“数字化，目的是提升商业世界的效率,而不是把它当成一种流行。”在“2023数字营销创新大会暨第二届星蝉奖颁奖盛典”上,润米咨询创始人刘润指出。
第一次工业革命,看上去是蒸汽机,但本质上是对煤炭能源的巨大效率的利用;第二次工业革命使用的是石油,石油被内燃机控制后,才能让汽车在路上跑,飞机在天上飞,但真正把第二次工业革命推到，的不是内燃机,而是信息的效率;1946年人类发明的第一台计算机占比170平方米,每秒计算5千次,就是这台计算机开启了第三次工业革命,而后互联网将第三次工业革命推到，;今天我们正踏在第四次工业革命的起点上,最重要的能源是数据,它也是数字化的核心。
刘润指出,今天我们在谈数字化时,不能只把它当作非常流行的工具,而是要理解这件事背后正在的目的是什么。商业世界进步的，目的就是提升效率。他以自身作为例子,分享了数字技术对于效率的大幅提升:“不知道在座的同学,有没有看过我在抖音、视频号上发布的一些内容。关注我的同学可能知道,我发的内容大概有大半年时间不是我本人录制的了,已经在用数字人,文字依然是我写的。”
以下摘录部分刘润实录,以飨读者。
第一次工业革命时,人类除了发明蒸汽机,还有很多重要发明,比如珍妮纺纱机等。如果你看过一些老式电影,可能见过一些老太太用手摇纺车,有一根纺锤,垂下来,用手在上面捻棉花,捻成一根根线绕在纺锤上,这叫纺纱。过去老太太，能纺一卷纱,有了珍妮纺纱机,效率比过去进步了很多,再套在蒸汽机上,，说不定能纺800卷纱。
第一次工业革命,看上去是蒸汽机,但本质上是对煤炭能源的巨大效率的利用,此后,英国在纺纱行业几乎统治了全球。
第一次工业革命这只左脚迈下去后,一个重要的右脚是什么?活字印刷术。你们有没有听过一个故事,是说曾经有一个德国人——古腾堡,他的徒弟在欧洲15世纪发明了印刷术,但欧洲人认为是他们发明了印刷术。发明之后他的徒弟带着4本《圣经》上街,因为是印刷出来的,被警察拦下来问,“你怎么可能有4本,肯定是偷来的。”因为在过去,拥有1本已经是巨大的财富,因为过去靠手写。可见印刷术的力量。
自此,在印刷术的推动下,第一次工业革命的技术才有可能传到全世界。
每一次的技术革命,都是来自于左脚对能量的使用效率提升,和右脚对信息的效率提升,如此往前走。
到了第二次工业革命时,人类用了一个更加高效,而此前没有注意过的能量,叫石油。如果说第一次工业革命使用的是煤炭,第二次使用的就是石油。因为石油被内燃机控制后,才能让汽车在路上跑,飞机在天上飞。在它的驱动下,第二次工业革命把全世界的效率往前推进了一大步。
但真正把第二次工业革命推到，的不仅是内燃机,而是信息的效率。信息的效率指的是什么?电信技术。因为有了电话、电视,美国的东部到西部终于可以保持联系,我们终于可以在中国南部与北方的亲戚保持联系。第二次工业革命完成了一次巨大的效率迭代。
第三次工业革命:计算机。1946年人类发明的第一台计算机占比170平方米,每秒计算5千次,就是这台计算机开启了第三次工业革命。今天在每行每业,几乎看不到不用计算机的,它改变了所有行业的效率。什么是工业革命?就是当一项技术可以提高所有行业的效率时,它才是一个工业革命。请问自动驾驶重不重要?当然重要,但它不是一个巨大的工业革命。自动驾驶改变了一个行业,甚至周围几个行业,但它不会改变每一行每一业。
真正把第三次工业革命推到，的还不是计算机,而是互联网。当所有计算机都连在一起时,效率又往前推了一大步。再回到数字化。给大家三四百年的时空观来看今天的数字化,到底什么是数字化?数字化营销当然是其非常重要的一部分,但数字化不仅仅是数字化营销。数字化指的是能把现实世界的一切东西变成数据,基于数据再去产生信息,信息再产生智能。
今天我们正踏在第四次工业革命的起点上,大家一定被人工智能这个大逻辑密集的轰炸,但人工智能到底是什么?如果说计算机在使用算力这个资源的话,人工智能使用的就是数据这个资源。
回看上面提到,第一次工业革命真正最重要的能源是煤炭;第二次工业革命最重要的能源是石油;第三次工业革命最重要的能源是算力;第四次工业革命最重要的能源是数据。
谁能够在第四次工业革命,就像曾经的每一次工业革命中获得，的公司一样,能够引领这个时代,我们并不是很清楚。这张图是我在两三年前画的,今天有一个名字浮现出来,似乎是那家叫OpenAI的公司,但也不一定是,数据才是核心,数字化的核心是数据。
人类历史上有两个行业天然是数字化的:一个行业是金融,一个是互联网。
因为这两个行业没有实体的东西,所有的经营都是基于数据本身,所以这两个行业最早进入数字化,他们给了我们很多指引,数字化到底意味着什么。
数字化意味着从物理世界中能够开采出数据,淬炼出信息,精炼出知识,并且聚合为智慧。
这张图分为4个层次,最下面这一层我们称之为数据,数据是什么?我从高铁站到昨天晚上住的酒店,再到今天开会的会场,这3个位置在过去没有互联网之前,没有科技之前是没有被记录下来的,只是在我心里面,或者在我的小本子,都是我的助理做成一张表格打印出来。
但今天有了打车软件,或者有了你自己的内部协同办公的一些工具,你把它全部都变成了一条一条的记录,这叫数字化。过去我们要让领导审批我今天请假这件事,你给了我一张请假单,我签完字给你,我要报销,我签完字给你,这些东西都是物理世界的事情。
如果能把这些事情变成一条一条的数据,这个过程叫做数据化,数据化不仅仅指的是表格,还包括图片等等。所以把基本的数据,如果往上做一个初步的炼化,就像炼石油一样,会产生第二层:信息。
基于这一条条数据,像刚才蝉妈妈所解释的,我知道哪些东西好卖,知道顾客的需求标签,知道哪些卖点该主推。
信息往上再炼化会产生知识。什么叫知识?我应该去开发什么样的品类,应该进入什么样的行业,本地生活到底应该做大客户还是做小客户,这些东西叫做知识。
基于知识,如果我们有些决策的模型,这上面就是人工智能干的事了,有一个决策的模型,它甚至预判了我的预判,直接执行这个决策,这叫做智慧。
这4个过程,我举个例子,我家里有辆车,但我一年有180天以上都在出差,在上海的时间特别少,上一辆车买了10年,里程数2万公里,基本等于没开。但我那辆车,仍然每年要交7千块钱的保费。你们觉得是否合理?不知道你们是什么感觉,我觉得不合理,凭什么要交这么多保费?因为他不知道你一年开多少,也不知道你去过哪些地方,什么都不知道。
有个公司叫UBI车险公司,我们用UBI车险公司逻辑把数字化4部分与大家解释一下。
什么叫UBI车险?它在车里装了一个设备,叫做OBD,英文叫on board diagnostic,就是在车里一个数据收集设备,装在总线上,它不是行车记录仪,但它能记录你踩刹车的次数,能知道你与前车距离是多少,知道你打了方向盘、雨刷没有。它把数据收集起来,开采,然后开始判断一件事情,这个人的行车习惯好不好。
一个人开着自己的车到了四岔路口之后打着左转向灯向右转,交通事故就是这些人搞出来的,他们就应该多交钱,多交保费。我们这样开车非常好的习惯,和前车永远保持200米距离,一旦有人插进来,虽然有点生气,那是它违规,我还是要保持200米,这样几乎不会有什么交通事故。别人怎么知道呢,它要判断三件事情:
1.通过数据来判断你和前车之间的距离是多少,我一般会保持200米以上的距离,但我的一些朋友保持的距离始终在30米、50米。你和前车距离越短,前车一旦急踩刹车,你撞上去的几率越大,出交通事故可能性越大。
2.看你猛踩刹车的次数,一个人只有遇到紧急情况才会猛踩刹车。
3.你有多少次在凌晨4点钟动车。什么人会在凌晨4点钟动车,不管怎么样,凌晨4点钟是一个人精神状态最差的时候,这时候如果在开车,出交通事故可能性很大。
它就只看这3点信息,根据这个信息再来判断谁是一个好的驾驶员,谁不是一个好的驾驶员。
假设有一个公司给我打电话,说我那辆车今天该交保费了,过去一年是7千块,以后找他,一年保费2千块。我说怎么这么便宜,他说因为你的行车习惯特别好,而且基本不开,所以保费便宜。我就赶快打电话给朋友,我俩在同一个车行提的同、车,我说这个车企搞活动,7千块保费现在2千了,你赶快打电话,说买这个保险。
我朋友也高兴,打电话给车企,车企跟他说,您的情况我查一下,查了之后告诉他,不是7千,而是1万2。因为根据我们掌握的信息,你经常漂移,很容易出险。朋友很生气,说不买了,还是买原来的。
这里有一个有趣的现象,是平常很注意自己开车习惯的人,慢慢从原来的保险公司被拉走,好用户不断流失,出险率高的用户留下来了。这家保险公司也开始意识到这件事,最终不得不把保费从7千上升到1万2。给谁比较好的价格,给谁更高的定价,这就是智慧。
因此,数字化的本质并不是要去拥抱一个流行趋势,而是去思考我们到底有没有数据,是否有将其提炼出来的能力,有没有用来决策的大模型。提高效率是真正的目的,要掌握一些工具才能实现这个目的。
莫霍克公司所做的事情和蝉妈妈在做的事情相对比较接近,其创始人萨里格说过一句话:“所有人都像亚马逊一样重塑零售业,但并没有人重塑快消品行业”。
他跑到Amazon上,想买、牙齿相关的产品,发现某一年牙齿增白产品销售额在亚马逊上1.6亿美元,这个品类虽然1.6亿,但太大,有没有细分呢,去查了木炭牙齿增白,相对细分一点的,发现是2200万美元,小了一点,但依然是个不错的品类。
接着再查,有一个品类叫做牙齿美白笔,只有1000亿美元,但他发现牙齿美白笔这几个字的搜索量在不断的上升,是一个巨大的趋势。
因此,莫霍克公司就决定在大品类里做一个新的产品,叫牙齿美白笔,这一切产品的定义都是从数据里获得的。
接着他又做了另一个产品,叫制冰机,放一些水进去就会出来冰块。他在亚马逊上卖制冰机,销量不好的产品下很多人留言,说几个月之后就不工作了;有时候显示冰满了灯亮起,但冰没有满,显示满了,还有一年半就坏了。
这些留言给了莫霍克公司，的触动,卖得，的品类居然有这么多差评,赶快去研究什么问题。发现制冰机里有一个零件是非常容易损坏的,它就立刻和中国供应商连夜开会去研究这个零件有没有可能找到更好的替代品,找到了之后马上就做了一个一模一样的制冰机,更换了好的零件。
现在它在亚马逊上制冰机销售量已经占到25%的份额,而很大一个原因是它从用户评论数据里找到了更好的产品卖点。
这是我去年7月份去的一个地方:北京国贸28楼一个创业公司的办公室。我在这家公司面对外面落地窗开一台挖掘机。这台挖掘机其实并不是在办公室里,而是在北京房山,是一个偏远郊区。但挖掘机的操作杆在国贸28层。
我是第一次学开挖掘机,发现也没那么复杂,挺好玩,还挺得意。但创始人跟我说,不要觉得这个东西特别简单,你之所以能开是因为我们掌握了大量的数据,是因为挖掘机上面装了很多设备。比如装了IMU传感器、IT传感器、清剿传感器。
开挖掘机时,一不小心甩了大臂,如果，不稳,车就会翻,翻车就是重大事故;同时,挖掘机还有非常明显的盲区,后面完全看不到,如果不小心甩到了人也是重大事故;往前爬的时候,爬着爬着如果，不稳,也会出事故。
开挖掘机与开普通轿车不一样,它是非常困难的一件事,你之所以能开,是因为我们装了这么多传感器。有了传感器,我们在北京CBD去开房山的挖掘机,也是可行的。未来,在北京国贸CBD不仅能开房山的挖掘机,还能开日本的。日本今天的人力成本依然比我们高很多,因此,很多人担忧人工智能来了后会失业,实际上,很多高人力成本国家,我们原来移民才能做的事情,今天有机会通过数字化手段来完成,它可以保护我们很多安全性的问题。
想象一个场景,一台巨大货轮,船舱里放着5万吨煤粉,如果放一台挖掘机进去,然后一斗一斗把煤粉挖出来,放到一个提升装置上,弄出去后接着挖。5万吨的煤粉,如果倒下来,挖掘机的人会全部窒息,而且煤粉非常伤肺。
现在用远程挖掘机,坐在办公室里喝着茶就能把煤粉挖出来。
这一切的努力都来自于善用工具,善用数字化,数字化并不是一个时髦的名词,我们拥抱数字化所有的目的都是为了提升效率。
或者说我们拥抱一切工具的目的都是为了提升效率,效率必然带来一个结果,就是让原来用100个人的事情,今天80个人就能解决。甚至100个人的事情,今天30个人就能解决。
但这是一件好事还是一件坏事,会有很多人说,科技发展的目的如果是让我们失业,发展科技干什么,你们这些坏人。每个时代都会有这样的声音,但如果回顾一下在第一次工业革命时,因为蒸汽机被发明,大量的纺织工人失业了,这时候纺织工人就跑到工厂里打砸那些机器,如果当时工业革命因此被停止了,我们就没有今天的文明。
在集装箱被发明出来后,用吊车把一个个大的集装箱吊上船,这个动作一旦开始出现,全世界的全球化就获得巨大的发展,但大量的码头工人因此就失业了。
码头工人冲到码头去抢占码头,封闭码头,不让大家进去,如果因此就不用集装箱了,那么今天全球化就根本无从谈起。
北京最早的时候,有一个东西叫有轨电车,有轨电车第一次出来的时候影响了谁?黄包车夫,人力车夫,骆驼祥子。所以很多北京黄包车夫拦在有轨电车前面,不让它开。
如果由此有轨电车就停下来了,今天北京交通可能会更糟糕。所以在数字化一切的效率工具出现的时候都会带来一个必然的结果,就是短期之内的阵痛,100个人的事情可能40个人就干完了,它同时也把另外60个人产能释放出来了。他们可以做更多你难以想象的事情,做更多原来曾经根本不存在的服务,它们会让人类的生活变得比原来更加丰富多彩,变得比原来更加美好。
大家记住,数字化，的目的就是提升整个商业世界的效率,当你以这个为目的思考数字化转型的时候,你会冲着远方而去,而不是把它当成一种流行。
