數(shù)字化轉(zhuǎn)型的四個核心
源于價值,始于業(yè)務,成于數(shù)據(jù),終于組織?
一、精準的識別業(yè)務價值是數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的基礎
過去幾年,很多領導問我的第一句話是:數(shù)字化轉(zhuǎn)型能給我?guī)硎裁磧r值?能在銷售、生產(chǎn)、研發(fā)、企業(yè)管理方面帶來什么收益?這也是所有的企業(yè)特別是國央企關(guān)注的問題。由于環(huán)境的不確定性,企業(yè)資金流轉(zhuǎn)艱難,都希望快速獲得收益。這種情況下,如何找到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的價值點,成為所有企業(yè)最關(guān)注的問題。
有個大型金融企業(yè)的業(yè)務人員曾問我:現(xiàn)在的數(shù)字技術(shù)如此先進,是否可以由數(shù)字化部門指導業(yè)務人員執(zhí)行業(yè)務呢?
我的回答是:不可能。無論數(shù)字技術(shù)多么先進,只要最后在前線打仗、扛KPI的是業(yè)務人員,業(yè)務的決定權(quán)還是在業(yè)務人員手里。如何與扛KPI的業(yè)務人員達成價值的一致是非常具有挑戰(zhàn)性的。
因此,數(shù)字化轉(zhuǎn)型要從業(yè)務場景開始。場景是一個結(jié)構(gòu)化的把價值與業(yè)務的需求方和數(shù)據(jù)的來源方達成一致的框架。
很多人都在談場景,那場景到底是什么呢?很多人的認識都是不一樣的。我曾經(jīng)組織了一場金融行業(yè)的閉門數(shù)字化峰會,我請許多金融行業(yè)的信息化專家和業(yè)務骨干舉幾個業(yè)務場景的例子,結(jié)果他們舉的例子顆粒度完全不一樣。有的說精準營銷,有的說客戶體驗。其實這些都不是場景,有的是目標,有的是概念。
如何把一個結(jié)構(gòu)化的場景和業(yè)務人員、領導達成一致?大家知道什么是場景,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的開始才能真正做起來。否則大家對齊的目標都是模糊的,就像盲人摸象。因此,業(yè)務場景是業(yè)務價值的具象表現(xiàn)形式,識別業(yè)務場景是找到、發(fā)現(xiàn)并創(chuàng)造價值的起點。
如何識別場景呢?把數(shù)據(jù)要素利用好。我總結(jié)了精益數(shù)據(jù)場景SMART原則:
第一,獨特的。這個場景必須是獨特的,不能泛泛而談。精準營銷不是一個場景,而是一個目標。
第二,可度量的。當我們定義一個場景的時候,它要解決的問題是可以度量的。這樣才可以向領導匯報是否解決問題,還差多少。
第三,可執(zhí)行的。不能脫離現(xiàn)實談愿景。
第四,現(xiàn)實的。與現(xiàn)狀要有一定的契合度。
第五,時效性。不能將數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標、結(jié)果放到五年以后。
二、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功取決于是否充分利用數(shù)據(jù)
數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否成功,取決于能否充分利用數(shù)據(jù)。如果你做的是采集數(shù)據(jù)、存儲數(shù)據(jù)的事,那大概率是信息化時代做到事情,因為你還是用原來的經(jīng)驗和模式在做業(yè)務,只是把它存到了數(shù)據(jù)庫里。
那什么樣的叫數(shù)字化項目?四大數(shù)據(jù)基礎制度奠定了數(shù)據(jù)的交易、確權(quán)、流通價值的框架,如果能把更多的數(shù)據(jù)利用起來,讓這些數(shù)據(jù)變成報表、變成API,變成像ChatGPT一樣的人工智能模型來驅(qū)動業(yè)務,這才是真正的數(shù)字化項目。
在這個基礎上,我梳理了一個畫布:精益數(shù)據(jù)畫布。利用這個畫布可以快速地講清楚你做的項目解決的是什么問題,并且能把業(yè)務價值、數(shù)據(jù)要素與技術(shù)很好地融合在一起。
精益數(shù)據(jù)場景畫布里最重要的是什么?首先我們不提需求,這不是最重要的。最重要的是定義業(yè)務目標和價值。
但實際情況往往是技術(shù)人員沒有理解業(yè)務人員的業(yè)務目的。因為業(yè)務人員給的不是一個需求,而是他根據(jù)自己對系統(tǒng)、業(yè)務、技術(shù)的理解提出了自己的解決方案。因此,最重要的是要定義清楚業(yè)務目標和價值,而且業(yè)務目標和價值一定要跟企業(yè)的愿景達成一致。
你要定義你的用戶。曾經(jīng)有個部門提出的需求是客戶投訴,沒人愿意為客戶投訴這件事情買單??蛻舨粫对V某一個部門,只是投訴產(chǎn)品,沒法分解每個部門的KPI,而且數(shù)據(jù)無法拉通。因此需要先找到價值,再找到價值背后的用戶。
現(xiàn)在的企業(yè)還處在有組織結(jié)構(gòu)、有分工的時代。在我之前寫的《當ChatGPT碰到ERP》里,以后可能企業(yè)里沒有部門,成為一個AI大腦。到那時,將不存在“我明天給誰發(fā)貨?”“我的產(chǎn)品明天什么價”這樣的問題。
如今,企業(yè)面對的是無限增長的數(shù)字化、數(shù)據(jù)的開發(fā)需求和有限的碎片化的數(shù)據(jù)、數(shù)字生產(chǎn)力之間的矛盾。這個矛盾如何化解呢?識別用戶。當你把用戶識別出來以后,再去看要解決的問題的背景、痛點是什么,進入需求分析階段。
在這里有個很重要的東西:度量指標。我們在談需求和目標的時候,要把什么好、什么不好定義清楚,而且盡可能的用數(shù)據(jù)把它量化,否則IT部門會很崩潰。但度量并不是為了推卸責任的,而是只有度量清楚,業(yè)務部門才能更認真地、深度地思考他手里的事到底要不要做。
如何將海量的數(shù)字化需求精準地定位價值呢?這是數(shù)字化轉(zhuǎn)型最重要的一點。我在阿里的時候,做過非常多大型的國央企項目,粗俗點講,就像狗咬泰山一樣,不知道從哪里下嘴。
以往的做法是規(guī)劃一個大而全的藍圖,比如總結(jié)四大重點任務、五大平臺等,但即使你把這些列出來了,都不知道從哪里做起。最重要的是,業(yè)務人員有沒有獲得感,領導是否認為這個事情最重要。
三、統(tǒng)一數(shù)字化認知,打造組織合力
國央企的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)從粗獷式的投資和發(fā)展方式轉(zhuǎn)變?yōu)榫婊?、價值驅(qū)動的、數(shù)據(jù)驅(qū)動的階段。畫布可以梳理場景,通過數(shù)據(jù)把業(yè)務價值體現(xiàn)出來。但在一開始就要從組織層面看齊。打造組織合力是國央企數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的最大的阻力,但是如果能做好,也是最強的助力。因為國央企具有很強的執(zhí)行力,只要統(tǒng)一數(shù)字化認知,打造組織合力,數(shù)據(jù)就會像水一樣流入組織的各個脈絡里,把大家連接在一起。
如何讓管理層、技術(shù)、數(shù)據(jù)、不同的業(yè)務達成一致?我將過去幾年的精益思想、規(guī)劃框架等變成了一套卡牌。從業(yè)務愿景開始,變成業(yè)務目標,再變成業(yè)務價值,利用數(shù)據(jù)和技術(shù)共創(chuàng)產(chǎn)生場景,形成項目清單和項目需要的組織保障。比如哪些流程要調(diào)整,哪些組織崗位要重新設置,還包括行動計劃,最有意思的是它們直接全部都是數(shù)值的關(guān)系,就像游戲中的每個人物都有防御力和攻擊力。預算、周期、對能力的訴求都是以數(shù)據(jù)的方式呈現(xiàn)的。
在這種情況下,最后的產(chǎn)物是兩個東西,一個是業(yè)務場景,一個是項目清單。企業(yè)的愿景可以結(jié)合現(xiàn)狀、整體預算形成一套可以執(zhí)行落地的項目清單和計劃。
這樣的咨詢工作坊,核心收獲是統(tǒng)一認知,對齊目標,共創(chuàng)價值,梳理行動,最終把數(shù)字化轉(zhuǎn)型這個復雜的工作,庖丁解牛一樣梳理成清晰可落地、可度量的行動計劃。
總之,數(shù)字化轉(zhuǎn)型源于價值,始于業(yè)務,成于數(shù)據(jù),終于組織。
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