浮動時,就放膽射擊、再動態瞄準吧!
「如果能清楚每一個個體的數據,平均值和標準差就未必那麼重要了」,盧希鵬說。他舉例,醫療、保險業過去是由精算師就年齡、收入等統計結果收取費用,但其實這並不公平;現在,可透過穿戴裝置擷取個人生理數據,個別訂定收費標準,汽車駕駛行為也可透過車聯網瞭如指掌並採取因應對策。例如,針對習慣緊急煞車的駕駛增加保費。不過,C2B 訂製化仍只停滯在既往接單模式;但事實上,從消費者端開始,除了收集到的資料,還有沉澱下來的資料,將影響管理思維邏輯。一個有趣的思路是:瞄準後射擊或射擊後瞄準?先畫靶、還是先射箭?
 
盧希鵬表示,傳統上的計畫、執行、考核,是指取得調查而來的數據、標靶固定不變的情境下,才適合瞄準後射擊;若標靶是浮動的,一如空對空飛彈、根本沒有瞄準時間,只能先射擊後再隨時動態瞄準,二次戰後的武器多屬此類,一切先做了再說。此時所得到的沉澱數據,反而是最真實的數據,也就是:由原來的先製造再販售、轉變成先販售再製造的模式。例如,鼓勵設計師在平台上銷售自己作品,若在一定期間、達到一定數量才付諸生產,甚至成為特有品牌;若未達標,則所有訂單將被取消。眾籌、募資平台亦是基於類似概念。
 
家電大廠海爾,亦曾開放所有使用者設計,若獲市場認同、票選勝出,就著手設計雛形供按讚者試用;若樣本機販售達 500 個,就正式製造。這可解決兩大困境:首先,內部工程師一年頂多設計 50 款冰箱,開放設計更能大開創意之門;其次,過去矇眼接單生產可能有存貨,經過市場考驗的產品加上先販售再製造的作法,可確切執行零庫存的精實生產。另值得留意的是,未來,比顧客更了解自己的可能是人工智慧 (AI)。亞馬遜 (Amazon) Echo Alexa 有個 LOOK 版本,用戶若詢問它穿著哪件衣服最漂亮?Alexa 會給出答案,用戶可表示同意或不同意。
 

圖2:Echo Look 內建攝像頭,可捕捉使用者的服裝款式風格
資料來源:
 
此消彼長,物種大滅絕或大爆發?
盧希鵬指出,就在每次的 Yes or No 之間,久而久之,亞馬遜就會洞悉消費者的偏好、品味,據以量身訂製獨一無二、符合個人審美觀的專屬衣服;美圖 APP 在經過兩、三年 AI 學習後,也會知道如何修圖最能搏得使用者青睞;IBM 華生 (Watson) 經過訓練後,也能摸清消費者口味,做出十分合乎胃口的佳餚。以此類推,若說 AI 可被訓練成「肚子裡的迴蟲」,似乎並不為過。盧希鵬認為,交易成本的消失與重整,將導致物種大滅絕;但此消彼長,有能力將交易成本降為零的企業,卻會呈現物種大爆發之勢。
 
盧希鵬剖析,商業互聯網降低了交易成本,而工業互聯網則降低了生產成本。交易成本降低,企業規模會開始縮小——B2B 交易成本降低會破壞原有分工體系,當趨近於零時,可能就有成員消失。新零售的出現,為產業結構帶來天翻地覆的革命;金融科技 (FinTech) 的誕生,又會為金融機構造成什麼巨變?會否產生新物種?以下四隻「眼睛」會告訴我們:1.互聯網 vs. 社群;2.物聯網 vs. 設備環境;3.人工智慧 vs. 圖像/聲音;4.進階 AI博奕 vs. 行為預測。
 
或許有人會問:今天都活不過了,還妄想後天?? 對此,盧希鵬的回應是:對後天沒有願景,就不知道今天該做些什麼?大家相約,後天見!
(責任編輯:jane)
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