2023年05月22日
挖掘數據價值:成本80元急降到30元 | 傳統企業數字化轉型中,JarviX做了什麼

數字化轉型時代,老闆們首先面臨著三個問題的拷問:

1、公司為什麽一定要進行數字化轉型?
2、數字化轉型從哪裡切入?
3、如何確保數字化轉型有效落地?

當傳統“互聯網+”企業也無法帶來競爭力時

像很多企業做“互聯網+”一樣,台灣旺來瓦斯算在這次浪潮中,全台首位用上APP,開創線上下單,線下配送的O2O瓦斯行。
即便如此,提起“洋槍洋炮”的旺來,還是沒能贏過拿“刀”的傳統瓦斯行,更年輕的旺來仍舊業績平平。
是旺來瓦斯行業積累不足?互聯網本身變化太快?還是其他原因呢?可能都有吧。
不管無論,旺來這次希望借助數字化轉型,打破目前發展困境——特別是在疊加了新冠疫情的經濟環境之下。

企業數字化轉型不是一條前景不明的小道,而是奔向未來世界的必經之路,因為數字化轉型的本質是盡可能地挖掘和釋放“數據”的價值,這樣一旦變革完成,那可能就是傳統企業們無法理解的新物種。旺來在回答:“公司為什麽一定要進行數字化轉型?”這個問題上,就是看到了數據的價值——挖掘數據將是旺來與傳統瓦斯行最大的區別,釋放“數據”的價值則是提升絕對競爭力根本所在。

因為,旺來數字化轉型簡而言之就是:通過挖掘數據,實現降本提效。
利用APP和線上的訂單,旺來已經累積了不少的數據,包括配送路線、客戶訂單、會員資料等經營數據。


但是原來的數據都是靠人力去采集,其特點是:
即時性差,準確率不高;

  • 數據量小,統計意義不一定成立;
  • 數據維度單一,基本上是結果數據;
  • 數據聯通性差,有明顯的數據孤島現象。

這跟許多數字化轉型前的企業一樣,面臨著兩大數據困境:
1、不知道(還能)怎麽收集數據?
2、不知道數據(還)有什麽用?

怎麽辦?讓我們回到數字化轉型的原點之前吧。


數字化轉型的第“-1”步—定義商業目標

除非企業有近乎“壟斷”性質的競爭力,不然一般企業的價值鏈條都很長,包括產品與研發、供應鏈管理、營銷與用戶增長、服務與交互、采購與物流等。

數字化轉型的戰略要落地,如何選擇最核心的切入點呢?
數字化轉型不是“0”和“1”的有與沒有的狀態,而是企業不斷做深、做廣的過程。
訊能集思認為數字化轉型的切入點,最值得切入就集中在業務價值鏈上。
可是從業務價值鏈的哪里切入,然後再往哪里去,步驟到底是什麽?
答案與行業痛點、公司戰略密切相關。
如,零售業的切入點一般是在營銷和渠道端,制造業一般是在供應鏈端。
這次旺來瓦斯所選擇的切入點,不是瓦斯的生產制造,而是不確定因素最多,表現高頻波動最多的配送環節。
那麽對旺來而言,進行數字化轉型的商業目標,就是在配送側,找到與配送相關的因子,進而達到配送績效的最大化。


數字化轉型的第一步——數據監控

我們找到了過去一年配送員的行車記錄與配送內容,並從這些數據源的歷史趨勢、現況樣態、異常分布入手,建立實時數據倉庫與配送績效模型,通過AI數據分析,找出數據間的相關性,以達到監控成效和建立數據標準指標。

旺來導入JarviX的第一步,就是打造一個戰情室,把配送桶數、銷售金額、客服話務報表、網絡訂單等分散在不同系統中的數據,整合到同一個儀表板上,也稱為數據駕駛艙。
JarviX平台還能夠用自然語言直接提問,如“庫存成本的每月預測?”“這周的收入是多少?”等,自動產出相關的分析報表和數據洞察。

這有什麽好處呢?就是所需要的數據全部一目了然,一看就大概知道這周的收入,也不用再等開會時,財務要一個數據,IT去抓一個數據,有時候數據還不一定能對得上,拿得到。同時還解決了旺來只有1名專業IT員工,數據索取存在人手不足瓶頸的問題。

有了整合數據的平台,旺來接著就真正可以通過分析配送成本,通過真正的降本提效來回答第三個問題:“如何確保數字化轉型有效落地?”


數字化轉型的第二步——數據探索

通過原來從配送、行車記錄到形成配送單流程,我們增加了記錄怠速時間、行駛時間、行駛里程等更多數據集,將數據整成機器學習模型可以使用的格式,並針對數據做特征工程處理。


數字化轉型的第三步——建模找到最佳解決方案

讓JarviX了解目前配送的數據狀況並分析關聯性,隨後由AI優化建立配送模擬器。

模擬器能利用最短的時間建立最小可行性模型,並通過上千萬次的模擬,找到最佳的派車數量、路線與裝桶數等直接影響KPI的數字,給出最佳解決方案。


再進一步,為了讓數據能夠發揮更大作用,我們在JarviX加設了流量表監控瓦斯存量,在每當有客戶訂購瓦斯時,都會通過JarviX的模擬器先行分析:“鄰近地區是否有客戶家中的瓦斯即將見底”,然後“順路”也配送過去,從而實現“采購預測型”的主動配送。


在經過一段時間的優化後,旺來將每桶配送成本從80元,壓到了每桶30元的驚人數字。















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