一、数字生态体系建设规划

现状调研与战略解读：分析当前数字化现状和集团战略目标。

规划总体路线图：明确实现战略目标所需的关键业务能力、平台核心应用能力、关键数据能力提升要求和技术支撑要求。

实施路线：规划平台体系的建设路线，包括平台、网络、集团战略、业务、应用、技术、数据等要素。

重点关注方向：产业链垂直整合、水平网络拓展、数字化智能化决策。

关键挑战：加强专业人才梯队建设、大幅提高执行效率。

对未来的期望：全链数据实时整合、统一数据逻辑标准、人财物串联、引入先进模式和技术。

以数字化驱动为核心，构建监控中心、决策中心和指挥中心，实现客户导向、横向协同和人财物险的上下贯通。

通过数字化平台，实现财务管理、人事管理、采购管理、质量管理、风险管理和办公协同等职能的深度融合。

建设全国后援集中平台，实现作业全集中和客服全集中，并逐步实现交叉销售和对外能力输出。运用领先技术建设后援共享集中作业，助力业务协同，降本增效。

建设财务平台、风控平台、OA平台等，实现财税集中、费控集中、资金集中、智能招聘、贴心员服、全面绩效、印章集中管理、数字风控管理、统一合同管理、统一办公门户、移动智能办公、自动审批流程等管理功能。

借助数字化工具，针对共性职能实现跨业务的集中管理能力，通过流程标准化、数字化，使得管理更加精简、规范、高效。

建设经营分析平台，实现全域数据覆盖，全面用户支持，并具备全面展示、聚焦重点、场景聚焦、信息联动、决策高效、应用灵活等特点。

构建高起点、高标准的数字化平台，为全业务、全用户提供深度、敏捷、智能的决策服务，赋能业务发展。

建立集团统一标签制度、标准、组织、流程和系统，分类分步实现所有专业公司的标签数据集中，并实现集团数据全面集中入湖，赋能管理和业务运营。

基于统一数据平台，逐步实现数据的标准化、标签化、集中化，确保数据的统一、可用和智能，形成数据资产。

二、建设数字化核心方案

核心方案采用“三中心”作为载体，发挥“智慧眼、智能芯、高效率”三大功能的重要作用。

利用“3个中心，7个步骤”的生产流程，实现从“数据到信息，再到决策和行动”的整个过程的智能化和线上化。

构建一个“一门进入、一屏可视”的智能监控中心。

通过四项关键的智能决策能力和两大智能模型的支持，建立一个智能化的决策中心。

构建一个集“取、议、落、追”为一体的循环协作中心，实现从战略到目标、执行再到绩效的完整闭环管理。

构建一个集“取、议、落、追”为一体的循环协作中心，实现从战略到目标、执行再到绩效的完整闭环管理。

三、提升数字化管理与协同能力

自上而下建立客户协同机制，助力子公司业务的交叉渗透，逐步实现“数据通”“渠道通”“营销通” “服务通”的“四通"

数据通：通过数据式引导实现全面洞察客户，实现客户信息整合和标签化。数据通的具体实现方式，包括客群、流量、经营、关注、财务状况、库存信息、订单信息、绩效信息、基本信息等标签，以及 Shop Like You、Next Best Actions、MOT 等数据引导方式。

渠道通：围绕客户，通过O2O+T实现全渠道贯通，提升客户活跃度和忠诚度。渠道通的具体实现方式，包括线上O、线下O和远程T的协同运作，以及客户统一视图、洞察分析、客户价值预判、主动推送、高频互联、商机跟进、人机联动、商机中断、精准出击、远程专家支持、主动拓展、销售和推广支持、门店体验优化等环节。

营销通：实现客户-产品-触点-活动的智能匹配，提升客户转换、交叉销售。营销通的具体实现方式，包括 KYP（了解产品）和 KYC（了解客户）的标签，以及基于统一的客户平台，智能大数据洞察客户偏好，精准定位多终端触点，实现客户转化和交叉销售。

服务通：智能化决策经营，更好的帮扶客户，提升客户满意度，带动客户共同成长。服务通的具体实现方式，包括数据化引导、Next Best Action（下一步最佳行动）、客户关键时刻（MOT - Moment of Truth）等，以及基于数据分析的客户服务方案设计，提升客户满意度和忠诚度。

以客户为中心的“四通”，实现全触点连接客户，全方位服务客户，全生命周期运营客户。实现全触点连接客户、全方位服务客户和全生命周期运营客户，提升客户满意度和忠诚度。

围绕客户需求，打造最佳客户体验，包括消费者向导、智能顾问、个性化数字营销模式、餐厅数字化大屏、扫完即走、视听跟踪、社交媒体指令中心、全球智能揭示板、数码销售、灵活弹性定价等。

通过产品全过程数字化质量管理，实现质量管理正向全透明、逆向可追溯。包括正向全透明和逆向可追溯，以及信息采集自动化、质量标准电子化、监控预警智能化等。

建设数字化质量管理平台，实现质量信息采集、质量标准和监控预警的全过程数字化、自动化。包括信息采集自动化、质量标准电子化、监控预警智能化，以及高层质量管理者、产品质量负责人和质量环节负责人等角色。

在数字化质量管理平台中开展关键质量指标的设置和监控，包括生产过程数据采集、系统化、质量指标核查和质量红绿灯预警等环节。

依托系统、智能化设备和网络链接，实现质量数据实时、自动采集。

提升质量信息展示分析能力，及时发现质量风险，快速改进质量问题。包括全景质量数据查看、问题趋势监控分析、系统性风险预防策略制定、生产过程质量指标实时监控和质量问题快速跟进处理等。

质量管理的数字化水平应得到全面提升，将质量风险控制在萌生期。包括质量标准、信息采集和监控管理的数字化水平提升，以及质量风险的早期控制和预防。

以“印章+合同”为抓手，强化风险管控中轴，包括集中授权、统一标准和流程、数字化运营、全流程追踪和智能分析等。

数据贯通，打通主流交易-合同-用印-履约-投产的主流管控链条，包括交易数据接入、文本标准、程序控制、智能防伪、隔离、标准和履约追踪等环节。

建立云商平台，赋能内部业务单元和大中小老板自主经营。

构建数字化共享运营平台，智能化手段降本增效，包括集中化、移动化和智能化，以及财务、生产经营、采购、客户服务等应用场景。

四、提升数据集中管理和应用能力

体系方案是系统性工程，平台、数据、应用、团队任何环节的短板都会导致结果失败。

建设统一数据平台，技术保障应用，实现全域数据采集，消除信息壁垒，数据回归业务。包括统一数据存储、统一数据处理、数据审批、数据合并、数据传送等。

建立全面的标签体系，包括基础标签、统计标签和评价标签，实现智能分析、智能预测、智能推送等。

标签体系采用“自下而上”与“自上而下”的方法，精炼和提炼实体信息。

数据保障体系建设应该与应用建设相结合，快速见效。数据保障体系的建设框架，包括数据安全、数据质量、数据标准等方面。

建设统一数据标准，保证数据可用。

数据标准的建设方法，包括基于场景和流程梳理，参考企业级通用数据模型，提炼业务实体和数据实体，建立统一数据视图等。

数据质量监控闭环，包括校验规则、问题分析、落实责任和治理整改等环节，保障数据质量持续提升。

根据用户的权限职责，制定严格的数据权限机制，包括数据访问分级、授权规则示例、数据安全管理方法论等，保证数据安全与合规。

构建运营团队，括战略团队、商业智能团队和数据科学家团队等，持续确保体系稳定运转，持续提升，发挥业务价值。

数字化转型是一场持续的旅程，需要企业有清晰的目标、坚定的决心和不断的创新。本文介绍了集团数字化建设的总体规划蓝图，旨在通过数字化转型提升企业运营效率和决策能力，支撑战略目标落地，帮助集团公司系统地实现从传统运营到数字化管理的转变。