Có thể dễ dàng thừa nhận rằng các công nghệ kỹ thuật số có vai trò thay đổi cuộc chơi đang phát huy tác dụng trong nền kinh tế hiện đại. Thách thức mà hầu hết các công ty gặp phải là tìm ra cách để nắm bắt đầy đủ các loại giá trị khác nhau mà những công nghệ này mang lại. Việc phát triển một chiến lược chuyển số tận dụng đầy đủ giá trị này cũng không hề đơn giản. Nếu không có đánh giá toàn diện về những gì mà công nghệ kỹ thuật số có thể cung cấp, các doanh nghiệp có xu hướng cho rằng bất kỳ ứng dụng nào của công nghệ kỹ thuật số hiện đại sẽ dẫn đến chuyển đổi kỹ thuật số. Do đó, nhiều người trong số họ đưa ra các quyết định kinh doanh đột xuất về việc sử dụng công nghệ kỹ thuật số và cuối cùng vẫn phải vật lộn để duy trì tính cạnh tranh ngang bằng, bất chấp các khoản đầu tư đáng kể
Để có được dấu hiệu về toàn bộ giá trị mà công nghệ kỹ thuật 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 cấp độ chuyển đổi số khác nhau.

Cấp một: Hiệu quả hoạt động.

Ford áp dụng phương pháp kiểm tra tự động dựa trên thị giác mới đối với các công việc sơn trong các nhà máy của mình thông qua thực tế ảo tăng cường, Internet vạn vật (IoT) và AI. Bằng cách sử dụng các công nghệ này, công ty cải thiện khả năng phát hiện nhược điểm và giảm thiểu các khuyết tật trên sản phẩm của mình. Trong trường hợp này, dữ liệu được tạo ra bởi các công nghệ mới từ tài sản của công ty và AI sử dụng dữ liệu này để phát hiện và ngăn chặn các lỗi sản xuất trong thời gian thực.

Cấp hai: Nâng cao hiệu quả hoạt động

Công ty Caterpillar cài đặt các cảm biến trên các sản phẩm thiết bị xây dựng của mình để theo dõi cách sử dụng của từng cảm biến tại một công trường. Ví dụ, nó phát hiện ra rằng khách hàng sử dụng máy phân loại động cơ của họ để san lấp sỏi nhẹ hơn thường xuyên hơn để san lấp chất bẩn nặng hơn. Sử dụng thông tin chi tiết này, công ty giới thiệu một máy phân loại có động cơ tiết kiệm chi phí được thiết kế chủ yếu để san sỏi chứ không phải là bụi bẩn.
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 chứ không phải từ tài sản của nhà máy sản xuất. Tất nhiên, chiều hướng khách hàng đó đặt ra những thách thức bổ sung. Hiệu quả thu được trong cấp này còn vượt ra ngoài việc sử dụng tài sản.

Cấp ba: Dịch vụ theo hướng dữ liệu từ chuỗi giá trị

General Electric (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 hướng dẫn trong thời gian thực cho các phi công bay theo những cách tối ưu hóa hiệu suất nhiên liệu. GE sau đó trích một phần chi phí tiết kiệm của khách hàng thông qua các khoản niên kim mới từ doanh thu “dựa trên kết quả”. Nói cách khác, khách hàng của họ trả cho GE một phần số tiền 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 kỹ thuật số để nhận, 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.

Cấp bốn: Các dịch vụ theo hướng dữ liệu từ các nền tảng kỹ thuật số

Peloton sử dụng dữ liệu cảm biến sản phẩm từ thiết bị tập thể dục của mình 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 tổ chức bên thứ ba khác nhau bên ngoài phạm vi chuỗi giá trị của mình. Các thuật toán AI khớp những người dùng cụ thể với những người huấn luyện phù hợp để 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. Cấp độ chuyển đổi kỹ thuật số này là thách thức lớn nhất đối với các công ty kế thừa thời đại công nghiệp 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 giá trị số

Để suy nghĩ đúng đắn về bốn cấp độ chuyển đổi này, bước đầu tiên là nhận ra rằng công nghệ số hiện đại có hai động lực giá trị đáng chú ý: dữ liệu trong vai trò mở rộng mới của nó và hệ sinh thái kỹ thuật số mới nổi. Hãy lần lượt khám phá chúng một cách ngắn gọn.
Dữ liệu đã từng được chia ra thành đoạn (được tạo ra bởi các sự kiện rời rạc chẳng hạn như chuyến hàng của một thành phần từ một nhà cung cấp), nhưng ngày càng trở nên tương tác (được tạo liên tục bởi các cảm biến và IoT để theo dõi thông tin). Việc theo dõi liên tục các tài sản và các thông số hoạt động của chúng có thể thúc đẩy năng suất. Nếu bạn sử dụng cảm biến để theo dõi và duy trì mức nhiệt độ trong khi thép nóng chảy siêu gia nhiệt, 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 nghĩ đến cách nệm thông minh theo dõi nhịp tim, kiểu thở và chuyển động cơ thể của người dùng, sau đó điều chỉnh hình dạng của chúng theo thời gian thực để cải thiện giấc ngủ của người dùng. Hoặc cách các cảm biến nhúng trong ô tô có thể cung cấp phản hồi giúp mọi người lái xe cẩn thận hơn
Về cơ bản hơn, tính tương tác này đảo ngược vai trò của sản phẩm và dữ liệu. Dữ liệu thường được dùng để hỗ trợ sản phẩm, nhưng ngày càng có nhiều sản phẩm hỗ trợ 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 đường dẫn cho dữ liệu tương tác và 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 người tạo và người nhận dữ liệu. Các mạng như vậy có thể phát sinh từ cảm biến và kết nối hỗ trợ IoT đến các hệ sinh thái số.
Hai loại hệ sinh thái số chính đã xuất hiện, cả hai loại đều không tồn tại trước những tiến bộ hiện đại về dữ liệu và kết nối số. Một loại là hệ sinh thái sản xuất, bao gồm các liên kết kỹ thuật 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, nhà kho và đại lý dịch vụ, các công ty ô tô có thể cung cấp dịch vụ dự đoán bảo trì. Loại khác là hệ sinh thái tiêu dùng, bao gồm các mạng lưới bên ngoài chuỗi giá trị của công ty. Hãy xem xét các bóng đèn thông minh trên đèn đường được thiết kế để cảm nhận tiếng súng: Hệ sinh thái tiêu thụ của chúng bao gồm mạng lưới nguồn cấp camera, người điều khiển 911 và xe cứu thương, tất cả đều giúp cải thiện an toàn đường phố.
Cả hệ sinh thái sản xuất và tiêu dùng, được thúc đẩy bởi dữ liệu tương tác, đều thúc đẩy giá trị mới. Như hình bên dưới cho thấy, điều này diễn ra trên bốn cấp độ 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.

Cấp độ nào phù hợp với công ty của bạn?

• Cấp 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 cấp 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 dầu, đường ống và nhà máy lọc dầu đòi hỏi các khoản đầu tư trị giá hàng tỷ đồng. 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 nhà máy lọc dầu, họ có thể tiết kiệm tới 60% chi phí hoạt động của mình. Những thách thức chính trong cấp 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.
• Cấp 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. Cấp hai trở thành điểm dừng cuối cùng nếu dữ liệu tương tác của sản phẩm-người dùng có sẵn không thể sử dụng cho các dịch vụ tạo doanh thu. Nhiều 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.
• Cấp ba 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 phải làm phong phú thêm hệ sinh thái sản xuất của họ để mở rộng lợi thế chiến lược của họ từ hiệu quả hoạt động sang các dịch vụ mới theo hướng dữ liệu. Ở cấp độ 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 cấp 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 thành phần 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 khác. Điều đó nói lên rằng, nhiều công ty đã bỏ lỡ cơ hội trong bậc 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 bẫy này.
• Cuối cùng, cấp bốn có ý nghĩa chiến lược quan trọng đối với bất kỳ công ty nào có sản phẩm trong hệ sinh thái tiêu dùng mới nổi. Các doanh nghiệp ở trong hệ sinh thái sản xuất của họ trong các tình huống như vậy có nguy cơ bị thông dụng hoá. Mở rộng sản phẩm sang các nền tảng số là thách thức chính của họ.

Theo: https://hbr.org/