Il est facile de reconnaître le rôle révolutionnaire que les technologies numériques jouent dans l'économie moderne.Le défi, auquel la plupart des entreprises n'ont pas encore augmenté, consiste à comprendre comment capturer pleinement les différents types de valeur que ces technologies offrent.Développer une stratégie de transformation numérique qui exploite pleinement cette valeur n'est pas non plus facile.Sans une évaluation complète de ce que les technologies numériques peuvent offrir, les entreprises ont tendance à supposer que toute application des technologies numériques modernes conduira à une transformation numérique.Par conséquent, beaucoup d'entre eux prennent des décisions commerciales ad hoc concernant l'utilisation des technologies numériques et finissent même pour maintenir la parité concurrentielle, malgré des investissements substantiels.
Pour obtenir une indication de la gamme complète de valeur que les technologies numériques peuvent offrir, considérez les quatre exemples suivants, chacun met en évidence les avantages stratégiques disponibles à un niveau différent de la transformation numérique.
Tier un: efficacité opérationnelle.Ford adopte une nouvelle inspection automatisée basée sur la vision des travaux de peinture dans ses usines par la réalité augmentée et virtuelle, l'Internet des objets (IoT) et l'IA.En utilisant ces technologies, la société améliore la détection des imperfections et réduit les défauts de ses voitures.Dans ce cas, les données sont générées par les nouvelles technologies à partir d'actifs d'usine, et l'IA utilise ces données pour détecter et prévenir les défauts de fabrication en temps réel.
Tier deux: efficacité opérationnelle avancée.Caterpillar installe des capteurs sur ses produits d'équipement de construction pour suivre comment chacun d'eux est utilisé sur un chantier.Il constate, par exemple, que les clients utilisent leurs élèves à moteur pour niveler le gravier plus léger plus souvent que pour niveler la saleté plus lourde.En utilisant ces informations, l'entreprise introduit une note à moteur rentable principalement conçue pour niveler le gravier plutôt que la saleté.
Comme Ford dans l'exemple précédent, Caterpillar bénéficie ici de gains d'efficacité opérationnelle en améliorant la productivité du développement produit.La différence, cependant, est que les données des capteurs de l'entreprise proviennent de clients utilisant leurs produits, et non de la fabrication des actifs des usines.Cette dimension du client, bien sûr, pose des défis supplémentaires.Les gains d'efficacité dans ce niveau s'étendent également au-delà de l'utilisation des actifs.
Tier trois: services basés sur les données des chaînes de valeur.GE suit les données des capteurs de produits de leurs moteurs à réaction, l'analyse en utilisant l'IA et offre des conseils en temps réel pour que les pilotes volent de manière à optimiser l'efficacité du carburant.GE s'approprie ensuite une partie des économies de coûts de leurs clients grâce à de nouvelles rentes à partir des revenus «basés sur les résultats».En d'autres termes, leurs clients font partie de ce qu'ils économisent de l'efficacité du carburant, en plus de ce qu'ils paient pour le produit.
Ici, l'initiative implique de modifier le modèle commercial en vigueur de celui qui est conçu pour produire et vendre des produits à celui qui fournit des services basés sur les données aux clients numériques. GE’s R&D, product development, sales, and after-sales service units are all digitally connected to receive, analyze, generate, share, and react to sensor and IoT data from thousands of discrete products in real time.Parce que cela stimule de nouvelles sources de revenus, elle fait plus que simplement améliorer l'efficacité opérationnelle.
Niveau quatre: Services basés sur les données des plateformes numériques.Peloton utilise des données de capteur de produits de son équipement d'exercice pour créer une communauté d'utilisateurs et faire correspondre les utilisateurs individuels avec des formateurs appropriés.Les produits de Peloton génèrent des données d'interaction utilisateur, que la société utilise ensuite pour faciliter les échanges entre ses clients numériques et diverses entités tierces en dehors du domaine de ses chaînes de valeur.Les algorithmes d'IA correspondent aux utilisateurs spécifiques aux formateurs appropriés analysant les données d'interaction des utilisateurs de produits, tout comme la façon dont Uber correspond aux cyclistes avec les pilotes utilisant des données de leurs applications.
Comme GE dans l'exemple précédent, Peloton ici génère de nouveaux revenus à partir de ses services basés sur les données - mais en étendant ses produits dans les plateformes numériques.Ce niveau de transformation numérique est le plus difficile pour les entreprises héritées de l'ère industrielle et pour les entreprises opérant avec des modèles commerciaux axés sur la chaîne de valeur et peu d'expérience avec les plateformes numériques.
Moteurs de la valeur numérique
Pour réfléchir correctement à ces quatre niveaux de transformation, la première étape consiste à reconnaître que les technologies numériques modernes ont deux moteurs de valeur notables: les données dans son nouveau rôle expansif et les écosystèmes numériques émergents.Explorons-les brièvement à son tour.
Les données étaient épisodiques (générées par des événements discrets tels que l'expédition d'un composant d'un fournisseur), mais il devient de plus en plus interactif (généré en continu par les capteurs et l'IoT pour suivre les informations).Ce suivi continu des actifs et de leurs paramètres opérationnels peut stimuler la productivité.Si vous utilisez des capteurs pour suivre et maintenir des niveaux de température tout en étant en acier fondu en fusion, vous pouvez améliorer votre qualité et céder.Si vous intégrez des capteurs dans certains produits, vous pouvez révolutionner l'expérience utilisateur.Pensez à la façon dont les matelas intelligents suivent la fréquence cardiaque des utilisateurs, les modèles respiratoires et les mouvements du corps, puis adaptez leur forme en temps réel pour améliorer le sommeil des utilisateurs.Ou comment les capteurs intégrés dans les voitures peuvent fournir des commentaires qui aident les gens à conduire plus attentivement.
Plus fondamentalement, cette interactivité inverse les rôles des produits et des données.Les données ont traditionnellement soutenu les produits, mais, de plus en plus, les produits prennent désormais en charge les données.Les produits ne fournissent plus de fonctionnalités, aident à créer une marque ou à générer des revenus;Ils servent désormais également de conduits pour les données interactives et les ressorts pour les nouvelles expériences client.
Pour tirer parti du nouveau rôle expansif des données interactifs, les entreprises ont également besoin de réseaux de générateurs de données et de destinataires.De tels réseaux peuvent émaner de la connectivité des capteurs et de l'IoT qui équivalent aux écosystèmes numériques.
Deux principaux types d'écosystèmes numériques sont apparus, ce qui n'existait pas avant les progrès modernes des données et de la connectivité numérique.Un type est l'écosystème de production, qui englobe les liens numériques dans les chaînes de valeur.En liant les données du capteur et de l'IoT des voitures aux fournisseurs de pièces de rechange, aux entrepôts et aux revendeurs de services, par exemple, les entreprises automobiles peuvent offrir des services de maintenance prédictive.L'autre type est l'écosystème de consommation, qui implique des réseaux en dehors de la chaîne de valeur d'une entreprise.Considérez les ampoules intelligentes sur les réverbères conçus pour détecter les coups de feu: leurs écosystèmes de consommation incluent un réseau de flux de caméras, les opérateurs 911 et les ambulances, qui aident ensemble à améliorer la sécurité des rues.
Les écosystèmes de production et de consommation, alimentés par des données interactives, stimulent une nouvelle valeur.Comme le montre la figure ci-dessous, cela tient à travers les quatre niveaux de transformation numérique discutés ci-dessus.Les trois premiers niveaux reposent sur les écosystèmes de production et le quatrième sur les écosystèmes de consommation.
Quels sont les bons niveaux pour votre entreprise?
Pour déterminer votre stratégie optimale de transformation numérique, évaluez votre besoin de vous engager à chacun des quatre niveaux de la figure ci-dessus, puis de vous concentrer sur les investissements qui vous aideront à exploiter les avantages des données interactives et des écosystèmes numériques.
Le niveau un est un must, car la plupart des entreprises peuvent bénéficier de l'efficacité opérationnelle.La grande majorité des initiatives de transformation numérique se déroulent dans ce niveau, ce qui est particulièrement important si l'efficacité opérationnelle est une grande partie de la poussée stratégique d'une entreprise.Les entreprises de pétrole et de gaz, par exemple, exécutent des puits de pétrole, des pipelines et des raffineries qui nécessitent des investissements d'une valeur de milliards.Si ces entreprises décident d'utiliser les appareils IoT et l'IA pour trouver des réserves, et pour maintenir les pipelines et les actifs de raffinerie, ils peuvent économiser jusqu'à 60% de leurs coûts opérationnels.Les principaux défis de ce niveau comprennent l'installation de génération de données interactives généralisées dans l'utilisation des actifs et la rupture des silos autour du partage de données.
Le niveau deux est impératif pour les entreprises qui vendent des produits qui ont le potentiel d'accéder aux données interactives des utilisateurs, qui peuvent être exploitées pour un avantage stratégique au-delà de ce qui est disponible au niveau un.Le niveau deux devient l'arrêt final si les données interactives des utilisateurs de produits disponibles ne sont pas susceptibles pour les services générateurs de revenus.De nombreux biens emballés par le consommateur entrent dans cette catégorie.L'utilisation principale des données interactives dans ces entreprises est d'améliorer l'efficacité de la publicité ou du développement de produits.
Le niveau trois est destiné aux entreprises qui reconnaissent qu'ils peuvent générer des services basés sur les données à partir de produits et de chaînes de valeur.Ces entreprises doivent enrichir leurs écosystèmes de production pour élargir leur avantage stratégique de l'efficacité opérationnelle aux nouveaux services basés sur les données.
Dans ce niveau, les entreprises traversent une obstacle important: au lieu d'utiliser des données uniquement pour l'efficacité opérationnelle, ils l'utilisent pour la génération de revenus.Si votre entreprise n'a pas accès à un écosystème de consommation, le niveau trois est l'arrêt final pour vous.Les lave-vaisselle des capteurs et équipés de l'AI peuvent anticiper les défaillances des composants pour offrir des services prédictifs, par exemple, mais ils sont difficiles à se connecter numériquement à des objets complémentaires et à s'étendre aux plates-formes numériques.Cela dit, de nombreuses entreprises manquent des opportunités dans ce niveau.Ils négligent les écosystèmes de consommation de leur produit ou le considèrent trop risqués pour étendre leurs produits sur les plateformes numériques.Beaucoup de rivaux de Peloton et Nordic Track sont tombés dans ce piège.
Enfin, le niveau quatre est stratégiquement important pour toute entreprise dont les produits ont des écosystèmes de consommation émergents.Les entreprises qui restent dans leurs écosystèmes de production dans de tels scénarios risquent d'être marchandis.L'extension des produits dans les plates-formes numériques est leur principal défi.
Bien sûr, toutes les entreprises ne voudront pas ou ne pourront pas s'engager dans des transformations sur les quatre niveaux discutés dans cet article.Certains peuvent choisir de se concentrer sur un ou quelques-uns - mais chaque entreprise doit néanmoins rester consciente de l'univers en expansion de nouvelles possibilités.Les opportunités abondent, et une stratégie réfléchie de transformation numérique, basée sur le cadre présenté ici, aidera les entreprises à rester pertinentes dans le monde moderne.
