宝洁AI在中国：应用效果测评

数字化负责人常面临三重阻力：目标模糊、价值难量化、投入成本高昂。这些痛点持续侵蚀着他们对转型战略的耐心与信心。

宝洁是个例外。

2010年，时任CEO麦睿博便明确提出：要让宝洁成为全球技术基础设施最强、且首个实现全面数字化的消费品企业。

这家服务全球50亿消费者的快消巨头，横跨织物护理、家居清洁、婴儿护理、女性护理、个人护理、洗护发、护肤、口腔健康、男士理容等10大品类，品牌矩阵覆盖全价位段。这艘巨轮不仅敢于锚定“全面数字化”的航向，更凭借前瞻布局与持续创新，完成了从传统制造向数字化驱动的系统性转身。

为将人力、技术与财务资源聚焦于最具增长潜力的领域，宝洁在构建敏捷、自主、负责任的组织之外，围绕四个关键方向持续强化综合战略执行力。首要方向便是数字敏锐度——精准响应消费者与客户偏好，实现降本增效，并确保跨价值链的快速决策。这涉及消费者连接、产品创新、市场进入、业务运营等核心环节。

那么，一家全球净销售额达820亿美元的日化巨头，如何构建这种数字敏锐度并持续提升运营效率？虎嗅智库与宝洁中国CIO沈锋进行了深度对话。沈锋不仅重新审视了企业与数字化的关系，还分享了在营销、数据治理及“最后一公里”方面的一线实战心得。

以下为对话精华实录。

自90年代起，数字化紧跟业务步伐，捕捉增长机会

Q：先聊聊数字化在宝洁内部扮演的角色。2010年宝洁全球正式提出数字化战略，但在这之前，数字化是否已经在发挥某种作用？

A：从始至终，宝洁都将IT数字化视为整体战略中一个有机且关键的部分。

首先，我们希望通过数字化更深度地服务消费者，驱动生意增长。这包括洞察消费者需求、提供优质服务、研发匹配产品，并传达品牌理念，最终通过线上线下渠道将产品送达消费者手中。

其次，数字化也大幅提升了内部运营效率，涵盖上下游协同的供应链环节。

在实际推进中，我们始终坚持业务部门主导。大家共同审视：除了技术本身，还需要调整哪些方面——流程再造、组织能力建设，这些往往是更核心的挑战。

Q：这个数字化基因又是如何扎根并适应中国市场的？

A：初入中国时，宝洁主要搭建基础架构与设施，如网络、数据中心、SAP系统。我1998年加入宝洁，核心工作就是推广ERP（SAP）系统。我们希望通过IT基础设施来支撑业务管理。

随后，我们进入追求共享与标准化的阶段，目标是提升整体效率。

但到2015年左右，我们发现了一些矛盾。中国电商快速崛起，全球化和规模化虽能提升效率，却难以快速、灵活地响应业务需求。

因此，我们以中国市场为主体，建设了多项数字化核心能力，主要集中在数字媒体、供应链及数据智能。例如，2017年宝洁投资一亿美元设立的大中华区数字创新中心，正是在此背景下成立。该中心支撑了产品研发、品牌建设及市场执行层面的创新，通过消费者偏好的平台与方式与其沟通。最典型的案例是，我们不仅自建了数据科学团队和算法团队，还与各大电商平台深度共创，共同挖掘生意运营机会。

Q：根据2023年财报，宝洁全球通过提效项目节省了100亿美元。其中营销相关项目表现尤为突出，是如何做到的？

A：在数字营销领域，随着媒体触点激增，纯人力已无法应对。我们开始思考如何用数字化手段与算法优化媒体投放计划。这包括通过数据筛选更合适的媒体、匹配更精准的内容，甚至建立自动化投放机制。

在内容创作方面，过去需要经历繁琐的审批流程。对于在中国拥有9个品类、内容需求庞大的体量而言，若不借助数字化平台，效率极低。如今，通过数字化技术，我们能利用API自动调整内容尺寸并分发，大幅提升效率。此外，内容反馈数据经AI算法分析后，能辅助我们做出更明智的再生产与日常决策，优化整个内容生产价值链。

为提升内容生产效率，我们也在积极探索利用AIGC能力辅助内容生成。

Q：在商品销售成本方面，有哪些提高效率、推动增长的有效方法？

A：消费者在电商平台下单后，过去需要经过多重流程：经销商下单、货物从工厂运到分销中心、再分发到小仓库，最后快递给消费者。流程复杂、环节多，效率低下。

后来，我们采用数字化手段实施DSTC模式简化履约流程。现在，消费者下单后，订单信息直接流向分销中心，省去经销商中间环节。分销中心直接打包快递至消费者，原来六七个节点被压缩到仅剩快递员这一步。这不仅显著提升效率，也优化了消费者体验。

通过DSTC模式，我们获得了多项优势。消费者能更快收到产品，因中间环节减少，包装更完整、更精美。更重要的是，消费者收到的产品往往更新鲜——订单信息直达分销中心，我们能迅速将最近生产的产品（甚至可能是上一周或前两天生产的）送达。这种提升既提高了消费者满意度，也增强了品牌影响力。

当然，除了给消费者带来便利，让他们更快收到完整且新鲜的产品，同时也为经销商客户减轻了库存压力。

将数据能力尽可能赋能给所有需要做决策的员工

Q：数据是数字化话题中被反复提及的问题，因为很多企业的数据只是沉睡在云端或服务器里。宝洁如何唤醒这些数据？

A：在规模化建设过程中，我们做了很多系统，自然积累了海量数据。这些数据对业务增长潜力巨大，但问题在于，它们未被各大品类的业务团队充分利用。

对数字化团队而言，关注点在于如何将基础能力模块化，降低使用门槛，让业务团队能够自主应用数字化能力。

目前，宝洁数字化正处于“最后一公里”阶段，核心就是赋能一线员工。尤其随着生成式AI发展，人与AI协同的场景将被大量发掘，这也促使我们持续思考数据技术、流程优化上的新机会。

Q：为什么选择将数字化能力直接给到业务团队，而不是由IT部门统一管理？

A：这有一个前提——我们的数据基础确实较好。早在SAP系统建设时，我们就同步与零售商洽谈数据共享服务，用数据共同推动生意发展。更重要的是，宝洁的基因一直是基于数据做决策。

过去，数据更多用于支撑中高层业务决策，通过生意报表和仪表盘帮助他们了解状况并做出判断。但后来我们意识到，有一个巨大机会：如何让运营执行团队在日常工作中更好地使用数据，实时看到业务进展。

因此，我们将数据产品的关注点从中高层逐渐转向执行层，致力于赋能整个业务运行。

原因在于，到了这个阶段，大多数显性的业务问题已被数字化赋能。进一步挖掘更大价值的关键，就在于数据——让数据整合、流动，变得更易用、更容易被大家用于解决日常工作中的具体问题。

在推动数字化赋能过程中，我们发现一线团队尤其是年轻员工，展现出非常强大的数字化能力。这让我们意识到，与其提供固定报表，不如提供数据集或“数据积木”，让他们根据自身需求自主搭建报表。这种方式不仅解放了生产力，也让一线团队能够更自主、自助地获取所需数据支持。

通过实施“LEGO项目”，我们把数据转化为可灵活组合的积木，一线员工可轻松搭建个性化报表。这不仅提高了工作效率，也激发了团队的创新精神和自主性，不再受限于IT团队的人员规模而成为瓶颈。

从团队架构和管理模式出发，再精进数字化能力

Q：能否进一步说明宝洁在自建IT团队和数字化建设方面的思路？

A：从2022年开始，我们启动了一些开发人员的自建工作，此前主要以供应商开发为主。自建团队是为了适应数字化需求快速、灵活、多变的趋势，并更好地承接核心业务流程的数字化建设。

对于如何选择合适的供应商，宝洁的经验是：首先建立一个专业的技术架构团队。因为架构决定了这个系统是临时搭起来挡风遮雨的“棚”，还是能经历更长时间、具有延展性的“楼”。技术架构团队的核心功能是了解企业业务现存问题，分析并设计架构，然后基于此，再与采购团队一同评估和选择相应的技术供应商。

Q：您提到目前宝洁的数字化正处于“最后一公里”的阶段。除了将数字化能力模块化，在管理模式上是否也有相应改变？

A：我们从原来比较传统的项目管理方式，开始向数字化产品管理模式转变。但在选择管理模式时，仍需根据项目的确定性和环境变化灵活调整。

传统的项目管理涉及识别业务机会、确立项目目标、分析原流程与期望流程、设定业务指标与价值提升目标、规划数字化建设投入、制定时间计划等。这种模式被广泛应用，优点在于能集中资源推动特定事项。但它的挑战在于，项目执行中可能会逐步深化对某些领域的理解，这些都需要在过程中不断调整和完善。

这种模式对于确定性较高的项目或明确的需求提升适用，因为起点、节点和截止点清晰。但在摸索或不断变化的环境中，这种模式可能不再适用。

项目管理模式往往更关注功能和完成度，而较少关注用户需求，这可能导致数字化建设的价值未能充分发挥。而产品型模式则更平稳，可以持续投入并不断迭代更新。真正的数字化价值，应基于深度的用户洞察，确保功能不仅实现，还要符合用户的使用习惯与偏好。

因此，我们在实践中会根据项目特性灵活调整管理模式：确定性高的项目采用项目型模式，而需要持续迭代和关注用户感受的则采用产品型模式，这样才能最大化数字化建设的价值。

来源：互联网