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AI啟示錄 第13期 2021/08/15

Ralph Lauren公司CIO助力零售企業重塑混合營商環境下的運作方式

與許多其他企業一樣,知名服飾品牌Ralph Lauren過去一年半以來也承受著新冠疫情爆發帶來的巨大壓力,自身業務彈性受到嚴酷挑戰。

與許多其他企業一樣,知名服飾品牌Ralph Lauren過去一年半以來也承受著新冠疫情爆發帶來的巨大壓力,自身業務彈性受到嚴酷挑戰。為了有效抗疫,他們不得不關閉多家門店與辦公室,轉而以更安全的方式在客戶與員工之間建立交互通道。

幸運的是,已經執掌Ralph Lauren公司首席技術官事務四年的Janet Sherlock決定推行一系列舉措,全力支持運營穩定。事實上,Sherlock的職權范圍遠遠超出了傳統CIO的水平,在Ralph Lauren內部負責一切技術戰略與整體管理,包括設計概念化、面向批發分銷商的產品配送、官方門店乃至面向個體消費者的產品寄送等等。她的團隊還負責著門店技術以及產品管理與用戶體驗這一完整生態。

此外,Sherlock還要分神監管一切全球數字平臺、營銷技術、數據分析與數據科學事務。而所有這些,都必然需要建立在同樣由她負責的Ralph Lauren全球基礎設施、網絡安全、IT風險/合規與隱私保護體系之上。

Ralph Lauren公司CIO Janet Sherlock

Ralph Lauren曾在新冠爆發之前部署過一套名為Flex Place的混合靈活工作調度方案,正是它的存在讓公司偶然獲得了應對疫情緊急狀況的能力。以此為基礎,Sherlock團隊迅速推出線上訂貨服務。她的團隊已經在客戶的無接觸取貨方面取得了重大進展,在方案全面鋪開之后,客戶完全可以在無法或不愿進入實體門店的前提下購買并取走自己的商品。

Sherlock指出,“我認為我們最大的左移努力主要集中在線上店鋪方面。在新冠疫情爆發之前,我們一直在考慮推出線上商店,也為此推入了大量精力與心血。但最大的困擾在于,Ralph Lauren的門店一直以精心的構建與獨特體驗設計聞名,我們希望能在線上平臺為那些無法親臨店面的客戶提供同樣的購物感受。”

為此,她的團隊規劃出豐富的線上購物體驗,并迅速將新元素與原有電子商務平臺相集成,確保客戶能夠直接通過虛擬體驗購買熱點商品。“具體來講,我們設計了七種不同的線上店面體驗,而且仍然在不斷充實我們線上購物環境中的功能。”

Sherlock及其團隊需要克服的一大棘手問題,在于如何協助Ralph Lauren的設計與營銷團隊找到新的日常工作模式。設計與營銷是一種非常個人、但又離不開相互溝通的工作,Sherlock的團隊為此專門構建了一套設計協作平臺。事實證明,新冠疫情反而讓各團隊摸索出新的工作與協同方式。如今,設計與營銷團隊希望能將坐班與線上兩種工作模式結合起來,借此增加日常工作的靈活性。

對企業來說,產品審批是另一種似乎不可能在線上完成的工作流程。傳統的產品審批要求工作人員親自參加會議,討論關于版型、款式及貼合度等重要指標的審批內容。長期以來,人們一直認為審查員必須得親眼看到、親手摸到材質才能做出決定。

Sherlock強調,“我們決定在審批流程中使用3D產品開發功能,盡可能簡化整個工作體系。我們還建立起線上體驗,重現并替代掉展廳游覽,同時為各批發分銷合作伙伴提供不同的線上訂購選項。”

展望未來,Sherlock又提出三項戰略重點:體驗、數據與自動化。這些要點首先是為了給公司提供更大的靈活性空間。體驗強調創建多種多樣的客戶旅程并提供最切實需求的參與方式,而不再強制規定客戶要如何從Ralph Lauren處選購商品。“我們的線上平臺、營銷技術與店內功能將實現全面的統一性與互操作性,借此創造出無縫化體驗。當然,未來還將有更多酷炫的功能體驗陸續推出。”

接下來,她認為數據也將成為新的戰略重點領域。“我們對涉及數據核心元素的整體數據戰略非常慎重,包括如何處置我們的產品數據、數字化資產、客戶數據,并以戰略性方式思考將這些數據存儲在哪里、如何訪問與利用、又該如何進行維護等。

這不僅會影響數據分析能力,同時也將決定Ralph Lauren是否有能力實時提供個性化、實時運營、實時決策等服務……在此基礎之上,我們又可以進一步討論高級分析與數據科學功能,也就是數據戰略中的下一個階段。”她將企業與數據之間的關聯形容為一種“結締組織”,這是一門新興學科,有望幫助企業內的各傳統孤島之間實現良好協作。

Sherlock認為,更高的自動化水平將提高IT服務的實施效率,同時進一步推動公司的一體化實踐,最終在數字時代下增強競爭優勢。Sherlock和她的團隊已經在著手實施各種變革,希望借此顛覆幾十年來支配業務運作模式的傳統思路,并在探索的過程中為企業帶來愈發強勁的競爭力。正所謂“需求是發明之母”,而新冠疫情形勢下的新需求又在催生出一項又一項激動人心的技術發明。

本文章選自《AI啟示錄》雜志,閱讀更多雜志內容,請掃描下方二維碼

《AI啟示錄》雜志
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