왜 디지털화를 변화시켜야 하는가? 미래의 디지털화와 과거의 정보화의 차이점은 무엇입니까? 무슨 의미가 있습니까? 아마도 많은 사람들이 이것에 대해 의심으로 가득 차 있을 것이다.
우리는 이미 10 여 개의 자동차 제조업자에게 서비스를 제공하고 있으며, 공업 인터넷과 디지털화 방면에서 약간의 경험을 쌓았다.
정보화 시대와 디지털 시대의 세 가지 주요 차이점:
(1) 링크 및 링크되지 않음
과거 정보화 시대에는 기업과 소비자 간의 연계가 형성되지 않았다. 과거 정보화 및 정보 시스템은 종이 자료가 온라인이어야 한다고 강조했다. 정보화를 위해 비교적 간단한 오프라인 프로세스를 복잡한 체계적인 온라인 프로세스로 전환하기도 합니다 (정보 시스템 프로세스를 따르지 않으면 업무를 수행할 수 없음). 이전에는 정보가 기업 내 비즈니스 효율성을 높이고 사용자 및 소비자와의 연계를 고려하지 않고 일부 보고서 결과를 자동으로 렌더링하는 데 어떻게 도움이 되는지 강조했습니다.
디지털 시대에는 기업 내부 부서 간, 비즈니스 간, 데이터 간 커뮤니케이션 (예: "부서 협업", "판매 기반 선택", "판매 기반 홍보") 뿐만 아니라 소비자, 기업의 대상 사용자와 연결하는 방법도 강조했습니다. 모든 가치와 이윤 기여도는 고객으로부터 비롯되기 때문에 디지털 링크 고객, 더 나은 디지털 경로 서비스 고객만이 완벽한 엔터프라이즈 관리 가치 사슬을 형성하여' 고객 중심' 건강 체계를 실현할 수 있습니다.
(2) 뚫는 것과 통하지 않는 것의 차이
과거 정보화 시대에는 내부 부서, 단위, 심지어 업무까지 고립되고 독립된 단위와 데이터로 독립된 시스템이 연결되지 않았다. 재고 공급망, 고객 관리, 애프터서비스 등이 있습니다. 기업 내 비즈니스 단위 설정에 기반한 프로세스와 제도로, 진정한 데이터 심도 상호 운용성을 달성하지 못했습니다. 소수의 기업 시스템 간에 상호 운용성이 있더라도 실제 비즈니스 데이터를 상호 운용하지 않고 사용자 로그인 동작 (각 시스템 로그인이 아님) 을 상호 운용하는 경우가 많습니다.
오늘날의 클라우드 컴퓨팅은 디지털 프로세스를 추진하는 불가항력적인 힘입니다. 디지털 시대에 시스템은 고립된 단위도, 부서도 고립되어 있는 것도 아니다. 본질적으로 많은 기업들이 과거' 조각화' 된 정보 단위를 타파하기 위해 설립된 데이터 센터는 과거에' 부서 간 정보 통신' 에 머물렀던 표면 시너지 효과가 아닌 사용자에 대한 디지털 * * * 협업을 실제로 구축하기 위한 것이다.
(3) 판매 상품 사고 및 고객 서비스 사고
과거 정보화 시대에 시스템은 재고를 잘 관리하는 방법, 재고 회전 효율을 높이는 방법, 동료와 경쟁하는 방법, 제품을 판매하는 방법을 강조했다. 이전에 업계의 기업 성공에 대한 정의는 누가 물건을 빨리 팔아서 많이 벌었는가였다. 미래가 단순히 이 두 지표를 강조하는 것만으로는 충분하지 않다. 더 강조된 것은 내가 어떻게 물건을 팔면서 사용자를 기쁘게 할 수 있는가이다. 상품만 판매하면 사용자와 일회성 거래가 발생할 수 있다는 것은 지속 불가능한 상업 행위다. 미래의 디지털 시대에 진정한 경쟁력은 진정한' 판매품 사고' 에서' 서비스 사고' 로,' 디지털 구동' 을 통해 브랜드와 사용자 서비스 체계를 구축하고, 디지털 기술을 이용하여 정확한 사용자 초상화와 사용자 행동 분석을 하고, 끊임없이 사용자 서비스 가치를 혁신하며, 더 많은 충성스러운 사용자를 양성하여 기업의 지속 가능한 경영을 실현하는 것이다.
관리 이념 및 사용자 관리 이념
과거에 기업 정보화에 반영된 이념은 일종의 관리 사고였다. 당시 정보 관리의 주요 지도 사상은 이 관리 도구 (시스템, 소프트웨어) 를 통해 구매, 판매, 창고 관련 책임 및 업무 내용, 관련 일자리 관리, 관련 시스템 보고서를 통해 이러한' 관리' 결과를 집계하고 요약할 수 있다는 것이다. 반영된 핵심 사상과 입장은 역시 기업 중심이다. 디지털 시대에는' 사용자 관리' 의 개념과 사상을 강조했다. 사용자만이 진정한 하느님이며, 그들은 기업의 과거, 현재, 미래를 창조했다. 디지털화는 기업의 "사용자 관리" 개념을 실현하는 가장 좋은 수단이자 방법입니다. 이를 통해 운영 기업은 추적 가능한 데이터, 분석 가능한 데이터, 의사 결정 데이터를 통해 비즈니스를 더욱 견고하게 운영할 수 있습니다.
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