CEO 视角系列：企业数字化改革蓝图，数字化价值是什么，如何实现？

1. 引言

数字化改革价值巨大。世界经济论坛在 2018 年预测，数字化改革十年内给企业和社会带来的价值为 100 万亿美金¹。同时数字化也是企业未来竞争重要支柱。

但是数字化改革投入很大，失败率很高。McKinsey 统计 2018 年企业在数字化改革总支出为 1.3 万亿美金，其中大约 70% 被直接浪费，而没有彻底失败的少数项目中，也只有 16% 实现了实际价值^2，3。GE，P&G 等企业数字化改革失败更是成为经典案例。

近几年国内很多企业对于「互联网思维」「中台」甚至「人工智能」，都投入了大量人力和资本，但是普遍并没有带来实际价值。那么一方面必须拥抱数字化，另一方面实际落地难，企业到底如何获取价值？

本文提供两个模型：第一是业务赋能框架，数字化到底给业务带来什么，具体价值是什么，以及不同层次关系。第二是企业如何把数字化集成到整体战略中并执行。两个放在一起，让企业既可以获得短期 ROI，也可以获得长期战略价值。

第二章为框架简单概述。第三四章进入细节，用笔者自身经历和在硅谷工作经验讲数字化赋能运营，SaaS，电子广告实时竞价，客户成功等。

2. 框架概述

2.1 业务赋能模型

数字化给业务赋能有三大支点：数据驱动管理，更好的对接客户，和新的商业模式。而在实现这三个支点前需要有基础信息化支撑。

每个支点也分为战术和战略赋能两层，搭建在基础信息化之上。

2.2 执行战略

数字化，或者任何战略级别工作，都必须符合企业本身的战略需求和大环境结构，符合企业短长期优先目标。另外，企业数字化非凭空而生，需要去辅助现有或者塑造下一代企业核心竞争力。

了解过企业战略的同学们应该对下图非常熟悉，Michael Porter 的 5-Forces 模型，以及大环境 PESTLE（政治，经济，社会，科技，法律，生态环境）模型。

这里我们在 PESTLE 中突出科技的影响，关注点集中在企业核心竞争力和信息化科技，用来决定数字化战略愿景。

战略愿景就像北斗星，指引我们最终要去的地方，但是脚踏实地前进时需要根据所在环境进行战术性判断。所以短期目标需要以敏捷管理形式迭代推进。每个里程碑都必须平衡短期价值与长期布局，保持惯性不失去企业内部支持，同时避免过于量化而造成的短视。

数字化战略愿景也非一成不变。企业需定期审视环境变化（如通过 SWOT 分析），和不断积累经验进行调整。

3. 业务赋能模型

3.1 基础信息化

基础信息化指的是用信息系统支撑业务流程，员工把重要信息和数据存放在数据库中（system of records），在软件中推进流程完成工作，并且依赖系统进行管制（如申报审批）。

这些表面看起来只是在用软件办公，提高基本工作效率，但是实际隐藏价值巨大。

业务流程依赖信息系统而不是依赖人工，会大幅度提高可靠性，降低出错风险，提高工作效率，提高沟通，合作，和管理效率，同时保证事件可查询跟踪，预防员工故意犯错。同时，可靠的业务流程才可复制，借助系统迅速扩展铺开或者更改。

2014 年我在一家 B2B 企业管理整个公司信息系统。公司一个业务流程是市场推广带来销售线索，打分，交接给销售拓展（Sales Development）团队，并按地区分给不同的 SDR（销售拓展代表，Sales Development Rep）。市场推广带来大量不同渠道和质量级别的线索。对应不同级别的线索 SDR 必须遵守对应的响应时限，比如 24 还是 72 小时内联系线索。同时，SDR 团队也在不断调整管理方式，包括队员负责区域的划分。

这就是一个典型基础信息化项目，我当时的做法是给每个 SDR 自己的线索数据看板，包括 24 或 72 小时内必须联系但还没有联系的线索列表。系统会根据设定好的规则自动把线索放在两个表其中之一，或者低优先级的整体池子里，还有按照线索所属公司所在地分给不同 SDR 管辖。

每个 SDR 每天最重要的事情之一就是检查这个看板，自己有哪些线索必须要尽快联系，哪些需要跟进，哪些需要总结，排除，或者转给现场销售。SDR 联系线索后会在系统中输入相应信息来决定下一步。销售管理层看自己和下属的数据看板进行管理。

系统也会在线索上添加很多附加信息，比如各种标签，来源，还有对接第三方数据服务商最大可能填充数据。

这个业务流程的信息化，我当时用了不到一天时间完成和调整，因为选择的相关系统（Marketo，Salesforce）都非常强大。一个企业自建 CRM 要用一个团队 1-2 周做的事情，可能一个 Salesforce 管理员 15 分钟就完成了。

想象一下，如果没有基础信息化，这些用人工执行，会有多难，多不可靠，多容易出问题，如何管理和扩展？

3.2 数据驱动管理

当我们开小型轿车时，用肉眼就可以观察到所需要注意的一切。但是我们开飞机时，仅用眼睛观察是远远不够的，需要一系列仪表来给我们所需的数据。

管理企业同理。管理一个几十人的公司，口头沟通就可以了。但是管理一个几千人甚至更大的公司，管理层不依靠数据很难把控实际在发生什么，更无法对业务效益负责。

从战术角度讲，业务透视性，可统计。出问题了自动通过数据发警报，以及通过数生成 KPI。这都是有效企业管理核心部分。

2011 年秋天，我在一家 300 员工的 SaaS 创业公司兼职实习。当时我带领的一个项目是把公司电话系统的数据库和 Salesforce CRM 集成，进行简单的数据清洗，生成一个客服接电话速度和电话时长的数据看板，以不同维度分不同报表，并单独列出特殊事件，每周一自动发给公司 CEO。每个客服代表和客服经理都知道这个数据看板，所以这也变成了他们工作自驱的指标和动力之一。

同时，为了让企业更好的对接资本市场以及迎接未来，业务管理需要可预测性，比如「预计下个财年各季度收益多少」「预计下个季度人力成本是什么」或者「预计我们之后 90 天需要多少原材料」。

再上升到战略层，企业需要不断用数据去洞察业务并进行优化，通过不断的测试和迭代来加强自身服务与运作。比如不断用 A/B 测试来优化市场推广，用群组分析来逆推前期工作效果，用人工智能算法优化客户分组，以及通过客户历程跟踪来找出业务转化瓶颈并化解。

这些不但需要决策层重视并要求部门汇报时使用，更是需要渗透全公司的文化变革。

我们做客户成功和客户为中心数字化改革，最重要的指标之一就是客户健康分，通过对客户行为的全方位跟踪，实时判断客户是否在获得价值，是否满意。出问题时可以第一时间解决，客户满意度高也客户已最大化利用，最终再预测客户留存。

You can't improve what you don't measure

你无法改善你不去衡量的东西

-德鲁克

3.3 更好的对接客户

数字化带给企业与客户对接的改进是个性化，场景化，全渠道，精准主动性，以及对接时信息全面性。

2014-2015 年我在公司管理信息系统的时候，同时负责市场推广数字化管理。所有推广和落地页都要尽量个性化，每个线上 touch 都要 A/B 测试，并关联相关跟踪数据。

比如在 LinkedIn 打广告，不同群组（比如零售行业 vs. 金融服务行业）会看到针对自己行业的广告和案例，同时落地页也会根据参数显示不同信息。

如果是主动访问我们官网，那官网相关落地页会通过访问者 IP 来尽量推断对方所在企业和行业。不过我们并没有因此展示不同信息，当时这个项目做一半优先级被压下去了。

定期给线索池中的线索发内容推广时，也会根据线索具体字段和标签，采用不同内容。这里不只是看对方个人和所在企业信息，还会根据线索对推送内容的历史行为，选择更合适（比如初期行业科普，还是后期偏产品介绍）的内容。

在 2C 的电子广告行业，除了个性化还有场景化，比如一个消费者在下班路上玩手机，广告运营商则可以结合消费者位置，时间等信息发主动推送，最大化转化可能。

在 B2B 行业，客户成功经理需要定期和客户决策层利益相关人进行 executive business review，而为这个会议做准备需要复盘客户的整个历程，包括使用追踪数据，可量化 ROI，以及之前定制下的里程碑和其完成状态。客户决策层利益相关人时间宝贵，客户成功经理必须在会议开始前就掌握全面信息。

同时，通过对产品/服务的使用数据和健康分实时追踪，客户成功经理也会在潜在问题浮起的第一时间收到自动警报，并主动找客户沟通解决问题。

3.4 新的商业模式

科技也带来了更多的方式让企业给多方面客户提供价值，并获取价值。

一个例子是 SaaS。SaaS 是 1999 年随着 Salesforce 兴起，逐渐变成欧美主流的企业应用运营方式。企业应用被供应商搭建在云端，企业通过互联网访问和使用应用。

一家企业购买传统企业应用，需要漫长的初期实施，包括硬件采购，IT 环境调节，软件安装与配置等，大型实施的话可能还需要 IT 咨询商主导，需要高达几个月的时间，几百万甚至上千万美金成本。同时因为软件费用昂贵，试错成本高，企业不得不在签约前使用大量时间和成本评估供应商，避免选错。而每次采购都是为未来多年考虑，很难后续调整。

而企业采取 SaaS 方案直接免去了前期实施中的很多步骤，比如硬件采集以及底层 IT 工作。SaaS 供应商在熟悉的自身环境中，用自身行业专业性，为客户快速进行配置或者合作二次开发，大幅度缩短企业软件上手时间。同时，因为初始成本低，费用从一次性 capital expenditure 变成了持续性 operational expense，试错成本大幅度降低，执行变灵活，客户可以先小范围试验后再铺开。最后，为了保障客户持续续费和向上 / 交叉购买，SaaS 企业会大力投入客户成功，为企业获取价值达到目标作保障。

而数字化带来的新兴商业模式不只是通过数字媒介而更好的进行服务，还可以在战术基础上升级，从科技角度做到之前完全不可能的事情，并提供大量价值。

首先企业赋能可以发展成从产业赋能，比如 LinkedIn 从职场社交做起，之后逐渐掌握了几乎整个美国的职场社交网，再整体打包开展猎头服务和 B2B 营销业务。

过去 10 年电子广告的 RTB（实时竞价）模式突破 Google, Facebook, Yahoo 三家垄断的模式开始高速发展，对广告匹配进行革命性改变。在此之前传统广告投放只是按照网站类型匹配，比如卖体育用品商家，在体育资讯网站上投放广告。而 RTB 模式让商家意向直接对接到用户本身和其行为。一个用户自身是体育爱好者，在浏览不相关的社交网站时，自身标志被第三方数据提供商识别，被网站发送到一个类似证券交易所的广告交易所中，而这个交易所则根据多家数据提供商对用户的判断，以及用户历史行为数据，让多家商家开始竞价，商家可以根据用户数据匹配程度动态更改竞价价格。最终用户看到的是最适合自己的广告，比如看了好几次但是没有下单的高尔夫球杆。

我 2013-2014 年在一家 B 轮创业公司做大数据分析平台研发，就是给 RTB 厂商赋能实时大数据分析能力，加强数据驱动管理。

4. 执行战略

4.1 高度和广度

数字化改革失败最快的方法之一，就是让它变成一个 CIO 项目，甚至是一个技术 / 科技驱动项目。

首先数字化改革目的是为企业赋能，让企业更好的运作，带来更大的价值。所以数字化改革是一个业务，管理，和科技为一体的项目。它的成功需要企业最高层，CEO 级别的长期直接支持，以及横跨整个企业的合作推进。CIO 可以起到挂帅的作用，但是需要协调整个决策层团队的资源。

4.2 从上到下，从下到上

从上到下即以全局愿景为导向。但是同时也需要底层员工被赋权后的主动参与，细节执行上自主改进迭代。执行层骨感员工往往对自己的工作专业理解超过管理层，也对行业重要细节有更好的把握。如果纯粹从上到下压下来，很可能因为对实际工作把握不够准确而失败。

大型企业变更管理往往是个难题，也正因如此，决策层需要来自底层的支持，找出不同层次重要领军者（Champion），同时用正式管理约束和非正式影响力来推进。

4.3 迭代与愿景

任何大型复杂项目都充满未知，而快速找出和化解这些未知，验证假设，是项目成功要素。这就需要去设置合理短期里程碑，快速迭代和调整，类似产研中的敏捷管理。

2-3 个团队小范围试验，一步步验证假设，找出未知控制风险。验证完成后生成一套全面的 playbook，快速大范围铺开。

为了不失去企业内部支持以及利益相关人信心，每个里程碑都必须有明确目标，可量化短期 ROI，或者清晰可见的长期战略目标。虽然目标远大，执行要在轻，快。

同时为了避免短视，所有短期目标都必须对照长期愿景。

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