2015-07-27 鵜鶘全面客戶體驗管理
作者：侯天華@鵜鶘顧問 劉亞業@鵜鶘顧問
在前兩篇文章中，我們介紹了在這次革新過程中的變化，從底層數據的豐富和算法應用的豐富中，數據分析的原材料需求和基礎技術需求都已經有了顯著的提升，可以說從功能實現上來講，數據分析已經成為企業管理的重點核心。但在大多數企業當中，除了功能實現外，他們還需要，同時也是更需要的，其實是在管理架構，也就是企業管理對數據分析的支撐上，今天更多的傳統企業是因為其自身固有的老式管理架構特點，才致使數據分析無法發揮其全部能力。在這次文章中，我們將從最后的一個版塊，也就是從企業管理對數據分析的支撐角度來看，在管理架構上，今天的企業是如何革新來提升對數據分析的支撐效率，確保其正常運作和發揮價值的。
隨著企業產品的同質化提升，今天的企業更多需要關注主要還是在對客戶需求的快速挖掘和實現上?；ヂ摼W思維中一個非常重要的概念就是快速迭代，在客戶剛剛產生需求時，就及時抓住時機為客戶生產匹配的產品，而且在產品使用后，及時抓取客戶衍生的新需求，并再及時把握并改進產品甚至產品新產品，確保在滿足客戶需求上，始終站在客戶視野中的第一排，其他的包括大數據、云計算等技術也是為了能夠更全面的獲得客戶數據為目標。然而這些在很多傳統企業中卻是無法實現的，其原因不在于缺少相應的功能實現技術，也不是在資金或企業發展戰略上，而就是在管理架構上難以滿足。
在這種傳統管理架構中，企業最缺乏的就是統籌管理的能力，無論是在數據分析還是在客戶體驗上。由于傳統管理架構基于產品生命周期，從宏觀戰略設計，到前期產品策劃、產品生產，再到市場營銷、客戶服務，然后是后臺系統、財務、人資等方面的支撐對各個部門分別進行職能設置，而其中核心缺少的就是基于客戶體驗為出發的統籌的分析職能。
雖然目前對于數據分析在企業中的組織架構位置設置還沒有統一定論，但筆者從數據分析的角度來考慮，還是認為統籌式的數據分析管理模式較為理想。在最初級的設置中，數據分析人員一般會被安置在各個業務部門當中，這種設置一方面因為數據分析能力較弱，而數據分析僅作為數據展現而用，不能做到分析，甚至是對部門工作指導的作用，所以僅在各部門內放置；另一方面因為是各業務部門需要對其考核指標進行分析，需要數據分析人員對部門的指標有充分的認識，確保其最終分析報告與部門的核心指標能夠息息相關，所以數據分析人員大多都在各業務部門當中；再者是因為對數據的保密性較為理想。
但是這種模式的缺點則在于沒有統籌各部門的能力上。由于各部門的數據分析人員僅負責部門內部的指標數據，而沒有獲取其他部門的數據的權限和義務，因此在這種架構下，各部門的指標不能統籌進行分析和指導。雖然分散式的數據分析有他的好處，但是筆者認為在今天以客戶體驗提升利潤的企業運營模式下，企業對于客戶體驗相關的數據分析成為了核心內容。但目前一方面由于企業的管理架構是以產品的生產周期設置而不是以客戶生命周期設置的，因此客戶體驗相關的問題經常會涉及到多個部門，只有各部門統籌分析才能找到客戶問題對應的企業內部運營問題；同時另一方面由于各部門對于其指標的設置更關注于自身部門的職能特點，因此側重產品生命周期的部門設置很難將客戶體驗相關指標作為其關注點。
在上述問題下，企業單獨設置統籌的數據分析管理部門應當是企業未來組織架構設立的一個理想方向。實際上在今天，很多企業也在嘗試這個方向，他們嘗試讓IT部門來統籌負責企業的數據分析，將原來的數據孤島進行集中化管理，從而對各業務部門提供指導性建議。實際上今天IT部門的CIO能夠在企業戰略中越來越靠前，一個很重要的原因就在于其下屬的數據分析職能。
在進一步的理想狀態下，數據分析職能將需要對各業務部門的指標進行深入探討，并制定客戶體驗指標，量化客戶行為及感受，將這些新指標與業務部門的績效體系相關聯，形成各業務部門的以客戶體驗為導向的KPI體系，調整各業務部門的工作方向，同時基于數據分析報告，向各個部門發起改善請求，協同各部門對報告所發現問題進行優化處理。
這種理想模式不是一蹴而就的，實際上很多將數據分析獨立作為IT部門之下的職能的企業都面臨一個核心的問題，即這些數據分析職能的人員更多是數據庫或數據挖掘出身的人員，但是他們都不是從業務部門晉升或調配過來的，因此他們對于業務的熟悉度，對于各部門的指標意義所在沒有理解，其生成的報告對于部門工作的指導有限。因此最終獨立數據分析部門的人員的素質需求是相當高的，除了對數據分析相關專業知識有基礎，還必須對于業務有充分理解才能勝任。
同時企業內部各部門與數據分析部門的協同機制也必須成熟，如在互聯網公司中，其管理架構的特點是產品項目管理模式。最典型的案例就是騰訊公司，其中各個部門都是以產品為單位設置的，旗下是對產品生產所需要配置的團隊結構，因此針對客戶的訴求，其團隊只需要對單一產品的功能進行改善即可，因此其效率極高。
傳統企業由于管理架構不易調整，更多采取的是折中的方案，其中移動運營商就有采取阿米巴團隊模式的方案開展工作的案例。通過將各部門中的人員抽調，針對專項的工作，各部門成員完全脫產對相關工作進行落地，以項目形式，設置針對本次項目的KPI，開展并完成項目內容，提升各個問題的處理效率。
在獨立的數據分析職能和與其他部門協同機制的建立下，企業才能真正應用所有收集到的數據資料，通過匹配的算法模型，最終為戰略及部門工作提供全面有效的指導建議。
本文為作者原創作品，歡迎直接微信轉發。
轉載時需在文章開頭注明作者和“來源鵜鶘全面客戶體驗管理（微信號：CEM-tihu）“，文字顏色為黑色，且不得修改原文內容。
歡迎小伙伴投稿合作，具體請聯系：易女士 Yiml@tihu.com.cn
