4 Tầng của Chuyển đổi số

Tóm tắt. Các công ty thường cho rằng nếu họ nắm bắt công nghệ số theo bất kỳ cách nào, thì có nghĩa là họ đang chuyển đổi hoạt động kinh doanh của mình theo hướng số hóa. Do đó, họ thường chỉ thực hiện các thay đổi đột xuất và đầu tư vào lĩnh vực số, với kết quả không hiệu quả. Bài viết này cung cấp phần giới thiệu về bốn tầng (Tier) chuyển đổi số khác nhau, mỗi tầng đều đáp ứng các mục tiêu chiến lược khác nhau và cho phép các công ty tối đa hóa giá trị mà họ thu được từ công nghệ số.

Thật dễ dàng để thừa nhận các công nghệ số có vai trò thay đổi cuộc chơi trong nền kinh tế hiện đại. Thách thức mà hầu hết các công ty vẫn chưa vượt qua, là tìm ra cách để nắm bắt đầy đủ các giá trị khác nhau mà những công nghệ này mang lại. Việc phát triển một chiến lược chuyển đổi số tận dụng đầy đủ giá trị này cũng không hề đơn giản. Nếu không có đánh giá toàn diện về những gì công nghệ số có thể cung cấp, các doanh nghiệp có xu hướng cho rằng bất kỳ ứng dụng nào của công nghệ số hiện đại đều được gọi là “chuyển đổi số”. Do đó, nhiều công ty trong số đó đưa ra các quyết định kinh doanh đột xuất, ngắn hạn về việc sử dụng công nghệ số và cuối cùng vẫn phải vật lộn để duy trì tính cạnh tranh tương xứng, bất chấp các khoản đầu tư đáng kể.

Để có được dấu hiệu về toàn bộ giá trị mà công nghệ số có thể mang lại, hãy xem xét bốn ví dụ sau, mỗi ví dụ nêu bật những lợi thế chiến lược sẵn có ở một tầng chuyển đổi số khác nhau.

Tầng Một: Hiệu quả hoạt động. Ford áp dụng phương thức kiểm tra tự động dựa trên thị giác mới đối với các tác vụ phun sơn trong các nhà máy của mình thông qua thực tế ảo và thực tế tăng cường, Internet of Things (IoT) và AI. Sử dụng các công nghệ này, công ty cải thiện khả năng phát hiện lỗi và giảm thiểu các khiếm khuyết trên những chiếc xe của mình. Trong trường hợp này, dữ liệu được tạo ra bởi các công nghệ mới từ các hệ thống của nhà máy, và AI sử dụng dữ liệu này để phát hiện và ngăn chặn các lỗi sản xuất trong thời gian thực.

Tầng Hai: Hiệu quả hoạt động nâng cao. Caterpillar lắp đặt các cảm biến trên các sản phẩm thiết bị xây dựng của mình để theo dõi cách sử dụng từng thiết bị tại một công trường xây dựng. Ví dụ, nó phát hiện ra rằng khách hàng sử dụng những chiếc xe cào ủi của họ để san lấp nền sỏi nhẹ thường xuyên hơn là san lấp các loại đất cát nặng hơn. Bằng cách sử dụng thông tin cụ thể này, công ty giới thiệu một lọau xe cào ủi hiệu quả hơn về chi phí, chủ yếu được thiết kế để san lấp sỏi chứ không phải đất cát.

Giống như Ford trong ví dụ trước, Caterpillar ở đây được hưởng lợi từ việc tăng hiệu quả hoạt động bằng cách cải thiện năng suất phát triển sản phẩm. Tuy nhiên, sự khác biệt là dữ liệu cảm biến của công ty đến từ khách hàng sử dụng sản phẩm của họ, không phải từ tài sản của nhà máy sản xuất. Tất nhiên, chiều hướng khách hàng đó đặt ra thêm một số thách thức bổ sung. Hiệu quả đạt được trong tầng này còn vượt ra ngoài việc sử dụng tài sản.

Tầng 3: Dịch vụ theo hướng dữ liệu từ chuỗi giá trị. GE theo dõi dữ liệu cảm biến sản phẩm từ động cơ phản lực của họ, phân tích nó bằng cách sử dụng AI và đưa ra các chỉ dẫn theo thời gian thực cho các phi công để bay theo những phương án tối ưu hóa hiệu quả sử dụng nhiên liệu. GE sau đó tiết kiệm được một phần thặng dư thông qua các khoản chi phí giảm đi. Nói cách khác, khách hàng của họ đã trả cho GE một phần số tiền mà họ tiết kiệm được từ việc tiết kiệm nhiên liệu, bên cạnh số tiền họ phải trả cho sản phẩm.

Ở đây, sáng kiến này đòi hỏi phải thay đổi mô hình kinh doanh phổ biến từ mô hình được thiết kế để sản xuất và bán sản phẩm sang mô hình cung cấp dịch vụ theo hướng dữ liệu cho khách hàng số. Các đơn vị R&D, phát triển sản phẩm, bán hàng và dịch vụ sau bán hàng của GE đều được kết nối trực tuyến để nhận vào, phân tích, tạo, chia sẻ và phản ứng với dữ liệu cảm biến và IoT từ hàng nghìn sản phẩm rời rạc trong thời gian thực. Bởi vì điều này thúc đẩy các dòng doanh thu mới, nó không chỉ nâng cao hiệu quả hoạt động.

Tầng 4: Các dịch vụ theo hướng dữ liệu từ các nền tảng số. Peloton sử dụng dữ liệu cảm biến từ các thiết bị tập thể dục của họ để tạo ra một cộng đồng người dùng và kết hợp người dùng cá nhân với những huấn luyện viên phù hợp. Các sản phẩm của Peloton tạo ra dữ liệu tương tác với người dùng, sau đó công ty sử dụng dữ liệu này để tạo điều kiện trao đổi giữa khách hàng số và các đơn vị bên thứ ba khác nhau bên ngoài phạm vi chuỗi giá trị của mình. Các thuật toán AI đối sánh người dùng cụ thể với người huấn luyện phù hợp, phân tích dữ liệu tương tác giữa sản phẩm và người dùng, rất giống cách Uber đối sánh người đi xe với người lái xe bằng cách sử dụng dữ liệu từ ứng dụng của họ.

Giống như GE trong ví dụ trước, Peloton ở đây đang tạo ra doanh thu mới từ các dịch vụ dựa trên dữ liệu của mình – nhưng bằng cách mở rộng các sản phẩm của mình sang các nền tảng số. Tầng chuyển đổi số này là thách thức lớn nhất đối với các công ty truyền thống trong ngành và đối với các công ty hoạt động với mô hình kinh doanh theo chuỗi giá trị và ít kinh nghiệm với nền tảng số.

Các động lực của chuỗi giá trị số

Để suy nghĩ đúng đắn về bốn tầng chuyển đổi này, bước đầu tiên là nhận ra rằng công nghệ số hiện đại có hai động lực tạo ra giá trị đáng chú ý: dữ liệu trong vai trò mở rộng mới của nó và các hệ sinh thái kỹ thuật số mới xuất hiện. Chúng ta hãy lần lượt khám phá sơ qua về chúng.

Dữ liệu từng là một thứ thiếu liên tục (được tạo ra bởi các sự kiện rời rạc, chẳng hạn như, sự vận chuyển của lô hàng từ nhà cung cấp), nhưng ngày càng trở nên có tính tương tác (được tạo ra liên tục bởi các cảm biến và thiết bị IoT). Việc theo dõi liên tục các tài sản và các thông số hoạt động của chúng có thể thúc đẩy cải thiện năng suất. Nếu bạn sử dụng cảm biến để theo dõi và duy trì mức nhiệt độ khi thép nóng chảy ở nhiệt độ cao, bạn có thể cải thiện chất lượng và sản lượng của mình. Nếu bạn nhúng cảm biến vào một số sản phẩm nhất định, bạn có thể cách mạng hóa trải nghiệm người dùng. Hãy tưởng tượng một chiếc nệm thông minh theo dõi nhịp tim, kiểu thở và chuyển động cơ thể của người sử dụng, sau đó điều chỉnh hình dạng của chúng theo thời gian thực nhằm cải thiện giấc ngủ của khách hàng. Hoặc, các cảm biến được nhúng trong ô tô có thể cung cấp phản hồi tức thì giúp tài xế lái xe cẩn thận hơn.

Mang tính cơ bản hơn, tính tương tác này đảo ngược vai trò của sản phẩm và dữ liệu. Dữ liệu có các sản phẩm hỗ trợ truyền thống, nhưng ngày càng có nhiều sản phẩm hỗ trợ cho dữ liệu. Sản phẩm không còn chỉ cung cấp chức năng, giúp xây dựng thương hiệu hoặc tạo doanh thu; giờ đây chúng cũng đóng vai trò là mắc xích cho dữ liệu tương tác và các nguồn cung cấp trải nghiệm khách hàng mới.

Để tận dụng vai trò mở rộng mới của dữ liệu tương tác, các công ty cũng cần mạng lưới điểm tạo và điểm nhận dữ liệu. Các mạng lưới như vậy có thể phát sinh từ cảm biến và kết nối hỗ trợ IoT đến các hệ sinh thái số.

Có hai loại hệ sinh thái số chính đã xuất hiện, cả hai loại đều chưa tồn tại trước khi những bước tiến về kết nối dữ liệu và kỹ thuật số có mặt. Một loại là hệ sinh thái sản xuất (Production Ecosystem), bao gồm các liên kết số trong chuỗi giá trị. Ví dụ: bằng cách liên kết dữ liệu cảm biến và IoT từ ô tô với các nhà cung cấp phụ tùng, kho hàng và đại lý dịch vụ, các công ty ô tô có thể cung cấp dịch vụ bảo dưỡng mang tính dự báo. Loại khác là hệ sinh thái tiêu dùng (Consumption Ecosystem), bao gồm các mạng lưới bên ngoài chuỗi giá trị của một công ty. Hãy xem xét các bóng đèn thông minh trên hệ thống đèn đường được thiết kế để cảm nhận tiếng súng: Hệ sinh thái tiêu dùng của chúng bao gồm mạng lưới nguồn dữ liệu camera, đơn vị xử lý khẩn cấp (911) và xe cứu thương, tất cả đều giúp cải thiện sự an toàn cho đường phố.

Cả hệ sinh thái sản xuất và tiêu dùng, được thúc đẩy bởi dữ liệu tương tác, đều thúc đẩy tạo ra các giá trị mới. Như hình bên dưới cho thấy, điều này diễn ra trên bốn tầng của chuyển đổi số được thảo luận ở trên. Ba cấp đầu tiên dựa vào hệ sinh thái sản xuất và cấp thứ tư dựa vào hệ sinh thái tiêu dùng.

Tầng nào phù hợp cho công ty của bạn?

Để xác định chiến lược chuyển đổi số tối ưu, hãy đánh giá nhu cầu tham gia của bạn ở từng tầng trong bốn tầng trong hình trên và sau đó tập trung vào các khoản đầu tư mà sẽ giúp bạn khai thác lợi ích của dữ liệu tương tác và hệ sinh thái số.

Tầng một là bắt buộc, vì hầu hết các công ty có thể hưởng lợi từ hiệu quả hoạt động. Phần lớn các sáng kiến chuyển đổi số diễn ra ở tầng này, điều này đặc biệt quan trọng nếu hiệu quả hoạt động là một phần quan trọng trong lực đẩy chiến lược của một công ty. Ví dụ, các doanh nghiệp dầu khí vận hành các giếng khoan, đường ống dẫn dầu và nhà máy lọc dầu đòi hỏi các khoản đầu tư trị giá hàng tỷ USD. Nếu các công ty này quyết định sử dụng các thiết bị IoT và AI để tìm nguồn dự trữ cũng như duy trì đường ống và tài sản của nhà máy lọc dầu, họ có thể tiết kiệm tới 60% chi phí hoạt động của mình. Những thách thức chính trong tầng này bao gồm cài đặt tạo dữ liệu tương tác rộng rãi trong việc sử dụng tài sản và phá vỡ các silo xung quanh việc chia sẻ dữ liệu.

Tầng hai là bắt buộc đối với các công ty bán sản phẩm có tiềm năng truy cập dữ liệu tương tác từ người dùng, dữ liệu này có thể được tận dụng để đạt được lợi thế chiến lược ngoài những gì có sẵn ở cấp một. Tầng hai trở thành điểm dừng cuối cùng nếu dữ liệu tương tác giữa sản phẩm – người dùng có sẵn không thể sử dụng cho các dịch vụ tạo doanh thu. Nhiều nhóm hàng tiêu dùng đóng gói thuộc loại này. Việc sử dụng dữ liệu tương tác chính trong các doanh nghiệp như vậy là để cải thiện hiệu quả quảng cáo hoặc phát triển sản phẩm.

Tầng 3 dành cho các công ty nhận ra rằng họ có thể tạo ra các dịch vụ dựa trên dữ liệu từ các sản phẩm và chuỗi giá trị. Các công ty như vậy cần phải làm phong phú thêm hệ sinh thái sản xuất của họ để mở rộng lợi thế chiến lược từ hiệu quả hoạt động sang các dịch vụ mới theo hướng dữ liệu.

Ở tầng này, các công ty vượt qua một rào cản quan trọng: Thay vì sử dụng dữ liệu chỉ để đạt hiệu quả hoạt động, họ sử dụng dữ liệu đó để tạo doanh thu. Nếu công ty của bạn không có quyền truy cập vào hệ sinh thái tiêu dùng, thì tầng ba là điểm dừng cuối cùng dành cho bạn. Ví dụ, máy rửa bát được trang bị cảm biến và AI có thể đoán trước được các lỗi cục bộ để đưa ra các dịch vụ dự đoán, nhưng chúng khó kết nối số với các đối tượng bổ sung và mở rộng sang các nền tảng số (digital platform). Điều đó nói lên rằng, nhiều công ty bỏ lỡ cơ hội ở tầng này. Họ bỏ qua hệ sinh thái tiêu dùng sản phẩm của mình hoặc coi việc mở rộng sản phẩm của mình sang các nền tảng số là quá rủi ro. Nhiều đối thủ của Peloton và Nordic Track đã rơi vào cái bẫy này.

Cuối cùng, Tầng 4 có tầm quan trọng chiến lược đối với bất kỳ công ty nào có sản phẩm của họ có hệ sinh thái tiêu dùng đang dần hình thành. Các doanh nghiệp ở trong hệ sinh thái sản xuất của riêng họ trong các tình huống như vậy có nguy cơ bị cạnh tranh. Mở rộng sản phẩm sang các nền tảng kỹ thuật số là thách thức chính của họ.

Tất nhiên, không phải công ty nào cũng muốn hoặc có thể tham gia vào việc chuyển đổi trên tất cả bốn cấp được thảo luận trong bài viết này. Một số có thể chọn chỉ tập trung vào một hoặc một vài – nhưng mọi công ty dù sao cũng phải nhận thức được vũ trụ đang rộng mở của những tiềm năng mới. Cơ hội rất nhiều và một chiến lược chuyển đổi số chu đáo, dựa trên khuôn khổ được trình bày ở đây, sẽ giúp các công ty duy trì sự phù hợp trong thế giới hiện đại.

Nguồn Havard Business Review

____
Bài viết liên quan

Vanito Hoang