张世民： 物流行业数字化转型策略与落地实践

课程背景：

物流作为国民经济重要的支柱产业之一，在快速发展的同时也面临着严峻挑战。目前，我国物流产业已经步入数字化、智能化的转型期，从仓储到运输，物流行业与科技的结合越发密切，在高效、环保、智能、舒适等维度，对产业链上的相关各方提出了更高要求。

2023年2月27日，《数字中国建设整体布局规划》发布，国家加快了数字中国建设重点任务的部署，必将引领各行各业实现创新转型。在前沿科技和政策导向下，数字化已经成为物流产业转型升级的强大支撑。

数字化转型是利用新一代信息技术，对企业经营形态进行长期洞察和整体重构的系统性工程。数字化转型的难点在于顶层设计和实施路径，而落地最大的障碍是缺少数字基因。

数字化业务协同平台和数字化基础设施服务平台为打通物流供应链痛点提供了不可或缺的工具。数字化业务协同平台和数字化基础设施服务协同平台通过大数据、物联网、AI、技术开发等平台功能，在助力物流行业降本增效提质的同时，可通过数字决策、敏捷创新为物流及供应链数字化转型赋能。此外，数字化基础设施服务协同可覆盖智能设备平台、资产资源运营服务平台、网络货运与运力生态。

数字化转型不是转与不转的问题，而是如何转。然而，大部分物流企业在数字化方面处于盲人摸象、舍本逐末的状态。对数字化转型的理解过于碎片化，仍然停留在工具应用的层面，未能触及数字化的核心。新一代信息技术形成合力并普及应用，大大降低了资源之间的连接成本，从而促使产品和服务供应方式的改变。作为企业管理者，如果固守过往的运营思路，不及时自我革新，主动拥抱数字化变革，为组织植入数字基因，则唯有被时代抛弃。

课程收益：

• 透视数字时代变革力量，增强危机感，构建数字化运营体系
• 掌握数字化转型的实施路径，强化数据驱动，提升业务效能
• 结合企业战略和目标，将数据思维转化为可实施的解决方案
• 厘清盲点，规避转型过程中的风险，挖掘业务模式的突破点
• 倒逼思维升级，植入数字基因，创新管理思路以及落地实践

课程时间：3H

授课对象：企业管理层、数字化相关部门骨干

授课方式：讲师讲授+案例解析+小组讨论+互动答疑

课程大纲

第一单元：企业数字化转型规划及实施路径

一、数字化是企业转型必经之路

1. 数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标

2. 数字化背景下，企业生存之道——保持危机感

3. 什么是数字化转型六度法则，如何将数字化真正落地

二、数字化的三个基本特征

1. 业务数据化——消灭物理介质

2. 流程标准化——减少人为干预

3. 管理精细化——全程闭环可控

【案例解析】华为数字化工具应用的启示

【思考方向】在目前的业务场景中，还存在哪些由物理介质和人为因素相互叠加的节点，如何利用数字化手段进行优化？

三、物流企业数字化转型常见问题

1. 战略层面缺乏系统性顶层设计

2. 业务层面信息化基础相对薄弱

3. 实施层面技术与业务容易脱节

4. 组织层面人才队伍上储备不足

四、数字化转型落地三个要点

1. “科技+业务”双轮驱动

2. 让听得见炮火的士兵做决定

3. 借助专业第三方力量推进实施

【案例解析】邮政VS顺丰，用户的槽点在哪里

【思考方向】如何完善数据埋点，打通数据堵点，完成数据贯通和闭环。

五、数字化转型实践五步曲（数转模型）

1. 内部管理信息化

（1）各业务系统之间联动，流程衔接自动化

（2）简化流程、无纸化，数据埋点，从点到线到面一体

2. 业务流程可视化

（1）进度清晰可见、节点流转可控

（2）流程标准化，减少人为和不确定因素

3. 产品服务数据化

（1）建立指标体系，拆解、匹配适合运营方法  

（2）分析和改善指标，以数据导向总结优化

4. 营销推广个性化

（1）用户细分，需求聚焦，360°视图

（2）线上线下深度融合，数据驱动和精准引流

5. 用户体验标准化

（1）洞察痛点，快速响应，超预期满足

（2）打造极致体验，促进留存和转化

【思考方向】目前在数字化转型顶层设计和实施层面，存在哪些盲点和障碍，如何克服？

第二单元：物流企业思维升级与数字基因植入

一、用户思维——技术转化能力

1. 傻瓜式、简单可依赖

2. 不要让用户做选择题

3. 需求洞察与痛点捕捉

4. 用户需求VS应用场景

【思考方向】业务部门如何提高需求甄别能力，规避技术开发需求反复，减少内耗。

二、产品思维——业务打磨能力

1. 无痛点，不产品（服务）

2. 做减法，不做加法（功能）

3. 小步快跑，快速迭代（效率）

4. 避免过度的产品设计（机制）

【案例解析】瞬间白痴论——乔布斯1秒、马化腾3秒、张小龙5秒

【思考方向】技术部门如何把控需求标准，并完善产品和服务的颗粒度。

三、数据思维——数据驱动能力

1. 没有小数据，只有大数据

2. 数据是商业模式关键支点

3. 数字化运营三个核心指标

4. 数据开发应用的四个层面

【案例解析】比亚迪“D1”电动侧滑门的数据支撑

四、创新思维——持续输出能力

1. 创新不是瞎折腾

2. 创新不是耍小聪明

3. 创新是“有中生无”

4. 创新是发现更多可能性

5. 脱离真实场景的创新是“一厢情愿”

【案例解析】支付宝遭遇的“珍珠港偷袭”

【思考方向】在数字化进程中业务导向与技术实现之间的衔接，如何避免出现脱节问题。

课程回顾、总结和分享