1. 引言
随着新一代信息技术，如人工智能(AI)、大数据、云计算和物联网的飞速发展，全球经济正加速迈入数字经济时代。在这一背景下，数字化转型(Digital Transformation, DT)已成为企业维持竞争优势和实现可持续发展的必然选择数字化转型不仅仅是信息技术的简单应用，它从根本上改变了企业的运营方式，优化了内部资源，并重塑了客户价值实现的全过程[1] [2]。
然而，许多企业的数字化转型实践表明，技术投入的增加并未必然带来绩效的显著提升。麦肯锡的研究指出，即使是表现优异的企业，其战略实现度与潜能之间仍存在高达30%的差距，其症结往往在于运营模式的掣肘[3]。传统的运营模式，基于层级分明、流程固定的工业化思维，难以适应数字时代对敏捷性、柔性和生态协同的要求。因此，如何在数字化转型背景下，系统性地创新企业运营模式，成为管理科学与工程领域亟待解决的关键问题。
本文旨在深入探讨数字化转型如何驱动企业运营模式的创新，并基于系统论的视角，构建一个涵盖关键要素和相互作用机制的理论框架。通过对这一框架的分析，为企业领导者提供一套全面、系统的运营模式设计方法论，以期将数字化战略蓝图转化为实际的竞争优势。本文结构安排如下：第2部分为理论基础与文献回顾；第3部分构建数字化转型驱动的运营模式创新框架；第4部分剖析核心创新机制与实施路径；第5部分结合典型案例进行验证与讨论；第6部分总结研究结论并展望未来研究方向。
为回应数字化转型研究中“框架繁多但落地割裂”的问题，本文的贡献在于：其一，基于系统论将运营模式拆解为可操作的12要素系统，并提出技术赋能、数据要素流动与组织边界柔性化三类机制；其二，通过“挑战–要素阻断–对策”映射将常见挑战机制化解释；其三，补充行业、规模与生命周期的边界条件，给出情境化的优先级与实施顺序建议。
2. 理论基础与文献回顾
2.1. 数字化转型与运营模式
数字化转型是一个组织将数字技术整合并拓展至企业所有业务领域的过程，它从根本上改变了企业的运营流程，提高了生产效率[4]。它涉及技术、数据、流程、组织和文化的全面变革。
运营模式(Operating Model)是支撑企业如何创造、交付和获取价值的运营原则、结构和实践[5]。它回答了“我们如何工作”这一核心问题，是连接企业战略与日常运营的桥梁。传统的运营模式通常侧重于组织架构、流程和系统，强调效率和可控性。
在数字化背景下，运营模式的内涵被极大地拓展。它不再仅仅是内部效率的工具，更是价值创造和生态协同的载体。数字化转型通过提供强大的技术赋能，使得运营模式的创新成为可能，例如实现业务流程的自动化、数据驱动的决策以及跨组织边界的生态系统协作[6]。
2.2. 运营模式创新与理论框架
运营模式创新是对企业现有活动的重新配置，是企业在产品服务市场竞争上的新活动[7]。在数字时代，运营模式创新往往与商业模式创新紧密关联，但更侧重于内部能力的构建和效率的提升。
为了系统地分析运营模式创新，本文借鉴麦肯锡更新的“价值导向型组织”(Organize to Value)体系[3]。该体系将运营模式视为一个由12个相互联动的核心要素构成的动态系统，是对经典“7S框架”的升级。这12个要素可以归纳为三大核心维度，相关内容如表1所示。这一框架为分析数字化转型如何系统性地重塑企业运营模式提供了坚实的理论基础。
Table 1. Table of the three core dimensions
表1. 三大核心维度表
维度 |
核心要素 |
传统运营模式的侧重 |
数字化转型下的创新方向 |
价值创造 |
企业使命、价值主张 |
内部目标、产品功能 |
外部导向、客户体验、生态价值 |
组织结构 |
组织架构、生态系统 |
层级汇报、内部职能 |
扁平敏捷、跨界协作、外部伙伴 |
运营执行 |
领导能力、治理机制、流程体系、技术赋能、行为准则、激励机制、统筹布局、人才战略 |
流程规范、管理控制、技能专业化 |
数据驱动、AI赋能、敏捷迭代、差异化人才 |
2.3. 组织变革、动态能力与组织设计：运营模式重构的理论依据
从学术视角看，数字化转型对企业的影响不仅体现在技术工具层面，更体现为组织能力与组织设计的系统性再配置。动态能力理论强调企业需要持续完成“感知–捕捉–重构”的能力循环，以应对环境不确定性与技术迭代[8] [9]；在数字化情境下，这一循环往往通过数据能力、平台能力与跨界协同能力表现为更高频率的组织重构。因此，运营模式创新可以被视为动态能力在组织层面的具体化：通过对使命与价值主张、治理机制、流程体系与人才激励等关键要素的协同调整，将数字化战略转化为可执行、可扩展的运营能力体系。同时，信息技术与业务战略的对齐被认为是转型能否穿透到运营层面的关键之一[10]。
同时，组织设计理论与社会–技术系统理论指出，组织结构、流程、技术与人(文化/激励)之间存在“配适/一致性”要求[11]-[13]。当企业引入AI、云与数据平台后，若仍沿用强层级汇报、职能割裂与预算式控制的治理方式，就会出现“技术–组织不匹配”，导致数据难以流动、决策难以加速、试验难以规模化。这为本文采用O2V 12要素作为运营模式“系统要素集”提供了理论支撑：该框架能够将结构、流程、治理、行为与激励等关键变量纳入同一分析视角，便于解释数字化转型下的系统性重构机制。
2.4. 相关系统性框架梳理、比较与本文研究贡献
既有研究从不同角度提出了企业运营与组织系统的分析框架，例如“7S框架”[14]、组织设计的“星型模型”(Star Model) [11]与“组织一致性/契合模型”(Congruence Model) [12]，以及以数字化能力与组织架构协同为核心的数字化运营研究[5]等。总体而言，这些框架强调组织要素之间的匹配关系，但在数字化转型情境中，往往需要进一步刻画“数据要素流动”“组织边界柔性化”等新机制对运营系统的冲击。
因此，本文的边际贡献主要体现在三点：(1) 在系统论视角下，将O2V 12要素结构化为“价值创造–组织结构–运营执行”三维系统，并显式提出技术赋能、数据要素流动与组织边界柔性化三类作用机制；(2) 通过“挑战–要素阻断–对策”映射，解释为何常见挑战会在不同要素上形成阻断并导致转型失效；(3) 补充行业、规模与生命周期的边界条件，提供可用于情境化落地的要素优先级与实施顺序建议。
相关内容如表2所示。
Table 2. Comparison of representative systematic frameworks
表2. 代表性系统性框架对比
框架/理论 |
核心关注点 |
适用优势 |
在数字化运营模式分析中的局限 |
7S框架 |
战略–结构–系统–人员等要素一致性 |
适合宏观诊断与组织要素对齐 |
对数据流动、平台生态与敏捷治理刻画不足 |
星型模型(Star Model) |
战略、结构、流程、激励、人员的组织设计 |
强调组织设计的可操作性与协同 |
对跨组织边界与数据治理机制刻画不充分 |
组织一致性模型(Congruence Model) |
投入–转换–输出与子系统匹配 |
适合解释变革为何失败/失配 |
对数字平台、生态协同等新变量需要扩展 |
本文框架(系统论 × O2V 12要素) |
12要素协同演化与三类数字化机制 |
兼顾系统诊断与落地路径，便于映射挑战与对策 |
需通过更多行业/企业样本开展实证检验 |
3. 数字化转型驱动的运营模式创新框架
基于“价值导向型组织”的12要素框架，本文构建了数字化转型驱动的企业运营模式创新框架(见图1、表3)。该框架强调，数字化转型不仅仅是技术(技术赋能)的变革，而是通过技术驱动，对价值创造、组织结构和运营执行三大维度进行系统性重构。
Figure 1. Framework of operating model innovation driven by digital transformation (conceptual model)
图1. 数字化转型驱动的企业运营模式创新框架(概念模型)
Table 3. Framework of enterprise operating model innovation driven by digital transformation (based on O2V 12 elements)
表3. 数字化转型驱动的企业运营模式创新框架(基于O2V 12要素)
维度 |
核心要素 |
传统运营模式的侧重 |
数字化转型下的创新方向 |
价值创造 |
企业使命 |
内部目标、利润最大化 |
社会价值、可持续发展、数字伦理 |
|
价值主张 |
产品功能、交易型价值 |
客户体验、数据驱动、关系型价值 |
|
生态系统 |
内部化、供应链管理 |
开放协作、数字平台、价值网络 |
组织结构 |
组织架构 |
层级汇报、职能划分 |
扁平敏捷、跨职能团队、网络化 |
|
治理机制 |
预算控制、自上而下决策 |
数据驱动、透明绩效、资源动态配置 |
|
领导能力 |
指挥控制、经验决策 |
赋能服务、愿景驱动、技术敏感 |
运营执行 |
流程体系 |
流程规范、效率优先 |
模块化、自动化、可配置、端到端智能 |
|
技术赋能 |
IT系统、支持工具 |
AI/云/大数据平台化、共享能力、业务技术融合 |
|
行为准则 |
遵守规则、内部导向 |
协作透明、客户导向、快速试验 |
|
激励机制 |
个人产出、短期激励 |
团队绩效、价值创造、长期激励 |
|
统筹布局 |
职能规划、独立部署 |
数字化路线图、技术与业务一致性 |
|
人才战略 |
技能专业化、留住人才 |
数字素养、复合型人才、差异化人才模式 |
以下是研究模型的简要描述。
输入端：数字化转型。以“大智移云物”(大数据、人工智能、移动互联、云计算、物联网)为代表的新一代信息技术是创新的主要驱动力。
核心系统：价值导向型组织12要素。这是运营模式创新的主体，分为价值创造、组织结构和运营执行三大维度。
输出端：绩效提升。包括资源权责清晰化、决策执行敏捷化、人才能力专业化、组织协同高效化等关键成果。
3.1. 价值创造维度的创新
数字化转型要求企业重新审视其存在的根本意义和为客户提供的核心价值。
3.1.1. 企业使命与价值主张的重塑
在数字时代，企业使命不再仅仅是追求利润，更应融入社会价值和可持续发展的理念。价值主张从“以产品为中心”转向“以客户为中心”和“以数据为中心”。通过数字技术，企业能够实时洞察客户需求，提供高度个性化、情境化的产品和服务，实现从交易型价值到关系型价值的转变。
3.1.2. 生态系统的构建
数字平台打破了传统产业边界，使得企业不再是孤立的个体。运营模式创新要求企业从“内部化”思维转向“生态化”思维。企业需要构建和管理一个由客户、供应商、技术伙伴、甚至竞争对手组成的数字生态系统，通过数据共享和能力互补，共同创造和交付价值[15]。
3.2. 组织结构维度的创新
为了适应敏捷和生态协同的要求，传统的层级组织结构必须进行变革。
3.2.1. 组织架构的扁平化与敏捷化
数字化转型推动组织架构从刚性的职能型/层级型向柔性的敏捷型/网络型转变。核心特征是建立跨职能的敏捷团队(Agile Teams)，赋予其高度的自主权和端到端的责任，以加速决策和产品迭代。这要求组织结构更加扁平化，减少中间管理层级。
3.2.2. 治理机制的变革
敏捷组织需要新的治理机制来平衡自主权与控制。新的治理机制强调数据驱动的决策、透明的绩效管理和快速的资源动态配置。例如，采用OKRs (目标与关键成果)等工具取代传统的KPIs，以更好地支持敏捷和创新。
3.3. 运营执行维度的创新
运营执行是运营模式创新的落地环节，是技术赋能最直接的体现。
3.3.1. 技术赋能与流程体系的重构
技术赋能是运营模式创新的基石。它包括：
流程自动化：利用RPA (机器人流程自动化)和AI技术，实现重复性、规则性流程的自动化，提高效率和准确性。
数据中台/业务中台：构建统一的数据和业务能力平台，实现数据的标准化和共享，为前端应用提供快速支持。
敏捷开发与DevOps：重构IT流程，实现业务与技术的紧密集成，加速产品和服务的交付。
流程体系从“串行、固定”转变为“并行、可配置”，以适应快速变化的市场需求。
3.3.2. 人才战略与领导能力的升级
数字化运营模式对人才提出了新的要求，即具备数字素养、跨界协作和持续学习的能力。人才战略需要从“留住人才”转向“适应动态竞争的人才差异化模式”[3]。
领导能力也需从“指挥与控制”转向“赋能与服务”。数字化领导者需要具备愿景驱动、数据敏感和风险承担的能力，以营造鼓励创新和容忍失败的文化氛围。
3.3.3. 行为准则与激励机制的匹配
为了固化新的运营模式，行为准则和激励机制必须进行调整。行为准则应鼓励协作、透明和客户导向。激励机制应从传统的基于个人产出的激励，转向基于团队绩效和价值创造的激励，以支持敏捷团队和生态系统的运作。
3.4. 情境差异与边界条件：行业、规模与生命周期
为回应不同企业在数字化转型中面临的异质性，本文将提出的框架界定为“通用的系统诊断与要素配置框架”，而非对所有企业给出同一套固定路径。在实际落地中，行业特性(技术节奏与监管强度)、企业规模(组织复杂度与资源冗余)以及生命周期阶段(探索vs.规模化)会共同影响12要素的优先级与重构顺序。
总体上，平台型/互联网企业通常以数据与生态为牵引，优先强化治理机制、技术赋能与生态系统要素；制造业企业则更需要以流程体系与技术平台化为抓手，推动端到端流程模块化与现场数据闭环；金融等强监管行业需将数据治理、风险与合规内嵌到治理机制与行为准则中，以保证“数据驱动决策”在可控边界内运行。此外，成熟企业更容易受组织惯性影响，应通过领导能力、激励机制与组织架构的联动改造来降低变革阻力；而中小企业则可通过轻量化中台与敏捷团队实现快速试点。
相关内容如表4所示。
Table 4. Priority recommendations for the 12 elements in different contexts
表4. 不同情境下12要素的优先级建议(示例)
情境 |
关键约束/目标 |
优先重构要素(示例) |
建议顺序(示例) |
平台/互联网 |
高频迭代、生态协同 |
治理机制、技术赋能、生态系统、激励机制 |
先治理/平台→再流程/团队→最后人才/激励固化 |
制造业 |
端到端效率、现场数据闭环 |
流程体系、技术赋能、统筹布局、人才战略 |
先流程梳理→中台/平台化→组织敏捷化→激励/人才升级 |
金融/强监管 |
合规、安全、风险控制 |
治理机制、行为准则、数据治理(技术赋能)、领导能力 |
先治理/合规→数据治理→决策机制→生态协同渐进开放 |
中小企业/成长阶段 |
资源约束、快速试错 |
价值主张、流程体系、技术赋能、激励机制 |
先选场景试点→轻量平台/流程→复盘迭代→扩展到组织治理 |
4. 创新机制与路径分析
数字化转型驱动运营模式创新的核心机制在于数据要素的流动和组织边界的柔性化。
4.1. 数据驱动的决策机制
数字技术使得企业能够收集、处理和分析海量数据。运营模式创新将决策流程从基于经验和直觉的模式，转变为基于实时数据洞察的模式。这要求在治理机制中嵌入数据伦理和数据安全规范，并培养全体员工的数据素养。
4.2. 柔性化与模块化的运营架构
为了实现敏捷性，运营模式必须具备模块化和可配置性。例如，将复杂的业务流程分解为可独立运行的微服务或业务组件，并通过中台架构进行灵活组合。这种柔性化的架构使得企业能够快速响应市场变化，实现“即插即用”的创新。
4.3. 生态协同的价值网络
运营模式创新将企业的价值链扩展为价值网络。通过开放API、共享数据和技术平台，企业能够与外部伙伴深度集成，共同服务客户。这种生态协同模式使得企业能够利用外部资源，降低创新成本，并快速进入新市场。
4.4. 敏捷性与韧性的平衡机制
数字化转型背景下的运营模式创新，必须在追求敏捷性(Agility)的同时，兼顾韧性(Resilience)。这一权衡也可理解为组织双元性在运营层面的具体化表现[16]。敏捷性关注快速响应市场变化和持续交付价值的能力，主要通过扁平化的组织架构、模块化的流程体系和快速迭代的技术赋能来实现。然而，高度的敏捷性可能带来系统脆弱性，例如对单一技术平台的过度依赖或对外部生态伙伴的过度开放。
因此，运营模式创新需要建立敏捷性与韧性的平衡机制。韧性机制包括：1. 多源异构的技术架构：避免单一技术栈的风险，采用混合云、多云策略，确保技术系统的冗余和可切换性。2. 供应链的弹性设计：利用数字孪生、实时监控等技术，增强供应链的可视性和可预测性，建立多区域、多供应商的弹性供应网络。3. 风险治理的数字化：将风险管理流程嵌入到日常运营中，利用AI进行实时风险预警和情景模拟，实现从被动响应到主动预防的转变。
这种平衡机制确保了企业在快速创新和应对外部冲击时，能够保持运营的稳定性和持续性。
5. 数字化运营模式的实践挑战与对策
5.1. 实践案例分析
为了更深入地理解数字化运营模式创新的落地，本文对传统零售企业的数字化重塑进行分析。
某大型传统零售企业，通过数字化转型，将其运营模式从“以门店为中心”转变为“以客户为中心的全渠道模式”。价值创造创新：通过会员数据分析，实现精准营销和个性化商品推荐，价值主张从“提供商品”升级为“提供个性化生活解决方案”。组织结构创新：设立了“数字化中台”和“敏捷业务小组”，打破了线上和线下业务部门的壁垒，实现了跨职能协作。运营执行创新：引入RPA实现财务、人力资源等后台流程自动化；构建智能供应链系统，实现从订单到配送的端到端优化，大幅提升了库存周转率和客户满意度。
5.2. 运营模式创新面临的挑战
尽管数字化运营模式创新潜力巨大，但在实践中仍面临诸多挑战。为避免挑战分析停留在一般性描述，本文进一步将典型挑战与O2V 12要素进行“阻断点”映射，从而解释挑战如何在组织系统中形成传导链条，并提出相应的可操作对策。
5.2.1. 赋能型敏捷治理与团队激励(应对组织惯性与文化阻力)
要素阻断点组织惯性与文化阻力主要体现为对“组织架构–领导能力–行为准则–激励机制”的联合阻断。在层级结构与职能烟囱下，跨职能敏捷团队难以获得端到端授权，导致决策仍沿“逐级上报–预算审批”路径运行，削弱敏捷性。同时，指挥控制型领导方式与数字化所需的赋能型领导能力不匹配，叠加以个人产出为导向的激励机制，会放大部门本位与风险规避行为，使“快速试验–快速迭代”的行为准则难以固化。对策建议可采取“试点–扩展”的组织变革路径：以关键业务场景建立跨职能小队/产品团队并赋予清晰权责；配套将KPI从职能效率转向端到端客户/价值指标(如OKR)；通过管理者角色转型(从审批者到资源赋能者)与容错机制建设降低试错成本，并以团队绩效与长期价值为导向重构激励。
5.2.2. 数据治理体系与跨部门协同机制(应对数据治理难题)
要素阻断点跨部门协作与数据治理难题直接作用于“治理机制–技术赋能–流程体系–生态系统”等要素。如果数据口径不统一、权限与责任边界不清晰，数据就难以在组织内部形成可复用的资产，进而削弱数据驱动决策与端到端流程优化。在强监管行业，合规要求还会进一步约束跨组织边界的数据共享，影响生态协同。对策建议建议建立分层的数据治理体系：明确数据Owner/Steward与数据使用责任；统一主数据与指标口径(定义、血缘、质量规则)；在技术平台侧引入权限管理、审计追踪与隐私保护(如最小权限与“合规内嵌”)；并将关键流程的“数据输入–处理–输出”责任嵌入流程体系与绩效考核，以保障数据流动可控且可用。
5.2.3. 价值组合管理与阶段交付机制(平衡ROI与长期战略)
要素阻断点投资回报与长期战略的张力主要影响“统筹布局–治理机制–激励机制–流程体系”。在短期业绩压力下，企业容易将数字化理解为IT项目或局部工具替换，导致路线图碎片化、平台重复建设、流程与组织未同步调整，从而出现“投入增加–价值难以规模化”的现象。对策建议应采用“价值组合管理(Portfolio) + 分阶段交付(Stage-Gate)”的方法：以业务价值假设(可量化指标、收益路径、风险与依赖)驱动项目立项与优先级；通过治理机制建立跨业务的资源动态配置与复盘机制；在激励层面将阶段性价值交付与长期能力建设(数据资产、平台复用率、流程自动化覆盖率)纳入考核，以避免短期KPI挤压系统性重构。
相关内容如表5所示。
Table 5. Mapping challenges-O2V elements-actionable countermeasures
表5. 挑战–要素阻断–对策映射
挑战类型 |
关键阻断要素(O2V) |
典型表现 |
可操作对策(摘要) |
组织惯性/文化阻力 |
组织架构、领导能力、行为准则、激励机制 |
授权不足、层级审批、风险规避、部门本位 |
跨职能试点小队 + 端到端权责；管理者赋能；OKR/团队激励；容错机制 |
数据治理/协作难题 |
治理机制、技术赋能、流程体系、生态系统 |
口径不一、权限不清、数据不可用、共享受阻 |
数据Owner/Steward；主数据与指标体系；权限审计/隐私保护；数据责任嵌入流程 |
ROI/长期主义 |
统筹布局、治理机制、激励机制、流程体系 |
路线图碎片化、重复建设、价值难规模化 |
价值组合管理 + 阶段交付；资源动态配置；能力指标纳入考核；持续复盘 |
6. 结论与展望
6.1. 研究结论
本文基于“价值导向型组织”12要素框架，系统分析了数字化转型背景下企业运营模式创新的内在机制与实现路径。研究表明，运营模式创新是一个系统性、整体性的变革过程，涉及价值创造、组织结构和运营执行三大维度的全面重构。成功的创新模式以敏捷、数据驱动和生态协同为核心特征，是企业将数字化战略转化为竞争优势的关键。
6.2. 管理启示
(1) 以12要素为“系统诊断清单”，先诊断再设计：建议从使命/价值主张、关键客户旅程与核心流程出发，对12要素进行现状评估(例如成熟度打分、依赖关系梳理)，识别最关键的系统性短板(常见为治理机制、流程体系与激励机制的失配)。诊断结果应形成可追踪的改造Backlog，并明确每项改造的业务价值假设与衡量指标。
(2) 结合行业、规模与生命周期设定优先级与顺序：通用框架不意味着“一刀切路径”。可参考本文表4的情境化建议，在平台型企业优先治理与数据平台，在制造业优先端到端流程与现场数据闭环，在强监管行业优先合规内嵌的数据治理与风险控制；成熟企业应同步处理组织惯性(领导力/激励/结构)，成长型企业则更适合以场景试点实现快速迭代。
(3) 采用“诊断–优先级–迭代实施”的落地逻辑，将挑战转化为可执行对策：一方面，通过跨职能团队与授权机制提升敏捷性；另一方面，以数据治理体系保障数据可用、可控地流动；同时用价值组合管理与阶段交付缓解ROI压力。建议企业建立跨业务的转型治理机制(例如价值委员会/数字化中台治理)，按季度复盘要素协同效果，并将平台复用率、流程自动化覆盖率、数据质量与客户体验等纳入持续考核。
(4) 用“机制–要素–指标”闭环固化成果：将技术赋能(平台/中台/DevOps)、数据要素流动(口径、权限、质量、血缘)与组织边界柔性化(API开放、伙伴协同、生态治理)分别对应到具体要素与指标，避免只做技术建设而忽略组织与流程的同步改造。
(5) 以最小可行变革(MVC)降低阻力：优先选择高价值、可控边界的业务场景进行试点(例如一个端到端客户旅程)，在试点中同步验证流程、数据、组织与激励的协同设计，再逐步复制扩展到更广的业务单元与生态伙伴。
6.3. 局限与未来展望
本文主要基于理论分析和文献回顾，缺乏实证数据支持。未来的研究可以：1. 通过案例研究或大规模问卷调查，对本文提出的创新框架进行实证检验。2. 深入探讨不同行业(如制造业、服务业)在数字化转型中运营模式创新的差异化路径。3. 研究运营模式创新对企业可持续发展和社会价值创造的影响。