數位經濟下企業追求有機式成長或為未來發展趨勢

瀏覽數:40


有機式成長將在未來數位經濟中嶄露頭角

  企業在追求成長時不外乎兩種方式:透過創新或提高產能,優化自身產品服務的有機式成長(organic growth),或是透過投資併購,快速提升規模、削減成本或是消滅競爭對手。顧問公司麥肯錫指出,企業進行大規模併購時,由於一次性的鉅額溢價,容易造成長期報酬率下降,且併購後的重整(restructure)容易面臨組織文化的挑戰,墊高潛在溝通成本。當然,兩者之間並無優劣,特別是在近幾年,許多鉅額收購案在全球發生,其主因不外乎低利環境有利併購,以及一次湧出太多新興技術,使企業無瑕重新開發,併購取得技術與人才較符合營運效益。不過長期發展來看,並非所有公司都具備如此資源大肆收購,回歸原本還是企業如何透過自身成長達到永續經營。

  常見的有機式成長為從企業內部培育新事業,透過提撥特別基金來支持新事業體發展。不過在這一波數位經濟中,這些新事業的範疇可能有些微的改變。如果觀察2021年的《Most Innovative Companies 2021》調查,可發現這50家大型國際業者在進行內部創新有別於以往發展獨立事業體,反而是重視新事業體是否能透過數位科技帶來整體組織的改變,因此,新事業的建立需要具備數位化自主能力。一大轉變是這些新事業體必須擁有自己的軟體開發團隊,同時經過適當賦權讓這些團隊能發揮創意,而非僅將各種軟體與IT開發維運交給外部團隊,扼殺公司的數位能力。這對企業發展有機式成長的優勢在於,雖然建立軟體底層與IT系統相當費時,但自行開發可以量身打造軟體程式,符合公司的獨特需求,特別在當前產業已經逐漸轉為平台導向時,速度就是一切,如果經常需要委託大型軟體公司寫某個新功能,然後需要數月、甚至數年才能部署,再怎麼成立新事業都無事於補。

圖、BCG公布2021年全球最具創新力的50家公司

資料來源:BCG

企業應建立牢固的數位品牌溝通能力

  自網路興盛至今,各企業已陸續開始採取數位溝通方式,向消費者呈現品牌優勢。過去的數位溝通以網站demo為主,現在進化成語音、動態影像、影片、客服機器人,未來在5G、AR/VR等虛擬世界中,可能又有另番溝通方式,每個品牌根據自身產業特性與企業發展願景,選擇合適的媒體管道或表現形式進行溝通,並持續發展內容或故事與顧客保持互動,這樣的重點在茫茫品牌海中建立獨樹一格的識別標示,一方面避免埋沒在企業大海中,一方面品牌溝通能力近年來在消費者偏好快速變化下變得越來越重要,雖然當前商業環境仍將品牌視為無形資產,但良好的品牌溝通力卻可能強化企業的有機式成長能力,為什麼?


圖、數位溝通已成為企業面對消費者的重大戰略

資料來源:麥肯錫

  如果回歸企業成長生命週期觀之,在創業初期開始,公司的經營者(創業家)因沒有充足資源,反而有許多時間思考公司的定位、品牌傳遞價值、定價、通路、行銷策略等項目,這時的公司有許多時間將重心放在消費者需求身上;一但企業開始快速成長,組織需要資金擴張、搶市佔率、快速推出新產品與服務已邁向規模化,這時可能出現併購與投資,在所有流程都加速的時候,反而容易陷入混亂,失去消費者的信賴,這也是為何我們可以看到許多企業在快速擴張規模時結果往往不甚理想的原因。當然,企業也不能只單靠有機成長,只不過若要進入擴張時,需將總部、事業群、產品等組織層級的「品牌層次」列入考慮,避免市場或消費者失焦。

  當前公司在面臨產業變革、客群老化、組織轉型等議題時,有時會透過建立企業內新事業體來追求有機成長,對已邁入成熟期的企業來說,倒不一定是避免衰退才建立新品牌,部分業者會嘗試新的營收來源、導入新的技術,或為了二代接班而成立新事業體。由於建立新事業體時,對內可能會有組織異動、對外則可能成立新品牌或提出新主張,而進行品牌調整,若沒有事先考慮各種風險,則可能花費許多時間在降低溝通成本與調整品牌所需花費的總體成本,喪失成長的良機。以國內輔具知名企業康揚為例,該輪椅銷售近百國的市場,搶市占成為公司的重要有機成長來源,但因不同位階的品牌(Karma、Soma、Ryder、Champion、iBuddy)及近百個產品品牌名稱缺乏明確市場定位,替經銷夥伴帶來挑戰,公司即成立專案團隊,重新確認子品牌間依存關係及策略定位,並調整期品牌架構、產品線架構、策略發展計劃、品牌識別設計來解決。

從資源基礎理論觀點解釋人工智慧的重要性

  人工智慧技術已經成為企業新競爭能力的重要資源,過去,硬體發展佔據企業競爭能力半壁江山,但現在因資料、演算法與軟體的出現逐漸打破此局勢。我們不妨從1991年由Grant提出的資源基礎理論(Resource-based theory,RBT)觀點來分析,資源基礎理論建立在競爭優勢則是由公司的異質性資源所產生,並強調競爭優勢的持續性應該由內而外,而非短期的競爭優勢的假設上,其理論的核心理念是,如果透過外部成長方式,例如併購或是投資新創,雖然能建立短期優勢,但容易被對手模仿,以至於競爭力無法持久。公司的營運重心放在如何運用內部資源創造出一種難以被模仿的「情境」,也成為有機式成長的重要依據。

圖、人工智慧發展範疇

資料來源:AIdea 人工智慧共創平台

  對於人工智慧有許多的觀點,部分認為它是一種優化產品與服務的工具;部分認為其預測性能替企業規避風險甚至創造利潤;也有人認為它的變化速度替組織文化帶來新的衝擊,無論如何,人工智慧目前已經從實驗室走向應用,它應被視為一種可模組化的基礎設施,能夠快速整合至其他不同技術中,同時具備自主性學習的特質,將內外部的資訊,透過建模與參數調整,不斷的優化公司的商業流程。

  對企業而言,人工智慧固然需要外部夥伴的支援,甚至在生態系的觀點下必須與大量第三分業者合作,但本質上演算法依舊是替企業效力,因此在發展策略無偏誤的狀態下,人工智慧可以透過累積力、學習力、融合力來優化公司的資源組合,如果企業重新思考一個從頭到尾由人工智慧促成的核心業務流程或商業模式,並從中其中一、兩個企業功能啟動全方位變革,產生成功使用案例(use-case),與營運孤島(silo)進行區隔,則可逐步建立整體競爭優勢,非單純的技術優勢。

  以近來相當風行的「強化學習」(Reinforcement learning,RL)技術來說,其原理並非用歷史數據去產出預測,而是透過嘗試不同的方法,並且錨定那些效果更好的方法,以新方法取代舊方法,在當前快速變化的環境中,替企業挖掘自動化和個人化的新途徑。雖然許多企業現在使用「監督式機器學習」,透過歷史資料訓練電腦預測未來,並以「正確答案」為目的,而強化學習技術是以建立行動而非預測答案。許多國際企業開始發現強化學習的價值,並打算用之建立自己的護城河,例如摩根大通將強化學習應用在衍生性金融商品風險和訂價計算,達到投資組合的未來現金流量極大化;Spotify透過推薦演算法極大化用戶的收聽時間;Google將之用在其資料中心的冷卻上,以減少能源使用量。這些人工智慧帶來的應用看似不新奇,但對於這些龐大、具備規模經濟的組織而言,1%的流程優化與敏捷運作都可替企業降低數十億、甚至更多的營運成本。

企業策略超載導致過量與不必要的專案

  在轉型的趨勢下,許多企業開始運轉起來:如成立轉型辦公室、專案團隊、敏捷組織,一個又一個專案同時執行,各種新科技、新組織、新人才的案例層出不窮。就這樣三五年過去了,有些公司開始有所改變,如打造數位產品、推出受人歡迎的訂閱制、改變商業運作方式…,但有更多的企業做了許多專案卻依舊原地踏步,更不妙的是太多專案負荷徒增營運成本,甚至還妨礙了組織原有的成長。根據《哈佛商業評論》指出,「四分之一的標準普爾500指數公司,其長期報酬低於資金成本」,問題就出在策略不夠精簡,以及專案的範疇與影響並未適當評估,以至於很多企業看似在轉型,實際上確實許多專案空轉居多,長期而言對組織士氣相當不利。                                   

  除上述提到的數位溝通與人工智慧外,「創造實質價值」是有機式成長的重要因素之一。許多公司在進行專案時過度重視投資報酬率導致許多本來可以成功的長期專案被迫喊停,這種用短期獲利回收思維看可能創造長期價值專案的方式讓許多有潛力的專案胎死腹中,但欲解決的問題依舊存在,導致管理階層又必須投入更多時間資源、成立更多專案來解決。「創造實質價值」涵蓋二大項目,以下分別逐一介紹。

顧客實質價值

  顧客實質價值相當容易了解,即公司產品與服務在經過創新或改良後,消費者是否願意付出更高價格購買。提高顧客實質價值並不一定等同提高市佔率,相反的,更可能是提高消費者回購率,這樣的模式在數位經濟中顯得更加重要:企業在花費大量成本與消費者數位溝通、建立信任、將組織改為人工智慧驅動的公司,消費者或許更容易被吸引,但最終一切回歸需求,當產品或服務的誘因不足時,消費者更容易擁抱其他競品。聚焦於顧客實質價值的公司較容易留客,而非讓消費者感覺僅是做一次性生意。

  Netflix是一個實現顧客價值的絕佳案例,公司將自己打造成一座消費者數據工廠,以重複使用(reuse)客戶的數據並提煉出一次又一次的消費者洞察。這些洞察是建立消費者體驗的體現(資料上),不過也搭配許多質性的分析,因為若單純僅用資料與演算法,所得到的只是「流程改善」,而不是「旅程優化」。消費者旅程不僅含步驟、例規、作法,更是價值的傳遞。在這樣的策略下,Netflix聚焦於演算法的開發與質性消費者理解,節省許多客訴專案預擬,而將資源投入更多在體驗設計中。

供應商實質價值

  在當前全球供應鏈困境中,供應商管理的價值再次受到重視,幫供應商賺錢似乎違反商業直覺,但如果是降低供應商的溝通成本、或是提供供應商較家生產方式應該較能接受。根據麥肯錫研究指出,54%的製造業高層主管對第一層以外的供應鏈並不了解,導致風險難以掌握,而在當前的局勢下,掌握第二層、第三層,甚至第四層以上的供應鏈才可能降低斷鏈機會。

  以精實生產聞名的豐田汽車發現精實生產的高效率在日本三一一核災中失能,國內外工廠的停產讓公司產能暴跌,交出全球最大車廠寶座。因此公司建立了儲存數千家供應商和數十萬個零件資料的「綜合數據庫」,整合所有零件的供應網路,並開發零組件短缺預警系統。這樣的方式看似對己有利,實質上也是協助供應商,供應商可以快速預警哪一個階層的供應鏈缺料缺貨,而公司可以快速補貨,或是在下單量有所調整,從車燈表面材料到生產積聚的潤滑劑,透過彈性供應鏈策略降低供應商囤貨成本,度過這次疫情與晶片短缺,不需要事先投入大量風險專案,進而將人力運用在改善產品服務上。

舉辦創新競賽真的有助於企業自我成長嗎

  許多企業透過產學合作,以出題-解題的方式來達到外部創新效果。部分企業將此模式移入組織內部,期望可以激盪出新商業想法或是新事業雛形,這樣出發點雖然值得讚許,但需考慮到機制設立的問題。以微軟、Google、Meta而言,由於公司內部本身鼓勵內部創新提案,團隊只要提出可行性想法,通常由管理層核准執行,許多開源專案與數位產品就是這樣出籠的,這種創新文化運用在內部創業競賽時,最重要的就是有「可延續性」,不因競賽結束而出現大量無法進一步應用的半成品;但對許多傳統產業而則不一定如此,企業舉辦的內部創新競賽可能是為了下一期上市的新產品、又或是為了鼓勵員工內部創業而設計,這類的專案容易落入無延續性,即便找來許多外部專家指導或評比,可能也無法建立長期的創新文化,更別說追求未來企業的有機式成長了。

表、舉辦創新競賽優劣勢分析

 

優勢

劣勢

外部創新

具備外部專家觀點可避免業者閉門造車,不同產業之專家可能提供寶貴見解與建議,使企業在發展中少走崎嶇道路。

企業若不具備核心競爭能力或不清楚自我定位,則容易隨風起舞,過來人的建議雖具參考價值,但難以完全複製。

競賽選題

在數位經濟中商業的疆界逐漸模糊,各種競賽題型皆可能為企業在未來必須面對之挑戰,透過競賽可用最低成本觀測未來環境變化。

許多出題者為大型企業,其出發點為透過競賽方式以較低成本取得問題解法,參賽者不一定完全了解出題的背景與假設,若知其然卻不知所以然,容易掉入邏輯謬誤。

應用領域

不同部門的團隊透過合作可以激發出新的想法,同時更了解其他部門的職責與難處,開發新應用領域也增進組織凝聚力。

出題者的問題與顧客的痛點不一定相符,以企業內部黑客松為例,不少參賽人員由於缺乏市場調查、潛在風險評估等規劃,生產出無法應用的軟體產品。

資料來源:Kevin整理

透過設定適當煞車機制避免無限制資源耗費

  公司在運用各種策略與技術追求有機式成長時應針對「非預期後果」擬定備案計畫,例如AI演算法成為企業成長動能時,無意見卻延伸出假新聞、深層偽造(deepfake)等外部風險;商業模式仰賴消費者提供數據資料,這些數據可透過廣告優化來創造營收,但延伸出的是消費者隱私的問題,導致各國開始制定各種法規阻止(如歐盟GDPR),鑽井石油業者在開發自升式鑽井平台技術的同時卻殺出ESG風潮,使得產油業者瞬間成為淨零碳排關注的對象。這些業者固然都透過內部來創建新事業或開發新服務,但無形間卻製造出許多額外議題,使公司需要耗費更多資源應對。

  為面對這種現象,組織應設定適當的煞車機制來預先減少外部風險,例如引進獨立科技審核委員會(例如資料治理/人工智慧治理委員會),並納入公司治理的董事會層級,從上到下評估科技創新對組織與外部環境的潛在影響;或是企業在允許新產品/事業開發時,應將外部風險評估列入是否核准資金發放的標準,使團隊在追求成長時降低外部成本。或是將特定議題,例如錯誤資訊傳播、個人資訊洩漏、工安環境、人機協作、勞工權益等面向列入重大議題,在不大幅影響新事業發展的情況下取得兩者平衡點。未來可以預測的是,技術與消費者偏好的變化將會更加快速,企業需投入更多資源建立自身競爭護城河,技術、數位溝通、實質價值建立、風險控管將成為有機式成長的四大支柱。

 

參考資料

https://www.bcg.com/publications/2021/most-innovative-companies-overvie
https://www.mckinsey.com/industries/private-equity-and-principal-investors/our-insights/digitally-native-brands-born-digital-but-ready-to-take-on-the-world
https://www.mckinsey.com/business-functions/marketing-and-sales/our-insights/discussions-in-digital-surveying-the-brand-building-landscape
https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/strategy-for-a-digital-world
http://nhuir.nhu.edu.tw/retrieve/5882/3022010105.pdf
http://mgtr.cm.nsysu.edu.tw/Upload/Journal/139/M5b2c584735f18/139_M5b2c584735f18_Full.pdf
https://www.hbrtaiwan.com/article_content_AR0010573.html
https://www.hbrtaiwan.com/article_content_AR0008424.html
https://www.hbrtaiwan.com/article_content_AR0003497.html
https://www.terasoft.com.tw/support/tech_articles/reinforcement_learning_a_brief_guide.asp

https://collegeplus.itri.org.tw/2021/02/12/%E5%BC%B7%E5%8C%96%E5%AD%B8%E7%BF%92%E7%9A%84%E7%B0%A1%E4%BB%8B%E5%8F%8A%E5%85%B6%E6%87%89%E7%94%A8%E6%83%85%E5%A2%83%E8%88%87%E9%AB%98%E6%95%88%E8%A8%93%E7%B7%B4%E6%B3%95/
https://seleritysas.com/blog/2019/04/05/how-netflix-used-big-data-and-analytics-to-generate-billions/
https://www.aidataanalytics.network/data-science-ai/articles/data-science-at-netflix-how-advanced-data-analytics-helped-netflix-generate-billions
https://www.businesstoday.com.tw/article/category/154685/post/202005270057/%E5%AE%B6%E6%97%8F%E4%BC%81%E6%A5%AD%E7%9A%84%E5%A4%9A%E6%A8%A3%E6%80%A7%E8%88%87%E7%94%9F%E5%91%BD%E9%80%B1%E6%9C%9F
https://ir.nctu.edu.tw/handle/11536/50670

更多資訊請參考...
{{item.title}}
生產力中心提供的活動資訊
{{item.title}}
相關出版品...