程艷玲：接下來想請教的一個問題什么，就是我們之前也談到了，無論是說從我們戰(zhàn)略上來講或者產品定位發(fā)展規(guī)劃都會有一個反推，消費者需求，剛才您說的我們不是創(chuàng)造需求，我們是找到需求，找到需求之后決定怎么做，這是一個點。剛才您也談到第二個點，平臺型的經濟，也是要搭建這樣一個平臺，把優(yōu)秀的合作伙伴匯總到平臺上來，來滿足消費者需求。所以我想就這兩個方面請教一下，那我們怎么樣從滿足消費者需求的角度去反推，我們要做一些什么樣的事情，我們怎么樣對SAP這樣的合作伙伴提出我們的需求?
盧應志：我們剛才提到，其實鼎加弘思整個LOGO商標戰(zhàn)略布局是圍繞Now而不是圍繞coffee now.為什么我們最早出現在消費者面前的是coffee now呢?很簡單，第一個，咖啡市場確實是在高速增長，各種財報市場都顯示中國的咖啡市場生產力是全球領先的。第二個就是中國歷史上咖啡生豆，咖啡生豆進口量最高的一年是2017年，那年大概是7.9萬噸的進口量。我們現在在無錫有建一個新的工廠，這個工廠一年的咖啡生豆處理是3.5萬噸.我們買了先進設備，對咖啡豆做了特別安全的處理，確保它的風味。這個時候你就會發(fā)現一個話題，我們在咖啡類大品類具備了無可爭議的滿足消費者需求的可能性。產品、供應鏈、品控各個方面，這個時候我就有機會跟消費者形成互動。
這個時候我舉個例子，程老師就像您一樣，您可能喝咖啡可能不喝咖啡，可能喝美式咖啡可能喝花式咖啡，這個不重要，重要的是我現在有一個觸點，coffee now得先出現在你的身邊，形成一個客戶基本認知，然后再形成客戶的一個基本互動。
我們鼎加弘思對于工業(yè)互聯網有一個很簡單的認知，我們要干的第一件事是自動化，只有自動化了才有可能做到信息化，信息化了才能做到數據化，我有數據有信息可以采納了，才是第三件事就是產生智能化。智能化的意思是我有足夠量的信息，而且這些信息是真實可靠，范本的真實性是有依據的，我們才有可能在我們的數據上做提升。
您剛才也提到了我們的同行、跨行的，中國大多數的企業(yè)家，我相信他們跟我面臨一樣的痛點。我在每天的日常工作決策當中有大量的時候需要拍腦袋，為什么拍腦袋?因為做正確的決斷，需要的是判斷依據的真實性。很多時候，很多的企業(yè)跟我面臨的問題是一樣的。(現在)鼎加又涉足了家電，電器，又涉足了食品，食品包裝，甚至還涉足了食品包裝機械，還涉足了數字化，信息化，互聯網，很多時候一定會進入到我們知識盲區(qū)。我怎么做判斷?我怎么說他是對還是錯的?這個時候又回到一個話題，我們?yōu)槭裁丛谛畔⒒?，?a href=http://www.yizongshi.cn/index.php?m=content&c=index&a=infolist&typeid=1&siteid=1&type=keyword&serachType=2&key=%E6%95%B0%E5%AD%97%E5%8C%96 style='color:#57A306' target='_blank'>數字化，在“互聯網+”路上全力以赴，恰恰就是希望我們從今天開始，沿著這條路走下去，越來越多的掌握到基礎信息，越來越多的做數據的沉淀，從而越來越多的得出正確的結論。從而在未來的某一個時間節(jié)點，不需要像現在這樣恐懼，恐懼什么，恐懼市場會發(fā)生什么變化，消費者會發(fā)生什么變化。我們經常會說你不革自己的命一定會被別人革，如果你想要變革自己，想要做出正確判斷就得有正確數據，如果沒有正確數據，你就要拍腦袋。不管小企業(yè)還是大企業(yè)都面臨同樣的問題。
假設今天他能夠有一個精準的判斷，他的恐懼來自于什么，假設今天我們能夠把這些答案推翻掉，C2M的核心就是我能夠清楚的預判到消費者的需求的邏輯。比如說他們接下來某一款產品在某一個區(qū)域會產生旺盛，那我就可以提前做準備，預判，準備，就是我的生產環(huán)節(jié)就可以按照消費者需求的邏輯，提前做準備。這樣我的M端產品就會有更低的成本，在相同品質條件下，我以更低的成本就可以拿回來做兩件事，第一個，可以把他變成研發(fā)投入。第二件事，就是我可以讓利給消費者，我可以讓消費者在相同產品品質保證的前提條件下，用更便宜的方式獲得。
程艷玲：盧總剛剛談的時候我們也看到了幾個點，您談到就是我們很多時候之所以有困惑，源于未知，這個領域是沒有依據，這個時候會困惑，這個方向難以把握。另外一點，腦袋拍久了會疼的，這個疼不僅僅是肉疼，他可能會付出很多成本，包括時間成本，市場成本等等。當然盧總剛剛在介紹的時候我也總結了幾個點，其實我們現在可以說是，一個呢是要通過標準化的產品或者是標準化的流程去滿足消費者相對標準化，其實是個性標準化的這種訴求。其實我覺的在這個中間的話，我們的數據驅動是非常重要的。所謂的個性標準化，也是非常非常多的一些類別，這個邊界就是我們產品的邊界。我們的產品不能提供，他就是一個邊界，但是他又給我們提供一個方向，一個未來。在這個背后的支撐力量，就是整個邏輯是怎么樣實現的，我們通過什么樣的系統或者平臺支撐盧總剛剛提到的這樣一些場景。
劉侃：首先說體驗，我們一直觀察到很好玩的現象，百分之八十的企業(yè)家都覺得自己企業(yè)很好，我們調查了之后發(fā)覺可能真正用戶認可的就是百分之十幾，有百分之六十多的認知鴻溝，很大一部分取決于標準化。標準化特別強調一下，中國企業(yè)在完成彎道超車這樣一個事情。什么意思呢，就是過去我們在很多產業(yè)上做的不好，是因為我們標準化不好，現在我們不止把標準化做好，而且做的過程中我們還用了最新的技術。比如說coffee now在做的，我們能夠通過咖啡膠囊機實時的把不同品類膠囊數據傳到云上面，同時我們能夠把客戶的反饋實時收回來，有很多的實時數據。這個在歐美是很難想象的一件事情，這個事情就是在中國我們會去實現，這個叫彎道超車的過程。
這個過程也會涉及到，一個就是因為我們沒有歷史包袱，比如說歐美其他廠商面臨的最大的問題，他大量的不帶物聯網技術的機器都在運行了，他大量的數據都是失真的，對于coffee now是很黃金的時間點。從我們真正的技術實施角度上來說，還是要再強調一下，我們整個產業(yè)很復雜，涉及到設備、涉及到我們的豆，也涉及到各種各樣原材料，農產品。這也只有你能夠把所有環(huán)節(jié)都打通之后你才能做標準，必須要兩者都有的時候我們才能標準化。這也是鼎加弘思一個比較獨特的優(yōu)勢，這個時候我們再去思考這個問題的時候，也是華為電商做的一件事情，就需要提到一個需求對齊，也就是說從最頂端的食品的分類一直對齊到設備上面收集的數據，包括客戶終端我們體驗問卷的數據，必須要一致和對齊，否則出來的數據質量很差，如果在這個對齊的角度上來說，我們實時的知道準確的點，能夠知道準確的人，這個數據才能提供Insight,或者我們說的洞察，這樣的數據才能提供有效指導。
在對齊這個過程中，其實盧總也知道，SAP有一個創(chuàng)新團隊，有大量的工程師，包括顧問一起討論，從源頭開始我們怎么去對齊，甚至落地到比如說我們的設備上，要求他收集哪些數據代碼。我們的咖啡或者很多食品數據跟其他行業(yè)還不太一樣，比如說我們手機的體驗數據都是很容易量化的，拿到手上，能夠知道反應快不快，界面好不好很快就能知道，但是像飲品就很難。而且還涉及到整個咖啡機的加熱過程，溫度曲線，不同品類都是不一樣。
過去是沒有這個技術，沒辦法把這些東西有機的合作起來，現在有物聯網技術，有云，他有足夠的數據量的支撐，我們能夠做的到把這些全部個性化。在個性化基礎上我們解決的是第二個問題，是行業(yè)天然的壁壘，剛才盧總也提到食品加工過程很長，從種植一直到生產制造，咖啡里面有養(yǎng)豆烘焙，都是很長的周期。有一個天然的缺陷是什么呢?他整個柔性化很差，比離散制造柔性化差很多。周期就長，這時候反過來更加要求我們一定要對所有數據是準的，必須要實時的準，這樣才能提供很多及時的郵箱的數據，切換不同的產品線。更往上一層我們能有智能預測，不同地區(qū)，不同的人有什么口味，不同需求量有多大之后，我們才能在后端，很難改變他生產節(jié)奏的環(huán)境下，我們提前布局。這個就是我們整個產業(yè)的能夠發(fā)生的價值，而過去五到十年去看，我們都沒有技術支撐，沒有互聯網思維支撐，也沒有人想這個問題。從我對SAP的了解，很早之前我們也提過，SAP每年也是砸十幾億、幾十億美金在研發(fā)上面，這方面也是跟盧總一拍即合，這個時候能夠產生的的一些創(chuàng)新案例，都是我們在做的事情。
程艷玲：所以說我們雙方是互相成就的過程，我可以在這里理解一下，給大家描述一下這個場景，可能在未來，形成我們的規(guī)劃落地之后，比如說你在咖啡機上，比如說我想喝什么樣溫度的拿鐵，咖啡比例是多少，當你實踐過一次之后，下次你就可以拿到一杯完全跟這個指標是一樣的飲品，這是一個場景，這個非常值得期待。另外我們也知道coffee now現在在開發(fā)更多的品類，而且這個品類有一些也是組合在一起的，接下來就會把類似的品類會推薦給客戶，我有一個新的品類，跟你這個口味，跟你這個比例，溫度都相似的。所以這個里面，也是盧總剛才提到的，就是我們看上去很簡單的這樣一個場景，讓消費者覺得特別被呵護，就是個人的主角意識特別強的場景，他其實背后有很龐大的系統支撐，包括我們自動化的工廠，SAP系統，同時也會有很多復雜的網狀的，連接的這種邏輯。就是我們把復雜的事情都做完了，最后你在前面看到的是Now。
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數字化要一盤棋更要各自為戰(zhàn)
