低资源背景下的公共服务设计

低资源背景所面临的挑战

低资源国家,从经济指标来看,2013年的指标是人均国民生产总值在1035美元以下。除了面临经济上的挑战之外,低资源国家还会面临包括基础设施、医疗资料以及文化教育程度等多方面的挑战。

基础设施方面,很多低资源地区的全民电力覆盖率低于20%,它的互联网渗透率甚至会低于10%。比较幸运的是,有一些东非国家现在开始使用一些USSD支付技术,能够在一些城市使用到2G网络,但是网络覆盖率还是不足50%,3G网络只能在一些大城市或者近郊才可以用到。

以坦桑尼亚为例,从医疗资源来看,具备中等水平以上医护技能的医疗工作者在10万人中只有36.4人,这个数字非常低,美国大概是1500人左右,南非是550人左右,差距巨大

而在文化教育方面,我们以尼日利亚为例,既使是在最富裕的20%家庭中,儿童的上学比例也大概只有90%,而贫困家庭更低,大概只有34%。除去贫富差距这个背景之外,还有因为性别原因导致的资源配置的问题,比如小学男女比例是100:90;到了中学,这个差距会更加巨大,变成100:76。

低资源的服务创新,要依靠本身的资源优势,而不是追赶高科技

有一个非常令人欣喜的案例,M-Pesa,它是在非洲新兴的一项金融类服务,我们可以通过这个例子了解到,在这样低资源的背景下,当地组织是如何找到适合本地市场的服务创新突破口的。

M-Pesa的前身叫M-Kopa。当地的电力覆盖率非常低,并不是因为当地的电站不够,而是基础接入的设施投入非常高,民众没有足够的钱连接到公共电站。很多家庭因为没有电而无法拥有基本的生活保障。

为此,M-Kopa面向普通甚至低收入家庭提供了一项太阳能电池板的租赁服务。要获得这项服务,民众只需要用手机(非智能手机都可以),付一笔大约300块钱的押金,然后通过与这个太阳能电池板相连的一个设备进行按揭还款。就这样,很多非洲国家的民众开始能够有机会使用到这一方便的服务。

从太阳能到金融服务

肯尼亚移动金融m-pesa 肯尼亚移动金融M-Pesa

图中类似wifi的设备就是M-Kopa连接到太阳能电池板的设备,民众可以直接用手机进行还款,大概一年的时间就可以把当时需要支付的总金额还清。以每月按揭方式支付对普通民众来说的经济压力会比较小。

后来M-Kopa转型为M-Pesa的时候,他们又是怎么样帮助这种贫困地区的民众,在没有智能手机的情况下,也能做到像我们现在使用支付宝一样便捷的转账服务的呢?

首先M-Pesa的策略是深入当地的小商店,从而建立加盟体系。

例如,村民A可以在小商店买一张M-Pesa的充值卡,通过手机USSD充值。这个过程类似于银行服务中的”存钱”。他到集市之后,遇到看中的商品,就可以直接通过USSD的技术转账给另外一个村民B,待转账成功,他的手机就会收到一条短信信息,凭借这这条短信村民B可以到当地的小商店把这条信息兑换成现金,而这个过程相当于提现,村中的便民小商店就相当于充当了银行网点的职能。 m-pesa用户体验设计 M-Pesa用户体验设计

通过这种颇具本土化的方式,M-Pesa在很多当时没有任何银行网点覆盖的偏远地区,用户量甚至高达50%以上,从而彻底改变了低资源地区民众的金融生活方式。

这个案例也做出了极佳的本土化表率,建立低资源背景下的公共服务,需要充分利用当地的资源优势,而不是一味追求高科技或者所谓现代化,通过放大或者转化已有资源从而帮助建立服务生态体系。

数字医疗公共服务实践

ThoughtWorks因为深入同联合国儿童基金会、盖茨基金会,还有克林顿健康倡议等国际发展组织、公益组织合作。从而有机会接触到很多低资源的国家,利用技术帮助当地民众获得基础医疗信息化服务。

在这个过程中我们发现,很多低资源国家都面临着一些非常相似的挑战,特别是在公共医疗方面,比如如何降低儿童的死亡率,如何防治艾滋病、结核病等等。那么,如何让数字医疗服务在低资源的挑战下因地制宜的取得突破呢?

与时间赛跑的十小时

第一个案例是,2014年的埃博拉事件

2014年12月17号,WHO(国际卫生组织)发布的数据是7373人死亡,约19031人受到感染。

下图是当时利比里亚的一个卫生所,由于当地医疗资源短缺,原设计10人容量的病房,需要容纳20多个病人。当时我们和无国界医生一起深入到当地埃博拉重灾区的医院以及诊所里面,每天都能看到有人死去,紧迫的时间此时成为低医疗资源中最亟待解决的挑战。

利比里亚当地的一个诊所

当时,医生在进入病区之前,首先要进行消毒,穿上非常厚重的防护服,然后在消毒后进入病区,当地非常炎热而且湿度也极大,因为防护服密不透气,穿着防护服的医生只能在病区里面坚持一个小时的时间,而在这一个小时当中,他需要完成所有病患的诊断、监测和治疗的任务。

但是纸笔都无法带出污染区,医生没有办法把里面的信息传递给外面的同事只能凭借大脑强行记忆每一名病患的身体状况和治疗方案。高度紧张的环境以及高强度的工作使得医生需要更加高效的工具来帮助进行日常治疗,数字化产品成为解决信息传递、记录的不二选择。

为了尽可能的缩短开发周期,快速投放使用从而避免因为低效的治疗手段致使疫情快速扩张,这个过程仿佛是在同时间赛跑。我们进而选择使用开源技术,只用了10小时的时间,就快速搭建了一个病患管理的系统,医生通过这个系统将治疗以及诊断的信息通过本地网络传回到安全区的系统,从而帮助及时追踪病情进展并提高工作效率。

而且因为考虑到了医生所处的恶劣环境,在操作体验上采用非常结构化的病例信息的选择的方式,并配合非常大的按键操作以及减少手工输入提高效率,来帮助医生快速进行病患信息以及药品管理的记录。

艾滋病母婴阻断的无声战

另一个案例是关于早期艾滋病阻断治疗的数字化进程。

据莫桑比克2014年的数据,感染艾滋病病毒的人数大概是150万,感染率是10.6%,如果不经过干预,任由母婴传播,它的传播率可以达到30%到55%,如果进行一定的早期筛查与防控,它的传播率可以降低到2%到5%,感染艾滋病的妇女在怀孕三个月的时候,按照一定周期连续口服一种药物,就可以阻断艾滋病的传播。但是这些地区中的女性在受教育程度上是明显低于男性的,在很多的低资源国家,比如像坦桑尼亚,有18%的女性属于单亲妈妈。

当时EID(艾滋病母婴早期筛查阻断)的服务是怎样呢?患者需要排队就医,在当地的诊所或者医院进行采样之后,放到专门的EID实验室去检查。如果只进行普通检查,很多样本都会被检测为阳性,为了提高准确性,必须到专门的EID实验室去。EID实验室需要通过阶段性的数据采集,进行药品的规划,像Fusia这样的患者在拿到药品时已经经过了层层反馈和规划,真正拿到药品时,其需求已经被严重延迟。

EID中的供给线和需求线

事实上我们可以看到,在整个过程中牵扯到两个线,一个是需求线,另外一个是供给线。其实最早EID采用的是完全人工录入方式,这里面的问题在于,当患者进行检查之后,需要通过人工方式进行层层申报和反馈,这个等待时间非常长。不仅如此,当信息被反馈给供给层,供给层再基于上个月的情况,预测下个月可能会用到的药品量。

这样就会出现一个非常大的供给和需求的反馈断裂。民众没有办法快速拿到药品,甚至有的时候根本拿不到药品,对医院来说,它预测的效率及准确度也会降低。要么产生药品的浪费,要不然就是供给不足。

为了改变低效的工作方式,让真正需要EID治疗的民众能够获得及时的响应和治疗,我们在和当地的相关组织合作中,希望帮助他们利用数字化手段解决这个问题。我们最开始构想的是分别打通需求和供给中的几个关键环节,把在需求层面“从医疗站的人员向上级提交药品需求到区级单位收到的药品需求”这个过程做到电子化。

把在供给层面”省级单位发给区级单位,区级单位发放到医疗站,医疗站工作人员通过药品接受信息,医疗站工作人员发放药品给病房,或者是门诊”的这个过程做到电子化,但是整个体系中的工作人员数字化程度非常低,依旧用手写表格在进行日常的工作管理,最大的问题是如何能够跨越认知和文化的鸿沟,怎么样才能够让用户觉得,这个和他们之前手写的工作方式不会有太大的差异性。

我们并没有采用目前主流的互联网产品的设计和概念,而是以当地民众熟知的实体表方式进行电子化,进行线上的映射,通过制作原型并且邀请用户进行测试,让他们实际的去体验怎么样使用这款产品。

同时也考虑到当地经常停电的问题,采用实时数据传输的方式,在技术层面可以实现本地保存待联线的时候可以自动同步。从而改变他们原始完全靠人工层层审核实体表格的这种方式,逐步变成一个由需求驱动供给的过程。

未来,我们期望能够真正打通需求和供给的两端,实现智能预测。

公共服务设计需要真正结合商业、体验、技术

公共服务设计需要真正链接用户、技术和商业

一切服务系统在规划时都需要从不同的视角进行全面深入的思考,如何在低资源的背景下发挥资源的最大价值,如何考虑可持续性和拓展性。事实上,充分发挥本地优势,因地制宜,将业务、技术和设计紧密结合,是我们在这些低资源地区通过数字化解决问题的过程中,所学习、探索并融入到工作方方面面的最佳实践。

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创新的成熟度

Jay Paap与Ralph Katz在2005年一篇获奖论文《Predicting the “Unpredicatable” – Anticipating Disruptive Innovation》中这样描述创新:

(Innovation) is the interplay between new and old needs, and new and old technologies(创新是新旧需求与新旧技术的交织)

理解「交织(Interplay)」帮助我们解析创新模式。这里提出一个新的概念——「成熟度」以取代简单的「新旧」。对于技术成熟度而言,成熟度等于效能除以成本,即越高成熟度的技术在单位成本上能获得更高的效能;而对需求成熟度而言,则等于接受度和单位成本的比值乘以消费者规模,即越高成熟度的需求则拥有更高用户接受度、更大客户规模、以及更低的替换成本

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技术成熟度

技术成熟度的核心元素是效能和成本:

  1. 效能:技术完成用户目标的能力(多大程度上实现效率、质量、体验、成本、时间等目的),以及对整个系统能力的提升;
  2. 成本:实现该技术的直接成本,以及为了突破外部限制所产生的间接成本。

例如,评价电动车技术的成熟度:

  1. 效能:对完成用户目标的能力而言,电动车的效能似乎很难被消费者直接体会,甚至更差,例如大城市的充电柱体验、冬天的暖气问题(燃油动力汽车在冬天直接将发动机额外热能转化为车内暖气、而电动车则需要从电池动力中输出);但电动车技术可能提升整个城市交通和环境等系统的效能;
  2. 成本:实现该技术的直接成本较高,同时外部限制的间接成本也非常高,例如相关政策、充电设施的建设、现有能源结构的阻力等。

因此电动车技术的成熟度依然较低,特别指出的是,越是对宏观系统产生效能提升的技术,受到现有系统的限制就越大,因此付出的间接成本就越高,反而抵消了这部分效能对成熟度的贡献。

需求成熟度

需求成熟度的核心元素有接受度、替换成本和客户规模:

  1. 接受度:目标消费者多大程度上能够理解这个产品所带来的直接效能的程度;
  2. 替换成本:目标消费者替换现有技术(实现相同用户目标)的成本;
  3. 客户规模:实现某相同用户目标的存量用户、以及市场上因为消费升级或其他因素可能产生的潜在用户的规模。

例如,依然用电动车产品作为例子理解需求成熟度:

  1. 接受度:目标消费者对电动车对直接效能的提升有一定的认识,但并不特别高,消费者对更换电动车没有刚性需求;
  2. 替换成本:购买电动车的直接成本较高、现有城市基础设施的支持度有待提升、使用体验有较大改变(主要集中在暖气、维修、充电、和长途限制);
  3. 客户规模:存量用户(城市出行)巨大,因为城市基础设施和消费升级带来的潜在用户规模也同样巨大。

因此从需求成熟度的角度来看,接受度和替换成本的比值低,但客户规模(存量和潜在)巨大,需求成熟度较低。

创新成熟度的画布

我们可以用一个画布的形式对创新的综合成熟度(技术与需求)进行分析:

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如果我们把电动车产品的创新成熟度放在这个画布上:

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我们发现电动车市场的成熟也许远没有我们想象的那么乐观,我们可以把许多当前的创新放在画布上进行分析,便可以大致感受一个创新的未来前景。

如果我们再将当前流行的AR/VR进行分析,也可以得出以下思考:

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从我们的分析看出来,AR/VR的需求成熟度高,这意味这一旦技术成熟度上升到一定阶段的时候,市场需求就一定能引爆。相较于电动车而言,AR/VR最大的优势在于几乎不受现有方案的影响,这样的创新通常是「范式级改变(Paradigm Shift)」,只需要等待技术瓶颈突破。

创新成熟度X

让我们来假设这样一个场景:

  1. 你拥有一个能够将现有技术效能提升数倍的技术、成本也与当前技术相差无几甚至更低;
  2. 你发现你的客户可以第一时间直接理解这个技术的好处、客户的替换成本极低、同时现有客户和潜在客户规模极大。

流行美剧《硅谷》中的主人公发明了一种能够将文件压缩率提升数倍的算法,剧中他的魔笛手Pied Pipper公司得到了硅谷的追捧。

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仔细分析这家公司,压缩技术效能提升数倍、实现成本与现有技术没有区别、也不存在外部阻力、终端用户直接理解好处(如下载更快)、无缝切换到采用这个技术的服务商(几乎没有成本)、需要数据传输的客户基本就是互联网的所有用户。这种创新如果出现,必然是史诗级的。

而在现实中,无论是技术或需求,我们都不可能获得这么高的成熟度,而更多是整体成熟度的提升,这才是创新最具挑战性的地方,我们不妨用一个「创新成熟度X」来表达它:

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这就是创新成熟度公式,为了达到较高的「创新成熟度」,创新者需要在技术和需求两端思考如何提升。但是不是一个完美成熟度的创新模式,就一定获得成功呢?不一定。

55度杯

曾经有这么一款产品,叫作「55度杯」,这个产品使用了一种最基础的技术、实现了一般的效能(并没有宣传中那样神奇)、通过大量的营销让用户获得了极高的接受度、用简单的产品设计和非高价降低替换成本、并针对一个极大的客户规模。

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要知道这款产品的发布者是一家传统的设计专业服务公司,而并不具备任何产品生产销售的经验,获得如此成功已属不易。让我们用创新成熟度画布来分析55度杯的模式:

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细心的你可以发现,在这五个属性中,这家公司基本都做到了最好,值得特别指出的是客户的接受度,他们花了大量精力包装故事(包括夸大技术含量)用以支撑其偏高售价(接近300元)、最后业界对于产品的唯一质疑就是宣传方式,但从产品策略的角度,这是他们最正确也是最明智的举措。

产品问世后快速成为「爆款」,却又迅速沦落,其原因在于另外一个决定创新是否持续成功的关键,即市场同类模式成熟度和该创新成熟的差距:如果你的创新成熟度远高于市场同类竞争对手,那么你的模式成功的可能性就更高,反之则更低。

在55度杯这个例子中,虽然厂商采用了一个巧妙的技术实现了较高的创新成熟度,但几乎市场上马上就可以通过模仿获得同样的成熟度,这个产品的竞争力骤降;再加上原本巧妙的技术应用因为过度宣传,导致了媒体的口诛笔伐、加上盗版和抄袭不断,虽然厂商声嘶力竭地抵制、大声说情怀,但终究敌不过技术水平过低导致的低门槛竞争。

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因此创新成熟度并不直接和成功挂钩,其背后的竞争力才是,即:

  1. 拉开与市场竞争对手创新成熟度距离的能力;
  2. 提高市场对成熟度的准入门槛的能力。

55度确实是一个成功的产品创新,也获得了巨大的销量,竞争力的短板使其在在短时间内成为「爆款」,却又沦为市场竞争的牺牲品。

写在最后

创新成熟度理论从技术和需求的角度分析一个创新模式是否具备可行性或前瞻性,但并不能对是否成功进行预测。

对于企业竞争力我们谈了很多,这个模型让我意识到「模式」与「竞争力」互相作用的关系,缺少一个逐步成熟的「模式」再强的「竞争力」也只能靠资本贴补维持;而再好的「模式」没有「竞争力」的支持,也逃不开被复制、赶超、并快速淘汰的命运。

创新是用新旧技术解决新旧需求的组合,在判断创新未来前景中需要思考这一组合的整体成熟度,企业的领导者通过选择良好成熟度的「模式」决定企业创新的定位问题、通过构建保护这个模式的持续「竞争力」让企业一直处于领先地位。

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数字化转型的钥匙:创新实验室

无论是主动寻求变革,还是被动追赶变化,每个企业都在组织内外积极寻找新的产品和服务设想。这种探寻的力量逐渐转变为创新实验室 (Innovation Lab) 。在传统行业,奔驰在中国设立创新实验室,奥迪组织创新实验室大赛招募创新项目。在金融行业,革命性的 FinTech (Financial Technology 金融和信息技术的结合) 为科技公司、金融机构和银行带来创新实验室:德意志银行在多个地区成立创新实验室,埃森哲成立亚太金融技术创新实验室推广来自创业公司的新技术,百度与国家开发银行合作设立金融创新实验室。

尽管不同的企业对于创新实验室的具体规划细节各有不同,但有三种典型的模式被广泛地沿用。我们将介绍和分析这三种创新实验室的特色和联系,以及我们在为中国企业建立创新实验室过程中的洞察。

创新实验室1: 用独立的设计视角探寻未来

这种创新实验室的特点是:在远离现有企业组织的地理位置建立创新实验室,同时招募企业外部的人才从设计的角度对产品和服务进行创新探寻。

image_0[IKEA 的 Space10 创新实验室]

宜家在哥本哈根设立了 Space10 创新实验室。这个创新实验室由设计公司 Rebel Agency 帮助宜家进行运营,宜家希望可以通过 Rebel Agency 这股外部力量进行的颠覆性创新,探寻自身产品如何能够在未来改变人们的生活。

像宜家与 Rebel Agency 这种传统的甲方乙方合作关系在演进成为设计创新实验室后,乙方公司有了更充裕的资源进行,甲方公司则收获了持续不断大胆的、和已有文化独立的设计能力和的产品构想。

但是,这些大胆的产品构想在进一步转变为投入市场的产品的时候往往不会那么立竿见影。由于远离企业已有业务和文化,企业内部已有资源和研究成果可能不会很好地被创新实验室所协同利用,设计概念转变为产品时又同样缺少对企业运营资源的了解和规划。

创新实验室2: 通过思考的力量迎接当下的变化

另外一种创新实验室的出发点与前一种截然相反:在企业组织内部,借助以人为本的思考方式,从用户的角度对产品和服务进行创新。

设计公司 IDEO 为德勤设立创新实验室的过程中,并没有单独提出创新的产品设计构想,而是将设计思维的方法和工具带给德勤。IDEO 相信设计创新是人类与生俱来的能力,虽然每个人所展现出来的狭隘上的设计能力有所不同,但是恰当的方法、工具、环境会释放人性中被埋没的创新力量。

image_1[IDEO 为德勤设立创新实验室]

授人以渔的方式,让企业中不同阶级和角色的人才都能逐渐地把传统的只能由设计师进行的思考和设计方式化为己用。最终将自己领域内的专业能力和对真实用户的共鸣,成功地转换成创新产品和服务。

这种创新实验室面临的最大挑战是如何持续推进这种以人为本的思考方式。几乎所有员工都愿意参加几个小时的 workshop 来获取新的灵感。但是能持之以恒地挑战自己已经固化的思维的人却不在多数。没有这种思维上的彻底转变,创新实验室的影响力很难在企业内部生长扩大。

创新实验室3: 把技术放置在创新的中心

如果把企业内部的创新实验室比作一家创业公司,那么”我有一个很好的想法,只缺一个程序员了” 的场景,也经常会出现在以上两种创新实验室中。无论是从设计出发的探寻,还是从思维方式上的转变,在创新实验室产出的任何想法,都需要通过技术的力量才能最终实现成产品和服务。

Clayton Christensen 在20年前提出了使用颠覆性技术 (Disruptive Technologies) 进行创新的理论。有一种创新实验室是由企业内部的IT部门驱动,通过探索如何将已有和最新的技术应用到实际问题中,来激发创新想法,并确保这些想法的落地实施。美国百货公司 Macy’s, Sear’s, Nordstrom, Neiman Marcus 的创新实验室的创始人均为工程师背景。Sear’s 专注了流行的 IoT 技术领域,Macy‘s 在已有技术架构的基础上进行探索。这些创新实验室正是对应 Clayton 理论的一种实践,更好地识别和运用了颠覆性的技术。

image_2[Sear’s 位于 San Bruno 的智能家居体验店]

然而如果企业对于哪种技术真正具有颠覆性并不清楚,那么颠覆性技术将被曲解称为最新流行和炫酷的技术展现形式。过度迷恋探寻这些流行技术,反而会驱使这种创新实验室远离真实的用户。

我们的洞察: 创新实验室的快速启动

创新实验室的多种不同模式说明企业组织应该根据自身资源和已经存在的创新力量特点,规划适合自己的创新实验室方向。我们认为企业组织不应该去尝试寻求某种彻底改变一切的创新,而是可以在现有业务模式和企业文化之上,快速确定创新力量所在,并将其转化成为创新实验室。

从宜家设立 Space10 的过程中可以看到:起初宜家并没有设立这样一个创新实验室的完整规划。宜家是从 Rebel Agency 为其设计的家具系列中发现了大胆的创新设计力量,从而催化决定了 Space10 创新实验室的设立。

2016年3月,我们与一家全球化妆品零售商共同进行了在中国市场的创新探索。在2周的创新实验室快速启动周期内,从业务,消费者,技术三个方向分别探寻创新机会,用设计创新连接未来的技术基础架构规划和业务蓝图。

在快速启动的前期,允许和鼓励这家零售商内不同部门的同事提出多种可能的创新方向,提取商业价值。我们始终保持开放探索的态度,获得了尽可能多的关于这家零售商在中国的业务和资源的洞察。

在快速启动过程中,深入这家零售商的多个门店,对消费者,店员,和管理层进行了立体的观察和访谈。身处这家化妆品零售商炫目的店铺时,我们仔细聆听消费者在选择香水时的喜悦,寻找和自己口红搭配的睫毛膏时的专注,拒绝店员介绍时的挣扎和付款之后拿起购物袋时的满足。离开实体店铺后,我们将这些消费者的瞬间通过情感设计模型进行分类总结,提出了多个充满情感变化瞬间和矛盾的设计挑战,例如:如何能够让一位某个品牌产品固执忠实的老顾客,愿意尝试促销活动中推荐的新商品?通过在这些不可能的答案中寻找可能,我们与用户感同身受,将不同用户对于美的共同追求和对这家零售商品牌的感受,融入到我们的设计理念中。

在快速启动的后期,借助对行业和用户有效的洞察,我们再次与这家零售商的同事一起通过多次协同设计,将多个设计创意快速迭代。在进行设计创意方向的最终选择前,我们分析研究了这家零售商现有技术基础架构需要如何演进,以实现这些创新设计。

可持续的影响

我们认为创新实验室本身不会有一个固定的形式,这个简单的名词背后更多的是代表一种思维模式:它督促身在创新实验室中、和创新实验室外的观望的人们更具有创新性思维 (Innovative mind),站在盒子以外 (Think out of box) 去思考。这样的创新性思维方式才有 可能为企业在数字化时代转型寻找到真正的钥匙。

在与中国企业的合作探索中,我们定义了这种创新实验室的快速启动方式:通过进行一个2-4周、规划和评估相辅相成的小型创新设计,有效并且富有成果地帮助企业开启创新之旅。我们相信创新的力量存在于每一个企业组织中。

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不要让预算出资成为创新的绊脚石

先讲两个故事。2014年,和某客户IT团队讨论如何对产品进行滚动规划,团队非常认同应当根据每次发布后的用户反馈来调整计划,我们详细辅导了相关方法。然而实行半年后团队抱怨这种持续规划意义不大,因为规划中能够调整的仅仅是一些小的优化工作,而对于主体业务需求,即便用户反馈对自己用处不大,团队依然不得不继续做下去,因为这是年度目标里已经提出来,给领导汇报了的。

另一件故事则发生在最近。我们帮一个小客户解决基于GoCD做持续集成中面临的技术问题,在辅导中我们让客户意识到,GoCD不仅仅是基本的开源CI工具,更可以端到端地自动化从代码提交到生产发布的整个流水线,实现持续交付。团队负责人认可这样的自动化流水线对当前提升整体效率和协作非常有意义,可以解决现在面临的很多痛点。然而当把这个诉求提交到上层领导时,被告知今年的预算里没有计划这方面的投入,需要放到明年的预算中……要知道当时才刚进入5月,距离明年还要过8个月,团队负责人非常沮丧。

传统的集中式年度预算

在如今社会和技术飞速发展的时代,一个组织要进行产品创新或过程改进面临着很多不确定性。新的想法、市场新的趋势以及组织需要尝试更好的工作方法、工具,这些机会随时都可能浮现出来,你无法预先准确知道。然而一个组织的目标和投资(如分配给某个产品一年的预算)若按年进行规划,那我们谈论的”敏捷”、“精益”,要想进行实验并根据实验反馈来持续设计产品的理念就无法产生其应有的效果,只能在一些细节上微调。

很多传统企业采用的是年度预算制度,由高度集中的部门来审核和批准自上而下各个层级部门的预算,这份预算里包含了对一年目标的设定,一年能够花多少钱,要怎么花,花到哪儿。中央的预算管理部门核心目标是驱动组织各个层级都有正确清晰的目标,准确地管好花好每一分钱。然而却忽略了一件事:组织所能掌握的信息是有限的,预测失误会时有发生,一旦外部环境发生了变化,组织能够多快地改变原有目标和出资?

各个部门因为一年只有一次主要的机会获得预算,而资源总是有限,不可避免都想方设法堆砌很多理由,编制数据,相互竞争尽可能拿到多的预算。即便拿到的预算超过了实际需要,每个部门也总会想方设法将它花完,不然明年的预算就可能减少。

image_0这种集中式的年度预算制度虽然在过去几十年来证明是一种成功的治理机制,促成了很多企业的成功。然而在今天,尤其是在创新研发领域,在面对激烈的市场竞争,需要持续创新的场景下,这样的制度越来越开始制约着组织的适应力、响应力,造成非常大的浪费,很不”精益”。

将预算出资与财政年度分离

这种机制主要的问题在于它将”设定目标”、“预测”和“资源分配”几件事情揉合到了一起。要建立更有适应力的预算制度,首先就是要分离这三个关注点,将预算出资与财政年度分离,如下图示:

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设定目标

有些企业管理者将团队承诺的工作内容当做目标,比如年度目标是

“要建立一站式的智能化数字运营平台”

“要完成12个省份的门店系统推广”

“要完成80%产品的看板实施”

这样的年度指标并不是从组织发展的真正目的和关键绩效角度进行衡量,而只是个别人认为可以达成某个真实目的的解决方案;相反它锁定了组织达成真实目的可选择的解决方案,忽略了不确定性,形成一种强控制文化。如果中途发现这样的解决方案并不是最有效的途径,通常也会继续做下去,因为是否完成该任务决定了个人的年终绩效。

目标应当根据组织真正的目的和关键业绩来衡量,比如上面的例子可能想要达成的真实目的是

“提高投资回报率”

“扩大用户量”

“缩短IT交付周期,提升对市场的响应速度”

进一步要衡量组织是否在达成这些目的的道路上取得了进展可以设置量化的目标,并选择合理的度量手段,例如:

“单用户收益提升15%”

“用户量提升30%”

“平均交付周期(TTM)降低30%”

组织的目的是相对恒定的,而达成目的的解决方案可能有多种,衡量指标并非一成不变,各业务、产品或职能团队应当有足够的自主性通过实验来找到最有效的方案,必要时可以和上一级协商调整目标,只要是有利于更好地实现最终目的。

更重要的是,不能将指标达成作为绩效考核的依据,一旦度量成为影响薪资和晋升的考核指标,将激励人们为了达成短期指标而牺牲掉在长期对实现真正目的有帮助的投入,甚至数据造假。切记一句名言”你度量什么就会得到什么”,唯一破解度量悖论的解药就是将度量指标和绩效剥离。

滚动预测

预测是传统预算制度中要做的第二件事,中央的预算管理部门根据每个部门提交的计划工作内容、预期收益以及清单中每个工作项预计需要的成本统计来决定是否分配资源,分配多少。如果我们所处市场环境是完全可预测的、缺乏竞争的,这种方式可以让经营者更高效的进行管理;然而这个条件在现代商业环境中越来越不现实,年度预测带来的更多就只是假象了。而且要在年初编制出这种对工作内容及成本收益的预测总是让人伤透脑筋。

预测这项工作本身不会给用户和客户创造任何价值,从精益的角度讲在这上面花太多时间就是”浪费”!组织各层级要充分接受未来难以预测这一信条,努力摒弃掉用来做未来不切实际预测的大把时间,更不应遵照一份僵化的计划来开展工作,而是致力于将时间真正投入到为用户和客户创造价值的工作上。

那预测还要做吗?从提供可预见性和识别管理风险的角度,预测对于内部管理或外部投资者有一定帮助。但要减少浪费、提高组织适应力,预测的周期就必须缩短,而频率要提高。

有一种已被很多企业验证的有效方式是”滚动预测”。将对未来的预测分成几个周期,每个周期都较短,比如一周或一个月。当前近在眼前的预测周期确定性高,可以较详细地列出,而对越远的周期进行的预测就越模糊。当每一个预测周期要结束时,就在最远的周期之外追加一个相对模糊的周期目标和预测,这个活动应基于现有信息快速完成,不必追求高准确性。而且整个由近及远的预测数据会根据最新获得的信息持续调整。不确定性越高,要求适应力越高的环境下,这样的周期就越短;在极致的探索性工作中甚至没必要做任何预测。

比如在软件研发过程中我们推荐进行三个版本的滚动规划,可以采用类似用户故事地图这样的方法。版本周期根据产品特征而定,通常不超过1个月,只有最近一个版本团队需要确定每个工作项都已进行了清晰的定义,确定其工作量估算,确定团队可承诺的交付范围;而后一个版本只是暂列出已知可能要做的工作,也许还没有定义清楚,以识别和管理风险、展现产品演进方向为目的;再之后的第三个版本基本不做具体工作的计划,只是粗略地列出可能的机会,模糊的目标。

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动态资源分配

最后,当目标设定对齐了组织目的,指标变得可变,不再做年度预测,那么基于预测的资源分配自然也不再是按年来审批。如果团队发现了新的机会想要开展一项原来规划中没有列出的项目,不得不提交一份详尽的报告,走一个冗长的流程来获得领导认可和预算部门的审批,结果可能要么团队会放弃,要么资源审批下来机会却已错失,要么申请被流程否决;这对于创新和实验是一种严重伤害,自然而然就产生了官僚型的文化。

资源的分配应当变得动态,在需要时就可获得,不需要冗长的流程,不需要预算部门的审批,立即就可以投入创新实验、持续改进和采纳新的方法和工具。要在机制上支持动态资源分配,组织需要做的是给团队明确的方向,正确的价值观,找到对是否取得进展可量化的衡量指标,同时给团队设置一个边界,比如不能违反的规则,在一定时间段内的出资上限。当团队要开展新的工作,只要有助于实现目标,出资总额没有超过上限,工作就可以立即开展。

出资决策权力下放

从另一个角度讲,这必然需要打破传统企业的集中式出资决策,必须将权力下放到真正最了解实际工作,最有创新激情的一线团队。团队有足够的自主权力在组织所设定的边界范围内将资源投入到当前最有价值、最有助于实现目标的地方。

工作不要求与事先的计划相符,有充分的自由和能力去执行,只要通过可衡量的指标体现出团队正在实现组织目标和愿景的道路上正不断取得进展。如果持续没有进展,那么后续的出资就将面临问题。这里上层组织对下层应当坚持一个”辅助性原则”,即上层组织只有在下属部门无法有效做出决策时提供辅助,否则就应当放权;同时上层组织要有能力对实际的支出和进展进行监控。

各级组织要有能力自主决策,整个组织就需要大力支持内部的信息透明和共享。越是信息封闭的系统就越不得不将所有的决策都由最上层来制定,而带来的就是整个组织的低效,僵化。

瑞典商业银行曾经举步维艰,在银行业变革和大量小银行的竞争冲击下客户纷纷流失。于是瑞典商业银行请一位小银行的创始人瓦兰德来担当CEO。瓦兰德上任后进行了一系列改革,其中最重要的就是实行了激进的分权化,并且完全摒弃了原有的预算编制流程。

各分行的经理有很大的决策权,一个客户公司的所有额度都由与其有客户关系的分行经理决定和控制。这给组织带来源自一线的快速适应力,使得各级领导者不再专注于详尽的预测和计划执行,而是关注客户服务和持续改进。对各级管理者的考核不再是预算的完成情况,而是对齐组织真正的目的和收益,比如总行、分行的权益回报率、成本收入比、人均利润率、全员利润率等成效指标。

当然这样的分权管理体制需要有与之相适应的企业文化,减少约束,原则重于流程,以及严格的财务监管体系和中央信用体系。最终瑞典商业银行的改革成效卓著,极大提升了客户满意度,在同行业中权益回报率与花旗相当,而不良资产率非常低。

其它进行了类似预算制度改革的还有丰田汽车、西南航空等。现在很多互联网企业在激烈竞争和追求创新的激励下也在积极探索和采纳超越预算的方法,比如Facebook。根据CIMA的一份对英国企业的调查显示,有超过55%的企业在尝试对传统预算制度进行改革,尤其是让基层管理者更多参与到预算决策过程中,给予更多自主性。

持续小额出资有利创新

在和有些企业管理者交流时,听到他们抱怨,在新产品和服务上投入了巨额资金却还是失败了,而一些创业企业没有多少资金却做出了令人喜爱的产品;有些创业企业在取得一些积极进展后,投资方就开始注入百万、千万资金扩大团队,然而不少这样的团队和产品很快就死掉了,大量资金被浪费。

对于投资规模和创新的关系普遍存在一个误区,那就是创新必须依靠大量的投资,在企业组织中、在社会中普遍有这样的观点。不可否认,没有资金会让任何事都举步维艰;并且多少资金算多,多少算少也因产品特征而无法简单界定,需要投资者去思考;但资金越多和创新越能成功之间没有必然联系,甚至过多的资金会阻碍创新。

诞生于英国剑桥的ARM是一家芯片设计公司,自己不生产,只对外提供授权。其最初版本是上个世纪80年代两个英国人Sophie Wilson和Steve Furber设计的,相对Intel芯片其最大的特点就是低功耗、低成本和高性能,如今像高通、诺基亚乃至苹果的芯片都是基于ARM的架构,它所设计的芯片如今已经成为几乎所有移动设备的心脏。

当ARM的老板Herman Hauser在接受访问时被问到,为什么ARM能做到,而当年的Intel,摩托罗拉却做不到时,他说:”回过头来看,当时在我们决定做一款微处理器的时候,我认为我做了两个重要的决定。我信任我的团队,并且给了团队两件Intel和摩托罗拉永远不会提供给他们员工的东西:第一是缺钱,第二是缺人。他们不得不保持简单。”

我们必须清醒地认识到,创新的想法大多数都是错的。在创新的早期阶段,最重要的事情是通过实验降低不确定性,从技术、设计到商业模式的各种不确定性。有限的资金加上迫切想解决问题的创新者会将所有的精力聚焦在用户,而不是某领导或自己随意拍脑袋想出来的想法;对每一分钱的珍视才会让创业者用心去发现和投入到最有价值的工作上,让一切尽可能保持简单。这对于任何产品的研发都至关重要。而过多的资金很容易让团队开始脱离对用户、对价值的关注,开始挥霍资金为所欲为,开始不必要地过早走向规模化。

对于一个组织什么才是创新最需要的?它更需要的自由的环境、生机勃勃鼓励试错的文化,需要那些富有激情的,全力投入的的团队,需要和用户建立紧密的联系,而这些条件和大量的投资并不太相关。

支持创新和有适应力的出资决策应当是持续的、小额的。采用动态资源分配的方法,采用小步快跑、步步为营的策略,用心地培养和关注早期用户,基于真正与组织愿景、关键用户和业务成效相关的量化指标对创新探索所取得的成效进行衡量,随时准备修正解决方案,甚至停止投资。我可以给你一个有趣的办法来评价一个产品是不是真的创新,还是模仿,如果它的成功是在短时间内靠大量投资促成的,那它就是模仿。

围绕业务,而非按职能进行出资决策

最后,要支持组织的各层级能够自主灵活地进行有效的出资决策,进行动态资源分配,必不可少的是对成本和投资产生的收益进行实时的衡量。这在强职能化的组织结构中非常困难,按职能部门进行的预算和成本支出很难清楚地划分到各个业务线或产品。只有组织治理结构完全向业务、向产品看齐,才有可能清晰地计算出投入在每项业务或产品上的成本。

从全局来看,我们要将精益和敏捷的思想和方法在组织中规模化,仅仅在产品和团队层面进行改革是不够的,产生不了其应有的收益。组织最终目标是要能持续创新,具备灵活性和适应力,最大化创造的用户和业务收益。这需要企业经营者将精益思想运用到企业运营层面,其中最重要的因素之一就是财务预算和出资能够具有足够适应力,快速灵活调整,聚焦用户服务而非内部流程和考核,从而唤起组织创新活力。我一个同事开玩笑说”钱敏捷了,什么都敏捷了”,其实道理就这么简单。

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数字化时代的企业创新

历史和现在

回顾一下过去几十年技术在商业领域的变革历程,我们发现了三个主要阶段。

经历了黑客和科学怪咖驱动的年代,信息技术在80年代开始大规模进入了商业运营当中。这个阶段计算机的主要作用是把人工活动自动化,会计电算化就是那个时期的一个典型场景。

到了1995年,互联网开始兴起。新兴的互联网公司突破了地域的限制,大幅扩展了对客户、商品品类的的覆盖,而透明的价格将很多市场拖入了价格战的泥潭。这个时代,技术公司和传统公司的关系多是线上和线下两个平行模式的竞争。

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这个情况持续到了2010年左右,物理和数字体验的融合开始触发崭新的提升用户粘性的方式,各种以技术为引擎的的创新业务增长模式开始出现。那么为什么这些技术驱动的业务创新是发生在现在呢?

  • 首先,是技术的进步。

云平台这样的基础设施让企业从跟业务无关的IT活动当中解脱出来。移动技术、IoT和社交平台的发展,以及新的数据技术和能力,带来了业务体验的重构和融合。

去年我们还在想象这样一个场景:你向着身边的一个移动设备,手机、手表或是一个VR、AR设备,发出指令。云端运行着Siri这样的机器人接收并理解了这个指令,通过跟你的几轮互动交流,进一步澄清你的指令,完成你需要的服务。今年这就成为了现实。最近ThoughtWorks和渣打银行(Standard Chartered)合作了一个创新项目,开发了一个“智能镜子”,用户可以与这个镜子通过语音交流完成查余额、转账等金融及其他附加生活服务。
这个场景中出现了几种正在发展中的的技术:人工智能和语音识别,数据分析和机器学习,基于机器人之间对话的智能接口,以及语义网络。

  • 然后,是消费行为的改变。

更加多样化的数字化手段,让用户更方便、随时随地用不同的方式使用各种服务。新一代的消费者跟像我这一代对产品和服务的期望有着很大的不同。我的女儿在三岁时候,只要看到任何长得像屏幕的东西都会伸手去尝试触摸,如果发现没有反应,她就会喊:”爸爸,这东西坏啦!”

这种消费行为的变化,正在从零售、娱乐这样的行业,向汽车、金融等行业快速延伸、渗透。

  • 最后是跨界的挑战者和法律法规的变化。

我们看到银行把阿里、腾讯和京东列为最有威胁的竞争对手,而媒体公司,搜索引擎公司都开始造汽车了,共享平台则侵入了出租、酒店等专业领域。技术的进步带来了竞争格局的剧烈变化。

同时,我们看到政策制定者的态度却出现了转变。这些产生变革的行业本来都是有严厉的法律、法规来约束,想要玩点新花样需要经过各种复杂的审批,甚至是新政策的制定。

而现在,我们看到监管机构倾向于先不强势干预,让子弹飞一会儿,在对新兴事物的发展经过一段仔细观察之后,才开始采取行动,引入或修改规则。我们看到互联网金融P2P就经历了这样的一个过程。

新挑战

对于企业的领导者们来说,这些变化带来了几个非常重要的挑战。他们需要在业务和技术的演进和变革之间找到平衡。商业领袖们需要确保中短期主营业务健康发展和效益,同时在快速变化的环境之中建立跨越更长时间区间的愿景并完成变革,也就是我们到底是在管理今天还是在管理明天,这两个目标之间会有着持续的冲突。

他们还面临新兴企业的挑战。这些初创企业要么由于其创新的业务模式,要么由于资本的追逐,可以用优厚的待遇加上梦一般的预期,从市场上吸引了一大批技能、素质出色的员工。这些员工从哪里来的的呢?他们大部分要么直接从学校,要么从传统企业择优而来,导致很多企业面临巨大的挑战,难以获取和保留匹配的新型技术人才。

领导者们还要面对企业内部存在着的各种抗体,这些抗体对新的基因像病毒一样排斥。原有的机制,可能存在着冲突的绩效评价和激励设置;原有的思维模式,可能要求一定要规划好,消除不确定因素之后才行动;原有的员工,对于学习新知识、新技能、新工作内容有恐惧和抗拒;最后,更不用说新模式可能会对原有的角色,原有的利益结构造成的冲击。

科技即商业的创新策略

面对种种挑战,很多勇于变革的企业开始了自己探索,走出了自己的路。ThoughWorks有机会跟这些团队合作,因此有幸看到了各种不同的创新方式,主要可以分为四个类别:流程创新,体验创新,模式创新和资产创新。

大多数企业从局部的实验开始,流程和体验的创新,重在发挥在原有业务领域经验和资源的积累,运用新的技术建立独特的优势。引入外部跨界经验的同时,通过招聘和培养有机、渐进地建立内生的新能力。具备验证、试点的成功,大大降低了后续推广的阻力,以至于最终在思维模式和行为模式上产生由量变到质变的革新。

模式和资产的创新,要么是新起炉灶,要么是有魄力的领导层在高执行力的组织里,在结构和思想层面推动新生。虽然利于克服陈旧机制的束缚,乃至传统力量的抵制,降低了温水煮青蛙的风险,但对于条件不具备的组织,由于内外因素产生变局,半途而废的风险仍然很大。

1. 流程创新

流程创新主要关注运营层面。过去,我们的努力方向是利用数字化加速现有业务流程,提升效率;现在,我们强调的是响应速度,让业务一线能够捕捉转瞬即逝的机会窗口,紧跟甚至引导客户购买品味的变化。

这个变化起始于移动和物联网技术越来越多地进入到企业运营的过程,而以机器学习,深度学习等为代表的先进数据分析技术则提供了由量变到质变的基础。

ThoughtWorks跟英国零售商Morrison合作的移动店内应用,实时跟踪门店上架商品的库存情况,帮助店员及时主动补货,而快捷的订货流程让店内数据录入时间每周减少12小时。同时,针对销售、库存数据的智能分析,能准确预测消费习惯和趋势,优化供应链,由此在试点的区域市场每年新增4百万英镑的价值。

在中国,ThoughtWorks跟一家大型国有银行合作,为了让银行把有限的营销资源,快速高效的定位到最有可能做分期付款的客户。我们将客户账单相关数据提取特征值,转换后通过机器学习算法进行训练。不断调整假设、算法,优化模型。根据模型筛选后的名单,其营销成功率出现了指数级的提升。

2. 体验创新

体验创新是通过全面分析可能的各种用户触点,运用最新的感知、互动技术,打造全新服务及产品体验,并利用数据分析和预测技术定制个人在不同场景下的体验。

Gaylord酒店集团为了有效地制定口口相传的营销策略,分析酒店名字在公共和社交平台每次被提到的情况,识别和收集每次激发客户推荐和赞誉的线索,以及当时客户在酒店停留的时间点,比如,他们发现了几个最大的影响因素都是发生在客户到达后的前二十分钟。

当全球著名的化妆品零售连锁 – 丝芙兰(Sephora)打算开始下一代移动战略的时候,把体验作为创新的核心要素。Sephora和ThoughtWorks建立了创新实验室,一起经过10天的碰撞,完成了3次设计挑战,在8个方向上对多种业务和产品现状提出了创新想法,最终形成了数个完整的设计创意和用户场景。

3. 模式创新

模式创新运用精益企业的思路,正视创新当中的不确定性,形成体系化创新的机制。

最近日本住友生命保险公司(SUMITOMO LIFE INSURANCE)开始跟软银合作设计新的保险产品。这些保险产品的保费将与参保人的健康状态和运动状况等联动。软银利用其在步数等运动数据的收集和分析等领域的技术积累,以及在可穿戴式设备上的优势,帮助住友生命保险量化评估参保人日常生活中的步数、运动、体检数据。结果分为5个等级,若患病风险属最低一级,次年保费将下调两到三成。

这是一个新的模式,我们在把这种模式创新纳入到运营体系中的时候,通常会经过几个步骤。

  • 以理性和创造性思维,提出针对市场、用户、模式的假设。
  • 根据假设设计一系列创新型想法。
  • 以最小的成本,大胆尝试新模式,以有效的指标,快速验证假说和想法的用户价值。
  • 同时积极主动的行动,对验证出错的假设做出调整,转换方向。

华瑞银行是首批成立的民营银行之一。华瑞银行CIO孙中东表示:”智能手机的普及使得客户行为模式正在发生巨大的转变,银行如果再不把服务线上化、移动化,就会失去客户,失去所有的基础和来源,因此移动互联网化是一个必然趋势。”

因此华瑞银行的策略是移动先行,将服务场景入口直接植入占用户大部分生活时间的社交应用平台中实现银行业务数字化,达到零售业务与互联网业务的整合统一,探索个人金融的创新模式。

其中的一个大胆尝试是寻求一种全新的获客方式,差异化跟传统大型金融机构和大型互联网平台竞争。欧洲金融服务俱乐部的主席Chris Skinner在他的《Digital Bank: Strategies to Launch or Become a Digital Bank》一书中提到,银行的一个内在价值和优势是安全,在数字时代应该成为”信息安全的中心,为客户提供数字资产的保险箱”。

ThoughtWorks和华瑞银行一起完成了”极密”产品的打造,实现了银行保险箱业务从实物到虚拟的形态转变,从保管实物资产拓展到了保管数字资产。这种创新在国内金融行业实属首见,在海外也未见宣传。

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华瑞银行和ThoughtWorks将”极密”的功能锁定为:“自己专属的密码管家、国密防护的安全云盘、真假莫辨的隐形空间”三大特色服务,并且通过TouchID、视频云直播、银行卡号OCR识别等技术手段助力体验提升,在安全性和实用性之间做到了很好的平衡。

4. 资产创新

在5月份,汽车制造商福特宣布以1亿8千万美金($182.2million)投资云计算公司Pivotal,福特CIO加入该公司的董事会的时候,让我们看到一种更加激进的方式 – 建立新的资产板块实现跨越式的发展和突破。

 

去年海航生态科技的成立就是这样的一个动作,承载了一家大型企业在数字时代新的愿景和战略。海航生态科技整合了海航集团旗下的技术资源,形成了一个创新科技平台,目的是构建由IT向DT转型的创新产业生态圈。

作为咨询合作伙伴,ThoughWorks跟海航生态科技一起,根据麦肯锡的三个地平线发展模型梳理了短中长三个视图的策略。

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地平线一是守卫和拓展核心业务。在这个层面海航的策略是创建精益企业架构,培育生机型文化。海航认为,传统企业功能隔离的组织结构,羞于尝试、羞于失败的作风,以及重流程、轻主动的文化,是新时代形成技术竞争力和创新力的束缚,因此决定依据精益企业的理念设计创新组织和机制。起步是围绕现有产品和业务的核心价值流,建立卓越用户体验的核心研发体系。

地平线二的重点是投资和建立即将涌现增长动力的业务。海航在这个层面的目标是建立科技核心组织,以先进科技企业的模式开发和运作零售多渠道、物流服务、医疗服务等平台业务。

地平线三是尝试和创造有生命力的可选未来业务。这个层面的规划是构建以人工智能、区块链和IoT等先进科技驱动的差异化服务。image_3

总结

从这些逐渐浮现的创新型企业的战略中,数字化技术已经不再仅仅是业务的支撑,而是深度融入到业务模式当中。引领这样变革的企业大多呈现出了三个共同的特点:

  • 拥有踏入陌生领域的勇气,设计容纳失败的组织机制,实验新的业务、运营、盈利模式,适应不断变化的买方行为。
  • 积极以创新项目支撑宏大的业务愿景,整合数字化企业核心系统,投资于业务敏捷性和响应能力建设,朝精益企业思维与敏捷技术转变。
  • 认识技术的战略角色,将技术提上重要议程,领导层和商业层面对技术创新的投资,雇佣关键技术专家,并且反思组织结构与角色。

最后,我们看到,在这个差异化和定制化的时代,仅仅学习拷贝业界先进实践,跟先进的同行站在一个起跑线上已经不足以保障基本的生存空间,体系化创新已经是是基业长青的必要前提。

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