写点什么

雪花啤酒数字化进行时,独家揭秘其转型框架与底层逻辑

  • 2022-09-29
    北京
  • 本文字数:5751 字

    阅读完需:约 19 分钟

雪花啤酒数字化进行时,独家揭秘其转型框架与底层逻辑

当下,千行百业无一不在数字化转型的趋势中逐浪前行,华润雪花啤酒也不例外。


雪花啤酒做数字化,在前期筹备阶段,仅顶层设计、战略规划就花了 9 个月时间,此后也在不断复盘和迭代,这足以说明,在数字化转型这件事上,“想清楚”和制定可落地的规划是多么关键。


《行知数字中国》第四期,InfoQ 邀请到华润雪花啤酒数字化负责人郭华,首次对外界深入分享雪花啤酒数字化转型背后的战略部署和相关思考。

用数字化武装自己


在国内啤酒市场,雪花啤酒在销量上已经领先十多年,在解决了“数量”问题之后,如何更好地实现“质量发展”,变成一家既有数量规模、市场地位,同时具备品牌声誉且盈利能力强悍的企业,是近些年雪花啤酒一直在努力的方向。


2017 年,雪花啤酒总经理侯孝海提出 9 年“3+3+3”企业战略,每 3 年为一阶段,分 3 步走。其中,第一个 3 年是积蓄动能、建立基础,第二个 3 年是在高端市场试水而战,实现规模性的增长,第三个 3 年便是决胜高端。


而 2022 年,正是华润啤酒“3+3+3”企业发展战略第二阶段的收官之年。


在这样的目标和背景之下,无论是雪花啤酒的生产方式、供应链的营运的方式,还是营销的方式,都在发生剧烈变化。这一系列变化的其中一个迫切诉求是,有没有好的数字化工具和数字化能力,去武装这些队伍。


“就是我们生产一瓶酒的人,卖出一瓶酒的人,有没有能力去武装自己,武装到牙齿,去跟非常强大的竞争对手去对抗。”雪花啤酒数字化负责人郭华表示,对雪花啤酒来说,数字化转型是一件水到渠成的事情,因为几乎每一个职能、每一个领域都有非常明确的数字化诉求。


光顶层设计就花了 9 个月


于雪花啤酒而言,数字化转型的意义,是为其进攻高端市场注入新动能。


为此,在做变革战略规划的时候,必须找出制约雪花啤酒高端策略发展的因素有哪些。由于“苦信息化水平久矣”,雪花啤酒内部在 2017 年的一次“大讨论”中就得出过一个结论,信息化水平制约了公司的发展。


2019 年年底,雪花啤酒开始启动信息化升级顶层设计规划项目,这是雪花啤酒数字化转型工作的核心。而在启动之前的前期筹备阶段,雪花啤酒大概花费 9 个月的时间,在内部通过工作坊的形式进行集中讨论和规划。


据郭华介绍,在信息化升级顶层设计的筹备阶段,内部设立了顶层设计项目组,底下也会划分很多“专业组”把生产、供应链、营销、人力财务行政等职能部门分别设置专业组。研讨方式是先在专业组内部有一些调研和细节的讨论分解,然后汇总到项目组,汇总之后,又会再分解,分解完讨论接着再汇总......就这样,通过不断的自上而下、以及自下而上的讨论,形成一些初稿,有了初稿之后,接着做整体的方向的确定。


实际上,从调研参与到汇报,基本上每个部门都会参与进来,包括讨论、设计以及确认等等。此外,战略项目的构建还有同步建立的“虚拟组织”在起作用,比如信息化升级委员会,所有管理团队、包括区域总经理都在其中。


尽管是个虚拟组织,但它对于项目的推动很关键,并且涉及到汇报机制。比如郭华作为常设的执行组长负责组织具体工作,他的汇报对象本质上是面向整个公司而不只是面向 CEO 一个人。因此他会在信息化升级委员会做不定期汇报,用这样的方式来在公司核心团队的层面去做一些讨论,让大家尽可能达成共识并推动项目落地,也可以借此同步进展和结果。

转型框架


经过反复研讨和推导,雪花啤酒明确了平台赋能、数据驱动、智慧运营的三年建设总目标,并以五化三集中一核四平台为转型框架,全面推进数字化战略落地。


平台赋能,可分为技术平台和业务平台,技术平台为沉淀业务能力提供升级的技术载体,同时配合 IT 治理提升 IT 项目建设效率和质量;业务平台以业务和流程标准化的推动为前提,逐步沉淀成为平台型应用(个人能力--部门能力--公司能力),提供各方可共用的中心化业务能力(产品中心、订单中心、物流中心、会员中心等),并具备对外开放或对接的能力


数据驱动,首先以数据标准化为前提,加强系统集成、促成数据快速、准确、自地流动(正确的数据在正确的时间以正确的方式传递给正确的人和设备);其次通过业务的全面线上化减少不必要的人为干预和低效,以数据驱动流程,提高决策的时效性、准确性,提升雪花啤酒自身配置资源的效率;


至于智慧运营,则是以业务应用平台化和数据驱动为前提,进一步加强生产、仓储、物流、订单交付、终端营销、消费者运营关键环节的智能化新技术应用,运营高度自动化和智能高效地配置各类内外部资源;同时结合管理和组织能力提升,从业务价值链整体上提高雪花这个主体对外部环境的变化响应的能力(产品快速研发和低成本试错、小批量定制生产、全渠道订单交付、营销千人千面等)。


远大目标的背后,雪花啤酒还定了更具体的转型框架:五化三集中,一核四平台。

五化三集中

五化,指的是供应协同化、生产智能化、渠道可视化、终端精益化以及营销数字化


供应协同化更多是指雪花啤酒跟其供应商、承运商以及上游的合作伙伴,需要在计划、物流、生产能力等各方面做到高效协同。


雪花啤酒原来有 98 家工厂,经过这几年的产能优化目前仍有 65 家。规模如此之大,生产就必须往充分智能化的目标发展。这些工厂被分成基地工厂、主力工厂、特色工厂,其覆盖的领域,生产的产品和定位是不一样的,但是它们的共性需求都是需要极大地提高生产效率和柔性能力,迈向智能工厂、黑灯工厂——把产线上的人效、可比成本、质量一致性,用更好的、更自动化的、以及更智能化的手段解决。


渠道可视化,是为了解决资源的高效配置难题,目标是让雪花啤酒的产品组合、价格营销策略、营销政策能够非常合理地配置到每一个经销商和终端。


“雪花啤酒的渠道链条非常长,是一家典型的深度分销公司,大约有好几万家经销商,在册的终端数量达 500 多万,覆盖数亿消费者,这个渠道链条如果完全是混沌的,也就是说大概知道从产成品的仓库里出了多少东西,知道它的流向,但是不知道它的流速,也不知道它的大概的细分的流量,就意味着你对下游的供应链是失控的,也意味着资源配置不是很合理,是大水漫灌,没有办法去滴灌,那么销售费用、营销政策和很多投放也会不精准,也会导致在产品交付和资金的周转方面,会变得相对低效。”郭华阐述道。


终端精益化,指的是需要精细化经营终端销售。不能为了拉动销售,用牺牲价格、牺牲利润的方式进行终端销售,而是用合理的成本和资源,尽可能取得利益最大化。“资源要精益,费用要精益,政策要精益,渠道营销要精益,市场活动也同样要精益。”


营销数字化,指更好地触达客户,只有充分数字化,才能更精准地进行资源投放,触达目标客户。


以 2022 年为例,雪花啤酒在生产和采购领域的工作策略就是主要围绕供应协同化和生产智能化展开。


数字化采购方面主抓供应协同,郭华表示,实际上雪花啤酒的大宗原料和一些包装物的采购所占用的成本比例非常大,约束也是非常大,因此,采购上怎么跟上游供应商协同是个很关键的问题。为此,雪花啤酒以 SRM(供应商关系管理)+CMS(合同管理系统)为核心,打通各系统信息孤岛,推进供应协同平台建设,上半年实现从“采购需求、寻源、招标、合同、订单执行、发票、支付、对账、评价”全业务流程线上化,提升集采和商城采购业务水平。


生产领域要打造智能化试点标杆工厂,以工业互联网和 SCADA(数据采集与监视控制系统)为基础,通过集成或内化工厂应用系统,2022 年在蚌埠工厂实现雪花啤酒生产智能的信息系统布局,使工厂具备供应协同和营销协同的快速反应能力,并逐步形成雪花啤酒的智能制造标准方案。


三集中,指管理集中,信息集中,操作集中。三集中的目的主要是把事务性的工作用更少的人、用数字化的工具来解决,把人的精力释放出来,去做一些比较难而复杂的事情。比如“职能共享”,近几年雪花啤酒在大力推进人力资源的共享、财务的共享,也包括业务的共享如订单和客服的共享。

一核四平台

一核指的是企业运营要围绕消费者,以消费者为核心。郭华强调,这里所说的消费者的定义是广义的,它既包括雪花啤酒的渠道客户和用户,也包括真正意义上消费雪花啤酒产品的消费者。


toB、toC,甚至 toE,内部的员工也是我们的客户,你一定是站在他们的立场上要去解决他们的诉求,要有服务的理念,要有业务经营围绕他们为核心去运转的模式,这里也有大量的数字化诉求,比如说内部的沟通效率、办公效率、组织效率,这些效率效能的问题要解决,都是非常大的一些诉求。”


而要完成上述诉求和要求,雪花啤酒认为需要四个平台去支持,包括技术平台、业务平台、治理平台和数据平台。

不靠“堆人”解决问题


转型涉及多个领域和板块,谈到如何把控各个领域的进展,郭华表示打造有执行力和专业度的队伍很重要。


“其实我们这几年做的最多的一件事情就是去打造和打磨我们这个组织。”郭华以 IT 团队为例,原来 200 多号 IT 人分散在 16 个区域公司,没有形成合力。团队各自在做相同的事情,没有很好地分工,这意味着组织是没有纵深的。


因此在 2019 年的顶层设计里,雪花啤酒提出了这样一个组织发展策略:控总量、调结构、建纵深、补缺口。


所谓的控总量,意思是给人员规模设上限,不靠“堆人”去解决问题。同时,按人员技能大幅调整结构,调整团队结构,也调整人员的能力结构。雪花啤酒 IT 板块最初是一个丁字型组织,人员结构不合理,大量的人在做运维、做基础设施,做一些保障性的工作,但在智能制造、信息安全等多个领域都缺乏相关人才。


建纵深,则是指业务和 IT 团队之间,得有一个系统的打法,从而做到高效运转。最后是补缺口,找出既重要又紧急的核心能力,想办法尽早补上短板。


另外,雪花啤酒还搭建了 IT 三支柱组织架构:总部为 COE(专家中心),打造解决方案能力;成都成立 IT 交付中心,涵盖研发、测试、部署、运维等环节;区域的员工则大幅度转型,转成 BP 团队,主要负责需求管理、本地项目的落地、数据运营等事项。


据悉,直到 2020 年年底,雪花啤酒 IT 职能仍存在大量缺口,各项工作大量依赖乙方资源。尔后,成都团队经过 2021 年一年的打造,目前有了相对完整的框架、分工、全链条交付能力。对数据、物流、研发等关键岗位进行了“补缺口”,因此雪花啤酒所必需的 IT 各项职能目前已没有出现比较大的或明显的空白地带。


如今,总部、成都 IT 交付中心、区域三支柱协同协作日渐增多,每个季度都有大量的区域走访,比较有效地获得了区域 IT 需求、问题等反馈,联动和协同工作方式初步形成。


不过,当下雪花啤酒各业务领域的信息化建设工作量依然很大,系统需求层出不穷。“IT 的管理和运营模式需要调整,产品制、侧重业务响应的团队才能跟上业务的需求。但从项目型模式转向产品型的团队模式,对能力的要求差距还很大。个人和团队专业能力仍需大幅提升;其次,公司产销分离对 IT 系统的挑战会很大,除阶段任务外,如供应链等业务领域会有深刻的、持续的变化,对协同效率要求更高、对服务响应要求更快、对数据质量要求更精,系统也会受到更大的压力。”


后续, IT 部门的目标是逐步成为雪花啤酒的数据运营中心,无限靠近业务,通过数据、算法、模型去赋能业务执行,驱动业务指标客观反映业务情况,IT 系统不单单是技术和工具,要变成业务的生产力和要素。

关于量化结果


整体来看,雪花啤酒信息化顶层设计的落地执行,从系统角度统计有 43 个项目并行开展,经过 2020、2021 两年的集中建设推进,目前已大幅度推行业务线上化,开展重点业务系统的攻坚战,完成渠道销量、销售费用、终端业务员管理等系统的全国覆盖,信息化基础得到全面加强。


不过这一切才刚刚开始,郭华表示,雪花啤酒距离数字化转型成功还差很远,“只能说我们在过去几年,一步一个脚印地去做了所思考和设计的东西,比较扎实地去做了,并取得一些阶段性的成果,但是离成功两个字还比较远。”


对于数字化转型需要长期投入这件事,应该没有人存疑。而如果把转型对业务带来的价值进行量化,对任何企业来说都是一个挑战。


尤其在起步阶段做量化会比较困难,但郭华认为,越是难以量化的东西,就越是要试图去量化。一方面是别人需要你的答案,另一方面,需要说服自己才能说服别人。“从我们的角度,在一些数字化或者说类似转型的工作推动之前,这个沟通宣传以及战略推动的工作是非常重要的。”


就雪花啤酒来说,郭华表示内部会从项目的层面去做一些效果量化分析和总结回顾,比如统计产销平衡效率、订单交付率、自助下单率、订单满足率、财务报帐效率,和行政办公的流程效率等等,各个领域板块都有成本和效率指标。


但若把数字化转型工作做一个整体的、系统性的量化评估,目前对雪花啤酒来说还是一个需要深入研究的课题。


“我希望先做 IT 整体的数字化和量化,再反推到业务的数字化和量化,然后呈现出整体的 ROI(投资回报率)。”郭华表示,下一步可以往数字化工作对整体销售指标的直接贡献维度去试着量化

写在最后


回到三年前的起点,再去看那张顶层设计的规划蓝图,郭华认为雪花啤酒在数字化过程中做得比较好的一点是,“基本上想到的事都做了”,争取“一张蓝图绘到底”


“我们没有出现很多企业在规划层面的叫‘规划是张纸’,画完就放在一边了(的情况)。”各个项目建设基本都在按计划推进,节奏也许没有完全符合预期,但基本没有“掉链子”不做。


顶层蓝图设计并非一蹴而就,其会随着实践而做出调整。比如目前虽然各领域都取得了阶段性的建设成果,职能、生产、营运领域基本按规划方案推进,但营销领域的推进进度及业务应用效果不足。郭华指出,当时的设计可能由于某些问题没想清楚、或者跟规划落地的联系不足而存在瑕疵,内部在两年后便对营销领域顶层设计规划蓝图做出修编。


“我们希望这个顶层设计除了有爆发期,有集中讨论的阶段,还可以做到一年一迭代,一年一修编。”


花费大半年时间去做战略规划,在很多人看来都是不小的时间成本。但郭华认为,“80% 到 90% 的学费都是因为认知不到位造成的”,无论是做规划还是做项目,或是做任何一件落地的事情之前,一定不要吝啬在前期花时间。因为,后面要扭转失误的成本,往往要比在前期解决认知问题难得多。


采访嘉宾介绍

郭华,华润雪花啤酒数字化负责人,带领团队开展信息系统建设与数字化转型工作,并主导了雪花啤酒战略举措之信息化升级,推动建设、实施 ERP、CRM、S&OP(产销协同)、STTS(产品数字化及追溯)、渠道终端订单协同系统、渠道进销存、SFA(销售自动化)、TPM(渠道促销管理)、消费者粉丝营销、消费者调研、财务 &人力资源共享等大量项目。

2022-09-29 07:304294
用户头像
罗燕珊 AI practitioner | Tech media

发布了 499 篇内容, 共 337.3 次阅读, 收获喜欢 799 次。

关注

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

架构训练营第七周作业

张锐

MinIO 参数解析与限制

耳东@Erdong

配置 Minio

企业架构框架之FEA

冯文辉

企业架构

性能测试与优化 和 操作系统与文件系统

满山李子

极客大学架构师训练营

新手村:MySQL 学习经验、资源的分享

多选参数

MySQL MySQL 高可用 MySQL优化

秒懂云通信:选云通信到底哪家强?

阿里云Edge Plus

云通信 通信云

英特尔唐炯:竞争推动PC行业良性发展,促使英特尔前行

最新动态

第七周学习总结

王锟

英特尔唐炯:把最好、最合适的产品带给最需要的消费者

最新动态

JVM系列之:String,数组和集合类的内存占用大小

程序那些事

Java JVM GC JOL

面试官拿System.out.println()考了我半个小时?我傻了

Java小咖秀

面试

直播中那几秒延时到底来自哪?

阿里云Edge Plus

CDN 云直播 直播 直播带货

来了,来了,你们要的Nginx教程来了

Java旅途

nginx

BIGO | Likee深度推荐模型的特征工程优化

InfoQ_3597a20b53cc

人工智能

技术​选型的艺术

YourBatman

技术选型 湖北

MinIO 分布式集群搭建

耳东@Erdong

Minio cluster Minio 集群

性能测试和并发压力的关系

王锟

WebRTC框架下的实时视频关键路径

fumingwang

手把手教你写数独计算器(1)

一直AC一直爽

c++ 算法 数独

手写实现Promise

GKNick

数据湖应用解析:Spark on Elasticsearch一致性问题

华为云开发者联盟

大数据 spark elasticsearch 数据湖 华为云

【一起学系列】之命令模式:封装一个简单Jedis

Kerwin

设计模式 命令模式 Jedis

第7周-作业1

seng man

百度人脸算法“飞速迭代”,多模态活体检测V3.1获银行卡检测中心增强级认证

百度大脑

人工智能 人脸识别 百度大脑

【小白学YOLO】YOLOv3网络结构细致解析

华为云开发者联盟

人工智能 网络 物体检测 华为云 网络层

ARTS-WEEK7

一周思进

ARTS 打卡计划

47 张图带你 MySQL 进阶!!!

苹果看辽宁体育

MySQL 后端

架构师第七周作业

傻傻的帅

http请求压测工具

潜默闻雨

计算机网络基础(八)---网络层-路由概述

书旅

计算机网络 网络协议 计算机基础 AS

如何写出完美的接口:接口规范定义、接口管理工具推荐

xcbeyond

接口规范 接口管理工具 swagger Easy Mock

雪花啤酒数字化进行时,独家揭秘其转型框架与底层逻辑_数字化转型_罗燕珊_InfoQ精选文章