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DATA在将遗留业务转移到数字破坏者中的作用

大型(传统)企业已经意识到数据分析可以为他们创造的价值。虽然美国的大型组织在某种程度上在欧洲看到了这个机会,但亚洲企业在使用数据来解决客户痛点,开发新产品,建立新的客户体验以及从现有客户中获取价值方面一直落后。

然而,他们已经开始意识到数据在下一步发展过程中所起的作用。但他们有几个需要克服的挑战。

现在是时候让这些传统公司真正踩到数据加速器,否则随着新的数字第一公司在其所在领域占据一席之地,它们将被边缘化。数字化的第一家公司是数据首先是本地人,因此他们的商业模式是从数据发展而来的。他们迅速推出新产品,扩展其核心产品,更快地了解客户需求。这是因为他们所有的决定都是由他们拥有的数据的价值所决定的。

关键的区别在于数字第一公司认为他们首先运营数据和技术公司,产品创新遵循客户数据告诉他们的信息。对他们而言,产品只是解决客户痛点的解决方案。因为他们专注于解决客户的痛点(一旦他们决定要解决什么样的痛点),产品只是解决这个痛点的一种方法。 顾客是第一,产品是第二。他们通过数据和技术与客户互动。数据告诉他们客户正在做什么以及他们想要了解他们的产品。这是一个很大的不同。传统公司进行产品研究和产品调查,数字公司使用数据分析客户旅程和痛点。数字公司使用数据推动产品接受(你们都非常熟悉Spotify的自定义播放列表或在线杂货店的篮子推荐),而不是产品销售。

这就是为什么很难定义数字公司的产品。数字公司在整个客户旅程中解决广泛的客户问题。例如,为什么在线图书零售商会进入杂货和云技术?为什么在线零售商公司付款?为什么数字游戏公司会进入在线零售业?为什么运输公司会进入家庭解决方案,支付,提货和交付领域?对于数字原生公司而言,在与公司的无缝旅程中,所有这些都是客户的痛点。这些产品只是使整个旅程更轻松,更无缝的解决方案。另一方面,传统公司仍然是非常“部门”特定的产品公司,他们的总体组织与同类产品P&L’一致。

在这个新世界中,我们必须重新定义公司的资产。对于数字公司而言,他们的核心资产是“ 数据 ”。这是数字第一家公司发挥作用的角度。 数据是他们拥有的最有价值,最无形,最无价的资产。每家公司都会衡量一项名为“资产回报率”的指标。数字公司将数据视为其核心资产,并衡量数据的RoA。我们称之为“ 数据资产回报率(RoDA)””。对于他们而言,只要RoDA是客户痛点的解决方案,他们就会推出产品来解决这些问题。这与传统公司建立工厂并希望以100%的容量运行或建立呼叫中心并将其用于服务和销售没有什么不同。数字化的第一家公司也在优化他们的资源 – 它恰好就是数据。我相信公司必须为未来制定一个RoDA概念。这将使数据从无形价值转变为有形价值,因此该资产的供应商(在这种情况下是客户)将能够看到该资产对公司的价值。作为一个侧边栏 – 也许客户可以要求这个资产的溢价,他们有助于增长。

如果传统公司能够快速了解他们拥有多少数据并建立自己的RoDA,他们就可以开始与数字颠覆者一样玩,并在这个游戏中获胜。增长将随之而来。

在我对遗留企业如何在数据游戏中获胜方面提供一些观点之前,有两个重要的观察点是重要的。

1. 组织动力学 – 数字第一公司的每位员工都是数据和技术人员。业务(产品P&L经理)和数据人之间几乎没有分离。数字第一公司的所有领导者都随着数据和数字化而成长,因此根据数据制定了无情的决策,并且没有产品的遗留资产。他们只是想要客户使用和参与。这就是为什么这些新时代公司的领导者在他们破坏的领域几乎没有经验,没有几十年类似经验的管理层,并且不坚持认为他们不能破产。另一方面,传统公司拥有不同的数据和数字“部门”,其中包括C级职称。他们有进一步的创造性方法来区分这些群体。他们称他们为功能组织或横向部门。他们还使用类似“用例”的场景; “概念证明”,产品部门花时间证明数据成本合理,而不是关注数据的利益及其使用。如果在今天的世界中我们必须“证明”和“证明”数据的价值,那么游戏就已经丢失了。

2. 客户费用 – 传统上存在一段时间的传统企业获得新客户的成本较低,但服务成本较高(考虑到他们建造的基础设施)。另一方面是具有高成本收购(促销代码,免费增值模式)但服务成本低(数字和技术驱动)的数字原生代。这使得两家公司之间获得客户的终身价值(暂不考虑会计处理)产生很大差异。不同之处在于通过参与(数字原生代)与优化收入和成本模型(传统公司)来最大化每个客户的价值。每种产品都必须在传统组织中产生自己的损益。我们听过多少次了。他们要求回报,投资回报,销售给客户的每种产品的盈利能力,每个客户的费用等因为组织是以产品为中心的,所以他们使用数据来证明产品的存在,产品团队和奖励员工,以最大限度地提高产品的盈利能力。他们几乎不使用这些数据来推动客户价值。

这样就可以了解传统公司如何真正改变游戏。

从顶部开始 – 查看您的组织设置和管理经验。您的数据或技术经验中有多少是您的领导者和中层管理人员?有多少经理来自科技或数据科学系?我相信,数字原生公司已经证明,数据和技术知识比多年的产品知识更重要。

重新思考如何管理P&L’ – 您不必删除产品经理或带走P&L’,但您当然可以重新计算收入与支出。让每个产品负责人增加收入并减轻他们的费用,例如直接费用,分配费用,团队办公费用等。这些管理人员花费在审查费用上的时间可以很好地用于使用数据解决客户痛点。

为领导者提供有关数据和技术使用的明确目标 – 在这里要非常小心。我不是在谈论数字客户服务,数字报表,纸张减少等项目,而是真正改变产品经理使用数据和数字做出决策的方式,这些数据和数字是从人类观点无情和不偏不倚的。也许会让那些根本没有这些产品经验的人来评估商业模式。

构建您的数据架构 – 这非常关键。我不认为传统的公司领导层完全理解构建数据驱动型组织所需的不同类型的技能和能力。您需要专业知识和知识来构建和配备数据驱动平台。

扩展您的数据人才库 – 不要只雇用数据科学部门的数据人员。不要说你有一个大型数据科学团队来统计你的数据能力。雇用他们跨所有团队 – 产品,销售,财务,服务,设计,并在决策制定中发挥关键作用。

我确实同意这种变化是大而激进的。遗产企业越大,它就越难。因此,我建议您在更改内部视角时需要近期专用数据领导者。但是你必须改变观点,并在上面有明确的目标。在进行此转换时,您可以使用外部帮助。但我谦虚的观点是做到这一点,聘请分析人才,从数据和组织变革中推动价值,不仅接受这个价值,而且要求更多,并引导变革到数据驱动的组织。

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