大道至简,传统企业大数据对内运营变现如何破局?

大道至简,传统企业大数据对内变现就好比改革,先从一个点撬动,然后一边变革,一边接收反馈,修正之前出现的问题,然后做成平台,然后推广。

大道至简,传统企业大数据对内运营变现如何破局?

最近杭州FH放假,闲来无事一直在思考这个问题,想不到好办法,因此将当前的思考写下来,大家也帮忙参谋参谋,非常浅显,欢迎拍砖。

对于运营商等传统企业,本身拥有很多数据,虽然当前大数据对外变现很热,但对内变现在当下似乎更有现实意义,一定程度讲,当前大数据对内变现更为重要,为什么?

一是从收入角度看,在信息安全界限有待进一步明确前提下,在现有的机制体制下,对外变现商业模式有限,对外变现的收入也是杯水车薪,当前应以探索获取经验为主;

二是从传统业务讲,现在公司的核心存量业务提升的确到了一定瓶颈期,需要新的变革力量,大数据是其中一种,可能带来的效益是巨大的;

三是企业内的大数据意识渐起,看到了管理者和一线的期望,没有任何理由退却。

但跟其它大多数企业一样,大数据对内运营也面临困局,但在公司传统多级组织、机制、流程短期基本不变的情况下,如何寻求突破?

要知道传统企业不是白板一块,搞大数据必须尊重现状,找到切入点,难度比一些互联网企业更高一点,毕竟无法轻装上阵。

由此突然想到了王安石变法,在皇帝老子全力支持的前提下,如何突破重围,让变法落到实处,带给国家和老百姓以实惠?

假设我是王安石(大数据运营团队),我该怎么办?

以下就方法为上、自底向上、无为而治三个方面谈谈看法。

Part 1方法为上?大数据对内变现,如大数据营销,涉及企业的营销策划、目标定位、营销执行、营销反馈整个长流程,横跨多个部门多个层级多个岗位,可以说,牵一发而动全身,对于这么一个多目标的系统,如何才能实现大数据的变革?

由此想到了罗辑思维有一期讲到变法,有两种类型:效率性变法、活力型变法,分别对应单目标系统和多目标系统。

效率性变法靠权力推动,强调一定是先画蓝图,在施工,蓝图不对,一定会失败。它有两句台词: 第一句,我正确。 第二句,所有反对我的都并不正确。这种做事的方式对于集中精力干好一件事情是有效的,比如集中全国资源搞定原子弹,集中精力办好奥运会,集中精力搞好杭州FH,效率性变法有一个特点就是目标明确,权力驱动。

活力型变法可参考邓小平改革三论:猫论、摸论、不争论。 猫论:白猫黑猫抓到老鼠就是好猫。 摸论:摸着石头过河。 不争论:不要整什么意识形态,是是非非。之前看过腾讯做微信的过程就是活力型的方法:各地研发部都做微信的项目,而不是定各种战略之类的,谁做得好谁就胜出,最后广研部张小龙胜出。

活力型变法的启示就是面对目标太多,职责不清,相关利益千丝万缕的情况下,需要摸着石头过河。

很多企业转型用的恰恰是效率性改革的方法,成立各种战略委员会,每天讨论战略,用最多的资源不遗余力的推进,最后往往距离效率的目标越走越远。

感觉大数据本身并不是一个目标,而是一种手段,其在各个方面都可以产生价值,针对这种手段,到底如何使用,则每个企业不太一样,没有可借鉴的直接经验,对于这么一项看不清楚,但可能对于企业的很多方面都有价值的新东西,显然,活力型的做事方式似乎更适用它。

因此,大数据要获得成功,不是靠领导号召一下,全民营销就可以的,因为,它连基本的做事规范和手册都没有,这个跟很多传统企业的强调效率型的突进做事方法有所不同。

我们能在方法上翻身吗?

Part 2自底向上?传统企业的大数据对内变现,要尊重现状,实际在进行着改良主义的改革,就是不激进,不依靠顶层设计,而是依靠一线自发的力量和智慧来发展,企业上层运营管理更多的时候是将好的东西扩大推广。

这种方式面临很大的挑战,因为自底向上颠覆传统企业工作方式,我们能做好吗?这里提五点,也是最近感触较深的:

一是找准课题。不要神话大数据,关于大数据的应用场景,应该尊重企业的现状,某些企业渠道弱一点,某些企业拓客选择弱一点,某些企业流程长一点,因此大数据的发力方向各不同,总是要实事求是,有的放矢。

以宽带营销为例,搞清楚到底企业的短板在哪里,如果短板在宽带资源上,就不要硬拉着大数据上马,那也是性价比极低的事情,如果是客户发现,那么大数据可能就有用武场景。

感觉跟互联网企业还是差距很大,我们的需求调研,似乎在道上做得可以,但术上没有套路,调研往往是开个会讨论下,甚至凭着个人感觉就开始做专题项目了,缺乏严谨的论证。

二是启动效应。大数据作为新鲜事物,一线不一定明白怎么做,大数据运营者需要能主动给出一线建议,提供一些初步的东西,比如模型,产品等等,因为玩大数据还是有门槛的,说得再多,听得再多,也不如你实实在在做个东西摆在面前有说服力。

启动并不是一件容易的事情,大数据必须要有团队,如果没有一个能牵头做出活物的团队,没有成功的可能,不要搞什么虚拟组织啥的,一般价值不大,要做就专业一点,负责到底。

三是结果导向。很多情况下,大数据开始是搞不过一线的经验的,一线的执行人员,在长期的营销中已经总结出了一套行之有效的办法,大数据有它的优势,比如速度,准度,而传统方式往往顺应流程,实操性较强,我们在大数据应用中,也是跟传统方式博弈的过程,需能海纳百川,取长补短。

无论是一线面上对你如何满意,你的模型成功率多高,或者产品多么绚丽,评估大数据运营成功与否,只能数据说话,如果难以带来实实在在的效益,就难说成功,好的东西,一线追着你要,东西不好,就一边玩去。

四是反馈优化。大数据的价值发挥必然涉及到业务、数据、平台、产品、建模、安全等各个方面的协同,要有足够的钉子精神,在运营中去优化大数据策略和场景,并持续迭代。

传统企业其实做到这一点很难,因为一是大量的线下活动导致搜集数据并不容易,数据质量参差不齐,二是传统营销的流程还是很长,我们没法快速将一个创新数据想法进行论证,数据优化迭代周期还是太长,三是一线地域差异偏大,推进不快。说白了,我们还不是一个数据驱动的公司,要让其适应数据化的营销方式任重而道远。

五是转换心态。以谦卑之心去做运营,但我们似乎丧失了这个机能?举个例子,前段时间为一线开了大数据租户,但2个礼拜后,都没有使用量,偶然一个情况了解到,原来一线使用出了点小问题,但也不好意思来问,一方面一线似乎还是把运营者当成了布道者,另一方面我们也不关注到底有没真正服务到位,将自己的东西强加给对方就了事了。

很多现象反映出我们运营上的傲慢,有些行事的习惯根深蒂固,而我们自己却无法意识到,无怪乎外面人会说,传统企业缺乏互联网基因。

我们能否有真正的服务客户意识?

Part 3无为而治?但靠大数据运营团队能带来大数据的繁荣吗?

还不能,起步可以,但无法持久,这能解释以前很多数据类项目失败的原因。

以传统企业的BI为例,很多BI习惯于给鱼,无法给渔,这是症结。市场变化万千,实际不可能有人比一线更懂需要什么,做得再快,也跟不上一线的节奏。

大数据运营应该是让更多的人参与进来,让应用百花齐放,你可以是发动机,但绝对不要成为台上唯一的那个人。如果企业骨子里没有大数据的种子,就没法带来真正的大数据繁荣。

正如互联网的平台化思维,传统企业需要打造一个大数据开放共享平台和机制,企业内任何人都能以租户的形式在这个平台自主进行建模、产品开发、数据发布等工作,你要做那个推手,成为大数据的使能者,你的使命就是让更多的人成为你平台的客户,从而形成一个生态。

迪斯尼公司建造游乐园,作为乐园设计师,怎么才能设计出最科学,最符合游客需求的路线呢?答案是先不要设计,铺上草,让游客们自己走,走的多了,你把那个不长草的地方铺上路就行了。

这就是无为!无为不是不为,而是后为。要相信“星星之火,可以燎原”。

大道至简,传统企业大数据对内变现就好比改革,先从一个点撬动,然后一边变革,一边接收反馈,修正之前出现的问题,然后做成平台,然后推广,前人其实已经摸索了很多,总结了很多,但真正要领会其真谛,能付诸实践,又是何其困难,思想的禁锢还是让我们像井底之蛙一样,在无边的黑暗中去寻找光明。

行文很乱,随便看看,感谢阅读。

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