數字化轉型實踐分析:從產品到產業

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數字化轉型實踐分析:從產品到產業

一、數字化轉型現狀解讀

在這裡,我總結了2個關鍵詞,即“資料驅動”與“精細化決策”。

當下的網際網路時代和早年的網際網路時代相比,已經發生了非常大的變化,而由於一系列因素的影響,我們對網際網路本身的特徵、應用,甚至於傳統行業如何將這些能力轉變為數字化能力等方面,都提出了新的挑戰和要求。

可以大致分為兩種型別。

數字化轉型實踐分析:從產品到產業

第一種型別,即增量經濟時代。

這個時代的網際網路紅利非常可觀,所以在發展過程中,我們可以不斷找到新的場景、新的業態、新的服務模式;此時大家追求的是增量服務,要求就是“快”、能儘量解決問題,傳統行業也一直在試圖跟上網際網路行業的步伐。

第二種型別,即存量經濟時代。

這個時代和增量經濟時代相比,最大特點在於人口紅利、業態紅利等各方面紅利的下降,所以我們需要在當前的存量現狀下尋找新的突破、新的需求增長曲線。

而無論是網際網路企業還是線下企業,其實都面臨著這樣的問題,所以線上線下相融合的邏輯也就浮出水面了。

簡單來說就是在現有渠道、現有能力內盤活所有資產,並更好地進行使用,此時就需要將增量時代的網際網路經驗能力賦能在現有體系下,讓線上線下都具有一定程度的數字化能力,從而在存量時代實現精細化運營。

這就是現在存量經濟時代的一個特徵,而在這樣的特徵下,我們對人、貨、場有更深度的要求,並需要具備更深度的運營能力或經營能力。

詳細分析,無論是在傳統行業還是網際網路行業,我們都需要具備幾種運營能力。

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其一,渠道能力。

幾乎所有公司都需要面臨如何拓展銷售渠道、供應鏈渠道等問題,渠道決定了企業是否有能力轉化各種訂單交易行為。

而在當前時代,我們除了傳統的線下、線上渠道,還存在著混合渠道,比如私域,本質上而言就是線下線上的流量混合,一些傳統渠道則變成了真正意義上的公域。在這些渠道里,我們是需要具備運營能力的,但以往的增量經濟時代並不存在這類要求。

其二,供給能力,簡單來說就是採倉配能力,或者是ERP的某些核心能力。

在早年裡,這類能力和相關經驗是相對固定的,但是伴隨存量時代的到來,在供給能力上,我們也需要具有更深度、更精細化的運營能力。

比如以往我們只需要在紙面上進行計劃、協同,但現在我們需要將其逐漸落地,無論是顆粒度管理能力、商品能力,還是採購能力,都需要管得更細,無論是追蹤,還是對於貨品、汽車等的排程監控預警能力,也需要更加深鑽。

最後,運營能力。

其實以往無論是成本、業績分析,還是制定決策等方面都需要進行運營,不過現在,因為渠道能力和供給能力在被動增長,此時運營能力如果不進一步深化,就會導致管理上的脫節。

所以在當前時代,你會發現幾乎所有公司都開始嘗試提升銷售能力與供應鏈能力,這就造成運營能力上的被迫提升。至於所有的提升都依賴什麼——不僅依賴於人,網際網路的一些能力,比如資料能力、系統能力、智慧化能力,也開始被“依賴”。

這就造成了2個關鍵點的出現。

第一,在這個時代你需要具有強大的樣本資料,並利用強大的、細化的資料能力來做精準度更高、更標準化、更客觀的分析和判斷。

這就導致了資料驅動的出現。而資料驅動的出現改變了以往的人力驅動或業務驅動模式,它是相對而言可評估、可量化、可追蹤的,這也是精細化的一個前置條件。

第二個關鍵點,就是精細化決策能力。

我們幾乎所有的增長、所有的成本管控、所有營收能力的提升,本質上並不取決於日常操作,而是取決於如何基於日常操作提供更高效、更有效的決策。而這需要依託數字化時代的產品來幫助解決,因為以往的資料顆粒度不夠細、可供分析、處理、判斷或執行的顆粒度也不夠細。

而在這個時代,資料驅動和精細化決策是解決大多數企業尋找第二增長曲線的底層邏輯,在這個過程中又會涉及到系列問題,比如資料架構、策略集中化管理等,這些才是時代剛需:

數字化轉型實踐分析:從產品到產業

數字化時代之所以被稱作數字化時代,原因在於這裡的大多數問題都可以透過數字化產品能力進行解決,此時人不再處於完全主導地位,而是需要透過系統輔助來完成驅動和決策。

此時,我們的系統大致會形成通常意義上的雙中臺模式。大多數企業也開始嘗試這一模式,雖然大家的起步階段可能有差異。

那麼雙中臺的作用在於哪裡?

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首先,它可以完成資料驅動。其次,所有的指令可以透過中臺模式進行深加工,從而將指令散發至各個業務端,形成精細化決策的邏輯。

網際網路公司也在嘗試著將現有能力賦能傳統企業,推動數字化轉型,比如常見的大平臺開放資料、SaaS服務的出現,等等。

不過在實際搭建的過程中,我們也會遇到許多問題,比如產品能力重複建設、業務價值弱,業務協同能力不足、線上線下脫節,又比如標準化程度低、邏輯不清晰……而導致這些問題的核心關鍵點就在於缺乏統一的架構認知和設計,所以資訊化資產很難被驅動與落地沉澱,也就達不成資料驅動和精細化決策的目標。

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因此,完整的認知是十分重要的,因為無論是技術、業務,還是產品、運營人員等,意識和認知可以幫助我們更加快速地在時代中完成轉型。

這裡可以提出2個關鍵詞。

首先是“頂層設計統一化”。

簡單而言就是在做整體的系統設計時,將業務上的價值精髓抽象出來,看看在數字化轉型階段,技術可以為業務帶來什麼樣的增長價值,也可以認為是業務價值流的一個實現。

如果系統只是為了解決工具化,那就稱不上數字化能力。如何能將業務認知沉澱並形成廣泛應用,才是數字化時代最重要的事情,而核心點就在於“頂層設計統一化”。

其次是“業務需求結構化”。

因為我們要實現統一化設計、要嘗試實現業務價值的線上轉化與業務場景的線上還原,所以結構化是十分重要的。以往大多數的業務需求或者業務思路是相對零散的,此時我們便需要透過資料來驅動業務,從而讓邏輯思路或者業務模式完成結構化、標準化,最大可能地發揮價值,這也是我們常說的數字化能力。

二、產品經理如何適配

那麼產品經理要如何適配現在的時代?其實主要就在於認知上的改變。

因為無論你是產品、還是數字化部門的負責人,抑或是在SaaS公司為數字化賦能,本質上來說,都是希望改變現有執行業務的認知,改變現有的操作結構,形成一套可量化、可標準、可追蹤的能力來幫助業務解決問題。這是我們當前時代的一個核心訴求,所以產品經理要從這個角度去進行適配。

那麼,數字化時代的組織結構發生了哪些調整?

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早年在傳統公司或者網際網路公司,我們可能常見的是IT部門,或者產研部門;而在數字化時代,數字化部門被延伸出來了。當然,也存在數字化部門被IT部門兼任的情況。

但不管怎麼說,為了讓數字化能力可以更加快速地提升,併發揮數字化處理、決策能力,所以許多傳統企業會將數字化部門單拎出來。

一般會形成兩種模式的架構。

其一,IT驅動的數字化架構。

此時數字化部門會置於IT部門下面作為IT的子分支,主要負責解決三方企業的問題,比如與合作的三方廠商進行對接,整合方案、與業務溝通確認需求、跟進過程、完成開發落地等。

其二,集中制數字化架構。

意思是在領導層篤定要做數字化轉型這件事時,從上到下往下推,讓IT部門去進行思考,從而有全域性性的、從業務到系統的全域性認知。

此時為了真正建成數字化能力而非工具化能力,企業會單獨建立數字化部門,負責整體的規則設計、三方能力的整合方案、以及決策的分析制定等。比如現在不少大型企業都會這麼做,這個部門可能不太怎麼管理實際的開發落地,但是卻會管理方案整合、業務分析與策略制定。

這兩種模式對數字化能力的要求、或者部門人員的要求並不一樣,相對相通的部分在於這兩種模式都要求對產品方案、對業務有深度理解,從而幫助實現快速轉化。

而大多數產品經理其實缺失了這部分能力,具體缺了什麼,可以看下方的產品能力矩陣。

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一般來講,5年是一個門檻,5年左右以上的產品經理更需要提升的是管理能力、增加經驗;而年限較短的產品經理則大多聚焦於執行能力上的提升,接著是認知能力和邏輯能力的提升。而先前講的數字化部門、或者傳統意義上的產研部門,所缺乏的就是認知能力。

所以在向上提升的時候,如果想提升核心競爭力,本質上來說就是提升邏輯能力與認知能力,或者再抽象聚焦一下,即模型化能力與規則化能力。比如你如何能將業務模型化、規則化,簡單來說即標準化、量化、結構化,沉澱之後還可以落地執行;這其實是所有產品經理在這個時代都需要試圖掌握的能力。

而這種能力的本質在於對整體架構、業務架構、模式的理解學習,這就不得不提到對企業架構的掌握。

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宏觀角度來看,企業架構可能包括戰略設計等層面,而大多數產品同學可能會涉及到的是業務架構設計與應用架構設計,簡單來說即產品架構設計,甚至還有資料架構設計。而架構設計最核心之處在於建模,以及對各種事物進行分析、理解、評估,從而構成數字化轉型結構。

業務架構設計是應用架構設計與資料架構設計的一個前置,最終底層則是技術架構設計,這個部分是許多產品或者數字化轉型部門所需具備的能力,或者說需要有相應的認知理解。

為什麼?

原因在於現在是數字化驅動尋找第二增長曲線,如果對產品、業務的理解不夠深,或者設計上不夠完整或合理,那麼在業務層面,無論是價值鏈、運營模式或者是執行維度,就都有可能出現偏差,從而導致市場認可度、執行力不足。而這,就是資料驅動時代的明顯特徵表現。

所以在進行業務數字化轉型時,大家可以考慮學習架構設計的相關內容,比如業務架構、產品架構等,這樣將有助於你在後期進一步提升認知能力。

這裡可以簡單講述兩個通用的架構模型。

第一個是1987年提出的zachman框架,它將所有場景分成了若干維度,又橫向分成了若干種模型。

可能很多人看完了之後也會發現,這個模型的邏輯與5W2H很像,它的業務系統技術模型與我們現在的劃分邏輯大致類似,而現在許多模型也沿用著這個框架。

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第二個是1995年左右出現的TOGAF框架,這個框架在大多數網際網路公司和傳統IT企業裡都會遇到。

而圖中左側是該框架中相對核心的模式,這個模式的運作流程與現在產品經理接需求的流程大致類似:前期包含業務設計、資訊設計,後續緊接技術設計、方案上線變更最佳化等。許多傳統企業的邏輯經驗也基於這個框架進行了延伸,只是早期企業大多隻學了皮毛,沒有更加深入。

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以上,就是我們常見的兩個企業架構模型,而企業架構又延伸出了業務架構與產品架構,業務戰略、企業戰略與產品戰略是一體的。所以無論是產品、開發還是運營,都需要對企業架構中的產品架構和業務架構有一定了解,這決定了後續如何做轉化、如何理解業務戰略,並形成一套可落地、可執行、並具有延展性的能力。

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而業務架構和系統架構之間存在著相互轉化的過程,這其中就構成了一些系統流程規範。

可以用中臺的系統架構來進行解讀。

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比如在業務架構一側包含了價值鏈、業務流程、業務領域等方面的分析,這些分析會轉換至系統的相應規則、服務標準、規劃能力等維度,二者之間是不可剝離的,否則就會走向工具化。

這也是數字化與資訊化的區分所在,如果業務和系統之間不能形成有效的解讀,那就意味著企業仍舊處於資訊化時代。

可以看看下面的這張圖,它包含了從企業架構、業務架構與產出PRD裡可能涉及到的業務、產品等維度的內容。

那麼數字化產品能力建設一般可以分成哪些步驟:

獲取戰略輸入及現狀;

梳理價值流&業務模型;

產品架構設計。

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簡單來說,即透過到手的資訊、資料、以及對方講解的流程,來判斷如何做才會更合理,之後拿著正確的模型進行架構設計,如此,才能保證做出來的數字化能力不會在原則上跑偏。而短期內是否可以見效,則需要看業務的具體發展。

這裡可以分成兩個方面,其一是價值方面,即業務價值流以及業務SOP,在客觀地解讀之後結構化,形成相應的業務流程圖,之後按照事件風暴模式進行下一步。

簡單來說,即將流程圖標準化之後,形成事件命令清單,將其元素化,此時只要將元素捋清了,那麼理論上做建模時,就是相對標準的。此時依照事件命令清單進行架構設計,也就完成了我們做產品規劃時的標準化流程,也可以保證我們在前期進行業務調研分析時不偏離業務路線。

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以這個基於庫存的模板案例為例,我們按照之前的過程進行拆解。

首先,梳理業務場景,根據不同場景進行調研;分析之後找到相應的產品模組定義,基於定義來定位、明確其價值,之後尋找其價值流、尋找其解決哪些問題、需要哪些流程節點、流程節點下又需要多少業務流程、業務流程規則又應具備什麼樣的能力?

梳理完畢之後,我們可以嘗試將其元素化,進行事件命令風暴的拆解;拆解了之後,就可以進行相應的架構設計以及行動藍圖。

可能不少人會對價值流與業務建模的概念有些模糊,所以我們來簡單介紹一下。

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什麼是價值流?簡單來說,價值流也是流程的一種,只是它是最頂層的流程,它代表著某種商業模式上的關鍵流程;所以它可以看作是業務動作。

而在整個拆解的過程中,我們首先要做的就是對價值流進行識別,之後對價值流的每個階段進行識別,比如它有若干個節點,這些節點是什麼,在進行系列盤問之後,相應的產出物就是節點清單,再加上我們的流程圖。

舉個例子,比如拆解訂單。一般標準化地來看,即下單——接單——支付——下放倉庫——分揀打包——出庫運輸等,這是標準的電商流程。

其中包含不同的價值流階段,箇中又有許多子流程,此時又可以繼續拆解,比如最上層即價值流,基於價值流可以形成不同模組,有各自的組合部分,比如審單時可能會有稽核機制,但稽核機制不屬於價值流部分,而是屬於其他的業務場景,其前置可能也有待配置的事項,這時就會需要針對不同流程、子流程、主流程進行拆解、判斷。

這也屬於業務SOP的概念,接著繼續分析當前場景下應具備的流程有哪些;如果沒有,又該如何完善。在拆解完了之後,我們就可以做事件風暴,完成事件命令清單,最終的產物形成子流程圖集,完整地構成業務價值識別時的建模邏輯。

可能許多人聽說過領域驅動,卻並不瞭解。簡單來說,事件本身代表當前完成的動作和節點,比如“已下單”,代表這個動作已經完成,進入已下單狀態。而命令代表完成這個動作所需進行的動作和行為,比如“已下單”這個動作需要金額計算、金額校對、地址校對等行為來幫忙促成。這就是命令與事件之間的關係,一種N對1的關係,即多個命令可以完成一個事件。

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之後進行建模,主要分三個層次:頂層架構建模、產品領域建模與產品功能建模。

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具體有關領域建模的內容可以看看下圖,可以透過這樣一個模式,基於事件和命令進行解讀和聚合。

以這個例項拆解過程為例,首先進行事件分析,在事件風暴結束之後會形成相應清單,後續依據該清單拆解聚合根,瞭解在領域內應該做哪些能力、解決哪些問題、形成怎樣的模組,之後再依據二三級域形成相應的互動圖。

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最後再來看功能模型,簡單來說,即把之前分解好的業務元素形成相應的PRD,在PRD中,我們要保證邏輯和業務分解時是一致的,這裡又會涉及命令與事件,分別對應執行規範與操作流程。在設計完PRD之後,我們可以再從業務視角將模型還原,從而保證模型不會失真。

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數字化的本質即讓業務結構化、將人類認知結構化,從而讓系統實現更精密的結算,提供更完善的能力。而產品經理就需要在過程中完善認知結構、完善結構化認知。

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本文為【2022產品經理大會】現場分享整理內容,由人人都是產品經理運營 @Norah 整理釋出。未經許可,禁止轉載,謝謝合作

題圖來自Pixabay,基於CC0協議。

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