目 錄
第一篇　數(shù)智開辟新商業(yè)時代 001
第1 章　環(huán)境變革驅動力 004
1.1　社會環(huán)境變革 004
1.2　市場變化驅動新增長 005
1.3　技術驅動商業(yè)升級 007
1.4　數(shù)智時代創(chuàng)造“新世界” 008
【總結】 010
第2 章　消費變革驅動力 011
2.1　消費變革驅動數(shù)智轉型 011
2.2　以消費者為核心的全域融合應對策略 013
2.3　數(shù)智新增長的路徑 —— 新客、新品、新組織 015
【總結】 022
第3 章　數(shù)智時代新基建 024
3.1　新基建概述 024
3.2　新基建“新”的意義 027
3.3　新基建浪潮下的產業(yè)生態(tài)變化 028
3.4　阿里巴巴的數(shù)字基礎設施 029
【總結】 034
第4 章　依托商業(yè)操作系統(tǒng)的數(shù)智增長 036
4.1　數(shù)智化解決企業(yè)難題 036
4.2　ABOS 賦能企業(yè)數(shù)智化轉型升級 039
【總結】 041
第二篇　數(shù)智重構商業(yè)11 要素 042
第5 章　數(shù)智化品牌 044
5.1　數(shù)字化的市場分析和品牌定位 045
5.2　數(shù)字化品牌發(fā)展路徑 050
5.3　消費者全周期數(shù)字管理的AIPL 模型 053
5.4　數(shù)字化的品牌資產評估的FAST 模型 056
5.5　數(shù)字化的品牌增長路徑的GROW 模型 060
5.6　數(shù)字化的品牌傳播路徑 062
【總結】 063
第6 章　數(shù)智化商品 065
6.1　依托數(shù)據(jù)的新品機會發(fā)現(xiàn) 066
6.2　新品合伙人、仿真實驗室和動銷診斷臺 077
6.3　共建新品創(chuàng)新中心 083
【總結】 089
第7 章　數(shù)智化新制造 090
7.1　從傳統(tǒng)制造困境中了解“新制造”出現(xiàn)的必然性 090
7.2　數(shù)智化“新制造”：C2M 095
7.3　犀牛工廠 099
【總結】 103
第8 章　數(shù)智化渠道 104
8.1　數(shù)據(jù)賦能渠道選擇 106
8.2　全渠道融合模式 108
8.3　渠道管理工具：釘釘新零售工作臺 114
8.4　深分渠道的快速滲透：零售通 115
8.5　海外渠道的在線拓展：AliExpress、Lazada 117
【總結】 120
第9 章　數(shù)智化營銷 122
9.1　數(shù)智化營銷的關鍵四步 123
9.2　從渠道到消費者，營銷重心的遷移 124
9.3　精準標簽和人群運營策略 126
9.4　人群標簽組合應用 129
9.5　人群擴容 131
9.6　全生態(tài)精準投放和營銷效果評估 134
9.7　AI 輔助營銷工具 142
【總結】 144
第10 章　零售——數(shù)智化重構“人、貨、場” 145
10.1　數(shù)智化“人”的重構 148
10.2　數(shù)智化“貨”的重構 151
10.3　數(shù)智化“場”的重構 154
10.4　零售終端體驗升級 160
10.5　商超百貨行業(yè)的數(shù)智化轉型 162
10.6　數(shù)智化“人、貨、場”的典型案例 164
【總結】 168
第11 章　數(shù)智化新服務 170
11.1　阿里巴巴“親聽”用戶聲音 170
11.2　數(shù)據(jù)智能形成反饋閉環(huán) 172
11.3　數(shù)智化服務解決方案 174
【總結】 183
第12 章　數(shù)智化新金融 185
12.1　金融的發(fā)展趨勢 186
12.2　新金融賦能“人、貨、場”重構 189
【總結】 193
第13 章　數(shù)智化新物流 195
13.1　物流的數(shù)智化演變 197
13.2　數(shù)智化物流基礎設施 199
13.3　數(shù)智化供應鏈 200
13.4　數(shù)智化物流預測 201
13.5　數(shù)智化物流實踐 202
【總結】 205
第14 章　數(shù)智化新組織 207
14.1　組織的演化歷程 209
14.2　數(shù)智化組織升級的方向 211
14.3　數(shù)智化敏捷新組織 213
14.4　數(shù)智化新組織的實施工具和方法 218
14.5　數(shù)智化新組織的案例 220
【總結】 226
第15 章　數(shù)智化新技術 228
15.1　從IT 到DT 的必要性 229
15.2　新技術驅動供需動態(tài)平衡 230
15.3　全鏈路數(shù)智化轉型升級：一云多端五中臺N 行業(yè)應用 231
【總結】 245
第三篇　全鏈路數(shù)智化轉型五部曲 247
第16 章　基礎設施云化 250
16.1　企業(yè)為何要全面上云 250
16.2　企業(yè)如何上云 255
16.3　上云需要避免的誤區(qū) 256
16.4　云原生架構：IT 架構敏捷化 257
16.5　“云釘一體”“云端一體”讓應用開發(fā)更容易 260
【總結】 262
第17 章　觸點數(shù)字化 264
17.1 觸點全面數(shù)字化 265
17.2　觸點數(shù)字化的關鍵點 266
17.3　觸點數(shù)字化的實踐與案例 272
【總結】 277
第18 章　業(yè)務在線化 278
18.1　業(yè)務全面在線 278
18.2　業(yè)務中臺化 283
18.3　業(yè)務中臺的功能 285
18.4　業(yè)務在線化案例分析 288
【總結】 295
第19 章　運營數(shù)據(jù)化 297
19.1　構建數(shù)據(jù)化的運營邏輯 297
19.2　阿里巴巴賦能運營數(shù)據(jù)化的產品 302
19.3　阿里云助力企業(yè)數(shù)據(jù)中臺搭建實踐 313
19.4　電商運營數(shù)據(jù)化實戰(zhàn) 315
19.5　全域數(shù)據(jù)化運營實戰(zhàn) 317
【總結】 320
第20 章 　決策智能化 321
20.1　什么是決策智能化 321
20.2　實現(xiàn)決策智能化的重要步驟 322
20.3　決策智能化在各行業(yè)中的應用場景 324
20.4　決策智能化在ABOS 11 要素中的呈現(xiàn)場景及價值創(chuàng)造 331
【總結】 341
第四篇　數(shù)智轉型先行者 342
第21 章　大潤發(fā)：做零售業(yè)的數(shù)智化領軍者 343
21.1　基礎設施云化 346
21.2　觸點數(shù)字化 349
21.3　業(yè)務在線化 352
21.4　運營數(shù)據(jù)化 355
21.5　決策智能化 356
【總結】 357
第22 章　居然之家：用數(shù)智重構“人、貨、場” 359
22.1　基礎設施云化 363
22.2　觸點數(shù)字化 365
22.3　業(yè)務在線化 368
22.4　運營數(shù)據(jù)化 372
22.5　決策智能化 374
【總結】 375
第23 章　飛鶴乳業(yè)：插上數(shù)智化的翅膀 376
23.1　基礎設施云化 379
23.2　觸點數(shù)字化 379
23.3　業(yè)務在線化 380
23.4　運營數(shù)據(jù)化 381
23.5　決策智能化 390
【總結】 392
第24 章　海底撈：服務就要無微不“智” 393
24.1　基礎設施云化 396
24.2　觸點數(shù)字化 398
24.3　業(yè)務在線化 403
24.4　運營數(shù)據(jù)化 406
24.5　決策智能化 408
【總結】 411
第25 章　良品鋪子：將數(shù)智化轉型進行到底 412
25.1　基礎設施云化 415
25.2　觸點數(shù)字化 417
25.3　業(yè)務在線化 418
25.4　組織在線和溝通在線 418
25.5　供應商管理 420
25.6　物流體系 422
25.7　運營數(shù)據(jù)化 422
25.8　商品規(guī)劃 423
25.9　精準營銷 425
25.10　數(shù)據(jù)中臺 427
25.11　決策智能化 428
25.12　門店診斷模型 428
25.13　銷售預測 429
25.14　訂單交付智能路由 430
【總結】 431
第26 章　特步：數(shù)智化轉型的領跑者 433
26.1　基礎設施云化 435
26.2　觸點數(shù)字化 437
26.3　業(yè)務在線化 440
26.4　運營數(shù)據(jù)化 444
26.5　決策智能化 447
【總結】 448
后記 450