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当传统战略失效,还有什么办法?

时间:2019-08-16 19:52    来源:未知    作者:admin    点击:

一个普遍的共识是,许多商业领袖都是在学习和体验经典竞争模式的过程中成长起来的。 可以看到,大多数大型企业身处界限清晰的行业,销售同类产品;他们通过追求规模经济以及提升效率和质量等能力获得优势;他们遵循的是周密分析、计划和集中执行的流程。 然而,传统战略已无法满足当前的需求。几乎所有行业的竞争都变得越来越复杂多变:行业界限逐渐模糊;产品和企业寿命也在缩短;技术进步和颠覆正在迅速改变着企业,经济、政治和竞争的高度不确定性已经非常突出,并且在可预见的未来仍将持续。 除了传统的规模优势外,企业需要在竞争新维度上角力,即改造可塑的环境、适应无常的环境并在严苛的环境中生存。 竞争的逻辑也已经发生改变,从产品和竞争对手固定不变的可测游戏变成了一个复杂、多变、跨越多个维度的游戏。 此外,竞争风险也比以往任何时候都要高,调查显示,排名前四分之一和后四分之一的企业之间的业绩差距在过去六十年中不断扩大。 随着21世纪20年代的到来,商业领袖们不但需要在短期内处理复杂的竞争问题,还必须超越当前的形势,从更根本的层面上理解下一个十年决定输赢的关键因素。 BCG研究发现了五项新的竞争要务,它们将成为许多企业的首要关注重点(参阅图1): 竞争的5项新要求 学习速度 锦囊—提高组织学习速度,产生“数据飞轮”效应 首先来看,在企业中,学习长期以来被认为是一件要务。正如BCG的创始人布鲁斯•亨德森(Bruce Henderson)50多年的洞察:随着经验的增长,企业通常能够以预期的速度降低边际生产成本。 但是,在传统的学习模式中,知识通常是静态不变的,比如怎样更有效地制造一种产品或执行一种流程。展望未来,企业有必要构建动态学习的组织能力,学习如何处理新事物,以及掌握利用新技术的学习方法。 如今,人工智能、传感器和数字平台提升了学习的效率,但下一个十年,在学习速度上的竞争将不可避免。面对无常多变的商业环境,企业要做的不仅仅是预测和规划,更应该关注探索和适应。 因此,企业将越来越多地采用并扩大人工智能的使用,从而提高学习的竞争力。所得益处将产生“数据飞轮”效应:企业的学习速度越快,越能提供更好的产品、吸引更多的客户和数据,从而进一步提高他们的学习能力。 例如,Netflix从视频流媒体平台获取行为数据,经算法分析后自动为每位用户提供动态的个性化推荐;这种方式改进了产品,延长了更多用户在平台上停留的时间,由此生成更多的数据来进一步推动学习循环(参阅图2)。 数据飞轮学习效应 更进一步 学习改进静态过程的传统挑战与促使整个组织不断学习新事物的新要求完全是两回事。因此,要想在学习上击败竞争对手,需要的不仅仅是将人工智能融入现有的流程和结构。 此外,企业还需要: 制定一项涵盖所有与学习相关的技术模式的数字化议程,包括传感器、平台、算法、数据和自动化决策。 将它们连接到综合学习架构中,这些架构能够以数据速度进行学习,不受较慢的分层决策所阻碍。 开发新的商业模式,能够创建并执行动态的个性化客户洞察。 生态系统 传统的竞争模式假设离散企业生产同类的产品,并在界限明确的行业内进行竞争。企业现在有机会让市场朝着对自己有利的方向发展,但只有通过与其他的利益相关方协作才能实现。 基于生态系统的协作,新型工业架构正在形成——这种复杂的、半流动的企业网络对几个传统的商业假设提出了挑战。 首先,生态系统模糊了企业的界限:例如,优步(Uber)和来福车(Lyft)等平台业务严重依赖“零时经济”的劳动者,他们不是直接雇员,而是临时的自由职业者。 其次,生态系统模糊了行业界限:例如,汽车生态系统不仅包括传统供应商,还包括网联、软件和云存储供应商。 再者,生态系统模糊了合作者和竞争者之间的区别:例如,亚马逊虽然和第三方商家之间存在着共生关系,但同时也通过销售自有品牌与这些商家进行竞争。 几家数字巨头已经证明,成功地协调生态系统可以产生高额回报。事实上,世界上许多规模最大、利润最高的企业都立足于生态系统业务。 更进一步 目前,还没有一份完整的指南来教导企业如何效仿这些生态系统先行者,但有一些先决条件变得越来越明确: 在接受外部导向、通用平台、共同进化、兴起和间接货币化等原则的基础上,采取完全不同的视角制定战略。 明确企业在所属的一个或多个生态系统中可以扮演的角色,并不是所有的企业都可以成为协调者。 确保企业可以为整个生态系统,而不仅仅是为自身创造价值。 实体和数字世界 如今,最有价值和增长最快的是年轻的科技企业,它们运营的生态系统以数字化为主(参阅图3)。 在零售、信息和娱乐等消费者服务行业,唾手可得的数字成果似乎已被摘走。 随着人工智能和物联网的迅速发展和渗透,实体世界的数字化进程可能会带来越来越多的新机遇。这将促使科技企业进入到仍由老牌企业主导的领域,如B2B和涉及长期专业资产的业务。 科技企业 在实体和数字化交叉领域,“混合”竞争已初现端倪。数字巨头正转向实体行业:例如,亚马逊除了收购全食(Whole Foods)外,还开设了新的零售商店;谷歌则通过旗下子公司Waymo进入了汽车和交通行业。 同时,老牌企业正在大力推进数字化:约翰迪尔公司(John Deere)斥巨资开发物联网技术,在拖拉机和其他设备上安装网联传感器,从每台机器上收集数据并加以分析,利用获得的洞察对设备进行更新或给用户提供建议。 这些趋势表明,年轻一代的数字原住民与传统实体企业之间爆发了一场新的战争。过去十年,新兴企业用纯数字模型战胜了许多老牌企业。 但在下一个十年,新一轮的竞争或许更势均力敌。科技企业不再享有一路绿灯的优待,它们将不得不应对如用户信任、数据隐私和监管等棘手的问题,而这些问题在混合竞争的背景下,可能会变得更加关键。 而老牌企业仍将继续与制度惰性和可能长期存在的颠覆作斗争,但他们能够更好地利用现有的关系和现实世界中的专业知识。 因此,商业世界中新一轮的“物竞天择”可能对数字原住民和老牌企业都是考验,胜者将从这两类企业中脱颖而出。 更进一步 哪些因素会产生决定性的影响?企业要在混合竞争中取得成功,需要做到以下几点: 与生态系统中活跃于客户和供应商双方的行动派建立牢固的关系。 重新思考现有的商业模式,以赢得新混合市场之争。 学习并采用数据治理和算法的成功实践来维护用户信任。 想象力 锦囊—发挥想象力来站稳脚跟并发挥影响力 企业不能再寄希望于现有的商业模式来取得成功。许多经济体的长期经济增长率已经下降,人口统计数据表明,这种趋势仍将继续。 随着时间的推移,企业难以长期保有竞争取得的胜利果实。而且,市场的可塑性越来越强,增加了创新的潜在回报。因此,催生新创意的能力比以往任何时候都更加重要。 然而,对许多企业来说,创新是一项挑战。惰性会随着企业年龄的增加和规模的扩大而增长,致使创造和利用新思想变得更加困难:我们对世界各地企业的分析表明,越老牌越大型的企业,其活力、可持续发展和再创新的能力就越弱(参阅图4)。 商业和管理理论强调的是一种“机械”的观点,由效率和财务结果等容易测量的变量主导,并不关注创新。 科技企业 为了克服这些挑战,企业需要在想象力上进行竞争。想象力是创新的源泉:为了实现新的可能性,我们首先需要灵感(一个从不同角度看待事物的理由),然后是想象力(一种识别新可能性的能力,即发掘目前不存在但或许能够成为现实的事物)。 想象力是人类特有的能力,今天的人工智能只能理解现有数据中的相关模式。随着机器可以自动完成越来越多的日常工作,管理者需要注重发挥想象力来站稳脚跟并发挥影响力。 更进一步 企业如何就想象力展开竞争? 关注异常现象、偶然事件和类比推理,而不是常规事件,以激发灵感。 通过限制等级制度、授权员工进行试验并提出富有想象力的建议等方式,促进创意的公开传播和竞争。 成为一个“有趣的企业”,能够轻松探索新的可能性。 适应力 锦囊——从大局入手,迅速适应不确定性 展望下一个十年,许多方面都存在高度不确定性。技术变革正在颠覆企业,将新的社会、政治和生态问题推到风口浪尖。 经济体制面临着来自社会分裂和政治僵局的威胁。社会越来越多地开始质疑经济增长的包容性和未来的工作。气候变化等全球性风险比以往任何时候都更加突出。


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