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僵尸化流程驱不动了?数据驱动精益成长3步走

易观 2124
有没有一种方法,既能帮助企业优化业务流程,又能减轻变革的阵痛?

导读:互联网的纵深发展,加快了整个社会的数字化进程。深处变革浪潮中的企业,越来越多地徘徊在驱动转变的犹豫当口:左手数据,右手流程……


曾几何时,流程是经验固化的形式表达,流程驱动意味着成熟和标准,通过流程驱动的业务就是效率的典范;但随着企业不断进步发展,流程的僵化属性开始逐渐显现出来。当人们试图去优化流程时,却发现有经验、有能力创造流程的人,未必有能力对流程进行持续优化;与此同时,对流程的优化,也会增加对既有业务冲击的风险;此外,多数情况下的流程优化,更意味着衰败的势头。而能真正帮助企业和团队实现了优化提效的案例,都无一例外需要付出高昂的成本,经历漫长的阵痛周期。

 

当企业还在犹豫是否要做流程优化时,互联网浪潮卷着难以量化的新思想、新个性、新需求带领其跨入新纪元。一切皆新,唯有流程是过去式。变化,成了企业的唯一选择。而变化所带来的风险不可避免?难道没有一种方法,在既能帮助企业优化业务流程的同时,又能减轻变革的阵痛?企业陷入深思中。

 

在互联网带来的变革中,数字化开启企业观测客户、监测业务的新视角。受其启发,一夜之间,企业开始正视数据,开始正视数据背后巨大的驱动力。


数据驱动的三个阶段


第一阶段是数据管理,第二阶段是数据分析,第三阶段是数据驱动精益成长。前两个阶段并不是真正的数据驱动,顶多算是数据化,而第三阶段,以驱动精益成长为标志的数据驱动才真正落了地。


第一阶段是数据管理。数据管理是数字化企业的首要任务。这个时期的数据往往存在于各个信息孤岛上,而零星的数据触点,点缀着尚不完整的由客户和业务构成的数据地图。这一时期,企业对数据的要求仅仅是将数据汇集在一起。并且大多数情况下,只有数据工程师才会去触碰数据,此时的数据价值挖掘过程,是复杂的、点状的、低效的。正因如此,当讨论到数据能为企业提供些什么的时候,往往会变成一个没有定论的开放性课题。


第二阶段是数据分析。当企业将自身数据进行整合梳理后,分析和挖掘数据的需求便会紧随其后;这个阶段,数据可视化的需求也会随之诞生。人们希望直观地看到数据背后的含义,洞察一切。业务专家则能从数据中发现机遇,分析师也能在需求方的引导下给出结论;可这一阶段的数据分析依然是按需的,点状的,至多是线状的。数据的使用者和数据背后价值的需求者,往往也不是同一类人群。数据依然掌握在工程师、分析师等专业数据使用者手中,不具普适性。


第三阶段是数据驱动精益成长。数据驱动是指数据附着在原有业务流程上,通过数据将固化的流程激活为进化式的流程,从而帮助企业实现成长的过程;精益成长则是企业基于对客户和业务的了解,通过精细化的运营手段,对业务进行优化提升的过程。精益的核心是按需驱动,精益成长是企业数据驱动的核心目标。


举例来说,持续地做任何流程事务都是在遵循“PDCA” 的方法在优化,而PDCA 中非常重要的是一个环节 “C” ,它是需要数据支撑的(PDCA循环的含义是将质量管理分为四个阶段,即计划(Plan)、执行(Do)、检查(Check)、调整(Adjust))。

 

PDCA持续改进示意图(来源:维基百科PDCA词条)


易观方舟从业务场景出发,在检查的环节中提供数据采集和分析能力,为后续调整、优化提供数据支撑,在执行阶段,针对运营和产品改进,又能提供特定的人群进行有针对性地触达。这种落地到业务场景的数据工具在国内实属首创,作为三方数据工具,是行业里助力精益成长的先行者和领头羊。


实现数据驱动精益成长的企业应具备如下特征

 

拥有丰富的客户数据。丰富的客户数据依赖于强大的数据采集能力,而采集到的客户数据应符合标准化模型,这会为后续的分析提供极大的便利。同时,所采集到的数据也是持续优化业务流程的参照,数据越丰富,越能增加发现问题和改进流程的可能性。

 

拥有面向业务流程的数据工具。互联网时代,工具在大多数情况下已是流程本身,业务流程依靠工具完成落地执行。而面向业务的数据工具,则是将业务和数据紧密地整合在一起,在业务行进的同时,数据对业务进行的持续性调整和改进也在同步进行。

拥有持续改进业务的意愿。意愿是保证企业精益成长的原动力。没有持续改进意愿的企业,是不会在数据和工具上投入成本和精力的。

 

数据时代已悄然逼近,留给企业去犹豫、去思考是否进行数据化转型的时间,已然不多。此时还没做好准备的企业,会不适、会阵痛甚至会掉队。数据是未来企业存活的根本,企业只有选择面向业务的数据工具,抱定持续改进业务的意愿,在数字化的竞争中不断优化、保持精益成长,从而在群雄中脱颖而出。

 

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