根据《中国数字经济发展白皮书（2020年）》统计，2019年，中国数字经济增加值规模达到35.8万亿元，占GDP比重达到36.2%，预计到2030年，数字经济将超过整个国家GDP总额总值的一半。
可以说，数字经济正成为中国乃至全球经济发展最重要的商业与产业基础设施，成为驱动全球经济持续高速发展的关键引擎与驱动力。它关乎着每一个人、每一家企业甚至整个社会，更与直接参与经济活动的所有CIO息息相关。
站在企业数字化转型的角度，企业管理者、CIO们未来该如何用数字化去创造属于自己的时代呢？作为一家与时代共奋进的记录者，鲸犀特别推出《对话CIO》栏目，与各行各业CIO共同聚焦数字经济时代潮流，探讨企业的数字化转型之路。
一直以来，家居行业似乎离互联网行业很遥远。
今年上半年的一场疫情，可谓胜过十年教育，让家居行业的整体转型也似乎提前了十年。
其实，家居企业从2018年就开始尝试转型。
2018年，居然之家升级改造完成了居然之家体验Mall；同年9月，曲美与京东联手打造了曲美京东之家；欧派家居则在今年的直播大潮中，3小时收割超30000份订单……
但数字化转型不仅仅是转移线上，它背后暴露的是企业经营血管里线上线下协同、远程服务、供应链整合等系统数字化能力。
对于拥有4万亿元市场规模的家居行业而言，涵盖范围广泛，其用户体验贯穿全程，只有在不同环节，与各个触点形成接触与互动，将散落在不同环节的断层、数据、终端都连接起来，才能真正实现数字化转型。
与此同时，借助数字化力量，一些新型家居品牌迅速崛起，NOME（诺米家居）就是其中之一。
为此，鲸犀专访了NOME诺米家居CIO刘湛。作为一名既有互联网基因又非常懂家居零售的专家，他有着自己独特的见解。
NOME（诺米家居）CIO 刘湛
刘湛认为，家居行业存在着整体分散，集中度低的特点。因此，在转型数字化时，要采用的是“以终为始”的反向思维方式，用前端销售引领后端。
对于传统企业如何转型数字化，他觉得须经历一体化、精细化、自动化和智能化四个阶段，整体上智能化的前提是先要一体化。但是，对于不同的企业则可以采取单点突破的方式，并进行一定的自主研发数字化系统。
面对转型中的挑战，他觉得，无论是从决策者还是团队，一定要改变传统思想，这也是他转型传统家居零售行业面临的最大挑战。
以下是鲸犀与刘湛的深度对话，有所删减。
谈家居零售品牌
【整体分散，集中度低】
鲸犀：你是什么时候加入NOME的？ 能否简单介绍一下您加入NOME之前的经历？
刘湛：我是两年前加入NOME的。在这之前，我在唯品会工作了5年，主要负责商城核心的电商产品技术。在更早之前，我主要是在电信、金融、保险等行业。
鲸犀：唯品会是一家电商公司，NOME是一家家居品牌公司，两家公司有什么不一样吗？
刘湛：两者有相同的地方，也有不一样的地方。本质上二者都属于零售行业，一个是线上零售，一个是线下零售，一个是平台型零售，一个是品牌渠道型零售。
在数据的采集和使用方面线上具备天然优势，而线下的数据采集成本高，场景碎片化，需要聚焦最优价值的部分来设计。
线上和线下在人货场方面也存在较大差异，线下门店就是天然的流量入口，做流量运营是锦上添花的事情，但核心竞争力在于供应链的能力，另外线下是有物理空间这个概念的，库存的持有成本与配补调成本，门店的陈列空间都是线上不曾面临的问题。
鲸犀：互联网公司与品牌公司的工作内容有什么相同与不同呢？
刘湛：其实工作内容有很多相似之处，都会做电商相关的系统和设计。在NOME是做小程序、小程序商城、还有会员体系、数据分析等。
不一样的是，在NOME需要深入到门店，学习门店相关的系统知识和数据分析，并深入到供应链。线上平台的供应链是比较浅层次的，只是简单的对接供应商的供货而已，而线下的商品链条贯穿了商品生命周期的全过程，链路长很多也复杂很多。
鲸犀：家居品牌和别的新零售细分领域会有一些不同。对于家居品牌来说，它的新零售有哪些特点？
刘湛：家居的定义非常宽泛，泛家居包括装修、硬装软装、建材、家具、生活小用品等。也就是说，它的跨度非常大。我们目前做的是家居生活用品为主，其实泛家居还包括大件家具和家装，建材等，整体来看有以下这些行业特点：
第一，整个行业非常分散化，集中度非常低。前10名的家居品牌总占比都不是很高；
第二，品类特性决定了购买频次不高，复购率低；
第三，依赖整体体验感，决策成本高，用户因为未知因素太多而缺乏信任感。
根据这么多年的零售经验来看，零售呈现出板块的轮动性。隔几年就有一个板块会起来，先满足吃喝的需求和衣服的需求，再是化妆品，然后就是家居生活，马斯洛需求金字塔就是这么一层一层叠加上去的。相对于国外来说，在中国目前整个家居板块的占比非常低，集中度非常低，标准化也有所欠缺，未来有非常大的提升空间。
鲸犀：互联网从业人员作为CIO，在家居零售品牌工作中会与团队有哪些观念上的不同？
刘湛：这需要CIO有敏锐的业务视角和快速的学习能力，首先要快速通过各种不同的途径掌握和了解一个行业，能看到这个行业改造的机会点在哪里，在业务和技术之间搭起一座桥梁，填平两者之间的鸿沟，在做全盘布局的同时也要抓住一些快速产生价值的关键点重点突破，建立信任感。
谈如何去打造数字化路径
【以终为始，从前端倒推向后端】
鲸犀：你在面对企业数字化进程中，是如何去分析它的优劣势，如何去打造数字化路径？
刘湛：我采用的是“以终为始”的反向思维方式，用前端销售引领后端供给。
前端就是门店的运营，可以分析一下它的ROI（投资回报率）。
先看门店的成本，主要有三个方面组成：
第一，人力成本，也就是店员。当店员效率得到提升以后，就可以节约人力成本。
第二，门店的租金成本。要想节约成本，主要在于能不能把租售比给降低。因此，可以做智能选址，可以更精准地区预测门店未来的销售，控制租售比。
同时，门店的租金购买的是两个东西：首先是地段的流量，也就是客流量；其次是门店里的陈列展示列空间。通过分析货架与品类的关联，横向与纵向的对比不同品类的销售占比/空间占比/库存占比，就有机会优化货架的陈列提升门店坪效，从而带动周期性的配补调的联动。
第三，就是库存需要的成本。这包含购货的成本，数量、品类等等，这个品类之间的比例也是可以通过数字化分析进行决策优化的。
当前端的这三个成本得到优化以后，就可以通过前端的销售业绩去引领后端的供给，也就是用前端的需求倒推供应链的优化迭代。
从门店往前倒推的话，首先是商品的流通环节。主要是指商品的配发补货和调拨，如何去给门店合理分配资源。在这方面，我们做了配补调的自动化，具有自我优化和自我迭代的功能。
当配补环节解决后，就是商品的生产和回货管理。比如，如何与工厂协同，多长时间能够回货，分多少批次按什么节奏回货等。
继续往前推就是采买计划和商品企划环节。比如，在年初的时候就可以设定相应的销售目标、财务目标、库存目标以及每个月的滚动目标等，从而确定采买的金额、品类之间的分配、品类价格带，再细拆到中小类产品的宽度和深度，最后形成的是一个整体的品类组合采买计划，这是企划的整个过程。
鲸犀：如上所述，这是一个很长的商品流程管理，中间挑战最大的是什么？
刘湛：挑战最大的就是经营策略与方向的不确定性，商品企划等逻辑的反复变化，导致无法固化需求，输出稳定的数字化系统。
在面临这些问题的时候，我们一般会选择先做确定性比较高的，相对来说耦合度比较低的系统，对那些变数比较高的需求和逻辑，就会先用数据分析的一些工具去数据决策层面支撑，不会急于做系统实施。同时也应该积极主动与业务协同，帮助他们梳理业务逻辑，尽早将需求固化下来。
谈数字化零售的四个路径
【智能化的前提，先要一体化】
鲸犀：你曾经把零售数字化的路径分成四个阶段，怎么理解一体化、精细化、自动化和智能化这四个阶段？
刘湛：这是我之前在唯品会提出的，放到今天来看，依然是一个很好的实施路径。无论是线上公司还是线下公司，做数据运营都必须经历这四个阶段。
一体化的含义就是要消除掉信息孤岛，打通数据之间孤立的壁垒，实现权限一体化，数据一体化，流程一体化。那么，是什么原因导致数据不完整呢？
首先，可能是本身没有采集到。比如，在POS 机中，根本就没有记录会员信息，又怎么可能去做订单和会员的关联呢？所以，必须要先知道所要采集的关键数据，在采集之后，还得去考虑如何相互关联起来，是否可以作为整体来高效运作的生态。
其次，就是有些系统可能不是连通的，更甚有些根本没有系统，而是在Excel里面。在这种情形下，一旦Exce被人改掉，数据就会不一致。当上下游没有人知道的时候，肯定会出乱子。而且，沟通也是全靠人工沟通，是非常混乱的而又效率低下的。
可以说，只要有Excel的出现，就是一个信息孤岛。
所以，第一步目标就是要消除Excel，不再纯粹依靠Excel去做沟通和信息的同步，而是必须通过系统来传输数据，连接各个环节。
在这其中，有两种可能性：
第一，就是把数据的读取系统化，直接做一个系统，将信息直接录入，其他人在这个系统内就可以获取。当有些来不及做或者连接东西多的时候，可以采取过渡的方法，不做录入功能。可以做了一个Excel的上传导入和导出的功能。这时候，依然可以用人工使用Excel，但是不再用微信传输给其他人，而是把他传输到一个所有人都可以读取的位置，这样就能保证数据的一致性。
第二，就是将数据全部线上化。数据沉淀到各个环节，再把很多运营系统放到同一个平台下，相互之间就可以协同了。
同时，做一体化也有一些简单的过渡方法，除了Excel的导入和导出，首先要保证入口的统一，权限的统一，然后才是数据的统一。
也就是先做一个简单的事情，无论什么人，只要将后台的运营工具记住一个就好，用一个地址进去，就可以获得所有系统的链接，这样就不会很乱。这需要再入口做一个统一的权限的管控，规定每个人可以访问的模块。
当把这方面搭建起来后，整体的框架自然就会出来了。之后，就可以对接逻辑，不再是简单在一个页面可以看到所有入口，而是在A系统处理完以后直接跳到B系统，再连接到C系统。
鲸犀：一体化在互联网科技公司很常见，对于传统公司如何去把控？
刘湛：传统公司没有统一的顶层设计，所以就会出现系统割裂、数据割裂、权限割裂。而一体化就是要实现权限打通、数据打通、流程打通。
目前来看，国内大多数传统企业还是处在一个很基础的阶段，只有先打通一体化，才会有后面的精细化、自动化和智能化。我觉得，这是传统企业转型的一个通用的未来发展路径。
鲸犀：在精细化、自动化和智能化上，有没有例子可以阐述一下这三个词的含义？
刘湛：
1. 精细化
精细化主要是要找到运营中发现的一些差异化。只要有差异化的存在，就有提升空间。
何为差异化呢？比如，用户男女比例为3：7，女性喜欢买化妆品，不同年龄的女性的偏好也不一样。这些是在一体化的前提下，在运营的过程中，通过数据分析发现的一些特征。
在此基础上，就可以去做一些差异化的个性化的运营。只要在我的线上平台上，我知道用户的性别以及年龄，就可以做一些个性化的推荐，这就是精细化的一个例子。
除了线上平台，在线下也有例子。当要促销打折的时候，传统公司会根据经验拍脑袋决定，在全国一刀切打几折，却没有考虑收益最大化的问题。但其实，是可以逐步细化到最小的力度上去。不同的品类，刚性与非刚性需求的量价弹性曲线是不一样的，那就应该设置不一样的折扣; 不同的人对价格的敏感度也是不一样的, 不同区域的人对商品的偏好度是不一样的， 这些就是精细化的体现。
所谓精细化，就是通过一体化的数据，能够在用户行为或者是商品的特征上，发现存在差异化的地方，再通过通差异化去做相应的个性化的定制和优化，从而提升整体的经营效率。
2. 自动化
为什么要到自动化呢？
这是因为精细化是做一层比较简单，但是做两层做三层之后，就非常复杂了。比如，线上的用户分群，如果做两个人群到四个人群，就需要四个运营小组，但到了100个，就没有办法了。对应的线下也会出现同类问题，一两个大品类可以人工做精细化运营，但是如果之后再继续细分的话，工作量和复杂度都呈几何级数递增，也是没有办法继续通过人工的方式实现精细化运营的。
因此，必须通过自动化来实现，更精细化的流程控制。
3. 智能化
智能化就是指自动化的业务规则。
上边的自动化只是把人工规则变成自动处理的流程，人工不再干预，但这个规则不一定是最优解。因此，必须通过机器学习和算法，让机器来找出最优解。
比如，在之前，人类和AlphaGo下棋被其击败了。这是因为AlphaGo吸取了人类所有优秀棋手的经验，学会了人类的很多定式，这个叫自动化。但之后升级的Alphazero，用了几个小时，就打败了AlphaGo。它是在自己跟自己PK，不需要知道为其输赢的规则，但是它自己可以找出一个最优解，打破了人们对以往围棋的固有认知，这就是智能化。
谈传统企业转型数字化
【一定的自研能力，单点突破的方式】
鲸犀：传统企业如果想从一体化到智能化，负担会很重，需要非常多IT人才，你怎么看？
刘湛：我觉得不是。因为任何企业都可以在不同的阶段有有自己的实施路径，或者说是优先顺序，不应非要按照零售数字化的四个路径去走。作为企业，可以先挑一些重点环节去单点突破，先做智能化。比如，在智能选址上，就是智能化的，但在其他环节可能还停留在精细化甚至是一体化的阶段，这是可以同步进行的。
鲸犀：在企业进行数字化转型的时候，很多企业会存在困惑，是应该自建IT团队，还是交给合作伙伴，应该如何去指导他们呢？
刘湛：在我来到传统零售之后，发现很多公司的IT团队，都是非常传统的。很多人其实属于具备IT背景的资产采购部，并没有研发能力。当业务部门有需求的时候，IT部门就直接去找供应商。
为什么会出现这样情况呢？得从两个角度去分析。
从零售品牌商角度出发，一年的销售额可能只有10亿，不可能在IT方面投入长期成本，但是做数字化不投入一定成本又不行，因此，当外部的产品能够帮助企业达到60%的数字化，性价比也比较合适，企业肯定会优先选择供应商了。等企业做到50亿或者100亿的体量时，再选择自主研发是系统。
从供应商角度去看，供应商希望能够通过通用的功能，以比较低的成本切入更多企业，因此不可能将产品做得过于精深，或者是高度定制化。况且它的目标就是帮助零售品牌解决60%的问题。
这样来看，其实二者是很矛盾的。因为企业所需要的系统，有能通用的不需要自研的，如仓库系统、OA系统、财务系统、HR系统，甚至是ERP系统、OMS系统，这些是可以去直接购买的。但是，越跟运营相关紧密度越高的系统，就很难找到理想的方案跟系统。
同时，每家公司的逻辑又千差万别，想要找到一家公司或者几家公司采购买数字化产品，就能够解决业务痛点，是比较困难的。
鲸犀：那对于CEO来说，最好的解决方案是什么？
刘湛：最好的解决方案是，零售品牌商还是要保留一定的自研能力。
基于此，团队应该从两方面着手：
第一，要有一个整体框架设计，不能将所有IT系统都交由外面公司实施。从不同公司买来的产品，会出现不能协同的麻烦。这时需要企业能够设计整体顶层框架，确定好未来发展方向后，再去想过渡的方案，而后决定如何购买外部产品，对整个系统框架有一个正确评估。
第二，要去做单点突破。当发现某个环节提升空间比较大的时候，就可以优先去研发系统。这一系统相对比较独立，也能快速见效。
鲸犀：那你在做CIO的时候，是否会选择与外面的供应商合作？
刘湛：我们的核心系统全部是自研的，在兼顾安全性、稳定性、性价比的前提下，会将应用层的一些IT设施会选择性地交给供应商。我们也不排除核心系统采买外部产品的情况，前提是有一个远景的蓝图规划，体系中的模块可以在过渡期后跟新迭代甚至替换，所以选型就变得很重要了，对外部产品的开放性，可延展性，兼容性有比较高的要求。
就这一点讲到CIO的职责，我认为，一个CIO既要具备专业知识，又具备行业知识。他得会从业务角度去思考整体规划，指定实施路径，能够主动发掘机会点。
所以，我觉得CIO不能被动跟在业务后面跑，要能够超前的做一些规划，能预见到企业未来3至5年后，需要的知识与机会点。
鲸犀：你之前说过很赞同观远数据AI+BI 理念，这一理念有什么特别之处吗？
刘湛：传统企业数字化规划就是做报表，通过报表获取数据，再将对应的数据指标，每周每月按照固定形式汇报给老板、各个部门负责人就结束了。但是，我们应该关注的点在于：看数据的目的是什么？应该是从数据中去发现问题和机会，从而去改善经营决策。
观远数据理念跟我的想法是一样的，都是“以终为始”去搭建企业的数据指标体系。
我在看数据之前要认真考虑，为什么要看某项数据？通过这个结果可以做什么？最后还要考虑如何将数据呈现给对应的人。这就是一个反推的过程。当然，这个过程不仅仅是数据的呈现，更需要与业务相结合去辅助决策。
而观远比较大的特点是，他们不是一个单纯的BI工具，有非常成熟的零售数据专家，可以从业务角度帮助企业做诊断，再从行业痛点出发为企业提供针对性的行业解决方案。而在产品上，观远提出从BI到AI的数字规划路径，不论企业处于什么阶段，都可以找到合适的切入口去开展自己的数字化建设。这也是我之前提到的，观远作为一个第三方平台，可以帮助企业去规划未来3至5年的数字化蓝图。
谈数字化转型的挑战
【想要转型，必须先改变思想意识】
鲸犀：在采访的时候发现数字化升级的逻辑并不复杂，但很多企业仍然很难去想到这些，这是为什么？
刘湛：因为传统企业的人跟互联网人背景不太一样，他们比较难跳出自己的框架。尤其是一些延续了十几年的思维或工作方式，已经很难改变。但是，互联网人来看行业就会有不一样的视角。
鲸犀：在做数字化升级的时候，特别是对于传统企业来说，必然会改变原来的工作流程和结构，那CIO会不会遇到阻力呢？
刘湛：这个肯定是有的。比如，就这次疫情来了之后，我想做的是全渠道营销，就会涉及到利益分配的事情。
因为是全渠道销售，线上线下一定会有协同，会相互导流。这就造成一单生意交易完成的背后，线上线下都出力，最后算谁的分成，就会扯不清。
在流量端，线上线下两个部门是割裂开的，线下可能会给线上的流量，线上也可能会给线下带来流量，双方之间就会心理不平衡，当然这都是组织架构方面的影响。
鲸犀：对于想数字化转型的传统企业，有没有什么经验和教训可以说一下？
刘湛：我觉得还是要做更多思考。
首先，企业要想清楚，做数字化转型不是招几个人牵头，也不能把CIO和团队当作运维和支撑的角度去搭建组织架构。
其次，需要去了解行业通过数据转型的底层逻辑，尤其是不要轻易被人忽悠，听说数字化的概念就头脑发热随意投入大笔资金。
比如，有很多在做智慧门店的企业，那企业决策者就要考虑它的方案的成熟性，适不适合自己所处的零售业态。智慧门店显然更适合单价比较高，客流量较少、面积比较小、SKU比较少的导购型门店。因为客单价足够高，对每一个进来的客流的动线进行全程监控，记录用户的喜好等，从而分析用户画像，ROI是比较划算的。因为门店面积较小，SKU较少，数据采集的准确度和复杂度是可控的 。
但是，如果是一个大商场的话，有成百上千上万的SKU，可能每单的客单价只有几块钱，那做智慧门店的成本就会比较高，而且没有很高的收益，这是不划算的。
最后，IT的投入是有必要性的。它某些环节里面一定能产生不错的收益，但是一定要避免踩坑，企业决策者得明白基本的逻辑和框架，清楚它所能产生的价值。因此，从价值出发的话，我会建议应该重点先从供应链去投资改造，这块的提升空间比较大，ROI 比较高。
写在最后
数字化转型到底是什么？对于迈向数字化转型的企业而言，一千个企业可能有一千种不同方式。在CIO 眼中，数字化转型到底意味着什么呢？
如果您是企业的CIO，或者您对某个行业的数字化转型有自己的见解，或者可以提供相关信息，我们都诚挚欢迎。
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