出品/中欧商业评论 

作者/李平 刘晓梦

在数字技术与数字经济飞速发展的大背景下，企业生态环境发生巨大变化，其中“数据”采集与应用越发重要，而数据也被认定为是一种全新的生产要素。然而，虽然数字化火爆风行，但要实际做到转型，将数字业务化并在数据赋能下提升全产业链效能，却异常困难：企业常常只有“数字化”，却没有“转型”。

大部分声称进行了数字化转型的企业只是将数据化局限在营销端，类似于消费互联网（例如淘宝，京东一类的电商平台）只是使用大数据与算法进行已有产品的推送，并没有将数据反馈到其他企业职能部门，尤其是研发端。或许字节跳动这类纯数字化企业对数据的应用较为全面，部分做到通过大数据的智能解析（analytics）取得决策优化。

然而，大部分实体企业误把“数字化”当成目的，忽略了更为重要的“转型”。例如，大多数制造业企业将数字化局限在制造端，诸如“黑灯工厂”、“灯塔工厂”、“未来工厂”等，忽视更为重要的营销与研发（此两大职能位于“微笑曲线”的两端）。

需要特别指出，很多企业对数字化转型认识不足，理解有误，以为这仅仅就是信息化，或信息显示化，却忽视最为重要的目的，即通过大数据的智能解析实现决策优化。因此，更为准确的提法应该是“数智化转型”，超越“数字化转型”。

SHEIN作为近期的黑马，是为数不多的成功做到“数智化转型”的企业，实现了全流程“数智化”覆盖，并将营销与研发紧密融合、相互赋能。本文以SHEIN为例，分析这家企业如何应用“数智化转型”赋能T型战略，以此对其他企业的“数智化转型”提供富有洞见的独特启发。

快时尚领域的黑马

全球快时尚品牌里，很长一段时间没有来自中国的名字，直到SHEIN——一家来自中国但面向海外的快时尚服装公司——被国内外媒体发现并争相报道。这个品牌的发展势头超过了Zara，移动端App下载率更是一度高于亚马逊。作为全球发展最快的电商品牌之一，该公司过去八年来每一年的销售额增长都超过100%，最近4年年复合增长率约为180%，2017年营收超过百亿人民币，2020年接近700亿，而2021年营收估计超过千亿。在所有铺天盖地的宣传背后，什么才是SHEIN成功的秘诀？我们认为，全流程的“数智化转型”正是使这匹黑马腾飞的核心支撑。

一切都从设计开始，但SHEIN的设计并非仅仅依靠设计师的灵感，更不是凭空而来，而是有一支专人队伍在海量网站与各类用户行为数据的蛛丝马迹里浏览搜寻，再使用算法推算什么才是今年“夺人眼球”的潮流趋势，并将这些想法发送给设计师团队。设计初成后，这些服装被小批量的生产，例如100~200件，而不是传统的上千件。销售随之在移动端App发生，SHEIN便拥有每件产品的实时表现数据，因此销售不仅是销售，更是试错——一件单品是否受到欢迎，是否好卖，1~2天就可以由实时数据给出答案。优秀产品会被迅速再次下单，大量生产，不好卖的单品则止步于百件，不再多产。这是把原本只在虚拟领域应用的A/B测试转向在实体领域应用。

此外，跟单停单等订单管理也是在线上由软件系统传递——SHEIN打造了一个透明高效的供应链信息系统，涵盖了商品，运营，生产等多个不同部门与子信息系统，前端销售与后端各环节数据共享，所有SHEIN的供应商都被要求接入SHEIN自己的供应链管理软件，如此多端联动，大幅提高了响应速度与生产效率。从设计到成衣只需5~7天，最短甚至达到3天，每天甚至能推出新款多达2000~3000件，将由Zara、H&M等品牌带动起来的快时尚直接提速到“实时时尚”。

SHEIN营销也是“数智化”的，他们使用社交媒体推广产品——SHEIN拥有一套推荐算法，能够将服装根据不同消费者的喜好推荐给他们，达到个性化营销的效果，当然，消费者的喜好也是由过往的用户数据推算得来。同时，SHEIN会找到关键意见消费者为自己的产品“代言”，例如在各个平台上知名的网红、博主，而SHEIN自己在Ins、TikTok等社交平台上的官方账号也拥有大量具有购买力的粉丝。如此“数智化”的营销又产生了海量用户数据，反哺到SHEIN的设计团队，循环往复，构成一个不断更新的运营闭环。

需要特别指出，SHEIN的“小单快返”模式之所以与众不同，是因为它在很大程度上解决了制造端的一大痛点，即小订单无法收回成本的问题。为了解决这一问题，SHEIN主动给厂商补贴，同时承担成本较高的样衣打版工作，包揽高风险与高成本的活，免去厂商的后顾之忧。总之，SHEIN构建了一个平台+品牌的独特商业模式。

从“数智化转型”视角来看，SHEIN的服装产业价值链主要由六个步骤组成（图1），也是“数智化转型”在实体业务中全价值链、全流程的端到端有效应用。

第一，利用大数据算法抓取时尚信息与潮流趋势，传送到设计团队。

第二，设计师团队，包括雇佣的大量当地设计师进行“数智化“的服装设计。

第三，线上小批量产品试错，即A/B测试方法在实体领域的应用 。

第四，“数智化”的物流订单管理，由第三步产生的数据决定哪些产品获得跟单，哪些产品停止生产。

第五，大批量生产，尤其是智能制造。

第六，基于算法的个性化广告推送。

 SHEIN的T型战略 

SHEIN遵循了营销与研发互联互动的原则——即研发推动营销，营销反哺研发，符合T型战略。下文将简略介绍T型战略的理论框架，并说明SHEIN如何践行了这个模式。

T型战略是在“VUCA+”情境下对企业发展极为重要的战略选择，强调纵向“深挖洞”（深挖技术核心的护城河）与横向“广积粮”（不断拓宽更多市场情境的应用）的融合协同，这样既深耕专业，又拓展跨界的模式有助于加强组织韧性，提升企业核心竞争力，其“最为独特的意义在于体现聚焦专业（specialization）与多元化经营 （diversification）两个对立要素之间的动态平衡”。

德鲁克对企业的本质做出了高屋建瓴的提炼：企业只有一个目标，就是创造顾客；企业的两个基本职能，是营销和创新。T型战略也正是强调了这两个职能，在充满未知与挑战的商业情境下，深度耕耘对应创新，广度拓展对应营销，两维度缺一不可，相辅相成——任意一个维度启动后，另一个维度都不能太过滞后，而是要步步紧跟，尽量同步发展，举例来说，如果纵向维度先行，而横向维度过于滞后，企业现金流就会很快枯竭，难以短期存活；如果横向维度先行，而纵向维度过于滞后，企业则会后力不足，难以长期存活。

除此之外，T型战略的内涵更包括了技术能力（聚焦专业）与市场能力（多元经营）这两大维度的互动，即技术开发可以促进市场开发，市场扩大与随之而来的大量数据又可以反哺技术提升，促进产品迭代。因此，这两种能力的互动成为动态能力的源头活水与效能体现。

此外，因为加入“动态”因素，T型战略的两大维度与组织学习的双重性学习（ambidexterity），即路径依赖式的应用性学习（exploitative learning）与路径突破式的探索性学习（exploratory learning），也联系起来。具体而言，纵向技术开发维度与横向市场营销维度都有突破性与应用性两个层面，对于眼前能力的开发对应应用性学习，对于未来能力的开发则对应探索性学习（图2），而“眼前”与“未来”在机会识别（sensing）与机会实现（seizing）两个方面均有体现。总之，短期与长期的动态平衡才能促进企业技术与市场双重动态能力的持续发展。

关于SHEIN，已有研究都强调其生产线的高效，而忽略了价值链真正的源头不是生产，而是营销与研发的紧密融合，而这正是T型的横纵两笔。换言之，大家熟知的“微笑曲线”营销与研发两端相互赋能，是企业竞争能力动态演化的核心机制。其中营销主要体现在探寻市场需求细微变化、快速变化的蛛丝马迹，利用大数据为研发提供独特洞见，而研发在SHEIN的行业就是服装设计。

SHEIN价值链的一端，是App移动端数以万计的年轻消费者，他们在网上搜寻，浏览，购买等行为产生海量数据，SHEIN拥有专门的队伍与算法从这些数据，以及其他网站的数据中搜索最新的流行趋势与潜在爆款。这些信息通过网络传导到SHEIN价值链的另一端，即设计研发端——设计师们根据最新的流行趋势设计出新的款式，这些服饰在其高效生产线上迅速成为成品，此时再使用小单快反的模式，快速从市场端获得顾客的反馈，再决定是否继续生产或停产某一款服饰，并根据源源不断的市场数据反复更新设计、迭代。如此一来，快速迭代的产品一波又一波地到达市场，从市场而来的实时反馈一波又一波地反哺设计，在“数智化”平台支撑下，营销与研发得以高效地联动起来，互相强化（图3）。其实，品牌美誉源自营销与研发的共同努力。

SHEIN的崛起说明了营销与研发的高效联动为企业带来的成功并不是个案特例，T型战略也并非无法被践行的空洞理论，而是能够实实在在指导企业的实践原则。虽然SHEIN的例子来自消费者行业，而B2B的公司和耐用品行业的公司可能无法根据市场数据对产品进行如此高速的迭代，但市场营销与设计研发应该实现高效联动的基本原则是可以跨越行业的，无论哪个领域的企业都应该关注市场动向、洞察客户需求，并真正做到使之反哺研发设计，实现产品持续迭代。

要做到这一点，就要像SHEIN一样，实现全价值链、全流程的端到端数智化转型，真正实现决策优化（避免仅有“数字化”，却缺乏“转型”），以此打造覆盖全价值链、全流程的端到端“数智化”平台。

总之，T型战略对“数智化转型”的独特意义就在于企业需要超越“数字化”，而应该把注意力重心放在“转型”之上。

“数智化转型”在T型战略中的体现正是营销与研发的密切融合与相互赋能，共同构建并体现动态能力与学习能力。具体而言，互联网企业需要超越推送已有产品，而实体企业需要超越智能制造。

因此，只有涵盖全流程数字采集与解析，并以此提升所有职能领域的互相赋能，尤其是营销与研发两大核心职能领域的高度融合，企业才能实现数智化转型的真正价值。