宝洁如何在中国应用AI？

目标不清晰、效益难显现、资金投入大——这几乎是所有数字化负责人心中共同的痛。而这份痛，也直接削弱了他们对数字化转型的持续信心。

但宝洁是个例外。

早在2010年，宝洁第12任CEO麦睿博就曾立下目标：要让宝洁成为世界上拥有最强技术支持的公司，成为首家实现全面数字化的公司。

作为一家要服务全球50亿消费者的超级巨头，宝洁旗下拥有织物护理、家居护理、婴儿护理、女性护理、家庭护理、洗护发、护肤、个人护理、口腔护理、个人健康护理和男士理容等10大品类，品牌阵容更是全面覆盖了高中低端市场。这样一艘巨舰，不仅敢于定下“首家全面数字化”的目标，还凭借前瞻性的战略布局和持续的创新能力，成功实现了从传统制造到数字化创新的华丽转身。

为了将人力、技术和财务资源集中在最大的增长机会上，宝洁除了打造一个自主、灵活且负责任的组织之外，还在四个关键领域持续发力，以改善公司的综合战略执行力。其中首要的，就是

——旨在满足消费者和客户偏好，实现降本增效，并确保在整个价值链上快速高效地制定决策。这涵盖了如何与消费者建立联系、如何实现创新、如何进入市场、如何开展业务运营等一系列核心问题。

那么，一家全球净销售额达到820亿美金的日用消费品公司，究竟是如何建立这种数字敏锐度，并不断提升运营效率的？为此，虎嗅智库与宝洁中国的CIO沈锋先生进行了一场深度对话。在这次交流中，沈锋先生不仅带我们重新审视了企业与数字化之间的关系，还分享了许多在营销、数据以及“最后一公里”方面的独到心得。

以下便是这场对话的精华内容。

自90年代开始，数字化紧随业务，捕捉增长点

其实从始至终，宝洁都认为IT数字化是我们整体战略中一个有机且关键的组成部分。

首先，我们希望通过数字化来更好地服务消费者，最终实现生意增长。这包括深入了解消费者、服务好他们、研发合适的产品，然后把产品的理念和品牌价值传达给消费者，最后通过各个销售渠道和平台，将产品送到他们手中。

其次，数字化也帮助我们在内部大幅提升运作效率，这其中也包括上下游合作的供应链。

但在实际执行过程中，我们始终强调业务部门要牵头。大家一起去看，为了实现数字化，除了技术本身，还有哪些东西需要调整——比如流程改造、组织能力建设，这些往往才是更核心的挑战。

在最初进入中国的阶段，宝洁更多是去搭基础架构和设施，比如网络、数据中心、SAP系统。我是1998年加入宝洁的，核心工作就是在全国推广ERP（SAP）系统。我们希望通过IT技术设施来管理好业务。

在那之后，我们进入了一个追求共享和标准化的阶段，目标是提升整体效率。

但到了2015年左右，我们发现了一些问题。随着中国电商的蓬勃发展，全球化和规模化虽然能带来效率的显著提升，但另一方面，它又无法快速、灵活地支持业务需求。

所以，我们以中国市场为主体，建设了很多数字化的核心能力。这几个方向主要集中在数字媒体、供应链以及数据智能。比如2017年，宝洁投资一亿美元设立的大中华区数字创新中心，就是在这个背景下成立的。这个中心支撑了我们在产品研发、品牌建设及市场执行方面的创新，通过消费者喜爱的平台和方式与他们沟通。最典型的例子，就是我们不仅发展了自己的数据科学团队和算法团队，还和各大电商平台深度共创，一起寻找生意运营的机会。

在数字营销上，随着媒体触点越来越多，靠人力已经无法解决所有问题。于是我们开始思考，如何用数字化的方式和算法来制定媒体投放计划。这包括通过数据找到更合适的媒体、投放更匹配的内容，甚至建立自动化的投放机制。

在内容创作领域，过去要经历繁琐的审批流程。对于在中国拥有9个品类和庞大体量的内容需求来说，如果不借助数字化平台，效率会非常低。现在，借助数字化技术，我们能够通过API自动调整内容尺寸并自动分发，大大提升了工作效率。此外，内容反馈的数据经过AI算法分析后，也能帮助我们做出更明智的再生产和日常决策，从而优化整个内容生产的价值链。

为了让内容生产的过程更高效，我们也在积极探索如何利用AIGC的能力来辅助我们的生成工作。

消费者在电商平台下单后，我们过去需要经过多重繁琐的流程：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。这个流程复杂、环节多，效率自然低下。

后来，我们采用数字化手段，实施了

来简化履约流程。现在，消费者在电商平台下单后，订单信息直接流向我们的分销中心，省去了经销商这个中间环节。分销中心收到订单后直接打包快递给消费者，原本六七个节点被缩减到几乎只剩快递员这一步。这不仅显著提升了效率，也优化了消费者的购物体验。

通过DSTC模式，我们取得了不少显著优势。对消费者而言，他们可以更快地收到心仪的产品，由于中间环节减少，产品包装也更完整、更精美。更重要的是，消费者收到的产品往往更新鲜，因为订单信息直达我们的分销中心，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——送到他们手中。这种提升不仅提高了消费者满意度，也增强了我们的品牌影响力。

当然，除了给消费者带来极大便利，让他们能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要做决策的员工

我们在做规模化建设的过程中做了很多系统，自然也积累了大量数据。这些数据对业务增长的贡献潜力巨大。但问题是，它们没有被各大品类的业务团队充分利用起来。

对我们数字化团队来说，关注点就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地应用这些数字化能力。

目前，我们的数字化正处于“最后一公里”的阶段，核心就是如何赋能好一线员工。尤其是随着生成式AI的发展，人和AI协同的场景将会被大量挖掘出来，这也促使我们不断思考数据技术、流程优化上的新机会。

这其实有一个前提——我们的数据基础确实比较好。早在做SAP系统的时候，我们就同步和零售商谈数据共享服务，用这些数据来共同推动生意发展。更重要的是，宝洁的基因一直都是基于数据做决策。

过去，数据更多是给中高层做业务决策用的，通过生意报表和仪表盘帮助他们了解状况并做出决策。但后来我们意识到，有一个巨大的机会：如何让运营执行团队在日常工作中更好地使用数据，看到业务进展。

所以，我们把数据产品的关注点从中高层慢慢转向执行层，致力于赋能整个业务运作。

原因在于，到了这个阶段，

。进一步挖掘更大价值的关键，就在于数据——让数据整合、流动起来，变得更易用、更容易被大家用起来，去解决他们日常工作中的具体问题。

在推动数字化赋能的过程中，我们发现

。这让我们意识到，与其给他们提供固定的报表，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加自主、自助地获取所需的数据支持。

通过实施“

”，我们把数据转化为可以灵活组合的积木，一线员工可以轻松搭建个性化的报表。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

从2022年开始，我们做了一些开发人员的自建工作，在这之前主要是以供应商开发为主。自建团队是为了适应数字化需求快速、灵活、多变的趋势，以及更好地承接核心业务流程的数字化建设工作。

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”，还是能够经历更长时间、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的问题，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。

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，还是要根据项目的确定性和环境变化来灵活调整。

传统的项目管理，涉及到识别业务机会、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。但它的挑战和机会在于，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是适用的，因为它有清晰的起点、节点和截止点。但在摸索或不断变化的环境中，这种模式可能就不再适用了。

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，应该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。

所以，我们在实践中会根据项目特性灵活调整管理模式：

，这样才能最大化数字化建设的价值。