在宝洁，我们的目的是让每个人变得更好，我们所做的一切都是基于这个想法
解读宝洁的数字化革命
Robert McDonald作为CEO，有一项使命：让宝洁公司成为世界上最有科技含量的公司。
为了达到这个目的，这位31岁的职场老将和前美军上尉仔细研究了数字技术和分析科学在宝洁公司业务的各个层面上的广泛的应用前景——从公司的R&D实验室研究新原料的方法到与零售商保持良好的业务关系，以及生产产品，建立品牌和与消费者保持沟通。好处是明显的：革新产生了效果，产量增加，成本下降，并且预期在多方面会有更快的增长。
McKinsey’s Michael Chui和Thomas Fleming两位高管最近与McDonald在宝洁位于辛辛那提的总部会面并讨论了公司在数字化方面的现状和之后的发展，以及其对员工和企业文化的潜在影响。之后采访的摘要如下：
通过新兴的社会化技术及时了解消费者反馈
在宝洁，我们的目的是让每个人变得更好，我们所做的一切都是基于这个想法。通过数字技术，与全世界的每一位消费者沟通成为可能。这种联系越活跃，就越是必不可少。我们希望公司能让我们的品牌产生这种牢固的联系，而数字技术能够实现它。
其中一条途径就是消费者的反馈。1984年，当我还是汰渍的一名经理时，我会从1-800热线（译者注：客服热线）获得录有消费者反馈的磁带并在开车回家的途中听。回到办公室之后，我会阅读并回复收到的反馈信。而在今天，这些方法明显已经不够了—–因为还有博客，微博，各种各样的媒介。
所以我们创建了一个叫做“消费者脉搏”的东西，利用贝叶斯原理对海量的反馈数据进行分析，根据不同品牌进行分类，再将它们发送给相关负责人。我个人负责对针对宝洁品牌的反馈。这有助于我们对市场的动向做出实施的反应，因为我们清楚，如果某人在博客里说了些什么，而你没有及时做出反应——或者更糟糕的是，你根本不知道——那么，当你发现不对的时候，事态就已经失去了控制。这项技术也让我们能改进正在进行的工作。比如说，我们正在推出一种新的洗衣芳香剂，叫做“Downy Unstopables”。消费者对这种产品的实时反馈能帮助我们讨论如何以最有效的方式进行市场推广。
数字化是竞争优势的重要来源
以实用性为立足点，我们还认为，只有不断改进产品才能获得成功，利用数字技术，这也很容易办到。所以我们着手将公司业务的各个方面进行数字化改造——从制造厂到商场，都是如此。我们相信，数字化是竞争优势的重要来源。
比如说，在我们的生产体系里，我们制作了一个系统，让人们利用ipad从生产线上实时下载数据，并在我们上传数据的地方进行分享。我们目前还没有达到这点，但我们可以能够预见，在未来，任何时候任何一件产品在生产线上的实时数据都能够出现在我的笔记本里。同时，我还想在同时看到产品的成本情况。这在目前有点困难，因为目前的计费系统并不是为实时生产设计的，它们一般用于分析过去的数据。但是我们正在致力于把我们的业务系统和财务系统加以整合，以达到我们的要求。
在运输和后勤方面，我们设计了一个程序，叫做“控制塔” （Control Tower）。它能让我们看到当前正在进行的运输情况：输入与输出，原材料和最终产品。我们对卡车的使用量在全美大概能排第二或第三，而通过这项技术我们已经减少了大约15%的运输资源浪费的情况，并且减少了成本和碳排放。在一些使用分配系统的地方，我们还有一种叫做“分配线”（Distributor Connect）的相似的程序接口，它让我们能够直接连接分配系统并帮助它们完成需要的工作。因此，我们的服务质量得到提升，而供应链中的积压货物减少了。
不仅如此，我们也想与零售商建立基于网络的联系。比如说，我们支持了GSDN（全球数据同步网络），它是一种重要的标准化数据库，能够让我们与零售商伙伴全自动的进行业务往来而不需要耗费人工。GS1工业协会在几年前做了一项研究，他们发现，零售商和生产商有70%的订单存在错误。但是如果所有人都开始用GSDN那样的标准化数据库——数据将被准确无误地保存——那么这个数字将会降至0，并且能节省上千万元的合作成本。
我们在做的另一件事是利用我们的力量，将最尖端的技术带给难以负担其费用的零售商，比如说，菲律宾——我曾在那里住过——的一家小商店。我们能够提供高科技的订单系统帮助那里的人们比原来更好地经营他们的生意。零售商可以利用我们的一些手机应用，随时通过无线网络向我们下订单，或者，如果他们没有无线网络，他们也可以把手机带回办公室下订单。一切都相当方便。
我们还设立了一些执行标准，使一些发展中国家的零售商的手机能够形成图像。举个例子，我们相信，任何零售商都需要用一些方法来尽可能提高销量，如果你有一家商店，并且支持宝洁的这个标准，那么你就能在手机上打开程序，并且举起手机，环视店铺，把程序建议的与你在商店看到的加以比较。最后，我还想让这个系统能拍一张货架的照片，利用计算机进行比较，再自动把建议发回给零售商，帮助他们重新摆放商品，以使销量得到最大化。我们正向这方面努力。
事实上，一些像这样的应用程序很可能会回到发达国家，作为升级系统的手段。因为它们更方便——技术的飞跃对于业务的优化是有目共睹的。而现在，任何东西都已经可以支持小巧，廉价的设备，因为它们将在发展中国家得到极大推广。
数据模型，模拟以及其他数字化工具正在重塑我们变革的方法
过去的研究手段需要大量的时间和工作量建立消费者群体——你需要正确的种族与年龄分布，以及其他一些因素来让其具有代表性。而现在，收集可用的数据已经十分庞大，以至于直接定义就可以得到具有代表性的群体。
举个例子，当你用传统的方式设计一款尿不湿时，往往原型设计刚完成时，就已经花费了上万的费用，不仅如此，设计还完全要靠手工完成。现在，凭借建模与模拟技术，只要获得了数据，你就可以在几秒之间重复设计上万次，所以宝洁的优势就在于此。我们在80多个国家从事生产，我们的产品销往几乎所有国家，我们每日接触超过40亿消费者。想象一下数据量吧，我们可以为世界上任何地区的任何一个宝宝设计合适的尿不湿。
我们现在正在数字化改造新分子的设计工作。比如说，在研发新的厨房洗洁精的过程中，我们利用建模估计了香气分子散发的合适湿度，这样，通过洗涤过程在正确的时间你就会闻到舒服的香气。我们完全是可视化操作的。
我认为数字技术甚至可以帮我们找到以前难以发现的新的服务项目。比如说，你是一个重视环境的消费者，你选择了我们的一种商品，并扫描了它的二维码，就能下载这种产品的所有成分以及它们的可降解能力——或者产品的产地，水质情况，以及我们降低了多少碳排放。这个设想现在还无法实现，但它确实是一个好主意。
宝洁员工的电脑上有一个叫“驾驶舱”的交互界面，可以协助他们的设计工作。它能接受一定的度量误差，以适应员工。当误差超过限度时，不论正的还是负的，警报就会响起。之后我们就会检查，发现错误并且修正。我们认为这个系统能够节约时间——或者说能实时反应——来让我们获得竞争优势。
实时数据的重要性
与之相似，每个周一的早晨我们都要与我们成员来自全世界的管理团队开会——坐在一起或者远程会议——我们总结之前一周的业务情况并且查看数据。每个人都要提出自己的看法。这是实时的并且是长期进行的。这让我们能够发现规律，作出决策，并且实现。
因为我们每周都开会，所以数据源成为了挑战。我还用菲律宾举例子。如果我们从一家公司购买整合数据（syndicated data），而这家公司只是每两个月在菲律宾的商店里做一次调查问卷来获得数据，那么每周一的会就变得无关紧要，数据的质量也不会高。所以我们一直与数据公司深度合作，帮助他们理解实时数据对我们的意义。对于我们这是硬性规定——了解数据的问题在哪里，并一路推到数据来源，再更换它。
对于像我们一样依赖外包数据公司的企业来说，数据成为维持关系的重要媒介。比如说，当我们与零售商共同制定计划时，我们有一个记分卡，并且有专门的算法来估计创造的价值。数据成了这些价值的重要部分，这是我们一起合作的重要内容。我们有许多零售商没有的分析能力，所以我们经常与他们分享数据，帮助他们制定合适的业务计划。
我们虽然认为数据的价值比不上品牌，但是数据能帮助创立一个品牌并使之保持活力。所以数据源相当重要。因此，我们会竭尽全力保护我们所有的消费者数据。这是一个企业级的风险管理问题。我们严格分隔不同零售商的数据，并且设立了严格的规定。比如说，当与不同零售商合作时，多长的“冷却期”比较合适。这些与我们成为最数字化的公司的战略相统一。如果不成为数据安全的隐私领域的领导者，这些我们就无法做到。
革命性的想法由数据驱动
当我在1980年进入宝洁时，数字化还无从谈起。当时，“管理系统部门”——当时我们这么称呼——有一些大型计算机，但是我们大多数人还是倾向于使用电话而不是它们。每次我和他们在一起时，就会问：“你们中有多少人懂BCD码（二-十进制代码）？”或者是“你们谁做过蒙特卡洛模拟？”没人举手，他们都没有这一类的技能。
20多年后，作为宝洁全球业务代理负责人，我和同事Filippo Passerini，现在宝洁的CIO，开始有计划地为宝洁招聘具有不同技能的人才。我们需要懂计算机建模与模拟的员工，我们需要真正精通电脑的人，不管是基础的编码还是高级的程序设计。你只有做过模拟，才会懂得数据的重要性。正应了一句名言：“根不正，苗必歪（garbage in, garbage out）。”
为了我们的目标，我们已经做了长期的努力，但是路还很长。比如说，我们为业务上每一点的进步建立了一个数字化基准库，我们还有训练设施，来确保无论你在哪里，都能熟练操作那些系统，即使是高级的经理也一样。我们把这些设施建在了保密较好的地方，这样高级经理们可以保证隐私，不会有人感到尴尬。
尽管，宝洁在分析性思维方面已经很不错了，我们还是会招募优秀的人才并且训练他们。我仍然记得我进公司的第一天，一位经理说道：“扔掉MBA教材，我们来教你，我们让你再获得一个MBA。 ”我认为这句话今天仍然受用。但是，分析性思维已经变得异常重要。所以，我们需要革命性的想法，而这些革命必须由数据推动。