一、大家都在谈的数字化转型，到底是什么？
问大家一个问题：
现在有2家餐饮行业公司，你觉得哪家公司未来3-5年的价值更高？
假设两家公司其他条件都一样的情况下。
公司1：10亿年营收，80%在小程序/app下单
公司2：15亿年营收，90%在店内柜台下单
很多人觉得公司1价值更高，说不上具体什么原因，就是看到现在很多餐厅都这么搞。
确实，如果你去KFC麦当劳吃饭，收银台人员很充足，但还是会引导你去机器下单，为什么会这样呢？
这里分享一个餐饮行业真实的案例：
某餐饮连锁公司对市场部门有一个考核指标：数字化订单占比。就是同样一个订单，看多少比例是线上数字化下单的。
为什么要看这个比例，因为他们发现，数字化下单的用户，其LTV（长期用户价值）是非数字化下单用户的2-3倍。
比如我去门店吃饭，通过小程序下单，他们就可以识别我是老用户还是新用户，买了多少东西，客单价是多少，上一次去吃饭是什么时间，去的哪一家门店等等数据，知道这些，他就可以来运营我了。
可以根据我的购买习惯，我的画像去给我推相关产品，同时根据这些数据，他就可以知道，每个月可以有多少新客户，多少老客户，推的这些产品受欢迎程度如何……这就是营销的数字化，这对于企业来说是一个很大的价值。
这样看，公司1的长期用户价值更大，所以我们判断其未来的价值更高。
很多公司觉得，数字化转型很简单啊，我上个SaaS系统就行了！
真相到底是怎样？
企业上SaaS系统是属于我们很多年前说的“信息化”。信息化是利用信息技术来优化相应业务环节的流程和效率，比如给员工发工资，现在大家都用自动化的信息系统，这其实是在发薪资这个阶段的流程优化。
而数字化讲的不是流程和效率的优化，更多的是用数据来重构和升级企业的商业模式和运营模式。比如原来传统餐饮行业，在非数字化时代，我要开足够多的店，有足够多的地推，才能覆盖到足够多的人。但是现在的逻辑是，我要在线上获取足够多的用户，然后通过运营，把用户引到线下，再从这些用户身上取得足够多的长期价值。这件事情本质上是企业的运营模式和商业模式发生了变化。这是信息化和数字化之间一个很大的差异。
还有一个差异，信息化更多只是纳入企业自身，比如用一个信息系统给员工发工资，那么这件事情更多是企业自身的效率提升。但数字化除了重构自身的商业模式和运营模式，在重构过程中还纳入了客户和供应商。
数字化转型对企业商业模式进行重构的典型案例：
某国际餐饮行业巨头，以“数字化订单占比”作为主要目标，2-3年之内，这个数字化订单占比达到了40%，通过数字化，进行用户运营、精准推荐，从而实现用户长期价值提升。
某国际服装行业巨头，宣布在全球大力推进D2C（Direct To Consumer）战略，涉及从研发设计到采购生产到营销方式的全面调整，直接面向消费者。
某国内养猪集团，利用数字化，进行养猪的采购、饲养、销售等全产业链的改造，提升饲养效率、降本增效，同时预测市场供需状况来调节生产。
所以，数字化本质上就是借助数据，数据本身是一种资产，用数据去赋能营销、赋能供应链整个环节，从而完成对整个商业模式的改造。
提问：影视（内容）行业有哪些数字化转型的案例？
最近很火的鱿鱼游戏就是著名的影视公司Netflix（奈飞）出品。奈飞这家公司完全是用数字驱动的，最早卖光盘、DVD比较传统的模式，后来转型逐步做流媒体，现在是用算法去驱动做内容，比如什么类型的片子，什么样的演员、题材、长度，更受欢迎，分别受什么类型客户的欢迎等等，这些都可以精确计算出来，然后倒推要做什么样的内容。
我之前写了一本畅销书《请停止无效努力》（豆瓣评分8.4）。因为最早时候做数据分析师，我在写书之前做了一件事情，去网上爬取了非常多关于个人成长、职业发展的内容，然后去做词频分析，发现了一个高频词“迷茫”。然后我就针对“迷茫”写了一篇文章，这就成了一篇爆款文章。这也是一个用数据驱动内容制作的案例。
二、数字化转型对组织和人才的挑战有哪些？
如果只是信息化效率的提升，比如用系统发工资，是不涉及大规模组织和人才调整的，但当数字化带来商业模式需要重构的时候，组织和人才是一定要发生改变的。
案例：某国际快消巨头在数字化转型过程中，组织和人才的挑战
这家公司业务上的数字化主要覆盖供应链、销售、营销部门。业务变化带来的组织能力的变化可能涉及到产品思维、BI商业智能（Business Intelligence）、算法、数据分析、用户思维…而公司内部现有的人可能不太具备这些能力，需要去外部引进相关人才。比如引进一些产品经理、算法工程师、商业数据分析师。在引进人才时，就遇到了一系列挑战。
首先，互联网公司薪资是偏高的，薪资没有竞争力，要怎么去挖人？
其次，这些年轻的互联网人就算进来了，怎么跟企业内部融入？
再有，为了保证这些人才的稳定性，他们的晋升体系这些怎么设定……
当时这家公司的HR是怎么做的呢？
首先，引入人才方面，他们打入到互联网大厂里面，专门找那些想转型做业务的研发人员。因为互联网里能做业务机会是比较少的，而且大厂越来越内卷，但这正好是传统企业的优势，这些人才过来以后可以做互联网+的东西，这对他们职业发展是有利的。
其次，他们在企业内部成立了数字化社区，不管新老部门，每个部门都出人加入这个社区。这些人每个月定期在一起讨论，比如数字化还可以应用到哪些层面。
然后，他们找培训公司，对全公司进行数据思维、数据意识的培养，让大家有共同的数字语言，实现同频。
最后，每个部门选出1-2个员工代表，大家在一起讨论，现在公司引进了新人才，要如何管理，这个选用育留体系要怎么设计，不是HR说了算，是大家共创。
这家公司做这件事情已经持续了1年多，成效非常明显的。所以说，数字化带来的商业模式重构，组织设计重构，再到人才能力重构，这是一整个链条，需要统筹协调。
三、对于HR而言，数字化转型会有哪些挑战和机遇？
在数字化转型趋势下，HR面临双重挑战。
挑战一：如何帮助业务实现数字化转型？
我有个客户，是一家央企，他们要做数字化转型，但是公司很大，内部好几万人，很多都是年纪比较大的，所以管理者很头疼，要转型转不动，怎么弄？
后来他们请HR从省公司选了600个年轻人，专门培训数字化转型的能力，然后从中选出来一部分优秀的人，去引领公司里数字化转型的业务。
那么，HR帮助业务实现数字化转型，具体如何做？可以分为以下三个步骤：
1 培养管理者的意识
大家知道，转型首先是意识的转变，然后才是行动的转变。
2 梳理所需的关键人才
比如，过去很多服装公司举行发布会，要提前很早去设计和生产，现在D2C，都是根据消费者数据，反向去订制，所以现在服装公司需要用户调研人才、数据分析人才。
3 搭建新的管理体系
思考用什么管理方式和企业文化帮助引进的人才与企业内部人才更好融合。
挑战二：HR自身如何实现数字化转型？
HR不仅要帮助业务转型，自身也要顺应时代趋势，实现数字化转型。具体表现为以下3个部分：
1 用数据促进自身效率提升
比如，新员工入职流程效率提升，薪资发放数据化。
2 用数据促进员工体验提升
比如员工培训有数据结果，可以促进员工培训体验提升；业务数据可以上系统，员工可以减少日报周报的书写。
3 用数据促进人才决策提升
比如分析人才流失数据，更好去做人才选用育留。很多年前，谷歌就成立了人力分析团队，通过建模可以追踪大量员工数据（比如业绩数据、出勤数据），通过分析这些数据，可以提前几个月预计员工离职，提前规划岗位需求。
其实目前进行数字化转型的企业里，成功率不到三分之一，不成功的案例里，70%是组织和人才的原因。那么HR应该如何应对挑战？
1 意识改变
HR的专业能力不等于价值。专业能力要结合对业务的敏感性，能发现问题解决问题，才是价值的体现。
2 能力进阶
HR需要掌握人力资源专业外的能力，比如：
第一，业务理解能力。HR要能看懂业务。
第二，数据分析专业技能。数据收集来以后，怎么去分析、展示。
数据技能是数字化转型背景下的核心抓手，数据思维能够帮助理解业务；数据分析能够帮助解决问题；数据表达能够帮助影响业务。
第三，解决问题、说服影响这些软技能。数据分析出来后，有这些能力，可以去搞定业务。
案例：HR在日常工作中，如何用数据跟业务部门对话？
你是HR负责人：公司月度例会上，技术经理提出说部门员工工作量太大，加班时间长，要求加人，而另一边，老板又一直强调要控制用人成本，你怎么办？要不要招？招多少？
招了人，老板会质疑人力成本为什么那么高，不招人，技术部门完成不了工作会跟老板抱怨HR不支持……
思路：用数据来发现问题、说服业务
1、了解人员负荷情况和各月加班趋势，探究加班是普遍趋势还是个别情况？
2、了解加班严重的是哪些群体？
3、基于以上分析，针对业务要求加人的请求，暂时先进行人员储备，如持续高水平加班，则适当进行人员补充或采用借调方式补充“人力”，针对识别出的几个“异常点” ，核算后采取临时支持措施。
具体方法：
把技术部门员工上下班打卡数据拉出来一看，发现加班的人群中，入职不满3个月的新人占比很高。分析一下可能有几个原因：
比如，老员工压榨新人；或者，最近新人招了很多，但是还没有完全上手，导致新人不得不加班学习……那就可以提出方案：让老带新，新人快速上手，就解决了。所以分析下来，就不是个编制名额的问题，而是个管理问题。
还可以去拉2个月前的工作时长数据，进行对比分析。发现前2个月加班时间不长，最近两个月开始加班时长增加，那么去调查技术部门这2个月有没有什么特殊项目。原来发现上了新项目，大概需要6个月时间，已经加班了2个月，那就可以提出方案：临时项目采用外包方式，而不是新增岗位编制。
HR都不要去现场看技术部加班有多忙，就光拉一下数据，做一些对比分析，就知道背后的原因。
正因为数据能力在数字化时代的重要性，高德纳（Gartner）咨询公司预测：未来几乎“人人都是数据分析师，能自助分析数据”。
领英《2021年中国新兴职位趋势报告》：数据分析能力成为众多职业必备的职业技能：“专业技能+数字化技能”的复合型人才大受欢迎。
而不懂得数据技能的专业岗位，有可能会面临着被淘汰。据悉，某著名地产集团在财务数字化转型之后，砍掉80%的核算编制，只留20%做财务分析。
HR岗位也会面临类似趋势：能够驾驭数据资产、并懂得帮企业驾驭数据资产的HR，未来一定能胜出！
对于HR来说，数据分析能力层次
1、数据可视化 不是说画个饼图。HR各个模块的数据，都会有一些数据指标。组织人才是否健康，做成仪表盘。监控跟HR相关的指标。
2、从这个仪表盘中分析和洞察，一个员工离职之前是不是能预测。最近业务发生了什么。
3、数据的建模和预测。
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