数据在企业演进中的价值
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2019-08-13 09:02    文章来源:SaaS白夜行 吴昊
文章摘要:

作者介绍 - 吴昊,SaaS 战略及营销顾问,系列文章作者,目前在撰写一部 SaaS 创业书籍。

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每个 toB 创业者都对自己客户的现状相当了解,但你知道在这个变幻莫测的 VUCA 时代,客户的企业究竟会往哪个方向发展吗?
 
刚过去的这个周末,我在中欧课堂上听了方二教授的创新战略课程,对此有了更全面的的认知。今天给大家分享一下。(课程现场非常精彩,我只陈述了 1% 的内容,大家自己找机会在各种场合现场听吧!)
 
方教授的课叫做《互联网和智能商业的创新战略》,引用了约 20 个自己或其他中外教授在企业实证研究的数据结果,全程几乎无 x 点。EMBA 的课程是 90 分钟休息一次,我平常就喝水多,3 天里在「忍一下」还是「赶紧去一趟」之间纠结了十几次
 
言归正传,我们先快速回顾一下企业组织的发展历史:
 
一、组织的变迁:交易成本下降的过程
 
亚当·斯密的《国富论》用制造一根针的例子告诉我们,提高效率要靠分工协作。1910s 的福特汽车是现代企业的 1.0 版本。当时与上游供应商的远程沟通及协作很困难,为了保障生产,福特除了生产车身,也不得不到东南亚开直营厂自行生产橡胶和轮胎。

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如上图所示,分工越细、成本越低,在市场上优势越大,就能得到更多订单,带来更大生产规模,从而形成正反馈循环。这是组织 1.0 时代的商业逻辑:「垂直一体化」的生产方式,减少了企业间的交易成本。
 
我们今天看到的企业已经是企业组织的 2.0 时代。例如宝洁与沃尔玛的合作:「大品牌」和「大渠道」各自发挥自己的核心竞争力,在价值链上进行跨组织的分工(而不是把所有分工都放在一个企业内部),通过合作降低交易成本,实现市场共赢。
 
商业发展到今天,大家可以发现有很多市场环境的变化:
* 用户圈层化、搜索成本下降——形成大量「小众市场」
* 组织间交易成本(包括沟通、信任、协同成本)下降——出现大量「小组织「
* 由于网络效应、规模效应、认知聚集(客户快速选择知名品牌)——形成「头部效应」(行业集中度不断上升)。实际上,头部企业的业务边界会越来越宽,直到管理成本超过边际效益或者协同效应下降。
 
方教授称此为「大生态」时代。组织 3.0 版本的趋势是:敏捷组织、网络协作和数字赋能。敏捷组织的含义包括:
* 大后台、小团队
* 按用户而非产品功能划分团队
* 更好应对成功或失败的不确定性
 
例如海尔孵化的「雷神」(游戏设备生产商)就是一个典型案例。
 
小结一下,从组织 1.0 到 3.0,企业的三个阶段分别是:
* 点:价值的提供者(单个企业完成生产制造全过程)
* 线:价值链的整合者(整合生产制造上下游)
* 网:价值网的构建者(「大生态」)
 
我找了一张「浙江电网主干线及主要电厂示意图」给大家脑补一下从点到线、再到网的关系:

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二、企业创新战略的三个选择
无论企业大小,它只有 2 个部分有价值:产品和用户。
 
(SaaS 公司也有 2 种扩张方式:用同一个产品不断扩大用户范围;或者,围绕着一定数量的用户(通常是头部客户或大客户)不断创造新的产品做交叉销售。)
 
我们用一组零售行业的例子,讲讲企业创新战略的三个选择:
* 技术领先
* 卓越运营
* 用户亲密

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在沃尔玛之前,没有零售公司能够在美国 10 万人口的小镇上成功运营有大量 SKU 商品的超市。它的核心竞争力是:条码(首个使用条码的企业)、数据化精细管理、数据密度与实体网络的密度结合。沃尔玛定义自己不是零售公司,而是「技术驱动的供应链连锁企业」。它的创新类型是「技术领先」。
 
「全食」于 2017 年被亚马逊以 137 亿美元收购,它的团队来自酒店管理和奢侈品行业,采用的是「用户亲密」服务高端用户的创新模式。
 
「Costco 超市」是美国最大的连锁会员制仓储量贩店,它的第一家中国店将于今年 8 月在上海开业。在美国,它瞄准的是中端市场,单店的 SKU 只有 3 千左右,带来的优势是针对同一个供应商的采购量大、SKU 还少(意味着制造成本低),因此能够拿到市场上最低的价格。同时,它的加价只有 7~10%,因此价格优势明显。它在全球有 8000 万会员,其创新战略不是「用户亲密」,而是「运营卓越」。
 
Costco 最大的优势是 SKU 少,最大的挑战也是 SKU 少。相当于它在帮客户选商品,一个品类只选很少品牌。一旦采购选择有误,业务受到的影响比沃尔玛大得多。为此 Costco 提前 3 年就在天猫开店,意在收集客户购买数据。
 
从这组案例中,我们能看到数据和智能对「创新战略」的价值。我们再继续探究:
 
三、企业创新的 5 个支柱
谁都知道要创新,但创新该怎么做呢?方教授通过研究中、美企业的发展历史和先进企业的创新战略,提出了企业创新的 5 大支柱:
* 业务数据化
* 管理智能化
* 服务个性化
* 协作网络化
* 组织敏捷化
 
在组织 3.0 下,原有的「规模——分工——效率」模式已经进化成为以下这个新模式:

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「规模」带来大量数据,帮助企业建立了智能化管理和提供「个性化服务」的能力,这些个性化服务提升了用户体验,又带来更多用户、形成更大「规模」......
 
我特别强调以下 2 点:
1、「数据驱动的服务转型」
 
方教授介绍他自己的一篇研究论文中有这样的数字:从 1990s 到 2009 年,美国制造业企业服务收入的比重从 9% 上升到 52%。
 
正如很多 SaaS 圈内的朋友问我,SaaS 公司如何从做「工具 SaaS」转向做「商业 SaaS」(详见:SaaS 创业路线图(55)SaaS 产品分类及其发展方向),制造企业也会问:「我一制造产品的,如何转型做服务啊?」
 
举个例子,GE 制造航空发动机,先是卖给航空公司,但后来改为租赁「飞行小时」,节约的燃油等费用 GE 可以与航空公司分成。
 
当然这个转变也是痛苦的,据研究,服务占比从 0 上升到 20% 期间,企业利润是下降的,之后企业利润会上升。
 
为什么服务能让利润上升呢?因为产品模块化后(例如造新能源汽车,核心部件大部分是采购的),门槛降低、竞争加剧,既有市场份额很难守住。只有更贴近客户、非标的服务才能获得更高利润。
 
产品转型服务有三个阶段:
* 产品能力不足,通过人工服务弥补
* 通过服务与产品的协同,为客户提供增值价值
* 服务的产品化:企业的主营业务收入来自服务,产品只是服务的载体
 
2、数据驱动的个性化转型
这个时代的市场上,其实有一组互相矛盾的供需关系——
消费者的个性化需求 vs 企业通过规模化降低边际成本的愿望
 
那么,应该如何降低个性化的成本?
①供应链:通过锁定核心供应商、将采购关系转变为长期合作关系,供应链中的上下游才能积极配合适应新的个性化需求(这也是形成「大生态」价值网的动力);
②运营端:个性化是「极致的标准化」,通过「产品库」降低个性化成本(很多家装设计公司采用这个方式)。
③需求端:场景化的需求挖掘方式。
 
关于第 3 点,教授讲了一个例子。某定制汽车公司,早期搜集客户需求的模板是这样:颜色选项、发动机选项、座椅选项... 共 200 个。你可以想象客户选择时有多困难
 
后来改为按客户用车需求来调查:购车预算、家庭成员数量、主要出行场景...... 这样客户只要填下 20 个选项就能看到推荐车型。
 
可见,供给越是丰富的时代,越需要从使用场景的角度,而非产品功能的角度考虑问题及设立企业的组织。
 
SaaS 产品上 PaaS 架构也是为了适应这个趋势。我见过有的 SaaS 产品初始化阶段有大几百个配置选项,是否也应该考虑从客户使用场景的角度重新设计,方便客户的系统管理员配置,也降低 SaaS 公司自己的实施成本?
 
(当然,国内大部分 PaaS 都是假 PaaS,我上周在一个媒体采访中有详细解读,估计大家这周应该能看到了。)
 
 四、数据在企业组织演进中的价值
在整个「创新战略」的课上,方教授讲到「数据」这个词不下百遍。企业创新的 5 大支柱:业务数据化、管理智能化、服务个性化、协作网络化、组织敏捷化,都需要数据系统的支撑。
 
我和不同 VC 中做投资的朋友聊天,大部分都很看好每个行业排名前 2 的 SaaS 公司未来的数据价值。企业需要利用内部数据提高业务及管理效率、需要客户的行为数据提高客户服务的准确度及满意度、需要上下游的生产及物流数据进行供应链协同......
 
这些数据以前都分散在各个独立部署的软件系统里,一个大企业有上百个「信息孤岛」,难以利用。而 SaaS 的云部署特性,将给这一切带来可能。不必担心客户不接受,我在《SaaS 创业路线图(34)SaaS 公司的数据价值》里说过:总有一个场景,会让客户愿意贡献自己的数据。
 
方教授的这次课程讲的是新时代的创新战略,却让我更加坚信 SaaS 公司的数据价值,你呢?


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