在消費品與零售行業，隨著電子商務的崛起、市場競爭的加劇和消費者需求的多樣化，企業正面臨著前所未有的挑戰。
為了應對這些挑戰，許多企業開始探索從數位化向數智化轉型，希望透過數智化讓企業業務能跟上時代的發展，甚至能成為行業的領軍企業。
據帆軟觀察，有部分成功的企業，但大部分企業還處在懵懵懂懂的探索之中。帆軟認為企業從數位化到智慧化需要經過6個階段，數位化搞基建、資料化融入業務、標籤化實現分類、指標化幫助業務管理、 指數化幫助經營監控、智慧化釋放數位最大潛能。
作為數據化管理的諮詢顧問，消費與零售行業變革的觀察者，我們將詳細闡述這一轉型過程中的四個關鍵階段：資訊數位化、資料標籤化、指標指數化、應用智慧化。
用資料去支援組織的變革、績效的提升、市場的領先是數位化向數智化發展的主要目的，這個過程不是簡單地堆砌硬體、疊加軟體這麼容易，而是將業務模式根植於企業數位化系統中的一個過程。
01 資訊數位化
資訊數位化是數智化轉型的基礎，它指的是將企業的各類資訊，如銷售資料、庫存資訊、客戶資訊等，從傳統的紙質或電子文件形式轉化為數位格式。這樣做的好處是便於資料的儲存、檢索和分析。
重點說說其中的問題：雖然現在大部分企業都在數位化，但數位化的廣度與深度都不夠。
對於一個企業來說，所有可以被記錄下來的資訊都可以數位化，廣義的數位化是將企業人、貨、場有關的結構化、半結構化、非結構的資訊都數字化並分類儲存下來。
但數位化的深度還不夠，很多資訊都是缺失的。比如公司員工上一個服務的公司名稱、行業就沒有被記錄下來，顧客購買特定屬性的商品沒有被系統打標籤，客服與消費者溝透過程沒有將文字或語音結構化處理……
企業數位化過程交給資訊部領頭是行不通的，這不是簡單的數位化過程，而是將業務模式融入數位化的過程，需要企業管理層高度重視，需要各部門提前規劃好未來3-5 年的數位化計劃，然後才是資訊部門去想辦法落地。
02 資料標簽化
資訊數字化之後，我們需要對這些原生資料進行加工處理，也就是將資料標籤化，資料標籤化既是資料基建的範疇，也是資料應用的範疇，更是資料智慧化的起點。
這是一個萬物皆可標籤化的時代，資料標籤化後可以更方便地對人貨場進行管理， 也會讓數據分析的維度變多，也更容易實現自動配貨、精準推薦等營運活動，更大的好處是更容易於AI對接。
企業一定要從戰略層面重視標籤化：養標籤也是企業養資料非常重要的部分，沒有資料的企業沒有未來，同樣沒有將資料標籤化的企業也會沒有未來。
建議企業可以先成立一個以資料人員為首的小專案團隊推動標籤化，然後基於企業3-5年的發展規模來豐富標籤庫，最後將標籤落地。
標籤分為靜態標籤、動態標籤與預測標籤。用商品來舉例，靜態標籤是商品與生俱來且終身不變的屬性，出廠時就鎖定不變了，它和商品屬性本身強相關，與銷售狀態弱相關。
例如某個sku對應的材質、工藝、產地、顏色、規格、風格、種類等，如一款衣服生產出來後它的這些屬性也就確定了，對應的標籤也就鎖死了。
預測標籤是基於歷史資料、未來的時間屬性、營銷安排根據邏輯生成的標籤。
比如會員資料分析中，可以利用會員（人）消費的歷史消費資料，預測他下一次消費時間或者流失時間，然後再標籤化。
這種預測標籤是非常有價值的，它相當於給資料一個結論，而不是資料的簡單描述。
當某款產品同時出現“預增”和“預缺”時，商品部門就可以自動觸發採購或生產計劃了；當出現“預減”和“預爆”時，情況就比較危險了，需要緊急啟動庫存消減計劃。
針對商品來說，靜態標籤是商品固有屬性的標籤化（基於事實），動態標籤是對商品當下業務狀態的標籤化（基於規則），而預測標籤顧名思義就是對商品未來發展預測的標籤化（基於預測），它們三個針對商品各個狀態，各司其職，各顯神通。
03 指標指數化
從資料化到指標化再到指數化，光有資料是沒有產出的，必須透過指標體系才能轉化為資料價值，但企業指標是一個龐大的體系，很多指標群其實是可以指數化的。
指標是對某個維度的資料進行衡量，而指數是對若干個相關聯的指標進行聚合而衍生出的一個指數，指標是微觀，指數是宏觀。
比如商品價格是指標，CPI就是指數化了，它體現了一個國家的居民消費價格變化情況，CPI再加上商品零售價格、工業品出廠價格等就組成了國家的價格監控體系。
除了CPI之外，國家管理還有國內生產總值（GDP）監控經濟，能源彈性係數監控能源與電力的生產與消費，消費者信心指數反映消費者對未來經濟、收入等的預判等。
當企業指數體系已經非常完備，並且企業規模達到一定程度時，將各種指標指數化就成為必然，企業管理層需要從宏觀角度去監控企業的發展。
例如當企業管理層需要了解企業經營狀況是否健康時，目前只能分別看銷售增長、利潤增長、存貨週轉、現金流、生產效率等十幾個指標，其實這些指標完全可以聚合成一個經營前瞻指數或者叫經營健康指數，管理者看一個指數即可。
再比如管理層想了解員工的穩定性，目前只能看各種離職率的分析，離職率有侷限性看不到全貌，並且它是對離職人員的分析，並不能預測未來員工的穩定性。
企業人力資源完全可以根據員工自我管理（比如上下班是否準時）、員工績效、員工離職率、行業景氣等資料聚合成一個員工離職前瞻指數。
企業很多東西可以指數化，比如經營前瞻指數、經營現狀指數、公共關係指數、企業發展指數、企業資產指數等。
管理層甚至可以給每個部門設定一個指數，比如行銷部指數、市場部指數、商品部指數等，每個指數可以根據該部門員工穩定性、績效等聚合而成。
每個指數由多個指標或指陣列成，他們共同組成了企業宏觀管理的指數群。
可以說企業目前透過指標管理企業，未來一定會升級為透過指數來管理組織，這些指數可以從宏觀角度去反應企業的經營狀況、健康狀況、市場狀況等，這是一種趨勢更是一種必然，特別是對消費品、零售業這種資源、渠道、人力密集型的行業。
04 應用智慧化
一款好的資料產品必須要具有自我診斷功能，它可以從不同維度、不同場景主動預警，提醒管理者經營中的各種異常狀況，一句話就是要足夠智慧。
當資料自己會說話時，這不但可以提高管理效率，還可以使管理更立體，相當於管理者多了一雙眼睛。
部分消費品、零售業已經開始在區域性實現智慧化的探索了，比如零售公司的自動訂貨系統、服裝公司的自動配貨系統、消費品行業的庫存預警預測系統等。
將經營邏輯植入管理軟體中，最大化地減少人為干預，實現智慧化是消費品、零售業下一步的方向。
這個過程光靠資訊部是搞不成的，需要業務部門深度參與，業務流程、預警標準，指標定義等都需要業務部門來制定，所以要想資料智慧化，需要公司各部門通力合作。
建議消費品、零售企業可以先從區域性入手開始探索，比如庫存預警、銷售預警等，從點到面。
只有讓資料自己會說話，才能促進企業資料化管理水平的提升，業務部門一般平時都比較忙，沒有時間做分析，現在分析這個動作交給系統來完成，業務部門只需要定期檢視資料異常，預警資訊就可以有效管理門店、客戶和商品了，所以應用智慧化值得企業大力投入。
上面從四個方面談了消費品、零售業數位化的趨勢，數位化只是手段，業務化是途徑，最終應用才是目的。
資料化時代只是累計資料量是沒有前途的，使用資料服務於業務才最有價值，讓資料自己會說話就是企業數位化的目標。
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