赋能新零售,企业数据能力建设三部曲

【摘要】

无论是新零售还是Omni-Channel,零售业的本质没有变过,依然是成本、效率和体验,变化的只是着力点的不同。如今,消费者和渠道的协同组合带来了“无界”和“精准”的两大要求。其背后的支撑很大程度上将由企业的数据能力所决定。对于传统零售业,数据能力的建设需要从三个方面进行考量:UNI-ID,数据中台建设,应用场景规划。


新零售的兴起

“未来的十年、二十年,没有电子商务这一说,只有新零售 。”这是马云在2016年的云栖大会上提出的,也是“新零售”这个词第一次出现在人们的视野里,一时间似乎每家品牌商/零售商都在思考自身的新零售转型。

如今,新零售已成为了一个老生常谈的名词。我们也观察到:

  1. 新零售领域正在通过连通全域数据、重构整体交互的方式来实现传统人、货、场三者的关系。
  2. 传统零售模式面临着数据割裂的状态,无法实现品牌商与零售商、零售商与消费者、消费者与产品、产品与服务四个环节的联通,形成闭环。
  3. 电商巨头玩家的进入对新零售的整体架构进行了重组及再融合。

在整个新零售领域,由电商平台,互联网巨头,以及传统零售商扮演的玩家开始通过电商模式创新、线下模式创新和融合创新模式尝试新零售下的不同实践。

在这样的大环境下,新风口、新技术、新物种、新玩法不断涌现,资本、新玩家不断涌入,零售行业呈现出了多年来未见的活跃气氛。越来越多的品牌商开始强调以“消费者”为核心,他们希望了解消费者的心理并投其所好,提高经营效益。甚至连奢侈品牌也不得不放低他们高冷的姿态,开始关心起了流量,线上购买和小程序。

新零售的本质

同西方150年以来爆发的零售革命一样,中国从20世纪90年代中期开始,也爆发了一场综合性的零售革命。但无论是百货商店 、连锁商店、超级市场还是电子商务等不同形式,不同阶段的零售发展始终围绕着“成本、效率和体验”展开。

从新零售的特点上来看,我们将其归纳为:线上线下同品同质同价。其中体现了成本、效率和体验的全方位融合。为了实现这一融合,在新零售的背景下,渠道依然是核心的要素。线上企业与线下商家的全方位合作即是对渠道概念的进一步拓展,更是对渠道作用的再一次升级。

消费主权时代的到来使得需求越来越个性化和多元化。消费者的关注点从性价比、产品功能等共性特征转向美学设计、价值标签等个性特征,这对产品和零售的适配度提出了更高的要求。消费者正在扮演更加积极的角色,从被动接受和选择到主动影响和创造。这也让品牌方不得不从品牌为中心转变为以消费者为中心。如何整合碎片化的媒介渠道,提供一体化的购物体验,逐渐成为他们真正关心的内容,

零售业的本质没有变过,依然是成本、效率和体验,变化的只是着力点的不同。新零售时代,消费者和渠道的协同组合带来了“无界”和“精准”的两大要求。其背后的支撑很大程度上将由企业的数据能力所决定。

传统零售的数据困局

为了更好的理解传统零售的数据困局,让我们先来看两个例子:

家乐福

1995年进入中国的家乐福,以主打线下商超为主。2009年家乐福营业额开始下滑,但直到2016年底,家乐福才开始试水APP和线上购物等尝试。但是APP的体验反馈相当差,缺少用户数据和浏览行为跟踪,无法有效的将线下的流量吸引到线上。商品方面,品类相对固定,无法提供网红产品。物流方面,不具备自有物流的能力,所以面对新零售的体验,家乐福在消费者,商品销售和物流效率的体验上都非常的差。对市民特别是年轻人的吸引力明显不足。运营模式日渐丧失其应有的活力。

盒马鲜生

2015年成立后,利用两年多的时间打造了独有的“新零售”商业模式,在2017年底开设了25家门店。盒马鲜生的商业模式来自于线上线下的整合模式:通过实体门店实现建设品牌与引流、提升消费体验、同时还作为仓储物流中心,而线下APP则成为主要销售渠道以及搜集与分析消费者的界面。另外,盒马鲜生基于“吃”的应用场景,把超市跟餐饮结合,建立新零售业态。

根据普华永道2017年零售业的调查,约52%的中国消费者通过移动设备或智能手机购物,41%的中国消费者通过社交平台获取促销信息。相比之下,这一数字在全球仅达到14%和34%。(数据来源:pwc《中国零售业: 智慧开启未来》)随着时间成本的提升,以及大量信息来源可供选择,国内消费者碎片化购物已成为常态。

传统零售业迫切的希望跟上新零售的主航道,但当他们尝试转型的时候,却发现了渠道分散、客户体验不一、成本上升、利润空间压缩等多个困局。当提及传统零售企业面临的巨大挑战时,30%的决策者认为受限于预算,21%认为太多遗留系统需要变更,20%认为难以和现有系统集成。(数据来源:pwc《中国零售业: 智慧开启未来》)

那么是什么造成了这些困局?又是什么让传统品牌商/零售商无法有效的整合自身的渠道资源,更好的实现以消费者为中心?为什么有着互联网基因的零售企业就能打破这些困局呢?

答案或许正是传统品牌商/零售商过早的拥抱了现代化IT建设。其庞大厚重的IT基础设施无法支撑全渠道时代下,随需应变的数据能力要求。

比起有着互联网基因的零售企业,他们更早的采用了商业套件,更早的使用传统的ERP,CRM等系统,通过数据仓库来管理企业的商品数据,客户数据,企业运营等数据。这些数据之间以相对独立的方式运行了几十年,横向扩展性差,数据拉通性也不够理想,最终造成的是实体门店、电商(自建官方商城或入驻平台)、社交自媒体内容平台、CRM会员系统的数据割裂严重。为了满足新零售时代下对于消费者和渠道利用的要求,传统品牌商/零售商开始被迫的使用独立部署的方式响应业务发展带来的需求。应用烟囱一个接一个的竖起。让本身就无法实现数据拉通的IT架构雪上加霜。

对于IT部门,他们有心无力,既缺乏转型的技术能力,又得不到企业内部的有效重视。对于业务部门,缺少有力的IT能力的支持,创新的业务实践也无法快速展开,更别提拥抱新零售了。

突围困局:建立数据能力

今天,以数据智能推进品牌建设,精准运营用户,已经是全球众多品牌的“战略标配”。数据越精准,企业产品开发的风险便越小,生产成本和损耗也会变得更低。同时,企业对消费者的感知也会更精确,营销费用也比较低。而这些数据,靠传统渠道是无法获知的。

新零售体系下,要求传统品牌商/零售商以消费者运营为核心,以数据为能源,实现全链路、全媒体、全数据、全渠道的智能化运营。从上图的零售业数据应用金字塔模型中我们能看到,用户唯一ID(用户画像),数据拉通能力是企业进行业务运营(成本,效率),用户洞察与体验优化(体验)的基石。因此,对于传统零售业,数据能力的建设需要从三个方面进行考量:UNI-ID,数据中台建设,应用场景规划。

UNI-ID(统一身份识别体系)

目的

品牌商/零售商想要了解他们的顾客,必须先回答以下6个问题:

  • WHO——顾客是谁,他们到底长什么样子,有什么偏好?
  • WHEN——他们一般什么时候来,多长时间来一次,一次来多久?
  • WHERE——他们一般都会去哪些位置,这些位置之间有什么联系
  • WHAT——他们来的时候都做了一些什么事情
  • WHY——为什么要做?可不可以不做?有没有替代方案?
  • HOW ——他们是怎么做这些事情的?如何提高效率?如何实施?方法是什么?

在全渠道时代,这些问题的答案分布在不同的消费,行为,兴趣,社交等数据中。为了勾勒出真实的用户,我们就需要建立基于消费个体/群的身份识别体系。汇聚碎片化的用户信息,对应到个人/群体,才能360度地描绘出基于消费个体/群的画像,帮助企业更好地进行消费者资产管理。进而对这个虚拟的人进行全景分析,分析内容兴趣偏好、购买偏好、态度偏好等,基于这些数据,为品牌的决策提供数据支持。

做法

很多企业的管理者都已经意识到,在新零售的环境下,不仅要采集用户的线上数据,更需要采集线下的数据,这样才能让用户的行为数据从独立的信息孤岛,真正串联起来,实现由点到面的质变。

为了实现UNI-ID,可以从两种方式进行切入:

运营驱动型UNI-ID

不是每一个传统的品牌商/零售商都可以一蹴而就的实现UNI-ID的能力建设。面对割裂严重,甚至是残缺少量的用户数据,企业需要一个较长的改造过程。在这期间,回归本源,通过运营流程的设计引导用户按企业希望的方式提供关联性数据,可能是一个更加理性和有效的方式。

所谓的运营驱动型UNI-ID,是指品牌商/零售商先以可作为唯一ID的手机号码或者身份证号来标识不同的顾客;通过对现有渠道数据采集方式和内容的梳理,分析线上、线下不同用户触点间为了达到统一身份识别所存在的差异;针对这些差异,设计对应的运营流程来补全缺失的数据。如:线下表单注册,到店注册好礼,手机互动等。逐渐积累数据过渡到以数据驱动的UNI-ID的建设上来。

数据驱动型UNI-ID

数据驱动的UNI-ID属于相对高阶的玩法,需要企业已经积累了一定量的消费者数据,且在多个渠道上有不同的触点可以不断跟踪获取消费者行为的增量数据(如:Wi-Fi指纹、MEMS、蓝牙推送、NFC会员卡、3D传感+视频监控、线上埋点等)。

在建立UNI-ID体系的时候,不再需要通过手机号码或身份证号这些信息来形成用户唯一标识(当然,如果存在,效果更好),而是通过采集所有消费者账号、行为数据等重构为一个虚拟的人。通过数据分析、机器学习等技术对用户建模,将增量的用户行为数据归并到虚拟消费者身上,随着行为的越来越多,数据越来愈大,标签越来越多,这个虚拟消费者就会越来越趋近于真实世界的那个他。

数据中台

目的

无论是UNI-ID,还是智能零售应用,它们都需要依靠底层打通的数据进行支撑,这点十分考验品牌商/零售商对数据采集、整理、分析和应用的能力。所以数据中台的建设是企业避不开的环节,也是悬在企业头上的达摩克利斯之剑。

数据中台为品牌商/零售商提供了一个场所和工具,以数据-业务一体化为核心,将跟品牌,消费者相关的多维度数据,沉淀到数据中台中形成数据资产,通过数据的闭环能力进行分析、再利用和再营销,帮助实现营销和用户运营的再优化。

新零售时代,不再区隔线上和线下消费者,消费者与品牌商/零售商互动的过程,跨越了实体渠道和数字化渠道的多个触点。因此,在架构上,要求把零售主数据(包括:商品、顾客、价格)、动态数据(包括:库存、订单)集中处理,沉淀到数据中台中,作为唯一可信数据来源的数据中台在其中可以对接多样的业务前端,支持业务前端的灵活变化,将这些功能从相对死板的ERP,CRM中解放出来,解决了商业套件不适应全渠道时代的问题。

做法

数据中台的架构大同小异,相信很多传统品牌商/零售商已经听出了茧。但同时,他们又对平台,中台等词汇有着一种抵触的情绪,觉得太大了,太重了。其中牵涉到的业务环节太多了,可谓牵一发而动全身。甚至连阿里巴巴如此雄厚的技术能力,也需要花费多年,投入巨大的财力和精力才成功的完成了数据中台的转型。传统品牌商/零售商的IT能力本身就相对薄弱,所以虽然知道了概念,理解了数据中台能带来的好处,但是迟迟未曾有实际的动作。

其次,现成的一些平台套件也无法完全满足传统零售差异化的业务需求,所以势必需要企业采用完全定制化的做法。数据和智能创新所带来的不确定进一步让品牌商/零售商裹足不前。

数据资产的安全性又是另一方面的考量,不得不承认阿里中台能力的对外开放,能够帮助传统品牌商/零售商快速建立数据中台的相应能力,但如果从长远来看,企业的数据无法沉淀下来为己所用,数据安全性上的担忧势必要求企业进行取舍。

面对这样的一种业界需求,ThoughtWorks结合自身多年来在敏捷实践和微服务架构的技术能力,采用精益数据资产中台的方案,帮助企业完全定制化的快速建立数据中台的基础能力,通过后续的迭代演进,为企业实现数据资产的沉淀。

将原本横向叠加的建设方式演变为纵向切分,逐步完善。 MVP阶段就能满足基本的数据应用能力。 轻量、敏捷的部署方式让企业能够快速试错,迅速建立数据中台能力。

应用场景的数据化

目的

无论是盒马鲜生、超级物种、连咖啡,还是小米之家等,这些“新物种”无一不是基于消费者的场景化需求而出现的。电子小票、专属导购客服、客户到店数据采集也是诸多应用场景的成功实践。

定位到正确的场景,就是成功了一半。品牌商/零售商之所以要做UNI-ID,要建设数据中台,要搭建智能应用,其目的都是为了实现应用场景的下沉。所以无论数据中台搭建得多么强大,UNI-ID体系建设得多么完善,没有应用场景的支撑,数据就只是存储着的0和1而已,没有任何商业价值。

同时,有了成功的应用场景,消费者才愿意与品牌商/零售商进行互动,有效的互动过程中,才能帮助企业拿到真实的用户数据,反哺和优化现有的“人-货-场”数据资产,让其发挥更高的价值。

做法

应用场景的规划不是天马行空式的,需要符合企业的战略发展,满足未来落地的实际需求。品牌商/零售商在面对行业中不断涌现的“新玩法”,“新物种”时,总有一颗跃跃欲试的心,此时更要求决策者们冷静的思考,根据实际的需求,现状和数据能力判断投入和产出。

长期的实践让我们对于这样的规划形成了一套独有的探索-定义-验证-规划的方法。能够帮助品牌商/零售商从战略的角度出发,结合自身的业务现状进行理性的调研和分析,通过发散-收敛的循环往复,勾勒出应用场景的雏形。 对数据的探索和关联成为了数据化应用场景的关键,这一过程中涉及诸如:内部数据的勘查,外部数据的调研,数据成熟度分析,数据的场景化匹配等内容。

下图展示了一个应用场景的规划所涉及的内容(参考):

效益指数和紧迫性指数将决定着应用场景列表中有哪些场景是需要优先被测试模拟的。通过POC验证高优先级的应用场景,便于对数据需求进行调整和优化。通过创建-设计-定义-测试的闭环进行迭代后,最终形成了数据化后的应用场景。

结语

零售业是一个数据密集的行业,商品、供应链以及用户挖掘等方面有极多的数据应用。除了上文提到的UNI-ID、数据中台和应用场景,品牌商和大型零售企业还需要关注数据治理,数据安全等多个新零售时代下的难题。

在传统零售时代,从产品的规划设计到送达消费者使用的整个供应链中,我们依靠人力来做出联动和商业决策,自然会流失很多的商机。也无法整体发掘我们为消费者带来的价值。

在新零售时代,品牌商/零售商端到端的转型已迫在眉睫。在通过数字赋能优化决策和转型的过程中,数据令品牌能够快速反应,及时改进销售策略、调整产品。

数据能力决定了谁能把握新零售的机会,谁又将被历史所淘汰。


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企业敏捷在于打破常规

摘要

于软件开发领域而言,敏捷已经被广泛认可为一个行之有效的应对快速交付和不确定性的指导方法,并有一系列相对成熟的模型和框架。而企业更为需要的企业敏捷和业务敏捷则仍在探索阶段。敏捷吸引软件开发工作者的原因,是它打破传统开发常规,用不同的思维找到更好的方法,取得更好的结果。同样的,如果要业务敏捷,就要探寻业务部门所需要突破的常规。本文将与诸君分享三类业务部门突破常规的故事。


在这个技术突飞猛进、环境瞬息万变的时代,能够快速响应变化并做出适当的调整,是关系到企业生死的基本能力。企业(enterprise)需要敏捷,业务(business)必须敏捷。但很不幸的是,现行的商业和管理理论和实践普遍相对落后,连彼得·德鲁克都曾感叹:“我们称之为管理的东西反而使人们做事更困难”,更不用说支持快速响应变化。请问各位,您所在组织的管理和运作模式是否支持快速实现客户需求,是否支持快速响应变化?有哪些规则妨碍你们的工作?要迈向更好的运作模式,首先必须打破那些不必要的常规。

探寻更有效的运作模式并非容易的事。幸运的是,软件群体已迎来新希望。交付周期缩短的压力下,软件团队已经成功的实践新的工作方式,我们将之统称为“敏捷软件开发”。敏捷团队能够高效有效地协作,产出客户满意的软件产品。敏捷团队惊人的效率和激情,对业务工作者是一种鼓舞。组织领导希望业务人员有同样的敏捷能力和效果。

但是,业务敏捷(business agility)并没有明确的定义。敏捷联盟(Agile Alliance)将业务敏捷定义为“业务能感知内部、外部的变化,并及时回应以便于为客户提供价值。业务敏捷不是一种具体方法,甚至不是一个整体框架,它是形容一个组织怎样在成长思维下运作,而这种思维很类似于敏捷软件开发群体形容的敏捷思维。”敏捷联盟进一步表示,没有固定的敏捷实践、角色、或者周期。因此,业务敏捷的组成可说是还处于探索阶段。因此,业务敏捷是什么,它的目标是什么,它的广度和深度是什么,还需要每一个组织自己去定义。目前,没有任何参考的模型,各组织需要自行探索,自己检验。

在敏捷软件开发方法体系,业界有不少通用的模型,比如Scrum、XP等,来指导敏捷开发的实施。以上模型以软件团队作为出发点。业务敏捷的出发点呢?它从哪里开始?业务部门的领域不同,需要的敏捷模式则不同。比方说:销售部门的敏捷可能就跟财务部的敏捷完全不同,采购部的敏捷和人力资源部的敏捷也应该不同。同样的,敏捷对于高层管理者和业务部门领导来说也有不同的意义和侧重点。

我们或许可以考虑让这些业务部门尝试成熟的Scrum框架,让这些部门有迭代运作的概念。这或许有用,但我觉得不能解决业务的根本问题。原因很简单,业务部门都有他们惯用的例行工作分配和跟踪机制。在这些例行会议当中,他们会讨论与跟踪问题,并商定改进措施。所以,如果跟业务人员只是谈论“一般”的敏捷迭代做法,持续改进,他们就可能会感觉“我们都知道,已经在做了,没什么新鲜的”。

敏捷吸引软件开发工作者的原因,是它打破传统开发常规,用不同的思维找到更好的方法,取得更好的结果。敏捷宣言中的四个价值观:

个体和互动 高于 流程和工具

工作的软件 高于 详尽的文档

客户合作 高于 合同谈判

响应变化 高于 遵循计划

右边就是常规,左边就是崭新的思维模式。同样的,如果要业务敏捷,就要探寻业务部门所需要突破的常规。

敏捷宣言也提出“我们一直在实践中探寻更好的软件开发方法,身体力行的同时也帮助他人。由此我们建立了如下价值观。”同样的,我将分享我的一些个人在业务敏捷经验和体会,供大家讨论,我把这些经历分为三类:

  1. 业务与IT的敏捷(Business and IT Agility)
  2. 客户参与的敏捷(Customer Engagement Agility)
  3. 业务自身的敏捷(Business Agility in Itself)

这三类经历都在说明,业务人员如何跳出他们存在的心态和思维,找到突破。

业务与IT的敏捷

谈到业务敏捷,很自然的就谈到业务部门和IT部门的合作。下面的场景相信大家都不陌生:业务和IT双方并不和谐,各自维护自己的利益,互相对抗。业务压需求,IT抵抗需求。其实,从企业整体目标的角度考虑,他们应该是相互合作的合作伙伴关系,没有高下之分。

这是很多企业里常见的做法:业务方希望以最低价格完成目标,所以跟许多供应商合作,让他们之间互相竞争价格。这些供应商,有些做开发,有些做所谓的“独立测试”,他们互相竞争报价。在极端情况下,一个业务部门有十几个供应商,分别负责开发、测试、用户体验等等不同的工作。在这种讨价还价,随时停止供应商服务的情况下,供应商怎么可能有热情和忠诚?有些业务部门不仅仅对供应商这样,甚至对公司内部IT的同事也一样。IT服务质量难免受损。

业务与IT的敏捷协作基础是互相尊重,互惠互利。我分享两段个人经历:

第一个经历是我2014年的一个大型敏捷转型项目,包括供应商大概有好几千员工,该业务在一年后扩张至约万人。当时我们提供IT组织敏捷转型方案,并且辅导团队落地实施。正好我辅导的某个团队,业务代表和IT代表水火不容,一开口就吵,几乎不说话,关系很尴尬。业务代表希望将70个左右的需求都要现实,但是IT方面抱怨说需求不明确,做不到。IT代表问我,到底他们哪一方合理,这让我左右为难,倾向哪一方都有损失。这时,我便问业务代表是否真的希望每一个想法(Idea)都实现,以及每一个想法当前的进展情况。如我所料,那些想法的进度并不相同,有些想法就是想法,业务代表只是想与IT代表共同讨论。说到这里,IT代表才平下心情。我们便建立一个想法看板(Idea Kanban),附有清晰的标准定义和具体的排序规则。这形成业务方和IT双方的合作基础。这个运作方式受组织的认可,并且变成了其他业务团队的参考模型。

第二个经历更是难以忘记。业务代表想创造一个B2B电子商务平台,向欧洲和香港市场发展,有大量的业务需求。IT方面正手忙脚乱地实施落地,工作量特别大,不少加班情况。为了满足业务需求,IT部门有并行的版本开发。这意味着业务方必须参与验收测试(UAT),而同时也需要投入准备德国和香港的演示和销售工作,所以工作量也很繁重。总而言之,业务和IT双方都被压得喘不过气。其实,对我来说,解决办法很明显:就是要聚焦,不要把精力分散。为了让香港客户演示的成功,应该把大部分精力集中在这里,不必要并行版本开发,反而应该舍弃一些已经计划发布的工作。我参加他们业务和IT的协作会议,并指出我的想法。业务方很果断的舍弃一个版本,并同意专注于演示的准备。取消一个并行版本之后,业务和IT突然感觉轻松多了,特别开心。为了纪念这次的决定,业务代表还提议在敏捷宣言前合影留念!

客户参与的敏捷

说到客户参与,我想把本文的重点放在线上和线下的“人为渠道”(human channel)方面。在目前提倡数字化背景下,组织提倡自动化和智能化,希望通过技术手段,更好的为客户服务。客户通过这些自动化智能化的渠道办理业务,不需要业务人员的参与,减少业务人员和客户通过移动或其他方式进行沟通。虽然,这将让客户更方便,但是在某种情况下,会失去跟客户人与人之间的接触机会。数字化和业务敏捷存在的意义就是让业务给客户更人性化的服务,如果要人性化,怎么能够完全没有人为的参与呢?所以,在本文当中,我分享两个相关经历。

在某家金融科技公司,客服人员每人每天有350次通话指标。其实,通话次数和通话质量是两回事。我便问他们是否有建立一些有意义的关系,解决他们的问题。这些一线客服人员便滔滔不绝的讲述他们与客户接触的感人故事:一名客户问客服夜间上哪里买药,另一名客户询问哪里能找到托儿服务、等等。很明显,这些都是超出客服的工作范围。在他们分享经验时,我能感觉到他们的热情,他们助人为快乐之本的心态。我相信他们的客户也会特别感激。在这分享中,客服人员理解他们的意义不是为了达到冷冰冰的通话次数目标,而是有同理心的帮助客户。客服人员不是接电话或拨电话的机器,他们是一群具有影响力的大使,帮助组织建立人脉,建立口碑。当业务意识到这一点,就会有更强大、更有创新力的服务。如果你想要客服更人性化,你必须关注他们,鼓励他们呈现人性化的一面。这是敏捷的基础——以客户为中心,以人为本。

这个故事是我在某家银行的经历。作为一个每月领取人民币薪资的新加坡人,还要把工资汇到新加坡,这手续其实很麻烦。在银行风险政策的要求下,每次境外汇款都要亲自跑支行两趟去办理手续,对我这样一个差旅频繁的人来说,这是个很大的问题。不过与支行经理商量之后,商定一个稍微简单的办法,将两次亲自现场办理手续减为一次。支行的王经理不仅满足我作为客户时间上的要求,在自己的工作上取得成就,更交了新朋友。这是个体现出一线人员寻找流程创新和突破的很好例子。

一线员工不是推销产品、提供信息的渠道。他们是真正能够与客户立建关系的大使,所以他们应该赋予更多权利。但是,不少企业往往对他们就像对待机器一般,完全没有决策权,完全百分百的遵循过时和不完备的流程制度。以上两个案例体现了一线的突破。这就是所需要的业务敏捷。

业务自身的敏捷

业务敏捷的第三方面是业务自身的质量和管理方式。这跟客户、合作伙伴和IT没直接关系。这是业务自身的核心,通常与领导层有关。业务的决策和经营体现了领导者的意愿。领导做事的方式对业务敏捷有很大的影响,通常表现在细节上。

我在知识共享领域有一段有趣的经历。客户所在的业务有不同产品线,规模很大。领导层希望不同产品线分享知识,让员工互相学习,找到更好的解决方案。但是,业务的安全部门有责任保护机密。因此,两个部门产生了冲突——知识管理部希望分享,安全部门需要维护保密性。讨论之后,最终没有将知识分享的项目交给知识管理部,而交给安全部门负责,这样他们就需要改变保密政策。这显然了创造共同视野的好方法。

在另一个组织中,不同额度的采购需要不同的级别的审批权限,这在某种程度上是有道理的,但却给带来巨大的问题。一个项目当中所需采购工作,就需要获得不同级别的批准。较小的采购交给较低管理层的批准,而较大的采购则交给更高管理层的批准。结果,经理们看到的是完全不同的采购,而不是一个项目的所有主要采购。经过一次改善活动之后,让每个项目都由一个单独的人来批准重大的采购,而采购业务的合作使他可以批准指定项目相关的所有其他采购。这大大简化了审批过程,将审批周期从最多21天缩短到最多3天。

最后一个例子是一家有很多个不同子公司的业务,每一个子公司经营的业务都不同,成熟度也不同。于是,我们合作设计了一个共同的绩效框架,用于管理不同子公司。这个框架基于麦肯锡的三维度、基于业务驱动变量,它们适用于B2B、B2C和混合商业模型。过去,他们集中于金融指标,经过共同的努力,他们得到了更好的领先指标,能够追踪客户和商业伙伴的成长。为总公司和子公司之间提高了急需的可见性,优于以往不透明的方式。

敏捷即打破常规

如果你已经尝试过敏捷,你可能会在开始的几星期或者几个月内感到很新颖。但是,如果在这期间没有任何突破,没有任何思维的创新,没有打破常规,团队就很容易回到老样子。团队们可能说他们有Scrum活动,有一系列的“敏捷”仪式,但是,我的经验告诉我,如果只有表面上行动,没有根本上的改变,这是很难持续的。若要真正的敏捷,就必须更上一层楼,就必须有思维的突破和创新。敏捷软件开发如此,业务敏捷也如此。

各位业务敏捷实施者,你们有哪些最关键限制因素?这些因素背后的原则和政策是什么?你可以做出哪些改变?你可以克服这个限制吗?要付出什么代价?如果你袖手旁观,后果会怎样? 我们追求的是管理层面的突破。这些突破,往往就是一个简单的决定,就向打开一扇门那么简单。但是打开门后,海阔天空。

今天,你有没有尝试打破常规?欢迎分享。


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可以不是拼多多用户,但不妨学习拼多多的道法术

拼多多无疑是当前新零售中不可忽视的一股力量。抛开各种吸引眼球的话题,朴素地探讨下拼多多的商业逻辑、核心场景、运营模式、挑战及启示,希望能为扎扎实实做零售的企业提供一些参考。

自九十年代电子商务在中国萌芽,2003年淘宝成立,中国电商进入到了快速发展时期。阿里京东在综合电商领域争强称霸,传统企业如苏宁、国美等通过数字化的发展不断在电商领域开疆拓土,垂直电商如聚美优品、蜜芽宝贝等在细分领域凭着深耕细作割据一方。在现有电商格局下,几乎每一个领域都是饱和的。同时,伴随互联网人口红利逐渐触顶和流量获取越来越贵,电商领域竞争突围越来越难,似乎完全没有蹊径。

2017年,当整个行业聚焦新零售还在探讨各种可能的突破模式时,才成立2年的拼多多以迅速崛起之姿出现在大众的视野中:2017年12月拼多多用户突破3亿位居第3,仅次于淘宝和京东;2018年1月,拼多多GMV超过400亿;2018年6月30日,拼多多正式申请IPO。虽起于无声,听闻之时已是不容忽视的巨头。

拼多多称自己是C2B模式的社交电商平台:一方面将“电商“与“社交”进行深度融合,用户通过参与或者发起和家人、朋友等的拼团,用优惠的价格购买商品;另一方面平台通过迅速聚合的大量需求,反向推动上游供给侧生产流通。在拼多多构建的拼团世界里,社交分享是其核心。当一个用户选择了一款商品后向好友发送拼单邀请,拼单成功后主动发起者能以低价购买到商品,被动参与到拼单的人增加了非目的性购物的机会。 在这样的模式下,拼多多借助于微信海量活跃用户和低价爆款产品的吸引,实现了快速的传播与裂变。

(图1:C2B社交电商模式)

传统电商逻辑

  • 通过营销和促销获得新用户,将流量转化为订单;
  • 建立流畅的购物体验和提供优质商品与服务,实现用户留存和复购;
  • 运用商品和内容的推荐和搜索机制,方便用户快速找到心仪的商品;
  • 吸引商家入驻,提供新的渠道销售商品,实现多方共赢(针对平台类电商);
  • 构建/提升仓储物流能力;
  • 通过数据运营反复验证并优化以上几点。

在这样的逻辑下,两个问题凸显:一是电商平台的获客成本越来越高;二是由于服务范围的需要品类不断扩充,这在某种程度上使用户迷失在海量商品的搜索和选择中,购买决策时间延长。

拼多多的逻辑

拼多多则另辟蹊径:

  • 以分享为主要切入口,通过“拼团”的形式在社交平台上迅速扩散;
  • 社交属性和高性价比激发了非刚性购物需求;
  • 以商品分享推荐为主,推出低价和爆款商品,用商品去寻找合适的人;
  • 在传统的购物流程中增加互动性和趣味性,形成一种共享式购物体验;
  • 通过拼团打造规模效应,将有大量货物的商家/厂商与用户连接,实现资源均衡。

拼多多更加注重对“人”的理解,依托于微信的海量用户,通过“人”分享和推荐商品,再通过商品找到合适的“人”,既用低成本快速获取大量用户,又减少了用户做决策的时间。

(图2:拼多多的商业逻辑分析)

拼多多的核心场景

拼多多的核心用户场景可以分为以下四类:

  • 直接去拼单:发现符合心意的商品后,发起拼单;
  • 参与拼单:通过分享或浏览信息发现合适商品后,参与拼单;
  • 砍价免费拿:邀请微信好友帮忙砍价;
  • 单独购买:不参与拼团单独购买,单独购买价格高于拼团价格。

在大部分应用场景下,拼多多都包含着邀请或分享的环节,做到了对微信用户数量和用户关系的深度挖掘。

(图3:拼单流程)

虽然低价和拼团是电商常用方式,但拼多多在此基础上选择了更有针对性的用户群体,并且关注用户的体验和感受。

  • 通过低价模式瞄准三、四线城市的已婚女性,洞察到她们需要更高性价比的商品,让她们在碎片时间里完成了一次又一次拼团;
  • 营造“小确幸”的感觉,并将这种“小确幸”的感觉分享给她们的亲人和朋友,一起购买低价适用的商品;
  • 超低价降低了用户的心里预期,形成了“买到就是赚到”的感觉,并且由于低价的吸引,一部分用户还会继续在拼多多上购物。

拼多多的运营模式

拼多多从2015年9月成立至今,平台已经从探索期过渡到了增长期,在探索期和增长期采用了不同的运营模式。

(图4:平台生命周期,数据来自拼多多官网和电子商务研究中心)

1. 平台探索期

  • 战略定位:锁定 “社交电商”,并将目标人群定位为对价格敏感的人群,解决用户如何购买到高性价比商品的问题;
  • 品类:此阶段推出的商品以生鲜和用户高频购买的生活性必需品为主,商品本身性价比的重要性大于品牌内容;
  • 运营:运营广告和营销投入集中于招商入驻和后端产业链上;用户端主要借势于微信小程序的影响和微信海量活跃用户,通过微信推荐分享和低价爆款不断为平台引流,并借助围绕低价与分享展开的营销留存用户。

2. 平台增长期

经过探索期对于“社交电商”的验证和蓄力后,逐渐将目标人群范围扩大到全网对价格敏感的用户并实现了全品类运营,满足用户“想要的都可以拼着买”的需求。

在用户端的运营策略也开始转变,一方面在营销推广方面不断发力,在一线城市的地铁和公交站投放广告、赞助热播的综艺和影视剧,与此同时 “神曲”《拼多多》也变得耳熟能详,自此拼多多不仅仅是只存在家人/朋友聊天里的商品分享和一起砍价,而是彻底走进了大众视野。另一方面,拼多多开始更加注重用户口碑和树立正面的平台形象,持续增大商品打假力度和优化售后服务,并逐渐将从微信获得的用户导流到自身App端。

拼多多的挑战

尽管拼多多一路高歌,但在其快速发展的背后,也存在着明显的问题和挑战。

  1. 备受诟病的货品质量、物流速度、售后服务和商家维权等问题;拼多多以便宜作为切入点,快速成长的同时一直面临着诸多争议,如何进一步提升平台的品质感、提高消费者满意度是拼多多进一步跃升的关键。拼多多势必要走上与淘宝当年相似的先发展、后治理的漫长道路。
  2. 重社交的业务模式对腾讯系渠道产生的重度依赖;这可能是其最大的“阿基琉斯之踵”,就跟App Store控制了iOS生态一样,未来拼多多需要更多考虑如何通过自身“造血”,形成持续稳定的增长。
  3. 是否有被阿里京东或其他传统电商直接复制,抢回用户?拼多多的模式并不复杂,淘宝、京东或是其他传统电商都有力量孵化出另外一个“拼多多”,面对这些零售力量的不断夹击,拼多多如何更有效的应对挑战,继续保持增长并留存已有用户是其必须要面对并解决的问题。对于拼多多而言,未来的路布满荆棘。

那么,拼多多到底有哪些地方是值得学习的呢?

拼多多的启示

(图5:拼多多的明道、优术与取势)

明道:回归零售本质,关注“人” 的体验,激发潜在需求

在零售三要素“人”、“货”、“场”中,传统零售通常更加关注“货”和“场”,主要围绕着如何扩大生产力生产更多的产品,如何找到更多的渠道进行销售,而往往忽略了实际消费者的真正需求。关注“人”的体验,激发潜在需求,意味着:

  • 深刻洞察用户的需求以及需求背后的情感体验。例如拼多多瞄准了对价格敏感的人群,既满足了他们低价购买商品的需求,又满足了用很便宜的价格购买到实用商品的“小确幸” 和“买到就赚到”的感觉。
  • 借助数字化技术建立多元和高效的连接用户方式,及时捕捉用户信息和感知消费需求,并建立起跨越空间和时间限制的消费场景,不断激发和满足用户的消费需求。例如苏宁推出的“智能小biu”产品,它是一款人工智能音响,用户通过语音指示即可直接在苏宁易购电商网站上下订单和查询快递。苏宁利用物联网技术和人工智能技术,将用户与其强大的零售资源相连通,既简化了用户的购物流程,又为苏宁自身提供了更多零售入口。

取势:消费升级趋势下,打造精细化运营

中国社会的多元化状态,造成了消费的结构化分层:或从“无处可买”到“价格敏感”、或从“价格敏感”到追求“品质与体验”、或从追求“品质与体验” 到追求“简约健康”等等,针对不同的消费群体需要采取不同的运营策略。

从整体上看,高线级城市居民追求高品质、注重消费体验,愿意为建立在产品本身价值之上的品牌溢价和情感价值买单,低线级城市仍处在价格敏感和“够用就行“阶段,这部分人群的需求往往被主流企业和平台忽略。拼多多正好抓住了契机,在阿里、京东、网易等电商龙头近年来纷纷向中高端消费市场发力时,拼多多以价格优势强占了低线级城市市场,同时也满足了低线级城市居民的“消费升级”。

消费的结构化分级带来了同一领域更多的细分用户群体,传统零售企业需要审时度势,在用户运营端深耕细作:

  • 从宏观策略层面,根据平台定位甄选目标用户群体,并持续监测和评估平台定位与目标用户群体的匹配程度,不断审视和优化连接用户的方式,以期达到将最有效和最具吸引力的信息传递给最需要或最有可能购买的用户;
  • 从具体执行层面,通过数据赋能用户运营,将用户的决策节点(认知-兴趣-购买-复购)与用户自身的特点(用户信息、兴趣偏好、购买能力等)进行关联,最终以更高效、更智能化的方式连接用户并帮助用户做决策 。相似的还有沃尔玛的WMX(Walmart Exchange)广告平台,既可以在用户通过各个渠道进入沃尔玛时,借助对用户的背景信息、消费习惯等的分析,提供精准的商品广告;也可以在特定商品的推广中,根据用户背景信息选取合适的用户作为受众,制作广告并投放到选定的渠道上。

优术: 广泛融合与创新,打通商业链路

通过不断革新的数字化技术,驱动融合与创新,零售企业一方面可以在消费前端最大限度地触达、理解、服务用户,另一方面深入到供应链后端,提升产业链整体的资源整合和协调能力。

  • 渠道与资源整合,将不同渠道(线上、线下)、不同终端(PC、移动端、智能终端、VR等)深度融合与打通,在捕捉用户信息 、商品和内容、营销与促销、订单与支付等环节协同配合,构造数字化全渠道体验,比如盒马鲜生、永辉超级物种等;
  • 深入到供应链后端,通过对用户的洞察和对需求的大量汇集,反向推动生产环节,使生产不再是批量化闭门设计,而是以需求为驱动力并且可以快速响应市场的有计划生产,在拼多多上一部分商品通过“定制化生产+压缩供应链”来降低成本,既为用户提供了低价商品,又提升了整个供应链效率。

在瞬息万变的商业环境里,还有很多像拼多多一样的企业借助商业模式的不断创新和数字化技术在产业链上的赋能,实现在时代浪潮中的脱颖而出。而真正经得起时间和用户考验的还是那些能抓住商业本质的企业——提供优质的商品和服务,提升整个产业链服务能力。


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忘记“规模化敏捷”

[摘要]

虽然敏捷软件开发理念已为业界普遍接受,但敏捷的大规模落地应用仍然是一个非常大的挑战。敏捷开发模式的标准化是规模化应用的一个重要前提,很多组织和企业都已经在开展这方面的工作。市场的需求也催生出了如SAFe、LeSS这样的“规模化敏捷”框架,但本质上,规模化敏捷是一个伪命题,这样的“标准化”并没有帮助我们解决落地时的两个核心问题:即面向市场和商业模式变化的业务科技合作,及云时代的企业科技架构。

当然如果你仍然认为敏捷的框架体系是最重要的,可能获取一个“敏捷国际认证”对你来说也是关键的,点击这里便可一键获取!

目录


  1. 敏捷走向生命周期的尽头
  2. 软件开发标准化的伤害
  3. 不忘敏捷初心
  4. 下一个“敏捷”长啥样?
  5. 敏捷的规模化落地

敏捷(Agile)是2001年由17位资深软件领域专家们一起发起的针对软件开发工作价值观的倡议。作为一种软件开发理念,与之伴随出现了很多实践框架和方法,如Scrum、Kanban和XP。而这些方法目前已经逐步成为了我们软件开发的事实标准,类似持续集成(Continuous Integration)这样10年前,被大家认为是“极限”的方法,现在也已经成了开发团队的一个标配。

值得一提的是很多开发组织里敏捷的大规模应用仍然是一个非常有挑战性的任务。软件自身的多样性和这个行业的高速发展,造成了敏捷方法落地的种种挑战。在过去10年时间里,我自己在这方面的咨询辅导工作或多或少跟适配团队和实践有关。相信在下一个10年,我们还需要持续去解决敏捷开发落地的问题。

市场的需求当然也催生出了一些所谓“规模化敏捷”框架,如SAFe和LeSS。很多需要解决敏捷大规模应用的组织,于是感觉有了框架和标准。也有很多企业,询问我支持什么样的规模化敏捷框架。

希望通过本文总结一下这两年来我持续表达的观点:规模化敏捷是一个伪命题!所谓伪命题就是不要为一个不存在的问题,去寻找一把看似精美的战斧——敏捷这把锤子,遇到组织级灭霸,可能不好使了。

敏捷正走向生命周期的尽头

说这句话的时候我自己也带着一些伤感, 这里并非是想哗众取宠地呐喊一句 “敏捷已死”。敏捷作为一种开发理念,已经成为了现代软件开发的基础。然而,软件开发作为接下来这个数字化时代的基建行业,仍然有很多超越当年敏捷所谈及的事务。从时下爆款的区块链,我们就可以看到完全不一样的“开发团队”——形象代言人和挖矿小分队,都成为了这个开发团队里必不可少的成员。

什么标志着敏捷走向了生命周期的尽头?为什么不是持续演进成为敏捷2.0呢?

咨询行业对理念和方法的生命周期是有着最快感知和反馈的(如下图所示)。一旦一个理念和方法成为了事实标准,那么咨询公司需要做的事情就是体系化总结,通过标准化来帮助目标企业更快落地。一个我们都知道的案例,就是华为在IBM的帮助下,在上个世纪成功规模化应用了IPD。但即使有了华为这样的成功案例,IPD在后续中国企业落地时也是普遍失败的,原因是下一代的方法显然已经显现出了更大的优势。IPD有着完整的流程、方法和实践定义,当年的敏捷相比之下是混乱之极的,但仍然不可阻挡一波拥抱敏捷精神的互联网企业快速崛起。

​ (图示:开发方法随着行业成熟度提升而经历的生命周期。一种方法的成熟某种意义上只是为下一次创新做准备。当突变发生时,新方法将超越现行的主流方法,形成新的生命周期。)

当下的敏捷是何其相似!各大咨询公司蜂拥而至,都开始了“敏捷咨询”,资深的敏捷专家们开始总结大而全的框架,生怕遗漏了任何一个时髦概念——“价值流”大家都谈就加一个,“DevOps”火就先放里面。当你艳羡框架的完整时,往往需要警惕这个框架的时代价值,别忘了你做敏捷的初衷是什么?

在这个问题上,我在ThoughtWorks曾经纠结了好多年,每次有“写框架、卖咨询”的冲动时,都先后被老马(Martin Fowler)和Jim Highsmith这样的敏捷宣言签署者给拍了回来。确实也要感谢他们,能够站在行业发展的角度Let Agile Go。

早在10年前,华为给我的命题是:用敏捷开发改造IPD。记得我们最后“成功”把大家痛恨的“软需”改造成了用户故事(User Story),并构建起来了一条嵌入式系统的持续集成流水线。虽然现在看来,那是多么简单的任务,但当时大家还是激动地出了一本“葵花宝典”,记录了整个改造过程。听到这个名字大家可能都会笑而不语,XXX之后的IPD还是IPD吗?

同样的事情可能马上就会发生。有一天,中国的BATJ们可能会说:用XXX改造敏捷。我相信这个XXX不会是敏捷2.0,而我不希望成为那个在汇报中必须听到“敏捷改造成功”的管理者(即使团队写了另外一本“葵花宝典”)。

软件开发标准化的伤害

之前总是会顾忌得罪圈子里的老伙伴们,好在很多敏捷圈子的老一代们都已经去了各大知名企业做管理者(侧面印证了敏捷方法的成熟),敏捷顾问又是一波新人,所以今天才写这篇文章。再则最近几次关于AI的研讨和培训,着实让我觉得不能成为敏捷的“遗老遗少”,所以除了自省也希望鞭策更多的人。

企业里的很多管理者会说规模化敏捷框架至少给出了标准,让我们有章可循。很不幸的是这个“标准化”对目前的软件开发是有害的。标准化的基础在软件开发这个行业目前是不存在的,这个行业的基础知识积累还远不能支持有效的标准化,在未来很长一段时间软件开发都会是世界上最大的手工行业(可笑的现实~)。

谈标准化时我们必须跳出自身行业,看看别的成熟行业是怎么成功标准化的。程序员从心底是抵触“码农”这个可能未来的,所以暂且不说建筑行业。咱们看看临床医疗,算是一个标准化程度相当高的产业,但一个豪斯医生这样的天才也需要至少10年的培养,学习各个标准步骤;也没有人会写出《七天学会胆结石移除》或者《心脏起搏器的10种安装》这样的“速成”秘籍。从行业知识积累角度,临床已经是一个成熟的成年人,有着过去四五十代的知识积淀,尚且如此,何况软件开发仍然像个正在探索世界的小孩子,才经历了不超过四代人的知识积淀!

而显然,我们不应该以小孩子探索期得到的经验为依据,就开始进行行业范围大规模的标准化。CMM的失败在于软件学术业觉得软件开发就像算法论证一样,找到了nlog(n)的最佳算法就是普世的。但很可惜底层的运算环境,仍然会从单个冯诺依曼模型变成池化的云,再变成量子计算……

所以,让敏捷完成其历史使命,不要把敏捷标准化成另外一个CMM。软件开发行业需要下一个“敏捷”,下一个基于新知识积累的创新理念和方法!

不忘敏捷初心

当年的敏捷通过宣言的形式发表也是煞费苦心。在我们批判敏捷没有框架、没有标准的时候其实应该感谢17位参与者的克制和包容。我们很容易被自己十多年的经验所蒙蔽双眼,一边告诉别人要持续改进,一边却总认为自己这套是包治百病的。

他们的初心是值得学习的,我们每一代从业者都是在为这个行业的日益成熟积累经验。我经常拿开发和测试同事们开玩笑,“警告”他们未来不是成为“软件开发劳动力”,就是被AI所取代。但实际上软件开发的未来,包括职业的分工,都是一个未知数。持续学习的开放心态和着眼实践经验积累的学习方式,是软件开发在这个历史时代必须的。

另外一个值得提出的初心就是对软件开发“管理”的认知。由于软件开发并没有太多的先验知识,所以管理很多时候是会产生副作用;因为背后的标准并不具备普世性,随着生产工具的进步很快就成了畔脚石。用COBOL主机开发的方式去管理基于JavaScript的前端开发毫无疑问是偏执的。

这对我们的管理者提出了很高的要求,于是有一些企业高管开始要求全体管理者必须上手一线代码实践。当然这些做法都是不得已而为之,管理者的“初心”,是希望大家能深入理解这个年轻而高速发展的行业,直面缺乏标准化的现实,把自己日常的管理工作变成是去持续改进,做一个领导者,而不是所谓标准的监察者。

下一个“敏捷”长啥样?

那么,大家就会问下一个突破在哪里?未来的软件开发是什么样子的?很抱歉没有人可以准确预见发展的趋势,这个问题也可能不是大家目前最关心的。但既然写这个话题,我总还是要分享一些自己的思考,权且留作日后回顾的笑谈。

实际操作层面的标准化

随着老马即将出版的《重构第二版》,我们会发现实际代码层面的评判标准日益成熟。我们早已走过了代码能工作就是好的阶段,即使在过去最混乱的JavaScript领域(重构再版就是基于JavaScript的!)。在软件架构和代码结构方面,我们会逐步看到业界共识的质量标准。这两年基于GitHub等开源平台的兴盛为这个层面的标准化提供了契机。

当然这个层面的标准化也是最有可能被AI应用所颠覆的,毕竟全球最大的“手工业”必然会是AI技术应用最有利可图的行业之一。

行业层面的定制化

云已经是不争的软件开发基础设施,这样的水平切割已经形成了实际意义上的IaaS、PaaS和SaaS的分化。就我个人过去两年体验来说,各层软件在整个软件生命周期定义上还是存在明显差异的。比如构建一个IaaS层的基础服务,较之一个SaaS层的应用服务,在需求管理和发布上线领域就存在着显著不同。

在水平分层的基础上,我们越来越多地感受到了商业领域业务模式不同对软件开发的影响。前一段时间我写了一篇《银行业IT的敏捷转身》引起了行业的广泛关注,其原因就是金融行业在数字化时代越来越依赖软件,而从业人员发现他们的敏捷运用跟其它行业存在着很大不同。

这样的不同存在于方方面面,比如我经常挤兑同事吴雪峰的 “抛弃型演进式架构”,也许在区块链这样的投机领域就是一个真命题。

在一横一纵的行业化背景下,软件开发本身还需要很多的经验积累,短期标准化的必要性不大。对于一些更为传统的产业,在中国也面领着“互联网+”的冲击,存在更多不确定性,尝试着去标准化一个定制的“XXX行业的规模化敏捷”模式,也可能是弊大于利的。

敏捷的规模化落地

希望看到这里你理解了我为什么说 “规模化敏捷” 是一个伪命题。当大家在热议HBR关于敏捷的话题,认为敏捷就是真理的时候,需要理解我们现在的挑战是如何在一个大型开发组织里落地敏捷。而这个落地,不是靠套用一种 “规模化敏捷” 框架就能解决的。目前看,有这么三件事情是必须做的:

1. 建立持续改进的内部力量

这是软件开发组织最重要的管理举措(没有之一)。在行业缺乏足够先验知识积淀的今天,作为从业者我们能做的,就是让组织持续积累经验,并且具备从经验中学习和改善的能力。如果说我希望参与一项标准化工作,那就是行业里对教练的标准化“定义”,因为我希望帮助整个行业明确这个角色或团队在组织里存在的必要性及重要性。

2. 系统思考整个开发过程

软件开发不存在管理和技术的区分。由于立项、审计等多方面的传统制约因素,很多咨询公司人为地划分了所谓管理咨询和技术咨询,帮助刚开始合作的团队去理解如何落地敏捷。于是有了“只做管理”或“只关注技术”这样的说法。

事实上软件开发和很多工程制造业在这方面的差距是巨大的,即使Scrum这样的简单管理框架在落地时,也是受制于技术架构约束的;我们还没有办法让技术足够标准化,从而不约束管理。自从目睹了有人挥舞Kanban做“纯管理提升”产生的悲惨现场,再有任何团队说“这次只做管理”,我都坚决拒绝。

3. 为创新建立安全试错环境

面对未知最好的方式就是探索,而探索意味着大多数时候都是失败的,毕竟从失败中我们学习到更多知识。很多组织和企业说我们一直在做啊,我们每年都会有创新项目,投资一两个小团队去做。这个数字化时代,软件行业的创新应该是中国改革开放式的,即使不能用“雨后春笋”这样的形容词,也应该是全员参与的。已经有很多的案例告诉大家为什么隔离出来一两个小团队“专职”创新是不可行的了。规模化创新意味着创新不仅仅是IT的事情,是组织各个部门、各个角色共同的愿景;也意味着我们承认创新是一个不停试错的领域,从错误中我们提升成功的可能(让统计学发挥作用)。

所以虽然我反对“规模化敏捷”,但我却站队了“规模化创新”!

最后,让我们摆正心态,让敏捷成为软件开发历史进程中的一块儿重要垫脚石;让我们持续探索,为软件开发领域的知识累积添砖加瓦,并共同期待新一代创新理念和方法的诞生!


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