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时间：2021-12-30来源：只要有你的地方浏览数：1132次
在数字化转型过程中，随着与核心的转型价值轴配套的周边职能日趋成熟，企业的各项变革需求逐步细化，像柱子一样，支撑和环绕着企业的业务模式和战略目标。八个转型能力柱围绕着核心转型价值轴，共同构成了数字化魔方的完整思维模型和方法论体系。
由横纵这两个重要维度形成的数字化转型全景视图，就是数字化魔方。
在数字化魔方的思维模型里，为了更容易理解和高效地分析、诊断，我们对转型的各关键因素进行了聚合，以凸显该层级最重要的价值输出。
价值创造、数据协同、组织赋能，三个转型管理层的核心，分别是核心价值主张、核心数字资产以及转型创新文化，这三个核心共同构成了纵向穿透数字化魔方的转型价值轴。
作为企业数字化转型时最普遍、最根本的主题，降本增效通常由后台的财务和中台的运营两个体系触发，通过财务的分析预测、成本识别和对技术的投资回报追踪，推动运营流程实现自动化和智能化，最终驱动业务的创新增长。
数字化魔方口诀：财务战略触发—业财数据前瞻分析—内外协同—探讨新模式、新产品、新场景—优化增长模型—运用自动化与智能化技术—快速应对变化的策略—通过建立支持创新的敏捷型组织支持转型：
财务转型离不开新技术的应用，很大程度上与技术转型相关联。
运营转型可能会对核心价值主张产生一定影响，也可能推动客户价值转型和产品转型。
增长转型需要联动内外部资源，与生态、组织息息相关。
其他各类型的数字化转型，也有可能影响到后台财务与中台运营，从而触发降本增效转型。
从1981年“美的”商标正式注册算起，美的经历了改革开放带来的中国家电消费市场黄金时代，年营收逐年攀升，一跃成为中国白色家电制造巨头。2009年，红利期结束后美的迎来阵痛：利润率三年持续下滑，甚至出现了增收不增利的情况。到了2012年，情况更加严重，不仅利润率继续下滑，营收也减少了四分之一。
对于任何一家企业来说，营收大幅下滑是盛极而衰的转折信号。正当各界质疑之声不绝于耳之时，美的迎难而上，开启了数字化转型之路。2016年，美的年营收增长至1598亿元，仅在一年之后，这个数字爆发达到了惊人的2419亿元。
经过这几十年的发展，美的集团取得了今天的傲人业绩，其背后是顺应时代发展、主动进行数字化转型的战略选择。
2012年，创始人何享健把CEO的位置交给了方洪波。
方洪波1992年加入美的，从编辑这样一个文职做起，一路干到事业部总经理，再到子集团CEO，最后成为美的集团CEO。在2011年时，方洪波就已敏锐地察觉到集团管理的最大障碍根植于IT系统当中。
虽然在1996年美的就领先于行业，向Oracle购买并实施了ERP系统，但是恰恰是多年打造的IT系统形成了一个个互相无法联系的信息孤岛，例如整个集团存在大量的独立系统，同一领域也存在多套系统，单单是研发系统就有10多套。这就造成了系统没有集团的统一标准，系统间的数据也无法打通，最终导致运营效率低下的情况。
于是，经历了年营收和利润大幅下滑的2012年之后，“632”战略启动了—在集团层面重新打造6大运营系统、3大管理平台、2大门户网站和集成技术平台，取代原有的各部门IT系统，实现一个美的，一个体系，一个标准。
在实施过程中，美的持续投入了近30亿元，IT部门团队从100人扩张至1000人，最终为运营系统设置了2000多个接口，从空调和厨电事业部开始试点，仅用一年时间就完成了10个事业部的系统革新。
“632”战略实施总共历时两年，虽然速度如此之快的变革复杂度很高，但美的还是完成了这次企业内部的信息化重构。目前，美的的IT系统主要使用自主研发的软件，只有ERP和PLM采购自Oracle和PTC。这种不借助“外援”的自主变革工程烦琐程度可想而知，却也为之后美的对外输出系统搭建经验，为构建生态打下了最坚实的基础。
一方面，“632”战略的推行，对业务流程与创新产生了最直接的影响，而这种影响又与财务管理密不可分。美的的财务体系不仅快速、灵活地应对这一挑战，而且还主动整合财务流程与总体战略，为战略实施和往后的业务创新扫清障碍。
另一方面，美的在财务体系中建立了财务数据分析、预测机制，从而加强对业务的前瞻性支持。美的的财务体系虽然划分为集团层面和事业部层面，但两个层面的职责都是分析和监测月度经营目标、利润、现金流等基础绩效达成情况，同时还开展风险分析，如发现风险问题后还需要给出解决方案，最终赋能业务。
在完成“632”战略后，如何利用坚实的数字化基础来提升运营效率，成为美的的新命题。
家电行业除了生产的上游产业链发生了变化外，下游的销售渠道也随着时代发生了转变。但是，无论是传统的线下零售，还是新兴的线上零售，“压货”都是经销商和代理商必需的操作方式：预估需求量并提前向上游购买产品，压下的货会在仓库储存，最终随着消费者的交易订单出货。
这种从上游生产到下游分销层层压货的模式，不仅效率很低，而且常常因为错误预判需求而导致库存不足或者货物积压，尤其是空调等这类受季节影响极大的产品，压货带来的问题尤为突出。
为了解决“压货”问题，美的引入了“T+3”模式。
和传统销售流程不同，“T+3”模式从消费者订单申报开始（T周期）倒推，以销定产，工厂开始准备生产原材料（T+1周期），然后生产制造订单上的产品（T+2周期），最后发货至消费者（T+3周期）。
美的的运营转型能力柱
“T+3”模式的应用，把订单管理、资源利用和研发制造等多个环节全部盘活，效率也大幅提升。同时，货物库存量大幅下降，新建仓储式工厂的占地面积也就随之下降，平均一家工厂的建造成本是原来的一半。
更重要的是，美的自主研发的智能立库系统，通过物流输送、人机交互、智能仓储三大核心技术帮助仓储式工厂每年节省大量的运营成本。
美的向“T+3”模式的转变，在提升运营效率的同时，也对后端制造的柔性提出了新要求。
比如，生产线上的一名工人可能在装配完需要“自动添加”功能模块的洗衣机后，接着的订单却恰恰是不要这个功能模块的洗衣机。因此，美的配套的数字化系统和流程也将帮助工人完成从传统大规模重复生产的工作模式，渐渐转变为柔性生产模式—装配时，货架会通过闪灯来提示工人挑选正确的装配零件，如果出现错误，在装配完成后的扫码检测中，工人将会得到报错提示。
工厂的智能化改造还不止于此。类似之前提到的生产过程中会出现的问题，有经验的质量检测人员可能在一年里可以发现并纠正上百次错误，而通过数字化技术的应用，数据识别可以在同一时间段检测出上万个异常值。
以2018年建设的美的南沙工业互联网示范基地为例，工厂已经覆盖了5G信号，同时465家供应商、上千种货物全部同步在系统中，美的成功建立了2156个预警规则和20个节，数字仿真技术帮助减少55%的检测成本，无缝连接各种制造设备，每一种产品的每一个生产流程都有精确到分钟的完成时间。对于一般的厂房而言，做排产计划需要10多个人，而对于南沙工厂来说，同样的工作只需要4个人就足够。
美的的运营效率提升带来了增长
这样的厂房在美的越来越多，对比一下2011年和2016年的几个关键指标，可以发现美的的运营效率有了质的提升，2011年近20万人，营收1340亿元，2016年不到10万人，营收1590亿元。
2014年，美的确定并发布了“智能制造+智能产品”的发展战略。智能制造端主要体现在柔性制造生产产品，智能产品端则不断把技术的革新带入业务应用层面，提供智慧家居的整体解决方案。
比如，每逢冬天，位于南方的消费者希望可以在下班回到家前提前开启空调暖风。这个业务场景意味着美的不仅要提供智能空调产品，还要提供配套的智慧家居App，从而真正全方位地满足用户需求，在特定场景下给用户更好的体验。随着技术的升级，美的智慧家居已经陆续发布了智能网关、智能门禁和智能娱乐等产品，这些产品从芯片到云端架构再到终端全部由美的自主研发。借助完备的信息化系统，智慧家居已经连接了上千万台设备，实现了细分场景下的用户体验升级。
美的的内部数字化转型投入巨大，在财务数据等标准上实实在在提升了企业运营效率，积累了第一手企业数字化转型的经验，加上其数字化系统多为自有，美的的数字化能力已经“溢出”—2016年11月，美云智数成立了。
作为服务外部企业并对外输出数字化转型解决方案的平台，美云智数跨行业提供包括智能制造套件、数字营销套件、供应平台套件、移动化套件、PaaS平台等在内的全价值链数字化解决方案，至今已经为汽车、房地产、消费品公司等近200多家企业提供服务，2018年整年营收达3.5亿元。同年，美的收购了全球机器人四大头部公司之一的库卡集团，进一步强化自动化生产推动制造业升级的体系，先人一步进入工业互联网应用层。
2018年10月，美的正式对外发布工业互联网平台M.IoT，联合库卡机器人、美云智数，以及包括腾讯、亚马逊、华为、百度等在内的头部企业，从最熟悉的家电制造行业跨入机器人自动化系统、数字化方案输出等新业务领域，打造入口生态、产品生态、技术生态、服务生态的全方位物联网开放平台，实现在数字化时代下的新增长。
正是因为对数字化转型的坚持和投入，才有了美的的现在。可以预见，已是世界级白色家电智能制造巨头的美的，将因为强大的数字化能力继续走向更美的未来。
数字化转型的另一常见主题就是融合创新，这种转型包含核心价值轴与技术转型能力柱、生态转型能力柱的协调作用，常常以某项技术的创新应用为触发点。技术的创新带来核心业务的重构，进而影响核心价值轴，核心价值主张的变化又引发了企业对内外部生态的重新设计，达到创新融合，以开放共生的生态带来持续的创新与进步。
数字化魔方口诀：技术创新触发—转变核心业务与理念—对技术赋能数据挖掘与积累—建立开放共生的生态体系—生态伙伴的数据共享与扩大—建立统一的数据资源中心—深化数据思维与创新文化—通过开发应用平台与技术驱动型组织支持转型
技术价值转型往往是很多企业数字化转型的触发点，技术的进步与数据的积累和核心数据资产的打造密不可分
技术的转型也是其他职能部门进行转型的一个重要基础，新的技术往往带来产品价值的转型
转型价值轴的中心地位往往会改变企业的核心价值主张与业务模式，并带来企业整体各个职能部门的转型
生态转型是企业数字化转型向外部延伸与拓展的开始，集合各个转型能力柱的力量，才能完成生态体系的建设
1998年，国务院颁发《关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》，明确了城镇住房的市场化、货币化、商品化改革方向，停止了持续已久的“实物分房”，标志着以市场为主的房屋供应体系正式建立。
同年，生于20世纪70年代的左晖刚从软件公司辞职，与两个大学哥们一起开始了第一次创业。这次创业经历不仅给他带来了一笔可观的金钱回报，也为其日后创立链家积累了丰富的经验。三年后，而立之年的他发现，自房改后，北京个人购房需求迅速增长，对应的购房中介与平台服务却远远无法满足需要。
2000年，左晖成立了北京链家房地产展览展示中心，第一次在北京军博举办了房展会。看着从四面八方蜂拥而至的人们，左晖心潮澎湃，这让他看到了房地产市场的巨大潜力！2001年，链家第一家门店开业，总投资额不到300万元，第一批员工总计37人。
链家数字化魔方演变图
本着让购房者更简单地买到房子的初心，链家第一个推出二手商品房按揭业务，而后又第一个推出二手房交易资金托管业务、个人租房消费贷款业务。2004年，链家率先提出“第三方签约，不吃差价”的准则。也是在这一年，链家在北京站稳了脚跟，开了30家店，拥有200名员工。
坚持创新和相信技术带来变革的信念，使链家从诞生之初就和其他同行不太一样。此后的十几年时间里，房产中介行业更是刮起了“链家”风暴。
真房源，让每个人在链家愉悦地找到一个家
对于多数人来说，买房子是人生中单笔消费额最大的一次“购物”，如此重要的交易，购物体验却一塌糊涂—总是很难了解到真实的房源信息。而对于链家的房产经纪人来说，所卖的房子是“大宗货物”，但他们自己也并没有百分百了解货物的真实状况—内部的信息共享标准和机制不完善，即便面对同一个房源，不同的经纪人所掌握的信息也各不相同。同时，对于业主来说，明明自己是卖方，但对自己的房子“知之甚少”—搞不清自己的房子有哪些卖点，在市场上的竞争力怎么样。
于是，上游的业主、下游的卖方和中间的房产经纪人三者之间矛盾不断，房产中介行业存在黑色利益链的舆论也一直甚嚣尘上。
房源信息成了解决这一问题的关键。2008年，链家董事长左晖决定不计成本投入对“楼盘字典”的开发和打造，从根本上解决重复房源和虚假房源的问题。
“楼盘字典”为每套房源建立了独一无二的ID，链家经纪人每拿到一个房屋的销售委托，就需要在“楼盘字典”里创建房屋条目。如果该房屋已经存在，经纪人需要进一步丰富原有信息。从此，买卖双方的房源信息差终于被终结。
作为中国最早向互联网转型的传统企业之一，链家的转型决策也许与创始人的个人背景有关。
左晖本科专业是计算机科学，早年有软件公司的工作经验。他很早就意识到未来建立标准化、流程化的业务模式是发展的必然方向，因此在IT系统方面不断投入，引入了SE（Sale Efficiency，系统平台），让经纪人可以实现房源录入、交易过程管理等操作，同时公司也能从后台对整个过程进行风险管控和监督。这为后续数字化变革打下了坚定的基础。
2009年对于链家来说注定是载入史册的一年。经过八年的发展，链家在全国开出了520家线下店面，经纪人数目从开始的两位数极速增长到过万，在北京，链家已经成为拥有门店最多的地产公司，但左晖看到了更远的未来。当年3月，彭永东作为IBM咨询顾问第一次走进链家总部，当时的他完全没有听说过这么一家企业，更没意识到这样一次选择会在之后给他和链家带来多么大的影响。2010年，链家正式宣布与IBM结为战略合作伙伴。链家花费5000万元，支付IBM三方面的咨询费用：服务价值、销售和运营的转型、组织人才的战略。
在与IBM合作进行战略转型的同年，链家内部就成立了新事业部，负责线上的全产业链房产服务平台—“链家在线”（后来叫“链家网”），由彭永东亲自挂帅。现在看来，这便是所谓的“PMO”—变革项目管理办公室。这种自上而下的数字化变革，配合企业核心资源的整合，易于落地、见效快。2013年，在互联网平台上线仅仅四年之后，来自链家网的业绩就占了整个链家收入的24%。
链家在数字化转型初期，和上一代互联网转型时相比，算不上腾笼换鸟。房地产业的黑色标签仍然是大众的普遍印象。因此，在2010年链家网上线的同时，链家同步推出了“真房源行动”，举报人每有效举报一套假房源会得到100元赔偿。行动第一年，链家就赔付了40多万元，直到今天链家还一直执行着这一承诺。
2012年初，链家将真房源行动扩展到全渠道。据链家渠道负责人回忆，当年全渠道房源刚铺出去的时候，因为“真房源行动”导致房源数量减少，同时真实的平均房价又高于同行，链家的电话咨询在第一个月就下降了30%。就是在这样的摸爬滚打中，链家准确找到了用户的痛点—“找房难”“选经纪人难”。通过线上打破信息黑箱，结合交互式全渠道布局，线下实体店与经纪人的服务质量被“倒逼”提升，带来了用户体验的又一次大升级。这就是O2O概念首次在房地产行业进行实践的例子。在这之后，良好的用户体验为链家建立了口碑，链家网流量也随之飞速增长。在2015年，由于流量激增，链家“被迫”升级了呼叫中心，与Genesys合作部署了数字渠道，包括自助服务和报表分析等工具应用，提升其运营效率。
随着链家网变革的深入，挑战也接踵而来。
比如，在开展真房源行动的时候，呼叫中心的来电数量曾在前几个月有了显著的减少。是呀，房源信息无论是好是坏你都公布在线上，线下要如何劝说买房者？劝说的本事本身就是很多“聪明”经纪人的核心能力。于是在2010年到2014年线上线下不断融合的时间里，经纪人打擦边球的情况层出不穷。对此，链家的态度非常明确：严格执行经纪人“红黄线”制度，发现违规行为立刻严惩。这些制度就像是一把无形的剑悬在经纪人头上，渐渐地，一些所谓的“聪明”经纪人离开了链家。但是，为了维护企业价值观和文化，彻底把这场变革进行到底，链家在2011年就决定不招同行。
作为O2O平台，链家很早就意识到公司核心竞争力之一就是经纪人。那么除了制定规则、执行规则、使员工在规则的框架内做事，链家还需要同时把经纪人当作客户，想方设法服务好他们，这样才能吸引最优秀的经纪人。除了提高经纪人薪水，建立完善的培训体系，链家的服务性管控更体现在将一切规则连接并置于线上。
传统的经纪人评价多数在交易完成后。但这样的评价有滞后性，同时方式也非常烦琐。于是链家开始在客户和经纪人交互的时候建立接触点与记录。举个例子，当一个经纪人的单次带客户看房服务结束后，链家会继续关注该客户的下一步行为。如果该客户又开始在线上找新的经纪人咨询，那么说明上次的带看大概率是失败的。所有服务的记录都会影响经纪人在线上获得资源的机会，彭永东曾这样说过：“当然，我们可以基于数据的分析告诉这个经纪人，你的问题在哪里，哪项指标下来了，尽可能降低经纪人被降权的概率。”
很多传统行业都有一个通病—没有数字资产的积累，换句话说就是没有数据。2009年，还是IBM战略咨询顾问的彭永东就带领咨询团队帮助链家建立了一套核心管理、运营、作业方式的标准化流程。同年，链家花费百万元采购数据存储服务器硬件，搭建IaaS系统承载业务流程与数据。
在搭建数据基础架构和系统的同时，链家建立了数据采集团队，开始核心数字资产的累积。目前，贝壳找房专门有一个2000人的产业研究团队，负责持续的输入与数字化基础设施与架构优化。从2018年到2019年，贝壳找房分别与亚马逊AWS和腾讯云建立合作关系，上传云数据。
有了核心数字资产的积累，如何挖掘和使用数据便成了最大的难题。在这个信息爆炸的时代，一天的数据记录超过了20世纪一整年的数据累积。用户需求也更加碎片化、个性化、易变。链家通过共享各事业部数据，创造了数据自由流通的优良分析环境。于是，各部门基于业务层面对客户需求的挖掘在数据挖掘层汇聚出了不少产品，包括房源画像、用户画像、经纪人画像等。随着硬件的迭代和算法技术的更新，更加强大的数字中台将支持前台业务越跑越快。
除了内部成立数据分析部门加强核心数字资产的应用外，链家还积极寻求外部合作。2016年，链家与GrowingIO公司合作，借助外部力量对用户的线上行为数据进行监测、追踪、分析。举个例子，原先经纪人通过接电话与潜在客户联系，有的经纪人会在联系上客户后把客户发展成为“私客”。这样一来，单次电话成本会非常高，并且用户的行为难以后续追踪。GrowingIO通过给每个经纪人一个二维码，并将其与PC端数据库中经纪人的唯一ID关联，帮助用户直接利用扫码跳出的网络页面拨号。就是这个小小的二维码与数据库串联不仅成功帮助链家达成85%的用户App行为追踪，而且还实现了对经纪人发展“私客”的管控，从本质上提高了业务匹配、周转、管控效率。
另外一个例子是“贝壳分”信用体系的建立。2018年，贝壳找房不仅沿用了线上线下融合的服务性管控，还发布了新的“贝壳分”信用体系拓展这样的模式到门店与品牌。配合制度化的红黄线规定，任何业务上的专业行为都被最大化记录、量化在系统里。这从根本上规范了经纪人的行为，大大提升了经纪人服务的专业性。举个例子，诸如“说脏话”这样的行为一旦被用户投诉，将会按照制度直接扣分，而在信用分算法中被计入算法模型的本次扣分也将影响经纪人下次的房源获取。简单来说，经纪人的服务行为在数字化系统里会直接影响其未来获取公司内部资源的机会。在未来，经纪人—门店—品牌，三方的贝壳分数字化协同将衍生更多数据，使多方的匹配更加高效、准确，让用户体验越来越好。
随着中国企业的转型升级，“以客户为中心”的理念被越来越多的企业接受。特别是在市场竞争日益激烈、经济大环境艰难之时，客户忠诚度将决定企业的发展状况。链家核心数字资产“楼盘字典”中的大多数信息都是经纪人走街串巷“数”出来的。
截至2020年，一套房屋由400多个维度描述，并且每套房屋在数据系统中都做出了相应记录。链家每年因为数房子要多花上千万元，这种方法看上去又“贵”又“笨”，然而实实在在地解决了客户找房难的痛点。同时，来自线上线下的用户体验提升为链家坚持数字化战略打了一针强心剂。此外，配合“真房源行动”，链家运营效率也有了显著提高。举个例子，多渠道、多触点与用户的交互帮助呼叫中心积累了大量经验，基于包括App、微信、社交媒体的交互式记录与CRM等系统接入和协同的多次迭代升级，无论是系统稳定性还是用户转化率都有了提升。
这种由单点发力进行的用户体验提升，继而带来的企业运营效率提高并不是一次性的。这种相互驱动是多次螺旋式上升的，最终为企业带来指数性增长。
2018年，贝壳找房借势而生，继续坚持核心价值，挖掘AI、大数据、云计算等前沿科技的潜力，致力于成为以技术驱动的品质居住服务平台。贝壳找房对外这么描述其愿景：“将覆盖全中国超过300个城市，服务超过2亿社区家庭，链接100万职业经纪人和10万家门店，赋能超过100个品牌。”
经纪人合作网络（Agent Cooperation Network，ACN）的建立，通过定义角色，清晰拆分了一次完整的房源交易流程—多种角色（业主开发者、现场信息录入者、客户开发者、最终成交者等）在房源信息充分共享的条件下共同“合作”而非传统式“竞争”一套房屋的一次完整交易过程。每笔交易成交后，经纪人将按照各自角色分得属于自己比例的分成。
这种模式首次给出了房源、客源、经纪人利益冲突下的解决方案，通过贝壳找房大平台的生态建设规范了市场，实现了高效率资源匹配，优化了每一个参与者的体验，打破了房产领域的信息孤岛，使网络效应达到最大化。
正如前文所述，数字化时代云服务使边际成本无限接近于零，你可以零成本进入平台，接触海量客户，实现规模经济，达到边际收益的无限递增。这张由房、客户和经纪人组成的网络，推动了信息的高速流动，达到了传统房产中介无法想象的效率。
比如，远在北京的客户可以通过ACN系统中加盟商的网络协作获得足够信息，签约远在海南的房子；又比如，ACN系统可以通过数据分析为客户匹配最合适的经纪人；再比如，ACN系统配套了“贝壳分”信用体系，服务不好被投诉的经纪人会被在线记录，其在下次的房源获取中也会相应受限……借由ACN系统，一个良好的房产交易生态体系得以建立。
贝壳找房的生态建设并未停留在房产交易这一领域，其触角正在往更广泛的居住全生态领域延伸。如视VR系统凭借自己积累的VR数据库资源不断迭代，以达到优秀的成像效果，手持普通相机或者手机的普通客户都可以参与进来。而拥有了核心技术的如视更是和房产、家居、酒店等领域的包括万科、红星美凯龙、链家、自如、同程艺龙等品牌合作，在获取数据的同时赋能更多生态伙伴，完善自身生态体系建设。
这一切都指向了一个共同的目标，建立一个以“新居住”为概念，涵盖更多合作伙伴的生态体系。
经纪人合作网络的基本逻辑
贝壳找房的ACN系统将竞争逻辑转为了共生逻辑，通过积累的数据资产以及技术，将经纪人、买方和卖方涵盖在一张合作共生的网络中，将体系开放给更多的利益相关者，以达到网络效应的最大化。
同时，贝壳找房的生态并不仅限于房产交易领域，通过与家居、酒店、房产、社区门店等“新居住”概念下的合作伙伴联手，凭借核心数据与技术的优势，贝壳找房得以为生态伙伴赋能，携手建设一个面向未来的新居住生态体系。
链家的数字化转型始于对“真房源”这一概念的追求。凭借对核心价值主张的坚持，链家通过对数据核心资产的应用和对技术的挖掘，以“楼盘字典”创新地解决了行业顽疾，成为行业标杆。
而后推出的贝壳找房更加注重生态体系的建设，它以合作共赢为逻辑，将经纪人、买卖双方等利益相关者涵盖在平台内，以实现网络效应最大化、效率最大化和体验最优化。相较于行业内其他企业，贝壳找房的数字化成熟度更高不言而喻。未来，通过与其他行业内合作伙伴的融合创新，贝壳找房将朝着更深入的“新居住”理念发展，一个覆盖更广、联系更紧密的居住生态正在逐渐形成。
极致体验是最重要的数字化转型主题之一，通常由客户价值（外部客户，甚至是内部客户）触发，为了提升客户新的价值感受，设计新的客户应用场景，并且通过产品转型实现这一变革。此外，企业还必须进行内部组织和人才转型，才能够充分地支持产品创新和客户价值的实现。
数字化魔方口诀：客户价值创新触发—客户行为数据管理及分析—产品创新—人才管理创新（组织管理创新）—经营及组织数据分析—总体的技术及数据方案设计—客户主导部门及相关组织能力提升—建立产品全生命周期的管理机制
客户价值将会影响到企业的核心价值主张，进而可能对商业模式产生较大的影响
产品转型依赖于技术转型，也会与生态转型相关联
组织转型与运营转型及财务转型相关
其他各类型的数字化转型，也有可能影响到客户体验，进而触发极致体验转型
当詹天佑设计规划京张铁路时，他也许并没有想象到铁路与火车会如何改变中国人的生活。当四通八达的铁路网覆盖90%以上的人口，串联起人们的就业、探亲、求学、旅游的异乡之旅时，当我们骄傲于中国发达的铁路网络时，买票难成了阻碍数以亿计中国人拥有美好铁路体验的一道紧箍咒。除了供需紧张这一客观因素外，滞后的铁路售票系统成了矛盾的焦点。
中国铁路售票系统确实一直在改善，从手工售票转变为计算机售票、从车站独立售票转变为全国联网售票；创新了售票组织新技术，实现了列车席位的共用和复用；设计了铁路客流预测模型，实现了以客流预测为基础的票额动态智能预分。然而，庞大的乘客体量、春运出行高峰、滞后的服务等，这些因素使得单一局部的技术进步仍然无法解决买票难这一难题。
随着互联网的普及，前沿技术如大数据、云计算的发展，数字化体验改善了我们日常生活的方方面面，它是否也能改变买票难这一历史难题呢？答案离我们并不远。
2011年6月，12306中国铁路客户服务中心正式诞生。买票，伴随着火车的轰鸣，被数字化技术拉入了互联网时代。
12306数字化魔方演变图
2011年12月23日，12306开始发售全路列车车票，系统设计售票能力为100万张/天，极限交易能力为34张/秒，铁路售票正式进入了互联网时代。但在2012年春运的实际售票过程中，最高点击量超过10亿次，远远超出平台设计指标，造成平台多次宕机、崩溃，用户频繁登录不了、点击不了、支付不了……最终只能去火车站或代售点排队买票。
企业化运营，从重视用户价值开始
2013年，铁道部开始政企分离。12306归属中国铁路总公司后，其发展开始更加以企业化导向为主，而企业化运营的第一步就是必须重视用户价值与体验，因此提高售票系统的效率成为12306要面对的第一个关卡。
12306秉持开放的态度，开始与多家IT公司联系，经过多次论证和POC测试（Proof of Concept，概念验证，一般在进行产品选型或实施项目前开展的一种验证工作），最终引入分布式内存运算数据管理云平台—Pivotal Gemfire，余票计算系统处理能力从原先的300～400 TPS扩展为3000 TPS，系统售票能力从100万张/天拓展为500万张/天，极限交易能力从34张/秒提升到300张/秒。2013年春运期间，12306网站最高日售票量达到364万张、极限交易车票量突破设计值，达到450张/秒，系统运行稳定。
随着2013年“十一”黄金周的到来，12306互联网最高日售票量达到了460万张，再次接近系统处理的上限，由于高峰期外网入口带宽紧张，12306再次出现卡顿和无法登陆的情况，首次升级的系统性能已不能满足互联网售票量进一步提升的需要。与此同时，2013年出现的一大波抢票软件更加剧了12306网站的堵塞。猎豹浏览器首先推出了“春节抢票”插件，火狐、360、搜狗、傲游甚至人民网旗下的即刻搜索也顺势跟进。猎豹浏览器被铁道部约谈，同时工信部也要求这些浏览器停止提供抢票插件。虽然这些浏览器最后没有被真的封杀，但12306对它们都进行了屏蔽。
显然，传统的行政命令无法适应多元化的互联网市场竞争情景，12306团队必须优化自身产品，才能留住用户，满足用户。2013年底，12306团队紧急启动第二轮架构优化，优化目标旨在提高系统的安全可靠性，以及具备在高峰期处理容量的弹性扩充能力。优化工作一直持续到2014年7月，在亿万旅客的翘首期盼中，12036平台终于优化完毕，优化后的系统设计售票能力为1000万张/天，并可根据需要随时扩充性能。
自此之后，12306平台再也没有出现过大面积、长时段的宕机和崩溃。而从2015年开始，互联网售票占铁路总售票超5成，12306平台正式成为旅客出行购票的第一选择，旅客彻夜排队买票成为历史。
第一次升级后的系统具体改善如下。
1. 使用内存计算数据库取代传统数据库，大幅提升车票并发查询能力。
2. 构建交易处理排队系统，系统先通过队列接收用户的下单请求，再根据后端处理能力异步地处理队列中的下单请求，队列的下单请求接收能力超过10万笔/秒，用户可以在售票高峰期迅速完成下单操作，等候系统依次处理，等候过程中可以查看排队状态。
3. 对订单/电子客票进行分节点分库分表改造，有效提升了核心交易的处理能力并具备了继续横向扩充的能力，使用户在队列中的订票请求可以得到更快的响应和处理。
4. 对订票、取票操作进行了业务分离，对订单/电子客票生成和查询进行了读写分离，使用内存计算数据库集中存储订单/电子客票，大幅提升了订单/电子客票的查询效率。
第二次升级后的系统具体改善如下。
1. 构建了用户和常用联系人内存查询集群，由用户数据库向集群实时同步数据，并实现了读写分离，提高了相关业务的处理性能和可靠性。
2. 构建中国铁道科学研究院第二生产中心，与既有的中国铁路总公司第一生产中心间实现双活，正常情况下双中心双活模式运行，其中任意一个中心发生故障时可由另外一个中心承载全部售票业务，提升网站的安全性和可靠性，并将订单/电子客票集群的处理能力提高1倍。
3. 在公共云上部署车票查询服务，通过策略配置可随时将车票查询流量分流至公共云，以缓解售票高峰期网站的处理资源压力和带宽压力。
数字化时代的产品转型，是赋予传统产品数字化属性，提供数字化服务与体验的过程。作为公共服务行业的龙头，12306的转型也在朝这一方向进行。不管是购票、改签，还是取票、进站，抑或是目的地接送，12306的全链条覆盖使得产品的数字化程度不断加深，同时提升了用户体验。
2017年，随着余票查询、网络排队等制约12306互联网售票平台发展的顽疾得到逐一解决后，春运彻夜排队买票成为历史，12306团队开始把注意力转向进一步优化进站出站体验上，这一次的体验提升，不仅包括乘客，也包括了员工。
随着人脸识别技术的发展，12306团队终于找到了解决这一难题的方法：通过在进站口设置人脸识别机器采集人物实时图片信息，系统后台对采集的照片进行人物特征提取，并与身份证照片人物特征进行对比，确定车、票、人一致后自动放行进站，这样就可以大大提高进站效率。经过数十次算法改进与系统升级，机器识别率最终被提高到99.8%，原本需要10秒的人工检票操作，人脸识别机器只需1秒即可，从此之后车站进站口再也没有出现过大排长龙的现象，旅客随到随进，大大节省了旅客的进站时间和车站人力、物力的投入。
在火车外卖出现之前，对于长时间坐火车的旅客来说，车上就餐成为每个人心中的痛：一方面，火车上的盒饭价格贵、质量差又难吃；另一方面，如果选择自带食物，只有方便面或面包等寥寥无几的选项，想要吃一顿热气腾腾、营养美味的饭菜是如此的不切实际，更不用提广大“吃货”们所追求的边坐火车边品尝沿线地方特产的“逛吃逛吃”梦了。
随着美团、饿了么、百度外卖等外卖平台的高速发展，以及网络订餐技术的逐渐成熟，引入社会餐饮资源，丰富铁路供给餐食种类与品质，创造铁路线上的特色餐饮成了12306下一步的体验提升方向。12306团队采用数据库读写分离、大规模并发处理、分布式文件存储等技术，设计、研发了“铁路12306互联网订餐平台”，并于2017年7月17日正式上线应用，旅客可通过12306 App、12306网站、微信公众号、支付宝生活号等渠道查询并下单购买列车途径站商家餐品、地方特产及列车自营餐品，获得社会各界人士的一致好评。
平台主要由展示层、应用服务层、支撑层、数据层构成，主要功能如下。
1. 餐饮预订：为旅客提供餐饮商家查询、餐食查询、下单、在线支付餐食费用、订单查询、订单退订/取消、订单评价等功能。商品由车站配送人员与列车服务人员为车上旅客进行餐品订单的配送。
2. 商品管理：餐饮服务商品基本信息维护及交易结账处理。
3. 运营管理：运营管理是整个系统的数据支撑，维护和定义各业务板块的角色权限、人员及业务数据信息，为整个系统的运营提供数据保障。
4. 配送管理：上餐车站、列车配送人员通过配送管理功能对配送订单进行查询及处理，通过该功能，配送员能够及时将旅客预订的餐食配送到旅客手中。
5. 电子发票管理：提供对电子发票开具的查询及处理。
6. 对账：对账与退款。
7. 交易结算。
12306作为中国铁路客户服务的中心，除了承载着售票等业务，还承载着大量的解决客户咨询、投诉与建议的客服任务。随着数字化转型的深入，12306的客户服务体系也进一步完善，在更好地服务乘客的同时，员工的体验也得到了极大的改善。
客户服务中心网点的实时监管系统集合了视频、坐席、数据等监控功能，客户服务网点可以第一时间了解客户服务人员的具体工作情况与工作量，提升处理效率与员工体验。
同时，包括绩效考核和企业文化营造等在内的一系列赋能员工的举措也在进行。
数字化赋能的理念也深入到了12306的人才体系之中，从端起铁饭碗高枕无忧，到市场化考核与运作，进而到用数字化技术赋能员工，改善组织方式以赋能员工，12306的人才体系也逐渐朝着数字化转型更深入的方向转变。
不管是刷脸进站解放员工，还是数字化技术提高员工效率，抑或是创意企业文化鼓励员工发展，极致的员工体验必然带来极致的用户体验。
12306的转型之旅，正是一场由客户价值触发、产品转型实现、人才转型赋能的数字化进程。作为公共服务领域的代表，12306的转型有其特殊之处。然而，通过对客户、产品、人才等转型柱的运筹帷幄，12306撬动了魔方的“极致体验”这一面，开启了这场提供极致体验的转型之旅，并最终通过客户价值的定位、产品的不断升级优化、人才组织模式的完善获得了属于自己的成功。
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