拥抱新技术的餐饮业：海底捞的数智化转型与智慧抗疫
案例编号：
CN_2020ZLGL_9753
被浏览次数：
3851
案例名称：
拥抱新技术的餐饮业：海底捞的数智化转型与智慧抗疫
译名：
The Catering Industry that Embraces New Technologies: Haidilao’s Digital-Intelligent Transformation and Fight against COVID-19 Pandemic
案例作者：
祝金龙、程媛、刘光建、盛晓娟、何勤
作者单位：
中国人民大学商学院、北京联合大学管理学院
译者：
-
案例企业：
海底捞国际控股有限公司
行业：
服务业
学科领域：
战略管理、其他
规模：
大型
案例语种：
中文
案例类型：
决策型
中文关键词：
数智化转型、智慧抗疫、战略柔性、餐饮企业；2020百优
英文关键词：
Digital-intelligent Transformation; Intelligent Anti-epidemic of COVID-19; Strategic Flexibility; Catering Enterprise
中文摘要：
伴随着技术的发展以及数字经济与实体经济的深度融合，数智化转型成为企业的重要课题。海底捞国际控股有限公司（下文简称海底捞）是一家知名的餐饮连锁企业，也是中国餐饮业数智化转型的引领者。新冠疫情期间，海底捞借数智化转型之力抗击疫情的负面影响，在餐饮企业之中表现出了较高的韧性。本案例主要描述海底捞数智化转型的背景、过程和影响，以及数智化转型如何助力海底捞智慧抗疫，重点探讨数智化转型如何提高海底捞的战略柔性进而帮助海底捞抵抗疫情的冲击。旨在让学生理解和应用战略柔性等理论，分析企业为什么进行数智化转型，数智化转型如何影响企业，以及数智化转型何以帮助企业有效应对突发危机。
英文摘要：
With the development of technology and the deep integration of the digital economy and the real economy, digital-intelligent transformation has become an important issue for enterprises. Haidilao International Holding Ltd. (hereinafter referred to as “Haidilao”) is a famous chain catering enterprise and a pioneer in digital-intelligent transformation in the industry. During the COVID-19 pandemic, Haidilao took advantage of its digital-intelligent transformation to deal with the challenges and showed high resilience among the catering enterprises. This teaching case introduces the background, process, achievements, and impacts of Haidilao’s digital-intelligent transformation. It also aims to clarify how the digital-intelligent transformation enables Haidilao’s intelligent anti-epidemic of COVID-19 through enhancing strategic flexibility. By learning this teaching case, students could enhance the understanding of strategic flexibility and also could analyze what drives the digital-intelligent transformation of a firm, how the digital-intelligent transformation affects the firm, and how the digital-intelligent transformation enables the firm to cope with the unexpected crisis in an effective way.
适用对象：
本科、MBA、EMBA、EE
编写方式：
采编
开发时间：
2019
入库时间：
2020
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